依托“蘇農云”構建豬價監測預警區塊鏈體系

胡 淘/國家統計局蘇州調查隊

畜牧養殖的大數據和區塊鏈應用，以數據驅動養殖前、中、后各鏈條進行正確決策有利于推進生產標準化、布局科學化、養殖產業化，是畜牧養殖業轉型升級的關鍵。以生豬為例，基于大數據實現全國豬價監測預警區塊鏈，有利于改善原有生豬市場信息監測預警與調控相對滯后導致的以銷定產難、豬價周期性大幅波動形成的“價高傷民、價賤傷農”。近年來，江蘇省積極開展農業農村大數據云平臺（“蘇農云”）建設，促進大數據與農業產業深度融合，對實現全國豬價監測預警區塊鏈進行了有效探索。筆者結合調研和實踐情況，就“蘇農云”大數據云平臺對實現全國豬價監測預警區塊鏈的探索進行幾點思考。

相關概念及基本情況

“蘇農云”大數據云平臺基本情況。江蘇省農業農村大數據云平臺，簡稱“蘇農云”，由江蘇省農業農村廳主導，項目位于南京國家農創中心。于2019年11月啟動，分為多期實施，是江蘇省數字農業農村建設發展成果的集中體現。“蘇農云”框架結構為“六個1+N”，其中“六個1”是指：農業農村大數據標準規范體系、農業農村大數據管理平臺、農業農村時空一張圖應用、大數據輔助決策分析平臺、農業農村大數據服務門戶、大數據指揮中心；“N”是指對N個業務應用系統進行整合優化擴展，建成智慧種植、智慧畜牧、智慧漁業、智慧設施等板塊。以“智慧畜牧”為例，包含畜牧資源監測、養殖產能監測、規模養殖分布管理、飼料工業分布管理、動物衛生防疫監測、屠宰監管監測等子業務系統。

區塊鏈有關概念。區塊鏈，是一個共享數據庫，存儲于其中的數據或信息，具有“不可偽造”“全程留痕”“可以追溯”“公開透明”“集體維護”等特征。按照訪問和管理權限，區塊鏈可以分為公有鏈、私有鏈和聯盟鏈。其中，公有鏈特點是所有節點共享、完全開放，任何個人和機構都能加入，鏈上數據全局可見，缺點是數據處理速度慢。私有鏈特點是該鏈路讀寫權限由某個組織或者機構全權控制，可以完全定制管理策略，數據處理速度快，缺點是具有較強的“中心化”，數據易被篡改和刪除。聯盟鏈是介于公有鏈以及私有鏈之間，對特定組織開放，鏈上的信息授權可見，若干機構或組織共同參與管理，各自運行著一個或多個節點。數據處理速度比公有鏈快，缺點是并非完全“去中心化”，數據依舊有被篡改的可能。

豬價監測預警區塊鏈系統建設的必要性

我國是世界最大的生豬養殖國，也是世界最大的豬肉消費國。豬價一直在居民消費價格指數統計中權重較高。調查數據顯示：在豬價創歷史新高的2019年，蘇州豬肉價格上漲35.4%，拉動當年蘇州CPI總指數上漲約0.6個百分點；在豬價回落的2021年，蘇州1～9月豬肉價格下跌22.7%，拉動CPI總指數下行約0.5個百分點。豬價走勢對食品價格的影響較直觀，豬價走勢與CPI波動表現出一定的同步性、關聯性。

豬價波動直接影響生豬產業鏈健康平穩發展。生豬產業鏈包括上游端的飼料生產企業、獸藥生產企業、養殖經營單位和養殖戶，下游端的屠宰及肉制品加工業，終端的豬肉及其制品批發、零售業及消費。整個產業鏈目前集中程度較低，上下游價格傳導速度快，產業鏈間彼此依存度較高，豬價大幅波動不利于產業鏈各環節生產經營者穩定發展。豬價大漲，會增加低收入群體生活開支壓力；豬價大跌，又會擠壓養殖效益導致廣大養殖戶虧損。豬價波動帶來的“價高傷民、價賤傷農”兩難問題一直難以徹底解決。

區塊鏈技術在生豬產業變革中發揮著重要的作用。一方面我國生豬生產較為分散、中小養殖戶較多、標準化規模飼養程度不高，中小養殖戶缺乏準確的市場信息和分析預測能力，在豬價波動期，容易盲目擴張或恐慌性清欄；另一方面生豬養殖全產業鏈管理涉及各省各市各部門，工作合力有所不足，信息監測預警調控較為滯后，導致生豬以銷定產難度較大。而區塊鏈技術在促進數據共享、優化業務流程、提升協同效率等方面都能起到重要作用。

依托“蘇農云”大數據監測預警系統架構

實現及時準確的豬價監測預警、防范市場潛在風險，關鍵在于各個監測點要對生豬生產情況、當地豬價、區域分布等盡可能做到全覆蓋，使統計數據具有代表性。考慮到目前我國生豬養殖分布比較廣泛，在架構上，可采用“區塊鏈+大數據”模式：即以每個省為一區塊的成員機構，構建起聯盟區塊鏈，各成員機構將當地采集的生豬相關大數據共享上傳至聯盟鏈中，廣播至聯盟鏈全國各網絡節點，經全網共識后進行數據更新。聯盟鏈內各成員也可發起查詢請求，廣播至各節點獲取最新查詢數據。各個區塊內部依托“蘇農云”實現全網生豬數據采集、存儲、處理、豬價監測預警、決策等應用。

各地豬價監測與預警，涉及到發改委、財政、國土、生態環境、交通運輸、農業農村、商務、市場監督、糧食儲備、統計調查、銀保監、海關等多部門的數據和協作。對每個區塊內部具體來說即是：引入上述相關部門參與，可通過人工錄入、各系統間數據接口傳輸、部門間數據交互以及歷史數據導入或者構建起區塊內部的子聯盟鏈等方式，將當地生豬數據匯集于“蘇農云”大數據平臺，完成相關指標數據的收集與科學存儲，形成有效的數據資產，構建起基礎大數據指標池，形成當地豬價監測數據閉環。接著由“蘇農云”大數據平臺實現對上層數據的清洗、轉換、加工、關聯、整合與校驗等工作，建立與維護省級區塊鏈“賬本”，構建本地生豬數據“身份證明”，根據聯盟鏈智能合約，廣播至其他節點區塊，獲取其他各省的生豬情況區塊鏈“賬本”，完成聯盟鏈數據交互。同時根據豬價波動相關影響因子，建立起業務數據統計分析監測模型，搭建起模型大數據指標庫。最后通過數據可視化，實現豬價波動影響事件的現狀描述，結合聯盟區塊的歷史數據在一定算法指導下形成未來豬價數據趨勢描述，基于現有數據和未來的預測，結合AI技術產生用于指導生豬生產的一些決策建議等等。

全國豬價監測預警區塊鏈建設的建議

所謂“巧婦難為無米之炊”，數據采集不全，沒辦法做出“香噴噴的米飯”；數據質量不高，數據應用層結果的可信程度影響著“米飯的口感”；數據處理層的豬價波動影響因子監測模型好比食譜，沒有食譜也無法做出豐盛的飯菜。因此全國豬價監測預警區塊鏈建設的難點集中在各區塊內部的數據采集構建基礎大數據指標池、數據處理構建豬價波動影響因子監測模型兩大環節。

選取江蘇為試點省，以“蘇農云”為大數據基礎依托，探索建立起創世區塊，為后續構建全國豬價監測預警聯盟區塊鏈打下基礎。江蘇的“蘇農云”大數據云平臺已初步具備當地生豬資源監測、養殖產能、分布、飼料、動物衛生防疫、屠宰等數據監測管理功能。建議以“蘇農云”為大數據基礎依托，統籌考慮建設目標、關鍵技術難點、需要實現的功能，充分論證，積極與阿里云ET農業大腦AI養豬、京東神農農牧智能養殖、華為智慧養豬系統等優秀系統方案集成供應商接洽，取長補短完善“蘇農云”，高屋建瓴抓好大數據池建設規劃，探索建立起創世區塊，避免各地采用不同大數據系統供應商方案造成最后數據銜接問題，解決各地自建豬價監測預警大數據平臺不一致性問題，保障大數據項目推進實施，為后續構建全國豬價監測預警聯盟區塊鏈奠定基礎。

以定量和定性指標結合的方式，對區塊鏈內各省級節點參與度、共享程度、數據質量、信息服務水平等進行綜合評價，納入國家、省、市、縣相關考核目標任務，確保區塊鏈數據的及時性、準確性、完整性。豬價相關情況的基礎大數據指標池涉及的內容較多，需要協調的產業、部門較多，光靠某一單位或者某幾個機構是難以完成龐大數據量的更新和維護的。以“蘇農云”為例，目前“蘇農云”根據縣域涉農數據與“蘇農云”平臺共享程度、縣域農業物聯網數據共享程度、縣域益農信息服務水平，并最終根據監測統計的數據量、數據質量及應用服務水平進行綜合評價，權重各占30%、30%、30%、10%（定性）。其中，縣域涉農數據與“蘇農云”平臺共享程度，包括縣域數據資源數量、數據資源目錄數量兩個方面。縣域農業物聯網數據共享程度，包括縣域規模設施農業物聯網推廣應用占比、接入省農業物聯網管理服務平臺的物聯網數據量兩個方面。縣域益農信息服務水平，包括縣域益農信息社便民服務量和“蘇菜直通”年新增有效數據量兩個方面。定性指標根據縣域數據匯聚質量和數據應用水平等綜合評價，按格次賦分法計分。

通過將“區塊鏈+大數據”工作的推進進行定量定性考核，才能充分盤活調動各級政府、各部門、產業鏈中各方優秀企業都參與平臺建設與區塊鏈的運營維護，盡最大程度挖掘地方優勢，發揮各方主觀能動性，最大程度消除部門與部門間、部門內部間數據信息壁壘，減少數據的重復采集，充分發揮大數據平臺的支撐作用，推動豬價監測預警聯盟區塊鏈進一步拓展延伸，為生豬養殖業健康發展、農民增收做出積極貢獻。