經(jīng)過多年的發(fā)展積累，覆蓋多個(gè)層面和領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)信息化系統(tǒng)已經(jīng)在我國初步構(gòu)建，各級(jí)各類農(nóng)業(yè)信息資源已經(jīng)較為豐富。各級(jí)各類農(nóng)業(yè)主管部門和機(jī)構(gòu)設(shè)立的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究及應(yīng)用機(jī)構(gòu)開始不斷涌現(xiàn)，全國首家農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心已在山東農(nóng)業(yè)大學(xué)成立。布瑞克、奧科美、佳格天地等專注于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究應(yīng)用的企業(yè)，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，結(jié)合大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，更好地服務(wù)于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展。同時(shí)，政府主管機(jī)構(gòu)十分重視大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的作用，并在政策層面開展規(guī)劃布局。
農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的分類
農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)跨越不同的行業(yè)和業(yè)務(wù)部門，人們可以對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條的生產(chǎn)、流通、消費(fèi)、服務(wù)等所有環(huán)節(jié)產(chǎn)生的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及深度挖掘。從農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上來看，根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生來源，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以分為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品流通及消費(fèi)數(shù)據(jù)等領(lǐng)域。
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)主要分為種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)數(shù)據(jù)兩類，前者包括作物種植數(shù)據(jù)、化肥農(nóng)藥等農(nóng)資大數(shù)據(jù)，還有農(nóng)機(jī)大數(shù)據(jù)、育種大數(shù)據(jù)、播種和灌溉大數(shù)據(jù)、農(nóng)情大數(shù)據(jù)等。后者主要包括禽畜育種數(shù)據(jù)、個(gè)體系譜數(shù)據(jù)、個(gè)體生長及行為數(shù)據(jù)、動(dòng)物疫情數(shù)據(jù)等。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)端的大數(shù)據(jù)服務(wù)主要面向農(nóng)業(yè)項(xiàng)目規(guī)劃、農(nóng)機(jī)調(diào)度、作物長勢評估、禽畜及水產(chǎn)健康狀況評估、生產(chǎn)決策優(yōu)化、氣象預(yù)報(bào)、病蟲害防治等。
與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比，當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)具有以下新特點(diǎn)：原本適用于小農(nóng)經(jīng)營的耕種經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)不適合農(nóng)業(yè)商業(yè)化經(jīng)營，在此背景下，以物聯(lián)網(wǎng)、AI、數(shù)據(jù)分析等角度切入，原先指導(dǎo)生產(chǎn)的主要是傳統(tǒng)的種植經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在已經(jīng)逐步被大數(shù)據(jù)取代；農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新極大改變了農(nóng)業(yè)科研方式，大數(shù)據(jù)在信息育種、種質(zhì)資源基因測序等方面扮演的角色日益重要；大數(shù)據(jù)技術(shù)可以優(yōu)化生產(chǎn)決策，幫助農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)大面積種養(yǎng)殖基地的精細(xì)化管理。
農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)主要包括土地資源(如土地位置、地塊面積、海拔高度)數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)、空間地理信息數(shù)據(jù)、氣象資源數(shù)據(jù)、生物資源數(shù)據(jù)和災(zāi)害數(shù)據(jù)。
農(nóng)業(yè)流通及消費(fèi)大數(shù)據(jù)主要包括農(nóng)資、農(nóng)產(chǎn)品的市場供求信息、價(jià)格信息等。
農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的功能
首先，大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化生產(chǎn)。農(nóng)業(yè)經(jīng)營者利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段實(shí)時(shí)收集種質(zhì)信息、生長環(huán)境信息、作物品種、 施肥施藥信息、農(nóng)事信息等，通過對上述海量數(shù)據(jù)的核算和分析，幫助農(nóng)戶進(jìn)行優(yōu)化生產(chǎn)決策和資源投入。如應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)的農(nóng)田掃描定位，可以對每個(gè)田塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，依據(jù)田塊的定位編號(hào)、現(xiàn)有的營養(yǎng)結(jié)構(gòu)，自動(dòng)給出相應(yīng)的施肥建議。
通過長期大量氣候條件、土壤自然災(zāi)害、病害等環(huán)境因素的收集，科學(xué)匹配農(nóng)作物品種和土地類型；對造成地塊產(chǎn)量差異的因素進(jìn)行分析，因地制宜，針對不同地塊采用不同的耕作方式，從而更有針對性地指導(dǎo)灌溉、施肥、滅蟲，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力和土地利用率得到極大提高。
其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的改善。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)按需給藥、按需施肥、按需增溫，因?yàn)闇p少了農(nóng)藥化肥等化學(xué)物質(zhì)的濫用，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)產(chǎn)品的安全性，另一方面也有助于減少對自然環(huán)境 帶來的損害，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)安全。
貴州“農(nóng)業(yè)云”，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的統(tǒng)一集成、管理、共享和服務(wù)。“農(nóng)業(yè)云”整合 8 類數(shù)據(jù)，涵蓋種植、畜牧、水產(chǎn)、市場等各類農(nóng)業(yè)信息資源， 建成脫貧攻堅(jiān)產(chǎn)業(yè)情況分析、蔬菜批發(fā)市場價(jià)格動(dòng)態(tài)分析、農(nóng)業(yè)園區(qū)分布情況分析、新 農(nóng)村建設(shè)資金分析和農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼資金分析等 5 個(gè)應(yīng)用專題(系統(tǒng))，推動(dòng)全省 75 個(gè)農(nóng)業(yè)園 區(qū)開展 146 個(gè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)了對農(nóng)田實(shí)況視頻，農(nóng)業(yè)氣象、土壤墑情、農(nóng)作物 生長狀況、病蟲害等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，結(jié)合作物產(chǎn)量預(yù)估模型，為貴州省特色農(nóng)產(chǎn)品的長 勢和產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測預(yù)警，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理科學(xué)化水平。
(案例來源:貴州日報(bào)http://www.cac.gov.cn/2019-10/14/c_1572601065849277.htm)
第三，大數(shù)據(jù)可加速農(nóng)業(yè)育種。傳統(tǒng)的作物育種和家畜育種成本高、工作量大，常規(guī)育種需要耗時(shí)十年甚至更久，大數(shù)據(jù)在育種領(lǐng)域的應(yīng)用大大加快了這一進(jìn)程。過去的生物調(diào)查通常在溫室和田地進(jìn)行，借助計(jì)算機(jī)技術(shù)，再結(jié)合自動(dòng)化的種子切片技術(shù)，在實(shí)驗(yàn)室即可對大量材料進(jìn)行篩選，大大減少田間的工作和花費(fèi)，也有助于實(shí)現(xiàn)更迅速的決策。
第四，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以幫助解決農(nóng)產(chǎn)品供需信息不匹配問題。就整個(gè)農(nóng)產(chǎn)品市場信息體系而言，傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品流通消費(fèi)領(lǐng)域存在供求信息不匹配、不全面、信息流通不暢的問題，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以很好地解決這些問題。通過全方位的感知和分析農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量信息、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、流通及消費(fèi)信息、病害及氣 象信息，結(jié)合對歷史數(shù)據(jù)的分析，利用智能分析技術(shù)判斷整個(gè)信息流的流量與流向，并對農(nóng)產(chǎn)品全產(chǎn)業(yè)鏈的過程進(jìn)行模擬，可以建立數(shù)據(jù)模型，從而找出共性、把握規(guī)律，掌握趨勢。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)可以有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和銷售中的不確定性，讓農(nóng)戶在產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后進(jìn)行全程把握，從而優(yōu)化生產(chǎn)布局，避免浪費(fèi)，力爭實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷匹配、生產(chǎn)和運(yùn)輸?shù)钠ヅ?、生產(chǎn)和消費(fèi)的匹配。
近年來，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、商務(wù)部、發(fā)改委等部委和地方相關(guān)部門積極推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品管理 數(shù)據(jù)和監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)，并在實(shí)際運(yùn)行過程中取得了一定成效，但目前的預(yù)警系統(tǒng)仍然面臨信息不夠準(zhǔn)確、不實(shí)用和傳遞不到位等問題。
托普云農(nóng)借助農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)匯總分析來識(shí)別害蟲的種類、數(shù)量。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)， 以 SAAS 為基礎(chǔ)，通過遙感技術(shù)、GIS、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)整合區(qū)域農(nóng)業(yè)種植的各類數(shù)據(jù)資源，建立體系化的數(shù)據(jù)挖掘分析機(jī)制，進(jìn)行涉農(nóng)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、統(tǒng)計(jì)分析、決策應(yīng)用。在托普云農(nóng)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)中，借助智能蟲情測報(bào)燈、害蟲性誘測報(bào)系統(tǒng)等設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸、整合分析，實(shí)現(xiàn)對蟲害的發(fā)生期、發(fā)生量、發(fā)生類別以及危害趨勢 預(yù)測。同時(shí)，還能對病蟲災(zāi)害發(fā)生后或發(fā)生期間向用戶提供防治的方法和措施。
(案例來源:托普云農(nóng))
最后，大數(shù)據(jù)征信有助于完善農(nóng)村金融體系。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)并未充分滿足農(nóng)業(yè)農(nóng)村的金融需求，由于農(nóng)業(yè)自身存在信息化程度低，農(nóng)民的有效抵押物缺少，經(jīng)營過于分散等多種問題，造成農(nóng)業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)交高，農(nóng)民收入波動(dòng)較大，上述情況導(dǎo)致整個(gè)農(nóng)業(yè)金融服務(wù)遠(yuǎn)不如其他行業(yè)發(fā)達(dá)。大數(shù)據(jù)可以高效匯集并篩選有效信息，幫助金融機(jī)構(gòu)全面了解用戶的消息，并通過對其日常收支情況、經(jīng)營能力、負(fù)債情況、借貸歷史、消費(fèi)情況、信用記錄、社交情況等維度進(jìn)行分析、論證與建模，評價(jià)農(nóng)戶的信用情況，上述數(shù)據(jù)可以作為發(fā)放貸款、設(shè)置農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的信用依據(jù)，可以有效減少金融風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)金融更好的為三農(nóng)事業(yè)服務(wù)。
農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)存在的問題
當(dāng)前，我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用取得了積極成效，但是在管理體制層面、技術(shù)層面、人才方面還存在著諸多問題亟待解決。
首先在大數(shù)據(jù)管理體制方面，我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的突出問題是條塊分割帶來的結(jié)構(gòu)性不合理。在當(dāng)前的管理體制下，各農(nóng)業(yè)主管部門的涉農(nóng)大數(shù)據(jù)流動(dòng)性差、難以共享；目前國家農(nóng)業(yè)公共數(shù)據(jù)描述與表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)尚未建立，各部門數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和表達(dá)格式不一，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化嚴(yán)重不足；數(shù)據(jù)開放性不夠，開放總量偏低，可機(jī)讀性不強(qiáng)；目前，缺乏覆蓋農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的，包含農(nóng)業(yè)發(fā)展全要素、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程、農(nóng)產(chǎn)品銷售全流程的國家級(jí)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)目錄和標(biāo)準(zhǔn)體系。
其次，在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面，我國大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)總體上水平不高。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的技術(shù)和應(yīng)用，同國外發(fā)達(dá)國家都存在一些差距。大數(shù)據(jù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間也不長，技術(shù)積累和經(jīng)驗(yàn)嚴(yán)重不足。我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)來源廣泛，大量存在可用性差和異常數(shù)據(jù)過多的問題，無形中提高了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的難度；農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)涉及環(huán)節(jié)眾多，規(guī)模龐大，各環(huán)節(jié)協(xié)同性差；大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存在給農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的挖掘、存儲(chǔ)和處理工作都帶來了困難。
最后，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才匱乏。大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)性很強(qiáng)，通常需要完整的專業(yè)培訓(xùn)才能很好地掌握。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，需要既熟悉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技能、又掌握數(shù)據(jù)挖掘與處理等多方面知識(shí)的復(fù)合型人才。當(dāng)前的條件下，很難讓一個(gè) IT 人才轉(zhuǎn)去農(nóng)田工作，而教會(huì)一個(gè)普通農(nóng)民掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)無疑是個(gè)相當(dāng)困難的事情。其次，目前我國設(shè)置農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)專業(yè)課程的院校不多，造成農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用人才嚴(yán)重不足。
田金強(qiáng)
清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院研究員，主要從事數(shù)字農(nóng)業(yè)、三農(nóng)事業(yè)發(fā)展、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域研究。曾參與《2019年互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)白皮書》等研究成果的編撰，主持?jǐn)?shù)字福州、開江縣數(shù)字農(nóng)業(yè)、溧陽白茶產(chǎn)業(yè)升級(jí)等數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，此外，曾參與北京市朝陽區(qū)科技創(chuàng)新集聚區(qū)研究、中信集團(tuán)“信息化對推動(dòng)央企高質(zhì)量發(fā)展中的作用”等研究工作。2019年組織發(fā)起清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院“地方特色農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展論壇”，在《中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)》、《中國測繪》等期刊發(fā)表數(shù)字農(nóng)業(yè)類文章數(shù)篇。
