在移动互联网、人工智能等新技术带来的日新月异的改变中，我国的传统农业、林业、城市发展开始向“智能化”方向迈进。
比如已经耳熟能详的“智慧林业”。
举个例子，每年进入秋季，“防火”成为林业部门的重点工作，管辖区域高发和易发火灾区域有哪些？如何预测森林火灾的发生风险？火灾发生后，如何扑救效率最高？
以前，我们凭借得是经验累积、人工分析，其工作效率的缓慢可想而知；而如今一切交给“大数据平台”。
万物互联
我们应该如何理解智能时代的“智慧林业”？
趋势预测专家萨旺特辛格，在他的新书《大未来：移动互联时代的十大趋势》中这样描述到：“在未来，智能不仅是单一的智能服务，还是一个完整的、具有综合功能的系统，比如智能家居、智能建筑以及智能城市等。”
智慧林业则是指，充分利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一代信息技术，通过感知化、物联化、智能化的手段，形成林业立体感知、管理协同高效、生态价值凸显、服务内外一体的林业发展新模式。
核心：利用现代信息技术，建立一种智慧化发展的长效机制，实现林业高效高质发展：
——林业信息资源数字化
——林业资源相互感知化
——林业信息传输互联化
——林业系统管控智能化
——林业体系运转一体化
——林业管理服务协同化
——林业创新发展生态化
——林业综合效益最优化
在“智慧化时代”里，人与花草树木不再是简单的“依赖”与“被依赖”的关系，也不再是简单的“改造”与“被改造”的关系，而是一种“对话协商”，人与林业的关系，也因为物联网的应用而变得和谐。
顶层设计
2011年—2013年，国家林业局先后开展了“中国林业信息化体制机制研究”和“中国智慧林业发展规划研究”，并在此基础上出台了《国家林业局关于进一步加快林业信息化发展的指导意见》和《中国智慧林业发展指导意见》。
2012年～2013年，在深入研究的基础上，编制了《中国林业物联网发展框架设计》，这在国家部委中是第一份，国家层面的林业物联网顶层设计基本形成。
在国家发改委、财政部的支持下，国家林业局成为首批六个国家物联网应用示范工程实施部委之一，吉林长白山和江西井冈山成为国家智能林业物联网应用示范工程的建设地点。同时，在此基础上各企事业单位积极开展关键技术研究，以苍穹数码等单位为代表，研发出了基于gps/北斗双模定位的移动智能终端等一系列产品和方案，这些研究成果不仅解决了示范工程建设的关键技术难题，而且在未来的林业物联网和智慧林业建设中必将大显身手。
2013年至今，国家林业局信息办先后申请立项了《林业物联网术语》等4个行业标准及《林业物联网传感器技术规范》等4项国家标准，同时开展了“林业物联网标准体系研究”工作，这些标准将对林业物联网健康有序发展起到重要作用。
苍穹行动
青海玛可河林区工作人员坐在办公室，只要轻点鼠标，通过画面就能直观了解整个林区的实时情况。此前，林区的生态环境监测靠人工巡视，效率低且误差大，现在通过智能管控等信息化平台，可对林区风速、雨量、空气湿度、土壤温度等多个气象要素进行全天候现场监测，数据和图像参数实时传回指挥中心，由平台自动计算。
苍穹数码参与到青海玛可河林区智慧林业工作的建设中，并致力于为青海玛可河林区提供强大的信息支撑和决策支持。
苍穹数码作为深耕国内3s领域的高新技术企业，一直致力于政府信息化建设、国防信息化建设、企业信息化建设。公司根据《中国智慧林业发展指导意见》提出的“到2020年林业将实现高度‘智慧化’的目标”，研发了林业大数据服务管理平台。
林业大数据服务管理平台
基于大数据存储系统和分布式计算框架，对林业业务数据、林业产业数据、林业相关互联网数据等多来源、多形态的数据进行存储和管理，利用最新的数据挖掘技术和数据可视化技术，充分揭示数据的规律性和价值性，为林业资源监管、生态工程管理、灾害预防应急、林业产业服务等林业管理服务工作提供强大的信息支撑和决策支持，是智慧林业建设的核心组成部分。
林业大数据平台架构
平台具有6大优势
1动态监控林业资源时空变化，提高林业生态监测预警能力
2评估林业重点工程质量效益，科学规划林业生态工程建设
3综合分析灾害环境资源数据，提升林业灾害预防治理水平
4全面掌握林业生产经营数据，推动林业产业健康有序发展
5实现林业数据资源共享应用，促进林业业务协同一体运行
6全方位挖掘与展现数据信息，支撑林业业务管理科学决策
平台应用
（一）林业资源监管
森林资源监管预测
功能：
林业资源动态监管：以遥感影像为支撑，以采伐、灾害、造林等变化数据为依据，动态更新、实时监控林业资源。
林业资源变化预测：通过大数据分析，对林业资源变化过程进行动态模拟。
生态红线监测预警：对保护重点区域的生态变化进行预警；根据生态红线体量数据进行生态红线预警。
林业生态安全评价：评估生态系统当前状态，对可能发生的生态安全事件进行预测预警。
（二）生态工程管理
生态工程效益评估
林业工程综合监管：对林业工程的全过程进行信息化管理；基于遥感影像、森林资源等数据，监控工程实施情况，保证工程质量，避免重复建设。
林业工程辅助决策：评估工程的实施效果和技术方式，为后续工程提供建议。
林业生态效益评估：对林业工程数据、生态资源动态变化数据、区域环境数据等进行综合分析，评价工程生态效益，包括防风固沙效益、水文生态效益、土壤改良效益等。
（三）灾害预防应急
林区起火点大数据分析
森林火灾预防应急：分析森林火灾历史起火地点、起火原因、气象、树种、地形、林火过程、扑救过程等数据，预测森林火灾的发生风险和易发区域，有效预防火灾；预测林火蔓延趋势并分析扑救方法，提高扑救效率。
有害生物监测防治：采用大数据分析技术，对可能发生的病虫害进行预测；综合分析各种有害生物治理方法、治理成果，评估各种方法的治理成效，为林业有害生物治理决策提供支撑。
沙尘暴监测防控：应用卫星遥感数据和地面观测数据，通过大数据技术，跟踪沙尘天气的形成、发展和扩散，分析预测沙尘暴起源、路径、强度和影响范围。
（四）林业产业服务
林业产业服务
生态旅游信息服务：运用大数据技术，进行生态旅游智慧化预测，精准营销，吸引更多游客参与生态旅游。
林产品产销信息服务：监测与分析预测林产品价格走势，挖掘价格波动的规律，做好产销策略和产品结构调整，提高林业产业效益。
（五）林业大数据共享服务
林业大数据共享服务
实现林业大数据共享开放、数据交换，通过地图服务引擎发布二三维数据，实现网络客户端对林业资源分布、林业统计信息、预测预报等数据的快速浏览、查询，实现授权用户对林业大数据的共享应用。