1、以經驗為主的傳統農業
我國是一個農業大國，農業發展的歷史悠久，但地區發展不平衡，在一些發展較慢的農村地區，我們看到的是一幅傳統農業的圖景；而在一些發展較快的農村地區，我們可以感受到現代農業的氣息。
1、傳統農業的特點是精耕細作，農業部門結構較單一，生產規模較小。
2、經營管理和生產技術仍較落後，抗禦自然災害能力差，受自然天氣影響非常大，“靠天吃飯”是最好的詮釋。
3、農業生態系統功效低，商品經濟較薄弱，基本上沒有形成生產地域分工。
（一）以經驗為主的傳統農業
以經驗為主的傳統農業，在滴灌施肥噴藥各個方面的弊端都非常的明顯。
第一個經驗滴灌。現在這種傳統農業的經驗滴灌基本上是靠我們農戶自己的感官，他認為今天該澆水了，或者哪天開始澆水，需要多長時間，並沒有這樣的數據支撐，基本上是靠來自於自我的一種經驗上的判斷。
第二個方面經驗施肥同樣存在這個問題，基本上農戶都是看別人怎麼施肥，我就怎麼施肥。那麼大家普遍都認為葉片發黃，有可能缺鈣也有可能缺了其他的元素。為了保險期間，把氮肥鉀肥及其他元素全部是進去，因為沒有數據的支撐，沒有一個精準的依據。所以我們這種施肥，這種施肥過度，靠經驗是非，也是一種浪費，反而對土壤造成了鹽漬化的破壞。
第三個方面經驗噴藥目前的傳統農業，我們的農戶每次打藥的時候，就把各種藥放在一起。實際上，如果有精準數據的分析，我們就可以做到針對不同病蟲害，用不同的農藥來進行投放。但是現在過量的投放農藥，造成了整個農作物殘留的超標。
第四個方面在田間地頭，有一些農業技術推廣人員進行田間地頭的基礎服務。我們想把理論和實踐進行有機的結合。在天津這都收集的這些數據也需要很長的一段時間，因為合格的農藝師需要10到15年的時間才能培養出來。但靠這種經驗的積累時間是非常的漫長。
（二）傳統的農業環境信息採集、傳輸、處理和應用方式
傳統農業環境信息的採集有很多的弊端。農業環境是複雜多難度多模態分散不均勻分散不均勻，動態變化相互影響。傳統信息採集信息採集儀器和儀表需要專業的技術人員操作設備購置安裝使用維護和管理成本高。處理數理統計方法複雜效率低。就算我們把這些信息通過儀器儀表採集收集完以後，那麼我們這個信息化的轉化方面，那麼自動控制也自動控制技術也比較匱乏應用成本很高。
傳統農業環境信息的採集有很多的弊端。農業環境是複雜多難度多模態分散不均勻分散不均勻，動態變化相互影響。傳統信息採集信息採集儀器和儀表需要專業的技術人員操作設備購置安裝使用維護和管理成本高。處理數理統計方法複雜效率低。就算我們把這些信息通過儀器儀表採集收集完以後，那麼我們這個信息化的轉化方面，那麼自動控制也自動控制技術也比較匱乏應用成本很高。
（三）傳統施肥模式存在的問題
以新疆為例：新疆作為全國面積最大的省份，耕地面積9300萬畝，膜下滴灌設備的大規模應用，替代了傳統的漫灌的灌溉方式，幫助新疆耕種實現了高效節水，到2020年新疆高效節水也就是我們所說的設施農業面積會達6400萬畝，在大面積推廣高效節水滴灌的同時，施肥的模式又成為了關鍵性問題。
1、目前設施農業施肥技術任然採用人工手動方式，灌溉時間多靠經驗，6-48個小時都有。據研究，作物處在苗期時滴灌一般保證土層深度20釐米溼潤即可，作物處在生長中後期時時滴灌一般保證土層深度35~40釐米溼潤即可，否則就容易造成過量灌溉，導致水資源浪費，更為嚴重的會使肥料養分流失次生汙染。
2.目前設施農業普遍使用的施肥方法根據進出肥料罐兩端水流壓力差的不同，通過水流將肥料帶入灌溉系統中。但此設備不易控制加入肥料的濃度，也無法做到自動化管理，對於加肥量無法進行精細化管理。同時加入的肥料也多是固體的單質肥料，存在的問題是溶解度不夠，容易發生滴頭堵塞，操作不便，成本相對較高等。
2、數據是數字農業核心生產要素
2020年中央一號文件：開展國家數字鄉村試點，依託現有資源建設農業農村大數據中心，加快物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能、第五代移動通信網絡、智慧氣象等現代信息技術在農業領域的應用。
（一）現代農業
現代農業（modern agriculture）：相對於傳統農業而言，是廣泛應用現代科學技術、現代工業提供的生產資料和科學管理方法進行的的社會化農業。在按農業生產力性質和水平劃分的農業發展史上，屬於農業的最新階段。其基本特徵是： 一整套建立在現代自然科學基礎上的農業科學技術的形成和推廣，使農業生產技術由經驗轉向科學，如在植物學、動物學、遺傳學、物理學、化學等科學發展的基礎上，育種、栽培、飼養、土壤改良、植保畜保等農業科學技術迅速提高和廣泛應用。
（二）數字農業=智慧農業=生態農業=現代農業
（三）數字農業技術先進性創新性
數字農業技術先進的先進性創造，主要從六個方面體現。
第一，利用互聯網實現農業大數據的分析。第二，預警功能在種植時，可以有效的為農戶提供氣象病蟲害的地質災害等有效的自然災害預警。第三，手機app操作通過網絡實現了線上控制。第四預約功能定時定量。第五人機界面清晰簡潔，便於操作。第六無網絡覆蓋區域可實現局域網絡的數據傳輸。
（四）數字農業優勢
（五）數字農業的相關應用
數字雲平臺、採集系統、控制系統、現代農業裝備將組成一個統一的巨大的網絡。核心是大平臺和雲計算+海量的端：數據採集端（傳感器、節點、基站）、瀏覽終端（手機、PC）、控制終端（控制節點、設備）。
農業大數據服務包含：低成本多維度環境監測、預測；精準化農業生產；動植物生長模型；病蟲害模型；專業化標準化種植養殖體系；全過程追溯；霜凍等災害的預測和控制；裝備和機械智能控制等；新型農業模式。
來自各個農場的每個數據會自動匹配相關模型和算法，指令自動生成並對各個設備進行控制。
（六）液體肥智能施肥裝置優勢分析
液體肥智能施肥裝置將液體肥料，定時定量均勻的施用，解決了作物精準施肥的難題，可實現自動化施肥、物聯網數據採集控制，達到省時省力又省工的效果。
3、如何採集農業大數據
（一）水肥一體化智能施肥系統
慧爾智能施肥系統是代替常規人工施肥罐的一套智能設備，需要連接在灌溉井首部，施肥設備與滴灌主管相連接，平時由電動閥控制關閉。從而達到施肥的目的。
除了現場就地的觸摸屏顯示控制外，本系統接入我公司智慧農業大數據平臺，實現遠程PC端與手機APP顯示控制。
以智能施肥系統為基礎，我公司打造了智慧農業大數據管理平臺。
（二）液體肥智能施肥裝置優勢分析
液體肥智能施肥裝置將液體肥料，定時定量均勻的施用，解決了作物精準施肥的難題，可實現自動化施肥、物聯網數據採集控制，達到省時省力又省工的效果。
（三）數字農業雲平臺
數據接收和處理；對傳感器、節點、基站進行實時監控和管理；在平臺上設置、修改各種參數；集成病蟲害數字模型、霜凍預警等模型；無縫兼容其他平臺。
（四）信息採集模式
什麼地塊?種什麼作物?什麼水質?滴多長時間的水?什麼時間施肥及施多少?各種肥料的費用是多少？病蟲害需要怎麼防治?出現什麼樣的病蟲害防治的方式方法又是什麼?每塊地投入成本產出的是多少？全程的數據進行了細緻的收集整理，把這些數據進行轉化提供給我們的農戶。
（五）信息反饋與控制模式
手機端有兩種反饋模式，一種是控制自家田地的這套系統，它在手機上發個指令，通過雲平臺轉到控制器，控制器就會按照這個指令來控制。第二種是客戶有需求的時候，也可以通過手機端向雲平臺發需求指令，比如客戶現在需要肥料在手機端下單購買肥料，那麼雲平臺就會把這個指令反饋給當中的銷售模塊、生產模塊、物流模塊，包括我們的財務模塊，相關的模塊接，收到指令後就會給客戶準備相應的產品。物流公司按照信息把產品免費配送到客戶的田間地頭。
4、基於數字農業和大數據的高效精準農業
（一）農業物聯網監測模式
有很多監測設備通過傳感器數據傳輸到雲平臺上，在進行核算整理。對我們的客戶也會提出這方面的監測數據的預警。因為當傳感器採集到的數據超過預警閥值時，監測系統會立即將預警短信或以電子郵件的形式發送給我們相關人員。
（二）作物生長環境精準預測
（三）智能施肥系統應用土樣數據對比
通過幾個客戶這三年的數據作一個展示，這個客戶包括新疆的各個縣市，涉及到了整個區域有50萬平方公里的範圍，在不同的區域，不同的現實情況下，有代表性的客戶進行了一個數據展示。通過數據分析精準施肥以後對土壤帶來的影響和變化。因為土壤作物作為作物生長的一個母體，土壤的變化會改變作物，甚至土壤環境。
主要從土壤的整個核心數據見解。但有效磷速效鉀、有機質、ph值和土壤電導率進行了三年數據的分析和對比。
5、數字農業的應用案例
我們做了一個真實的案例分析。這張圖是我們公司自己的農業大數據應用管理平臺。最右邊的慧豐收平臺，是農戶手上app 的一個展示的一個情況。所有的智能設備系統啊，收集的數據都會集中在農業大數據平臺上展示，隨時進行監控和調整。
智能施肥系統從2016年底開始推廣我作為該系統的聯合發明人，通過前期詳實的市場調研，我用了近4個月的時間，跑了2萬公里，採訪了680位種植大戶。平均每個種植戶的種植面積都在300畝地以上。那麼我採訪的這是種植戶涉及到面積大概有20萬畝地以上。通過對種植戶的市場調研分析，農戶給我們提了很多的想法和意見。也就是目前農戶種植管理當中的一些痛點。通過解決農戶的痛點，慢慢的把數字農業智慧農業逐步的運用到田間地頭。
那麼我針對農戶提的這些意見呢。我歸納了一下幾個方面。
第一個方面，種植管理過程當中呢，勞動強度太大，尤其是施肥的過程，還處於半自動化的裝備，需要提高自動化程度。新疆的農戶呢，種植面積比較大，一般的一個農戶種植幾百畝地，甚至幾千畝地都是很正常的。
第二個方面，我們種植農戶提出來，基本上的種植都是靠經驗，沒有基本的農業數據支撐在全球的種植過程當中呢，不知道該是什麼肥料是多少肥料，同樣的一塊棉花地。我們去年試了100公斤肥料，產量收了400公斤的棉花。但是今年我們還是按照去年的方式，還是吃了100公斤的肥料，但是產量就變成了300公斤。農戶也很困惑，一直也找不到答案。
第三方面，市場上的農資產品的魚龍混雜。農戶無法進行精準的辨識，到底該用什麼產品啊，到底該用什麼產品，不該用什麼產品，不能夠科學的使用肥料，造成了產出的品質量在逐年下降，並且過量的施肥對土壤沒有被作為充分利用，反而對土壤造成了破壞。
那麼我們根據市場調研結合農戶的需求和痛點呢。公司在2010年年底，我們自主研發了一套智能施肥系統。
從2017年上半年，我們開始在新疆的北疆區域進行推廣。當年我們安裝系統一共有200套，大概輻射了10萬畝地。通過數據的分析和整理，讓我們更精準投放更精準的對症下藥，幫助農戶實現了將原有的經驗化種植變成一種科學化種植管理。那麼2017年，這200套系統的種植戶呢我們進行了一個數據。喜在同樣的環境下，同樣的種子，同樣的管理滴入同樣的水，甚至投入同樣的肥料成本啊。
第一種方式呢，是按照自己原有的經驗的方式來進行種植。第二種方式呢，就是實現這種智能施肥的。這種科學的管理和種植，那麼用第二種方式的90.3%的農戶，那麼實現了增產增收。
所以我們從2017年在推廣智能施肥系統模式。到現在為止，已經安裝了2000套智能收費系統。每套系統，平均輻射了500畝地。在南北疆，我們從17年開始用了3年時間，已經實現了100萬畝地的農場主選擇我們這種智能施肥這個模式。同時，我們也對這幾百萬畝地的全程的土壤數據種植數據病蟲害管理的數據，以及各個區域氣候條件的農業數據進行了全方面的數據收集整理，之後我們會有一個更優質更精確的方向，讓我們能夠實現對號入座，精準施策。
我們在研發推廣智能識別系統初衷呢。本來是想解決，本來是想通過這一套系統解決原有的這種收費模式。想解決農戶勞動強度大的問題。沒有想到我們通過這個模式呢，打開了一個數字。農業信息化管理突破突破口。我們可以抓取到每套系統輻射這個地塊所有的數據。並且運用先進的核算核算方法，幫助農戶規避種植過程當中的風險，實現了增產增收。目前通過後臺農業數據的分析呢？我們現在智能收費系統服務的這100萬畝地，實現了節水30%。節約肥料20%，可增產增收5%到25%。
6、總結
現在國家也在提倡數字農業振興鄉村經濟。在這個領域有很多的企業，不管是農業數據監測方面，農業數據採集方面，還是農業數據管理方面，都有著各種各樣先進的儀器設備，而且在不斷的研發迭代升級。而我們沒有人才去做農業數據監測採集啊和研發的不斷的升級。那麼我們做了一件什麼事呢？我們建了一個又一個的場景。
通過數字農業田間監測設備的不斷推廣和大數據的分析整理，在不增加農民投入的同時，實現節水30%、節肥20%。與智慧農業自動化管理設備相結合，平均每畝耕地節省農民種植成本50-60元。實現 “一控兩減”和節能環保的要求，減少環境汙染。
數字農業形成的農業大數據以及分析，實現了肥料、農藥等農資的精準投入，同時提高了肥料的利用率，有效改善新疆土壤的鹼性和板結狀況，確保農作物品質提升和產量不減少，在過去三年中，有90.3%的農戶實現了增產、增收,每畝增產幅度達到5%-25%.
以數字農業為支撐的智能施肥系統及施肥模式，顛覆了傳統的施肥模式，解決了肥料單質等弊端，全程使用生物菌劑、有機質等，使肥效料利用率提高20%以上，通過“減肥”的方式真正減少過量施肥帶來的面源汙染。
數字農業以大數據監控中心、精準的農化服務、土壤以及種植信息全程跟蹤監測為基礎，顛覆了傳統的耕作模式，為精準農業提供數據支撐。
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