国内外农业产业对比分析！
农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择：播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际上，一套农事任务，从生产规划、种植前准备、种植期管理，到采收、销售等每一步都会极大的影响农民的生产和收益，而且它们大多数环环相扣，如果选错一步，那后果可能就是减产。
农业大数据，可以从“天时、地利、人和”三方面理解：“天时”可以指实时的气象数据，降水、温度、风力、湿度等；“地利”可以指动静态的土壤数据，如土壤水分、土壤温度，作物品种信息、作物病虫害信息等；“人和”则是从人力资源给出信息，农资产品使用、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。 在美国，一些种业巨头公司已经意识到，面对大数据时代的来临，传统行业模式也亟待转型。例如作为世界头号种子供应商，孟山都拥有全球最大的资源和海量产量数据，这些数据与Climate公司的气象数据相结合，可以得到种植环境区划和精细划分的品种数据，农民可以得到自己农场属于哪个种植区、什么样的种子、在什么条件下长势最好，以及更多实用的信息。 农业大数据让农民开始使用移动设备管理农场，掌握实时的土壤、温度、作物状况等信息，提高了农场管理的精确性，然而，再好的决策，也需要硬件去实施。在农业生产的过程得到有效合理利用的前提下，农田信息的管理和分析也变的至关重要。在美国，农业大数据与精准农业概念相结合，已经应用于大部分农场并产生理想收益。通过对农业生产全过程的精准化、智能化管理，可以极大程度的减少化肥、水资源、农药等投入，提高作业质量，农业经营变得有序化，从而为转向规模化经营打下良好基础。 中国是典型的小农经济，人口众多，地势辽阔，土地资源分配不均。在中国的新疆、东北、山东等地，大规模农业生产相对成熟，精准农业正微掀春风；但是在全国范围内，小规模的农业生产方式以及巨大的地域差距，加上农民在生产管理上的顽固性，推广精准农业、做大数据分析依然举步维艰。做精准化的农业大数据，高投入高产出是必经之路，中国农民根本支付不起前期的高投入。目前中国精准农业主要靠示范推动产业，地域性精准化有待提升，但也有一些显著成果。无论是农业大数据，还有精准农业的应用，都事关中国的每一寸土地，在中国其推广阶段还需经历日求寸进的过程，此期间还需理智认清中国农业发展现状，合作与共享永远会是新常态。 
