数据要素如今已在现代农业中得到广泛的运用，在2024年“数据要素x”大赛的优秀项目案例中，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，通过推动农业的数字化转型和智能化升级，提升企业的效率、灵活性和创新能力。通过这些案例的梳理，可以看出每个案例在实际应用中都取得了显著的成效，体现出数据作为要素在企业高质量发展中的重要驱动作用。点击查看工业制造优秀案例。
案例一：北大荒数据管理体系
1. 构建数据全生命周期管理体系
北大荒构建了天、空、地、机、人，采、存、管、算、用一体的数据全生命周期管理体系，打破信息壁垒，实现数据穿透式触达、集中管控。截至目前累计汇聚数据超200TB，画像覆盖耕地4874.4万亩、地块26万块、农机79万台、种植户59万。
2. 依托算法模型，促进农业生产降本增效
基于多源异构数据引入大模型、小模型算法，突破感知、决策、执行与集成4个关键技术层次。以创业农场为例，通过智慧施肥应用单施肥环节，每亩提升经济效益157.2元，综合提升产量5.5%。
3. 建立闭环数据治理机制
围绕数据采集、数据标准、数据治理、数据质量、数据服务、数据安全等，建立农业生产数据闭环管理机制。通过有效解决农业生产数据格式不统一、数据来源不一致等问题，打造高质量数据资源。
4. 丰富数据赋能场景
利用数据整合优势，联合金融机构，建立金融全链路服务，累计发放贷款207亿，平均年化利率降低至3.54%，累计为农户节约利息超3亿元。
5. 推广专业化服务
域内推广数字农服平台，覆盖113家农牧场，服务用户超59万，往来资金超1000亿元，合同签订50余万份。域外依托农服集团26家区域服务中心，实现农地运营7886万亩，带动农民500万户。
案例二：设施果蔬智能生产和精准服务技术模式
1. 突破设施果蔬生产数据精准感知、传输与融合技术
创制环境传感器、作物表型、长势、养分监测诊断等10种信息采集软硬件产品，实现43项设施果蔬生产管理指标实时、在线、无损的低成本获取。
2. 创制“数据-机理-经验”深度耦合的设施作物生长调控知识模型
改进轻量级梯度提升机（LightGBM）、门控循环单元和注意力机制（GRU-Attention）等人工智能方法，创制环境因子多步长动态预测模型、水肥调控、环境调控等7套智能管控模型。
3. 搭建“模型驱动、数智计算、服务云化”的智能管控装备和系统平台
集“动态感知-模型决策”于一体，创制一批具有自主知识产权的智能管控和作业装备，水肥浓度误差不超过5%，温控精度约在1℃，成本降低50%以上。
4. 构建“场景+链式”设施果蔬生产智能化管控整体技术解决方案
突破领域知识图谱构建、海量数据交互分析等关键技术，研发设施果蔬智能化生产管控云平台。
5. 创新“数据+智慧”的休闲农业、都市农业、订单农业等新模式、新业态
提出创新主体、生产主体与消费者之间互利共赢的商业运营模式，打造适用于研学教育、科普教育、农旅体验的系列场馆、课程、路线。
案例三：农业产业智能化提升
1. 制定统一标准，推动数据融合共享
浪潮云构建了集“云、网、边、端、数、系统、应用”于一体的农业产业大数据平台，整合农业领域生产、加工、营销、物流、人才、技术、资金等数据，形成数据采集、治理、共享、交换、流通、交易六大领域标准体系。
2. 依托人工智能提高数据分析效率
浪潮云推出海若农业大模型，通过先进的数据分析和机器学习技术，对农业数据进行深度挖掘和智能分析，提供智农专家智能体、政策领航智能体以及市场360智能体等服务。
3. 建立完善安全治理机制，保障数据安全
浪潮云探索打造农业可信数据空间平台，通过构建利用管控、多源异构资源可信调度执行管理、可信节点与组网等核心模块，形成农业数据全生命周期管理能力。
4. 丰富数据赋能应用场景，提升数据价值
在农业产业链供应链协同方面，浪潮云农业产业云服务平台加速农业领域数据汇聚，提供农产品数字化管理、产销对接、市场行业监测、品牌运营等服务。
5. 推出差异化服务，打造可持续运营模式
浪潮云搭建农业产业云服务平台，引导当地农业产业链上下游企业入驻，通过聚合产业链资源，助力企业降低采购成本，提高议价能力。
案例四：数据赋能精准养殖 智慧渔业提质增速
1. 汇聚多源海洋数据
通过海洋调查船、养殖平台等设备获取海洋环境数据，通过浮标、海洋站、网箱配备等观测设备获取实时海洋环境数据，通过各类市场参与方获取海洋数据。
2. 完善标准、积累模型，数据赋能全产业链
完善渔业大数据标准体系，构建渔业大数据中心，实现深远海养殖系统统一管理，数字赋能深远海水产全产业链。
3. 多功能场景应用，赋能海上渔业养殖
基于5G重力式网箱集群监测，为湛江网箱养殖规模、养殖业务、产量控制、质量溯源等提供基础元数据。基于5G智慧养殖管理打造海洋智慧养殖平台，实现养殖过程管理智能化、设备远程管理智能化、养殖经营管理智能化。
4. 建立多方合作，共促渔业创新发展
积极推动产学研用深度融合，与高校、科研机构、企业和政府部门等建立紧密的合作关系，联合开展科研项目、共享资源和技术、市场化推广等。
案例五：智能海洋牧场 建设智慧蓝色粮仓
1. 制定统一标准，实现多主体异构数据全量汇聚
数据来源包括对外采购国家气象中心、辽宁省海事局、辽宁省自然资源厅等部门的数据，利用物联设备采集多样化海洋环境数据，通过荧光探针和荧光显微镜等方式人工采集鱼贝类病原体数据。
2. 开展数据处理，形成海洋领域高质量数据集
通过数据质检确保数据规范性、完整性和逻辑性，借助数据清洗剔除错误、缺失、重复及异常值，使用标注工具对海洋数据进行标注并形成数据集。
3. 完善安全机制，实现全周期数据安全管理
制定数据管理机制和数据安全保障机制，形成数据分级分类等安全规范，在数据共享与开放过程中，灵活调整数据的访问权限和使用方式。
4. 开展数据应用，实现数据要素全面赋能
基于经治理的数据和反向传播神经网络、长短期记忆网络等AI建模算法，构建五大模型，实现AI大模型驱动的多源数据建模解决方案。
5. 构建数据协同、复用及融合创新的可持续运营模式
盘锦智能海洋牧场以高质量数据集为基础，AI大模型为依托，对数据产品二次加工复用，提供定制化的数据服务，积极开展碳汇应用。
案例六：“后土云”大数据引擎驱动传统农业转型
1. 构建全面技术架构与创新数据融合体系
通过建设智慧农业平台、设备物联平台、数据中台和后土云农APP，整合多源农业数据，实现数据的高效融合与精准分析。
2. 打造定制化产品与一站式服务模式
根据不同地区、作物和用户规模提供个性化解决方案，整合农资供应、农机租赁、农产品销售等信息资源，构建一站式服务生态圈。
3. 开发多元场景应用与创新数据利用方案
针对农田管理、作物种植、农产品销售和供应链金融等场景，利用大数据分析实现精准决策，如智能种植规划、病虫害预警防治等。
4. 围绕农业生产全流程打造丰富应用场景
打造智能种植规划、精准灌溉管理、病虫害预警防治、农事操作指导、智能农机调度、产量预测与质量管理等应用场景。
5. 凭借海量农业数据资源探索可持续发展模式
依托“后土云”大数据平台，通过提供精准农业解决方案、数据产品开发、智慧农业系统定制、农业数据运营服务，构建多元盈利途径。
案例七：若羌红枣产业数据建设与智能化应用示范
1. 促进数据共享与整合，实现多源数据融合管理
通过卫星遥感监测和区域数据提取获得林果资源数据，借助布设局部小气候环境监测站、土壤墒情监测站、果园虫情智能测报、太阳能物联网杀虫灯、果树长势视频监测等物联网感知设备，获取果园环境指标参数、土壤要素、病虫害、果树长势等数据。
2. 依托数据库创建若羌红枣产业数据中心
若羌红枣信息数据库通过提供一套完整的数据要素管理框架，从“数据汇入、数据审核、数据存储、数据整合、数据分析”全过程对产业数据进行系统管理。
3. 建立完善安全治理机制，保障数据安全
采取多重防护措施，对数据进行分类分级管理，建立数据访问控制机制，定期对数据进行备份，并在异地存储备份数据。
4. 构建四层级管理体系，服务于多元化行业
构建“自治区-地州级-县（市）级-果园”的四层级林果大数据管理体系架构，赋能多元行业，如政府部门、种植户、种植企业、气象部门、农业保险、银行贷款、加工企业、物流仓储、市场供销、科研部门等。
5. 建立数据更新机制，构建林果业数字辐射网
建立数据更新机制，定期对数据库中的数据进行检查和更新，确保数据的时效性和准确性。建立数据合作与共享机制，拓宽数据获取渠道，实现数据资源的互补、共享、不间断。
案例八：“云上农业试验场”加速农业科研数据开发利用
1. 汇聚海量数据，提升数据丰富度
云上农业试验场基于“12345+N”（“端、边、网、云、用”五位一体+应用场景）的数字农业4.0架构，通过在试验场部署区块链北斗锚定站、物联网观测站、边缘计算节点等各类人工智能物联网设备，对大田及设施农业作物生长、环境数据等进行实时采集与监测。
2. 搭建自有平台，保障数据分析处理的安全性和智慧性
云上农业试验场能够提供从元数据采集、分析、处理形成各类精料数据，提供自主开发模型、自有试验场试验验证、搭建各种应用平台、精料数据及其它数据产品的交易流通闭环式涉农科研一体化服务。
3. 五位一体架构，数据运营安全可靠
云上农业试验场秉承开放共享、安全可靠的数据运营理念，采用系统工程的方法，基于“12345+N”的“端、边、网、云、用”+应用场景五位一体的数字农业4.0架构，利用先进的数字化技术重构涉农数据的采集、管理和应用方式。
4. 应用场景广泛，数据要素应用成效显著
针对县域情况建设大田、设施农业、都市农业、畜牧水产等数字试验场景，开展开发新品种、迭代新技术、训练新模型、验证新模式、试验新农机、培育新农人、孵化新农企等工作。
热点关注问题
问1：北大荒数据管理体系在数据治理方面有哪些具体的措施？
答：北大荒在数据治理方面采取了多项具体措施，以确保数据的质量和安全性。首先，北大荒建立了数据治理标准，通过制定数据采集、数据标准、数据治理、数据质量、数据服务和数据安全等方面的规范，确保数据的统一性和准确性。其次，北大荒通过建立数据全生命周期管理体系，实现数据的集中管控和穿透式触达，确保数据在不同应用场景中的高效利用。
此外，北大荒还通过数据画像技术，为每个主体建立资源画像、土地画像和人员画像，形成资源资产的“一张图”，推动数据的循环利用。最后，北大荒通过数据清洗和去重等技术手段，确保数据的完整性和逻辑性，从而提升数据的质量和可信度。
问2：在设施果蔬智能生产和精准服务技术模式中，如何实现“数据-机理-经验”深度耦合的设施作物生长调控知识模型？
答：在设施果蔬智能生产和精准服务技术模式中，实现“数据-机理-经验”深度耦合的设施作物生长调控知识模型主要通过以下几个步骤：首先，通过改进轻量级梯度提升机（LightGBM）、门控循环单元和注意力机制（GRU-Attention）等人工智能方法，结合设施作物的生长机理和历史经验数据，构建环境因子多步长动态预测模型。
其次，利用多源数据融合技术，结合环境传感器、作物表型和长势监测等数据，进行实时数据分析和处理。然后，通过机器学习和深度学习算法，创制水肥调控和环境调控等智能管控模型，实现按需智能调控。最后，通过不断迭代和优化模型，确保模型的准确性和适应性，从而实现设施作物生长调控的智能化和精准化。
问3：浪潮云在农业产业智能化提升中如何保障数据安全？
答：浪潮云在农业产业智能化提升中通过多种措施保障数据安全。首先，浪潮云探索打造农业可信数据空间平台，通过构建利用管控、多源异构资源可信调度执行管理、可信节点与组网等核心模块，形成农业数据全生命周期管理能力。其次，浪潮云采取多重防护措施，对数据进行分类分级管理，建立严格的数据访问控制机制，确保只有经过授权的人员才能访问相应级别的数据。
此外，浪潮云定期对数据进行备份，并在异地存储备份数据，以防止数据因自然灾害或人为破坏而丢失。最后，浪潮云还通过加密技术和安全协议，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
来源：国家数据局，本篇针对全文由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Meric Tuna，Unsplash
