農業數字化發展趨勢、路徑及其應用研究

2022-12-26 14:03:16中國海洋大學管理學院宋靜文

河北農機 2022年10期

中國海洋大學管理學院宋靜文

1 農業數字化發展背景

在數字經濟發展浪潮下，數據成為新的生產要素，大數據對企業乃至國家都發揮了重要的戰略基礎設施作用。數據化是網絡化、智能化的基礎和前提，并與之并存，目前各行各業均在實施各個領域的數字化轉型，農業農村大數據與工業大數據、服務業大數據共同構成數字化時代的三大數據應用范疇。對于農業數字經濟而言，重點是通過數字技術對農業產業進行數字化改造，提升附加值，降低投入成本，實現節本增效。農業是我國的關鍵產業支撐，其數字資源極為豐富，但其自身具有弱質性，數字資源體系基礎設施建設不足，與制造業、服務業等二、三產業相比，具有明顯的價值洼地效應。目前世界范圍內關于農業戰略規劃、行動計劃均將于農業數字經濟發展作為其重點內容，創新研發和資金支持力度明顯增強，例如日本正大力研發農業機器人和農業專用傳感器，以色列把農業物聯網作為農業發展的重要支撐。

數字化與農業現代化的結合與發展，為中國特色農業現代化發展提供了條件和可能?！稊底洲r業農村發展規劃》明確指出要有力支撐數字鄉村戰略實施，在空天地農業一體化檢測、農業農村數據基礎設施建設和農業云平臺方面給予支持。《“十四五”全國農業農村信息化發展規劃》則在農業數字化應用層面提出了智慧農業發展規劃，指出要構建農業農村大數據體系，提升數字鄉村建設和農民數字化素養，以農業數字化轉型創新賦能農業現代化發展。

2 農業數字化轉型現狀及其演進階段

近些年，隨著我國農業農村信息化的發展，基礎設施、農產品電商及農業農村大數據建設已經取得階段性成效。目前全國行政村通光纖和通4G比例均超過98%，5G加速向農村地區覆蓋，農村地區互聯網普及率達55.9%；截至2021年已經落地累計81個數字農業試點項目,認定210個全國農業農村信息化示范基地，農產品網絡零售額突破5000億元，8類15個品種的全產業鏈大數據試點取得初步成效；總結推廣了38項農業農村大數據實踐案例，建成了21個重點實驗室和科學觀測實驗站，建設了8個國家數字農業農村創新中心、分中心。

中國農業從時間和空間維度發展來看，整體可以定義農業1.0到農業4.0四個階段。農業1.0即傳統農業，主要特征是工具簡單、生產效率低、無法抵抗自然災害解決農產品短缺問題等，主要分布在西部生產條件較差的地區，如四川、貴州、甘肅、青海等，占比約20%；農業2.0即小型規?；r業，是利用農業機械化工具，實現部分地區規?；l展，助力提升生產率，主要分布于糧食、蔬菜、棉花等中東部、西部平原等生產區，如東北墾區、新疆生產建設兵團等地區，占比約66%；農業3.0即自動化農業，是利用計算機、硬件設備等，提升專業化水平，實現資源的合理利用，主要分布于沿海、東部和中西部經濟發達地區，以示范應用為主，占比約13%；農業4.0即智慧化農業，是利用多種設備獲取數據，實現數字化、智能化生產，并將數據打通，進行資源整合，實現無人化生產，主要分布于現代農業園區的實驗基地，以高校和科研院所的示范實驗為主，還不具備規模推廣條件，占比僅1%。

從數字農業到智慧農業是農業數字化演進的關鍵歷程，具體來講可以分為數字農業、物聯網農業、精準化農業和智慧農業。數字農業的關鍵是對農業對象和環境等要素進行數據化及可視化，主要利用了傳感器、攝像頭、智能設備等工具；物聯網農業則強調系統化集成控制，除了重視數據收集外還要求能夠實現自動化、智能化和遠程控制等；精準農業的主要特性則在于精確定位、定量和定時，主要應用場景包括精準灌溉、精準殺蟲等；智慧農業是數字農業的理想階段，這個階段結合物聯網、人工智能、大數據等多種工具，對整個農業流程進行多維度感知、分析和控制，進而實現農業可視化控制和危機預警。

農業數字化的核心目標主要是實現降本增效、鄉村振興。目前農業產業鏈流程長且復雜，產前、產中、產后各環節數字化所需能力差異大、細分環節多，農業數字化企業通常規模小、數量多、區域性強，多數細分領域中以初創公司為主，其應用呈現環節多、布局散的特點。農業數字化可以通過實時采集、分析數據，為農民提供生產、管理等方案，提高農業生產經營效益。目前中國智慧農業市場需求規模高達2500億元（2020年），雖然落后于成熟市場，但2020～2023年市場空間增長預計保持15%的CAGR，農機自動駕駛、農業無人機等細分方向具備較大的市場空間及潛力。

3 農業數字化轉型推進路徑

第一，建設農業數字化資源體系。任何行業數字化轉型都離不開數據資源這一關鍵生產要素，因而農業數字化資源體系也是農業農村大數據發展應用的基礎，通過利用物聯網、檢測統計、文本挖掘和動態感知等多條途徑，實現空天地一體化數字資源體系構建。同時還需要抓住北斗和5G發展機遇，促進各類社會數據資源整合，實現多維度農業數字化資源體系的匯聚融合與合理利用。

第二，農業單品種全產業鏈大數據建設。農業農村產業作為一項品類復雜且個性化特征明顯的領域，必須在單品產業鏈方向實現突破，其中最關鍵的環節就是對單品全產業鏈進行從數據采集到生產、加工、流通、銷售、消費等環節的全面梳理，為數據輔助決策提供條件。同時借助其大數據建設實現數字農業預測預警和優化資源配置兩大核心功能，全面釋放大數據價值。

第三，加強智慧農業關鍵核心技術攻關。智慧農業作為數字農業發展的最終階段，既是農業農村大數據建設的核心，又是對于數字技術在農業方面充分利用的關鍵體現。智慧農業應用的關鍵核心技術在于人工智能與其他數字技術的場景化融合，在實際操作過程中要注重發揮科研機構與企業兩大主體的創新作用，加強農業智能芯片、農業智能裝備和農業智慧場景模型的研發與應用。

第四，強化農業信息技術服務。信息技術服務是農業農村數字化轉型的關鍵落腳點，農民作為農業農村大數據建設的重要參與主體，需要得到政府部門和核心企業的有力支持。公關數據服務平臺，有助于農民順應時代發展需要發展農業電子商務，探索內容電商、品質電商、社交電商、視頻電商等新型電商模式。同時，農業數據和信息技術服務平臺也有助于及時了解農民的實際訴求，把益農信息社建成收集社情民意的“傳感器”。另外除了要加強農業信息技術人員培訓外，還要探索新型農民自身的數字化轉型，提升農民素質，發展農業生產服務業。

第五，農業數字化共生型生態建設。這要求農業數字化轉型參與各方秉承跨界融合、互利共贏的生態合作精神，通過建立共生型生態組織，讓農民、政府、數字技術提供方、通信設施服務商、數據分析服務商、產業鏈保障方等各類市場主體在該生態當中均能實現利益共贏，保持整個生態組織的可持續健康發展。

4 農業生產環節數字化應用典型場景

農業生產環節的數字化應用根據其不同領域可以細分為數據平臺服務應用、無人機應用、智慧農機應用及農業數字化智能駕駛艙等多個典型應用場景。其中數據平臺服務是以軟件為主要手段，實現農業精準管理；無人機植保多用于噴灑除草劑和農藥，擴展施肥、播種等新場景；農機自動駕駛、以衛星導航為根本，實時檢測控制，自動化作業；精細化養殖則是以新技術、新理念改善農產品品質、降低養殖成本；農業數字化智能駕駛艙則屬于生產治理應用，主要服務于區域管理層面。

數據平臺服務主要是通過衛星、無人機和傳感器等工具來實現農業生產數據的收集。其中衛星遙感技術可以通過對土地、作物和氣候的數據收集實現太空層面的監控與管理，無人機則是從天空層通過航拍的模式對農作物長勢和病蟲害情況進行實時檢測，傳感器則是在土地層面對農作物的外部生產環節，如空氣、土壤、光照進行實時監控，進而建成了“空天地”三維數據采集平臺。而數據平臺的另外一項重要作用就是對數據進行分析，從而實現對農作物區域規劃、產量預測、過程監控和病蟲害防治等領域的精準管理。

農業無人機目前正在進入大規模應用階段，相對于人力作業，農業無人機有效率高、安全性高、成本低三大優勢。首先農業無人機規模噴灑農藥作業能達到每小時120～150畝，其效率比常規人力噴灑至少高出100倍；其次農業無人機實現了人和藥的分離，通過地面遙控或GPS飛控操作，噴灑作業人員遠距離操作，避免暴露于農藥下。另外，使用農業無人機噴灑的成本遠遠低于雇傭人員作業的成本。根據沙利文預測，2021年中國農業無人機營收規模約29億元，2025年預計為115億元，近五年來復合增長率超過40%，未來農業無人機應用的滲透率和場景拓展是其發展的兩大驅動力。

農機自動駕駛是農業數字化生產環節的核心需求，通過物聯網設備、可穿戴設備、攝像頭等工具采集農業實時數據，構建農機自動化作業路徑，并根據周圍的環境實時進行規劃糾偏及規劃決策。數字化智能駕駛艙，通過預設業務風險預警模型，可視化展示區域產業動態，實時感知產業風險，輔助精準施策。該系統打通全域生產地塊數據、衛星遙感等多方數據源，匯集數字農合聯及其生產、供銷、信用等方面關鍵指標，構建了生產綜合服務、供銷綜合服務及信用綜合評價等指數，使得管理者能實時掌控區域土地撂荒、“非農化”“非糧化”情況，監控各類業務流程。同時，該系統建立了線上預警、績效進度監控、業務異常預警等機制，關聯相關責任部門，線上跟蹤預警響應進度，實現保障管理一體化。

5 農業數字化轉型發展趨勢

鄉村振興背景下，實施“數字農業”，是農業面向現代科技的主要體現，也能夠實現農業發展的信息化與標準化，從而作用于整個鄉村振興戰略的實施。隨著“數字農業”的轉型與驅動，農業生產環節、流通環節、金融系統、物流系統等方面發生了變化。

首先是新興技術將構建一體化云平臺可以為農業數字化轉型發展提供新動能。以搭建種植業生產管理一體化云平臺為基礎，面向生產服務和管理分別打造集農業生產、管理、政務于一體的App端和PC端，統一涉農系統門戶，并以企業為紐帶，實現涉農服務一鍵辦、涉農信息及時達、涉農數據隨時采。通過建設生產體系和供銷體系，全面打通數據鏈路，匯聚“生產—服務—管理”多維數據，構建農戶、社會化服務和金融保險機構信用體系和大數據體系，助力地方政府搭建智慧農業與數字鄉村智慧決策系統，以數據驅動農村一、二、三產業融合發展，實現傳統農業向現代農業的轉型躍遷。

農業流通新零售模式分布

其次是農業科技主要應用于農業生產的產中環節，并向產前、產后延伸，農業流通數字化轉型優化，圍繞消費心智的新零售模式百花齊放，如圖所示。例如線上直播電商、社區團購可以使得農民或農產品經銷商通過直播形式銷售農產品，同時依靠團長在社區直接售賣生鮮產品，減少農產品流通環節，這種通過網絡平臺嫁接各種服務于農村的資源，拓展了農村信息服務業務和領域，使之兼而成為遍布縣、鎮、村的三農信息服務站。