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【乡村振兴】“互联网+农业”的六种实现途径!-内蒙电商

全部文章 admin 2018-01-05 170 次浏览
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【乡村振兴】“互联网+农业”的六种实现途径!-内蒙电商
导言
互联网行业在发展过程中目前已经出现了农业电商、农业众筹、农业大数据等一系列先进“互联网+农业”模式华元手绘,农业作为价值洼地,互联网作为新的手段,通过两者的相互融合,促进农业供给侧结构性改革、农村一二三产业融合,是推动乡村全面振兴的重要助力。
绿维文旅结合实际案例,整理归纳出“互联网+农业”可解决的六大问题和六种实现途径。
“互联网+农业”助力乡村振兴六种途径
1跨界农业
提高农业附加值,积极探索产业结合。比如农业与旅游业结合诞生观光农业;农业与金融结合诞生农村金融;农业与文化产业结合诞生文化农业等等,利用“互联网+”技术搭建平台可以深入发展这些跨界农业商业模式yoqoo,从而提升农业产业的附加值。
2定制农业
利用“互联网+”技术,搭建消费者与生产者之间的平台,使消费者的需求直接传达给生产者,生产者将生产过程和质量再通报给消费者,实现了生产与消费的信息对等,解决传统农产品的流通问题。

3平台农业
平台农业实际上就是资源整合的农业,通过平台将土地、劳动力农业生产资源等进行整合,农业从业者再根据自身资源供给与需求情况来实现供需对接或资源共享。还有一种平台农业就是电商平台。

(1)农村电商、农村代购
农民口袋逐步富裕,对品牌商品的需求逐步提高,但缺乏购物途径。
①借平台发展模式:阿里村淘、京东代购模式朔钢窗。这需要向平台电商申请,同时具有一定的门槛。
②自主创业模式:集中本地用户的需求,集中向各大平台下订单代购模式,这种模式可以带动更多的农村互联网新锐人群的加入。
(2)县域农村电商物流
京东、阿里菜鸟等各大电商平台为了布局农村电商,都在通过各种的模式推动县到村打通了县到村级的物流,对于农产品进城+工业品下乡都有价值。
(3)农产品电商(F2B和F2C)
农产品直供模式当前主要聚焦在城市本地化为主,消灭中间的渠道,直接将产地与城市酒店、食堂、学校、机关等机构对接。

(4)农资集中采购平台、农机融资租赁
“互联网+农业”发展的今天,结合农村对农资、种子、农业机械的需求,完全可以搭建一个农资的集中采购平台。涉及重大的农业机械设备,可以和金融机构推动融资租赁模式,获得更大的发展空间。
(5)农超对接
农超对接的实质就是农产品供应链的优化,农超对接主要解决的问题是通路巨大的交易成本和漫长的流通速度。它缩短了超市和农户的距离,稳定了流通渠道和价格,避免了生产的盲目性,不但给农户带来了实惠,而且增加了超市的竞争力,可以说是一种多赢。
(6)农村旅游平台
农业互联网化南康白起,带动的不仅仅是商品买卖和服务,在全国地标性特产的地方,搭建农村旅游体验的大平台,以吃货体验+乡村游+订单农业+互联网营销为一体。
4精准与智能农业
利用物联网技术、大数据技术与智能化技术来实现农业的智能化种养殖、管理等方面,解决目前我国农业存在的管理粗放、抗风险能力差的问题。同时通过建设智能化设施设备、智能化管理系统、智能化农业工厂等来实现智能化、精准化、精细化生产管理。
(1)农产品市场与产量的精准预测
通过数据的收集、处理、分析,再根据以往的数据结合当季数据进行整合分析,准确的推测出未来产品的市场容量、需求量、价格等信息,走出“谷贱伤农”等现象的怪圈,从根本上解决农业信息不对称的问题。
(2)精准营销
精准营销是指通过对消费者喜好偏向的调查,再通过大数据进行规律分析,圈定产品的潜在消费群体,通过对这些群体进行个性化对比,开展特色化的市场营销服务。
(3)农业生产智能化管理
利用物联网技术与现代信息技术,实现农业的高度自动化生产,让农民足不出户管理农场。

5安全农业
(1)农产品质量追溯
农产品质量追溯系统,实现“从农田到餐桌”的全程可追溯信息化管理。是区域农产品质量安全信息统一发布和查询平台,根据农产品“一物一码”标准,消费者可以通过短信、电话、POS机、网上查询、智能手机扫描二维码、条形码等查询方式,准确了解农产品从生产、加工、物流、仓储、销售等全过程的信息,选择放心产品。
(2)农产品“第三方”检测
“第三方”检测机构以公正、权威的非当事人的身份,根据相关法律、标准或合同进行商品检验活动。第三方检测不仅可以帮政府摆脱“信任危机”赵玉吉,还可以为农业产业转型升级提供支持,过去由于抽检成本较高位面高手,经常为了抽检一小块样本而奔波数千里,在互联网时代,取证、抽检等过程的网络化,降低了检测成本,促进该产业的发展。

6数据农业
互联网时代,数据将成为最重要的资源,对数据的收集、挖掘、连接、分析和运用米泽瑠美,可以为企业生产经营提供有效的指导。数据农业就是要通过大数据分析,来了解原料生产、产品加工、市场交易、消费反馈等信息,从而指导农业从事者生产经营。钱今凡
一般来讲,大数据中的“数据”具有海量性、实时性、多样性和动态变化性四个基本特点,而这四个基本特点也就造就了可以利用大数据来进行一系列的分析挖掘工作。