Дилеммы, возникающие при развитии умного сельского хозяйства

Умное сельское хозяйство, как важное содержание умной экономики, опирается на Интернет вещей, облачные вычисления и технологию дистанционного зондирования ИИ и другие современные информационные технологии и интеграцию сельскохозяйственного производства для достижения интеллектуального восприятия среды сельскохозяйственного производства и анализа данных, направленных на достижение точного управления сельскохозяйственным производством и визуальной диагностики. Однако современное умное сельское хозяйство по-прежнему сталкивается с рядом дилемм в своем развитии, в основном следующими:

1. Технические недостатки и узкие места: 

В настоящее время технология, связанная с интеллектуальным сельским хозяйством, все еще находится в незрелой и нестабильной стадии, что затрудняет удовлетворение реальных потребностей сельскохозяйственного производства. Это включает в себя недостатки в технологиях сбора и обработки данных, таких как точность данных и работа в режиме реального времени, которые необходимо улучшить, и высокую стоимость интеллектуального оборудования. Кроме того, сцена применения технологий также относительно ограничена, большинство из них по-прежнему остаются в применении одной технологии или одной сцены, и отсутствуют более полные и всеобъемлющие решения для интеллектуального сельского хозяйства.

2. Низкая степень сбора данных и интеграции приложений:

Развитие интеллектуального сельского хозяйства требует большого объема поддержки данных, включая почву, погоду, рост урожая и другие аспекты данных. Однако текущий охват сбора сельскохозяйственных данных недостаточен и не обладает точностью и авторитетностью. Степень интеграции и стандартизации данных также низкая, что приводит к возможности того, что установленные интеллектуальные модели, модели раннего оповещения, системы управленческой информации и т. д. могут потерять свою ценность.

3. Уровень сельскохозяйственных научных и технологических затрат и информатизации невысок: 

Некоторые высококлассные интеллектуальные сельскохозяйственные машины и оборудование в основном зависят от импорта, а уровень сельскохозяйственных технологий низок, что затрудняет реализацию многофункциональных, многоцелевых, мониторинга в реальном времени и других операций, что приводит к низкой операционной эффективности в сельскохозяйственном производстве. В то же время, строительство сельских информационных технологий относительно отсталое, со слабой информационной инфраструктурой, что затрудняет продвижение и применение новых информационных технологий в более широких масштабах.

4. Нехватка высококвалифицированных кадров для управления сельскохозяйственным производством: 

Текущая потеря высококачественного человеческого капитала серьезна, меньше понимания и применения интернет-информационных технологий и относительно слабое чувство современного сельскохозяйственного производства. Это приводит к меньшему количеству сельских стартапов и сторонников умного сельского хозяйства, а также к серьезному отсутствию эндогенной мотивации для строительства и развития умного сельского хозяйства.

5. Неадекватная система научных исследований и недостаточный потенциал продвижения: 

Государственная и общественная поддержка сельскохозяйственных исследований по-прежнему недостаточна, что приводит к неадекватной системе сельскохозяйственных исследований и недостаточному потенциалу для преобразования результатов научных исследований в производительность. Многие сельскохозяйственные научно-исследовательские институты не имеют единой системы, отсутствует четкое разделение труда, сотрудничество и руководство, а также каналы связи, что затрудняет завершение прорывных исследовательских проектов.

6. Отсутствие стандартов и отсутствие стандартизации: 

Умное сельское хозяйство должно создать полный набор стандартных систем для обеспечения взаимодействия и обмена данными между различными типами оборудования, датчиками, данными и т. д. Однако текущие стандарты умного сельского хозяйства все еще относительно невелики, и стандарты не являются единообразными, сложно сформировать взаимосвязанную экосистему.

7. Высокий риск безопасности данных: 

Умное сельское хозяйство подразумевает работу с большим объемом конфиденциальных данных, которые уязвимы для взлома или утечки, поэтому необходимо создать совершенный механизм защиты безопасности данных.

8. Принятие фермерами:

Некоторые фермеры могут придерживаться консервативного отношения к умному сельскому хозяйству из-за недостаточного знания новых технологий, что влияет на их продвижение и применение в сельскохозяйственном производстве.

В ответ на вышеуказанные дилеммы правительству, предприятиям и персоналу, связанному с сельским хозяйством, необходимо увеличить инвестиции в интеллектуальное сельское хозяйство, оказать поддержку в виде человеческих, материальных и финансовых ресурсов, содействовать исследованиям, разработкам и применению технологий интеллектуального сельского хозяйства, усилить сбор и интеграцию сельскохозяйственных данных, улучшить сельскохозяйственную науку и технологии и информатизацию, подготовить высококвалифицированный персонал в области сельскохозяйственного производства и управления, улучшить систему научных исследований и усилить стандартизацию и нормативное конструирование, чтобы обеспечить разумное здоровое развитие сельского хозяйства.