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    从1994年至今,我国农产品信息化是如何发展的?

    放大字体  缩小字体 发布日期:2018-03-30 20:11:05    浏览次数:501    评论:0
    导读

    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

    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。
    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。
     
    (文/小编)
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