農民在實際的生產過程中每天都要做很多選擇，而且那些步驟往往環環相扣，如果選錯一步，那后果可能就是減產。那么中美兩國的農業大數據有何不同呢？

　　                          農業大數據時代 中美兩國區別何在

       農民在實際的生產過程中每天都要做很多選擇：播什么種、施什么肥、如何管理農田、病蟲害如何防治等等。實際上，一套農事任務，從生產規劃、種植前準備、種植期管理，到采收、銷售等每一步都會極大的影響農民的生產和收益，而且它們大多數環環相扣，如果選錯一步，那后果可能就是減產。

　　相對應的農業大數據，可以從“天時、地利、人和”三方面理解：“天時”可以指實時的氣象數據，降水、溫度、風力、濕度等；“地利”可以指動靜態的土壤數據，如土壤水分、土壤溫度，作物品種信息、作物病蟲害信息等；“人和”則是從人力資源給出信息，農資產品使用、農產品加工和流通渠道、農產品市場價格等等。

　　美國－注重大數據的精準化、智能化

　　在美國，一些種業巨頭公司已經意識到，面對大數據時代的來臨，傳統行業模式也亟待轉型。孟山都在前后收購和并購了Precision Planting公司和Climate Corporation公司，作為世界頭號種子供應商，孟山都擁有全球最大的資源和海量產量數據，這些數據與Climate公司的氣象數據相結合，可以得到種植環境區劃和精細劃分的品種數據，農民可以得到自己農場屬于哪個種植區、什么樣的種子、在什么條件下長勢最好，以及更多實用的信息。而另一位種業巨頭杜邦先鋒公司依托其優質種質資源與研發技術，也已先行結合農業大數據推進精準農業技術。其種子部門與農場機械制造商約翰迪爾聯手，給農民提供種子和化肥方面的指導。目前，無論是迪爾（Deer）公司的Fram Sight、孟山都（Monsanto）公司的Climate Pro或Field Scripts、先鋒（Pioneer）公司的Field360，都已經是廣泛使用的農業大數據系統，這些系統都與氣候云（Climate Cloud）相結合，整合農民機械化農場設備的種植和產量數據，以及氣象、種植區劃等多樣數據，可以得到較為詳盡的種植決策，精準化農事生產，幫助農民提高產量和利潤。

　　農業大數據讓農民開始使用移動設備管理農場，掌握實時的土壤、溫度、作物狀況等信息，提高了農場管理的精確性，然而，再好的決策，也需要硬件去實施。在農業生產的過程得到有效合理利用的前提下，農田信息的管理和分析也變的至關重要。試想在大田生產中，即使相隔兩三米遠的兩塊地，土壤水分、營養情況、農作物長勢也可能完全不同，過去農民并不懂得區分這種差異，會把同樣品種等間距種下去。如今，通過農業大數據分析，可以得到肥力高的地方密植、肥力低的地方稀植，還可以更換合適的種子品種，而這些作業都是隨著播種進行、自動完成的。合理的種植分析，可以給玉米每畝帶來百余公斤的增產。因此，農業智能化下的農業機械化由此提出。美國天寶（Trimble）公司提供了整套農機作業綜合解決方案“網絡農場系統”，該系統能夠通過無線模塊發射無線網絡通信連接整個農場的軟件和硬件設備，從而使信息在室內電腦、農機車輛、其他終端間進行傳輸和處理。這套管理系統基于地理信息系統（GIS）開發，提供了全面的農業解決方案，包括對農場地圖的瀏覽與編輯、農業產業的收益計算與管理、精準農業數據的處理與分析等。

　　在美國，農業大數據與精準農業概念相結合，已經應用于大部分農場并產生理想收益。通過對農業生產全過程的精準化、智能化管理，可以極大程度的減少化肥、水資源、農藥等投入，提高作業質量，農業經營變得有序化，從而為轉向規模化經營打下良好基礎。

　　中國－精細大數據下的地域化

　　中國是典型的小農經濟，人口眾多，地勢遼闊，土地資源分配不均。在農業大數據的發展上，早在幾年前，一些IT巨頭紛紛試水，聯想佳沃集團布局農業三年，旨在打造農業“三全”戰略－全產業鏈、全球化以及可追溯大數據平臺。相應而生，也有一些宏觀農業大數據平臺層出不窮。但是，做精細化的農業大數據，卻沒有預想那么快。由于初始投入成本太高，中國地塊分布不均、普遍偏小，農民大部分不愿意嘗試。中國工程院汪懋華院士曾提到“在新疆和黑龍江有大規模農業，比較適用；但其他省份以小農業為主，要推行精準農業技術，困難不小”。

　　在中國的新疆、東北、山東等地，大規模農業生產相對成熟，精準農業正微掀春風；但是在全國范圍內，小規模的農業生產方式以及巨大的地域差距，加上農民在生產管理上的頑固性，推廣精準農業、做大數據分析依然舉步維艱。做精準化的農業大數據，高投入高產出是必經之路，中國農民根本支付不起前期的高投入。美國農民大多以農場經營，人少地多，人均可有十余畝至上百畝地，土地租賃成本比中國低5倍多，這對與人均幾畝地的中國農民而言，是可望而不可及的事。

　　目前中國精準農業主要靠示范推動產業，地域性精準化有待提升，但也有一些顯著成果。例如在新疆兵團，農業綜合機械化水平已經到達93%以上，衛星導航技術、小型植保無人機、變量施肥技術、自動駕駛技術等已經得到了推進。中國對于農業大數據的探索和挖掘還在起步階段，地域化推進是關鍵。

　　無論是農業大數據，還有精準農業的應用，都事關中國的每一寸土地，在中國其推廣階段還需經歷日求寸進的過程，此期間還需理智認清中國農業發展現狀，合作與共享永遠會是新常態，最后引用汪院士的一句話結尾：技術裝備價格下降和機器是否容易安裝和維護；保護性耕作是否得到廣泛推廣；機械燃料、肥料和服務價格所占的比重。可以效仿美國實施精準農業的經驗，根據需要、經濟、實用的原則進行，不必一次性有把所有的技術都全套應用。只選對的，不選貴的。