馬鞍山市數字農業發展現狀與對策建議

劉 怡

（馬鞍山市農業農村局，安徽馬鞍山 243000）

數字農業是指以現代信息網絡為重要載體，依托現代化通信技術與設備，對農業生產、管理和運營等進行數字化的設計，達到可視化表現與智能化控制的要求，使得農業資源得到科學利用、合理優化，最終實現降低農業生產成本的目的[1]。數字農業將信息技術與農業各個環節有效融合，對作物生長、發育、病蟲害、水肥狀況以及環境進行定期信息獲取，充分合理利用農業資源，有利于倒逼農業生產標準化、實現農業生產精準化、促進農業生產規模化[2]，對實現傳統農業現代化轉型升級具有重要意義。本文通過查閱資料、實地走訪等，對安徽馬鞍山市各縣區現代農業高新技術的應用情況進行梳理和總結，分析其存在的問題，并提出針對性對策建議。

1 數字農業發展現狀和成效

馬鞍山市傳統農業基礎較好，各縣區立足自身區位優勢、資源稟賦和產業基礎，各自發展特色高效農業并延伸產業鏈條，形成了以含山大米、和縣蔬菜、當涂水產等為特色的優勢產業。

近年來，馬鞍山市逐步加大財政投資和政策扶持力度，本著“應用主導、重點突出、逐步推進”的原則，以智慧農業為切入點，落實省委、市委關于“兩強一增”行動計劃部署，加快數字農業建設。以鄉村振興數字化改革為重點，承擔安徽省“5+8”試點中的生豬、蔬菜2 個農業產業互聯網建設。以建設數字農業工廠、擴大數字農業農村場景應用范圍為抓手，推進農業農村數字化，初步構建馬鞍山市數字農業的技術框架，助力鄉村全面振興和農業農村現代化，在種植業、畜牧業、漁業、種苗繁育等方面的數字化轉型發展取得了一定成效。

1.1 種植業數字化技術應用

馬鞍山市含山縣規劃數字農業工廠建設，以物聯網、智能裝備、智能終端等先進技術為依托，打造“數字化+智能化”的數字農業工廠。農業生產前，要對產前田塊信息和土壤環境信息進行維護，將應用北斗技術的傳感器加裝在作業農機上，實現農機作業精準化、數據化，以便于分析上年市場行情，結合種植品種，進行產前決策，制定生產計劃。農業生產中，按照制定的生產計劃進行生產操作。應用物聯網技術，在田間安裝氣象、墑情傳感器以及視頻設備，實時監控田間生產各數據，并準確記錄種植時間、施肥、灌溉和采收等信息，實現對大田水稻的苗情、墑情、病蟲情和災情實時監測，在農機上安裝智能農機作業監測傳感器，并配置無人機進行飛防植保作業，對農事活動進行精準化控制和數據采集。農業生產后，準確記錄農產品的出入庫信息，加工過程中，建立中央指控室和視頻監控系統，實現農產品加工可視化，監測生產線的各節點運行及產生故障情況。銷售過程中，配送信息通過系統登記，消費者可通過移動設備掃描溯源碼查看產品相關信息，建成從產前、產中到產后整條生產流程信息的管理，預計每hm2增收1 000元以上。

馬鞍山市各縣區有條件的農業企業和家庭農場都在積極探索數字化應用，主要是探索作物生長過程精準數字化、農作物病蟲害監測數字化、機械數字化和監控系統數字化，節本增效作用顯著，預計每hm2增收1 000～2 000元。

1.2 畜牧業數字化技術應用

馬鞍山市積極推進生豬產業互聯網建設。近2年組織實施了和縣畜禽養殖數字農業建設試點項目，項目建成豬舍自動化精準環境控制系統、種豬數字化精準飼喂管理系統、種豬疫病監測預警系統、豬繁殖育種數字化管理系統和物聯網中央平臺，基本做到了智能環境監控、精準飼喂、生產管理數字化和育種過程數字化全覆蓋，初步實現了生豬養殖智能化。項目整體技術經多次優化系統后，在相同飼養規模下，可省人力20%以上，提高飼料利用率10%～15%，產品質量合格率100%。

1.3 漁業數字化技術應用

馬鞍山市開展農業物聯網提升工程，選擇了2 家數字化應用基礎好、主體積極性高的水產養殖基地，推動水產養殖基地數字農業改造。承建主體建成了集水質參數采集點、視頻監控點和視頻監控中心等組成的物聯監控網。其具有完善的硬件設備信息采集點、相關自動控制和遠程控制系統，信息采集為水溫、溶解氧和pH等水產養殖關鍵環節信息采集，數據準確、反饋及時，極大地提高了養殖效率。控制系統根據溶解氧等水質數據來控制增氧泵的開啟、關閉等功能；視頻監控系統可實時在線展示養殖基地視頻數據并接入物聯網平臺。承建主體實現“無人值守”的物聯應用，養殖戶通過手機終端隨時隨地查詢塘區的溶氧量、溫度和水質等情況，在運用水產養殖物聯網健康控制系統的區域，具有數據實時自動采集、無線傳輸、智能處理和預警預報功能，實現對水產養殖池水質的自動調節，有效改善蝦蟹生長環境，提高蝦蟹產量和品質，減少對周邊水體環境的污染，蝦苗存活率提升10%～15%，蝦蟹的單體個頭也比歷史數據有所提升，每hm2增收有望突破15 000元。

1.4 種苗繁育數字化技術應用

馬鞍山市積極推進蔬菜產業互聯網建設。近年來，組織實施和縣數字農業試點縣建設項目，建成了縣級重要領域數據資源（農業資源數據中心建設工程）、縣級農產品“三化”綜合管理平臺，主要包括縣級農產品追溯云平臺、基地管理子系統和農保姆平臺等。同時，依托企業進行數字田園建造，主要建設作物環境信息采集系統、育苗智能控制系統、溫室生產環境智能調控系統和設施環境水肥藥綜合管理系統等，實現了較高的數字化水平。一是工廠化數字化育苗技術。采用高精度數字模擬專用環境、作物生理以及長勢等，精確感知作物生長環境、生理以及作物健康、果實品質等綜合信息。二是設施溫室環境綜合監測控制技術。基于高通量表型獲取設備和環境傳感器監測的生長指標、營養指標和水分指標，定量評價蔬菜農藝參數，診斷蔬菜的水肥豐缺狀況和生長發育狀況。三是數字化精準高效環保設施蔬菜技術。實現設施環境水肥藥綜合管理、園區廢棄物資源化處理系統和溫室生產環境智能調控。通過數字農業建設，育苗產量由1 005 萬株/hm2增加到1 650 萬株/hm2，利潤率提高了10%。通過科技賦能，蔬菜產量增加15%，蔬菜生產總成本降低12%，商品化處理與貯藏保鮮減少損耗30%。

除了上述農業生產過程的數字化改造，馬鞍山市積極探索和推進農機機械數字化、農產品溯源、農藥包裝廢棄物回收數字化、農業綜合平臺開發利用和村務管理數字化等。

2 數字農業發展存在的主要問題

在農作物生產方面，數字化生產方式的點狀應用已經非常普遍，范圍也相對廣泛，但是利用數字化的手段推動馬鞍山市數字農業的整體發展依舊面臨著較大的困難。

2.1 農業物聯網存在技術瓶頸

馬鞍山市各縣區農村信息基礎設施建設與農業農村現代化尚有一定差距，城鄉數字鴻溝依然存在，物聯網等新型基礎設施建設范圍局限。同時，由于農業專業的傳感器缺乏，傳統的傳感器無法監測土壤肥力情況、有機質含量或作物的生態生理指標等重要指標，然而這些數據對整個農業生產管理具有重要的決策意義。根據安徽省組織開展的2021 年農業農村信息化能力監測評價工作結果，馬鞍山市農業生產信息化水平為35.56%，在全省處于居中水平。其中，稻谷、小麥、油料等大宗作物農業產業化水平較高，種植信息化水平在40%左右；玉米、大豆、蔬菜（不含設施蔬菜）、水果和茶葉等零星種植模式信息化水平很低，信息化水平約2%。

2.2 農業大數據基礎薄弱

馬鞍山市農業農村管理部門掌握一定區域性、專業性的數據信息，但是由于部門協作和體制機制等原因，各類涉農主體的數據流動性不高，且部門間數據存在偏差，缺乏有效的平臺進行數據資源整合。馬鞍山市和縣聚合涉農基礎數據，建設了和縣智慧城市運營平臺，打造和縣數字鄉村大腦，依托衛星遙感、物聯網設備以及數字鄉村大腦的大數據基礎，構建和縣數字鄉村一張圖，全面反映和縣數字鄉村建設現狀，但是平臺數據資源整合度不高；基礎數據總量不大，數據覆蓋范圍集中在縣城和園區，并尚未大范圍向鎮村延伸覆蓋；數據以直觀呈現為主，缺少數據分析和管理建議等。

2.3 農業信息化人才匱乏

農業信息化是現代科學技術和農業產業相結合的產物，是高新技術應用于農業的重要發展方向。一是由于缺乏新時期的專業標準，高素質技能型管理人才缺乏；二是地方農業信息技術員農業信息化技能有待提升；三是部分農民小農意識較重，信息需求低，信息化觀念和意識不強。

3 對策建議

3.1 加強頂層設計，做好數字農業發展規劃

市級政府應該根據馬鞍山市農業發展的總體情況，制定符合本地的數字農業發展總體規劃、實施方案等，各縣區結合各自優勢產業，因地制宜制定各具特色的專項規劃和工作方案，同時配套扶持支持政策。市縣成立數字農業發展工作領導小組，打通部門信息壁壘，明確重點任務分工，系統推動數字農業發展。市縣一盤棋管理，打造市級數字農業大數據平臺框架，將涵蓋農業農村各環節、各要素、各領域的數據信息不斷充實完善并融入大數據平臺，有利于數據的收集整理、應用分析、維護與開發，將散落在政府各部門的涉農數據資源整合，實現“資源一片云，數據全覆蓋，管理全統一”[3]。大數據中心可匯聚社會資本參與，市場化運作，由專業的技術、運營、資本團隊負責平臺的運營維護，以“數據+市場+資產+保險”的運營模式整合涉農資源，盤活農業資產，提升農業生產水平。

3.2 鼓勵支持農業信息化設備創新和引進

與農業生產經營相關聯的信息是大數據在農業生產決策中有效利用的基本前提。加強農業大數據的基礎設計建設重點就在于解決農業大數據前端——數據獲取和傳輸。目前物聯網在農業生產中主要應用于農作物生產四情監測、設施農業和動植物養殖環境監測預警等初級階段，當前要重點推進農業物聯網基礎設施建設，并要鼓勵支持農業自動化設備的創新和引進。農業物聯網的技術發展方向是從探測數據向更深層次延伸，把作物的生長與環境的關系揭示得更為深刻，與物聯網在工業領域的應用不同，農業傳感器的研究需要考慮更復雜的情況，比如戶外作業不具備完善的電力運行環境、數據不能實行長期遠距離傳輸等問題，由于農業生產上的復雜性，物聯網設備需要提供個性化定制和服務，因此要不斷創新發展，滿足農業生產和數據分析、決策需求[4-5]。

3.3 打造數字農業示范區，推廣可復制模式

當前馬鞍山市已經開展的數字農業以試點應用為主[6]，在基礎設施條件較好、產業化程度較高的主體或區域進行生產、加工、銷售、服務等單一環節或兩三個環節的數字化應用試點，沒能充分發揮和凸顯數字農業對傳統農業生產的巨大效益。建議在充分摸底的前提下，選擇有意愿、有需求、有條件的農業優勢產業開展全鏈條數字化改造[7-9]，使數字技術在大田生產、產品加工、電商銷售、后續服務等環節達到普遍應用，實現生產智能化、經營網絡化、管理高效化、服務便捷化水平大幅提升，在一定面積的示范區開展建設，推進智能農機、遙感無人機、農業物聯設備與智慧農業系統的應用，并通過全套智慧農業解決方案，對農場的農藝、農事、農資、農機進行科學管理，積極發揮示范區引領示范作用[10]。

3.4 加強科研攻關，注重多元人才團隊建設

由于農業數據的多層次性、跨學科性和弱相關性等特點，在農業大數據的應用過程中更應該關注多元創新型人才團隊建設。建議政府加大科研資金支持，鼓勵支持科研院所、高校同有條件的農業企業建立科研團隊，聚焦數字農業前沿領域、關鍵技術，實施智慧農業項目和重點研發計劃，支持重點農機裝備制造企業提高自主研制能力，與科研院所合作開展高端智能農機裝備研發制造。同時，強化數字化人才培養，加強對青年農場主、新型職業農民、返鄉高校畢業生、大學生村官、退伍軍人等群體的數字技術培訓，培養一批懂生產、會應用的數字鄉村人才。