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总之，深圳大数据科技有限公司是一家专注于大数据技术研发和应用的企业，具有较好的口碑和客户认可度，值得信赖。
随着第四次工业革命的快速发展，信息科学技术和多领域科学技术深度融合，诱发新的产业技术革命。新一代信息 科技 与农业的深度融合发展，孕育了第三次农业绿色革命——农业的数字革命，使农业进入了网络化、数字化、智能化发展的新时代。
在农业数字革命的推动下，世界农业产生了两大变革：一是产生了以 智慧农业 为代表的新型农业生产方式，让农业生产更加“智慧”、更加“聪明”；二是促进了 农业数字经济 发展，激活了“数据要素”的价值潜能，赋能数字农业农村新发展。
2020 年中央一号文件《中共中央国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》再次对智慧农业的发展给出了指导：“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能（AI）、第五代移动通信网络（5G）、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”
智慧农业是依托互联网技术、大数据以及远程监控等现代高 科技 对传统农业进行科学化管理，在农业经营与管理的过程中实现资源消耗最低、环境破坏最少，进而实现农业生产成本的降低，实现农业现代化、智能化发展。智慧农业是农业发展的高级阶段，也是农业发展的必然趋势，从管理学角度而言，智慧农业的生产率及能源使用效率更高。
近10来，美国、英国、德国、加拿大、日本、韩国等农业发达国家高度关注智慧农业的发展，从国家层面进行战略部署，积极推进 农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链 等智慧农业关键技术的创新发展。
2015年，加拿大联邦政府预测与策划组织发布了《MetaScan3：新兴技术与相关信息图》，指出土壤与作物感应器（传感器）、家畜生物识别技术、农业机器人在未来5-10年将颠覆传统农业生产方式。日本2015年启动了“基于智能机械+智能IT的下一代农林水产业创造技术”项目，核心内容是“信息化技术+智能化装备”。
2017年，欧洲农机工业学会提出了“农业40（Farming40）”计划，强调智慧农业是未来欧洲农业发展的方向。
2018年，美国科学院、美国工程院和美国医学科学院联合发布《面向2030年的食品和农业科学突破》报告，重点突出了传感器、数据科学、人工智能、区块链等技术发展方向，积极推进农业与食品信息化。美国NSTC“国家人工智能研发战略计划”中，将农业作为人工智能优先应用发展的第10个领域，资助农业人工智能 科技 的中长期研发；美国农业部“2018-2022年战略规划”中，突出了农业人工智能、自动化与遥感技术的应用。
根据国际咨询机构（Research andmarket）分析，2019年全球智慧农业市值167亿美元，2027年将达到292亿美元，2021-2027年全球智慧农业市值年复合增长率（Compound annual growthrate，CAGR）将达到97%。
目前，国际上以美国为代表的大田智慧农业、以德国为代表的智慧养殖业、以荷兰为代表的智能温室生产以及以日本为代表的小型智能装备业，均取得巨大进步，形成了相对成熟的技术与产品，而且还形成了商业化的发展模式，为我国发展智慧农业提供了可借鉴的经验。
我国2014年提出“智慧农业”的概念，与美国相比落后大约30年。我国农业上应用信息技术起步较晚但发展较快。由于我国区域间经济发展不均衡，智慧农业在不同地区发展差异较大，东部地区因地理优势和经济因素在智慧农业发展上取得了显著成果，西部地区山区多，发展相对较慢，并且还存在原始的传统农业。我国智慧农业的发展在2009-2015年进入缓慢增长期，2016-2020年进入快速增长期。
我国智慧农业科学研究在实验室中的进展迅速，但在实际应用中进展缓慢，并且依托现代化农业设施的发展，主要集中在农田改造、水利设施、电力设施等方面。部分地区发挥其独特优势，尽管总体经济落后。
2016 年，新疆地方政府大力倡导智慧农业概念，新疆生产建设兵团利用智能专家系统与专家智慧库等技术在呼图壁县红柳塘示范园区进行棉花种植生产布局，并重点建设了“123工程”，因地制宜，大大推进了当地棉花产业体系的快速发展。
近年来，浦东新区在智慧农业发展中成果显著。第一，初步建立了智慧农业发展体系，建立了大数据中心、智慧农业工作机制和研发平台；第二，建立“农民一点通”和“惠农通”等服务平台，加强对农民生产技术上的指导；第三，建立了田间档案记录及二维码管理的农产品监控与追溯系统，及时记录农产品生产过程中的播种、施肥、施药等各种数据，为农产品的质量安全提供保障；第四，物联网建设试点初步建立，现有19家智慧农业示范基地，主要利用传感器在大棚中运用“水肥一体化”技术进行生产；第五，推动智慧农业发展的同时带动了一批高 科技 企业，例如：上海孙桥农业园区、多利农庄等。
2020年，广东建立了以政府为引的投资引入民间资本，通过“1+4+N”模式发展智慧农业，即以“基础设施、平台载体、龙头企业和新型农民”为核心要素，优先在农业生产经营管理及农产品质量安全等N个场景和领域进行推广应用，获得了良好的效果。
目前，从我国农业生产模式及农民文化素质角度来看，智慧农业存在应用难题。由于我国农村人均占地少且文化素质不高，大部分农业生产采用包干到户及分散经营的小农生产，因此在模式上和技术上存在推广难题。
比如，想要实现农业生产转型发展智慧农业的农户只能自己出资购买相应的设备及软件服务，这一方面将给农民带来较大的经济压力，另一方面也会提升农民的生产经营风险。同时，对于新兴互联网技术而言，我国在应用方面还未实现标准规范化发展，许多传感器、智能设备及机械设备之间无法形成数据信息共享，致使不同厂家的产品只能独立化运营，无法形成规模化发展，同样不利于智慧农业的发展。
其次，在农业数据共享方面，不仅我国农村地区信息化建设成熟度不同，导致无法建成健全的农业信息数据共享平台。同时，由于我国农业统计数据部门较为且各部门的信息化发展程度与技术也存在差异性，进一步加剧了农业数据共享体系建设。具体发展问题包括：不同农业数据统计部门根据自身需求搜集和计算数据，缺乏统一的体系规划，致使农业数据重复获取或者存在数据空白问题；农业数据平台网站较多，但是每个平台之间界限不清，底层架构的不同导致数据无法实现共享。
随着新技术和新方法的进步，智慧农业所涉及的元件更加微型化、功能也更加多样化，为智慧农业的发展打下了良好的基础；传感器等微型元件的低廉化，使智慧农业的发展更为迅速。智慧农业不是简单的把智能农机搬运到农村作业，还需要一个“智慧乡村”及其完善系统的基础设施和服务保障。在国家政策的支持下农村地区信息化程度越来越高，农民重视文化的观念越来越强烈，相信智慧农业将会迎来更好的发展期
当前，我国正处于向第二个一百年奋斗目标迈进入 历史 关口，大力发展智慧农业，对变革传统农业生产方式，大幅度提高农业资源利用率和生产效率，实现农业高质量发展具有重要作用，对“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”具有重大意义。
参考资料
百度百科——智慧农业
《 中国农业文摘·农业工程 2021年第6期 —— 智慧农业的发展现状与未来展望 》
《 农业经济 2021/10 —— 我国智慧农业的发展困境与战略对策 》
《 现代农业研究26卷 —— 智慧农业发展现状及前景分析 》
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系统简介
水肥一体化智能控制系统通过与灌溉系统相结合，实现智能化控制。系统由物联网监控平台、气象数据采集终端、视屏监控、施肥一体机、过滤系统、阀门控制器、电磁阀、田间水管线等组成。
图为河南益民控股5G+智慧辣椒种植基地水肥一体化系统控制中心
概述
水肥一体化技术是将灌溉与施肥融为一体的农业新技术。水肥一体化是借助压力系统(或地形自然落差)，将可溶性固体或液体肥料，按土壤养分含量和作物种类的需肥规律和特点，配兑成的肥液与灌溉水一起，通过可控管道系统供水、供肥，使水肥相融后，通过管道、喷q或喷头形成喷灌、均匀、定时、定量，喷洒在作物发育生长区域，使主要发育生长区域土壤始终保持疏松和适宜的含水量，同时根据不同的作物的需肥特点，土壤环境和养分含量状况，需肥规律情况进行不同生育期的需求设计，把水分、养分定时定量，按比例直接提供给作物。
系统原理图
水肥一体化系统通常包括水源工程、首部枢纽、田间输配水管网系统和灌水器等四部分，实际生产中由于供水条件和灌溉要求不同，施肥系统可能仅由部分设备组成。
水肥一体机
水肥一体机系统结构包括：控制柜、触摸屏控制系统、混肥硬件设备系统、无线采集控制系统。支持pc端以及微信端实施查看数据以及控制前端设备；水肥一体化智能灌溉系统可以帮助生产者很方便的实现自动的水肥一体化管理。系统由上位机软件系统、区域控制柜、分路控制器、变送器、数据采集终端组成。通过与供水系统有机结合，实现智能化控制。可实现智能化监测、控制灌溉中的供水时间、施肥浓度以及供水量。变送器（土壤水分变送器、流量变送器等）将实时监测的灌溉状况，当灌区土壤湿度达到预先设定的下限值时，电磁阀可以自动开启，当监测的土壤含水量及液位达到预设的灌水定额后，可以自动关闭电磁阀系统。可根据时间段调度整个灌区电磁阀的轮流工作，并手动控制灌溉和采集墒情。整个系统可协调工作实施轮灌，充分提高灌溉用水效率，实现节水、节电，减少劳动强度，降低人力投入成本。
施肥系统
水肥一体化施肥系统原理由灌溉系统和肥料溶液混合系统两部分组成。灌溉系统主要由灌溉泵、稳压阀、控制器、过滤器、田间灌溉管网以及灌溉电磁阀构成。肥料溶液混合系统由控制器、肥料灌、施肥器、电磁阀、传感器以及混合罐、混合泵组成。
41：输配水管网系统
由干管、支管、毛管组成。干管一般采用PVC管材，支管一般采用PE管材或PVC管材，管径根据流量分级配置,毛管目前多选用内镶式滴灌带或边缝迷宫式滴灌带；首部及大口径阀门多采用铁件。干管或分干管的首端进水口设闸阀，支管和辅管进水口处设球阀。
输配水管网的作用是将首部处理过的水, 按照要求输送到灌水单元和灌水器，毛管是微灌系统的最末一级管道，在滴灌系统中，即为滴灌管，在微喷系统中，毛管上安装微喷头。
42：环境数据采集器
421气象信息采集
环境数据采集器由低功耗气象传感器、低功耗气象数据采集控制器和计算机气象软件三部分组成。可同时监测大气温度、大气湿度、土壤温度、土壤湿度、雨量、风速、风向、气压、辐射、照度等诸多气象要素；具有高精度高可靠性的特点，可实现定时气象数据采集、实时时间显示、气象数据定时存储、气象数据定时上报、参数设定等功能。
422土壤墒情采集
土壤检测仪可实现对土壤不同深度的温度、湿度、EC、 PH等数据监控，通过5G信号传输至AI农大数据平台，借助于大数据平台的综合建模分析，从而给出土壤土质的综合评级，并语音播报。
43：无线阀门控制器
阀门控制器是接收由田间工作站传来的指令并实施指令的下端。阀门控制器直接与管网布置的电磁阀相连接，接收到田间工作站的指令后对电磁阀的开闭进行控制，同时也能够采集田间信息，并上传信息至田间工作站，一个阀门控制器可控制多个电磁阀。
电磁阀是控制田间灌溉的阀门，电磁阀由田间节水灌溉设计轮灌组的划分来确定安装位置及个数。
44：灌水器系统
微灌按微灌灌水流量小，一次灌水延续时间较长，灌水周期短，需要的工作压力较低，能够较精确的控制灌水量，能把水和养分直接地输送到作物根部附近的土壤中去。
系统功能
51：用水量控制管理
实现两级用水计量，通过出口流量监测作为本区域内用水总量计量，通过每个支管压力传感采集数据实时计算各支管的轮灌水量，与阀门自动控制功能结合，实现每一个阀门控制单元的用水量统计。同时水泵引入流量控制，当超过用水总量将通过远程控制，限制区域用水。
52：运行状态实时监控
通过水位和视频监控能够实时监测滴灌系统水源状况，及时发布缺水预警；
通过水泵电流和电压监测、出水口压力和流量监测、管网分干管流量和压力监测，能够及时发现滴灌系统爆管、漏水、低压运行等不合理灌溉事件，及时通知系统维护人员，保障滴灌系统高效。
53：阀门自动控制功能
通过对农田土壤墒情信息、小气候信息和作物长势信息的实时监测，采用无线或有线技术，实现阀门的遥控启闭和定时轮灌启闭。根据采集到的信息，结合当地作物的需水和灌溉轮灌情况制定自动开启水泵、阀门，实现无人职守自动灌溉，分片控制，预防人为误 *** 作。
54：PC展示平台
通过物联网水肥一体化智能监测平台，能够为用户提供传感器数据、远程、采集、传输、储存、处理及报警信息发送等服务。该平台以集中式分区化的方式为用户提供便捷、经济、有效的远程监控整体解决方案。通过物联网智能监测平台，用户可以不受时间、地点限制对监控目标进行实时监控、管理、观看和接收报警信息。
55：移动终端
建立手机系统，客户直接采用微信客户端就可以控制和查看实时数据，手机端具有手动启动、关闭电磁阀，水泵等设备功能。
56：运维管理功能
包括系统维护、状态监测和系统运行的现场管理；实现区域用水量计量管理、旱情和灌溉预报专家决策、信息发布等功能的远程决策管理；以及对用水、耗电、灌水量、维护、材料消耗等进行统计和成本核算，对灌溉设施设备生成定期维护计划，记录维护情况，实现灌溉工程的精细化维护运行管理。
节水灌溉自动化控制系统能够充分发挥现有的节水设备作用，优化调度，提高效益，通过自动控制技术的应用，更加节水节能，降低灌溉成本，提高灌溉质量，将使灌溉更加科学、方便，提高管理水平。
物联网时代的大数据策略
互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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索 引 号：
B23000-2022-5095849
文件编号：
分类：
生成日期：
2022-07-25
公开方式：
主动公开
公开时限：
常年公开
公开范围：
面向全社会
责任部门：
用数字化推动果蔬冷链物流变革
访问量：49
来源：江西省供销集团
近年来，随着信息技术的快速发展，大数据作为其中的一部分，被广泛应用到一些高新技术产业，也已经深入到包括农业在内的各个行业。根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业资源与环境、农业生产、农业市场及农业管理等领域。农业大数据是农业不可或缺的支持，也必将成为农业现代化的助推器。将大数据融入到农产品冷链物流中，不仅可以高效整合物流资源，降低供应链各环节企业的物流成本，还有利于搭建农产品流通平台，保障农产品的配送质量。
2014年，国家就印发了《关于进一步促进冷链运输物流企业健康发展的指导意见》，指出要加强物联网、云计算、大数据、移动互联等先进信息技术在冷链运输物流领域的应用。
2020年的中央一号文件也指出，要依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用。水果冷链供应链是农产品冷链供应链的重要组成部分，不断优化供应链，对保障果品质量安全至关重要。
探究大数据在我国水果冷链供应链中的应用，以此提出针对性发展建议，具有重要的现实意义。
冷链物流及大数据应用
01
冷链物流的定义
冷链物流一般指冷藏或冷冻类食品在生产、贮藏、运输及销售的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品的新鲜和质量，减少损耗的一项系统工程。冷链物流是一项复杂的系统工程，需要供应链各环节之间的高度协调、高效运作。随着经济发展水平和消费者健康意识的提升，对水果的品质和新鲜度的要求也越来越高，水果冷链物流也已引起人们的普遍关注。作为一个食品消费大国，水果冷链物流在我国拥有广阔的发展前景。
02
水果冷链物流的产生
我国长期以来就是水果生产大国，苹果、柑橘、梨等果树产量均居世界首位。数据显示，近年来，水果总产量由2003年的148亿t提高到了2018年的244亿t，占世界总产量的比重由2387%提高到了2807%。苹果、柑橘和梨的产量及所占比重整体呈增长趋势，至2018年，苹果、柑橘和梨的产量分别达到039亿t、042亿t和016亿t，占世界总产量的比重分别为4555%、2749%和6824%。
由于新鲜水果含水量高、湿度大，易腐烂变质，常温贮藏时间较短，我国果蔬的产后流通损耗率为20%~30%。同时，我国水果流通规模较大，除了出口至其他各国以外，在国内的流通量非常大。冷链物流有利于减少水果产后损失，带动水果随季节均衡销售和促进农民增收。因此，我国果树产业可持续健康发展需要冷链物流的支持。
03
水果冷链物流对大数据应用的需求
近年来，随着生鲜电商平台的大量涌现，尽管有RFID、GPS等技术为支撑，仅冷链物流单一业态已经无法满足消费者对生鲜农产品品质保障的更高要求，因此冷链物流融入大数据分析的多业态模式应运而生。
水果作为重要的生鲜农产品之一，其冷链供应链对大数据应用的需求尤为突出。一方面，水果配送条件极为苛刻，光照、温度、湿度等细微变化将直接影响果实品质及腐损率，而基于海量实时反馈的大数据分析能不断优化配送环境，直至最佳。另一方面，因大部分水果产地局限于小范围地区，导致配送距离较远，而基于路径优化的大数据分析能将水果快速、准确地送达目的地，以确保水果品质几乎不变。此外，水果冷链供应链的后台 *** 作、人员调配及运营管理等环节的大数据应用，还将带来溢出效益及工作效率的进一步提高。
04
我国水果冷链供应链发展现状
我国现代果蔬冷链物流技术起步于20世纪80年代，至今发展还比较缓慢，国际竞争力较弱，与水果生产大国的地位极不相称。2017年，我国果蔬的冷链流通率为22%，冷藏运输率为35%，而在欧美、日本等发达国家易腐食品冷链流通率为95%~98%，冷藏运输率也已超过90%，差距较大。
基础设施落后
完备的冷链基础设施是保障水果跨地域流通的关键，目前我国各项冷链设施还比较落后，这也是制约水果流通率和运输率低的主要原因。
2015—2019年，我国冷库的总量呈逐年上升的趋势。2019年，冷库总量约6053万t，新增库容8145万t，但与实际需求量差距较大。从冷藏车的数目来看，区域差异比较明显。2017年，华东、华南、华中和华北地区的冷藏车分别为268万、140万、162万、110万辆，而西北、西南和东北地区分别为022万、027万、017万辆。
目前，我国已有的冷藏容量仅占货物需求的20%~30%，商用的冷藏库主要集中在农产品资源较集中的区域或经济较发达的地区。
冷链供应链体系不健全
冷链供应链是通过最大化的标准化和集约化来降低成本、实现利润的。目前，我国水果冷链供应链的体系还不够健全。一方面，缺乏系统规范化的管理，相关法律法规和规范化体系不够健全甚至缺失。如冷链供应链各环节温度调控和产品质量检测标准缺失，无法保障水果品质，降低了产品价值。另一方面，各物流企业之间缺乏交流和合作，导致冷链技术和资源利用率低，增加了冷链物流成本。
冷链信息化程度低
水果的冷链物流不仅需要科学有效的保鲜措施，更需要快速响应消费市场动态的信息系统，以满足冷链物流时效性高的特点。目前，我国冷链物流还未建立起统一的信息化系统，信息的不对称导致水果的供需矛盾，长期以来，极易造成水果“滞销”。解决线上和线下的信息交流是化解供需矛盾的关键所在。
05
大数据在水果冷链供应链中的应用
随着我们农业供给侧结构性改革的提出，各行业都在转变生产方式，种植业也是如此。大数据以及互联网元素的应用，让水果的冷链物流供应链有了更多优化的空间，这也是现阶段破解我国水果冷链物流发展缓慢的重要途径之一。
利用大数据进行果品质量安全控制
水果冷链物流不仅要提升运输效率，还要保障物流过程中果品的质量及安全。利用物联网、智能追溯等技术，收集水果生产数据源。在果品进入冷藏仓库时，再利用射频识别技术根据RFID标签携带的全部产品信息，监控果品的贮存环境。以此为依据建立农产品质量和安全信息数据库，从而将水果生产信息和物流信息相关联，构建一体化的信息链。
以陕西省苹果为例，该省苹果产业规模大，市场化程度高，具有应用大数据的基础。2019年初，国家级苹果产业大数据中心落户陕西省。目前，苹果产业大数据平台已覆盖了苹果生产资料投入到贸易等全产业链环节，能够实现对苹果种植的精准化管理，提高果品质量。通过该平台也能够对陕西省苹果进行品牌认证和质量分级，及时剔除不合格产品，保障冷链流通产品的质量和安全。同时，利用区块链技术可解决品牌认证的数据可信问题，快速提升品牌价值。陕西省也将建设苹果数字试验站和智慧果园，对果库进行数字化改造，实现生产智能化、管理高效化、经营网络化和服务多元化。
利用大数据优化仓储
仓储物流是冷链物流运作中的一个重要环节，随着物流的智能化发展，大数据技术在仓储物流中的作用也日益凸显。依据大数据及其他先进的科学技术构建的农产品仓储物流管理系统，极大地促进了农产品一体化的发展。这一系统能够实现对物流信息的快速检索和上传，为物流整体的运作提供技术支持，不仅工作效率高，还有效节省了企业物流环节中的运作成本。
利用大数据优化水果物流运输
利用GPS技术、车载移动终端构建水果智能运输系统，实现对冷藏车辆的配送和动态管理，从而提升物流效率，减少浪费。在果品配送之前，建立包括载重、容量、贮存条件等信息在内的冷藏车辆数据系统。在此基础上，将每辆车与对应的司机相关联，进行“一对一”匹配，通过车辆与司机身份的绑定，能够为果品运输安全提供一定的保障，也为物流企业降低了运营风险。在配送中，利用GPS定位和可视化技术对冷链运输中车辆的位置、运行速度、运行轨迹及人员进行远程监控，为物流企业进行车辆调度和指挥提供及时有效的反馈信息。
贵州省是全国大数据创新创业的“试验田”，为加快实施智慧农业工程，该省积极推进物联网、大数据、3S技术等信息技术的融合及在农业全产业链中的应用，农业智能化水平不断提高，并充分运用大数据，加快冷链信息平台建设。
以修文县的猕猴桃为例，过去一直受易软易腐、不耐贮藏的困扰。但目前，通过大数据调度“冷链运输体系”，72h内就能将猕猴桃运送至北京、上海等地。从黔北现代物流新城物流大数据中心的显示屏上，就可以看到猕猴桃从采摘到消费者手中的全过程。
利用大数据实现果品信息的实时动态反馈
冷链物流对水果的温度、湿度、光照等有着严格的要求，这些因素对保证水果的品质至关重要。如何保障果品在运输过程中始终处于低温状态，是整个冷链体系的重点与难点。传统的冷藏车无法实现对果品在运输中的情况进行实时监控。通过在物流车辆内安装温度、湿度传感器和光照传感器，及时将相关信息传送至控制中心，就能够根据实时情况作出调整，达到降低果品损耗的目的。
截至2017年底，山东省有80%以上的冷链物流企业在冷库、冷藏车等冷链设施中安装了温湿度传感器、记录仪等监控设备，所有温湿度信息实现了在山东省级农产品冷链物流公共信息服务平台的实时监控。
利用大数据推动冷库果品精准化销售
利用大数据技术可实现对全国水果价格、成本以及市场供需开展动态监测，进行供需匹配，可避免因供需失衡和价格剧烈波动导致市场混乱，实现冷库与市场的有效对接。
利用大数据技术还可了解客户的行为和反馈，深刻理解客户的需求，根据所获取的信息不断调整不同果品的方向，制定科学的销售策略。不断推进目标市场的精确定位、销售价格的精确评估和销售数量的精确预报。
06
大数据背景下水果冷链供应链发展建议
（1）
重视顶层设计
大数据时代，水果冷链物流的发展离不开农业部门、质检部门、交通运输部门和互联网各行业的协调与合作。因此，各地区需要统筹规划，建立政府-行业协会-龙头企业相联动的机制，促进各种运输方式和企业之间的公平竞争和发展。
（2）
加强水果冷链供应链基础设施建设
冷链物流水平是农业现代化的重要标志，是现代农业综合效益最大化的有效载体。大数据的应用也是建立在完备的供应链基础之上的，因此，加快冷链供应链基础设施建设是当务之急。
一方面，加快冷库的建设，尤其是西部、偏远山区和贫困区域。在这方面，政府可提供一定的财政和技术支持，可通过设立农村物流发展专项资金，并引导社会资本投入到农村冷链物流领域，适度扩大对农村物流用地、用电等政策的支持力度。
另一方面，加大对铁路、公路、航运等冷链运输设施和冷藏车、冷藏箱等冷链设备的投入，确保冷链运输的可能性。
（3）
做好大数据收集工作
完备的数据存储是进行利用高新技术的前提，也是建立水果质量可追溯体系的必然要求。因此，必须积极做好水果从生产、包装、仓储、运输到销售等环节的数据搜集工作，构成果品的生产、仓储、销售、流通和服务的一个全生命周期管理。
（4）
培养和引进高科技人才
人才是农业现代化的重要基础，为乡村振兴提供内在动力。由于大数据本身有较高的科技水平和技术含量，对人才的要求也相对较高，既需要掌握生产知识、物流知识，还需要具备一定的信息技术能力，因此应当加强这类复合型人才的培养。
一方面，高等教育应该注重加强水果冷链物流、农产品存储、电子商务、互联网技术等领域人才的培养，为冷链物流的现代化发展储备人力资源。
另一方面，应重视对直接参与水果冷链物流的公司职员、农民、货运司机等进行专业化技术培训，内容包括水果保鲜知识、信息技术利用、数据分析和设备维护等。同时，还可引进国外高技术人才，为大数据在我国冷链物流中的应用提供帮助，以实现资源的共享。
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公网安备 336072302000001 政府网站标识码：3607230023 ：0797-8711398 网站地图不少人把数据中心、云计算数据中心、大数据搞混淆，觉得这三者是一样的产品，其实有显著的区别，数据中心机房是一整套复杂的设施，如今，云计算即将成为信息 社会 的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看数据中心、云计算、大数据之间有什么区别和联系？
一、大数据
1、 大数据(Big Data)又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
3、移动互联网的大数据主要来自四个方面
（1）、内容数据:
Web20时代以后，每个人都成为了媒体，都在网络上生产内容，包括文字、、视频等等。
（2）、电商数据:
随着电子商务的发展，线上交易量已经占据整个零售业交易的大部分。每一笔交易都包含了买家、卖家以及商品背后的整条价值链条的信息。
（3）、社交数据:
随着移动社交成为最主要的社交方式，社交不仅仅只有人与人之间的交流作用，社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。
（4）、物联网数据:
各行各业都出现了物联网的需求和解决方案，每时每刻都在产生巨量的监测数据。那么如此之多的数据，包含着很多有价值的信息，这些信息并不是以直观的形式呈现出来的，需要有办法对这些数据进行处理，无论是计算、存储还是通信，都提出了很高的要求，云计算的相关技术就是对巨量数据的计算、存储和通信的解决方案。
二、云计算
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。
三、数据中心
数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息，数据中心大部分电子元件都是由低压直流电源驱动运行的。数据中心面临的物理问题是服务器本身和用来连接这些服务器到其他应用环境的电缆。
四、三者之间的联系：
1、大数据和云计算的概念区别：
大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。
2、大数据与云计算的关系，以上介绍了大数据和云计算的区别，两者之间又有着非常紧密的联系，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。
3、大数据必然与云计算相关(大数据和云计算没有必然联系，你要作大数据，可以用云计算，也可以不用)，数据中心是云计算的基础，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。
4、数据中心是云计算的基础设施，我们通常讲到的服务器资源分配，带宽分配，业务支撑能力，流量防护和清洗能力，都是基于数据中心的大小，和其带宽的容量，数据中心分布在不同的核心城市，辐射到周边城市，提供基础支撑，其一般都符合国家机房一级标准，具备极强的容灾能力，多数厂商会选择两地三中心等方式来架设机房，云计算是在数据中心的基础上提供的从基础服务到增值服务的一种闲置资源利用。
5、但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这三者起到相互依存，互相促进的作用。
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