Resumen de opiniones
En 2013, el rápido desarrollo de las tecnologías de inteligencia digital (computación en la nube, Internet de las cosas, inteligencia artificial y blockchain) ha sentado una sólida base técnica para la digitalización de la agricultura. La aplicación de las tecnologías de inteligencia digital en la industria, el comercio minorista y otros campos ha proporcionado precedentes para aprender e imitar la aplicación de la digitalización agrícola, y la integración de los ecosistemas agrícolas con las tecnologías de inteligencia digital también se ha convertido en un eslabón clave en el desarrollo de la digitalización agrícola en la actualidad
En esta etapa, la digitalización agrícola de China ha superado la media mundial, pero todavía hay una brecha en comparación con los países desarrollados como el Reino Unido y Alemania. Apoyarse en las ventajas tecnológicas en áreas como 5G, IoT, inteligencia artificial y blockchain es una base importante para que la digitalización agrícola de China se doblegue y supere. Bajo la sinergia de la plataforma agrícola en la nube, el campo digital, la producción agrícola, Shenzhen Agricultural Products Group Co.Ltd(000061) las ventas, las finanzas agrícolas y otros campos relacionados con la agricultura seguirán actualizándose y transformándose digitalmente, mientras que las empresas clave como Beijing Dabeinong Technology Group Co.Ltd(002385) , Hubei Forbon Technology Co.Ltd(300387) y Zoomlion Heavy Industry Science And Technology Co.Ltd(000157) se convertirán en el motor central de la digitalización agrícola
El desarrollo de la digitalización agrícola se centra en la construcción del Jiangsu Nonghua Intelligent Agriculture Technology Co.Ltd(000816) ecosistema
La digitalización de la agricultura es la construcción de un ecosistema Jiangsu Nonghua Intelligent Agriculture Technology Co.Ltd(000816) con una amplia extensión – sobre la base subyacente de la tecnología de inteligencia digital, soporta varias plataformas agrícolas en la nube, y con el apoyo de los datos y el poder aritmético de la plataforma en la nube, se expande aún más a las finanzas agrícolas, la producción agrícola, la gestión del talento agrícola, Shenzhen Agricultural Products Group Co.Ltd(000061) la circulación y otros vínculos. aplicaciones específicas. Este ecosistema Jiangsu Nonghua Intelligent Agriculture Technology Co.Ltd(000816) tiene una excelente compatibilidad, extensibilidad y compartición, y puede interconectarse entre diferentes subsectores agrícolas, diferentes escenarios de aplicación y diferentes regiones, formando así un ecosistema agrícola más amplio.
La tendencia a la digitalización de la agricultura en China crece de forma constante año tras año, pero sigue estando por detrás de la industria y los servicios
Entre 2017 y 2021, la tasa de penetración de la economía digital china en la agricultura crecerá de forma constante: del 6,5% en 2017 al 9,7% en 2021, pero la digitalización de la agricultura sigue estando por detrás de la de la industria y los servicios. Con el telón de fondo de la aplicación acelerada de la estrategia de revitalización rural de China, la agricultura se convertirá en un área de desarrollo clave para la economía digital de China en el futuro, y la tendencia de la digitalización agrícola se acelerará
La plataforma digital agrícola en la nube ayudará al desarrollo de la nueva forma de “Internet + agricultura”.
La plataforma agrícola en la nube es una parte importante de la digitalización de la agricultura, ya que ayuda a realizar la digitalización de la información rural, la gestión de parques colaborativos, los servicios de seguridad y trazabilidad, y el acoplamiento de la producción y la comercialización, etc. La plataforma agrícola en la nube recorre todo el proceso de la producción agrícola, desde la preproducción hasta la producción y la posproducción, maximizando la eficiencia de la producción y la comercialización agrícolas y reduciendo diversos costes de producción y comercialización. La plataforma digital agrícola en la nube opera con varias tecnologías digitales, recopilando y analizando información de datos sobre las tierras de cultivo, las cosechas y el medio ambiente, utilizando la tecnología de big data para mejorar la precisión de la producción agrícola y la comercialización, y ayudando al proceso de desarrollo a gran escala y digital de la producción agrícola.
