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【智慧農業】大數據應用于農業的十大案例

   日期:2022-09-15     來源:智慧農業生態鏈平臺    瀏覽:998    
核心提示:基于物聯網等技術的應用,農業領域積累了大量的數據,為大數據應用于農業奠定了基礎。從國內國際的發展來看,大數據正在驅動農業發展路徑發生變化,以提高農業效率,保障食品安全,實現農產品優質優價,農業大數據蘊含著巨大的商業價值。

基于物聯網等技術的應用,農業領域積累了大量的數據,為大數據應用于農業奠定了基礎。從國內國際的發展來看,大數據正在驅動農業發展路徑發生變化,以提高農業效率,保障食品安全,實現農產品優質優價,農業大數據蘊含著巨大的商業價值。“資本實驗室”梳理以大數據等新技術推動農業創新與轉型的10IT服務商,以為在農業大數據領域探索的朋友們做參考。

【智慧農業】大數據應用于農業的十大案例

1、農場云端管理服務商

Farmeron成立于2010年,總部位于美國哥倫布市,旨在為全球農民提供類似于GoogleAnalytics的數據跟蹤和分析服務。Farmeron201111月正式推出基于Web端的農場管理工具。農民可在其網站上利用該軟件,記錄和跟蹤自己飼養的畜牧情況(飼料庫存、消耗/花費,畜牧出生、死亡、產奶等信息,還有農場的收支信息)。Farmeron的價值在于幫助農場主將碎片化的農業生產記錄與信息整合到一起,利用先進的分析工具,為農場主提供有針對性的農場監測分析及生產狀況報告,以便于農場主科學地制定農業生產計劃。

Farmeron已在14個國家建立農業管理平臺,為450個農場提供商業監控服務,并與德國畜牧業和農產品物流企業NeelsenAgrarGmbH達成分銷合作協議。公司在2012年度獲得140萬美元種子輪融資后,新近于20145月獲得270萬美元新一輪種子融資。累計融資410萬美元。

2、土壤抽樣分析服務商

Solum成立于2009年,總部位于美國硅谷。Solum致力于提供精細化農業服務,目標是幫助農民提高產出、降低成本。其開發的軟硬件系統能夠實現高效、精準的土壤抽樣分析,以幫助種植者在正確的時間、正確的地點進行精確施肥。農民可以通過公司開發的NoWaitNitrate系統在田間地頭進行實時分析,即時獲取土壤數據;也可以把土壤樣本寄給該公司的實驗室進行分析。

Solum2012年獲得AndreessenHorowitz領投的1700萬美元投資后,已累計融資近2000萬美元。

3、農場云端管理分析服務平臺

Granular成立于2014年,總部位于美國舊金山,Granular原公司名稱為Solum。在將公司原有的土壤分析業務出售給孟山都(Monsanto)之后,Granular現在的主營業務是為農民提供農場商業管理軟件服務,包括計劃、生產、營銷、會計四個模塊業務。軟件最大的亮點在于:能夠為農場種植的每個業務環節都提供云端數據分析服務,以輔助農場主決策。如:播種之前,軟件會分析包括市場動向、土壤、病蟲害、人力成本等各方面因素,判斷種植哪些農作物最合適;在收獲環節,會自動為農民制定農作物收割時間、注意事項、銷售時間等工作計劃與安排。

Granular20142月獲得420萬美元投資,由GoogleVentures,KhoslaVentures等聯合出資,累計融資額2770萬美元。

4、精準農業/林業航空成像服務商

HoneyComb成立于2012年,總部位于美國俄勒岡。HoneyComb利用無人機為農民和林業管理人員提供精準的農業和林業航空成像解決方案,旨在為農場與林業管理帶來更高效率。HoneyComb通過分析無人機反饋的圖像數據,提取出農作物健康狀況和資源分配等有價值信息,并將這些信息生成地圖,提供給農民和林業管理人員。相關人員通過地圖提供的精準信息,可獲得每一塊土地的農作物生長狀況、病蟲害及水分等數據,從而進行相關資源分配,減少人力物力投入的同時,保證產量。

HoneyComb20144月獲得125萬美元的債務融資。

5、自動化農業技術公司

BlueRiverTechnology成立于2011年,總部位于美國森尼維耳市,是一家計算機視覺與機器人公司。BlueRivertechnology通過計算機視覺技術識別可以從農作物中精準地識別出雜草,有選擇性地殺死有害植物,從而減少化學農藥的使用。該技術特別適用于有機農業生產和耐藥性雜草清理。

BlueRiverTechnology20143月獲得1000萬美元A+投資,由DataCollectiveVentureCapital領投,InnovationEndeavors(谷歌執行董事長EricSchmidt旗下投資機構)與KhoslaVentures跟投。公司目前累計融資1330萬美元。

6、牧場數據采集監測服務商

SilentHerdsman成立于2009年,總部位于英國格拉斯哥市,公司的原名為EmbeddedTechnologySystems(嵌入式技術系統公司)。SilentHerdsman專注于牧場數據采集與監測,服務于奶制品及牛肉生產的農場主。農場主給奶牛脖子上佩戴監測設備,通過無線網絡,利用智能手機、平板電腦等設備可以實時監測奶牛生長狀況與行為,如健康狀況、是否處于發情期等。當發現異常情況時,與SilentHerdsman系統相連接的設備就會發出警報告知農場工作人員。使用該系統可以同時管理規模多達1000頭奶牛的農場,通過智能設備及信息系統的輔助,農場管理效率將發生質的改變。

SilentHerdsman20143月獲得ScottishEquityPartnersSEP)領投的300萬英鎊的投資。

7、云端智能農業管理軟件

FarmLogs成立于2012年,總部位于美國安阿伯市,是創業孵化器YCombinator孵化的一個項目。FarmLogs提供云端SaaS模式農場管理服務,農民通過桌面WEB界面及移動端App來管理農場。中小農場主可以通過它計劃、管理、監測、分析農作物生產過程,通過FarmLogs農場地圖信息展示,可以掌握不同作物農作時間、獲得每小時的天氣信息,還可以及時了解各種農產品的市場價格動態。

FarmLogs的突出特點為:農民通過移動終端,如Pad就可以實現上傳農場數據,并獲取分析結果,使農場管理更加便捷,將農民從原來繁重低效的工作中解放出來。

FarmLogs公司CEOJesseVollmar稱公司正在開發基于大數據分析,具備智能預測功能的農作物輪作優化的產品。同時也在探索使用低成本的藍牙設備來監測農業工具在使用過程中的數據,通過實時上傳和分析,為農業勞作提供指導。

FarmLogs20141月獲400萬美元A輪融資,由DriveCapital領投,已累計融資500萬美元。

8、農場云端預警服務商

VitalFields成立于2013年,總部位于愛沙尼亞共和國首都塔林。VitalFields的目標是實現農場天氣、病害、成本投入的精準預測管理。農民將農場的信息上傳至VitalFields云端農場日志中,可以用手機實時查詢農場信息,VitalFields通過對農民日志分析,告知農民在農作物生長的每個階段需要投入的成本、病蟲害風險防治及天氣預測。使農民能更有效的管理農場,通過成本控制和風險預測管理來提高收益。

VitalFields20141月獲得50萬歐元投資,由SmartCapAS、TMTInvestments、WiserFinancialAdvisors等聯合出資。

9、大數據意外天氣保險公司

TheClimateCorporation成立于2006年,總部位于美國舊金山。TheClimateCorporation是一家為農民提供天氣意外保險的公司。該公司通過2500萬個遠程傳感器采集天氣數據,同時結合天氣模擬技術與大量的植物根部特性與土質特點等信息,并將信息通過地圖技術繪制全美國的所有土地氣候數據。在綜合分析各種數據后,會通過系統推送給農民未來可能會破壞農業生產的極端天氣,并推出相對應的保險業務,由農民自由選擇合適的保險進行投保,從而使意外天氣對農民的損失影響降到最低。

TheClimateCorporation20126月獲得5000萬美元C輪融資,由GoogleVentures、FoundersFund、KhoslaVentures等聯合出資。201310月被孟山都(Monsanto)以9.3億美元收購。

10、農場綜合解決方案與食品安全服務商

CropIn是一家為農場主提供農場綜合解決方案的印度企業。CropIn致力于通過對農場及農作物的科學管理,為消費者提供健康安全的食品,其服務包括兩方面:農場生產管理服務和農產品銷售及信息追溯服務。農場生產管理系統對已登記的農場進行監測,全程監控農作物生長過程中,種子、化肥、殺蟲劑的選擇與使用情況,為農作物的生長、病蟲害防治等日常工作提供更加科學化的管理和指導。農產品銷售及追溯系統通過對農產品分配唯一的ID標識,對農作物在收割、生產、存儲、運輸、銷售全流程的信息進行監控跟蹤,確保為消費者提供健康安全的食品。

關于農業大數據

農業大數據是融合了農業地域性、季節性、多樣性、周期性等自身特征后產生的來源廣泛、類型多樣、結構復雜、具有潛在價值,并難以應用通常方法處理和分析的數據集合。它保留了大數據自身具有的規模巨大(volume)、類型多樣(variety)、價值密度低(value)、處理速度快(velocity)、精確度高(veracity)和復雜度高(complexity)等基本特征,并使農業內部的信息流得到了延展和深化。

根據農業的產業鏈條劃分,目前農業大數據主要集中在農業環境與資源、農業生產、農業市場和農業管理等領域。

1)農業自然資源與環境數據。主要包括土地資源數據、水資源數據、氣象資源數據、生物資源數據和災害數據。

2)農業生產數據包括種植業生產數據和養殖業生產數據。其中,種植業生產數據包括良種信息、地塊耕種歷史信息、育苗信息、播種信息、農藥信息、化肥信息、農膜信息、灌溉信息、農機信息和農情信息;養殖業生產數據主要包括個體系譜信息、個體特征信息、飼料結構信息、圈舍環境信息、疫情情況等。

3)農業市場數據包括市場供求信息、價格行情、生產資料市場信息、價格及利潤、流通市場和國際市場信息等。

4)農業管理數據主要包括國民經濟基本信息、國內生產信息、貿易信息、國際農產品動態信息和突發事件信息等。

目前,大數據在農業中的應用設計生產、銷售和配套服務等多個環節。

來源:智慧農業生態鏈平臺

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