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我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展痛點有哪些？

1.需求側(cè)——日益增長的農(nóng)產(chǎn)品需求與國內(nèi)傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)矛盾凸顯，對外依存度高。隨著收入增加，消費者將從滿足基本的生存需求向品質(zhì)更高的生活方式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，進(jìn)而攝入更多的肉類、蛋奶類制品以滿足能量需要，對糧食等農(nóng)產(chǎn)品的需求量逐步提高。不僅如此，隨著我國居民收入的持續(xù)提升，居民對于高品質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的需求也在持續(xù)提升，我國農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的矛盾也逐漸將由總量的供給不足轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品結(jié)構(gòu)不匹配。

2.供給側(cè)——小規(guī)模分散經(jīng)營，生產(chǎn)成本高，盈利能力弱。我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值雖常年居于世界首位，但由于長期存在的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制下的分散經(jīng)營以及高度分散的種植、養(yǎng)殖現(xiàn)狀，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)水平低，無論是機械化水平還是在生化技術(shù)水平，均落后于發(fā)達(dá)國家。同時，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度較低，價值鏈短，附加值低，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)盈利薄弱，人均農(nóng)業(yè)增加值遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家。

3.服務(wù)側(cè)——融資困難、非標(biāo)準(zhǔn)化、信息不對稱。融資環(huán)節(jié)復(fù)雜，成本高，時效性差?！叭r(nóng)”貸款難問題突出，民間借貸現(xiàn)象加大農(nóng)村金融風(fēng)險。農(nóng)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)和銷售體系尚未建立。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)和流程標(biāo)準(zhǔn)不完善，農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化的銷售體系不健全，品牌意識普遍不高。鏈條冗余、信息不對稱導(dǎo)致銷售難度加大、生產(chǎn)端附加值低。農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)到消費交易鏈條過長，交易成本、運輸成本較高，交易的不確定性增大、損耗也較高。

數(shù)字技術(shù)該如何助力傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級？

針對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)面臨的以上問題，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能將會有效助力傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向數(shù)字農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

1.物聯(lián)網(wǎng)——農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)實時獲取，奠定農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)。物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用范圍廣泛，基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)解決方案，通過實時收集并分析現(xiàn)場數(shù)據(jù)及部署指揮機制的方式，達(dá)到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智能灌溉、智能溫室等多種基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用將推動農(nóng)業(yè)流程改進(jìn)。物聯(lián)網(wǎng)科技可用于解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域特有問題，打造基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)場，實現(xiàn)作物質(zhì)量和產(chǎn)量雙豐收。

2.大數(shù)據(jù)——決策“數(shù)字化”，全面提升生產(chǎn)效率。萬物互聯(lián)在推動海量設(shè)備接入的同時，也將在云端生成海量數(shù)據(jù)。而挖掘這些由物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)中隱藏信息的方法就是利用人工智能。物聯(lián)網(wǎng)最核心的商業(yè)價值就是將這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的分析、處理，從而生成基于不同商業(yè)模式的各類應(yīng)用。

3.人工智能——潛力巨大，激活農(nóng)業(yè)高效發(fā)展。在種植領(lǐng)域，人工智能有望提高糧食產(chǎn)量、減少資源浪費。在養(yǎng)殖領(lǐng)域中，利用人工智能可以有效降低因疾病造成的損失。人工智能縮短農(nóng)業(yè)研發(fā)進(jìn)程。在實驗室和研究中心，機器學(xué)習(xí)算法能夠幫助培育更好的植物基因，創(chuàng)造更安全、更高效的農(nóng)作物保護(hù)產(chǎn)品和化肥，并且開發(fā)更多的農(nóng)產(chǎn)品。

說到數(shù)字技術(shù)助推農(nóng)業(yè)發(fā)展，就不得不提到以色列。以色列天然水資源短缺、降水稀少，有三分之二的地區(qū)被定義為半干旱或干旱地區(qū)。資源匱乏迫使國家聚力提高農(nóng)業(yè)效率，為挖掘大數(shù)據(jù)潛力刺激數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展。近年來，以色列越來越多的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域正通過熱像儀、傳感器、無人機、衛(wèi)星圖像等技術(shù)監(jiān)測使得實時數(shù)據(jù)及時傳達(dá)給農(nóng)民，大幅提高了農(nóng)民相應(yīng)速度，最大限度地減少了極端天氣條件下的農(nóng)業(yè)損害、最大限度地提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。經(jīng)過農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，截至2016年，以色列實現(xiàn)了從新中國成立初期80%糧食靠進(jìn)口到可以生產(chǎn)滿足自身95%需求的轉(zhuǎn)變。