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人工智能时代特点范文1
关键词：“互联网+”；应用型人才；过程化考核；立体化考核；应用能力
1概述
作为信息共享和交流沟通的平台，“互联网+”推动各行各业的快速发展，在当今时代中起着越来越重要的作用。随着“互联网+”时代的来临，教育事业的发展也发生着翻天覆地的变化，教学的形式、教学的内容、教与学之间的相互融合等都得到深入的发展。应用型本科院校计算机学科专业的人才培养目标是学生既能掌握计算机学科的基本理论，又具有较强的系统开发与维护、软件开发与测试、网络规划与管理以及数据库开发与应用等能力，能够从事计算机科学以及各个领域中计算机开发与应用的工作。计算机导论是计算机学科相关专业的一个入门课程，对学生的专业学习起到承上启下的作用，引领学生步入计算机学科领域的学习和研究。随着计算机技术的高速发展，计算机方面新的技术、新的应用也在不断涌现，应用型本科院校计算机导论的教学也应顺应时代的发展做出相应的调整。因此，计算机导论的教学在“互联网+”平台的助推下，通过科学规划教学内容、采用多种教学模式和教学手段，使得学生能够在全面了解学科知识的前提下，加强动手能力培养，提升专业素养。
2丰富教学内容，跟踪学科最新发展、突出应用型人才培养特点
计算机导论的教学内容在保持全面介绍计算机学科基本知识的基础上，结合“互联网+”平台上计算机各种新技术、新应用，并且根据应用型人才的特点适当拓展以下教学内容。2.1云计算云计算通过虚拟化技术实现资源的按需分配，提高了资源利用率，增强了计算机系统的服务功能，方便了用户的使用。云计算还可以通过多种方法对计算机资源进行分配，比如通过拍卖的方法分配资源，云资源的拥有者可以通过不同的拍卖机制实现资源的合理分配。此外，不同企业和组织构建的云可以组成联邦云，通过联邦云实现资源的协同利用。这部分内容主要向学生讲解云计算的实现思想、系统架构、主要的云计算系统以及云计算的最新应用等[1]，引导学生建立合理、高效、协同使用计算机资源的思想，了解计算机技术的最新发展和应用。2.2大数据大数据是通过网络实现数据实现共享，对大数据进行分析可以获得潜在的有价值信息，对大数据的合理使用还可以提高生产效率。比如，医疗大数据可以通过不同医院诊治某种疾病的分析，得到诊治这种疾病的有效方法，提高诊疗效果；通过大数据系统，还可以实现远程诊疗。对交通大数据进行分析，可以针对不同的交通情况合理设置交通管理方法以及提高公共交通安全等。大数据系统的应用，推动了各个领域的快速发展[2]。因此，通过大数据的基本原理、主要应用的讲解，可以进一步开阔学生的视野，使得学生认识到计算机学科与其他学科进行交叉研究能够进一步促进计算机学科发展、提升计算机的应用能力。2.3人工智能及其最新发展人工智能是计算机学科的一个分支，通过研究人类感知、思维与推理能力特点，构造出模拟人类智能的机器和系统推动社会的发展。人工智能综合计算机科学、信息论、神经科学等学科知识，其中计算机技术在人工智能中起到了重要作用。人工智能的发展异常迅速，从简单的智能家电向应用于社会生活的各个方面发展[3]，虚拟现实更是成为当下最为热门的高新技术之一。人工智能改变了人们的生活方式，机器设备的越来越智能化使得人们可以从各种艰苦和繁重的劳动中解脱出来，智能机器人也可以弥补人工劳动力的不足，智能机器人逐步升级到通过情绪感知与人类进行心灵的沟通和交流。通过人工智能的学习，使得学生对本专业的发展前景有一个很好的展望和期待。2.4计算机应用技能计算机学科的大学新生和其他专业大学新生知识背景相同，在进入大学之前只有部分学生学习过简单的办公软件和程序设计语言，很多学生对办公系统软件和程序设计软件了解不多。办公软件是计算机学科学生学习的一个必备工具，要求学生能够深入理解和熟练运用。而程序设计语言是计算机学科学生将来主要的开发工具，在学科入门阶段的学习中要求学生掌握程序设计语言的相关知识，并能够进行简单的程序设计，加深对本学科的理解。因此，在授课过程中可以采用课内引领和课外指导多种形式对上述计算机应用技能方面的知识进行学习，使得学生能够对此部分知识很好地掌握和运用。
3教学模式和教学手段多样化
“互联网+”环境下，教育资源得到了最大程度的共享，教学模式和手段得到了不断创新。根据当前教育的时代特点，应用型本科计算机导论的教学要在教学模式和教学手段上不断创新，提高学生学习的积极性和主动性，主要包括以下方面。3.1课堂教学与课外实践相结合应用型人才要求具有较强的动手能力，因此在计算机导论的教学中加强实践环节的培养。比如，学生在课内学习了操作系统的知识后，在课外指导学生对具体的操作系统进行实践。这样通过学生课外自学、教师辅导等多种措施，提高学生的实际动手能力，加深对课内理论知识的理解。3.2知识学习与探索相结合通过引导，组织学生参加到教师相关的大学生创新小组、竞赛小组以及科研开发小组中去，鼓励学生参加计算机学科前沿讲座。通过这些活动，可以进一步提高学生的学习兴趣，激发学生独立思考、勇于探索的精神，使得学生能够更为深入地了解本学科的知识体系和发展方向，提高动手能力。这些活动的组织和实施可以充分利用互联网平台，使得活动的参与方便和快捷。3.3教师教学与企业专家相结合对教学任务进行模块化教学，理论部分内容学校教师授课为主，实际应用相关部分聘请企业专家进行授课。在校教师具有扎实的专业理论，而企业专家具有丰富的实践经验，从专业入门课程开启校企联合的人才培养模式[4]，真正做到理论知识学习和实际应用实践传授相结合，提升教学效果。3.4课堂教学与互联网教学相结合互联网可以作为学生的第二课堂。首先，教师可以将计算机导论课程学习相关资料放到网络上供学生下载学习，比如上课的课件、视频以及探讨题目等；其次，学生可以通过微课、慕课等形式进行学习[5,6]；再次，师生可以通过网络和学生进行实时沟通和交流，做到及时解疑释惑。
4考核过程化和立体化，促进学生的深入理解和运用
“互联网+”环境下，加强过程考核，在教学过程中考核学生的实际分析问题、解决问题的能力，培养学生深入研究、坚忍不拔的精神。传统考核手段是期末考试，属于一卷定终身的考核方式。对于计算机导论来说，试卷的题目往往趋于知识浅层次的考核，对于学生知识的运用能力考核不够，特别是对学生学习过程缺乏考核，部分学生期末通过课本知识的死记硬背也能取得好成绩。在教学过程中进行考核，可以督促学生及时掌握授课内容、并且达到熟练运用。过程考核中，既要进行理论知识考核又要进行实际动手能力考核，体现出应用型人才的培养特点。在过程考核中可以将授课内容设置为不同的知识单元，每个知识单元结束后进行相应的考核，每次单元考核成绩纳入总评成绩，期末进行综合考试。此外，课外学习小组的学习情况也纳入考核范围，使得学生在课外学习中真正投入精力，取得收获。鼓励学生考取行业内国际知名企业相关应用能力证书，获得证书也可以得到相应的分数。通过上述措施，既对课内学习进行了考核又对课外学习进行了考核，既对理论学习进行了考核又对知识的运用进行了考核，实现了学习考核的立体化。
5结论
“互联网+”不仅仅提供了一个信息交流的平台，更重要的是改变了传统的思想观念和行为方式。“互联网+”时代，应用型本科计算机导论课程教学一方面将计算机学科相关的最新技术和应用融入到课程教学，开阔学生的视野；另一方面改变传统的教与学的方式和方法，采用多种教学模式、多种教学手段提高学生学习的积极性和主动性，提高学生的学习能力和知识应用能力，引领学生步入计算机学科的知识殿堂。
参考文献：
[1]徐保民，倪旭光．云计算发展态势与关键技术进展[J].中国科学院院刊,2015,30(2):170-180.
[2]李学龙,龚海刚.大数据系统综述[J].中国科学:信息科学,2015(1).
[3]韩冯飞.人工智能现状和发展[J].电脑知识与技术,2016,12(24).183-184.
[4]朱光俊,杨治立,杨艳华.校企联合应用型本科人才培养机制探析[J].教育与职业,2012(26):39-40.
[5]王秋月．“慕课”“微课”与“翻转课堂”的实质及其应用[J].上海教育科研,2014(8):15-18.
人工智能时代特点范文2
关键词：信息时代；图书馆建设；提高质量
1 概述
在如今这个信息高速发展的时代，图书馆建设面临着新的机遇和挑战。在图书馆的建设过程中，认识到信息手段的作用并学会积极运用信息手段，可以提高图书馆的建设质量。在具体的图书馆建设中，要想提高图书馆建设质量，就要通过运用现代化信息手段来建立完善的信息系统。从实现网络化和智能化等方面入手，确保信息时代的图书馆建设能够达到预期目标。在提高图书馆建设整体质量的同时，还能满足图书馆建设的实际需要。
2 积极运用现代化信息手段来对信息时代的图书馆进行建设
基于信息技术的影响和图书馆建设的现实需要，信息时代的图书馆建设需要积极运用现代化信息手段，提高图书馆的建设质量，满足图书馆的建设需要。主要可以从以下几个方面加以探讨。
2.1 运用网络手段来提高信息时代的图书馆建设
互联网的快速发展不仅改变了人们的生活，也使相关建设发生了质的改变。图书馆建设应积极运用网络手段，使图书馆与外界网络信息互连。在信息共享的大环境下，提高图书馆的建设质量，拓展图书馆的藏书量，最终提高图书馆的建设效果。由此可见，运用网络手段来解决信息时代的图书馆建设问题是新时期的重要方法，这对于提高图书馆的科技含量、推动数字图书馆的建设具有重要的促进作用。
2.2 积极运用电子信息手段来提高信息时代的图书馆建设
如何加强图书信息的管理，是图书馆建设和服务质量中的关键要素。为了加强图信息管理这一目标，就要在建设中运用电子信息手段，建立完善的图书档案信息查询系统。这可以提高图书档案信息的查询效率，为图书馆建设更好的服务。可以看到，积极运用电子信息手段来解决图书馆的建设问题是非常必要的。不仅如此，其对图书馆的建设也具有重要的意义。
2.3 积极运用数据库技术来提高信息时代的图书馆建设
图书馆一般都藏书量很大，在图书馆的建设中，优化藏书管理一直是图书馆建设中要解决的问题。结合图书馆的建设和藏书管理的现实需求，可以将数据库技术运用在图书馆建设中，将藏书信息统一录入此数据库中进行管理，这样就可以实现随时查看或调用有需要的图书和档案资料，方便、快捷、准确，提高了图书馆的建设质量。由此看来，积极运用数据库技术来满足信息时代的图书馆建设需要也是重要的一环。
3 通过建立完善的信息系统来提高信息时代的图书馆建设
在信息时代的图书馆建设中，完善的信息系统不仅是提高图书馆服务质量的关键，也是满足图书馆建设的重要措施。相对于国外图书馆建设的实际经验，国内在这方面的经验还不足。为此，我们应该借鉴国外图书馆建设的先进经验来积极完善我国的图书馆信息系统。主要从以下几个方面展开讨论。
3.1 先进的信息管理手段可提高图书馆的建设质量
为了规范信息管理行为、提高信息处理质量，在图书馆建设过程中，应加强对于信息管理手段的正确认识。而且由于图书馆建设中所涉及的信息量很多，也要积极结合网络化和电子化信息的管理手段，使图书信息得到快速处理。最终提高图书信息的处理质量，满足图书馆建设的实际需要。可见，先进的信息管理手段对图书馆建设来说意义重大。
3.2 完善的信息系统可提高图书馆的建设质量
除了要建立数据库系统外，还要注意管理的质量和时效性。所以应根据图书馆的管理和建设要求，建立完善的信息系统，使其成为服务图书馆管理的重要系统，满足图书馆管理的实际需要。另外，在图书馆建设中，也要分析建立信息系统的必要性，根据图书馆建设的实际需要，选择适用的信息系统构建方式，合理地设定信息系统功能。
3.3 拓展图书馆服务领域可提高信息系统的应用效果
当前，在图书馆建设中，我们应该拓展图书馆的服务领域、提升和完善图书馆的服务水平，这对于图书馆建设具有重要意义。基于此，图书馆应在建设过程中，根据职能需要，提高信息系统的应用效果。以保证图书馆的信息系统应用可以达到预期目标，最终提高图书馆信息系统的整体质量。
4 应在信息时代的图书馆建设中实现网络化和智能化
如今，网络技术和人工智能的应用，使信息管理和稻莨芾硇率得到了前所未有的提升。因此在图书馆建设中，应该针对时展和读者对于服务质量的需求来构建集网络化与智能化于一体的技术型图书馆，这也是未来图书馆建设的重要方向，主要可以从以下几个方面来分析。
4.1 积极构建网络系统有利于信息时代的图书馆建设
互联网的连接在当今社会中非常普遍。因此，在图书馆建设中，我们也要利用互联网来实现图书馆信息的网络共享。在图书馆建设中，运用网络技术来构建网络系统主要分为：在图书馆内部建立网络系统，以实现内部管理的畅通；在图书馆与外部，连接并应用网络技术。通过构建完善的内部和外部网络，提升了信息时代的图书馆建设水平，最终推动了图书馆建设的网络化发展。
4.2 积极构建智能化系统有利于信息时代的图书馆建设
在网络化的基础上，信息时代图书馆的建设应对智能化技术足够的重视。在具体的建设中，要积极构建智能化系统，建立完善的智能化管理体系。以保证信息时代的图书馆建设能够达到预期目标，提高信息时代图书馆的智能化水平。因此，积极构建智能化系统并准确运用智能化技术，可以促进信息时代的图书馆建设。
4.3 重视网络化和智能化是信息时代图书馆建设的重要目标
在信息时代的图书馆建设过程中，应将网络化和智能化技术的应用相结合。根据图书馆建设的现实需求，优先选择网络化和智能化手段，使图书馆建设能够最大程度地达到网络化和智能化的目标，以期能为提高图书馆建设的发展和建设质量提供支持。因此，重视网络化和智能化对于图书馆的建设十分重要。
5 结束语
综上所述，通过分析信息技术的优势和信息手段在信息时代图书馆建设中的影响可见：只有在图书馆建设中认识并了解信息手段的作用并积极运用，才能提高信息时代图书馆的建设质量。在具体的建设中，关于提高图书馆建设质量的措施包括：积极运用现代化信息手段、建立完善的信息系统以及实现网络化和智能化等方面。如果正确运用这些方法，基本可以确保信息时代的图书馆建设能够达到预期目标，也能达到提高图书馆建设整体质量的最终目标。
参考文献
[1]王群，吕东.信息时代专业图书馆的服务创新[J].高校图书馆工作，2010（1）.
[2]蒋永福，付军.图书馆服务五原则[J].中国图书馆学报，2003（3）.
[3]祝春晖.图书馆信息服务质量测评研究[J].图书与情报，2014（2）.
人工智能时代特点范文3
[关键词]大数据；农产品物流；“互联网+”
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.012
“十三五”时期我国经济发展进入新常态，向形态更高级、分工更复杂、结构更合理阶段演化。2016年7月20日，总理在国务院常务会议上强调“推进互联网+物流，既是发展新经济，又能提升传统经济”。此前，总理曾3次主持国务院常务会议，讨论通过《物流业发展中长期规划》，部署发展现代流通业建设法治化营商环境，推进“互联网+流通”行动，“要推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，推动物流业乃至中国经济的转型升级。这是物流业的‘供给侧改革’”。
农产品物流关乎国计民生，是百姓的生命线。我国在农产品物流方面仍有很突出的“短板”，发展农产品物流业、降低流通成本还有很大的潜力可挖，“互联网+物流”也是农产品物流业今后发展的方向。互联网之所以能成为信息社会的基础，不仅在于其高效的传播方式，互联网的高速发展产生大量数据，其庞大的数据库才是现代信息技术发展的关键。数据就是资源，是互联网的核心，数据中心是互联网行业的生存立业之本。因此，整合与深入挖掘数据资源，为农产品物流经营提供决策支持，为经济运行提供分析预警，为农产品供应链上、下游企业提供数据共享和相互协同，用数据创造新的农产品物流价值，是大势所趋。
1 农产品物流大数据及其特征
1.1 大数据的定义
什么是大数据？ “大数据”这个概念突出的特点即数据库的“大”，这些大数据已经完全超出了传统数据库及计算机常用软硬件的处理能力。正如麦肯锡全球研究所所定义的，大数据（Big Data）是无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。[1]大数据的定义是相对于当前可以利用的技术和数据资源而言的。
1.2 农产品物流大数据的特征
农产品物流是产生海量数据的产业，农产品物流数据具有以下特征。
（1）数据来源复杂性。农产品物流领域的大数据源，可分为：农产品生产基础地理位置信息、仓储RFID读取信息、GPS映射数据、图像文件、车载信息、时间与位置数据、车辆数据、高分辨率影像、矢量、遥感及动态监测数据等；CRM（客户关系管理）、流量监测、查询应用、分析器等应用数据；报告资讯、科研数据、调研数据、公共数据、公共信息等。[2]
（2）数据结构多维性。农产品物流的大数据既包括存储在数据库里的结构化数据，也包括日志文件、 XML文档、JSON文档和电子邮件等半结构化数据。对于物流企业而言，更多的数据类型是办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、配置文件、图片、图像和音频/视频信息等非结构化数据，半结构化、非结构化数据占大数据总量的75%～85%。这种数据格式的互不兼容性、多维性、结构复杂性、随机性为物流企业数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析与应用带来了极大困难。
（3）大数据的供应链特征明显。农产品物流供应链上的参与者包括农产品生产者、初加工、仓储、运输、配送、包装、销售等各个环节，物流轨迹长，环节多，每个环节都产生海量数据，环节性数据特征明显，因此，物流行业大数据的应用呈现出供应链特征。
（4）数据价值密度低。在某些环节产生的数据价值密度低。以农产品冷藏车车载监控视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有1～2秒，甚至没有，造就大量的无用数据；农产品仓储过程如果为每件农产品使用常用的无线射频标签（RFID），标签使货物当前的位置、装载和卸载的时间，存放的地点都很容易被追踪到，但是 RFID识别器每隔10秒反馈快件的位置及状态，这些数据将形成海量数据，一旦货品离开仓库，之前存库的所有数据价值低，真正有用的是货物存入和离开的数据记录，如果货物库存3月，那么这期间每隔10秒的位置定位反馈数据就没有长期保存价值，但又必须收集这些数据，时刻掌握货物流向状态。
2 大数据给农产品物流业带来的机遇
农产品物流涉及的数据源主要包括这几个环节：产前管理（投入品及环境资源）、产中管理（生产）、产后管理（物流）。其中，产前和产中是关联数据，产前和产中的信息化管理主要是提供优质的农产品和协调区域品种结构数量，产后主要服务于物流。数据拥有者之间需要协同共享，整合数据资源，形成大数据池，并利用大数据技术进行分析，才能更好地服务于优质农产品生产和高效物流。
2.1 大数据技术是建立大平台、大物流、智慧物流的基础和关键
未来的物流平台化发展是主流趋势，而大数据是物流平台的有力技术支撑，是驱动平台运营的核心；大物流的主要目标是要实现全社会物流资源的整合利用，必须以大数据作为基础资源；智慧物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，实现物流的智能化、网络化、信息化、电子化，实现传统物流向现代物流的转变。这三大新兴物流的发展和实现都需要数据分析为支撑。[3]
2.2 大数据技术是突破农产品物流发展瓶颈的利器
目前我国农产品物流行业的发展面临着巨大的困难，亟须突破发展初期的界限，迈向更高层次的发展。物流业一直被称为“第三利润源”，但在农产品物流方面，由于农产品的特殊性，物流过程复杂、损耗高、风险高，企业数量多、规模不大，行业整体物流成本高。而物流成本高一方面取决于设备的利用率及先进性，另一方面取决于信息和数据的整合分析。如果能够充分分析和挖掘物流数据中的潜在价值，就能够帮助农产品物流企业降低产品损耗和物流成本，数据就成为突破“小物流”到“大物流”的利器。
2.3 大数据的应用是未来农产品物流业发展的必然趋势
一是企业竞争需要大数据。未来的农产品物流市场，竞争更激烈、市场变化更快，利用大数据分析技术挖掘隐藏在海量数据中的价值，支撑和创新业务模式，将成为企业的核心竞争力；二是物流应用需要大数据。以电商为例，电商物流等社会化物流的强劲发展对每个节点的物流信息需求越来越多，需要通过大数据技术将物流业务数据与物流增值服务融合起来，缩短配送时间，降低损耗；三是供应链发展需要大数据。全程供应链可视化是全球供应链的发展趋势，当C2B和O2O模式全面渗透到农产品物流的整个过程，物流信息的可视化是必然成为基础运营的重点，数据必成为核心；四是农产品物流企业经营与管理需要大数据。传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有对真实的、海量的数据进行分析挖掘，进行市场预测，才能真正抓住市场，因此，大数据是农产品物流企业内部管理和优化必备的基础。
3 大数据给农产品物流业带来的挑战
作为一个新生领域，尽管大数据意味着大机遇，拥有巨大的应用价值，但同时也遭遇数据质量与实效、数据共享、数据标准化、数据人才等诸多问题的挑战。只有解决这些基础性的挑战问题，才能充分利用这个大机遇，让大数据为农产品物流业服务。
3.1 数据源的质量和实效性问题
企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。大数据来源有很多，数据结构随着数据源的不同而不尽相同，农产品物流企业要想从纷繁复杂的多个数据源及时地获取高质量的数据并进行有效的整合，是一个巨大的挑战。在数据收集的阶段，由于农产品周期性短，流动性强，环节多，流动数据的变化较快，如果物流企业没有实时的收集所需的高质量数据，那么收集到的数据很可能是无效的。数据质量问题一般表现在属性缺失、数据不完整、数据处理不及时、数据不准确、数据重复、数据属性不一致等，从而影响数据信息不可靠，导致信息化建设效果不理想、决策出现偏差。一是在数据采集方面。数据采集是一个很大的市场，因为分析的数据模型可以根据需求和思维做，但所有的前提是数据的采集要准，现在的问题是采集不到或采集不准。农产品物流本身就是低利润行业，信息化水平低，投入积极性不高，人员素质不高，如何采集符合要求的数据，这是必须面临的问题；二是物流企业掌握了物流的主要信息，但由于利益与竞争问题，物流行业上报数据的真实性如何去监督，质量难以保证，如果原始数据质量很差，基于此的分析结果就不可信；三是由于人为控制数据的收集和统计过程，会使结果产生扭曲和偏差。发生暗箱操作、修改数据、无中生有“创造”数据的事情，这样的数据准确性、完整性低，利用价值不高，这就大大降低了数据的价值。如果数据质量问题不可避免，应用时过度依赖这样的数据，将产生很严重的后果，因为假数据比没数据对社会的危害还要大；四是在数据管理方面，如果对海量数据不能够进行有效管理、处理，会让更多数据沦为垃圾，造成“数据过载”。
3.2 供应链数据协同与共享问题
农产品物流供应链长、环节多，每一步都会产生大量的数据。一是供应链上各企业数据共享难，供应链上各企业数据如何采集、如何共享、如何利用可能会成为影响大数据应用的瓶颈。尤其对于处于大数据中下游的企业来说，如果缺乏数据源头的支持，将“巧妇难为无米之炊”。目前虽然各大巨头都嚷着要开放，其实并没有真心诚意将数据源开放，或者只允许在其各自平台上运行。二是公用共享数据也难，封闭在各部门中，难以看到融合的曙光。例如，气象部门详尽的天气预测数据，是研究农业生产的第一手数据，但大部分数据被束之高阁；又如，农产品丰收季节，物流运营商拿不到生产和运输数据，难以提高物流效率。三是社会环境使数据共享难。大数据应用在我国还处于新生态阶段，数据安全、客户隐私信息保护的法律法规都不完善，部分物流企业高层管理人员还没有意识到大数据资源给自身企业带来的商业价值，对大数据的共享认识还没有真正提升到企业发展的战略高度[4]，数据共享还有很长一段路要走。
3.3 数据标准化问题
大数据不仅来源于行政记录、商业记录，还来源于互联网、移动互联网、数码设备、物联网、传感器等方面。一方面，部分数据基本术语和编码尚未标准化。现行的政府统计数据和企业数据虽然遵循一定的原则和标准，但是需要共享的数据采集、数据存储与记录、数据交换等都缺乏统一的数据标准。另一方面，来源于各种数据采集器、移动互联网等的数据多为半结构化数据和非结构化数据，与现有统计的结构化数据体系具有很大差异。因此，如何将数据基本术语和编码标准化、如何将半结构化数据和非结构化数据与结构化数据体系相结合，还有待进一步研究。
3.4 数据管理人员问题
大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，仍需要人类扮演重要角色。农产品物流业的竞争关键还是人才的竞争，人才是物流业发展的核心要素。面对大数据时代的挑战，专业数据管理人员的配备才是保证大数据质量的关键，由于大数据本身的多样性、复杂性增加了大数据在处理和管理上的难度，现在物流企业既懂得数据挖掘、数据分析技术，又熟悉农产品物流规律和特征、农产品物流企业运营的复合型技术人才寥寥无几。
4 农产品物流业的大数据策略
大数据时代已经来临，大数据不仅是企业的事，更应是国家的事，要从国家层面发展大数据，实施网络安全与信息化战略。大数据是一场革命，它对现有生产力和生产关系的影响是颠覆性的，只有将大数据的重要性提升至国家层面，在发展目标、发展原则、关键技术等方面做出顶层设计和规划，才能推动各行业大数据的应用与发展。在大数据背景下，如何打造真正的农产品物流“数据资源”，建立有效的有较高质量的政府公共数据库，使数据转化为资源，用数据破解“农产品安全”与物流顽疾？政府与行业、企业该如何应对？
4.1 国家层面，制定“大数据战略”
规划先行，确定大数据的战略地位，把大数据当作国家重要的战略资源。一是这需要我国在国家层面上给予大数据高度重视，在政策制定、资源投入等方面给予强力支持，消除壁垒，集中各界力量建立大数据良性生态环境，重视大数据理论与应用基础研究及安全。从宏观层面制定大数据研究的长短期规划，抢占时代先机。二是立法工作要超前进行。美国在2000年就颁布了《数据质量法》，规定公民、公司、组织对政府公布的数据可以质疑，我国虽然有《统计法》这样关于数据提供和使用的法律，但主要针对的是传统数据情况，在大数据这方面还还存在相当大的空白和欠缺。因此，借鉴欧美等国经验，立法先行。三是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，设计国家大数据政策框架，指导和协调公共领域的大数据管理，以促进建设过程中各个环节的正规有序。
4.2 行业层面，布局农产品物流大数据发展规划
大数据环境下的农产品智慧物流实现并不仅仅是技术方面的问题，建设农产品大数据智慧物流的过程中将涉及农业行业、IT行业、交通运输业、仓储行业、农产品配送业、农产品加工业等，众多行业间如何规划、管理、协调、合作与共享等存在诸多问题。因此，布局大数据农产品物流发展，既需要政府的顶层设计，更需要农产品供应链上各参与企业从下到上的积极参与。一是为适应大数据的时代特点，要在坚持完善现有统计制度的基础上，制定行业数据采集应用相关标准，建立政府综合统计与政府部门数据统计统一、协调、互补的政府“大统计”模式。搭建一个共享平台，在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。二是围绕农产品物流的核心和目标，调动行业内部门各方资源，建立集共享、服务、查询研究于一身的各部门数据资料的横向和纵向共享平台，实现资源共享。三是开发建立与统计工作流程，相配套的数据采集系统。形成统一管理系统下各负其责、资源互补、信息共享的协同运行机制。四是突破部门之间的信息孤岛缺陷，通过数据，把仓储、配送、高铁、公路、水运等物流资源整合利用，让农产品物流运转越来越快，打造农产品智慧大物流体系生态圈，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
4.3 企业层面，要高度重视大数据资源
一是农产品物流企业必须有大数据思维。消除对大数据片面认识和理解，重视大数据，及时应用大数据，将以往的信息技术围绕企业自身效率转变为用大数据的内、外部资源，利用资源共享平台，使“数据说话”走向企业的决策中枢。同时，要培养全员大数据意识促进大数据应用技术在组织内的扩散，并内化为组织整体技能，共同维护数据资源，促进企业决策者、管理者、业务人员和数据工程师基于数据分析和数据应用的沟通、共享、协同，消除“数据孤岛现象。二是农产品物流企业必须建立数据资产管理战略。用数据资源来提高物流效率、优化物流服务，让大数据成为物流企业总体战略的一部分。[5]三是提升企业信息化水平，奠定大数据采集与应用基础条件，重视数据采集质量与实效。利用各种先进信息化技术，建立企业信息化管理体系与信息化平台，提升物流效率。充分利用内外部数据资源，发掘组织内部的“休眠数据”并认真评估其价值，同时要高度重视外部数据对企业的战略价值，推动企业内部的数据处理系统与合作伙伴的相关系统的集成，实现顺畅的数据交换和信息交流，使线上线下达到一种物流共生共赢状态，形成新商业生态系统，推动农产品物流产业的跨越式进步。[6]四是针对农产品物流特殊性，积极对接农产品生产、初加工企业数据平台，拓展生产企业与物流企业联动发展，通过与生产企业的数据交换，整合资源，保证产品质量追溯，提升服务效率。五是重视大数据人才引进。培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。大数据人才是复合型人才，需要掌握统计学、数学、计算机科学、人工智能、人文社会科学等多个领域的技能和知识，对农产品物流，还需要精通农作物生长规律、农产品特质、市场营销、国际贸易等知识，且能够跨越学科和专业限制融会贯通，针对特定农产品能够制订多种快捷便利、保值增值的物流方案，这才符合社会分工日益精细化的现代经济要求。
参考文献：
[1]张天琪.大数据时代农产品物流的瓶颈及突破[J].商业时代，2014（18）：10-12.
[2]张天琪.大数据时代农产品物流的变革与机遇[M].北京：中国财富出版社，2015.
[3]肖婉宜.大数据在物流领域的应用研究[J].建筑工程技术与设计，2013（6）：288.
[4]田雪等.大数据在物流企业中的应用[J].电子商务，2015（1）：36-37.
