隨著農業領域不斷的發展進步，農業數據的重要性也逐漸顯露出來，大數據正在助推農業生產向智慧型轉變，數據將成為現代農業生產的新興要素。因此將大數據技術應用到農業中，很大程度上推動我國農業領域的整體發展進程。

——農業監測傳感器為農業大數據提供數據基礎。隨著國內農業科技企業的崛起，目前已經逐步打破了傳感器依賴國外研發的局面。在農業科技型企業的共同努力下，產生了一批高精度、實用化的農業傳感器，品類覆蓋氣象信息、土壤墑情、水體監測、作物生長信息等，在農業信息監測和數據獲取中發揮了重要作用，為農業大數據中心建立提供數據基礎。

——農業政策的支持為農業大數據提供政策基礎。國家農業大數據采集體系建設不斷完善，充分利用物聯網、智能設備、移動互聯網等信息化技術采集農業農村數據，提高了數據采集效率和質量。農業基礎數據庫逐漸建立完善，實現了農業基礎調查數據的集中統一管理。

數字農業是將數據作為新的農業生產要素，用現代信息技術對農業對象、環境和全過程進行可視化表達、數字化設計、信息化管理的現代農業。數字農業使信息技術與農業各個環節實現有效融合，對改造傳統農業、轉變農業生產方式具有重要意義。

農業大數據和人工智能技術建設成效顯著

隨著科學技術的逐漸發展，我國農業信息化基礎設施體系已經逐步發展成熟，經過多年的發展積累，覆蓋多個層面和領域的農業信息化系統已經在我國初步構建，各級各類農業信息資源已經較為豐富。各級各類農業主管部門和機構設立的農業大數據研究及應用機構開始不斷涌現;

——農業大數據技術模型的成熟應用。農業大數據與互聯網、云計算、AI 等信息技術融合，改變傳統農業模式，促進智慧農業發展。在農業大數據模型方面，應用大數據挖掘、云計算、深度學習等 AI 技術與現代生物技術的深度融合應用，對生產過程中采集的環境數據、作物生長數據等大量信息進行分析處理，實現科學精準控制，優化農業生產，達到提高效率、增加收益的目標。

——大數據運算助力數字農業精準決策。農業大數據幫助農業精準決策，通過各個方面的農業信息制定出一整套有可實施性的精準管理措施。大數據處理分析技術可以集成作物自身生長發育狀況以及作物生長環境中的氣候、土壤、生物等數據，同時綜合考慮經濟、環境、可持續發展的指標。這可以彌補專家系統、模擬模型在多結構、高密度數據處理方面的不足，為農業生產決策者提供更加精準、實時、高效的農業決策。

——綜合數據分析助力農作物生產管理。整合傳統統計數據及農業資源管理信息，對農場不同地塊的農作物進行有針對性的種植管理。對種植影響因素差異性較大的不同區域定量獲取影響作物生長的環境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，分析影響區塊產量差異的原因，采取技術上可行、經濟上有效的耕作措施，區別對待，按需實施的“精準農業”。

與傳統農業相比，當前的農業生產大數據具有以下新特點：原本適用于小農經營的耕種經驗已經不適合農業商業化經營，在此背景下，以物聯網、大數據、云計算、AI、數據分析等角度切入，不僅可以通過建立綜合的數據平臺，調控農業生產，還可以記錄分析農業種植培育過程、農產品流通過程中的動態變化，通過分析數據，同時結合經驗，制定一系列調控和管理措施，使農業高效有序發展。

人工智能大數據系統促進農業提質增產

大數據決策實現了從經驗決策到科學決策的轉換；傳統農業主要是以種植者的經驗為核心，主要是依靠過去積累的經驗或手藝來進行判斷決策和執行，這也導致了整體生產環節效率低、波動性大、農作物或農產品質量無法控制等問題。

而在數字農業模式中，通過數字化設備比如田間攝像頭、溫度濕度監控、土壤監控、無人機航拍等，以實時“數據”為核心，通過信物融合系統的大數據分析來幫助生產決策的管控和精準實施;系統中人工智能機器學習通過使用大數據來優化單個或一系列關鍵目標的來解決農業生產中的作物產量、疾病預防和成本效益等等多方面農業問題。

數字農業通過大數據和人工智能技術，可以非常明顯的提高糧食產量、減少資源浪費。人工智能技術可以被用來分析來自無人機和衛星的圖像、氣象數據、土壤樣本和濕度傳感器的數據，并幫助確定播種、施肥、灌溉、噴藥和收割的最佳方法。