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热烈祝贺寿光市明君农业开发有限牛竞技被第十五届中国(寿光)国际蔬菜科技博览会指定为智能温室承建方。

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每年都有一些农产品卖不出去,特别是在我国粮食“十二连增”后,我国粮食创下高产量、高库存、高成本、高进口的“四高”背景下,粮食、肉类、水产品、禽蛋、蔬菜、水果、油料产量居世界之首。

在生产之前农民应该生产什么、生产多少,过去靠计划,现在靠市场,但究竟应该生产什么、生产了多少、库存量有多大、市场需要多少,往往是一个“黑洞”。 但是当大数据科技工具出现后,就可能帮助解决这些问题。

我国农产品信息化经历7个发展阶段

我国是一个农产品生产大国,每年生产近20亿吨的农产品(不包括木材),我国是一个农产品贸易大国,每年进出口农产品贸易超过1800亿美元,我国也是一个农产品消费大国,13.7亿人口以及大量的境外游客,对农产品消费量巨大。

自1994年以来,我国农产品信息化建设发展经历了7个发展阶段。在发展过程中,《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》颁布后,农产品电子商务与大数据的融合成为发展趋势。

第一阶段:1994—1998年

1994年中国农业信息网和中国农业科技信息网相继开通以来,信息技术在农业领域的应用进入发展阶段。


第二阶段:1998—2005年


棉花、粮食两个品种先后在网上交易,当时叫“粮棉在网上流动起来”。1998年,郑州商品交易所集诚现货网成立,2005年10月中央储备粮网上交易。1998年全国棉花交易市场成立,通过竞卖交易方式采购和抛售国家政策性棉花。

第三阶段:2005—2012年

生鲜农产品开始在网上进行交易,2005年易果网成立,2008年和乐康、沱沱工社做生鲜农产品交易。

2009—2012年之间,涌现了一大批生鲜电商,生鲜农产品能够在网上交易,在当时算是一个“革命”,改写了电子商务交易的客体定义和内容,但是,由于同质化竞争十分激烈,很多企业倒闭。

第四阶段:2012—2013年

褚橙进京、荔枝大战两个重要事件在北京出现,使生鲜农产品电商品牌运营一时成为热点。许多生鲜农产品电商开始探索品牌运营,顺丰优选、一号店、本来生活、沱沱工社、美味七七、甫田、菜管家获得资金注入,2013年初的北京“优菜网”曾寻求转让、上海“天鲜配”被“下线”。

第五阶段:2013—2014年

B2C、C2C、C2B、O2O等各种农产品电商模式竞相推出,宽带电信网、数字电视网、新一代互联网、物联网、云计算、大数据等大量先进信息技术被采用到农产品电商中来,2013年微博、微信等工具出现。

永辉“半边天网”上线不足百日下线寻求微商模式等,同时90%的生鲜电商亏损倒闭。

第六阶段:2014年后

本来生活、美味七七、京东、我买网、宅急送、阿里、青年菜君、食行生鲜先后获得投融资,农产品电商进入融资高峰期。就电商产品热点而言,农产品是继图书、服装、3C三大电商热点之后的新热点,各路资本不断进入这一领域,但我国近4000家涉农交易类电商中,仅有1%盈利。

第七阶段:2015年至今

农村电商融资和兼并重组呈现高潮。这一时期许多生鲜电商昙花一现,如2015年12月倒闭的水果营行,此外还有特土网、采购兄弟、后厨网、土鸡91等。

同时,果菜市场告急:××喂鱼、××丰产滞销、××滞销、××价跌,凸显我国现有的果菜流通体系面临着许多的问题,在引导生产、引导流通、引导消费方面存在许多的缺陷。

当前农产品电子商务诚信数据体系缺失,优质的“三品一标”农产品卖不出好的价钱,农民增产不增收,农产品电子商务过程中“劣币驱逐良币”的现象严重,“如何种(养)得好,还要卖得好,卖逆风好价钱”,成为当前现代“三农”应该解决的问题。

将农产品电商与农产品大数据体系应用联系起来,能为解决这些问题提供有效的路径。

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大数据为我国农产品电子商务奠定 基础

大数据是指大数据理念、技术和方法在农业领域的实践。它涉及农业生产、经营、管理和服务四个方面,是跨行业、跨专业的数据分析与挖掘。农业大数据可以引导我国农产品生产、流通和农业服务消费。

1.大数据引导农产品生产

大数据在农业中的应用主要集中在“精准农业”。“精准农业”是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业,由6个子系统组成:全球定位系统、农田信息采集系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统、农业专家系统、智能化农机具系统,其核心是建立一个完善的农田地理信息系统,解决一个种地的科学性问题。

大数据以不同系统获取的庞大信息量为基础,为“精准农业”的发展提供了大量的机会。可以用于土壤肥力管理、农田边界图管理、产量分布图管理、精确定位病虫害控制方法和施肥决策管理等,提供高品质的农产品。大数据以不同系统获取的庞大信息量为基础,可以有效的获取需求信息,生成准确的订单,实现供给与需求的无缝对接。

2.大数据引导农产品流通

大数据可以提供经系统整合的相关气候、农产品价格走势、农产品最前一公里和最后一公里的信息、终端消费需求等相关数据,辅之以菜场超市摊位监测评估数据体系等,通过对这些专业数据的解读,可以判断农产品交易、质量、需求、价格变动等情况。近几年的可追溯体系建设为农产品电商奠定了基础。

一是商务部可追溯体系。

2010年以来,商务部分四次在50个城市开展了肉菜可追溯体系建设,利用中央、省、市三级平台,覆盖批发、屠宰、零售、消费环节,利用IC卡、二维码、条码等信息技术,记录肉菜流通的各种信息。消费者可以通过索证索票的方式进行查询,查询到上游产品的来源和产地。

目前有1.2万家流通企业纳入可追溯体系建设,平均每天有200多万条信息对3万多吨300多种肉类、蔬菜、中药材进行追溯,覆盖范围逐渐扩大到中药材、酒类、奶制品、水果及水产品。

二是农业部会同国家食品药品监督管理总局。

着力构建产地准出、市场准入的衔接机制,加快国家农产品质量安全追溯信息平台建设,将生猪和无公害、绿色、有机、地理标志产品全部纳入质量追溯试点的范围,通过以点带面,逐步实现农产品的生产、收购、储藏、保鲜、运输、销售和消费全链条可追溯。

三是国家粮食局重视智慧粮食建设。

即运用物联网、云计算、空间地理和遥感信息集成等新一代信息技术,推进粮情监测、预测预警和服务管理的精细化、智慧化。其中库存粮食识别技术代码及电子标识、追溯技术和标准,已经在13个省区和3个央企单位施行。

由中储粮总牛竞技、黑龙江粮食局、江苏省粮食局、深圳粮食集团等部门和各单位承担的“粮食储运监管物联网应用示范工程”,已经建成47个物联网技术应用库存点。

建立食品原产地可追溯制度和质量标识制度,健全农产品质量安全可追溯体系,国家粮食局提出以库存粮食识别代码为技术载体,建立贯彻收购、储存、运输、加工和销售,即从田间到餐桌的全过程质量追溯体系。

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山东、江苏在全国率先启动库存识别代码的试点工作,其中国有企业151家,约占已备案的国有企业1/3,另有民营企业12家,山东省粮食局库存粮食识别代码系统平台已接收到各种试点企业上传的3474个货位的库存粮食识别码以及关联信息,涉及粮食367.7万吨。

四是国家工商行政管理总局。

近年来加大对可追溯体系建设,采取“以网管网“的办法,先后完善了对市场主体进行监管的措施,并建立了国家工商行政管理总局监管平台为中心,以各省级工商局平台为支撑的全国统一体、统分结合、功能齐全、上下联动的网络监管信息系统和平台。这种中央和地方两级监管体系,为市场主体提供最权威的资料,为可追溯市场主体的管理奠定了基础。

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大数据与农业电商融合8个关键点

目前我国大数据产业还处于发展初期,2012年仅为4.5亿元,主导厂商以外企居多,2015年我国大数据应用的市场规模预计1500亿元,2020年将达到8000亿元。农业大数据产业发展面临的现实挑战值得认真分析和对待。需要不断地探索并创新模式,将农业大数据与农业电商相融合应注意8个关键点。

1. 大数据采集


建立健全农业大数据采集制度,明确信息采集责任。要广泛采用分布式高速、高可靠数据爬取或采集高速数据全映像等大数据收集技术,广泛收集互联网数据。

进一步优化涉农数据监测统计系统,完善统计指标,扩大采集监测范围,改进采集监测手段和方式,探索开展统计监测由抽样调查逐步向全样本、全数据过渡试点,完善信息进村入户村级站的数据采集功能,完善相关数据采集共享功能。

2. 大数据分析


建设国家级、省级的农业大数据交换中心,依托云计算技术,通过基础软硬件资源整合和架构重建,实现资源的统一管理、按需分配、综合利用。形成上下联动、覆盖全面的农产品大数据共享平台,实现数据的互联互通、开放获取、快速访问。

3. 大数据应用


逐步开展农业智能化行动,利用大数据技术提升农业生产、经营、管理和服务水平,培育一批网络化、智能化、精细化的现代“种养加”生态农业新模式,加快完善新型农业生产经营体系,培育多样化农业互联网管理服务模式,逐步建立农副产品、农资质量安全追溯体系。

定期发布监测预报预警,避免问题农产品“断头案”现象频发。

4. 大数据运营


完善大数据的服务体系建设,以龙头企业、合作经济组织、标准化生产基地、农业科技示范园区、种养大户、农产品网站为依托,实现对农产品产供销的“一站式”服务。

加强农民专业合作组织和种养大户等自身信息服务体系建设,形成电视、电话、网络相互结合、互为补充的多模式信息传播。

加强与联通、移动、电信、广播电视等部门的沟通合作,整合分布在不同地点、使用多个服务号码、由不同专家团队支撑的各类为农服务平台资源,建设集热线电话、手机短信、涉农网站、广播电视、APP技术等于一体、多功能并举、覆盖全省的12316“三农”信息服务系统。

5. 大数据管理


建立和完善国家级和省农业大数据交换中心平台管理制度,包括应用准入、应用卸载、沙箱开发、安全事故、违规处罚等;

建立平台运行制度,依据国家信息安全有关法律法规,对所有农业信息根据职务、服务对象和服务内容进行分级管理,建立和完善平台安全保密制度。

6. 大数据标准


重点围绕基础数据、数据处理、数据安全、数据质量、数据产品和平台标准、数据应用和数据服务六大类,建立标准体系,并从元数据、数据库、数据建模、数据交换与管理等领域,推动相关标准的研制与应用。

7.大数据示范


围绕精准农业、物联网应用、产品质量安全追溯、农产品线上营销等开展试点示范,积极探索农业大数据技术在农业领域集成应用、农产品高标准生产、优质品牌开发和产品网上销售等新途径、新模式。

8. 大数据人才培养


充分发挥高等院校、高新企业、电商园区的人才优势,引进人才与引进智力相结合,促进我国农业大数据运用的档次和水平,选派年轻的农业干部进行进修、培训,促进农业系统的人才和知识的更新,提高应用能力和水平。

利用农村实用人才、新型职业农民培训等现有培训项目资源,加大培训力度,推广普及农业大数据知识。