大數據在農產品質量安全治理應用中的機遇、挑戰及對策

王　冕

大數據在農產品質量安全治理應用中的機遇、挑戰及對策

王冕

（河南省唐河縣種子技術服務站河南南陽473400）

在農產品質量和安全管理中，大數據的運用還存在諸如技術水平比較落后、法律法規缺陷、信息共享水平低等障礙。為了提高農產品的標準化程度，保證農產品的質量和安全，需要利用大數據，促進建設農產品信息資源共享平臺。

大數據技術；農產品質量安全；大數據監管

本文所指是大數據技術是農產品生產、流通過程中可以為銷售提供準確信息和數據的技術。大數據技術成熟后，將對促進農產品質量和安全管理起著重要作用。長期以來，我國農產品質量和安全難以管理，有效保障農產品質量和安全的方法是我國必須應對的重大課題。

1 大數據的基本內涵

近年來，隨著信息技術的快速發展，文本、圖像、音頻、影像等數據信息量快速增加。到2020年，世界總數據為40 ZB。據統計，谷歌的搜索引擎每2 位用戶使用次數達200 萬以上，推特每天發出3.4 億的推特量，可以說已經進入了大數據時代。

目前大數據研究處于幼年時期，對大數據并沒有統一定義，大數據指使用通用軟件工具獲取、管理和處理數據需要很長時間的數據集。需要決策能力、洞察力、發現能力和課程優化能力的新處理模式，大規模、高增長率、多種信息資產、大數據與數據集相關，數據比例超過傳統數據庫管理軟件的獲取、保管、管理和分析能力。

2 大數據在農產品質量安全治理應用中的機遇

2.1 大數據為農產品質量安全治理提供有力支撐

近年來，由于對農業產品的監督和管理，我國農產品質量和安全性得到了很大發展，對人們生活產生了巨大影響。大數據時代的到來給農產品的發展帶來了福音，可以通過無線頻率識別技術、GPS、傳感器技術來對農產品鏈進行實時監控與檢測，通過大數據的分析能力，為農產品及其加工技術提供了迅速準確的信息，保證了農產品的質量和安全，確保可以追蹤農產品的質量。

2.2 大數據為消除農產品監管負外部性提供保障

外部性被稱為超速效果、外部影響或外部效果，是指雖然支付了費用，但沒有獲得相應的收益。外部性分為正外部性和負外部性。農產品分多個部分，分長周期和廣范圍，導致農產品質量和安全主要責任不明確、質量和安全管理困難，其主要原因是為了降低成本使用不良農產品，創造巨大利益，而不必承擔風險，這種傾向一定會導致市場的失敗。質量不好的農產品市場一般消費者數量也會有所下降，過去監督部門采取了主觀的、監督個人農產品質量和安全性的突擊檢查和事后檢查手段，以保證農產品質量[1]。監管部門與生產安全部門要分開管理，各司其職，利用大數據程序來中斷非法商人的幻想，有效保證農產品的質量和安全。

3 大數據在農產品質量安全治理應用中的挑戰

隨著中國市場化和城鎮化的發展，農產品的流通、流通、銷售鏈不斷向外擴展，農產品質量問題會導致公安事件的發生，影響范圍非常廣。研究結果表明食品和醫藥品的安全性事件直接影響消費者的信賴程度，嚴重打擊了整個產業鏈，引起了許多經濟問題。農產品的質量和安全問題不僅損害了人們的生活和健康，還造成了許多社會問題，目前中國農產品質量和安全管理比較困難，面臨著矛盾的標準、相反的技術水平、缺乏法律、信息共享率低等諸多問題。

3.1 標準不統一

有關部門和機構在監督農產品質量和安全時，應實施統一標準，但中國農產品風險評估體系尚未形成，各部分風險因素及其程度不明確，不同地區情況有所不同。由于調查困難，不可能建立統一標準。在大數據時代，生產、流通、銷售等相關農產品數據沒有特定參數標準，數據整合很容易引起相關利益相關者間的沖突，達成協議。由于缺乏農產品質量標準，難以接受數據的結果，難以監督農產品質量和安全性，數據利用率大幅下降，并且由于農產品的不當運營，質量和安全存在很多問題，非農產品產業門檻低，員工素質水平不一。

3.2 技術水平落后

網絡技術、無線頻率識別技術、GPS技術、光纖技術、代碼技術等多個領域應用的農產品質量和安全管理，以及生產的大量數據、農產品質量和安全管理依賴于數據分析和開發技術水平，即數據分析挖掘技術是中國農產品質量和安全管理新情況的關鍵。從數據噪音中獲得大量有效數據對人類來說非常困難，中國是西方發達云計算技術國家，數據過濾器技術和流程處理技術落后，專業人才的不足導致農產品質量不高和安全監管數據的收集失敗。目前我國數據管理技術還處于初級階段，數據管理能力較差，政府的數據信息共享建設在一定程度上依賴于數據管理技術，而目前政府數據管理部門主要負責是硬件軟件技術的升級、數據管理程序的創新、數據管理標準的制定，有必要推進大數據信息平臺建設，加強數據保護技術創新。

4 大數據在農產品質量安全治理應用中的對策

農產品質量和安全性直接關系國民的健康和生活安全，國民經濟、國民生活、社會和諧、穩定性與健康的經濟發展有關。為了有效確保農產品的質量和安全，需要制定和改善農產品的質量和安全性管理相關法律，提高農業標準化程度、大數據技術水平及農產品信息資源共享平臺的推進建設。

4.1 提供農業標準化程度

改善農業標準化是將科技轉化為生產性，同時促進農產品產業化和品牌化的保證。2014年1月，農業性為了加強農產品的質量和安全性，將農業性對農產品質量和安全性的意見提出了發展的目標，利用3～5年的時間，對農產品的質量和安全性進行了標準化的執法監督，在整個周期內實施，在特殊處理業務上取得了顯著結果。在大數據時代，為了保證農產品的質量和安全標準，必須進行生產、流通、銷售，在整個鏈上確立農產品標準，將標準化的生產和標準化法作為農業數據參數進行監督[2]。

4.2 提升大數據技術水平

現如今，海量的農業數據蜂擁而至，如何將這些數據的價值極大化是我國目前農業研究的主要課題。挖掘農產品大數據，提高分析技術，中國不僅要引進西方的大數據挖掘技術，還要獨立開發新技術，突破云計算技術，努力清除數據過濾技術和流程處理技術。在大規模數據時代，傳統數據處理技術很難進行大規模數據操作，因此產生了云計算技術，以谷歌淘寶計算技術為模型，云計算技術使用數據庫進行虛擬云計算通過平臺引導移動電話客戶端和計算機客戶端的數據，大大擴大了數據存儲空間，大大提高了數據處理能力，提高了數據集。谷歌和淘寶的云計算中，通過計算技術處理大量數據，防止系統受阻，淘寶開發了數據魔術立方體，使數據視覺化透明，政府機關通過谷歌和淘寶的大數據經驗，與大學研究機構和商業設施合作，正在積極學習加強大規模數據技術的研究開發和創新能力，以建設農產品產業數據平臺。

5 小結

農產品的質量和安全監督是一個復雜的系統項目，基于現代網絡信息技術，查詢所有相關信息材料，實現追溯可能性和質量追溯性，必須建立農產品質量和安全性的“互聯網+”監管和控制的新模式。促進農產品的安全消費很重要，通過調整和提高所有主體，就能落實農產品質量的監管。

[1]中國農業科學院辦公室.中國農業科學院年鑒2013[M].北京:中國農業科學技術出版社,2018.

[2]唐丹,何治,曾光榮,等.“互聯網+”視角下的農產品質量安全監管模式研究[J].農產品質量與安全,2019(5):6-10.

Opportunities, Challenges and Countermeasures of Big Data in the Application of Agricultural Product Quality and Safety Management

Wang Mian

(Seed Technology Service Station of Tanghe County, Henan Province, Nanyang, Henan 473400)

In the quality and safety management of agricultural products, there are still obstacles in the application of big data, such as relatively backward technical level, defects in laws and regulations, and low level of information sharing. In order to improve the standardization of agricultural products and ensure the quality and safety of agricultural products, it is necessary to use big data to promote the construction of agricultural information resource sharing platform.

big data technology；Quality and safety of agricultural products；Big data regulation

10.3969/j.issn.2095-1205.2020.12.15

D63-39

A

2095-1205(2020)12-30-02

王冕（1979- ），男，回族，本科，農藝師，研究方向：種子技術服務及農產品質量安全檢測。