數據密集型環境下農業科研信息化發展路徑研究

趙瑞雪， 孫坦， 楊曉蓉*， 王劍

（1.中國農業科學院農業信息研究所，北京 100081；2.中國農業科學院，農業農村部農業大數據重點實驗室，北京 100081）

進入21世紀20年代，新一代信息技術在農業科研領域中的交互應用迎來了集中爆發期，不同技術橫向融合的廣度與縱向應用的深度進一步加強，智能化和5G技術對農業科研領域的全方位賦能，在顯著拓展農業各學科的數據獲取范圍和計算存儲傳輸能力的同時，也極大地提升了科研管理的決策能力，使現代科研治理體系日益成為農業科技創新能力提升的重要保障[1]。當前，科研信息化作為落實農業科技創新治理體系現代化的重要途徑，是支撐科研治理體系創新與改革的主要抓手[2]。在實踐中，科研信息化能夠引領“數據管理、數據決策、數據創新”的農業科研治理新業態，形成數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的農業科研治理新模式，實現信息化治理帶來的高效能[3]。因此，探索新時期農業科研信息化發展路徑，對于賦能數字化、網絡化、智能化“三化融合”的農業科技創新治理新格局具有極其重要的意義。

數據密集型科研范式是基于數據資源進行知識發現與科學創新的一種科研模式[4]，其所引領的研究范式變革已成為當前決定科研實力的戰略要素，也是科研機構提升其在本領域地位的重要保障[5]。在此背景下，科研信息化只有迅速適應數據密集型科研范式所帶來的新需求，加速與開放科學的融合發展[6-7]，才能推動農業數據資源與應用場景深度融合，實現科研信息化對農業科技創新體系的引領與帶動作用[1]，這也是新時期農業科研信息化發展與變革的重要方向。

“十四五”時期是我國數據密集型農業科研創新范式革命性變革關鍵期，數據密集型環境驅動創新的“新模式”也必然會持續發力，從而引領整個農業科技創新體系向科研信息化、信息數據化、數據知識化的方向持續發展。為此，本文聚焦農業科研創新活動的信息化發展路徑，通過分析數據密集型環境下科研活動所面臨的新問題和新需求，從信息化引領科研創新能力建設的角度，探討構建數據密集型科研范式變革下的科研信息化發展路徑框架，從而為新時期科研信息化推動科技創新范式和效率的革命性改變與提升提供借鑒。

1 數據密集型科研及其信息化

1.1 科研信息化發展研究的主要維度

科研信息化是伴隨新興信息技術發展而產生的一種面向科學研究的信息化形式，是信息技術應用于科學研究的實踐方式，其能夠借助新型的信息技術構建支撐研究的各類基礎設施，并借此拓展和延伸科研的方法與手段[7]。早在2000年，英國科學家提出科研信息化（e-Science）概念，其所代表的全球合作可催生構建新一代科學研究基礎設施，并表示英國將推行e-Science戰略[8-9]。從此以后，科研信息化的發展獲得了世界各國學者的廣泛重視。目前，學術界普遍認為科研信息化發展的本質可以歸結為兩類問題：一是科研信息化發展理論的維度，主要關注在科研創新背景下如何利用既有信息化資源結合傳統和新興科研模式支撐科研活動，即科研信息化“做什么”的問題[10]；二是科研信息化應用的維度，重點聚焦如何利用信息化的先進方法和理念體系來支撐科研創新活動，即科研信息化“怎么做”的問題[11]。具體研究實踐中，在科研信息化發展理論研究維度下，主要從科研信息化模式、科研信息化影響模型、科研信息化作用機理等多個角度開展了大量研究。其中，Anderson等[12]2003年出版的《科研信息化：方法、策略和問題》一書是其中較為有代表性的研究成果，書中主要從科研新模式構建的角度探討了科研信息化融入科研活動的各類可能的方式，并對其在科研創新各個環節的作用進行了探索。此外，Jankowski[13]、李世收等[14]、陳光欣等[11]也分別從影響力和作用方式等方面構建模型，揭示了科研信息化在科研活動中所面臨的挑戰和問題，得到了較大范圍的關注。而在科研信息化發展應用維度下，隨著近年來信息技術在科研領域應用的深入，對科研信息化發展應用的研究也日益廣泛，側重點也由最初的面向信息管理和服務領域探索[2]，逐步拓展到社會、人文、生產以及行業規劃領域。終端用戶需求表達、應用標準規范、科研融合，以及5G、區塊鏈等新型信息技術在各領域中的應用模式[7]，已經成為該維度下研究的熱點，并取得了很多研究成果。例如，Atkinson[15]對教育研究領域科研信息化應用方法的研究和鄧敏等[8]對管理信息化模型建設的探索是其中比較有代表性的成果。

1.2 數據密集型科研下的需求表達

數據密集型科研范式作為一種面向數據科學的研究思維，源自“數據密集型計算（data intensive computing)”的科研模式[16]，是繼理論科研范式、實驗科研范式和計算科研范式之后出現的一種全新的研究范式，其以大數據為研究基點，綜合實驗、推理和模擬等研究方法要素，并能有效應對當前海量數據挑戰的新型研究方式[17]。在數據密集型科研范式下，科學家所面臨的研究客體、數據形式、科學分工、研究驅動方式和科學發現模式等要素都發生了很大變化，因此，在科研實踐中如何快速、準確獲取數據密集型科研范式變革中的各項需求，并以此構建符合開放理念的科研合作體系，已成為數據密集型科研環境下研究者廣泛關注的問題。

目前，國內外學者對數據密集型科研環境下需求表達的研究主要集中于2個層面：一是數據層面，即研究在數據密集型環境下，科研活動過程中由于數據復雜性、數據質量不確定性以及數據安全性所引發的各類特殊需求及其解決方案[18]；二是科研層面，即聚焦于科研過程中由于數據基礎設施、人員數據素養和數據交流活動的變化所引發的挑戰和需求[19]。在實踐中，研究者主要從問題導向的角度，探索數據密集型科研在不同學科創新場景下所發揮的作用，在圖情、醫藥、環境、資源等眾多學科領域取得了大量的研究成果。例如，Szabo等[20]在分析數據密集型科研活動過程配置和執行流程的基礎上，重點探索了云計算設施所發揮的作用，并展望了其在未來數據密集型科研中將發揮的作用；周曉英[16]以情報學為研究情境，重點探索了數據密集型科研環境對情報學科發展的影響和所面臨的挑戰，并從內容、方法和交流體系的角度總結了數據密集型科研范式下，情報學所亟需拓展的研究要素。總之，對數據密集型科研范式需求表達的系統研究表明了這種新型科研范式的表述已被越來越多的科研工作者所接受，以數據為核心的研究思維與模式已成為大數據時代的一種趨勢[21]。

2 數據密集型環境下農業科研信息化需求分析

數據密集型科研范式下，數據作為科研創新的基礎與核心要素，也是科研信息化建設過程中所必需關注的重要因素。科研數據規模的爆發式增長使得科研信息化在支撐科研人員創新活動時所面臨的需求與挑戰變得更加復雜，因此，如何精準識別數據密集型環境下科研信息化所面臨的痛點問題，對于聚焦信息化發展重點和節約資源投入具有重要的意義。

在實際科研活動中，隨著研究方式的不斷演進，以數據驅動科研范式變革為特征的數據密集型環境已成為新亮點，主要國家和地區紛紛推出和部署了宏大的發展計劃與頂層設計，在工業、服務業、資源環境等諸多領域積極布局大數據科研，如美國的“大數據研究與開發倡議”、我國的《促進大數據發展綱要》等，形成了“產學研”協同創新的新模式[22]。然而在數據密集型科研不斷推進的同時，科研信息化發展依然在基礎設施建設、關鍵應用方式和科研融入模式等領域面臨著較大挑戰[23]。在農業領域，由于自身研究對象與研究環境的特點，其研究數據與計算需求擴張所帶來科研信息化建設壓力則更為嚴峻。因此，在開放的網絡與信息化環境中，如何面向海量數據有效開展知識發現和協同創新活動，擴展農業科研活動的數據發現與檢索能力、數據管理能力、數據分析與挖掘能力，是當前農業科研機構信息化建設的重要任務。在這一過程中，數據密集型科研環境對于科研信息化推進所面臨的不同層次需求具體表現在以下幾個方面。

2.1 科研大數據設施建設方面

當前農業科研機構所擁有的各類儀器設備以及重大科技基礎設施等所產出的科研數據，還沒有實現普遍意義下的有效收集、開發和挖掘，數據孤島與數據碎片現象較為普遍，數據資源供給與農業科研活動實際需求的匹配程度不足，支撐科研大數據中心建設的核心資源集聚能力與應用水平相較國家科研創新的實際要求尚有較大差距，開放科學所依托的網絡協作與數據密集型科研環境還未形成。因此，迫切需要以科研大數據資源優化整合和高效利用為導向，加快推進科研數據開放體系建設，全面支撐數據密集型農業開放科學研究，充分滿足農業科技創新發展的實際需求。

2.2 新型信息技術應用方面

在農業科研機構中，目前科研活動數字化生存能力較為欠缺，新型信息技術對科研活動的引領作用還未完全展現，人工智能等戰略性信息技術應用能力滯后，基地、實驗室與檢測中心的人員、試劑和資產、安保等信息化管理能力相較數據密集型科研范式轉型升級的相關要求還有較大差距，相關頂層設計和標準規范建設工作尚有較大提升空間，基地“孤島”現象還未完全消除，新型信息技術應用生態還未完全建立。因此，迫切需要進一步強化科研信息化的帶動引領作用，研制面向科研創新的信息系統平臺與相關設施，強化信息技術對科研活動的賦能作用，開發新型的科研活動模式和智能技術設施，將新技術融入實驗設計、分析和創新發現等科研活動的各個過程，打造具有適應不同環境的、低成本的智能設備，突破在危險有害環境中數據采集和傳輸的技術瓶頸，在提升科研活動效率的同時，有效增強科研創新能力。

2.3 科技資源建設方面

相較于其他學術領域，當前農業科技創新資源建設、組織、挖掘分析等能力相對滯后，支撐科技創新的信息與知識服務缺乏自主工具和領跑技術，科技信息供給與知識服務中某些特定領域的核心關鍵技術研發還未得到明顯突破，新型知識服務產品研發還不完善，資源服務水平與國家對農業科研創新的整體需求尚存在著較大差距，因此，迫切需要深度融合大數據、人工智能等核心關鍵技術，研制新一代科技知識資源融匯治理和智能服務的工具、模型及產品，構建面向數據密集型科研的知識服務支撐體系，實現技術、服務和創新的深度融合。

3 新時期農業科研信息化發展路徑設計

科研信息化本質上是以信息技術與科學研究融合為基礎，通過信息技術對過程支撐、資源共享與群體協作而形成的支撐能力[10]。在數據密集型環境下，信息化發展程度決定了科研機構的創新能力。因此，構建新時期面向創新的科研信息化發展路徑是分析并提升科研機構在數據密集型科研環境下創新能力的重要基礎。特別是對于農業領域，由于其研究范圍廣、研究對象繁多、研究環節復雜，農業科研機構對科研信息化的依托更加緊密。這意味著在數據密集型科研范式變革中，合理的農業信息化發展路徑是支撐科研創新活動的基礎。

圖1 是基于農業科研機構信息化發展需求分析而構建的科研信息化發展路徑模型。該模型以保障科研人員在數據密集型科研環境下數據信息能力為核心，以提升農業科研機構創新能力為外延，聚焦科研信息化如何從推動科研人員的數據能力轉化為科研機構的創新能力。該路徑模型具備2個特點：其一是路徑模型以支撐科研人員數據能力為基礎，從而充分適應數據密集型科研范式變革的需求；其二是路徑模型具有較好的擴展性，即科研信息化支撐能力是可以無限擴展的，但組成路徑模型的各個維度之間具有一定的邊界。具體而言，本文的科研信息化發展路徑模型的維度和功能分析如下。

圖1 科研信息化發展路徑模型Fig.1 Path model for e-Science development

3.1 信息化基礎環境建設支撐農業科研大數據傳輸、存儲與計算能力

信息化基礎環境是科研信息化的基點，也是數據密集型科研的重要保障。信息化基礎環境作為引領科技創新和科研管理的數字底板，在數據密集型科研范式下其可以為科研人員使用數據提供基礎保障，“網通（網絡通信）”而后“數通（數據傳輸與交換）”，而“數通”則是新型科研范式變革與應用的前提條件。從這點意義上來說，信息化基礎環境的優劣決定著科研工作者能否及時獲取數據資源以及有效地保存和應用數據成果，進而影響到科研人員數據應用能力的提升和整體創新水平的可持續發展。因此，為了應對數據密集型科研環境的需求，科研信息化硬件條件建設應重點聚焦于構建支撐數據能力和創新能力的基礎環境設施建設，即借助新型高速互聯網技術，搭建連接各個創新單元的高速網絡，持續推進、整合及提升云服務資源、存儲資源和高性能計算資源，建設面向農業科研大數據的一體化信息安全平臺，顯著提升和引領數據密集型科研活動與管理的信息化服務水平。

3.2 農業科研大數據中心建設促進數據共享與應用能力

農業科研大數據中心是指通過聚集農業各學科科研領域的數據資源而形成的一個規模龐大的數據平臺[19]。實踐經驗表明，農業科研大數據中心能夠通過先進信息技術在數據采集、存儲、管理、分析的各個環節為農業科研人員提供便捷的數據應用與共享服務，進而實現支撐科研創新的目標[24]。在數據密集型科研環境下，隨著農業科研數據的爆發式增長，科研人員面向數據資源的高效應用與共享需求不斷提升，而農業科研大數據中心能夠通過對海量數據的存儲、集成和整合，為農業科研提供有效的數據服務，促進科研數據的共享、應用和創新，從而賦能整體科研創新能力。由此可見，當前農業科研機構的大數據中心建設應在前瞻把握數據密集型研究范式、開放科學對農業科技創新的作用的基礎上，建設面向試驗基地、實驗室等科研數據產出單元的科研大數據標準規范和融匯治理平臺，推動農業科研數據持續積累、資產化管理、長期保存和開放共享。深度融合和應用大數據、人工智能等關鍵性核心技術，研發支撐智能化數據提取、分析、挖掘過程的模型、工具和產品，推動科研模式從傳統的統計計算形式向高階建模計算形式轉變[22]，從而使農業研究能夠從海量數據中充分挖掘出潛在的關系、規律及知識，解決農業創新實踐中的更復雜、更前沿的科學問題，實現重點農業領域的科研大數據試點應用，打造農業科研大數據生態圈。

3.3 農業智能化裝備研發強化數據采集和獲取能力

農業數據采集與獲取能力是數據密集型科研范式下科技創新的基礎，相關研究成果顯示，農業科研人員必需借助具有傳感能力的智能裝備和設施才能得到有關數據，相關的研究活動才能順利開展[9]。因此，農業智能裝備和設施是數據密集型科研環境下農業科研活動開展的必要條件。隨著數據傳感技術的進步，農業傳感器件的智慧化、小型化和融合化應用能力不斷增強，其與互聯網的融合使得農業科研人員能夠在短時間內采集數量更多、精度更高的觀測數據。在實踐中，如何應用先進的信息技術與傳感器系統準確地記錄感知數據，智能判斷并排除數據所存在的各類問題，提升農業科研人員數據采集和獲取能力，是新時期農業科研信息化發展所面臨的重要議題。為此，農業科研信息化在該領域的發展路徑應聚焦于人工智能賦能智慧科研，充分應用高速網絡、人工智能等戰略性信息技術，持續開發符合農業科研特色的、輔助試驗過程的信息化類數據采集工具設備，實現農業生產對象表型性狀數據的智慧化獲取，研發并應用具有人類部分信息感知能力和行動能力的自動化或半自動化農業機器人和相關智能裝備，推動重點農業學科領域智能化數據采集技術的優先發展，賦能數據密集型科研創新發展。

3.4 新型農業科研平臺研制推進開放科學與科研協作體系形成

在數據密集型科研范式下，科研活動更多地以多學科、多機構、多層次的分工協作模式來開展[21]，且整體研究過程的體系化、平臺化和精細化程度日益突出，這就促使以開放協作為主要特征的開放科學成為數據密集型科研范式的重要研究形式。相關研究顯示，在農業科研領域隨著科學研究對各類科研力量包容能力的不斷提升，應用新型農業科研信息化平臺推動開放科學以網絡平臺和眾包科學的方式融入到科學研究中，已日益成為農業開放協同創新一種新常態[18]。為此，農業科研院所的科研信息化發展應聚焦數據密集型科研平臺建設，面向重點學科領域開展支撐數據密集型科研范式變革的關鍵技術研究，研發支持開放科學理念的系統平臺和工具，形成開放式科研協作環境，提升重點農業學科領域科研協作交流活躍度；進一步強化面向試驗基地、實驗室等科研數據產出單元的科研大數據融匯治理平臺的研制，實時匯聚、管理、分析和共享各類科研數據，實現數據的確權、防篡改、可追溯，提升科研機構體系內數據共享和實驗協同水平，推動傳統科研向數據密集型科研的轉型與升級，實現農業數據密集型科研范式的革新與應用。

4 結語

本文以數據密集型科研范式變革為研究背景，以支撐科研人員基于數據的創新能力為目標，從農業科研創新總體需求的視角，構建了面向農業科研機構的科研信息化未來發展路徑框架模型，該路徑模型以信息化基礎環境、科研大數據中心、智能化裝備和新型科研平臺4個維度進行建構，并針對科研人員在這4個維度下的數據能力培養與創新需求提出了重點建設舉措和發展方向，以期能夠全面提升科研信息化面向農業科研創新與管理的“融入環境，嵌入過程”的能力，推動未來農業科研機構科研信息化從支撐輔助到引領發展的轉變。

值得指出的是，這一科研信息化發展路徑模型是基于現階段農業科研機構科研創新需求研判和未來技術展望而建立的，而其中各個維度支撐作用的實際效果以及促進科研機構創新能力量化程度還沒有進行深入的研究。因此，下一步應在實證研究的基礎上對路徑模型進行完善和驗證，使其更符合數據密集型環境下農業科研信息化發展的實際。