Dilemmata bei der Entwicklung einer intelligenten Landwirtschaft

Intelligente Landwirtschaft als wichtiger Inhalt der intelligenten Wirtschaft stützt sich auf das Internet der Dinge, Cloud Computing und KI-Fernerkundungstechnologie sowie andere moderne Informationstechnologien und die Integration der landwirtschaftlichen Produktion, um eine intelligente Wahrnehmung der landwirtschaftlichen Produktionsumgebung und Datenanalyse zu erreichen, die auf ein genaues Management der landwirtschaftlichen Produktion und eine visuelle Diagnose abzielt. Allerdings steht die aktuelle intelligente Landwirtschaft immer noch vor einer Reihe von Entwicklungsdilemmas, vor allem wie folgt:

1. Technische Mängel und Engpässe:

Derzeit befindet sich die Technologie im Zusammenhang mit der intelligenten Landwirtschaft noch in einem unausgereiften und instabilen Stadium, so dass es schwierig ist, den tatsächlichen Bedarf der landwirtschaftlichen Produktion zu decken. Dazu gehören Mängel bei Datenerfassungs- und -verarbeitungstechnologien, wie z. B. verbesserungswürdige Datengenauigkeit und Echtzeit, sowie hohe Kosten für intelligente Ausrüstung. Darüber hinaus ist die Technologieanwendungsszene auch relativ begrenzt, die meisten von ihnen bleiben immer noch bei der Anwendung einer einzelnen Technologie oder einer einzelnen Szene und es mangelt an umfassenderen und umfassenderen Lösungen für die intelligente Landwirtschaft.

2. Geringe Datenerfassung und Anwendungsintegration:

Die Entwicklung einer intelligenten Landwirtschaft erfordert eine große Menge an Datenunterstützung, einschließlich Boden, Wetter, Pflanzenwachstum und anderen Aspekten der Daten.Allerdings ist die derzeitige Erfassung landwirtschaftlicher Daten unzureichend und es mangelt an Genauigkeit und Autorität. Auch der Grad der Datenintegration und -standardisierung ist gering, sodass die Möglichkeit besteht, dass die etablierten intelligenten Modelle, Frühwarnmodelle, Managementinformationssysteme etc. an Wert verlieren.

3. Der wissenschaftliche und technologische Input und die Informatisierung der Landwirtschaft sind nicht hoch:

Einige hochwertige intelligente Landmaschinen und -geräte sind hauptsächlich auf Importe angewiesen, und der Stand der Agrartechnologie ist niedrig, was die Realisierung multifunktionaler, vielseitiger Echtzeitüberwachungs- und anderer Vorgänge erschwert, was zu einer geringen Betriebseffizienz in der landwirtschaftlichen Produktion führt.Gleichzeitig ist der Aufbau ländlicher Informationstechnologie relativ rückständig und weist eine schwache Informationsinfrastruktur auf, was die Förderung und Anwendung neuer Informationstechnologie in größerem Maßstab erschwert.

4. Mangel an hochqualifiziertem Personal für das Management der landwirtschaftlichen Produktion:

Der derzeitige Verlust an hochwertigem Humankapital ist gravierend, das Verständnis und die Anwendung der Internet-Informationstechnologie sind geringer und das Verständnis für die moderne landwirtschaftliche Produktion ist relativ gering. Dies führt dazu, dass es weniger ländliche Start-ups und Unterstützer einer intelligenten Landwirtschaft gibt und es zu einem gravierenden Mangel an endogener Motivation für den Aufbau und die Entwicklung einer intelligenten Landwirtschaft kommt.

5. Unzureichendes wissenschaftliches Forschungssystem und unzureichende Förderkapazität:

Die staatliche und gesellschaftliche Unterstützung für die Agrarforschung ist immer noch unzureichend, was zu einem unzureichenden Agrarforschungssystem und unzureichenden Kapazitäten zur Umwandlung wissenschaftlicher Forschungsergebnisse in Produktivität führt. Viele landwirtschaftliche Forschungseinrichtungen verfügen nicht über ein einheitliches System, da es an einer klaren Arbeitsteilung, Zusammenarbeit, Beratung und Kommunikationskanälen mangelt, was es schwierig macht, bahnbrechende Forschungsprojekte abzuschließen.

6. Fehlende Standards und mangelnde Standardisierung:

Intelligente Landwirtschaft muss einen vollständigen Satz Standardsysteme etablieren, um die Interoperabilität und den Datenaustausch zwischen verschiedenen Arten von Geräten, Sensoren, Daten usw. sicherzustellen. Allerdings sind die aktuellen Standards für intelligente Landwirtschaft noch relativ gering und die Standards nicht einheitlich, so dass es schwierig ist, ein vernetztes Ökosystem zu bilden.

7.Hohes Risiko der Datensicherheit:

Intelligente Landwirtschaft umfasst eine große Menge sensibler Daten, die anfällig für Hackerangriffe oder Datenlecks sind. Daher ist es notwendig, einen perfekten Mechanismus zum Schutz der Datensicherheit einzurichten.

8. Akzeptanz der Landwirte:

Einige Landwirte stehen der intelligenten Landwirtschaft möglicherweise eher konservativ gegenüber, da sie über unzureichende Kenntnisse über neue Technologien verfügen, was sich negativ auf deren Förderung und Anwendung in der landwirtschaftlichen Produktion auswirkt.

Als Reaktion auf die oben genannten Dilemmata müssen Regierung, Unternehmen und landwirtschaftliches Personal die Investitionen in die intelligente Landwirtschaft erhöhen, Unterstützung in Form von personellen, materiellen und finanziellen Ressourcen bereitstellen, die Forschung, Entwicklung und Anwendung intelligenter Agrartechnologie fördern, die Sammlung und Integration landwirtschaftlicher Daten stärken, die Inputs und Informatisierung von Agrarwissenschaften und -technologie verbessern, hochqualifiziertes landwirtschaftliches Produktions- und Managementpersonal fördern, das wissenschaftliche Forschungssystem verbessern und die Standardisierung und den normativen Aufbau stärken, um eine intelligente, gesunde Entwicklung der Landwirtschaft sicherzustellen.