1.国外数字农业典型模式

(1)美国：利用大数据打造精准农业

美国在20世纪80年代最早提出精准农业这一概念和设想，经过是十余年的探索，技术和设备等各方面的条件日益完善，进而才逐渐得到生产应用。美国在农业方面不断探索着能提高农业生产效率和产量的方法，他们采用了大数据和互联网方法，取得了意想不到的效果。虽然美国从事农业的人口只占了百分之一，但是美国农业体系的发展却由他们维持着。并且美国在农业供给方面不仅做到了自给自足，还大量出口至其他国家。农业的生产模式也逐渐从机械化向信息化发展，并且逐渐以精准为特征，这一转变使得农业种植更加容易。

农民通过移动设备接收包含实时土壤湿度、环境温度和作物状况等一系列的大数据信息来管理农场，这使得管理的精确性大幅度提高了。此外，良好硬件设备为农业生产精准决策提供基本条件。

利用大数据打造的精准农业，全流程智能化生产首先可以节约化肥、水、农药等资源的使用，并且还可精确的控制各种原料的使用量，最后实现农业像工业一样标准化生产，进而实现农业的规模化经营。

(2)英国：大数据整合精准农业

近些年受厄尔尼诺、拉尼娜等极端气候和全球农业生产之间竞争加剧等多因素的影响，英国农业部门的收入多次出现明显的波动。这一波动引起了英国当局的注意，英国环境、食品及农村事务部一致认为，应对以上挑战，一方面需要使用数字技术、传感技术和空间地理技术进行精准化的种植和养殖，使得英国农业向“精准农业”迈进;另一方面，需要通过强大的数据搜集和分析处理平台找准市场需求，进而提升农业生产部门和市场需求的平衡点，加强生产部门对市场的理解，以最优化生产满足市场需求。

(3)法国：打造欧洲大数据农业典范

随着互联网、云计算、物联网、传感器和大数据的发展，以往的日出而作日落而息的农业劳作方式逐渐被替代，以往粗放型的生产模式也逐渐被打破，产业属性转变为数据化、集约化、智能化和精准化，农业生产趋势转向“类工业”化。

法国农业部在2017年开始实施由法国农业科学与环境研究院院长马克·布尔尼嘉尔负责的建立一个收集大数据的门户网站的项目，互联网上每天都会产生成百上千的农业数据，目前最紧迫的问题是如何发挥这些数据在农业生产方面的作用，利用数据甄别并把握潜在的创业机遇。

(4)德国：积极扶持数字农业

根据德国农民联合会公布的统计数据，目前一位德国农民大约能养活144人，尽管与1980年相比增长了3倍，但若想要解决全球饥饿问题，每个农民至少需养活200人，因而需要更高效、优化的农业新技术。基于此，德国也正致力于发展更高水平的数字农业。

比较分析“数字农业”基本理念与“工业 4.0”两者之间是类似的。数字农业是大数据和云技术在农业方面的应用，其通过采集田地的地理位置、土壤、天气、温度、降水等数据然后上传到云端，在云平台上进行数据清洗、分析，再把处理好的数据传送到智能化的大型农业机械上，指挥其进行精细作业。。

(5)日本：大数据互联网技术助力智能农业发展

通过运用互联网或信息技术，日本“数字农业”生产至少有两个益处，一是可以将农户所掌握的技术和有关知识数据化，可以为后续从事农业生产的农户和龙头企业提供经验与借鉴;二是可以通过将农作物的生长情况数据和高精度传感器采集的气象和土壤数据实时传输给农民和管理人员，进而他们可以根据传送的实时数据对农作物种植进行相应地调整，最终实现合理浇灌和施肥。

近些年随着智能化手机和平面终端的普及，日本农业从业人员可以在手机端的云分析系统中找到相关的农作物信息，进而提升农业耕作和农场管理的效率。

为发展智能农业，日本政府和社会各界也做了很多努力，政府后期还修订了《日本复兴战略》中的《推进科学技术创新与机器人革命》，这一章介绍了农业中的“可穿戴机器”。社会各界的企业与相关的组织组建了“实现智能农业研究会”并提出了草莓收获和装盒机器人、畜舍自动清洗机器人、农业机械自动行走系统、除草机器人等一系列项目。

2.国内数字农业典型模式

阿里云与海升集团合作研发智能农事系统打造“数字农业”。“双中间平台+ET”是智能农业系统的核心架构，这是全面应用人工智能推动“农业数字化”向“数字农业”转变的典型案例。他们利用共享业务的中间平台，共享应用组件，进而帮助农业企业获取类似互联网企业的敏捷创新能力。借助农业大数据平台，企业采集内外部产业数据，挖掘这些数据的商业价值。借助“ET 农业大脑”，我们还可以在复杂的生产环境中挖掘效率潜力。通过实时变化的农业可视化“数字地图”，企业可以进行智能农业生产管理和智能农业分析。

以上梳理了国内外数字农业发展的典型模式，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

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