農業數據服務現狀與發展趨勢

李 新

（農業農村部信息中心，北京 100125）

1 農業數據服務基本情況

1.1 農業數據服務發展史

農業數據服務是采用現代數據技術手段，采集、處理、分享和應用農業領域的數據資源，為農民、企業和政府等客戶提供精準決策支持、解決方案和價值提升服務的業務。這種服務可涉及多個方面，例如作物生產、種植管理、農業氣象、土壤質量、商品流通等方面的數據。隨著大數據、云計算、物聯網等技術的快速發展以及農業現代化建設的推進，農業數據服務也得到了快速發展。它的發展歷程可以分為以下幾個階段。

初期階段（20世紀80—90年代）：這個階段以試點項目和研究為主，其中涉及的農業領域也比較狹窄，例如農田信息系統、生產管理等。

轉型階段（21世紀前期）：這個階段主要是在數據采集和處理技術方面進行了突破，多個企業開始探索農業數據服務的商業模式，涉及的應用場景和領域也開始逐步擴大。

成長階段（21世紀中期）：這個階段主要是在數據分享和應用方面邁出了重要的一步，多個企業以“互聯網+農業”為核心理念開始迅速發展，農業數據服務的模式和業務也進一步豐富和升級。

成熟階段（21世紀后期）：這個階段主要是在數據應用和解決方案領域得到了更高的成長，多個企業開始提供海量數據和人工智能技術，更好地幫助客戶進行決策和管理，同時數據服務也與金融、保險、科技等領域緊密結合，帶來了更多的創新和機遇。

隨著對現代農業和數據技術的深入理解和應用，農業數據服務已經成為推進農業產業升級的重要手段和突破口，未來也有望在更多領域發揮作用。

1.2 農業數據服務應用情況

農業數據服務已經逐漸成為新時代農業發展的趨勢。一些國際組織和企業已經在下述農業數據領域取得了一定成果。

農業氣象數據服務：氣象數據服務是農業生產管理中的重要組成部分。例如，田間氣象網絡系統（NCAWN）可以提供實時天氣數據，并根據氣象信息進行分析和預測，以預防和減少農作物病蟲害的發生。

農業土壤數據服務：農業土壤數據對于科學決策、科學管理和資源保護非常重要。其中，土地分析和土壤數據服務公司（SSAD）可以提供土壤信息和分析，以幫助農民更好地管理和利用土地。

農業供應鏈數據服務：現代農業包括生產和分銷階段，供應鏈的透明度和數據共享對將農業和食品系統變得更安全、高效和可持續至關重要。其中，英國“農業數字供應鏈”項目就是為了建立完整的農業和食品供應鏈，從而實現價格透明、減少食品浪費和提高農民獲得的資金。

農業大數據分析：通過運用大數據的分析技術，可更精細化地實現農業生產和管理。其中，FAO（Food and Agriculture Organization）創建了全球數據信息系統，高效地收集、整理和共享農業領域的數據資源；荷蘭的“數據和創新農業”項目可以將農業生產與數據科學和技術相結合，以快速發現潛在問題，預測成長趨勢，并為農民提供降低成本和提高質量的方法。

農業機器人和自動化：農業機器人和自動化技術是農業數字化的重要應用。其中，日本采用了自動控制技術，在收割水稻的同時對作物進行監測，提高了收割效率，同時也減少了人力成本和糧食浪費。AGCO 作為全球性的農業機械巨頭，其智能農業技術平臺Fuse Smart Farming提供了全面的農業數據，為農民提供了先進、高效、智能的農機設備和解決方案。

1.3 常見的農業數據服務類型

農業數據服務在我國已經廣泛應用，按數據類型可分類如下：①農業氣象服務。農業氣象條件、突發災害直接或間接影響農業生產，利用農業氣象大數據能夠分析農業氣象條件對作物物候、脅迫狀況、產量形成等的影響，評估災害造成的耕地損毀、產量損失等[1]。氣象服務包括天氣變化、降雨情況、氣溫適宜度等農業生產相關氣象信息。②作物信息服務。提供作物狀況監測及預測，包括作物葉片指數、地力評估、病蟲害智能監測等。例如，中國化工的“MAP”“京東云小農場”等。③農產品服務。提供全程溯源、質量檢測、防偽溯源等農產品相關信息，例如互聯網電商平臺、農產品園區等。④農村金融服務。提供農村金融相關服務，如青蛙金服、中國農業銀行農村金融服務等。⑤農村社會服務。提供農村社會服務信息，如村務信息、員工招聘以及社區服務等信息。

按服務提供的主體類型可分類如下：①以政府為主體。國家統計局、農業農村部、海關總署、國家氣象局等都在官方網站提供了在線數據查詢功能，農業農村部還在微信公眾號中提供了農業農村重要經濟指標專題數據查詢功能。②以企業為主體。農業服務類企業通過網站、微信公眾號等渠道，發布企業自行采集的農業農村相關數據。③以協會為主體。農藥、獸藥、農產品流通等各類協會根據自己的行業特點，發布相關數據，數據主要來源于會員單位。

2 農業數據服務存在的問題與應對措施

2.1 數據質量

農業地域性、季節性、多樣性、周期性等自身特征，導致農業信息的來源廣泛、類型多樣、結構復雜[2]。不同來源的數據質量和準確性不同，其中一些數據可能沒有進行過濾處理，存在字段錯誤、重復數據和缺失值等問題。農業數據涉及多個行業和領域，產業鏈條長，管理程度差異大，缺乏統一的數據標準，數據質量參差不齊。

為了保證農業數據的質量，在進行農業數據服務時，需要根據實際需求對數據進行嚴格采集、處理、管理、標準化和保護。在數據采集過程中，應該盡可能使用標準化和遵循質量和隱私保護的方式，以確保數據的準確性和可信度。對于處理后的數據，應采用標準的規范和格式，使它們能夠輕松地進行跨領域和跨邊界的交換和合并。同時，為了保證數據隱私和安全，應采取有效的數據保護措施。

2.2 數據孤島現象

數據孤島現象普遍存在，一是由于缺乏頂層設計以及農業數據來源廣泛，不同時期不同主體建設的業務系統、數據格式和標準不同，數據內容差異性大，不兼容性也隨之增加。二是數據維護和更新不足，農業數據的維護和更新需要人員、技術、設備等各種投入，但在實際應用中，部分數據可能會因為技術、設備等各種問題導致維護和更新不及時，從而導致數據無法與其他數據整合使用。三是農業數據共享和交流不暢，不同主體在采集和處理數據過程中可能存在信息圈層，數據難以共享和融合，難以打破數據孤島的局面。

解決農業數據服務中的數據孤島問題，可采取4 項措施。一是促進協作，通過協商制定共同的數據標準，加強各企事業單位、政府機構之間的數據共享和交流，共同解決標準差異、格式不兼容等問題，從而增強數據之間的交流聯系。二是優化數據維護和更新，確保數據及時維護和更新，確保數據能夠正常使用，對于維護不及時的數據進行補充或替代。三是推廣數據云服務等技術，將數據云服務等技術引入農業數據服務，創建數據集合點，將大量數據連接起來，以在不同領域和行業間建立數據共享和數據交流的橋梁，縮小了數據之間的距離。四是政府引導并監管，科研機構、企業、農民等共同參與，制定相關數據標準，完善農業數據服務體系，提高數據的整合性和互聯性。然而，要想實現農業資源共享，還需要建立完善的農業資源共享的相關法律規章制度，個人以及有關部門積極參與農業資源共享中，這樣才能保證農業實現信息化，更好地促進農業的發展[3]

2.3 數據價值挖掘

面對海量數據，必須結合多種技術，并且使用合理的算法，才能高效地挖掘其中的有用知識和規律[4]。目前數據價值挖掘不足主要存在4 個方面問題：一是數據質量不高，數據質量是數據挖掘的前提，如果數據本身不準確，那么數據挖掘出來的結果也不精確。二是數據規模有限，數據規模是數據挖掘成功的關鍵，目前我國農業數據規模還比較有限，限制了數據挖掘的深度和廣度。三是數據分析和處理技術不夠成熟，算法和模型的研發、數據分析的精度、數據可視化的方式等都需要不斷優化和改進。四是數據開放共享度不足，數據開放共享是實現數據跨越應用的重要前提，目前許多領域的數據還沒有得到充分的共享和開放，限制了數據的應用和價值的挖掘。

解決該問題，可采取4項措施：一是建立健全數據采集、清洗、驗證和管理制度，加強數據更新和維護，提高數據的精度和可用性。二是通過加強數據采集和整合，擴大數據規模，增加數據樣本數量，提高數據挖掘結果的精準度和可靠性。三是探索新的數據處理方法、分析技術和模型算法，推動智能化農業的發展，提高數據挖掘的成效。四是提高數據開放共享度，加強數據開放共享的政策支持，提高數據共享的便利性和安全性，擴大數據的應用范圍。

2.4 農村地區基礎設施

目前中國已經在一定程度上實現網絡普及，但仍有部分經濟落后、地理位置偏僻的農村地區網絡化、數字化水平與城市有著較大的差距[5]。農村寬帶普及率還不夠高，農村與城市的網絡信息化普及率仍存在較大差距，這導致農業數據服務在部分農村地區應用較為受限。

解決這個問題的關鍵在于加強農村地區互聯網和移動網絡基礎設施建設，提高網絡覆蓋率和信號穩定性。政府和運營商可以加大在農村地區的投入，通過合作和創新業務模式，推動農村地區的基礎設施改善；也可以采用低成本、低功耗、長距離的無線通信技術（如LoRaWAN 和NB-IoT）替代傳統的通信技術，提高數據收集設備的覆蓋范圍和傳輸效率。同時，還應加強農村地區的科技普及和培訓工作，提高農民的信息素養和技能水平。

2.5 數據安全保障

隨著信息化的發展，農業數據的應用越來越廣泛，但同時也帶來了一系列數據安全問題，包括數據權屬模糊、個人信息保護措施不足、隱私保護系統不健全、數據加密和防篡改技術不足等。

解決農業數據安全的問題，關鍵在于建立健全數據管理制度，完善數據權屬和使用權體系，具體化個人信息保護措施，建立健全隱私保護制度，并加強數據加密和防篡改技術的應用等，以保障農業數據的隱私和安全。

3 農業數據服務發展趨勢

3.1 人工智能與農業數據服務融合

隨著技術的不斷進步，人工智能技術在各個領域的應用發展迅速，同時數據服務也成為促進人工智能技術應用發展的重要載體，未來人工智能和農業數據服務融合發展趨勢有以下幾個方面。

（1）數據服務將成為人工智能技術應用的重要支撐。只有獲取大量、高質量、多樣化的數據，才能讓人工智能技術發揮出更大的作用。農業數據服務可以使得人工智能技術應用更加普及和深入，推動農業數字化轉型。

（2）人工智能將為數據服務提供更高效的解決方案。人工智能技術的應用可以使數據服務更精準、更快速、更安全、更高質量，在數據挖掘、數據分析、數據預測等方面實現更高程度的自動化、智能化和人性化。

（3）數據服務將為人工智能技術提供更好的應用場景。數據服務能夠提供數據的分析和管理，可為人工智能技術提供更好的應用場景，讓人工智能技術落到實處，發揮實效，探索更全面、更豐富、更深入、更符合用戶需求的應用場景。

（4）數據服務和人工智能技術的深度融合將成為趨勢。數據服務和人工智能技術將形成更為深入的融合，數據服務將為人工智能技術提供更高效的應用場景，同時人工智能技術也將為數據服務提供更好的解決方案，該趨勢的發展將會推動信息技術的進步和落地，帶動新一輪的科技創新和產業升級。

3.2 大數據技術的應用

隨著農業數字化和信息化的進一步推進，大數據技術在農業領域的應用日益廣泛，對于農業生產和管理的改進和優化具有重要意義。大數據技術在農業領域的應用發展前景主要體現在以下幾個方面。

（1）精準農業將成為主流。物聯網技術的發展為農情監測帶來更直接的觀測數據，物聯網已經走進了農業監測的各個領域[6]。物聯網為農業大數據提供了數據基礎，大數據技術可以提供精準的數據支持，實現精準施肥、精準種植、精準防治等方面的應用，提高農業生產效率，保護環境，減少浪費。

（2）大數據技術能夠提升農業經濟效益。借助大數據技術的應用，可以提高農業生產效率和質量，降低投入成本，增加農業經濟效益，促進農業的發展。

（3）農產品供應鏈數字化管理將得到加強。借助大數據技術的應用，加強對農產品供應鏈的數字化管理將成為可能，從農業生產全局的角度，依據農業底層數據信息統籌規劃，形成農業生產新模式。

（4）智慧農業將成為未來農業發展趨勢。隨著物聯網、云計算、大數據、人工智能等信息技術的不斷發展，智慧農業將逐漸成為未來農業發展的重要趨勢，實現農業生產方式的智能化、集群化，提高資源利用效率。

3.3 移動互聯網與數據服務的結合

移動互聯網與數據服務的結合，為農業領域帶來了新的應用和機會，是未來農業發展的趨勢。①互聯網+數字化農業。隨著移動互聯網技術和數據服務的發展，農業生產將逐漸實現數字化管理和智能化生產。生產者通過手機就可對農田、農作物進行監測和管理，實現農業生產全過程的數字化管理。②農產品供應鏈數字化管理。移動互聯網和數據服務的結合，有望解決農產品流通、質量安全、轉化運營等問題，同時打通農產品供應鏈的信息流、物流和資金流，擴大農產品市場，提高經營水平。③移動支付和電商平臺。移動支付和電商平臺的普及和發展，為農產品銷售提供了新的渠道和方式。通過移動支付和電商平臺，消費者可以更加方便地購買優質的農產品，從而提高農產品銷售量和價值。

4 農業數據服務的前景展望

農業數據服務已經在某些領域得到了廣泛應用，在總體上有非常廣闊的發展空間。隨著信息技術日趨成熟，農業數據服務將更加深入地應用到現代農業生產的整個過程中，從而形成更大規模的應用格局。

4.1 農業數據服務將朝著更加精細化的方向發展

隨著精準農業技術的不斷推進，未來農業數據服務將向更加精細化的方向發展，實現土壤、營養等生產因素的精細化管理，推動農業智能化生產。

4.2 農業數據服務將逐漸形成生態化平臺

目前，農業數據服務受限于數據共享和安全問題等因素，形成的平臺只是針對某些領域進行服務。未來，農業數據服務將通過技術的進步，把不同領域的數據融合起來，形成生態化平臺，從而實現更加便捷、高效的應用。

4.3 農業數據服務將發揮重要的作用

隨著農業的快速發展，未來農業數據服務將成為農業生產、科研、經營等方面的重要支撐方式。與此同時，隨著數據技術和分析技術的發展，農業數據服務還可以在產業鏈、產業協同等方面發揮越來越重要的作用。

4.4 農業數據服務商業化模型將更成熟

數據服務的商業化可以創造巨大的商業價值。數據服務可以將數據資源變成現金流，為企業帶來業務增長；可以通過數據服務提供精準的市場研究，優化商業模式，增強市場競爭力；可以通過提供準確的預測和建議，改進供應鏈管理和風險管理等關鍵業務領域；可以通過提供數據分析和體驗，改善客戶滿意度和用戶體驗。

4.5 推動數據治理將更規范化和標準化

通過數據服務的開放與共享，可以推動數據治理的規范化和標準化，從而提高數據的質量和價值，為數據的應用和利用提供更加可靠的基礎。

5 總結

隨著社會的不斷發展和科技的日益成熟，數字化、信息化等趨勢在現代農業中已經發揮著越來越重要的作用。這也形成了農業數據服務新的服務形態，為我國農業發展提供了新的動能。當前，農業數據服務已經在我國農業的生產、科研、經營等方面有著較為廣泛的應用，也存在著許多問題，需要不斷克服解決，迭代中進步。未來，通過不斷推進數字化、信息化和智能化技術的應用，農業數據服務必定會得到更大發展?？梢灶A見的是，在未來更加精細化、智能化的農業生產環境下，農業數據服務將成為一個重要的支撐方式，并為農業的可持續發展提供更加全面、高效、科學的服務。