中國網(wǎng)/中國發(fā)展門戶網(wǎng)訊 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化的堅實基礎(chǔ)。過去較長一段時間，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主要依靠勞動力、土地、化肥農(nóng)藥等傳統(tǒng)要素的高投入來支撐高產(chǎn)出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入模式粗放、投入結(jié)構(gòu)失衡。提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置，積極培育農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)必由之路。

2023年12月，我國國家數(shù)據(jù)局等部門發(fā)布了《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，其中現(xiàn)代農(nóng)業(yè)是重要場景之一。數(shù)據(jù)已成為與土地、勞動力、資本、技術(shù)等并列存在的基礎(chǔ)性生產(chǎn)要素，深度融入政府治理、企業(yè)生產(chǎn)和居民生活等各種應(yīng)用場景。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是指通過各種傳感器、遙感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等手段，收集、存儲、分析和挖掘的與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理、服務(wù)等方面相關(guān)的海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具有多樣性、實時性、動態(tài)性等特點，不斷積累能夠形成覆蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、流通和消費的龐大數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)是先進技術(shù)的表現(xiàn)形式之一，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可實現(xiàn)價值創(chuàng)造。當大數(shù)據(jù)從技術(shù)范疇轉(zhuǎn)變到要素范疇，與其他傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素協(xié)調(diào)聯(lián)動將更加深入，大數(shù)據(jù)要素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的廣度和深度也會進一步擴展，成為推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級和模式創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。

大數(shù)據(jù)的要素化為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)帶來了全新機遇，其與土地、勞動力、資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素之間交互，不僅賦能要素的高效利用，也顛覆要素的配置格局。大數(shù)據(jù)促進了要素稟賦結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、實現(xiàn)了要素配置的再均衡，在改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高質(zhì)高效轉(zhuǎn)型中至關(guān)重要。然而，大數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素參與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的內(nèi)在邏輯和具體路徑尚不清晰，在一定程度上制約著數(shù)據(jù)要素參與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力的發(fā)揮。為此，本文聚焦農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程，揭示在要素化的背景下大數(shù)據(jù)支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本邏輯和實現(xiàn)路徑，從而充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用，為培育農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力、建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系提供決策參考。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)內(nèi)涵特征

表征農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征、記錄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)信息自古代文明時期（如蘇美爾文明、古埃及文明）就存在，在近代則逐漸被歸納為對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的耕地、勞動力、化肥農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)形成的相關(guān)分析和判斷。斯蒂格勒曾提出“蹤跡工業(yè)”觀點，指出大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是對活動痕跡的捕捉與應(yīng)用。延伸到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也同樣表示了對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中多維度信息的記錄與應(yīng)用。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)融合了農(nóng)業(yè)的區(qū)域性、季節(jié)性和周期性等特征，兼具顯著的全面性和即時性。通過對大量不同類型、尺度數(shù)據(jù)的整合分析，既能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的全程追蹤，也有助于從宏觀上研判農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的總體趨勢。相較于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出4個典型特征。

單位時間數(shù)據(jù)獲取的頻次增加。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的獲取頻次受收集技術(shù)、收集成本，以及數(shù)據(jù)需求等多種因素的影響。當前，數(shù)據(jù)收集和傳輸技術(shù)水平不斷提高、高質(zhì)量精準農(nóng)業(yè)的需求日益增長，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)獲取的頻次大幅增加。例如，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域所需的氣象監(jiān)測服務(wù)大數(shù)據(jù)超越了傳統(tǒng)日常預(yù)報的范疇，追求更為精細化和專業(yè)化的氣象信息。經(jīng)由氣象監(jiān)測與數(shù)據(jù)的即時傳輸，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的氣象預(yù)報系統(tǒng)從傳統(tǒng)的每日更新模式，演進為每2小時甚至更頻繁的實時更新，有助于及時調(diào)整農(nóng)事計劃以應(yīng)對天氣變化。又如，安裝在田間的傳感器網(wǎng)絡(luò)有助于將對濕度的傳統(tǒng)經(jīng)驗性估計，轉(zhuǎn)變?yōu)槊恐苤辽?—2次的定期監(jiān)測，甚至在部分更為先進的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中能夠?qū)崿F(xiàn)每日多次監(jiān)測，從而為農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的動態(tài)管理提供更為精確的數(shù)據(jù)支撐。

數(shù)據(jù)獲取的范圍和渠道擴大。在數(shù)據(jù)獲取范圍上，農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取突破了地域限制，數(shù)據(jù)共享范圍已經(jīng)從鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣域擴展到全國甚至全球。勞動力、種子、化肥等中間投入品，以及農(nóng)用機械等關(guān)鍵要素的大數(shù)據(jù)收集與信息共享，也包括土壤理化性質(zhì)、氣候環(huán)境變化等相關(guān)數(shù)據(jù)，初步實現(xiàn)從鄉(xiāng)鎮(zhèn)和縣域范圍向全國范圍的擴展。在數(shù)據(jù)獲取渠道上，除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和人工觀測數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)來源還包括通過傳感器收集的數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)實驗數(shù)據(jù)等。傳感數(shù)據(jù)通過安裝在農(nóng)田中的傳感器收集，包括溫度、濕度、土壤成分等指標。遙感數(shù)據(jù)則來自衛(wèi)星或無人機，用于監(jiān)測作物生長、水資源分布和土地利用情況。實驗數(shù)據(jù)來自農(nóng)業(yè)試驗田或農(nóng)場中的實驗設(shè)備，收集作物生長、產(chǎn)量和病蟲害等專業(yè)化、定向化的基本信息。

數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)內(nèi)容擴展。在數(shù)據(jù)類型上，農(nóng)作物數(shù)據(jù)的收集不再局限于農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出等生產(chǎn)數(shù)據(jù)，而是擴展到作物生長、病蟲害預(yù)警等農(nóng)業(yè)生物數(shù)據(jù)，空氣質(zhì)量、濕度、溫度等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)，以及農(nóng)時、作物生長周期等農(nóng)事操作數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)內(nèi)容上，數(shù)據(jù)信息更加多維。耕地的數(shù)據(jù)信息從傳統(tǒng)的面積、土壤類型、坡度等基本指標，擴展到土壤pH值、有機質(zhì)含量等多維的土壤特性數(shù)據(jù)信息；糧食產(chǎn)出的數(shù)據(jù)信息從糧食產(chǎn)量統(tǒng)計，擴展到糧食的蛋白質(zhì)、糖分等營養(yǎng)成分的數(shù)據(jù)信息，為產(chǎn)品細分和質(zhì)量控制提供更為全面的數(shù)據(jù)支持；產(chǎn)后數(shù)據(jù)的開發(fā)運用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域同樣具有重要價值。例如，電子商務(wù)平臺的農(nóng)產(chǎn)品流通數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理數(shù)據(jù)等，有助于農(nóng)戶掌握農(nóng)產(chǎn)品市場供需預(yù)期，進而實現(xiàn)以需促產(chǎn)，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)市場風(fēng)險，增強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)參與主體的市場議價能力。

基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)不斷發(fā)展。依托農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、存儲技術(shù)、處理技術(shù)、分析挖掘技術(shù)、展示技術(shù)等，多維海量的農(nóng)業(yè)決策支持平臺逐步形成。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)算法不斷完善、算力不斷增強，農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體可利用精準農(nóng)業(yè)決策模型綜合分析氣象參數(shù)、土壤屬性和作物生長周期等關(guān)鍵指標，并進一步結(jié)合專家系統(tǒng)提供的信息，以此形成定制化、適應(yīng)性強的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)策略。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的建立推進了智慧農(nóng)業(yè)的專家服務(wù)系統(tǒng)、遠程智能控制系統(tǒng)、農(nóng)機與農(nóng)事服務(wù)系統(tǒng)的發(fā)展，提升了農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體科學(xué)決策、規(guī)避農(nóng)業(yè)氣候風(fēng)險、促進農(nóng)業(yè)降本提質(zhì)增效的能力。

大數(shù)據(jù)支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的內(nèi)在邏輯與實現(xiàn)形式

大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用覆蓋了多個維度和不同階段，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型提供了強力支撐。從經(jīng)濟學(xué)角度來講，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)全面提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率，包括改進管理和操作流程促進現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素更有效利用帶來的技術(shù)效率提高，和促進現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素在更有效率的地區(qū)或生產(chǎn)主體中使用帶來的配置效率的提高，從而提升了生產(chǎn)主體利用耕地、勞動力、水資源，以及中間投入品等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的能力和水平。除了對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)類型和內(nèi)容的擴展還增加了數(shù)據(jù)信息的維度，為傳統(tǒng)生產(chǎn)要素賦能，促進創(chuàng)新性、顛覆性生產(chǎn)模式與產(chǎn)業(yè)形態(tài)的形成，推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)向高質(zhì)高效轉(zhuǎn)型。整體邏輯結(jié)構(gòu)如圖1所示。

基于海量數(shù)據(jù)的精準化管理提高了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的技術(shù)效率

在全要素生產(chǎn)率的語境下，技術(shù)效率關(guān)注如何通過改進管理和操作流程來實現(xiàn)現(xiàn)有資源更有效地利用，核心是提高現(xiàn)有要素的利用效率。單位時間獲取數(shù)據(jù)的頻次增加使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)控制更加精準。以新興傳感技術(shù)（如傳感器、紅外感應(yīng)器和無人機等）、計算技術(shù)（如云計算等），以及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)（如5G通信等）共同構(gòu)成的新型農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了海量的精細監(jiān)測數(shù)據(jù)。借助氣候變化與農(nóng)業(yè)空間優(yōu)化模型、動植物生長優(yōu)化模型等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模型，有助于實現(xiàn)更精細的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程監(jiān)測和更精準的農(nóng)業(yè)要素投入控制，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入更趨近理想的投入狀態(tài)，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)的有效應(yīng)用，并提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率。

通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，黑龍江北大荒錦河、遜克、軍川等農(nóng)場在玉米大田種植中，根據(jù)氣象部門與傳感設(shè)備提供的天氣條件、土壤墑情感知數(shù)據(jù)進行2—3次中耕精準追肥；相較于傳統(tǒng)的1次追肥，能夠有效達到防止土壤板結(jié)、提高地溫、促進玉米壯苗等效果。在內(nèi)蒙古巴彥淖爾河套灌區(qū)的智能化精確控水灌溉系統(tǒng)試點工程中，對7級灌排體系取用水量進行精準在線計量、對水情信息進行實時監(jiān)測，不僅能節(jié)約30%左右的水、20%左右的化肥，且產(chǎn)量至少增加10%，還能保證小麥植株健康、籽粒飽滿，蛋白質(zhì)、面筋質(zhì)等綜合指標保持在較高水平。調(diào)研案例均體現(xiàn)出了高頻農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)對生產(chǎn)技術(shù)效率的提高作用。

基于多源數(shù)據(jù)的要素分配和使用優(yōu)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的配置

要素配置效率關(guān)注如何優(yōu)化資源配置，確保資源在最有效率的部門或生產(chǎn)單元得到使用，核心是多種生產(chǎn)要素的合理分配和使用。數(shù)據(jù)獲取范圍的擴大降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不確定性，帶來資源優(yōu)勢互補，信息的不對稱被有效縮小，要素投入的匹配有助于生產(chǎn)效率的提升。隨著農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)獲取渠道的增多，更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集成納入農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)。例如，作物生長的高光譜圖像數(shù)據(jù)有助于精確評估作物的健康狀況和營養(yǎng)需求，從而更精準地配置農(nóng)用物資的種類和數(shù)量。

黑龍江省搭建的農(nóng)機調(diào)度大數(shù)據(jù)平臺是大數(shù)據(jù)優(yōu)化要素配置的典型案例。該平臺能夠?qū)r(nóng)機的跨區(qū)域作業(yè)進行優(yōu)化調(diào)度，平臺依據(jù)作物生長周期及農(nóng)事活動的具體需求，精確規(guī)劃農(nóng)機作業(yè)的時間安排和行進路線，顯著降低設(shè)備的閑置率與重復(fù)購置成本?；诖髷?shù)據(jù)的農(nóng)機調(diào)度作業(yè)方式取得了顯著成效，我國于2024年啟動了“全國農(nóng)機作業(yè)指揮調(diào)度平臺”，農(nóng)機每5秒自動上傳一次數(shù)據(jù)，提供精確的位置定位、狀態(tài)信息和作業(yè)進度反饋。該平臺已成功接入91萬臺套農(nóng)機設(shè)備，基于實時的數(shù)據(jù)信息跨區(qū)域調(diào)度空閑農(nóng)機、送油到田，實現(xiàn)了“平急兩用”。此外，大數(shù)據(jù)也推動了要素投入類型上的匹配，通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)社會化分工和生產(chǎn)性服務(wù)的外包，有效助力農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營，優(yōu)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的整體布局。

數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)要素組合推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級需要挖掘新增長點，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)要素的組合支撐了多樣化產(chǎn)業(yè)形態(tài)的形成。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)維度與內(nèi)容的快速擴展，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)已經(jīng)逐步由土地、勞動與資金的傳統(tǒng)要素組合發(fā)生轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素與數(shù)據(jù)要素的新組合，改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的要素稟賦結(jié)構(gòu)，推動了前沿技術(shù)的進步和農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)的形成。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求由農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)不斷向產(chǎn)品的功能價值開發(fā)拓展，生產(chǎn)不僅要提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，也要能夠精準滿足更加細分的、多元的農(nóng)產(chǎn)品需求。

江西吉安市的“硒農(nóng)管家”富硒功能農(nóng)業(yè)數(shù)字化平臺是大數(shù)據(jù)賦能農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的典型案例。該平臺能夠推動富硒農(nóng)產(chǎn)品的智慧管理、包裝營銷、可視溯源的全鏈條一體化管控，從而保障了功能農(nóng)產(chǎn)品的價值實現(xiàn)。富硒農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)需要大量的有關(guān)土壤、水質(zhì)、施肥等有益成分和環(huán)境條件的數(shù)據(jù)，以及生物營養(yǎng)強化或生物技術(shù)培育過程的監(jiān)測數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不可或缺的要素，即數(shù)據(jù)要素。數(shù)據(jù)要素和傳統(tǒng)生產(chǎn)要素構(gòu)成新型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素組合，改變了生產(chǎn)函數(shù)的稟賦結(jié)構(gòu)，推動了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)結(jié)構(gòu)和形式的躍遷。農(nóng)產(chǎn)品作物生長環(huán)境、生長過程、品質(zhì)標準等全生命周期的數(shù)據(jù)信息也提高了農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的透明度和可追溯性，有助于建立高端農(nóng)產(chǎn)品標識，加速了高端農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)的形成。

基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)提供支撐

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系是多目標、多要素、多主體的體系，是一個復(fù)雜巨系統(tǒng)?；诤Ａ繑?shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)決策的基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)融合大數(shù)據(jù)、人工智能、自動化控制等技術(shù)，通過對大數(shù)據(jù)的深度挖掘，整合專家系統(tǒng)（Expert System，ES）、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（Database Management System、DBMS）等多類信息系統(tǒng)，衍生出了智能決策支持系統(tǒng)（Intelligent Decision Support System，IDSS）、群體決策支持系統(tǒng)（Group Decision Support System，GDSS）等新形式，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精確、準確的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)建議。基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策從傳統(tǒng)的技能經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)橹R技術(shù)驅(qū)動，實現(xiàn)決策能力的提升，形成大數(shù)據(jù)驅(qū)動的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理決策新范式。

在調(diào)研中了解到，黑龍江省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳構(gòu)建了農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)并已投入使用。該系統(tǒng)基于黑龍江省近10年生態(tài)功能區(qū)劃、土壤類型分布、作物種植布局、歷史施肥策略等35萬余條不同類型數(shù)據(jù)，能夠融合作物保產(chǎn)、生態(tài)保護、降低面源污染等多目標要求；并根據(jù)不同區(qū)域內(nèi)土壤有機質(zhì)合理范圍，提出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的測土配方技術(shù)方案?；诖髷?shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)能夠有效提升現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的科學(xué)性，實現(xiàn)多目標、復(fù)雜的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)決策優(yōu)化。基于農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)的綜合決策能夠?qū)崿F(xiàn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險的前瞻性預(yù)判，識別并規(guī)避影響農(nóng)作物產(chǎn)量和市場價格的風(fēng)險因素，減輕極端天氣、病蟲害等對農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的潛在損害，增強農(nóng)業(yè)抵御風(fēng)險的能力。

推動大數(shù)據(jù)支撐農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的政策建議

基于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的邏輯分析，圍繞建立完善農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)體系、提高大數(shù)據(jù)要素的利用效率，以及建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)決策支撐系統(tǒng)等問題，立足于我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀，本文提出推動大數(shù)據(jù)支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的3條建議。

建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)標準化體系，提高多源數(shù)據(jù)的兼容性

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多源異構(gòu)的特點，缺乏數(shù)據(jù)采集和處理標準，不同來源的數(shù)據(jù)難以兼容，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)冗余與不足并存。涉及農(nóng)業(yè)環(huán)境、氣候、土壤等方面的宏觀數(shù)據(jù)在多個部門統(tǒng)計和監(jiān)測，這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計時段不同，有年度數(shù)據(jù)、季度數(shù)據(jù)、月度數(shù)據(jù)等；數(shù)據(jù)覆蓋區(qū)域劃分不同，有以行政區(qū)劃、地理區(qū)劃的，還有以土地用途為區(qū)劃的；數(shù)據(jù)獲取方式方法也不同，有統(tǒng)計數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)，以及來自“天空地”等各種先進技術(shù)終端的數(shù)據(jù)。這造成了有些數(shù)據(jù)的重復(fù)采集和統(tǒng)計，但是有關(guān)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的作物生長監(jiān)測、病蟲害防治、土壤有機質(zhì)含量等細顆粒度的數(shù)據(jù)又嚴重不足，難以形成支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的大數(shù)據(jù)體系。

建議加快農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集、流通和管理的標準體系建設(shè)，以促進大數(shù)據(jù)之間的兼容與交互，切實提升高質(zhì)量數(shù)據(jù)的供給能力。落實全國信息化標準建設(shè)戰(zhàn)略決策部署。借鑒國際上IPSO（IP-base Smart Object）、OMA（Open Mobile Association）等通信協(xié)議標準的應(yīng)用經(jīng)驗，加快我國通用型設(shè)施裝備通信協(xié)議標準制定的進程，同時保證其兼容性和可擴展性。明確各類數(shù)據(jù)的特征，并據(jù)此進行數(shù)據(jù)標準設(shè)計的初步探索。重點針對農(nóng)業(yè)資源、環(huán)境監(jiān)測及基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)等具有公共利益的數(shù)據(jù)，制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集、處理與監(jiān)管規(guī)則。根據(jù)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)“綠色、生態(tài)、高效”的發(fā)展目標，對數(shù)據(jù)要求、技術(shù)要求、對接接口、運行及部署環(huán)境、安全保障等進行統(tǒng)一規(guī)范。應(yīng)分階段推進農(nóng)機輔助駕駛、作物質(zhì)量檢測、設(shè)施環(huán)境調(diào)控等不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集標準的細則建設(shè)，以實現(xiàn)全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理。

打通涉農(nóng)數(shù)據(jù)流通的渠道，推進農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的共享

我國涉農(nóng)大數(shù)據(jù)的流通性較弱，有效的大數(shù)據(jù)共享生態(tài)尚未構(gòu)建。在數(shù)據(jù)特征上，不同于其他產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，土壤、氣象、遙感等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)具有一定的涉密性，主體數(shù)據(jù)開放顧慮多、阻力大、動力小。在數(shù)據(jù)質(zhì)量上，我國政府公開可共享的涉農(nóng)數(shù)據(jù)類型有限、關(guān)聯(lián)松散、時空連續(xù)性不足，企業(yè)、科研機構(gòu)收集整理的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)一般僅供滿足內(nèi)部業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)開放動力小，在一定程度上造成了數(shù)據(jù)重復(fù)收集，以及社會資源的浪費。在數(shù)據(jù)共享平臺建設(shè)上，我國農(nóng)業(yè)相關(guān)主體的數(shù)據(jù)資源交換整合平臺正處于起步發(fā)展階段，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)獲取門檻較高，難以實現(xiàn)多向和高效的數(shù)據(jù)共享。

建議立足我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，推動數(shù)據(jù)中臺等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，打通涉農(nóng)數(shù)據(jù)整合與流通的渠道。有計劃地逐步推進數(shù)據(jù)平臺發(fā)展。以整合現(xiàn)有平臺資源功能和補充功能短板為主要手段，聚焦技術(shù)發(fā)展前沿推動重點品類數(shù)據(jù)的匯聚，支持面向重點核心品類的區(qū)域性農(nóng)業(yè)環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中臺建設(shè)，推動數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ)支撐平臺建設(shè)。全面深化公共數(shù)據(jù)的開放程度，推動數(shù)據(jù)管理部門與相關(guān)機構(gòu)共同建設(shè)和共享高價值數(shù)據(jù)集。加快政府及科研機構(gòu)涉農(nóng)公共數(shù)據(jù)的脫密與脫敏處理，在確保信息安全的前提下，探索低成本或有條件免費的數(shù)據(jù)提供模式，以促進數(shù)據(jù)的廣泛利用。 消除數(shù)據(jù)共享壁壘，避免重復(fù)建設(shè)。政府應(yīng)發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，推動明確不同主體的數(shù)據(jù)權(quán)屬，督促涉農(nóng)企業(yè)及相關(guān)平臺積極參與農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)共享機制的構(gòu)建。完善農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集標準的頂層設(shè)計，建立涉農(nóng)數(shù)據(jù)資源共享協(xié)商機制，創(chuàng)建農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源共享目錄，并制定信息安全保密協(xié)議。同時，重點關(guān)注并完善數(shù)據(jù)共享激勵機制，探索農(nóng)戶參與的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的新模式，以增強數(shù)據(jù)的流動性和可用性。

提高農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力，建立現(xiàn)代農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)

我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)算法模型相對薄弱，算力投入相對不足，這在一定程度上制約了前沿技術(shù)與顛覆性技術(shù)的發(fā)展，以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。與其他農(nóng)業(yè)強國，如美國和荷蘭相比，我國在算法與模型開發(fā)方面起步較晚，這些國家的數(shù)據(jù)分析模型盡管已達到較高的成熟度，但在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中并不完全適用。目前，國內(nèi)現(xiàn)有的CropGrow等模型仍處于試驗階段，在極端氣候效應(yīng)模擬、區(qū)域生產(chǎn)力預(yù)測、管理方案設(shè)計，以及環(huán)境效應(yīng)評估等方面，仍需進一步改進和完善。在算力投入方面，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要高頻次、多維度和多源數(shù)據(jù)的采集，而大規(guī)模的土壤、氣象和遙感數(shù)據(jù)處理則要求強大的計算資源。然而，由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈投資見效慢、效益低等特點，社會對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的算力投入積極性較低。相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)指出，2022年中國的算力網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用主要集中在互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)、電信、金融和制造等行業(yè)，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的占比不足3%。這一現(xiàn)狀亟須引起重視，以推動農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新。

建議推動農(nóng)業(yè)智能算法模型的聯(lián)合攻關(guān)，引導(dǎo)社會算力資源向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域適度傾斜，建立支撐農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的決策支撐系統(tǒng)。推動由農(nóng)業(yè)科研院所、農(nóng)機生產(chǎn)商、農(nóng)業(yè)服務(wù)企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商等相關(guān)主體組成創(chuàng)新聯(lián)合體，協(xié)同開展重點作物生長模型、病害人工智能視覺診斷等急需前沿技術(shù)的研發(fā)攻關(guān)，力求形成強有力的技術(shù)突破。同時，探索農(nóng)業(yè)智能模型算法軟件的開源社區(qū)，鼓勵各方共同參與，分享技術(shù)和數(shù)據(jù)，從而提高農(nóng)業(yè)智能算法與我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的適配性。對農(nóng)業(yè)服務(wù)性企業(yè)、科研院所提供公共算力并進行補貼，探索應(yīng)用“算力券”等政策工具，鼓勵中國移動、中國聯(lián)通等算力供應(yīng)商拓展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)，降低農(nóng)業(yè)領(lǐng)域獲取算力資源的門檻，推動數(shù)字經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的有效融合。建立完善農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)”“模型庫系統(tǒng)”“方法庫系統(tǒng)”“知識庫系統(tǒng)”子系統(tǒng)架構(gòu)，探索開發(fā)經(jīng)驗驅(qū)動式?jīng)Q策與數(shù)據(jù)驅(qū)動式?jīng)Q策融合的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)。

（作者：李穎明、王子彤、劉釋疑，中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院 中國科學(xué)院大學(xué)公共政策與管理學(xué)院；汪明月，中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院；編審：楊柳春；《中國科學(xué)院院刊》供稿）