綜述：智慧農業中的大數據

前言

智慧農業是一種新的農業發展趨勢，它主要強調在農場信息物理系統中應用新的信息技術和通信技術。物聯網和雲計算等新技術在農業中引入了大量的農業機器人和人工智慧，引領了智慧農業的發展方向。而所有的新技術，都離不開大數據的分析和應用，大數據具有廣泛的多樣性，可以被收集、分析並用於決策。大數據技術在智慧農業發展過程中扮演著重要的、互惠的角色。

本篇綜述研究了2010年1月至2015年3月的114篇相關文獻，並引入灰色文獻（包括9篇博客和9篇雜誌文稿），深入了解智慧農業領域中大數據應用的最新技術，並找出亟待解決的社會經濟挑戰。綜述表明，智慧農業的大數據應用範圍不僅涵蓋了初級的農業生產，而且影響著整個食品供應鏈。大數據正被用於農業產業的預測分析，推動實時決策，並重新設計傳統的農業生產流程，以改變現有商業模式。智慧農業的未來可能會瓦解現有的兩種極端農業場景：①全封閉模式，農民的專有系統是一個高度集成的食品供應鏈的一部分；②全開放模式，農民和其他利益共同體的協作系統形成連鎖網路，可以靈活地進行食品生產以及選擇商業夥伴。數據產業和基礎設施的進一步發展及將在智慧農業領域發揮關鍵作用。從社會經濟的角度來看，建議優先解決大數據產業的組織問題，以及探索在不同供應鏈場景中數據共享的業務模型。

圖1. 智慧農業的網路物理管理模式

研究數據與分析框架

依據「大數據」、「農業」等關鍵詞在Web of Science和Scopus資料庫中檢索相關文獻，最終得到了2010年1月~2015年3月期間的613篇文獻，並經過文獻分析得到20篇最相關文獻和94篇相關文獻。同時，我們引入灰色文獻分析法，通過Google學術等渠道檢索到600餘篇報道、雜誌、博客和其他網路文章，經過分析，得到最相關的9個博客文章和9篇雜誌文章。

研究者基於以上文獻，開發了一個概念框架，以便從社會經濟角度對智慧農業大數據應用的分析問題和概念進行系統分類。該框架利用了關於鏈式網路管理和數據驅動策略的文獻，包含三個緊密相關的元素：網路結構、業務流程和管理組件。業務流程（低層）關注於在農業過程管理中生成和使用大數據。涉眾網路（中間層）由參與這些過程的所有涉眾組成，不僅是大數據的用戶，還包括專門從事數據管理和監管和政策參與者的公司。最後，網路管理層（上層）代表網路中組織和技術結構，它促進了利益相關者網路層中參與者執行的過程的協調和管理。

圖2. 文獻分析的概念框架

主要研究結論

大數據在智慧農業中的地位

大數據技術更新了農業的範圍和組織方式。許多全球問題（食品安全、可持續性、提高效率）都試圖通過大數據來解決，使得大數據應用的範圍遠遠超出了農業本身，甚至覆蓋了整個供應鏈。物聯網的發展，無線通信和供應鏈中的各種物品和設備，正在產生大量實時可訪問的數據，這些數據嵌入到農業網路物理系統中可以指導農作物生產的整個過程。感測器和機器人收集的圖像和視頻等非傳統數據提供了許多新的數據，許多初創公司都渴望向農民出售各類應用程序，其中最重要的應用與感測器部署、基準測試、預測模型和風險管理有關，這些設備的主要目的就是獲取農業生產所有階段的各種數據。大量的數據提供了信息和決策能力，這是一種前所未有的組織和決策方式，大數據分析技術是創造數據價值的關鍵成功因素，也是智慧農業發展的關鍵。

智慧農業中發展大數據的驅動因素

智慧農業的大數據應用是由推拉機制驅動的，既有拉動因素和又有推動因素。

拉動因素：從商業的角度來看，農民們正在尋找提高盈利能力和效率的方法，一方面是尋找方法來降低成本，另一方面是為他們的產品爭取更高的價格。另外，天氣因素對農業有重要的影響，大數據分析的精確預測能力可以準確模擬區域氣候，輔助農業決策。智慧農業不僅可以提供農戶決策支持，而且能夠改善管理控制。從公眾的角度來看，消費者對食品安全和營養方面的問題越發關心，全球糧食安全是拉動技術進步的重要動力之一。

推動因素：物聯網是未來的通用技術之一，精準農業、智慧農業被視為物聯網重要的推動力。這將導致農業管理方面的根本性變革，即所有類型的設備——智慧物體——通過本地（全球）的無線網路相互連接和相互作用。

圖3. 大數據程序的數據分析鏈

將大數據技術和方法應用於農業，是技術、投資在農業部門中實現額外價值的主要機會。農業大數據應用雖不是嚴格的初級生產，但在提高整個供應鏈的效率和緩解糧食安全問題方面發揮了重要作用。

大數據促進農業利益共同體網路發展

隨著大數據和智慧農業帶來的技術變化，現有的農業食品鏈中，不同參與者的角色和權力關係發生了重大轉變。我們觀察到，新舊供應商在大數據和農業方面的角色不斷發生變化，利益相關者表現出高度的活力。像孟山都這樣的大型農業公司，花費數億美元用於獲取土壤類型、種子品種和天氣狀況等詳細的數據，幫助農民降低成本、提高產量。

儘管市場在很大程度上參與了智慧農業大數據，在價值鏈上向農場或農企提供解決方案，但公共機構，更希望利用互聯網農業設備、無人機數據和衛星影像獲得精確的農業數據，包括位置數據、土壤數據、時間數據、農場農戶數據、農藥化肥使用數據，產量數據等，使精準農業能夠實現糧食安全和可持續性等政策目標，解決糧食供需不平衡問題。目前各國政府的農業機構也積極投資大型、開放的數據項目，預計開放數據將會和大數據技術結合在一起，為農戶、市場、政府以及消費者提供正確的信息，從而做出最佳決策。

圖4. 商業公司應用大數據網路的場景

智慧農業中發展大數據面臨的挑戰

本綜述研究發現，「大數據+智能農業」的挑戰可以大致分為技術和組織類。如果能夠在智慧農業大數據領域創造出足夠的商業機會，那麼大多數技術挑戰將得到解決，因此需要有明確的投資回報。在價值方面，增加用戶數量，將會產生巨大的數據交互價值，但是讓農民負擔得起智慧農業解決方案是一項挑戰。在成本方面，由於數據通常會保留在個別數據公司的手中，因此需要在公共基礎設施中進行投資，以轉移和集成數據，並最終利用這些數據進行應用，更大的發揮數據價值。大數據管理面臨的最大挑戰之一是保護隱私和安全，導致獲取農戶掌握的數據較難，因此，需要加大信息安全投入，確保信息安全，在此基礎上與農戶建立信任，這是大數據的起點之一。

上述所有的挑戰都表明目前的農業數據量沒有得到充分利用。數據缺乏有效整合、數據的匿名化、數據不兼容、基礎信息系統不統一等問題都妨礙農業大數據的利用效率，也是智慧農業大數據需要面臨的挑戰，如何建立一套公共標準，是最先要被解決的問題。

智慧農業中發展大數據所帶來的預期變化

經分析總結，大數據將促進智慧農業的範圍和組織發生重大變化。智慧農業將以前所未有的規模和速度進行的業務分析，不斷創新商業模式。可以預期，農場管理和運營將會發生巨大的變化，包括實時數據、實時預測、物品跟蹤和農場自動化物聯網。智慧農業和大數據也將導致農業利益共同體中不同參與者之間的權力關係發生重大轉變。

原文：《Big Data in Smart Farming – A review》

引自：Agricultural Systems 153 (2017) 69–80

圖片來源：網路

編 輯：楊大發

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