智慧农业转型过程中的挑战及对策

熊航

【摘要】在加快农业农村现代化的背景下，我国农村数字化和农业智能化水平不断提高。智慧农业通过数据、技术与实施主体在更高层次上的融合和价值创造，实现生产经营中的科学决策和精准操作。当前，我国在从传统农业向智慧农业的转型中面临诸多挑战。应以大数据立法为基础，完善顶层设计和部门联动，统筹软件硬件建设，加强科技人才培养，建立健全数据要素参与农业生产经营成果分配制度，构建农业知识图谱，突破技术瓶颈，打通信息“孤岛”，降低网络攻击风险，推动智慧农业跨越式发展。

【关键词】智慧农业  农业大数据  农业科技  农业经营主体

【中图分类号】F323.3                          【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.24.011

推进农业农村现代化是全面建设社会主义现代化国家的重大任务，是推动农业农村高质量发展的重要举措。习近平总书记在12月28日至29日召开的中央农村工作会议上指出：“在向第二个百年奋斗目标迈进的历史关口，巩固和拓展脱贫攻坚成果，全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化，是需要全党高度重视的一个关系大局的重大问题。”农业现代化的实现有赖于现代科技在农业农村中的应用。

智慧农业的发展背景及系统构成

纵观农业发展史，农业的发展历程可以分为四个阶段：体力和畜力驱动的农业1.0阶段，简易机械和农作制度改良驱动的农业2.0阶段，生物技术和信息技术驱动的农业3.0阶段（包括“绿色革命”），大数据和人工智能技术驱动的农业4.0阶段。农业4.0以实现农业的数据化决策、精准化运行、智能化控制、无人化作业等为发展方向和目标，因而被普遍称为“智慧农业”。在育种到收获、生产到销售的农业全产业链中，智慧农业系统性地运用了大数据、人工智能、物联网和云计算（“大智移云”）等主要技术和传感器、遥感、区块链、虚拟现实等辅助技术。

智慧农业是一个通过物联网连接农业系统与农业技术的复杂系统。从功能和技术构架上看，农业物联网系统由感知层、传输层和应用层三个层面构成。感知层的主要功能是采集信息，具体包括作物或畜禽等生长的环境数据（光、温、水、肥、空气质量等）和经营主体农事操作的行为数据等，由自动识别技术、遥感技术、传感器、气象站、实地调查等数据获取手段和工具组成。传输层的主要功能是接入和传输信息，是整个农业物联网系统的通讯枢纽，旨在通过有线或无线的方式传输感知层所获取的各种信息，并向应用层发布操作指令。应用层由云计算系统、决策支持系统和智能控制系统等组成，其主要功能是对所获取的各类数据进行分析和挖掘，并针对实际问题建模和设计工作方案，从而实现对农业系统的实时控制、精确管理和科学决策，不难看出，智慧农业是传统农业技术与一系列现代科技结合的产物，它以数据的更充分获取和利用为基础，通过数据、技术与实施主体在更高层次上的融合和价值创造，实现更加科学理性的决策和精准智能的操作。

智慧农业不是对传统农业的简单替代，而是在传统农业基础上的升级和迭代;智慧农业建设也不是完全的“另起炉灶”，而是基于农业2.0、农业3.0以及当前的信息化水平推进数据驱动农业的转型升级。总体上，当前全球农业正处于这一转型的深刻变革中。虽然从实践来看，这一转型可能与前几次相比进行得更为迅速，但由于我国土地细碎化、农户规模小、农村整体信息化水平不高，以及相关核心技术研发能力较弱等问题，我国智慧农业转型面临着严峻的挑战。

智慧农业转型所面临的挑战

数据方面。一是系统性获取农田与农户数据的成本偏高。对于农户的生产经营而言，智慧农业是用精准、理性的科学决策代替相对模糊、感性的经验决策的农业形态。农户的农事决策一般是以地块为单位进行的，智慧农业技术以准确刻画地块和农户层面的特征数据为支撑，能够实施针对地块甚至植株的精准决策。地块层面的数据主要包括土壤温度、湿度、肥力等反映作物微观生长的环境数据;农户层面的数据主要包括反映生产经营主体（普通农户、家庭农场、农业合作社等）的播种、田间管理、收获等农事活动的数据。在我国农地细碎化程度高和小规模分散经营的现实条件下，实现对这两类数据的系统性获取都面临高昂的成本。对于生产经营主体的行为数据，目前主要通过问卷调查、访谈等方式获取，主要信息来源为农户自我报告，调查周期相对较长，一般整个生产经营周期只开展一次调查。这样的数据获取方式难以保证数据的客观可靠性。一方面，许多受访者从主观上隐瞒信息或者提供虚假信息（例如刻意隐瞒农药的使用量或所收获的产量）;另一方面，农户的非主观因素也会造成信息误差。为确保数据客观、真实、可靠，在实践中只能依靠严谨的方案设计和严格的调查执行尽可能地避免非主观因素的干扰，因而获取数据的人力、物力成本较高。对于土壤数据的获取，传统方式是通过采集土壤样本进行检测，需要依赖大量的人力物力投入;而借助各类土壤传感器的现代手段又需支付较高费用。因此，目前通过这两种方式获取符合地块尺度决策需要的数据都面临过高成本，且其成本随着地块细碎化程度和土壤异质性的提高而不断增加。

二是多元主體参与数据获取，数据所有权不明晰。在智慧农业系统中，信息与通讯技术（ICT）、传感器工具等被广泛用于数据采集，原始数据还会被融合、加工形成新的数据，因而数据所有权难以界定和划分。除农户之外，参与数据采集和生产的主体还包括数据采集工具供应商、数据融合服务供应商以及纯粹的数据供应商等。在数据获取由多个主体共同完成的情况下，数据的所有权具有一定争议性。而在所有参与数据获取的主体中，农户的数据权益甚至隐私往往容易受到侵害。其一，智慧农业技术设备在采集和使用非个人数据时，通常需要与个人身份可识别信息相关联进行认证;其二，用于监控地块和农作物的无人机、无人驾驶拖拉机等智慧农业设备也同时具备监控其使用者的功能，给侵犯农户的个人信息和数据带来潜在风险。现代产权理论指出，清晰的产权是资源有效配置和形成有效激励的前提。只有厘清了农业数据的权属关系，充分保护各类数据获取参与者的权利，才能持续地激发其采集和分享数据的积极性。