四川數字農業發展現狀與對策

錢 亮，冷奕光, 郎伯濤

(1.四川省農業農村廳信息中心，四川 成都 610041；2.四川省農科院農業信息與農村經濟研究所，四川 成都 610066)

1 數字農業的提出與定義

1.1 數字農業的提出與定義

“數字農業”于1997年美國科學院、工程院兩院士正式提出。此后，我國眾多專家學者也相繼提出了各種版本的概念和定義。筆者傾向“數字農業”的定義是：將信息作為農業生產要素，以“信息技術+智能裝備”為特征，對農業生產、經營、管理和服務各領域全產業鏈的全過程，進行可視化表達、數字化設計與應用、智能化管理的現代農業。農業農村部為探索大數據/云計算、物聯感應、遙感、AI識別等現代信息技術在國家級現代農業示范園區和產業園區生產智能化、經營信息化、管理數據化、服務在線化的新路徑，從2017年起連續5年實施《數字農業建設試點項目》，為各地現代農業發展發揮可借鑒的試點示范作用。

1.2 農業大數據與數字農業的關系

農業大數據通俗講即是農業全產業各領域歷史和實時積累的海量數據。“大數據”與“云計算”之間是硬幣兩面互為依存的關系，“大數據”依托“云計算”進行分布式架構和復雜計算，快速獲得有價值的信息，用以指導生產、引導市場、提升管理效能，為政府宏觀決策提供依據、為涉農企業和社會服務。以“信息技術+智能裝備”為特征的數字農業，是農業大數據庫在農業生產等領域智能化匯集的基礎數據來源，兩者互為依存。

1.3 云計算、量子計算的作用

量子計算與云計算均系大數據儲存、高效智能、高速運算的重要工具。云計算是基于現行計算機的運算方式，量子計算則是旨在專門為復雜問題求解而設計的全新計算機體系，即量子計算機。將量子科學引入云計算和數據處理，必將是計算領域內的又一里程碑。但迄今為止，世界上還沒有真正意義上的量子計算機，其商業價值的實際應用還有待時日。沒有“大數據”，“云計算”“量子計算”平臺就是無數據支持的空中樓閣。數字農業當前的任務，就是奠定好農業大數據的基礎，為云計算、量子計算的應用起到海量數據的支撐作用。

2 省內外數字農業發展的現狀

近年來，以數字中國、智慧城市、智造工業、數字民生為先發的數字經濟迅猛發展。以物聯網傳感設備等信息新技術為基礎的數字農業也已起步多年，但全國各地數字農業建設總體水平不高、區域發展不平衡、技術應用不充分，可概括為“整體起步、個別突出”：沿海及東北地區好于內地、華中華南華北好于西南西北地區；政策和投入大的地方好于重視不足、投入力度小的地方；大型種養企業好于專合社和家庭農場；應用類型趨勢依次為設施園藝類>畜禽養殖類>水產養殖類>大田種植類；政府政策支持力度大、社會資本投入呈主流。四川省數字農業建設速度及數質量稍遜于沿海、東北等省區，尚處在種養場舍視頻監控、田塊溫棚環境監測、養殖圈舍空質監測等初級階段，但各地探索數字農業建設的積極性很高，僅2018年各地即申報了88個數字農業儲備項目。四川省與外省多數地方相比還同存或獨存以下短板。

2.1 概念不清、認識不足

首先，涉及農業信息化新技術應用的類型眾多，不同角度派生的名詞定義也很多。在農業系統內對“互聯網+農業”、農業大數據/云計算、農業區塊鏈、智慧農業、數字農業、農業智能設施、農業物聯網、農業AI技術、精準農業、設施農業、農業電商O2O等概念的理解還較為粗淺，相互間關系的認識不夠清晰。其次，對農業信息化促進農業現代化的認識還不夠到位，實踐中常將裝備化、機械化與智能化劃等號。其三，數據安全意識不強，尚未厘清農業四大領域哪些數據屬于保密和敏感數據、哪些數據應當及時公開。

2.2 水平不高、潛力巨大

據對四川省91%以上的縣級農業部門的初步調查，2018年全省農業生產數字化水平14.4%，低于全國平均18.6%、東部地區20.6%和中部地區19.3%的水平，略高于西部地區平均水平的0.5個百分點。分行業來看，設施栽培信息化水平24.2%，畜禽養殖信息化水平15.3%，水產養殖信息化水平13.1%，農作物種植信息化水平為9.7%；52%的縣農業農村局建有信息化管理和服務機構，58%以上的行政村實現網上黨務村務公開。表明農業農村信息化整體水平還不高，網絡“最后一公里”未徹底打通，同時也顯示了農業生產數字化發展的潛力巨大。

2.3 各自為政、“孤島”嚴重

近10年來，各級農業部門先后開發了農產品質量安全溯源、土地確權頒證、測土配方、高標準農田、農機購置補貼、農機監理、畜禽遺傳資源、智慧動檢、智慧植保、生產統計及價格監測等各型軟件系統，加上科研院所、大專院校、行業協會學會、IT企業和部分大中型種養企業研發應用的各類物聯軟件設備，就數字農業的本質——數據源而言，已形成較為龐大的基礎數據池。但由于缺乏頂層設計和參數標準等措施，缺失數據安全和數據共享的意識，形成了部門之間、單位之間、政企之間、企業之間各自為政的局面，致已有數據資源難以互聯互通和分級共享而成為“數據孤島”。

2.4 研發滯后、設備不濟

就目前而言，農業物聯網設備較為廣泛應用的有：種植業溫室大棚和大田滴(排、霧)灌、環境(光、溫、風、濕)監測、少量無人機施藥施肥等，養殖業圈舍空質監控、飼料電腦配方及自動投料、農機提排灌手機智能作業、農機GPS監測等個別環節。而在種植業、養殖業、動植物保健業、農(牧)機業各領域全過程各環節使用智能協同作業和數據自動收集與分析的物聯設施設備在全國也不多見。這與農業科研院所、涉農大專院校、各型IT企業協同研發物聯感應設備較為滯后相關，滿足不了智慧農業或數字農業在農牧業各領域、全過程、多環節對簡便實用、一機多能、質優價廉的智能化設施設備的需要，成為阻礙數字農業發展的瓶頸之一。

2.5 投入不足、標準各異

與農業基礎設施、農機購置補貼、糧油畜禽種業發展、農田水利基本建設諸多項目資金相比，數字農業投入資金的比例甚小，部分省區每年財政預算農業信息化資金2000～5000萬元已是對數字農業發展的重視之舉。同時，同屬農業系統的不同部門、單位和IT企業雖然信息化建設方向趨同，但由于缺乏頂層設計，參數標準和建設目的存有差異，終致涉農數據分散獨立，難以匯集。

2.6 人才匱乏、運維困難

農業信息新技術的智能化應用，貫穿于種養業生產、經營、管理和服務領域的全過程，需要較強的信息專業知識和技能。但既有農業知識又具備相應信息知識的跨界型復合人才奇缺，基層農業農村部門和種養企業復合人才匱乏尤顯突出，一些已建物聯網的種養企業因無人會用，致智能設備難以運營維護，未能實現“節本增效”。

3 數字農業在四大領域應用的方向

農業智能設備的研發應用既是推動農業生產方式轉型升級的關鍵，更是傳統農業引入水利、機械、化學、育種、生物等先進技術后的又一次技術革命。數字農業之目的，是通過信息新技術對農業產業“全領域、全產鏈、全過程”各類數據源的在線化收集，應用云計算、尤其是指日可待的量子計算機對集聚的海量數據進行數字化儲存、甄別、抓取，以及智能化計算與圖表顯示，最終實現“數據分析、數據決策、數據說話”，促進農業經濟健康穩定的可持續發展。農業生產、經營、管理和服務四大領域的各類型數據，既相對獨立又相互關聯。就目前而言，數字農業主要是以農業生產領域應用為重點。

3.1 生產領域

“信息技術+智能裝備”是數字農業建設的基本特征。該領域的數據收集主要通過物聯傳感設備(紅外掃描儀、3S遙感系統、AI生物識別儀、環境感應儀、高光譜儀等)，將生產環境、種養對象及產前、產中和產后全過程各類定制化的數據自動匯集。例如，大田作物天空地一體化智能感知裝備、畜禽養殖飼喂全過程的智能感知裝備、動植物病蟲害掃描識別的智能診斷裝備、種養全過程投入品(飼料及添加劑、肥料及促長劑、農藥和獸藥、蜂藥及蠶藥)溯源的智能表達裝備、農牧機械及無人機運行全過程數據的智能收集裝備等，并通過網絡傳輸到系統平臺，供數字化模型匯集計算、抓取和圖表顯示。

3.2 經營領域

該領域包括農畜產品加工、冷鏈物流、銷售等環節所涉及的產品種類、數量、價格及質量追蹤等各類定制化數據的多途徑匯集，并通過網絡傳輸到軟件系統平臺。近年大力推行的農業電商和“信息進村入戶”，即是該領域涉及到的農產品銷售和為農服務類數據來源之一。

3.3 服務領域

該領域數據包括送達與匯集兩方面。一是將各類應公開的政策、政務、科技和市場信息，以及網絡通訊、金融銀行、人財保險、社保醫保、交通訂票、醫療掛號、水電繳費、電商快遞等10余類便民服務的應用功能，通過網站、手機及APP、觸摸屏等途徑供“三農”業主查詢等服務；二是該領域所涉及的相關數據亦通過網絡傳輸到系統平臺。

3.4 管理領域

農業管理既包括農業政務管理，也涵蓋農業生產、經營和服務的綜合管理。數字農業在農業管理領域的應用也包括兩方面。一是各級政府部門通過自下而上的農業農村各類數據匯集，應用大數據/云計算技術予以數據歸類、甄別、抓取、計算，以授權方式供不同層級的管理者進行數據調用、運算及智能化圖表分析，并作為各級政府決策的重要依據，提高農業經濟的管理效能。二是種養實體(園區、專合社等新型經營主體)對生產經營及服務過程、以及內部規范化管理過程的數據予以在線化匯集，協議式上傳政府主管部門和內部智能化應用。

4 發展數字農業的基本對策

數字農業建設與其它農業項目建設的最大不同之處，在于具有全領域、跨行業、全過程、多環節、關聯高、技術強、投入大、見效慢等特點，在省內外暫未有成套經驗可借鑒，但一旦成功又極具震撼力，示范帶動作用巨大。發展數字農業涉及到觀念思路以及政策資金、技術路徑等方面的綜合措施，應從5個方面作為抓手。

4.1 厘清思路，加快頂層設計，統分建設數據系統

數字農業建設應在農業大數據頂層設計的總體框架下進行，適時組建四川省農業農村大數據中心。全省農業大數據平臺建設的路徑有二：一是在廣泛深入細致調研基礎上，由省級統一開發農業大數據專用軟件系統，市縣鄉村自配與通用軟件相匹配的硬件系統。筆者傾向此方法，既可統一標準、統一軟件升級維護，又可節約大量軟件開發資金、避免重復建設。二是各級農業農村部門在頂層設計框架下自建農業大數據軟硬件系統，按照統一的參數接口標準自下而上鏈接貫通。逐步形成省市縣鄉村五級脈絡清晰、管理有序、安全可控和分級共享的農業農村大數據網格化管理格局。各級農業農村部門一要以工業的理念、按照全省頂層設計的思路和框架，分級分步開展農業大數據平臺建設。二要充分意識到農業大數據、數字農業等農業信息化建設是一項系統工程，既不可急功近利也不能以點概全，務必結合實際、抓其重點，以政務數據系統建設為主線，先易后難、分步實施、逐步到位。三要注意農業大數據、數字農業系統平臺設計應具有前瞻性和可擴展性。

4.1.1 省級層面 省級農業農村部門應盡快啟動全省農業農村大數據頂層設計，加快編制“四川省農業農村大數據系統平臺建設可行性研究”和“四川省現代農業示范(產業)園區數字農業建設技術規范”進程，盡快編制《四川省數字農業中長期發展規劃》，為市縣兩級農業農村部門開展農業大數據平臺和種養企業數字農業建設提供具有統領性的總體規劃和指導性的實施意見。在此基礎上，啟動省級農業農村大數據系統平臺建設，平臺軟件系統應對上鏈接省政府“政務云”和農業農村部“農業云”，分別通過省部級“云平臺”供所屬部門分權分級共享；對下延伸或鏈接市級農業農村大數據系統，并通過市級平臺系統下延至縣級平臺。

4.1.2 市級層面 市級農業農村部門應在全省頂層設計的總體框架下，重點建設向上鏈接省廳、向下鏈接縣局、橫向鏈接市政府“政務云”供同級部門分權分級共享的市級農業農村大數據系統平臺。

4.1.3 縣級層面 縣級農業農村部門大數據平臺，是省市級農業大數據平臺最基礎、最重要的數據源匯集系統平臺。一方面要在總體框架下重點建設向上對接市局、向下延伸至鄉鎮、橫向鏈接縣政府“政務云”的縣級農業農村大數據系統平臺，另一方面要充分考慮生產、經營、管理和服務四大領域數據的網格化匯集方式，將縣級平臺的軟件系統延伸到有網絡傳輸條件的鄉鎮政府及村委會。鑒于網絡“最后一公里”、資金投入、技術力量等原因，村級組織尚難全面實現數據匯集智能化，縣級平臺可先行直鏈示范園區和種養實體的數字農業管理系統。成熟一個鏈接一個，逐步實現自下而上的網格化數據匯集體系。

4.1.4 園區層面 不論是現代農業示范園區(產業園區)、還是種養大中型實體和種養散戶，其落腳點都在自然村所在社區組，都是農業農村各類數據來源的基本單位。現代農業示范園區(產業園區)已具備數字農業建設基本條件，可先行試點示范。示范(產業)園區數字農業建設宜采用電子設備、物聯設備、集成企業聯合體方式參標，并充分考慮建成后的培訓、維護的便捷性。

4.2 明晰權限，高度重視政務數據的保密與共享

農業農村大數據按農業領域可分為生產、經營、管理和服務四大領域的各類型數據，按數據性質可分為涉密涉穩數據和可公開共享的各類型數據。相對而言，政務管理領域涉及保密和敏感的數據居多、生產領域次之或部分涉及，而加工、流通、經營和服務領域的絕大部分數據應當主動公開，及時供社會查詢共享。

4.2.1 牢固樹立“網絡安全就是國家安全”的意識 各級農業農村部門在農業大數據系統平臺和數字農業建設過程中，務必按照《中華人民共和國政府信息公開條例》和《黨政部門云計算服務網絡安全管理意見》等法律法規文件，嚴格區分保密敏感數據與公開共享數據的界限，既不能觸碰法律法規也不能因噎廢食；在與IT企業、物聯網企業簽訂建設協議時，務必將數據安全以及源代碼參數、接口標準等所有權和共享等內容列入合同文本。參與區域及縣域農業單品種或全領域數字農業平臺建設的IT物聯企業，不得以任何理由拒絕縣級農業農村部門對接系統平臺、數據傳送共享的要求。

4.2.2 處理好兩個關系 一是要處理好“政務數據安全”與“政府購買服務”之間的關系。原則上政務數據、涉及農業生產過程土壤監測和種養業投入品等生產資料中質量安全的數據均歸屬農業農村部門，而農業經營和服務兩大領域的數據平臺，可按“政府購買服務”的方式由社會資本搭建，并得到農業部門授權后方可共享。二是處理好各類已建平臺與農業大數據系統平臺之間的關系。農業部門和單位已建的各域各類各型的政務及業務數據系統，是各級農業農村部門大數據系統的重要組成部分，應將其鏈接融入本級大數據平臺系統，并分權限、等級、層級查詢共享。各類數據匯集宜以專用網絡通道傳輸為主。

4.3 強化研發，促進“產、學、研、用” 協同創新

各類涉農科研院所、大專院校和推廣單位與IT企業、物聯網企業應深度融合，聯合向發改、經信、科技等部門申報包括AI生物識別、高光譜等在內的農業物聯網感應設施設備研發與應用課題，有關部門也應加大支持力度，促進 “產、學、研、用” 多學科多領域聯研，共助數字農業發展。

4.4 整合農業農村項目資金，助推數字農業發展

目前國內投入主要有4種模式或途徑：一是PPP模式，以國家項目為主體，重點投入省部級大數據系統平臺、參數標準研發與應用；二是社會資本投入模式，以IT業為種養企業建物聯網、為政府部門建設單品種或縣域農業大數據為重點，并獲得基礎數據回報；三是政府以獎代補(先建后補)模式，即種養企業自建為主、政府適當補貼為輔；四是政府項目試點模式，以此示范帶動各地數字農業發展。各級農業農村部門要爭取同級財政、發改和經信部門的支持，積極整合調整一批涉農資金投入到以農業大數據、數字農業為重點的農業信息化建設；除涉及“三農”的價格補貼、義務教育、危房改造等直補資金以外，對用于生產示范推廣及業務管理的項目，包括農業(畜牧業)示范園(產業園)、高標準農田、土地確權頒證、土壤污染防治、農業資源及生態、農機購置補貼、動物防疫、種業(種植及畜牧種源保護利用)發展、農田水利灌溉(水肥一體化)、畜禽糞便資源化利用、農業新技術推廣與服務等資金安排，均應增設數字農業建設的內容；對應用物聯網的規模種養企業給予“以獎代補”“先建后補”等方式的資金支持；對主動聯合IT業研發物聯感應設備的科研院所，經信、財政、發改及科技等部門應優先安排課題研發資金；農業技術推廣單位也應篩選成熟配套的物聯設備納入本產業技推應用范圍。形成各部門在政策、資金、技術上共同以信息新技術助力我省農業現代化發展的新局面。

4.5 加大培訓，造就跨界復合型人才隊伍

信息時代背景下數字農業發展的關鍵在人，信息技術與農業技能的跨界人才培養已迫在眉睫。各級農業人事、科教等部門應率先對農業系統的業務管理、涉農科研院所和農技推廣單位人員強化“互聯網+農業”知識的培養，同時在現代農業示范(產業)園區、大中型種養企業、專業合作社的專業技能和知識更新培訓中，有意識、有目的地增加農業信息化新知識和新技能應用的專項課程，使信息化新技術新設備能用會用，發揮物聯網感應設備快捷、精準、智能的作用。