智慧農機大數據平臺發展的問題及對策*

◎甄 鳴 濤高波

現代農業是農業發展的永恒主題，農業機械化是現代農業發展的先行因素。在現代農業快速發展階段，我國農用機械不精準、安全監督不到位、農機社會化服務發展滯緩等問題愈發凸顯。大數據時代，信息逐漸成為國家戰略性資源，信息技術被應用到農業生產中，通過結合智能化農機裝備，發揮大數據平臺的溝通協調功能，上述問題將會逐步解決，并可進一步提高農業生產水平，促進現代農業向智慧農業轉型升級。

一、農業機械化發展的階段特征

農業機械化實質是生產手段的技術革命，世界上大多數發達國家的農業現代化道路和技術路線選擇雖然不盡相同，但都先后經歷了農業機械化，進而實現了農業現代化。

1.農業機械化是現代農業發展的基本方向和主要途徑。農業機械化初級階段以機械動力為支撐，運用適用的農業機械裝備農業，改善農業生產經營條件，實現了對勞動力的替代，降低了農耕勞作強度，提高了勞動效率，實現了農業的生產技術水平和經濟效益、社會效益提升。農業機械化促進了傳統農業生產模式向現代農業生產模式轉變，但是傳統的農業機械過分依賴于人工操作，對于操作人員有著較高的技術要求，這在一定程度上制約了現代農業的發展速度，提高農業機械自動化水平能夠有效克服這一問題。

2.農機自動化是農機技術本土化、提升環境適應性的關鍵階段。農機自動化是農業機械化的發展階段，以電控技術為支撐，通過提高農業機械的作業性能，降低設備的操作難度，使農業勞作更加輕松便利、流程簡單，不僅減輕了人工的勞作量，實現作業標準化，增強了農機的適應性，還提高了生產中人機協同程度，從而進一步發揮了農業機械提升勞動效率的作用。但小農戶獲取農機社會化服務的困難在一定程度上影響了現代農業發展，為進一步滿足農業生產和農機服務市場需求，需要提高農業機械智能化、網絡化水平來克服這一問題。

3.農機智慧化是當前我國農業機械化水平提升的重點任務和高階目標。農機智慧化是農業機械化的高級階段，以信息技術為支撐，利用農機具的動力、作業、輔助系統實現環境感知、交互控制等功能，通過對機械數據、生態數據、氣候數據、服務數據的采集、分析、優化、共享等途徑綜合利用信息資源，其產生的價值在農機作業、自動調度、科學決策、安全監管等方面得以體現。因此，智慧農機不僅是農業機械裝備本身的智能化，還是農機生產使用、社會應用的智慧化。從人機協同看，通過農機智慧化可進一步提升農機作業精度及能力，有效提升設備操作人性化，實現對農機作業多維、智能化控制；從社會協同看，尤其在農機社會化大規模的系統作業中，通過農機智慧化可全面、實時掌握各個農機工作狀況，根據作業場景對各個參與作業的農機進行科學評估、合理調度、優化決策。相對于農機自動化，農機智慧化實現了農業機械一體化操作、社會服務的系統化應用，可減少農業機械的閑置或沖突，進一步降低生產經營成本，提高農機作業安全性、作業效率、服務溝通效率，促進農機本身價值與社會應用功能的充分發揮。

智慧農機，即農機+大數據結合創生而成，既可是傳統農機，也可以是智能農機，關鍵是注入大數據，形成“互聯網+”的新模式。信息經濟背景下，大數據、云計算為代表的信息化技術成為農機化發展助推劑，大數據平臺可促使農業機械更便捷、有效地利用信息資源，助力現代農業跨上智慧農業的階梯。農機智慧化是我國當前現代農業發展的突破口，以智慧農機大數據平臺建設為抓手，促進智慧農機和智慧農業發展，是實現農業現代化的必由之路。

二、大數據背景下，智慧農機發展現狀與問題

隨著城鎮化進程不斷加快，農業勞動力流失嚴重，“用工難”“用工貴”問題日益突出，農業各領域對機械化的需求越來越迫切，智慧農機的開發和應用、不同主體需求和偏好、政策效果等都關系到農業機械化的發展進程。

1.智慧農機的產業應用進展滯緩，影響現代農業生產效率快速提升。近年來，我國農業機械化作業水平大幅度提高，但還需從應用方面加大推進力度。第一，從作業應用環節看有所缺失，大田作物耕種、管理、收割、烘干的個別作業環節智能技術已經接近或達到實用化水平，但大多數作業環節還面臨著機械化急需普及的狀態；第二，從產業應用程度看仍然較低，林果、蔬菜、水產等領域農機裝備智能程度雖較高，但大多局限于投入較高、市場效益較好的園區企業、實驗站，試點多、試驗階段的多，應用單位的實用規模較小，推廣應用水平有待提高；第三，從應用區域分布看還不均衡，平原區小麥、玉米等大田作物智能化水平較高、應用較多，山區應用的主要是智能化程度較低的小型農機具。

2.大數據與智慧農機開發應用的步調不齊，影響現代農業轉型步伐。農機智慧化需要通過信息管理系統與農機裝備的融合來實現。但從現狀看，信息化普及遠快于智能農機應用的推廣水平。2016年我國智能手機普及率達到了58%，擁有眾多的智慧農機的潛在參與用戶。而根據調查數據，互聯網對農民目前還只是起到一個生活信息窗口的作用，絕大多數農村居民將其用于休閑娛樂、了解時事、交友聊天，了解生產經營信息的只有11.2%。另外，信息化發展也遠快于智能農機裝備應用的開發水平。大數據平臺建設滯后、農業大數據標準與機制不完善阻礙了智慧農機應用的效率。

3.智慧農機制造企業面臨技術與資金瓶頸，影響農業機械化升級發展。近年來我國農機具保有量大幅增加，2300 多家規模以上農機裝備制造企業的體量，呈現的卻是低端模仿、低效競爭，中高端產品依賴進口的局面。一方面，我國智能農機裝備開發尚處于探索階段，農業動力機械的行走、操控智能化尚處于研發階段，人機工程設計還未引起足夠的重視；在作業機械方面，尚未形成全程機械化，智慧化還沒有提到議事日程；在設施農業裝備方面，溫室運行管理已經具備了一定的自動化水平，但尚未實現成套化和智能化，農業機器人還主要處于研究和概念展示階段。另外，從表面看，一些經營管理良好的農機制造企業技術瓶頸明顯，價格競爭、低效競爭導致農機行業的平均利潤率大約在4%左右，如果去除農機購置補貼的作用，很多企業已經難以為繼，更別說農機裝備技術升級，因此，從長遠看，農機制造企業的生存問題堪憂。

4.農機經營服務主體對智慧農機大數據應用消極，影響智慧農機推廣。農機經營服務主體的應用消極主要是牽扯補貼問題。第一，對智慧農機裝備系統升級態度消極。購置農機的農機手或合作社大中型農機具少、小型農機具多，深松整地作業往往需要升級老舊農機的動力系統，購置動力機械雖然有補貼但較難申請到，私下流轉需要1-2 萬元，升級成本過高，不能保證迅速回收其投入成本，因此大部分農機手并未升級安裝深松整地智能裝置。第二，對智慧農機裝備使用消極。國家也對農機作業進行補貼，有些農機手也購置了智能設備，但使用深耕犁會增加使用成本，每畝20 元補貼吸引力不足，一些種糧大戶為了降低經營成本，在深松自有農田后寧可閑置也不愿為小農戶深松整地，造成了農機設備浪費。

5.農業生產主體依賴傳統交易模式，影響智慧農機大數據普及。我國的農機用戶情況復雜，既有傳統的小地塊分散農戶，稍具規模的家庭農場，大型的國營農場，也有各類農業合作組織，還有農機合作組織，這些用戶既可是終極用戶、也可是中間用戶、還可是兼有型用戶。一些規模化生產經營主體購置智慧農機多從效率上考慮，通過智慧農機提供標準化作業，解決雇工消極怠工、破壞農業機具等問題，對于農時緊的作業，擁有的農機數量尚不能滿足自身需求，更無暇對農機服務的社會需求進行有效滿足。另外一些小規模農戶的代耕、代收等農機服務需求僅靠口頭、電話等傳統方式即可及時、便捷的得到附近村農機服務，在農機作業時地頭田間即可達成協議，而大數據平臺溝通方式要增加學習成本、信任成本，這些因素影響了大數據的應用普及。

三、加快智慧農機大數據平臺建設的對策

為加快農機大數據平臺建設，引領智慧農機供給側結構性改革，推進智慧農業發展，建議如下：

1.堅持統籌推進，深化智慧農機供給側結構性改革。農機社會化服務遵循自需而供的市場傳導過程，但更需要頂層設計的導向性制度供給，尤其要明確農業機械化發展方向和發展戰略。首先，堅持發展現代農業的立足點，“智慧農業”是進一步提升農業現代化水平的通道階梯，“智慧農機”作為“智慧農業”迅速發展的加速器，以智慧農機社會化服務為抓手，云計算為中樞、大數據催化、物聯網傳動、互聯網引導，通過智慧農機大數據平臺實現配置的優化和集成應用。其次，堅持農機與大數據協調發展的立足點，將人工智能、數據挖掘、機器學習等技術與農業領域深度融合，新舊結合、協同發展，更好地整合全社會資源。最后，堅持向實體經濟聚力發力，以智慧農機供給側改革推動農機應用的大數據平臺建設，以大數據平臺的供給側建設推動農機社會化應用的普及，以智慧農業供給側政策創新推動大數據背景下農業機械化的智慧升級。

2.強化政策引導，處理好政策支持與保護的尺度。對于目前的農機裝備制造行業而言，我國農機市場仍是一個政策主導型的市場。首先，加大對農機智能化關鍵技術和產品研發企業或單位的專項政策支持，包括對智能農機的電子控制單元、傳感器技術、田間信息數據采集、智能決策系統等應用研究。其次，加大農機購置補貼政策支持導向與力度，進一步加大對新技術、新機具以及報廢更新補貼的力度，強化綠色生態導向，進一步探索、完善深松整地作業補貼機制，逐步開展高效施肥、秸稈還田離田、殘膜回收等綠色高效機具及作業的補貼。最后，相關部門應盡快探索農機安全保險扶持政策，培育新型農機服務組織，提升農機服務的市場化和產業化水平，促進小農戶與現代農業發展有機銜接。

3.分類分步扶持，構建智慧農機大數據良性發展格局。目前，我國農業機械化發展中存在不平衡、不協調、不持續問題，通過智慧農機大數據開發、應用引領突破這些短板的制約。首先，培訓農機社會化服務中介人的大數據應用技能、規范服務標準，引導良好的服務市場秩序，發揮農機服務中介對農機社會化服務的中樞作用。其次，不同地形區別對待、不同作業內容有序推進智慧農機大數據建設，山區發展一體化設施智慧農機裝備，平原通過數據共享推動智慧農機的社會化服務。最后，協調農機社會化服務本地和跨區域作業在需求量、作物種類上的結構沖突，加快技術滯后、效率較低的老舊農機升級或退出市場，形成農機社會化服務市場的良性發展格局。

4.實現重點突破，促進智慧農機與大數據的有效銜接。智慧農機并不排斥老舊農機，傳統農機插上大數據“翅膀”，就成為大數據支撐下的智慧農機，同樣可以促進農業生產效率提高。因此，當前智慧農機大數據平臺建設在于重點推動大數據的應用基礎建設，重點突破智慧農機與大數據的有效銜接，解決大數據處理的實時性和準確率之間的短板。首先，研發適用于農業動態多變環境使用的關鍵設備，開展大田生產、設施園藝等領域的無線傳感網絡技術及產品應用研究，為農機智能化管理和精細化操作提供數據應用基礎。其次，自主研發與國外引進相結合突破大數據關鍵前沿技術，提高數據整理、處理、應用能力，實現大數據挖掘分析技術與農機作業的深度融合。最后，相關部門應盡快建立智慧農機大數據共享平臺，統一數據標準，提高數據共享程度，提升分析、決策科學化水平，進一步實現農業和農機大數據的協同管理、綜合利用和無縫對接。

5.培育農機社會化服務體系，完善智慧農機大數據平臺組織運行機制。農機的智慧升級，不僅是農機具的自動化、信息化水平提高或者是大數據處理能力的增強，還包括社會化服務體系完善、服務秩序的形成。首先，加強村級基層組織的公益性服務，加強農機社會化服務中介組織的培育，探索“流轉型”“保姆型”“菜單型”等農機服務模式。其次，管理部門構筑農機宣傳、技術檢審、執法監管“三道防線”，加強集中專項清理整治，對農機手進行考核，強化安全巡查督查，規范農機社會化服務市場。最后，加強組織協調，形成熟人社會為主、應用大數據平臺為輔的農機社會服務溝通模式，實現生產者、消費者和管理者三方信息互聯互通，形成公平競爭、開放平等的農機社會服務市場環境，促進農機服務產業化經營，進一步提高農業生產經營活動組織化和集約化水平。