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📰 可信数据空间试点典型经验:农业机械行业可信数据空间——赋能农业高质量发展

为落实可信数据空间发展行动计划,国家数据局推进试点工作,重点覆盖数据资源开发、数据安全可信流通与数据要素价值共创,推动全国一体化数据市场建设。国机数字科技有限公司承担农业机械行业试点,依托“农机云”底座,整合农机全生命周期数据资源,涵盖企业、农户、政务等多类主体,支持政务监管与智慧农业等应用场景,奠定数据驱动的产业赋能基础。
为提升数据共享治理水平,国机数科建立跨部门数据治理委员会、政企协同平台与多方激励分配机制,推动数据标准化接入、数据产品迭代与场景落地。围绕金融授信、燃油补贴监管、精准种养、粮食安全等方向,打造高价值应用,如信用评估、全流程燃油数据链、定制化作业建议等,提升效率、降低成本,推动乡村振兴与国家战略落地。

🏷️ #可信数据空间 #农机云 #数据治理 #数据应用场景

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📰 AI如何升级现代农业?达沃斯讨论中的中国经验

在达沃斯论坛,全球讨论渐将农业纳入AI驱动生产力跃迁的核心议题。粮食系统受土地、水与环境约束影响,稳定供给与价格、提升韧性成为关键目标。农业AI走得慢,原因并非算力不足,而是需要嵌入高风险、复杂的真实生产体系,数据割裂与基础设施成本构成主要瓶颈。
中国经验被视为农业AI落地的重要样本。谢赫强调,关键在于把技术、育种、化学、农机与数据整合进同一生产逻辑,使AI成为“最后一块拼图”,而非孤立创新。中国把AI嵌入病虫害识别、施用时窗与气象风险提示等场景,并以本地语言呈现,推动从示范到日常决策的实际可执行路径。

🏷️ #农业智能 #粮食安全 #系统韧性 #数据治理 #中国经验

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📰 数据要素价值加速释放 千亿蓝海迎来质变

新年伊始,数据要素市场呈现政策制度完善与地方落地并举态势。今年以来多项聚焦数据要素价值挖掘的政策密集出台,地方实践如山西印发数字经济发展实施方案、江苏完成首单智能数据集交易,显示2026年推动数据要素价值释放的明确导向。

🏷️ #数据要素 #统一交易 #跨区域 #数据治理

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📰 国资领航“AI+农业”数智赋能乡村振兴 河南人工智能创新大赛行业组竞赛聚焦产业实践

2026年1月14日,河南人工智能创新大赛在兰考三农职业学院成功举行。本次大赛以“科技新质引领农业变革·数智创新共筑富美乡村”为主题,吸引了来自河南省及中央驻豫国有企业的多支队伍参赛,聚焦农业核心场景,探索人工智能与农业的深度融合。参赛作品从功能性、实用性、商业性和社会效益等多个维度进行评估,旨在打造可复制、可推广的省级标杆案例。

河南农投农业大数据科技有限公司的“豫农金服”项目通过AI赋能农业普惠金融,提供分钟级放款服务,彰显了数字农业的新机遇。同时,河南农业农村大数据管理有限公司通过构建统一的数据归集平台,解决了乡村治理中的信息碎片化等问题,形成了数据驱动的精准服务闭环。中国移动(河南)乡村振兴数字研究院的监管平台则致力于农村集体“三资”的高效管理,提升基层工作效率。

本次大赛标志着河南在智能现代农业转型的加速,展现了国有企业在农业科技攻关中的重要作用。通过“以赛促用”的机制,推动了跨行业的协同创新,形成了具有河南辨识度的AI+农业成果,为乡村振兴和农业现代化提供了坚实的支撑。

🏷️ #人工智能 #农业创新 #乡村振兴 #数字普惠金融 #数据治理

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📰 建立信任:在农业应用中验证人工智能(AI)和机器学习的有效性 - 生物通

人工智能(AI)和机器学习(ML)在农业领域的应用正在不断发展,涵盖了数据治理、模型验证和法规整合等多方面。通过遵循FAIR原则和DAMA-DMBOK框架,AI和ML的可靠性得到了提升,推动了新的农业化学品的发现和农药残留的预测。在2025年美国化学会会议上,国际专家讨论了技术整合的机遇与挑战,强调了数据整理和基础设施建设的重要性,以确保数据的可转移性和可重复性。

在产品开发中,AI和ML的有效应用不断深化,特别是在残留物分析和环境风险评估等方面。通过严格的验证和最佳实践,许多研究展示了AI驱动的模型如何提高农业产品的效率和安全性。例如,开发的预测模型能够估计玉米中的潜在残留物水平显示出在产品标签优化中的潜力。这表明AI与传统专家评估的准确性相当,简化了方法评估的过程。

未来,AI和ML在农业领域的前景广阔,受益于快速技术创新和对监管协调的承诺。随着学术界和行业的合作日益紧密,这些技术将更好地应对现代农业的复杂性,为监管批准的系统开辟新机遇,实现可持续的农业创新。新兴技术的涌现将进一步推动农业领域的发展,使得AI和ML能够提供可靠的解决方案。

🏷️ #人工智能 #农业应用 #机器学习 #数据治理 #产品开发

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📰 综述:智能农业中的数据治理:对挑战与差距的系统性回顾 - 生物通

智能农业在提升生产效率的同时,也面临着数据治理的诸多挑战。研究显示,标准化框架缺失、安全机制不足以及农民隐私意识薄弱是当前亟待解决的问题。为此,本文提出了一个涵盖数据安全、隐私保护与共享的三维分类框架,并强调未来需要加强政策制定、技术整合和农民教育,以实现更有效的数据治理。

智能农业的数据治理体系由物理层、边缘计算层、通信层和云平台构成,各层面临不同的治理问题,如设备所有权模糊、数据质量不一和隐私泄露风险等。此外,区块链技术虽然能增强透明度,但在实际应用中仍存在加密强度不足和跨平台互操作性差等问题,亟需进一步研究和优化。

为应对这些挑战,本文建议建立三级数据确权制度和动态合规框架,并通过教育赋能提升农民的数据管理能力。未来的研究方向应聚焦于智能合约优化、联邦学习应用以及可持续认证体系的建立,以推动智能农业的可持续发展。整体而言,构建一个覆盖技术、法律和教育的立体化治理生态是实现智能农业数据治理的关键。

🏷️ #智能农业 #数据治理 #隐私保护 #区块链 #农民教育

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📰 高质量数据集典型案例 | 惠农数谷智慧农业高质量数据集建设与应用

惠农数谷智慧农业高质量数据集的建设旨在解决农业数据来源分散、质量标准缺失等问题,通过搭建多元化的数据采集渠道,汇聚了90亿条结构化标准数据。该项目运用“电商+数据”、“产业+数据”、“联盟+金融”等三大运营模式,促进了数据要素的分层多级利用,推动农业产业向数据智能驱动转型。

项目还推出了8大产品服务,满足农业产业链供销两端的核心需求,成功落地7大典型应用场景。此外,惠农数谷在多领域的创新应用提升了数据要素的赋能效益,推动年营收逾3000万元,并为区域农业产值带来了显著增长。此项目不仅创新了数据采集机制,还形成了标准化的数据治理范式,构建了多层级赋能体系,提升了整体农业产业的运行效率和市场竞争力。

通过微观、中观和宏观层面的全面赋能,惠农数谷实现了企业提效、产业协同及生态共建的闭环,为农业现代化提供了强有力的支持。

🏷️ #智慧农业 #数据集 #农业现代化 #数据治理 #产业链

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