Dilemmes rencontrés dans le développement de l'agriculture intelligente

L'agriculture intelligente, élément essentiel de l'économie intelligente, s'appuie sur l'Internet des objets, le cloud computing, la télédétection par IA et d'autres technologies modernes de l'information et l'intégration de la production agricole. Elle permet une perception intelligente de l'environnement de production agricole et une analyse des données, visant à une gestion précise de la production agricole et à un diagnostic visuel. Cependant, le développement de l'agriculture intelligente actuelle se heurte encore à plusieurs difficultés, notamment :

1. Lacunes et goulots d’étranglement techniques : 

À l'heure actuelle, les technologies liées à l'agriculture intelligente sont encore immatures et instables, ce qui les empêche de répondre aux besoins réels de la production agricole. Ceci s'explique notamment par des lacunes dans les technologies de collecte et de traitement des données, notamment en termes de précision et de temps réel, et par le coût élevé des équipements intelligents. De plus, le champ d'application technologique est relativement limité, la plupart des applications se limitant encore à une seule technologie ou à un seul contexte, et par l'absence de solutions agricoles intelligentes plus complètes et complètes.

2. Faible degré de collecte de données et d’intégration des applications :

Le développement d'une agriculture intelligente nécessite un volume important de données, notamment sur les sols, la météo, la croissance des cultures et d'autres aspects. Cependant, la couverture actuelle des données agricoles collectées est insuffisante et manque de précision et d'autorité. Le degré d'intégration et de normalisation des données est également faible, ce qui risque de faire perdre de leur valeur aux modèles intelligents, aux modèles d'alerte précoce et aux systèmes d'information de gestion, etc.

3. Les apports scientifiques et technologiques agricoles et l’informatisation ne sont pas élevés : 

Certaines machines et équipements agricoles intelligents haut de gamme dépendent principalement des importations. Le faible niveau de technologie agricole complique la mise en œuvre d'opérations multifonctionnelles, polyvalentes et de surveillance en temps réel, entre autres, et entraîne une faible efficacité opérationnelle de la production agricole. Parallèlement, le développement des technologies de l'information en milieu rural est relativement retardé, avec des infrastructures informatiques défaillantes, ce qui complique la promotion et l'application à grande échelle des nouvelles technologies de l'information.

4. Manque de personnel de gestion de la production agricole de haute qualité : 

La perte actuelle de capital humain de qualité est grave, tout comme la faible compréhension et l'application des technologies de l'information sur Internet, et le manque de compréhension de la production agricole moderne. Cela entraîne une diminution du nombre de start-ups rurales et de partisans de l'agriculture intelligente, ainsi qu'un manque criant de motivation endogène pour la construction et le développement de cette agriculture.

5. Système de recherche scientifique inadéquat et capacité de promotion insuffisante : 

Le soutien gouvernemental et social à la recherche agricole demeure insuffisant, ce qui se traduit par un système de recherche agricole inadéquat et une capacité insuffisante à transformer les résultats de la recherche scientifique en productivité. De nombreux instituts de recherche agricole ne disposent pas d'un système unifié, l'absence d'une division claire du travail, de coopération, d'orientation et de canaux de communication rendant difficile la réalisation de projets de recherche innovants.

6. Manque de normes et manque de normalisation : 

L'agriculture intelligente doit mettre en place un ensemble complet de systèmes normalisés pour garantir l'interopérabilité et le partage de données entre différents types d'équipements, de capteurs, de données, etc. Cependant, les normes actuelles en matière d'agriculture intelligente sont encore relativement limitées et manquent d'uniformité, ce qui complique la création d'un écosystème interconnecté.

7. Risque élevé pour la sécurité des données : 

L'agriculture intelligente implique une grande quantité de données sensibles, qui sont vulnérables au piratage ou aux fuites, il est donc nécessaire d'établir un mécanisme de protection de sécurité des données parfait.

8. Acceptation des agriculteurs :

Certains agriculteurs peuvent avoir une attitude conservatrice à l’égard de l’agriculture intelligente en raison de leur connaissance insuffisante des technologies émergentes, ce qui affecte sa promotion et son application dans la production agricole.

En réponse aux dilemmes ci-dessus, le gouvernement, les entreprises et le personnel lié à l'agriculture doivent augmenter les investissements dans l'agriculture intelligente, fournir un soutien en termes de ressources humaines, matérielles et financières, promouvoir la recherche et le développement et l'application de technologies agricoles intelligentes, renforcer la collecte et l'intégration des données agricoles, améliorer les intrants et l'informatisation des sciences et technologies agricoles, former un personnel de production et de gestion agricole de haut calibre, améliorer le système de recherche scientifique et renforcer la normalisation et la construction normative, afin d'assurer le développement intelligent et sain de l'agriculture.