谈谈数字农业如何落地生根
以下有浅兰色文字的链接给出更多的，延伸的阅读内容，如需要可以点击它，在公众号内阅读更多相关的内容并获得更多的知识。
喊了好几年所谓的数字农业口号，为什么没有落地生根。
数字农业是近年来备受关注的热门话题，被认为是农业领域的一项重要革新。然而，尽管口号喊了好几年，数字农业却一直没有真正落地生根。这引发了人们的疑问，为什么数字农业迟迟无法实现其承诺的潜力。
首先，数字农业在技术应用上面临着一些挑战。尽管现代科技的发展为数字农业提供了许多创新工具和解决方案，但这些技术并不总是适用于农业生产的实际情况。农业是一个复杂而多样化的领域，涉及到土壤、气候、作物生长等多个因素，这使得数字农业的技术应用变得更加困难。此外，农民对于新技术的接受度和应用能力也是一个问题。许多农民缺乏数字化技能和知识，这导致了数字农业在农村地区的推广和应用受到限制。
其次，数字农业在政策和经济层面也面临着一些挑战。农业是一个具有特殊性质的行业，其发展需要政府的支持和引导。然而，目前在数字农业领域，相关政策和法规的制定和执行仍然存在一定的不足。缺乏明确的政策指导和资金支持，使得数字农业的发展受到了限制。此外，数字农业的商业模式和盈利模式也需要进一步探索和完善。农业生产的周期和风险性使得数字农业的投资回报周期较长，目前，对于投资者来说可能不太具有吸引力。
最后，数字农业在市场推广和从业者认知方面也存在一些问题。尽管数字农业被认为可以提高农产品的质量和安全性，但目前大多数农业从业人员对于数字农业的概念和优势并不了解。尽管数字农业在技术上取得了显著的进步，但由于各种因素的制约，如生产设备的高成本和生产规模的限制，数字农业尚未形成大规模生产的趋势。与传统农业相比，数字农业的产品成本相对较高。加上数字农业生产的产品规模相对较小，主要以高精尖和高附加值的产品为主。数字农业的发展潜力巨大，随着技术的不断进步和成本的逐渐降低，相信数字农业将会逐步实现规模化生产，从而为农业生产带来更多的效益和发展机遇。
数字农业之所以迟迟无法落地生根，是由于企业认知和技术水平、应用开发能力、政策经济支持以及市场推广等多个方面的问题所致。要推动数字农业的发展，需要政府、农业科研机构、企业和农民共同努力，加强合作与交流，解决技术、政策和市场等方面的问题，以实现数字农业的潜力和价值。
国外引进的所谓数字农业核心技术，为什么在国内拓展不开。
随着农业现代化的迅速发展，数字农业成为提高农业生产效率和质量的重要手段。然而，国外引进的所谓数字农业核心技术在国内却难以拓展开来。这一现象主要源于以下几个原因。
首先，国外引进的数字农业核心技术在国内的应用环境与国外存在差异。农业生产涉及到土壤、气候、作物种类等多个因素，而国内各地区的农业环境存在较大的差异。因此，国外技术在国内的应用需要事先付出前期技术推广成本，并进行适应性调整和改进，以适应国内的农业生产环境。这就需要投入大量的时间、人力和资金来进行技术研发和实践验证，而这些成本对于国内企业来说可能过高，从而限制了技术的拓展。
其次，国内农业生产主体的意识和能力相对较弱。尽管数字农业技术在国内有一定的推广应用，但农民和农业企业对于数字农业的认识和理解仍然有限。他们对于数字农业技术的需求和应用方式不够清晰，缺乏对技术的有效运用能力。这就导致了技术在国内推广过程中遇到了认知和接受的障碍，限制了技术的拓展。
此外，国内数字农业核心技术的研发和创新能力相对较弱。国外在数字农业领域的研发实力较为强大，拥有先进的科研设备和优秀的研发团队。然而，国内在数字农业技术研发和创新方面存在欠缺，有的公司一直处于对人工智能，作物生长数学模型和数字农业回报途径存在着许多的疑虑。缺乏进一步商业化的信心，缺乏核心技术的自主研发和创新能力，使得国内企业在技术引进和应用过程中处于被动地位，难以形成竞争优势。
国外引进的数字农业核心技术在国内拓展不开的原因是多方面的。需要加强国内农业环境适应性改进、提升农业主体的意识和能力以及加强技术研发和创新能力。只有通过这些努力，才能推动数字农业技术在国内的广泛应用和发展。
对于改善数字农业的发展和应用，推动数字化农业的发展进程，这里，从企业发展方向上，提出以下解决方案和建议：
1. 提高数字农业技术的可靠性和实用性
数字农业技术的可靠性和实用性是企业发展数字农业的关键。通过加强研发和创新，我们可以改进传感器的精确度和稳定性，提高数据分析算法的准确性和实时性，以及开发更智能化的农业管理系统。这将使数字化后的涉及农业生产的企业能够更准确地监测和预测植物生长情况，及时采取相应的措施，提高农业生产的效率和产量。
2. 加强数字农业与传统农业的结合
数字农业应该被视为传统农业的辅助手段，而不是替代品。通过加强数字农业与传统农业实践和人工操作的结合，我们可以充分利用数字农业技术提供的农业数据和指导，与传统农民的经验和知识相结合。这种结合将使企业能够更好地统一管理农田、控制病虫害、调控灌溉和施肥，从而实现农业的高效、可持续发展。
3. 加强数字农业人才培养和技术普及
为了推动数字农业的发展，企业需要加强对数字化专业人才的培养和招聘。从技术人员中培养具备多学科知识和跨专业知识的，特别是数字化农业科技的人才，为他们提供相关的培训和教育，培养他们的数字技术和农业知识，以适应数字农业的需求。同时，加强对农民和农业从业者的数字技术培训，提高他们对数字农业技术的认知和应用能力，使他们能够更好地利用数字农业技术来提高农业生产效率。
4. 推动项目落地和资金支持
与政府和相关机构沟通，争取更多的用于落实数字化农业项目资金，应该加大对数字农业的项目人员和资金投入，鼓励企业各部门采用数字化技术解决技术问题。争取财政补贴和优惠政策，支持重点部门的数字农业技术的研发和应用，以及建立数字农业前期研究示范项目，在引进数字农业的技术人才上，舍得花钱，下大功夫聘请有真本事的专业数字化研发人员。
总之，通过提高数字农业技术的可靠性和实用性，加强数字农业与传统农业的结合，加强数字农业人才培养和技术普及，以及推动项目落地和资金，这些措施将为企业提供更多的机会和优势，使其能够在数字农业领域取得更好的成果和收益。
实现数字农业落地的必由之路。
解决数字农业生产的产品规模相对较小，造成的生产成本问题，除了生产高附加值的产品外，应该以实现生产规模化为重点。实现规模化生产的做法可以通过采用共享经济模式和合作模式来推广和带动周边农户的共同富裕。这种做法可以通过龙头企业或种植能手的参与来实现。共享经济模式可以在种植过程中共享资源、技术和经验，提高生产效率和质量。合作模式可以通过建立合作社或农民合作组织，实现农户之间的互助合作和资源整合。通过这种方式，种植业可以实现规模化生产，提高农产品的产量和质量，促进农村地区的经济发展和农民收入的增加。
目前存在着农民和农业企业对于数字农业的认识和理解问题。他们对于数字农业技术的需求和应用方式不够清晰，同时也缺乏对技术的有效运用能力。为了解决这些问题，有必要加强对农民和农业企业的数字化农业知识培训，提高他们的技术素养和运用能力。此外，政府和农业机构应该积极推动数字农业技术的普及和应用，提供相关的技术支持和指导。通过这些努力，可以促进农民和农业企业对数字农业的认识和理解，推动数字农业技术的有效应用。
数字农业对于单独个体农户可能会增加成本，但对于规模化生产后的龙头农业的运营商来说，大数据是非常有帮助的。数字农业利用传感器、物联网和大数据分析等技术，可以实时监测土壤水分、气候变化、作物生长情况等，提供精准的农业管理指导。这有助于提高农作物的产量和质量，降低农业生产成本，提高农业生产经营企业的收入。此外，大数据分析还可以帮助农业机构和政府制定更科学的农业政策和规划，提高整个农业产业的效益和可持续发展。
用人工智能是否能解决农民种地问题。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）可以帮助解决农民种地问题，这是因为人工智能在农业领域可以解决以下的应用问题：
1. 数据分析和预测：人工智能可以通过分析大量的农业数据，包括土壤、气象、作物生长等数据，来预测农作物的生长情况、病虫害风险等。这可以帮助农民做出更准确的决策，如种植适合的作物、采取合适的防治措施等。
2. 图像识别和病虫害监测：人工智能可以通过图像识别技术，自动识别作物的病虫害情况，帮助农民及时发现和处理问题。这可以提高病虫害的监测效率，减少损失。
3. 智能农机和自动化：人工智能可以应用于智能农机和自动化系统中，实现自动化的农业生产。比如，自动驾驶的农机可以自动完成耕种、播种、施肥等任务，减轻农民的劳动负担。
4. 智能灌溉和精确施肥：人工智能可以通过传感器和数据分析，精确监测土壤水分和作物营养状况，从而实现智能灌溉和精确施肥。这可以提高水资源利用效率，减少化肥的使用量。
数字化农业的落地生根。
一般人都认为数字农业并不能完全解决植物问题，也无法完全数字化人的工作。虽然数字化农业可以提供大量的农业数据和指导，但农作物的生长和产量还受到许多其他因素的影响，如土壤质量、气候条件、病虫害等。此外，农业工作中的许多关键行为和决策需要人工干预和经验判断，目前还无法完全依靠数字化技术来实现。他们只相信数字化农业应该是农业管理的辅助手段，而不能替代传统农业实践和人工操作。
实际上由于技术的进步，数字农业在宏观运营和大数据分析方面具有明显的优势，可以提高农业生产效益和可持续发展。虽然，数字化农业目前为止，还不能完全解决所有的种植问题，随着人工智能技术的引入，数字化不仅可以解放人的工作，还可以通过类GPT技术让数字化技术更加成熟和完善，通过数字化系统内部的自主学习，结合传统农业实践和人工操作推送的知识，不断地叠代升级系统，实现使用农业数字化的技术，对农业生产进行全方位管理的目标。
一旦种植人工智能和数字化技术项目建成后，数字化农业技术可以提高农业生产效率。通过使用传感器、物联网技术和人工智能等先进技术，可以实时监测农田土壤、气候条件和作物生长情况，从而精确调控水肥施用、病虫害防治等农业生产环节。这样可以减少资源浪费和人力投入，提高农作物产量和质量。
数字化后的农业可以改善农产品质量和安全。通过建立农产品追溯系统，可以追踪农产品的生产、加工、运输和销售等全过程，确保农产品的质量和安全。同时，数字农业还可以提供农产品的溯源信息，让消费者了解产品的生产地、生产过程和质量检测结果，增强消费者对农产品的信任和认可。
此外，数字农业还可以促进农业可持续发展。通过应用大数据分析和智能决策支持系统，可以优化农业生产的决策和管理，减少农业对环境的影响。同时，数字农业还可以推动农业的精细化管理和精准农业，减少农药和化肥的使用量，提高资源利用效率，保护生态环境。
数字化农业是涉农公司的社会责任
数字农业项目对于农业公司的发展和社会责任非常重要，而且部分上市的涉农企业更是以发展数字农业为由，吸引投资者的眼球。然而，部分涉农公司可能面临一些挑战和障碍，导致无法有效落实数字农业项目。例如，缺乏数字化农业技术的专业人才和培训机会，以及高昂的技术投入和设备成本可能限制了部分涉农公司的数字农业发展。
上市的涉农公司，作为农业产业链的重要组成部分，有义务和责任推动智慧农业或数字农业项目的落地，以实现农业的现代化和可持续发展。以下是一些参考的建议：
1. 投资研发：公司可以投资研发智慧农业或数字农业技术，如农业大数据、人工智能、无人机等，提高农业生产效率和质量。
2. 与农户合作：公司可以与农户进行深度合作，例如提供技术支持和培训，帮助他们掌握数字农业技术，提高农业生产效率。
3. 与政府合作：公司可以与政府合作，参与政策制定，推动智慧农业或数字农业项目的实施。
4. 建立示范基地：公司可以建立智慧农业或数字农业示范基地，展示数字农业的优势，吸引更多的农户参与。
5. 社会宣传：公司可以通过各种渠道进行社会宣传，提高公众对智慧农业或数字农业的认识和接受度。
对于上市的涉农公司来说，落实智慧农业或数字农业项目，不仅可以提高公司的经济效益，也是履行社会责任的重要方式。
总 结
数字农业在国内未能落地生根的原因是多方面的。首先，数字农业的核心技术在国内的拓展受到了一些限制。尽管我国在人工智能和大数据方面取得了很大进展，但在数字农业领域的应用还相对较少。究其原因是数字农业的技术要求较高，需要在农田环境中进行实际验证和优化（在出现GPT以前的误区），而这需要大量的资金和资源投入。实现数字农业的必由之路是共同富裕这一条路。数字化农业的发展只有在农民的积极参与和共同富裕的政策支持下，数字农业才能真正得到推广和应用。尽管人工智能在农业领域有着广阔的应用前景，但它是否能解决种地问题还需要进一步的研究和验证。数字化农业技术的落地需要综合考虑农田环境、作物生长特点和农民的实际需求。只有通过人工智能（GPT）才能真正发挥其在数字农业中的作用。
