现在国内做的比较好的农业大数据公司都有谁，他们的具体业务方向是什么？
国内农业大数据领域，确实涌现出不少优秀的企业，它们正在用数据和科技赋能传统农业，让农业生产更高效、更智慧、更可持续。要说“做得比较好”的公司，这往往涉及到它们的市场份额、技术实力、客户认可度以及在行业内的影响力。基于我所了解的信息，我来详细介绍几家在农业大数据领域表现突出的公司，以及它们的核心业务方向：
1. 阿里云（钉钉）
虽然阿里云本身是一个云计算巨头，但它在农业大数据领域的布局非常深入，而且通过其强大的基础设施和应用层产品，可以说对整个行业起到了支撑和推动作用。
具体业务方向：
农业基础设施云服务： 为农业企业、科研机构、政府部门提供稳定可靠的云计算和存储能力，为海量农业数据的汇聚、处理和分析打下基础。
智慧农业解决方案： 这方面是其核心业务之一。阿里云联合生态伙伴，为农场、合作社、农业企业提供从种养殖到销售的全链条数字化解决方案。
精准种植： 基于气象数据、土壤传感器数据、卫星遥感数据等，为作物提供精准的灌溉、施肥、病虫害防治建议。例如，通过分析土壤墒情和作物生长模型，自动调节水肥供应，减少资源浪费。
智能养殖： 在畜牧养殖领域，通过物联网设备（如智能耳标、环境监测器）采集动物的体温、活动量、进食量等数据，结合视频监控和 AI 分析，实现对动物健康状况的实时监测、疫病预警以及精准饲喂。
农产品质量追溯： 利用区块链技术，记录农产品从田间到餐桌的每一个环节，包括生产批次、生长环境、加工过程、物流信息等，确保食品安全，增强消费者信任。
农业供应链管理： 优化农产品的采购、仓储、物流、销售等环节，提高供应链效率，降低损耗。例如，通过大数据分析市场需求和物流情况，实现智能调配，减少滞销和浪费。
农业金融与保险： 基于农作物产量预测、价格波动分析等数据，为农业保险提供更精准的风险评估和定价，也为农业信贷提供依据。
农业大脑/中台： 构建统一的农业数据平台和分析引擎，赋能各类农业应用，提供数据分析服务和决策支持。
2. 中化农业（MAP）
中化农业是中化集团旗下专注于农业服务的平台，其“MAP”（Modern Agriculture Platform）战略是推动现代农业发展的重要举措，其中大数据和数字化是核心驱动力。
具体业务方向：
MAP智能农业： 这是其最核心的业务之一。中化农业在全国布局了多个MAP技术服务中心，为农民提供从农资供应、耕作、植保到收获的一站式解决方案。
精准农业服务： 通过卫星遥感、无人机、地面传感器等采集土壤、气象、作物长势等数据，结合公司自有的农业专家知识和模型，为农户提供精准的种植方案，包括地块的土壤改良建议、播种量优化、精准施肥、精准用药等。他们强调“一张地一张图”，针对不同地块的差异进行精细化管理。
无人机植保服务： 大规模应用植保无人机，并配合大数据分析进行飞防作业的优化，实现高效、精准的农药喷洒。
智慧农场运营管理： 为规模化农场提供整体的数字化运营管理系统，帮助农场主实现对生产过程的全面掌控和优化。
农资电子商务平台： 利用大数据分析用户购买习惯和需求，优化农资产品的推荐和销售，并提供相应的技术服务支持。
数据驱动的农产品流通： 通过分析市场需求和供应情况，优化农产品的生产和销售，帮助农民对接更优质的销售渠道。
农业科技研发与数据积累： 在服务过程中，中化农业积累了大量的农田数据和作物生长数据，这些数据成为其研发更先进的农业技术和模型的重要基础。
3. 新希望六和（数字农业）
新希望集团作为中国领先的农业产业集团，其在数字化农业领域也投入巨大。新希望六和旗下的数字农业板块，尤其是在智慧养殖方面，做得非常出色。
具体业务方向：
智慧养殖解决方案： 这是其最核心的业务。新希望六和利用物联网、大数据、人工智能等技术，为养殖户提供从饲料、养殖环境到疾病防控的一体化解决方案。
智能化饲喂： 通过智能饲喂设备，根据猪、鸡等牲畜的生长阶段和健康状况，自动投喂适量的饲料，实现精准饲喂，提高饲料转化率，降低成本。
环境智能监控与调控： 部署各类传感器监测养殖场内的温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度等关键环境指标，并与智能设备联动，自动调节通风、温控、光照等，为牲畜提供最佳生长环境。
疫病预警与诊断： 通过对动物体温、活动量、声音、行为模式等数据的实时监测和分析，结合人工智能算法，提前发现动物的异常状态，进行疫病预警和辅助诊断，减少损失。
生产管理数字化： 构建集约化的养殖管理平台，记录每批牲畜的生长数据、用药记录、免疫记录等，实现生产过程的可追溯和精细化管理。
智能农牧装备： 研发和推广适用于现代化养殖的智能化、自动化装备。
养殖大数据平台： 建立庞大的养殖数据库，通过数据挖掘和分析，为行业提供数据洞察，优化养殖策略。
种源与育种大数据： 在种猪、种禽育种方面，也运用大数据分析，加速育种进程，培育更高性能的品种。
4. 极飞科技
极飞科技是一家以无人机和人工智能为核心驱动力的智慧农业解决方案提供商，尤其在植保和测绘方面具有显著优势。
具体业务方向：
农业无人机与智能装备： 研发和生产专业的农业无人机（如植保无人机、遥感无人机）、农业机器人等智能装备。这些装备是数据采集和精准作业的载体。
精准植保服务： 通过无人机进行农药、肥料的精准喷洒，结合大数据分析，根据作物生长情况和病虫害监测结果，优化喷洒方案，实现“省药、省水、省力”。他们是国内无人机植保服务的先行者和领导者之一。
农业遥感与数据服务： 利用遥感无人机搭载多光谱、高光谱等传感器，采集农田的地块信息、土壤状况、作物长势、病虫害发生情况等，并通过数据分析处理，为农户提供精准的农田管理方案。
智慧农场管理平台： 提供集数据采集、分析、可视化、作业调度等功能于一体的智慧农场管理系统，帮助农场实现科学化、精细化运营。
农业机器人与自动化： 积极探索和布局农业机器人，如除草机器人、采摘机器人等，用自动化手段解决劳动力短缺的问题。
5. 智慧互联农业（部分涉足的公司）
除了以上几家相对独立或以某项业务为主的公司，还有一些大型科技企业或互联网公司也在积极布局农业大数据领域，虽然它们可能不是纯粹的“农业大数据公司”，但其业务与农业大数据高度相关：
华为云： 同样作为云服务提供商，华为云也在推广其“智慧农业解决方案”，涉及智慧种植、智慧养殖等，通过其云、AI、通信等技术赋能农业。
腾讯云： 也在农业领域进行探索，例如通过其在社交、内容、LBS等方面的优势，结合大数据技术，为农业产销对接、农产品品牌营销提供支持。
京东科技/顺丰科技： 它们在智慧物流和供应链金融方面积累了大量数据和经验，也逐步将这些能力延伸到农业领域，例如通过对农产品物流数据、销售数据进行分析，优化农产品供应链，为农业提供金融支持。
总结和趋势
这些公司在农业大数据领域的业务方向，总体呈现出以下几个特点：
数据是核心： 无论是土壤数据、气象数据、遥感数据、作物生长数据、动物养殖数据还是市场交易数据，都在被广泛采集和利用。
技术驱动： 物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析、云计算、区块链、遥感技术等是赋能农业数字化的关键技术。
全产业链覆盖： 许多公司不再局限于单一环节，而是力图覆盖从种养殖、农资供应、生产管理、加工、仓储、物流到销售的全产业链。
服务模式多样： 从提供SaaS软件平台，到提供直接的农事服务（如无人机植保），再到提供咨询和解决方案，模式比较多样。
注重生态合作： 农业大数据领域往往需要整合多方资源，因此与科研机构、农机企业、金融机构、零售商等的合作至关重要。
总的来说，国内农业大数据公司正通过数据和技术手段，推动中国农业向着更加高效、绿色、智能、可持续的方向发展。它们的努力不仅提升了农业生产力，也为解决食品安全、环境保护等全球性挑战贡献力量。
1. 阿里云（钉钉）
虽然阿里云本身是一个云计算巨头，但它在农业大数据领域的布局非常深入，而且通过其强大的基础设施和应用层产品，可以说对整个行业起到了支撑和推动作用。
具体业务方向：
农业基础设施云服务： 为农业企业、科研机构、政府部门提供稳定可靠的云计算和存储能力，为海量农业数据的汇聚、处理和分析打下基础。
智慧农业解决方案： 这方面是其核心业务之一。阿里云联合生态伙伴，为农场、合作社、农业企业提供从种养殖到销售的全链条数字化解决方案。
精准种植： 基于气象数据、土壤传感器数据、卫星遥感数据等，为作物提供精准的灌溉、施肥、病虫害防治建议。例如，通过分析土壤墒情和作物生长模型，自动调节水肥供应，减少资源浪费。
智能养殖： 在畜牧养殖领域，通过物联网设备（如智能耳标、环境监测器）采集动物的体温、活动量、进食量等数据，结合视频监控和 AI 分析，实现对动物健康状况的实时监测、疫病预警以及精准饲喂。
农产品质量追溯： 利用区块链技术，记录农产品从田间到餐桌的每一个环节，包括生产批次、生长环境、加工过程、物流信息等，确保食品安全，增强消费者信任。
农业供应链管理： 优化农产品的采购、仓储、物流、销售等环节，提高供应链效率，降低损耗。例如，通过大数据分析市场需求和物流情况，实现智能调配，减少滞销和浪费。
农业金融与保险： 基于农作物产量预测、价格波动分析等数据，为农业保险提供更精准的风险评估和定价，也为农业信贷提供依据。
农业大脑/中台： 构建统一的农业数据平台和分析引擎，赋能各类农业应用，提供数据分析服务和决策支持。
2. 中化农业（MAP）
中化农业是中化集团旗下专注于农业服务的平台，其“MAP”（Modern Agriculture Platform）战略是推动现代农业发展的重要举措，其中大数据和数字化是核心驱动力。
具体业务方向：
MAP智能农业： 这是其最核心的业务之一。中化农业在全国布局了多个MAP技术服务中心，为农民提供从农资供应、耕作、植保到收获的一站式解决方案。
精准农业服务： 通过卫星遥感、无人机、地面传感器等采集土壤、气象、作物长势等数据，结合公司自有的农业专家知识和模型，为农户提供精准的种植方案，包括地块的土壤改良建议、播种量优化、精准施肥、精准用药等。他们强调“一张地一张图”，针对不同地块的差异进行精细化管理。
无人机植保服务： 大规模应用植保无人机，并配合大数据分析进行飞防作业的优化，实现高效、精准的农药喷洒。
智慧农场运营管理： 为规模化农场提供整体的数字化运营管理系统，帮助农场主实现对生产过程的全面掌控和优化。
农资电子商务平台： 利用大数据分析用户购买习惯和需求，优化农资产品的推荐和销售，并提供相应的技术服务支持。
数据驱动的农产品流通： 通过分析市场需求和供应情况，优化农产品的生产和销售，帮助农民对接更优质的销售渠道。
农业科技研发与数据积累： 在服务过程中，中化农业积累了大量的农田数据和作物生长数据，这些数据成为其研发更先进的农业技术和模型的重要基础。
3. 新希望六和（数字农业）
新希望集团作为中国领先的农业产业集团，其在数字化农业领域也投入巨大。新希望六和旗下的数字农业板块，尤其是在智慧养殖方面，做得非常出色。
具体业务方向：
智慧养殖解决方案： 这是其最核心的业务。新希望六和利用物联网、大数据、人工智能等技术，为养殖户提供从饲料、养殖环境到疾病防控的一体化解决方案。
智能化饲喂： 通过智能饲喂设备，根据猪、鸡等牲畜的生长阶段和健康状况，自动投喂适量的饲料，实现精准饲喂，提高饲料转化率，降低成本。
环境智能监控与调控： 部署各类传感器监测养殖场内的温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度等关键环境指标，并与智能设备联动，自动调节通风、温控、光照等，为牲畜提供最佳生长环境。
疫病预警与诊断： 通过对动物体温、活动量、声音、行为模式等数据的实时监测和分析，结合人工智能算法，提前发现动物的异常状态，进行疫病预警和辅助诊断，减少损失。
生产管理数字化： 构建集约化的养殖管理平台，记录每批牲畜的生长数据、用药记录、免疫记录等，实现生产过程的可追溯和精细化管理。
智能农牧装备： 研发和推广适用于现代化养殖的智能化、自动化装备。
养殖大数据平台： 建立庞大的养殖数据库，通过数据挖掘和分析，为行业提供数据洞察，优化养殖策略。
种源与育种大数据： 在种猪、种禽育种方面，也运用大数据分析，加速育种进程，培育更高性能的品种。
4. 极飞科技
极飞科技是一家以无人机和人工智能为核心驱动力的智慧农业解决方案提供商，尤其在植保和测绘方面具有显著优势。
具体业务方向：
农业无人机与智能装备： 研发和生产专业的农业无人机（如植保无人机、遥感无人机）、农业机器人等智能装备。这些装备是数据采集和精准作业的载体。
精准植保服务： 通过无人机进行农药、肥料的精准喷洒，结合大数据分析，根据作物生长情况和病虫害监测结果，优化喷洒方案，实现“省药、省水、省力”。他们是国内无人机植保服务的先行者和领导者之一。
农业遥感与数据服务： 利用遥感无人机搭载多光谱、高光谱等传感器，采集农田的地块信息、土壤状况、作物长势、病虫害发生情况等，并通过数据分析处理，为农户提供精准的农田管理方案。
智慧农场管理平台： 提供集数据采集、分析、可视化、作业调度等功能于一体的智慧农场管理系统，帮助农场实现科学化、精细化运营。
农业机器人与自动化： 积极探索和布局农业机器人，如除草机器人、采摘机器人等，用自动化手段解决劳动力短缺的问题。
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除了以上几家相对独立或以某项业务为主的公司，还有一些大型科技企业或互联网公司也在积极布局农业大数据领域，虽然它们可能不是纯粹的“农业大数据公司”，但其业务与农业大数据高度相关：
华为云： 同样作为云服务提供商，华为云也在推广其“智慧农业解决方案”，涉及智慧种植、智慧养殖等，通过其云、AI、通信等技术赋能农业。
腾讯云： 也在农业领域进行探索，例如通过其在社交、内容、LBS等方面的优势，结合大数据技术，为农业产销对接、农产品品牌营销提供支持。
京东科技/顺丰科技： 它们在智慧物流和供应链金融方面积累了大量数据和经验，也逐步将这些能力延伸到农业领域，例如通过对农产品物流数据、销售数据进行分析，优化农产品供应链，为农业提供金融支持。
总结和趋势
这些公司在农业大数据领域的业务方向，总体呈现出以下几个特点：
数据是核心： 无论是土壤数据、气象数据、遥感数据、作物生长数据、动物养殖数据还是市场交易数据，都在被广泛采集和利用。
技术驱动： 物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析、云计算、区块链、遥感技术等是赋能农业数字化的关键技术。
全产业链覆盖： 许多公司不再局限于单一环节，而是力图覆盖从种养殖、农资供应、生产管理、加工、仓储、物流到销售的全产业链。
服务模式多样： 从提供SaaS软件平台，到提供直接的农事服务（如无人机植保），再到提供咨询和解决方案，模式比较多样。
注重生态合作： 农业大数据领域往往需要整合多方资源，因此与科研机构、农机企业、金融机构、零售商等的合作至关重要。
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网友意见
农业大数据有遥感数据（播种面积、植保监控、收获预期），还有不能遥感上的数据，这些公司都是怎么做的。
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