信息化現已使許多不可能成為了可能，推翻了人們已有的觀念。而大數據有望成為驅動農業信息監測預警的立異力量，推進農業市場化、現代化在新時代完成質的騰躍。下一步，農業監測預警要運用大數據技能優化信息收集;進步信息剖析預警的專業性，如糧食產值猜測、土壤空間數據發掘、作物病蟲害預警、氣候產值預報等;增強效勞性，更多聚集于掌握消費趨勢改變、消費者行為等，把消費需求傳遞給出產者。

　　那么，未來的農業監測預警終究會是怎樣?

　　要，大數據使用將貫穿農業監測預警進程一直。包含宏觀與微觀相結合;數據處理、發掘、剖析，變“大”為“小”;抽取出農業監測預警的要害的數據方針;概括提煉農業信息流改變特征、內涵機制、演化規則與影響途徑等。

　　其次，實時感知與特性效勞成為研討與使用要點。各環節智能化程度進步，完成“環境可測、出產可控、質量可溯”的實時感知;開展農業物聯網技能，完善農產品全產業鏈監測系統建造，推進傳統農業管理方式革新，削減出產管理中的傳統途徑依賴，樹立市場導向的現代農業管理制度;探索樹立涉農信息同享機制，構成全職業、可比較的根底數據庫;完善工作機制、模型和辦法，持續展開中國農業展望活動，發布威望農業市場信息。

　　“終究以向2億多農戶和不計其數其他農業運營主體供給全流程、多層次、低成本、特性化信息效勞為方針，完成農業信息效勞‘進村入戶’。”許世衛說。

　　其三，以問題為導向的數據智能處理將獲得打破。人工智能、數據發掘、機器學習、數學建模、深度學習等前沿技能將使用到農業監測預警中，盡大可能處理模型空間與真實的值差難題，完成各使用范疇上掩蓋農業全產業鏈的全程監測預警，并終究構成多種類巨系統、模型集群巨系統、時空巨系統和功用巨系統。

　　其四，國內外技能融合將發生深入革新，多部門協作開展完善中國特色農業監測預警系統。經過跨學科、跨范疇協作，拓展全球農業監測預警研討與協作渠道，加強農業信息監測預警人才隊伍建造，尤其是青年人才的儲藏，并由政府引領開展完善小農運營形式下的中國特色農業監測預警系統，推進農業監測預警向更快、更準、更高的方向開展。

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