陳玉林 唐靜

關(guān)鍵詞：設(shè)施農(nóng)業(yè);全產(chǎn)業(yè)鏈;大數(shù)據(jù);建議

1 昆山高新區(qū)設(shè)施農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀

我國設(shè)施農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)的建立和應(yīng)用在近30年取得了巨大的成就，極大地推動了我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展。昆山市自2017年成立農(nóng)業(yè)信息中心以來，不斷加快農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管、農(nóng)業(yè)地理信息等領(lǐng)域成效明顯。重點建成了昆山智慧農(nóng)業(yè)農(nóng)村管理系統(tǒng)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全管理系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村地理資源“一張圖”等一系列服務(wù)型信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了共性數(shù)據(jù)和個性數(shù)據(jù)的共享互通、農(nóng)業(yè)農(nóng)村服務(wù)快速高效、農(nóng)業(yè)地理資源及農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源科學(xué)利用、農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營智能管理。

1.1 設(shè)施農(nóng)業(yè)信息化管理方式還需提升

我國農(nóng)業(yè)信息技術(shù)已成功建起了一批農(nóng)業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫和各類應(yīng)用系統(tǒng)。近年來，昆山緊緊圍繞“數(shù)字化、智能化、云計算”總體建設(shè)要求，以重大項目實施為契機，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)步伐，在農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)方面做了大量工作，多領(lǐng)域取得了工作成效?？傮w來說，在設(shè)施農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)管理應(yīng)用方面還在初級階段。主要要實現(xiàn)生產(chǎn)者、經(jīng)營者和管理者精準(zhǔn)服務(wù)，實現(xiàn)農(nóng)民科學(xué)種田、科學(xué)經(jīng)營。還需要通過新手段對農(nóng)作物的選種、灌溉和施肥等不同管理環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，以大數(shù)據(jù)大計算輔助農(nóng)民科學(xué)調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu);需要對農(nóng)作物病蟲害、產(chǎn)量豐欠、市場行情等進行預(yù)測預(yù)報，降低生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險;需要對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、運輸、初加工、配送等環(huán)節(jié)實現(xiàn)智能化、輕省化，提升生產(chǎn)經(jīng)營效益[1]。

1.2 生產(chǎn)經(jīng)營主體信息化技術(shù)的應(yīng)用不高

信息化技術(shù)應(yīng)用于設(shè)施農(nóng)業(yè)已較為成熟，昆山市主要蔬菜、漁業(yè)、稻米基地信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用率逐年提升，收集和匯總出了多種作物的生長及環(huán)境參數(shù)指標(biāo)。由于大量系統(tǒng)采集的暫存數(shù)據(jù)未能及時有效處理，達(dá)到對實際生產(chǎn)形成指導(dǎo)還有一定的差距?，F(xiàn)有信息化管理系統(tǒng)平臺中，系統(tǒng)管理主要體現(xiàn)在形式管理或面上供桌。比如環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)能完成各參數(shù)的完整采集和實時監(jiān)測，而對數(shù)據(jù)進行整理、分析，形成理論化數(shù)據(jù)再次應(yīng)用指導(dǎo)生產(chǎn)還欠缺，還需要進一步擴展該項目功能。大部分功能均是靠經(jīng)驗、人工手動操作實現(xiàn)，系統(tǒng)故障時有發(fā)生，穩(wěn)定性不強。操作系統(tǒng)且對生產(chǎn)人員以及適用對象的計算機水平要求較高，造成信息化技術(shù)更多用于生產(chǎn)示范。如何從信息化管理向信息化應(yīng)用轉(zhuǎn)變成為未來幾年設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要突破瓶頸。

1.3 設(shè)施農(nóng)業(yè)的專家模型有待加快建立

建立產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、實施全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)連通，構(gòu)建農(nóng)業(yè)專家模型是實現(xiàn)行業(yè)管理智能化、生產(chǎn)管理精準(zhǔn)化、產(chǎn)品銷售定制化的重要基礎(chǔ)，是實施“機器換人”，解決“誰來種田”、延長產(chǎn)業(yè)鏈的重要方法。采用信息手段實現(xiàn)設(shè)施農(nóng)業(yè)的智能監(jiān)測、遠(yuǎn)程控制和智能化管理是發(fā)展趨勢。目前我市還處于信息平臺應(yīng)用的初級階段，各類平臺應(yīng)用和生產(chǎn)者需求還存在差距，當(dāng)前利用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)成果形成經(jīng)驗進行智能化管理的局限還比較明顯[2]。設(shè)施管理系統(tǒng)也缺少針對性操控策略，缺少行業(yè)專家專業(yè)性決策支持。如何通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，來輔助農(nóng)業(yè)管理者編制農(nóng)業(yè)規(guī)劃和生產(chǎn)計劃，實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營效益的最大化是重點研究方向。尤其需要對生產(chǎn)面積大、生產(chǎn)規(guī)律性較強的作物品種有針對性地建立肥水、光照、濕度、病蟲害和成熟度等生長模型。

2 國內(nèi)外設(shè)施農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用情況及經(jīng)驗總結(jié)

2.1 國外設(shè)施農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展情況

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，美國、荷蘭、以色列等國外農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國家起步較早，在設(shè)施農(nóng)業(yè)和大田生產(chǎn)方面均有一套成熟的全產(chǎn)業(yè)鏈管理模式，并因此建成行業(yè)的專家系統(tǒng)應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)。美國在20世紀(jì)70年代就開始利用大數(shù)據(jù)研究農(nóng)業(yè)專家決策系統(tǒng)，最初用于農(nóng)作物的病蟲害診斷。1986年美國農(nóng)業(yè)部和全美棉花委員會研制出的棉花專家系統(tǒng)，給美國的棉花生產(chǎn)帶來了巨大的經(jīng)濟效益。1996年以色列開發(fā)了用于花卉管理的專家系統(tǒng)。之后，日本、荷蘭和以色列均開發(fā)了番茄、辣椒等作物栽培肥水管理專家系統(tǒng)、病蟲害診斷專家系統(tǒng)等專家咨詢系統(tǒng)。尤其在機械化和自動化方面已熟化應(yīng)用，以大數(shù)據(jù)為支撐的系統(tǒng)，可有效調(diào)節(jié)設(shè)施內(nèi)溫、光、水、氣、肥等環(huán)境因素，為作物提供最佳環(huán)境。迄今為止，全世界已經(jīng)建立了近百個大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，并被應(yīng)用到生產(chǎn)實踐中。如美國精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)進行決策，通過數(shù)據(jù)的感知、傳輸和處理，分析各類農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)律，促進資源的高效利用、降低農(nóng)業(yè)損耗、提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟收入;并且通過第三方數(shù)據(jù)共享，以眾包的方式進入社會生產(chǎn)，形成覆蓋范圍更廣、實用性更強的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，并在此基礎(chǔ)上，將各類農(nóng)業(yè)資源、生態(tài)環(huán)境、生產(chǎn)管理及市場信息等數(shù)據(jù)進行整合，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)更為高級的管理功能[3]。

2.2 國內(nèi)設(shè)施農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展情況

我國關(guān)于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建立和應(yīng)用方面的研究起步較晚但發(fā)展較快，20世紀(jì)90年代，中國對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)已見成效，在水稻、小麥、棉花、玉米、水產(chǎn)等領(lǐng)域都有運用，也加速了農(nóng)業(yè)向更精準(zhǔn)、更智能方向發(fā)展。設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在近些年得到快速發(fā)展，應(yīng)用的領(lǐng)域和地區(qū)更加廣泛。國內(nèi)一些智慧農(nóng)場，通過引進或集成國外專家栽培管理系統(tǒng)，部分通過大數(shù)據(jù)收集、整理和分析，建立了適應(yīng)各地氣候、品種和產(chǎn)業(yè)的管理模式。如天津市農(nóng)科院針對設(shè)施蔬菜種植由傳統(tǒng)粗放向數(shù)字化智能種植方式轉(zhuǎn)變，構(gòu)建了天津市設(shè)施蔬菜物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)。系統(tǒng)由感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)存儲層和應(yīng)用層組成。對系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、專家系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進行合理設(shè)計，實現(xiàn)蔬菜設(shè)施種植過程中各個生育時期專業(yè)參數(shù)的自動分析和調(diào)控。同步建立了專家決策系統(tǒng)，并能在此基礎(chǔ)上二次開發(fā)，結(jié)合專家經(jīng)驗逐步豐富數(shù)據(jù)層，根據(jù)不同作物種類設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)，建立適用于不同品種的專家決策系統(tǒng)，使大數(shù)據(jù)運算在生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)揮更大的作用。此外，國內(nèi)的如北京中糧智慧農(nóng)場、長春農(nóng)博園、陜西銅川草莓星球等園區(qū)針對番茄、黃瓜、草莓、辣椒等品種建立了生長模型，以數(shù)據(jù)為指導(dǎo)進行精準(zhǔn)管理，都是成熟運用大數(shù)據(jù)進行管理的典型經(jīng)驗。

3 設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域全產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的建議

3.1 逐步完善智慧農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)平臺

推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)、資源有機整合，構(gòu)建全市農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化管理“一張網(wǎng)”，將數(shù)據(jù)通道基本打通。目前昆山市在設(shè)施農(nóng)業(yè)信息化監(jiān)管系統(tǒng)方面積累了大量的數(shù)據(jù)、但各類系統(tǒng)普遍存在不兼容、數(shù)據(jù)不完整、信息分散、管理脫節(jié)、應(yīng)用性不高等不可避免的現(xiàn)實問題，尤其在生產(chǎn)、加工和銷售等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合和利用也未能達(dá)成。通過研發(fā)平臺標(biāo)準(zhǔn)體系，統(tǒng)一規(guī)范全市各級、各類農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化平臺，推動數(shù)據(jù)共享、系統(tǒng)對接，打破數(shù)據(jù)孤島、系統(tǒng)孤島，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、資源共建共享。重點在應(yīng)用領(lǐng)域，解決設(shè)施生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)鏈接，滿足不同園藝作物、不同企業(yè)的運行需求，全市需要搭建一個通用的、基于大數(shù)據(jù)的、監(jiān)管一體的智能管理應(yīng)用平臺。系統(tǒng)開發(fā)人員可以利用這個平臺開發(fā)適合不同作物的生產(chǎn)管理系統(tǒng)和企業(yè)管理系統(tǒng)，面向產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的特點研究開發(fā)，滿足生產(chǎn)、倉儲、物流和銷售等領(lǐng)域使用，更有針對性、有效性和實用性。不僅可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，為更多產(chǎn)品、管理提供數(shù)字化管理經(jīng)驗，豐富專家決策層數(shù)據(jù)，而且能降低開發(fā)和運行成本，還能更好地支持二次開發(fā)與研究，提高管理效率。更為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植、經(jīng)營的跨越式發(fā)展提供了可能。

3.2 研討農(nóng)業(yè)專家決策系統(tǒng)的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)

農(nóng)業(yè)專家決策系統(tǒng)是具備大量農(nóng)業(yè)專門知識與經(jīng)驗的計算機系統(tǒng)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，依據(jù)專家體統(tǒng)的專業(yè)領(lǐng)域知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，模擬農(nóng)業(yè)專家就某項復(fù)雜農(nóng)業(yè)問題進行決策，是智慧農(nóng)業(yè)的重要組成部分[4]。隨著信息技術(shù)發(fā)展越來越迅速，應(yīng)用越來越廣泛，對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)采集也更豐富，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)也在不斷地改進優(yōu)化。同時，還將物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算等應(yīng)用于農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，來提升生產(chǎn)管理系統(tǒng)決策的準(zhǔn)確性、規(guī)范性和實用性。同步需要構(gòu)建農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)、樣本標(biāo)準(zhǔn)、采集方法、分析模型和發(fā)布指令等標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)。這種精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)，系統(tǒng)開發(fā)人員只需要將本領(lǐng)域和本系統(tǒng)的知識經(jīng)調(diào)試和研究后裝入系統(tǒng)，形成知識數(shù)據(jù)庫，使用者和操作者無需懂得計算機知識，甚至不需要懂專業(yè)生產(chǎn)，也能依托系統(tǒng)進行精準(zhǔn)管理。表現(xiàn)為控制系統(tǒng)在實時監(jiān)測溫度、濕度、光照度、肥水量、病蟲害發(fā)生等環(huán)境條件的同時，實時傳感數(shù)據(jù)并存儲，通過專家分析系統(tǒng)，對生產(chǎn)過程產(chǎn)生的問題進行定性診斷和定量分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對作物的科學(xué)決策，更利于作物產(chǎn)量和品質(zhì)的提升。

3.3 加大在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展方面的運用

以大數(shù)據(jù)為依托的智慧農(nóng)業(yè)不僅可以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)階段提供精準(zhǔn)控制和智能管理，而且通過設(shè)施農(nóng)業(yè)種植智能化管理系統(tǒng)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯系統(tǒng)和產(chǎn)供銷一體化實時銷售終端等大數(shù)據(jù)平臺，更實現(xiàn)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上的供應(yīng)規(guī)?；⑼度刖珳?zhǔn)化、生產(chǎn)機械化、管理信息化、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化和銷售可溯化。通過農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)管理實現(xiàn)對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈實現(xiàn)全面升級。農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展模式，貫通農(nóng)產(chǎn)品價值鏈各環(huán)節(jié)，形成有效組織管理以及“研、產(chǎn)、銷”一體化農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式，擊破了現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的痛點，減少農(nóng)業(yè)經(jīng)營風(fēng)險。以“物聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”監(jiān)測傳感系統(tǒng)獲得大量農(nóng)情、農(nóng)事、物流和銷售等數(shù)據(jù)，通過云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)信息進行分析，將有效數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)整合、時空分析并智能決策，及時發(fā)現(xiàn)問題并自主迅速解決，以最小投入獲得最大收益和最小環(huán)境危害。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)上，建議以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園、農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)為引領(lǐng)，加快研發(fā)一批“操作簡單、性能穩(wěn)定、維護方便”基于精準(zhǔn)管理的技術(shù)產(chǎn)品，推進設(shè)施農(nóng)業(yè)向低成本、低能耗、高產(chǎn)出方向發(fā)展。

3.4 做好重點農(nóng)業(yè)園區(qū)示范引領(lǐng)

根據(jù)農(nóng)業(yè)園區(qū)整體規(guī)劃，把農(nóng)業(yè)智能化建設(shè)納入整體規(guī)劃之中。優(yōu)化設(shè)計和功能架構(gòu)，將數(shù)據(jù)作為重要的基礎(chǔ)性資源，應(yīng)用服務(wù)逐步展開。依托智慧農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)平臺，加強數(shù)據(jù)采集和智能裝備控制，完善農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字“大腦”。比如，打通全市10個主要農(nóng)業(yè)園區(qū)運用信息化管理信息系統(tǒng)，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)遠(yuǎn)程監(jiān)控、環(huán)境實時監(jiān)控、餌料精準(zhǔn)投喂、病害監(jiān)測預(yù)警等數(shù)字技術(shù)裝備應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，通過大數(shù)據(jù)的支撐，高效運用信息傳遞技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能化管理和精準(zhǔn)生產(chǎn)，達(dá)到市場需求端信息和農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)端信息的及時反饋，促進實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈動態(tài)產(chǎn)銷良性循環(huán)。通過多渠道銷售網(wǎng)絡(luò)提升企業(yè)的品牌效應(yīng)，最大限度地提高產(chǎn)業(yè)鏈的整體價值和市場競爭力，促進各主體之間的協(xié)同發(fā)展，帶動各環(huán)節(jié)各主體走向全產(chǎn)業(yè)鏈新型農(nóng)業(yè)道路。

3.5 加強專業(yè)人才培訓(xùn)和儲備

農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要產(chǎn)業(yè)綜合全面發(fā)展。在生產(chǎn)技術(shù)、專家系統(tǒng)和設(shè)施設(shè)備不斷提升和完善的基礎(chǔ)上，對領(lǐng)域人才也提出了更高的要求?，F(xiàn)有農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)者缺乏掌握基于物聯(lián)網(wǎng)管理技術(shù)、農(nóng)業(yè)技術(shù)等復(fù)合應(yīng)用的專業(yè)人才。人才作為生產(chǎn)經(jīng)營主體發(fā)展的關(guān)鍵要素之一，必須緊跟時代要求和農(nóng)業(yè)發(fā)展步伐，努力改革創(chuàng)新、塑造新格局、促進新發(fā)展。一方面優(yōu)化人才隊伍結(jié)構(gòu)。根據(jù)產(chǎn)業(yè)分工做好人才專項培養(yǎng)。梳理人才知識層次、技術(shù)職稱、工作專長等，做到術(shù)業(yè)有專攻、經(jīng)驗?zāi)軅鞒?。另一方面加快人才引進培育力度。制定合理扶持政策，做好定向培育工作，讓更多優(yōu)秀人才能夠留在農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)揮作強、文化層次高、業(yè)務(wù)能力精、工作熱情高的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人才隊伍，打造一批適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的新型經(jīng)營主體。努力在設(shè)施農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)全產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用工作方面爭做示范、爭當(dāng)表率。

4 結(jié)論

綜上所述，研究與開發(fā)農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)，是實施農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理的重要組成，也是實施農(nóng)業(yè)智能化管理的重要基礎(chǔ)。實際生產(chǎn)應(yīng)用上要掌握農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和生產(chǎn)經(jīng)驗，形成理論數(shù)據(jù)支撐，綜合利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能、云計算等促進發(fā)揮產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的巨大潛力，為設(shè)施種植產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供科技支撐，從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟價值以及發(fā)展空間，也為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興提供助力。

參考文獻

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