袁隆平團隊迎雙季稻畝產(chǎn)3000斤測產(chǎn) 2020智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)前景預(yù)測

• 2020年11月2日 GuoMeng來源：互聯(lián)網(wǎng) 899 56
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今天，在湖南省衡南縣，第三代雙季稻畝產(chǎn)3000斤攻關(guān)測產(chǎn)。今年7月，已測得早稻平均畝產(chǎn)為1238.12斤，今天將對晚稻進(jìn)行測產(chǎn)。

袁隆平團隊迎雙季稻畝產(chǎn)3000斤測產(chǎn)

今天，在湖南省衡南縣，第三代雙季稻畝產(chǎn)3000斤攻關(guān)測產(chǎn)。今年7月，已測得早稻平均畝產(chǎn)為1238.12斤，今天將對晚稻進(jìn)行測產(chǎn)。

所謂雙季稻說的就是一年中種一季早稻再種一季晚稻。五月中下旬開始插種早稻秧，到七月中下旬時收割早稻，然后緊跟著翻耕水田、插種晚稻秧苗，要趕在農(nóng)歷立秋前插種完畢，到11月時收割晚稻，趕在降霜前完成收割。單季稻在每年六月中下旬到七月初插秧，十月中下旬開始收割。單季稻每畝產(chǎn)量要比雙季稻的一季高，但總量比雙季稻低好多。

雙季稻在中國具有悠久的種植歷史，最早見于公元前3世紀(jì)的《山海經(jīng)》的記載。一般認(rèn)為，古籍中常提到的“兩熟稻”和“再熟稻”包括再生稻、混作稻、間作稻和連作稻等，反映了中國稻作缺席制度的多樣性。雙季稻的出現(xiàn)對充分利用自然資源和勞力資源，增加糧食產(chǎn)量起了十分重要的作用。

雙季稻就是一年中種一季早稻再種一季晚稻。五月中下旬開始插種早稻秧，到七月中下旬時收割早稻，然后緊跟著翻耕水田、插種晚稻秧苗，要趕在農(nóng)歷立秋前插種完畢，到11月時收割晚稻，趕在降霜前完成收割。單季稻在每年六月中下旬到七月初插秧，十月中下旬開始收割。單季稻每畝產(chǎn)量要比雙季稻的一季高，但總量比雙季稻低好多。

據(jù)悉，在2019年7月和11月湖南省農(nóng)學(xué)會組織的早、晚稻現(xiàn)場測產(chǎn)驗收中，早稻均畝產(chǎn)591.7公斤，晚稻均畝產(chǎn)773.3公斤，兩季稻合計均畝產(chǎn)1365公斤，創(chuàng)造了我國雙季稻產(chǎn)量新高。

中國是一個農(nóng)業(yè)大國，發(fā)展高效、安全的現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)是中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的目標(biāo)，然而，隨著人口快速增長、耕地面積不斷減小以及城鎮(zhèn)化加速推進(jìn)，農(nóng)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)日趨嚴(yán)峻。智慧農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高級階段，是集新興的互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為一體，依托部署在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的各種傳感節(jié)點(環(huán)境溫濕度、土壤水分、二氧化碳、圖像等)和無線通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的智能感知、智能預(yù)警、智能決策、智能分析、專家在線指導(dǎo)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精準(zhǔn)化種植、可視化管理、智能化決策。信息和知識是智慧農(nóng)業(yè)的核心要素。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，正在與農(nóng)業(yè)深度融合，具備農(nóng)業(yè)信息感知、定量決策、智能控制、精準(zhǔn)投入、個性化服務(wù)的全新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式已經(jīng)運用到了實踐中。

目前，智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到生產(chǎn)監(jiān)測、溫室植物種植、精準(zhǔn)灌溉、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯等諸多領(lǐng)域，并形成獨特優(yōu)勢。更引人注目的是，百度、阿里、騰訊、京東等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭一年來也紛紛加快了在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的布局。值得注意的是，近年來，百度、阿里、騰訊、京東等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛加快了在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的布局。例如，阿里AI養(yǎng)豬項目通過構(gòu)建AI算法，實現(xiàn)“豬臉識別”，從而幫助養(yǎng)殖戶隨時隨地對動物的健康狀態(tài)進(jìn)行管理;騰訊人工智能實驗室(AILab)在溫室種黃瓜的過程中，澆水、通風(fēng)、光照和施肥等工作由人工智能傳感器收集的環(huán)境和生長數(shù)據(jù)，通過強化學(xué)習(xí)和計算，進(jìn)行判斷再驅(qū)動溫室里的設(shè)備元件自動完成。

和許多互聯(lián)網(wǎng)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程一樣，智慧農(nóng)業(yè)也經(jīng)歷著各類由人工走向智能的機遇和挑戰(zhàn)。我國智慧農(nóng)業(yè)的潛在市場規(guī)模巨大，前景十分廣闊。然而，目前農(nóng)業(yè)多數(shù)還停留在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的階段，大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施仍然落后，對于智慧農(nóng)業(yè)的接受程度相對較低，且較為分散。

總體來看，應(yīng)用智慧農(nóng)業(yè)的技術(shù)費用較高，農(nóng)業(yè)風(fēng)險因素較多，若數(shù)據(jù)收集不夠多，鋪設(shè)設(shè)備的費用和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本相比較并不一定劃算。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實際應(yīng)用方面需要有完整的系統(tǒng)，不同類別的數(shù)據(jù)需要不同的零件，如果只是進(jìn)行簡單的溫濕度監(jiān)控，意義并不是很大。

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