以大數據助推農村經濟

策劃/執行 本刊編輯部

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馬云在卸任阿里集團CEO職位時曾說：“大家還沒搞清P C時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了?！薄敖o我提供一些數據，我就能做一些改變。如果給我提供所有數據，我就能拯救世界?！蔽④浛偛檬访芩挂策@樣說。

究竟什么是大數據？大數據指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。而大數據的作用又在哪里？大抵可以統分為三點：第一點是對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；第二點是做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型；第三點是面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

簡單來說，淘寶、天貓等互聯網購物軟件可以根據用戶的購物記錄以及瀏覽記錄，計算用戶需求，及時給每個用戶推薦不同的商品，精準營銷；或者今日頭條，用戶用過之后，后臺數據庫會根據用戶的瀏覽記錄為每個用戶“定制”新聞推送，方便快捷。

近期，中美達成新的貿易協定，中國將大量進口美國的低價谷物和牛肉等農產品。憑借規模經濟，美國農產品相對中國同類產品極具競爭優勢，中國農產品處于守勢。

與此同時，農業在中國又是一個極具潛力的行業，擁有資本和信息技術的大型企業，包括聯想、網易這樣的大公司，還有一些地產巨頭紛紛進入農業市場。

這些巨頭之所以躍躍欲試，打算進入農業，不僅僅是農業存在巨大的戰略機遇。 通過大數據＋人工智能加持農業，力爭完成一次生產效率躍遷，即從碳基文明時代自然周期驅動的農業，推向硅基文明的數據驅動的超級農業，讓數據開始成為農業領域的新“肥料”。

當下，商業最大的熱點已經從互聯網轉移到物聯網、人工智能和大數據。這些又將怎樣改變我們所熟悉的農業呢？

一切可以數據化的領域：從上游生產到中下游流通，再到銷售終端，消費者分析和畫像。農業將因為大數據變得不同。

食物追蹤：從田間到餐桌有跡可循

農業是需要建立完整信息化的產業板塊，農民也需要“大數據”來指導生產。

大數據將改變上游的種植環節。目前，對農業學家而言，盡管掌握了基因技術，但是，想要培育一個優良的品種，需要長時間的試驗，花費巨大的時間成本。

在碳基生物的自然周期中，培育優良作物品種的傳統過程耗費大量的財力和人力，可能需要10年或更長時間，而大數據加快了這個過程。

得益于大數據，大量的基因信息可以在云端創建和分析，曾經在溫室和田間地頭進行的生物研究，現在能夠先用計算機（經過計算機模擬）來分析數據、設計實驗和確定假設條件。在此基礎上，只需要在地里試種規模小得多的實驗作物進行驗證，就可以判斷出在大規模環境中種植的效果如何，然后培育者便可以確定哪種雜交作物最適合某個特定的地域。

例如，近十幾年發展的一種準確、高效率、便捷的生物基因編輯技術CRISPR/Cas9，就可以加速對植物基因組的改造，提高農作物產量、加強農作物抗病能力。

特別是在中國人均耕地面積較少的情況之下，改良農作物的品種，提升種植效率的需求十分迫切。目前，世界范圍內，基于大數據進行研究的公司為數不少，大多數位于歐美發達國家。但這項技術比較新穎，產業化程度還不高：比如，Arcadia Biosciences（NASDAQ:RKDA）：利用先進的篩查、育種和生物技術來培育新的特性和作物，目前已經取得了不錯的進展。

在很多人眼中，農業投入大、回報慢，風險大，很多時候靠天吃飯。作為經濟的晴雨表，在資本市場，農業在投資者眼中可能并不是一個最好的選擇。

農業生產是個受多種因素影響的復雜過程，在種植之前，農民要決定：耕種次序是什么、種什么作物、選哪種型號的種子、化肥、農藥、施肥、灌溉的頻率如何把握等諸多決定林林總總有四五十項之多，但是人很容易出錯，一旦犯錯，一年浪費了，沉沒成本非常高。

大數據使得種植過程更加科學，很多風險由此可以規避。得益于已經非常成熟的技術。生產活動進行之前，可以經由計算機做分析，并且第一時間將分析結果發送到農機上或智能手機上。農民可以及時掌握田間各種因素的信息（比如土壤施肥情況等），分析作物的成長狀況以及幫助農民實現科學管理決策，判斷化肥和殺蟲劑的使用量和施用時機，提高效率避免浪費，從而實現增產。

還有一些氣象公司，專門向農民提供農業數據技術平臺和意外天氣保險服務。它通過分析已掌握的海量數據，包括氣象、天氣、降雨、地質土壤調查數據等，來預測未來可能對農業生產造成破壞的各種情況，幫助農民預測作物產量，農民可以根據預測情況選擇相應的農業保險，以降低氣候環境對農業生產帶來的影響。

借助大數據，農民種田從過去的“靠天吃飯”到現在可以依靠數據發展。相比歐美農業強國，中國農業種植相對比較粗放，單位畝產和單位人工效率比較低，因此，基于大數據的科學管理對提升中國農業效率具有積極作用。

很多中國有機食品企業困惑，如何和消費者建立信任。之所以很難與中國消費者建立信任，和中國企業鏈條太長，劣幣驅逐良幣的現象不無關系。

大數據為建立這種信任搭建了一個橋梁。借助大數據，我們可以對食物從田間到餐桌的過程進行追蹤，追溯作物生長全過程、全鏈條。農業供應鏈的延長，追蹤和監督農產品變得越來越重要。

大數據正在被用來改善流通環節，比如倉庫和零售店的庫存水平，以及在整個運輸過程中的溫度管理。食品生產商和運輸者使用傳感器技術、掃描設備和分析工具來監控收集供應鏈的相關數據。溫度和濕度通過帶有GPS功能的傳感器進行監控，在配送途中需要采取糾正措施時，警報就會響起。

如果發生問題或召回，通過銷售點的搜索就可以采取迅速有效的行動，哪怕產品已經售出。

不僅種植環節，大數據技術也可以顛覆養殖環節。甚至也應用于國內萬億級別的養豬產業上。SMART ANIMAL HUSBANDRY CARE就是一家用智能化武裝起來的養豬公司，它主要推出了兩款產品—電子醫生（eDoctor）和智能耳標（Smart eartag）。

電子醫生實現了實時監測生豬生理指數的智能傳感系統。它可以采集母豬核心體溫、活動量等體征數據。這些數據會實時上傳到云端，經過云端的AI算法模型處理后會輸出對豬生理情況的判斷，比如是否處在發情期或者是否生病了。

相比之下，目前國內大多數養豬場對豬發情情況或是疾病情況的判斷主要依靠工人經驗，存在很大的主觀性，誤診的可能性很大。

此外，有經驗的工人數量也是有限的，即使是一些土專家也是數量有限的。

電子醫生可以幫助農場主低成本、規?；藴驶?、精準化地管理豬的生理情況，從而提高母豬的年生產力，進而提升農場收益。

Smart AHC的CEO表示，他們算法模型對豬發情和生病的判斷精確率已達到95%左右，并且已經開始試用。試用結果顯示：養殖場的母豬生產力有明顯上升，增幅大概為20%～50%。以一頭仔豬400元的利潤來看，電子醫生可以給每頭母豬帶來1200～2000元的額外效益。而母豬的空懷期實際上是從12天降到了7天左右，這意味著降低了飼料成本，另外還節省了人工成本。

在整個流通環節，因為大數據而使整個過程有跡可循，節省人工成本，科學管理，提質增效。

產出明確，并購融合

雖然農業很傳統，但是結合最新技術，農業存在若干新的戰略機遇。

“農業+互聯網”、“農業+生物技術”、“農業+機器人技術”等最前沿的創新，沒有高額研發預算、眾多產品或大量市場份額的公司幾乎無法生存。

大數據提升了農業的透明度，原本是一個“黑箱”的投入產出變得明確，傳統的零售商、批發商、大型種子生產商和大型化學品生產商將逐漸失去控制權，誰掌握數據，誰就有能力定價，甚至控制整個鏈條，并整合整個供應鏈。

一些新興的公司把收集、匯總和分析眾多田地的數據作為他們的主業。他們的目標是向農民提供個性化方案，將每塊田地的耕種細化到作物個體：使用有關氣候和土壤條件、作物以及產出的數據。數據公司利用從農民那里獲得的信息來改善他們的模型，提出更好的建議。數據讓客戶能夠不斷采用符合自身特定需要的產品，定價策略更加全面完善，能夠實現同一領域內更好的性價比。

簡單來說，這些如果能夠全部實現，農民不用再費盡心思地去考慮今年該種什么，種完之后賣給誰，賣的價錢是否能夠最優化。

當數據使得一切變得透明，也推動了并購和重組。近年，農業領域的并購重組大大增加，中國化工集團以430億美元收購先正達，與此同時，陶氏化學和杜邦意欲合并，組建成一個新的作物科學機構，總規模達到1300億美元。拜耳和孟山都的合并仍在持續推進中，這將成為業內第三大交易，有望改變整個殺蟲劑和轉基因種子行業。

整體看，農業是一個體量極大，但是競爭水平相對低下的行業。而農業+大數據為我們提供了極為廣闊的想象空間。

大數據助推精準扶貧工作高效實施

什么是精準扶貧大數據管理平臺？它是實現專項扶貧、行業扶貧和社會扶貧“三位一體”大扶貧格局的核心和基礎，通過對扶貧對象、措施、資金、責任主體、過程、結果、考評等數據的統一管理，借助大數據分析，提升管理能力和效率，成為脫貧攻堅工作平臺、指揮平臺、監督平臺，指導全省扶貧工作高效開展。

據了解，精準扶貧大數據管理平臺基于地理信息技術，深入挖掘經濟人口、地理氣候、基礎設施、農業生產、村容村貌等涵蓋所有農村、農業和農民的三農大數據資源，跨界分析各類致貧返貧因素，精準識別扶貧對象，詳細分析制定切實可行的扶貧措施，監測扶貧措施落實情況。

中國電信甘肅萬維公司公司研發事業部負責人劉濤介紹：“平臺著眼于整體解決好‘扶持誰’‘誰來扶’‘怎么扶’和‘如何退’等問題，主要存在三大精準優勢，確保貧困戶識別精準、對應扶貧措施精準、評價系統精準，最終使得貧困人群脫貧致富。”

2016年，全國精準扶貧建檔立卡工作現場會在甘肅召開，與會代表認證聽取了有關“853掛圖作業”及“甘肅省精準扶貧大數據管理平臺”建設情況的匯報，普遍認為該平臺是目前扶貧攻堅工作有力的抓手和工具。

“作為扶貧攻堅工作的工具，該平臺監測各項扶貧措施的落實情況，實施過程中出了任何問題，都可通過倒推機制，追蹤確定具體問題的具體環節。相比傳統的管理方式，大數據平臺無疑提供了一套安全、可靠、高效的監督體系。”劉濤補充道，該平臺是全國第一個互聯網+精準扶貧應用平臺，國務院唯一試點的平臺，是經過實踐檢驗穩定可靠的省級精準扶貧大數據管理應用平臺。在精準扶貧工作持續有效的開展下，目前該平臺的貧困人數數量由552萬下降至226.9萬，并全面成為甘肅省脫貧攻堅的工作平臺、指揮平臺和監督平臺。

農村金融的未來就在大數據

農業離不開大數據的支撐，種什么、怎么種、怎么賣這些農民最關心的問題都需要通過大數據來回答或者預測。農業金融更加離不開大數據，基礎的信貸數據、風控模型的建立、單項行業的風險指數等等。

在農業大數據方面，國家已有規劃，《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》(國發〔2015〕50號)、《農業部關于推進農業農村大數據發展的實施意見》(農市發〔2015〕6號)、《農業部關于印發〈“十三五”全國農業農村信息化發展規劃〉的通知》(農市發〔2016〕5號)等有關政策，都要求扎實推進農業農村大數據發展和應用。

“一切與農業相關的數據都屬于農業大數據，它可以加速作物育種、驅動精準農業的操作、實現農產品的可追溯、重組供應鏈，并測算預估實現農產品銷售上的指導。”中國鄉村之聲特約評論員孫立武分析。

金融行業對海量數據的挖掘和運用，必將使行業產生巨大變革。其中，征信大數據在金融業的應用已較為成熟，那么，征信大數據是什么，與傳統征信手段相比，又有哪些優勢?

目前農村的信用狀況令人擔憂，相對于城市信用體系而言，農村信用體系建設滯后，農村居民征信體系尚未建立，金融機構在信貸投放及防范風險方面缺乏有效的支持。農村金融是現代農村經濟的核心，是支持服務“三農”的重要力量。

農村尚屬于征信空白地帶，這就注定了農業金融的風控措施將會多依賴于線下風控團隊的審核。由于農村環境的復雜多樣以及農戶收入受到環境、市場影響較大，因此在城市的行之有效的風控流程未必會適用于農村，對金融機構的風控挑戰非常大。

在城市，金融機構審核資質時大多集中在資產價值、信用評價、工資流水等可查詢數據，風控流程相對規范，而農村則不同。農村的主要產業以農、林、牧、副、漁為核心，并衍生出其他的分支產業，地區不同、產業不同，風控審核流程就會全然不同。因此需要線下審核團隊結合當地的經濟特點、地形、氣候、市場，甚至于農戶的勤勞度、種植能力、身體狀況、家庭情況等諸多細項因素，來評估授信額度，難度非常之大。

大數據的應用提升了征信數據的覆蓋維度和多樣性、征信數據的實時性和相關的業務效率。大數據的數據維度要求多、數據量要求全面而準確，數據系統對處理和計算能力的要求也比較高，一般需要大規模分布式集群。目前大數據在征信行業的應用處于初級階段，尚有較大的發展空間。另外，征信行業的數據源供給不平衡較為突出，對數據的鑒權和保密等也有較高要求、一些新興技術如區塊鏈有望改進征信行業的這些問題。

征信系統在授信機構的廣泛應用，明顯縮短了貸款及信用卡審批時間，大大提高了審批效率，加快了信貸資金的周轉。在農村金融市場方面，授信數據的供需不平衡問題更為突出，征信系統特別是第三方征信系統，能更好地解決農村的征信數據不平衡問題，為農村金融市場的快速健康發展提供保障。

征信系統通過在金融機構間共享以銀行信貸信息為核心的信用信息，降低了信貸市場的信息不對稱，有效改善了信貸結構，促進貸款流向信用記錄良好的企業和個人。征信系統正是通過這種“守信激勵、失信懲戒”機制，影響個人和企業貸款，進而推動了消費和投資增長。

打通“信息孤島”發展農村經濟

“要想富，先修路”，這句話曾經在農村廣泛流轉。而在今天的互聯網時代，這句話同樣不過時。只不過，這條“路”已經變成了“信息高速公路”，也就是互聯網。而由互聯網在農村的廣泛應用所產生的大數據及在此基礎上進行的數據分析，則成為發展農村經濟的助推器。

在這種形勢下，人們都將目光朝向了大數據。那么，大數據技術將對農村經濟產生哪些重要影響?大數據技術在農村的應用，還存在什么問題呢?

根據相關統計，2010年全球企業一年新存儲的數據就超過了7000PB，全球消費者新存儲的數據約為6000PB，這相當于十多萬個美國國會圖書館的藏書量。而在近年來，移動互聯網設備特別是智能手機在農村的廣泛普及，導致了涉及“三農”的大數據呈現爆發式增長。據中國互聯網絡信息中心統計，截至2016年6月，中國網民規模達7.10億，互聯網普及率達到51.7%，其中農村網民規模達1.91億。

但據中國商業聯合會數據分析專業委員會發布的《中國數據分析行業發展報告(2014)》認為，當前社會對大數據的認知存在誤區，這種誤區集中體現在一談起大數據就把大數據當作是IT。無論是各級政府，還是BAT或國內外電信運營商、IT廠商等，都借著大數據之風建立數據中心。

原始的大數據并沒有什么價值。元素征信的大數據專家認為：大數據的核心價值，是通過數據分析而體現出來的。比如，如果將大數據應用到農村征信上，就需要運用數據分析能力，建立數據分析模型，像沙里淘金一般將征信數據從眾多數據中“洗”出來，既要洗去無用的數據，也要洗去涉密的數據。

通過對農產品相關大數據和氣象大數據的挖掘分析，可以指導農村農業生產；通過對全國農產品批發市場的價格數據和銷量等大數據及農產品加工企業數據的挖掘分析，可以指導農村農產品的精準銷售和流通；通過對農村電商大數據的分析，可以指導企業精準生產，實現營銷；如果建立全國或區域的種子大數據，可以監測、預警、追溯假劣種子，避免農民經濟損失。

從實際看，這些應用目前還難以落地。中國農業科學院農業信息研究所所長許世衛認為：“在價格數據方面，農業部、商務部、發改委和糧食局以及供銷總社等分別開展了生產者價格、批發價格和零售價格的監測，但是各個部門因為指標解釋和調查樣本不一致，很難實現共享，數據打架問題時常出現?！?/p>

元素征信的大數據專家表示：“目前，我國還沒有建立完整、標準、規范的農業大數據的數據源體系，農業大數據的數據資源目錄、標準規范的建設也有待加強。從我國主要數據的共享情況可以看出，目前我國農業數據重復建設的多，開放共享的少。雖然發布數據的部門很多，但在農業產業鏈上形成有效銜接的少，比如與農業相關的氣象、水文、土壤、保險等數據較為缺乏，很多部門以保密為由，不予公布。以上種種都制約了市場化農業大數據的流通、應用、交易等?！?/p>

雖然，由于共享不足所產生的“信息孤島”，導致農業大數據應用場景產品整體比較匱乏，但在某些領域，這項技術已經可以成熟應用。如元素征信的大數據專家就認為：“綜合來看，農村征信大數據的應用在目前是較為成熟的，一些互聯網巨頭，如阿里的芝麻信用積分，也在將觸角伸向農村征信領域。”

運用大數據技術可以助推農村經濟發展是毋庸置疑的，但各部門之間存在的數據壁壘，使得數據難以共享，也就使得大數據難以在助推農村經濟中發揮作用。

許世衛撰文表示：“農業數據資源本質上屬于公共產品，除極少數涉及國家秘密或商業秘密的信息外，理應全部共享公開?！?/p>

據了解，世界上很多國家都建立健全法律法規，推動數據共享，以適應大數據時代的發展需要。如澳大利亞政府于2012年7月發布了《信息安全管理指導方針：整合性信息的管理》，以保障大數據開放中可能出現的信息安全問題;英國則成立了監督各部門數據開放的核心機構——公共部門透明度委員會在其《開放數據白皮書》明確將在公共部門透明度委員會中設立一名隱私保護專家，以在數據開放過程中確保公民的隱私安全;而美國紐約市早在2012年就通過了《開放數據法案》，從立法角度對數據安全與數據開放等問題做出了規定。

對此，元素征信的大數據專家認為：長期以來，要推動農村經濟發展，不僅要靠技術，還要靠制度保障。對大數據技術的應用，同樣如此。我們應該從法律制度上建立大數據共享機制，推動資源整合，打破農業數據壁壘，制定一套完整的規章制度，解決數據共享中無法可依，有法無保等問題，并建立大數據安全評估體系，建立完善的信息安全、隱私安全等監管制度和評估體系，以及完善共享頂層設計、共享內容標準制定等，推動農業大數據資源增長及農業大數據的技術應用，從而推動農村經濟。

（編輯：劉詩吟）