國外智慧農業人才培養經驗及對中國的啟示

摘" 要：智慧農業發展是農業農村實現現代化的重要環節，其關鍵在于人才培養。美國、日本和歐盟在智慧農業人才培養中涌現出一些典型的做法和經驗，智慧農業人才的培養不單單是依靠高校院所的推動，依靠農業企業、農協、政府等多方主體的推動，更加重要的是技術服務體系、金融支持體系、政府財政支持及信息化平臺的建設等外部支持的保障。借鑒國外成功經驗，為推動中國智慧農業人才培養的高質量發展，建議建立完善的智慧農業交叉學科體系，形成具有自身特色的人才培養方案，建立政府、院校、實踐平臺和經營主體四方協同培育機制及建立全國統一的農業信息化平臺。

關鍵詞：智慧農業；人才培養；學科建設；協同培育機制；國外經驗

中圖分類號：G646" " " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2096-9902（2023）21-0005-05

Abstract： The development of smart agriculture is an important part in the modernization of agriculture and rural areas， and the key lies in the cultivation of talents. Some typical practices and experiences have emerged in the training of smart agriculture talents in the United States， Japan and the European Union. The training of smart agriculture talents is not only promoted by colleges and universities， but also depends on the promotion of agricultural enterprises， farmers' associations， the government and other main bodies. More important is the technical service system， financial support system， government financial support and the construction of information platform and other external support. Using the successful experience of foreign countries for reference， in order to promote the high-quality development of smart agriculture talent training in China， it is suggested to establish a perfect smart agriculture interdisciplinary system and form a talent training plan with its own characteristics， establish a quadripartite cooperative cultivation mechanism involving government， universities， practice platform and operation entity， and establish a national unified agricultural information platform.

Keywords： smart agriculture; talent training; discipline construction; collaborative cultivation mechanism; foreign experience

隨著城市化進程的加快，中國農村人口呈現逐漸下降、勞動力老齡化加劇、人均耕地面積下降的趨勢，制約了中國農業生產效率和盈利能力的提升。智慧農業發展恰好可以有效應對資源和環境帶來的雙重約束[1]。智慧農業可以直接通過獲取和分析農業大數據等方式進一步提升農業機械化、精準化、智能化作業水平，可降低農戶生產經營成本、提高其生產經營效率和應對市場風險的能力[2]。目前，中國智慧農業處于快速發展的階段，吸引了越來越多的投資，這些投資主要用于建設智能化飼養平臺、智能植物工廠、無人農場等設施[3]。隨著農業業態的變化和農業生產過程的智能化程度不斷提高，對智慧農業專業人才的需求也越來越迫切。智慧農業的發展離不開青年人才的技術支持和智力支持，而高校在人才培養和產教協同方面有著重要的作用[4]。

鄉村振興，關鍵在人才，唯有人才落地，智慧農業方能生根發芽[5]。為此，中國出臺了一系列文件指導和支持智慧農業人才培養的高質量發展。例如，2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》提出，“搶抓人工智能發展的重大戰略機遇與先發優勢，把高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重”。2019年，《數字鄉村發展戰略綱要》《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》指出，“把培養數字農業技術人才作為一項重要保障措施，支持高校開設智慧農業專業課程”。2021年初，《關于加快推進鄉村人才振興的意見》強調，“把人才培養和信息技術培訓作為鄉村振興當中人才振興的重要內容”。2021年、2022年、2023年連續3年中央一號文件，強調“加快農業農村大數據應用，推進智慧農業發展”。盡管中國出臺一系列支持措施，但是目前中國智慧農業人才的培養方案和模式仍然存在與現實需求脫節的問題，因此，本文從法律法規、財政支持、培育體系和服務指導等方面，總結美國、歐盟、日本等智慧農業人才培育相應成功的經驗和措施，并基于中國的情況，提出相應的對策建議，這為中國智慧農業的發展提供了重要人才支撐，對于中國實現農業農村現代化具有重要現實意義和實踐價值。

1" 國外智慧農業人才培養的經驗

1.1" 美國智慧農業人才培養的經驗

1.1.1" 注重與農業企業、數據中心等單位的合作

美國建設了PESTBANK數據庫、BIOSISPREVIEW數據庫、AGRIS數據庫和AGRICOLA數據庫等一系列與農業有關的數據庫，形成完善的以衛星網、互聯網、物聯網和遙感網等為支撐的農業信息服務網絡中心。由于智慧農業是實踐性很強的一門學科，培養的人才需要較強的實踐能力，為此，美國高校積極與中心、企業等機構合作，例如，由美國農業部設立的農業信息服務網絡中心、農業數據科學中心、農業科技創新中心等機構，通過開設實驗課程、實踐課程，以及實習、創新創業的支持等方式來幫助學生將所學知識應用到實際中去，提高學生的實踐能力。

1.1.2" 建立高效的“產學研”智慧農業人才培養體系

美國“產學研”智慧農業人才培養體系以州立大學為主導，將農業教育、研究、推廣緊密結合，形成“三位一體”核心體制。例如，加州大學戴維斯分校和得克薩斯Aamp;M大學等高校設立農學院、智慧農業實驗站和智慧農業服務推廣站，同時承擔教育、研究、推廣3項任務，其中，農學院負責開展智慧農業人才培養的理論教學工作，智慧農業實驗站和智慧農業服務推廣站負責智慧農業人才培養的實踐教學工作。在教學內容、教學方式和方法上強調科技性與實用性的結合，特別重視在教學過程中對智慧農業技術的應用。另外，美國農業部還成立了國家食品與農業科學教學推廣與研究獎（TERA），以表彰和鼓勵在食品和農業科學領域展現出卓越表現的院校，以及其在教學、推廣、研究方面的成就。

1.1.3" 擁有健全的農業法律保障

早在1862年美國就出臺了《莫雷爾法案》，支持建立了大量的贈地大學，這些學校開設了與農業信息化和數字化相關的課程。1887年出臺的《哈奇法案》規定每個州立大學的農學院都要成立農業試驗站，為智慧農業人才培養提供實踐平臺。1917 年，美國出臺了《史密斯—休斯法案》，要求在贈地大學之外建立一套中等農業職業教育體系，特別提到智慧農業教育要注重農業生產和技術導向。此后，美國又相繼出臺多部法律和文件支持智慧農業人才培養，例如，美國援助計劃技術援助投資計劃（ARPTAI）旨在為高校智慧農業人才培養提供資金支持；教育和勞動力發展計劃（EWDGUOC）致力于支持高校學生在智慧農業生產經營、研發、推廣等方面的教育活動。

1.1.4" 多學科交叉培養

美國在智慧農業人才培養方面，注重跨學科的融合和協作。除了傳統的農業科學、機械工程、電子工程等專業，還有計算機科學、數據科學、人工智能等專業的介入，共同培養具備綜合技術和管理能力的專業人才。

1.2" 歐盟智慧農業人才培養的經驗

1.2.1" 建立知識共享、互聯合作的網絡系統

2012年，歐盟委員會啟動了歐洲農業生產力和可持續性創新伙伴關系計劃（EIP-AGRI），旨在建立一個匯集學生、研究人員、企業和非政府組織等主體的知識共享和合作互連的網絡系統。該計劃已在27個成員國全面展開，并在2014年至2020年期間實施了97個區域發展計劃，形成了3 200個運營團隊[6]，建立了34個智慧農業發展專題知識共享網絡平臺。另外，歐盟還成立了智慧農業中心，負責智慧農業人才培育、科研和產業發展。該中心與歐盟內外的高校、企業等機構合作，提供培訓、研究、咨詢等服務。

1.2.2" 成立多個智慧農業人才培養項目

歐盟為推進區域智慧農業人才的培育，推出了一系列支持項目，例如，SMARTPROTECT項目、AgROBOfood項目、SmartAgriHubs項目和INNOSETA項目。其中，SMARTPROTECT項目提供了針對不同人群的培訓和教育，包括大學生、研究人員、企業家等，旨在培養和支持歐盟各國的智慧農業專家和創新者，以推動智慧農業的發展。AgROBOfood項目提供了培訓和教育機會，包括在線課程、研討會、實地培訓等，培訓內容包括機器人技術、傳感器技術、數據分析等。SmartAgriHubs項目旨在創建一個歐洲范圍內的智慧農業創新生態系統，通過培養和支持農業專業人才和企業家來推動智慧農業的發展。

1.3" 日本智慧農業人才培養的經驗

1.3.1" 不斷加大政府支持

日本政府多次發布相關政策以推動智慧農業人才的培養，多次提供預算以支持智慧農業專題項目的研究。例如，日本通過《農業現代化資金補助法》，對開展智慧農業相關培訓的單位，給予一定的現金補貼。此外，日本農林水產省設立了農業信息化人才培養項目，香川縣綜合信息中心推出了農業信息教育項目，提供在線課程和實地培訓，培訓內容包括物聯網、人工智能、數據分析等。同時，這些項目也提供了實習和就業機會，以促進智慧農業人才的就業。

1.3.2" 重視教育產學結合

日本高等院校非常重視智慧農業人才的培養，并采用產學結合的方法進行教學，注重理論與實踐的融合。在日本的農業大學，學生除了學習智慧農業理論知識外，還會親自前往實踐基地，通過實際操作來學習技術、經營、管理等方面的知識。日本的智慧農業專業教師團隊由來自業界推廣機構的改良普及員和農業試驗場職員組成，他們擁有豐富的實踐經驗。教學內容與當地的技術推廣、社區農業和經濟密切結合，以確保學生可以獲得實用的知識。

1.3.3" 重視發揮農協的作用

日本智慧農業人才培養離不開農協的身影。日本智慧農業人才培養和相關培訓主要通過農協進行，從中央到地方形成了一套完整的體系。農協設有技術指導員，為高校相關專業的學生提供實踐方面的指導，部分指導員也為學生的校外指導老師。日本也會依托農協資源，開辦智慧農業人才培訓講習班，注重與社會、與當地的經濟發展相結合[7]。

1.4" 典型國家智慧農業人才培養經驗總結

從美國、日本、歐盟等的智慧農業人才培養的經驗來看，智慧農業人才的培養不單單是依靠高校院所的推動，更加依靠農業企業、農協、政府等多方主體的推動，這些主體提供的智慧農業人才培養外部支持才是關鍵。其中，政府自上而下統籌規劃智慧農業人才培養全局，出臺相應的支持政策及建立金融支持體系，農業企業提供相關技術服務，農協等社會機構提供信息化服務平臺，為智慧農業人才培養提供全方位人力保障（圖1）。

2" 國外智慧農業人才培養經驗對中國的啟示

2.1" 建立完善的智慧農業交叉學科體系

目前，中國的智慧農業人才培養學科體系相對較薄弱，智慧農業交叉學科的建設也面臨一定的挑戰和困難。在學科師資隊伍方面，工科背景與農科背景的教師之間缺乏有效的交流和合作，這使得他們在實踐中難以突破學科壁壘和傳統思維模式。此外，現有的學科領軍人物通常只擁有單一學科研究背景，對于涉及多學科領域的理論知識了解有限，同時也缺乏跨學科研究思維的敏銳度[8]。

針對這些問題，可以借鑒美國的經驗，注重跨學科的融合和協作。第一，引進領軍人才。高校應該采取競爭性高薪聘請和培養并重的措施，積極引進擁有豐富經驗和專業知識的學科帶頭人。此外，可以邀請國內外杰出學者和現代農業企業的高級技術人才作為兼職教授、客座教授或兼職導師，建立強大的智慧農業跨學科團隊。第二，規劃人才梯隊結構。整合多學科師資、基地和實驗室資源，利用現有學科團隊的基礎，定期組織各支撐學科的座談會，以促進成員之間的相互了解，建立良好的合作關系[9]。此外，通過“老帶青”的方式，共同推動跨學科的發展。第三，為新興交叉學科設置獨立的考核評價機制。在智慧農業學科的考核評價機制中，需要綜合考慮研究對于新學科建設的學術價值及對國家和地區農業的重大貢獻。評價標準應該能夠激勵和支持跨學科研究，并鼓勵學者們進行創新性的研究。

2.2" 形成具有自身特色的人才培養方案

從智慧農業人才培養計劃的角度來看，當前中國絕大多數高校更注重于理論知識的傳授，這便導致學生極難真正體驗智慧農業的實踐過程，從而缺失智慧農業在實際應用中需要的技能[10]。因此，創設具有本土特色的人才培養方案，培育出同時具備創新能力且實踐能力強的智慧農業人才。

可以借鑒歐盟、日本等國家（或地區）的經驗，在本科四年學習過程中形成“一年理論學習、二年實踐操作、三年邊學邊試驗、四年崗前實習”的專業人才培養方案，這樣有利于讓學生在實踐中逐漸掌握智慧農業的應用能力和實踐技能。具體而言，在核心的理論課程中可以包括作物栽培學、作物育種學、植物保護學、農業物聯網、神經網絡與深度學習、數據庫技術、智能農業裝備、農業區塊鏈和農業大數據分析等內容。在實踐教學當中可以包括智慧農場規劃與實踐、智慧農業綜合實踐、智慧農業數據分析、野外植物學實習、田間實踐、作物表型分析、軍事技能訓練、社會實踐活動、基礎科研訓練、畢業實習及畢業設計等。實踐教學環節和相關課程的組織和安排應該注重實際性和創新性，例如，智慧農業綜合實踐數據分析可以在實際農場或農業企業中進行，讓學生將理論與實踐相結合，逐漸掌握農業生產的實際操作技能[11]。同時，校企合作教學也是非常重要的一個手段，通過與科研院所和企業的合作，可以讓學生更好地了解實際的應用場景和技術前沿，為他們以后的職業發展打下好的基礎。此外，邀請相關領域的專家進行專題講座和提供多樣化的專題研討課程，也有助于開拓學生的視野和提高他們的自主探索能力[12]。

2.3" 建立政府、院校、實踐平臺和經營主體四方協同培育機制

目前，中國的智慧農業人才培養主要集中在高校院所，缺乏多方協同培育機制。由于高校院所側重于理論教學，傳統教育與實際生產之間存在脫節，目前培養的智慧農業人才難以真正為社會經濟發展提供有力的支持。因此，我們可以在美國、日本等國家的成功經驗基礎上，通過建立政府引導、院校組織、實踐平臺支持和經營主體協助的實踐能力協同培養機制，發揮政府和高校在智慧農業實踐人才培養中的重要作用，如圖2所示。

具體而言，以服務智慧農業人才培養為目標，政府通過財政支持建設智慧農業專業人才培養項目，通過一系列培訓，比如，智慧農業技術應用技能培訓，智慧農業管理培訓，提高他們的信息化和技術應用能力，推廣先進的農業技術和管理模式。學校方面，學校應該招聘有經驗的教師和行業專家，以提高教學質量和實踐能力。在實踐平臺方面，我們將建立一個可視化的“校地”遠程協同育人實踐平臺，通過該平臺，課堂和實驗室可以實時獲取來自生產基地的實驗數據和生產管理數據。此外，我們還會依托鄉村振興產教融合服務平臺，推行服務于鄉村振興的大學生創新創業實踐教育，以讓學生能夠在實踐中學習、實踐、創新[13]。新型農業經營主體方面，可以定期邀請典型新型農業經營主體負責人進行專題講座，以及開展實習、實訓、項目合作等活動，讓學生能夠接觸真實的智慧農業場景和應用。

2.4" 建立全國統一的農業信息化平臺

當前，中國智慧農業公共數據互聯開放共享的能力較差，導致相關數據難以實現有效利用[14]。另外，智慧農業數據覆蓋范圍相對較窄，未能充分涵蓋各個農業領域和地區的信息。這些問題導致了嚴重的“信息孤島”現象，使得信息資源要素難以集成和發揮作用，這給智慧農業學科的發展帶來了一定困難。

美國政府借助PESTBANK數據庫、BIOSIS PREVIEW數據庫等基礎數據平臺，為各農業相關主體提供豐富的數字資源。與此相似，日本政府創建了公共數據國家平臺（WA-GRI），使得研究文獻、農業市場信息、作物病蟲害情況及相關技術等綜合信息可以隨時查詢。中國可以借鑒這些國家的經驗，建設一個開放的國家級農業基礎數據平臺。需要整合國家農業遙感數據、農業氣象數據、植保與測土施肥數據、農業經濟地理數據、國際開放的農業數據庫和大量智能服務系統的數據，實現不同數據庫之間共享、利用和交互操作，這對于解決智慧農業學科中實踐課程體系不完善的問題具有積極作用，也有助于智慧農業學科的進一步建設和研究推進。

3" 結束語

美國和日本等國家在智慧農業人才培養方面采用了多種不同的方法和策略，強調理論與實踐的融合、產學結合及知識的共享與合作。這些經驗給中國智慧農業人才培養提供了有益的借鑒和啟示。針對中國智慧農業人才培養學科體系相對較弱的問題，可以采取引進領軍人才等促進跨學科融合和協作等措施；針對中國智慧農業人才培養實踐環節較少的問題，可以創設理論與實踐相結合的人才培養方案；針對信息資源要素難以集成和發揮作用的問題，可以建立全國統一的農業信息化平臺。

參考文獻：

[1] GLAROS A， NOST E， NELSON E， et al. Contested definitions of digital agri-food system transformation： A webpage and network analysis[J]. International Journal of Food Design， 2023， 8（1）：35-60.

[2] ZHAO H， WANG J L， LIAO S J， et al. Study on the micro-phenotype of different types of maize kernels based on Micro-CT[J]. Smart Agriculture， 2021， 3（1）：16-28.

[3] CHARANIA I， LI X R. Smart farming： Agriculture's shift from a labor intensive to technology native industry[J]. Internet of Things， 2020（9）：100142.

[4] 黃蓓蓓.改革與創新：斯坦福大學人工智能人才培養的特征分析[J].電化教育研究，2020，41（2）：122-128.

[5] 陳天金，任育鋒，柯小華.中國與歐美農業科技創新體系對比研究[J].中國農業科技導報，2020，22（11）：1-10.

[6] D？魪TANG-DESSENDRE C， GUYOMARD H， GEERLING-EIFF F， et al. EU Agriculture and innovation： What role for the CAP？[R].Wageningen University amp; Research，2018.

[7] 周潔紅，魏珂.發達國家職業農民培育政策的演變及啟示[J].農業經濟問題，2019（8）：138-144.

[8] 肖敏，江寧，葉小梅，等.農業科研院所視角下新興交叉學科發展的思考[J].農業科技管理，2020，39（2）：17-20.

[9] 何云峰，吉列麗，高志強，等.地方高校學科生態困境及系統優化路徑研究[J].教育理論與實踐，2021，41（12）：7-11.

[10] 瞿曉理.鄉村振興戰略下涉農職業教育“課堂革命”的實踐透視及行動路向[J].職業技術教育，2022，43（23）：41-46.

[11] 任妮，郭婷，孫藝偉，等.全球智慧農業領域研究態勢分析[J].農業圖書情報學報，2021，33（9）：48-63.

[12] 馬利凱，王丹紅.“雙一流”視域下研究型大學智慧農業交叉學科建設路徑[J].智慧農業導刊，2021，1（1）：64-66，72.

[13] 關松，姜天龍，李翠蘭.鄉村振興背景下農業高校社會服務職能的內涵、制約因素及破解對策[J].職業技術教育，2020，41（18）：48-51.

[14] 汪強，張慧，郭玉峰，等.鄉村振興背景下“新農人”培育模式研究[J].智慧農業導刊，2023，3（3）：114-116.