任婷婷,张汉达,赵俊利,李晓奇,吕 猷,李 凌,辛庆强
(内蒙古自治区农牧业科学院,内蒙古 呼和浩特 010031)
国家现代农业产业技术体系 (2007 年启动) 运行十余年来的实践证明, 现代农业产业技术体系建设是我国农业科技领域的一项重大管理创新,是促进农业科研与生产紧密结合的有效途径,是建立全国范围内农业科研协同创新内生机制的成功探索。体系的建设必定要在一个强大、稳定的数据分析环境下进行[1]。 《内蒙古自治区人民政府办公厅关于印发〈2017 年自治区大数据发展工作要点〉的通知》(内政办发〔2017〕116 号)中指出:“推动数据资源整合,加快数据资源共享开放”。通过财政稳定支持和任务委托的方式, 以引领和支撑现代农牧业产业发展为目标, 在全区范围内打破部门、区域和学科界限,搭建大数据分析平台,建立内蒙古农牧业科技创新创业共享服务平台,有助于解决地区分割、 部门分割、 效率不高等问题, 破除农牧业科研与农牧业产业发展结合不紧密的问题。 内蒙古自治区农牧业科学院拥有丰富的农牧业资源数据库、专业的科研团队、稳定的科研推广示范基地等, 这些条件可为内蒙古农牧业科技创新创业共享服务平台的开发及运行提供强大的基础。另外,内蒙古自治区农牧业科学院长期以来与中国知网、 万方等数据服务单位建立了良好的合作关系,掌握了丰富的“三农”知识数字资源, 依托这些单位与全国多位业内专家建立了紧密联系, 妥善解决了资源积累与整合的基础性难题, 为内蒙古农牧业科技创新创业共享服务平台的建立奠定了坚实的基础[2]。
集成基础研究、技术开发、区域特色产业信息和产业技术培训等创新服务环节, 以专业技术文献库、标准库、样本库、创新方法(TRIZ 理论)、在线咨询为支撑, 依托内蒙古自治区内各产业技术联盟、公共服务平台、工程技术中心、中试基地以及重点实验室,提供协同创新信息服务。
使用VUE 服务端渲染构建页面基础数据驱动模型,搭配Echarts 和R 语言快速绘制丰富专业的数据图表,各业务系统前端页面相互独立,业务系统中数据通过统一的API 相互流通。
基于Python 语言构建,依托Python 语言强大的数据处理能力,实现高效的数据清洗服务;向由TensorFlow 构建的实时计算模型传输计算数据,并通过Elasticsearch 构建快速的数据存储服务,具备数据查询与数据分析能力;接口采用RESTful风格的API,向前端提供统一的服务接口。
通过服务端构建的分布式socket 端口, 依托nginx 分布式部署下的负载均衡服务,提供海量设备的传输链路支持,socket 链路提供完善的接入权限认证与自有传输协议, 保证数据传输安全与数据传输稳定性。
建设以农牧业信息图书馆为中心, 覆盖整个单位的统一信息资源数字图书馆,形成信息共检、共享的信息资源检索系统,创新知识服务模式,提升知识利用率; 实现对平台采集的所有信息、文档、图片、音频、视频等数据资源的集中管理,可按多个维度提供分类管理并进行分析; 整合全区农牧业科技资源,组建覆盖全区的、面向新型农牧业经营主体的科技服务系统, 建立内蒙古农村牧区发展研究智库; 通过多元化绩效考核制度与绩效管理系统的开发运行,搭建考评管理数据库,实现不同层级单位的统一评价; 建成开放共享的农牧民职业教育在线多媒体资源库。
按照全区生态类型分布及农牧业产业布局,综合考虑自治区农牧业产业发展关键需求和区域特色,与盟市农牧科研院所、农牧业龙头企业联合共建,协同创新、联合攻关,解决区域关键技术难题,提高区域特色产业核心竞争力,提升农牧业科技支撑引领全区农牧业转型跨越发展的能力。
2.1.1 协同研究
针对科研项目管理流程需要, 开发科研项目支撑系统。依托统一的信息资源检索平台,打破传统模式下异构数据库、 单位自建数据库单独运行的情况,以资源整合、统一检索为目标,以构建协同创新创业服务为规划愿景, 通过中国知网KBase 全文检索引擎、TPI 大数据应用管理平台等,构建数据管理数字图书馆,融合大数据、智能检索、 可视化等新技术, 为工作人员提供信息浏览、查阅及检索等服务[3]。
协同研究以课题管理的形式对研究和创新过程进行管理, 针对具体研究问题以协同研讨为核心发挥群体智慧,将团体的思想和意见进行汇总、归纳和总结,形成具体的解决方案。在研究过程中综合应用各种显性知识并挖掘研究团队的隐性知识,提供规范化、程序化的流程,帮助研究团队完成科学研究和创新。
协同研究的主要功能如下: ①研究资料查询收集。根据具体研究的问题,针对问题在知识发现平台上进行资源查询和收集, 支持第三方资源和本地上传。 ②协同研讨。 针对具体的问题、文档以及观点,所有研究人员在线协同讨论和研究,由负责人主持和管理, 支持多次迭代以及研讨内容的总结。③协同创作。根据研究的问题和研讨结果可进行成果报告、方案文档等的协同创作,与协同创作平台进行对接。④研究过程管理。针对不同的研究课题提供流程管理配置功能, 并对整个研究过程进行管理。⑤决策管理。为领导者角色和决策人员提供过程监督、透明化管理、全过程查看以及可信的决策依据。⑥沟通交流。提供各种交流互动的模块,包括留言、评论、在线交流、多人讨论等,支持文字、图片、音视频。
2.1.2 协同创作
通过OKMS 协同研究平台, 实现对于课题和研究的进展跟踪; 展示单位某个研究所或者某个课题或者某个人的成果,以及对单位的贡献度;分析各个研究所科学研究的关联所在[4]。
基于XML 在网络上多人协同共同完成一个文档的撰写、研讨、修订、编排以及多格式输出,可应用于研究报告、研究文档、技术资料、操作手册、文书、总结计划、文章、书稿等文档的创作编辑。
协同创作服务范围如下: ①服务于学科知识库建设。以现有数据库为基础框架,辅以单位自有资源, 通过中国知网的优势技术对内部资源进行加工。②服务于学科建设。通过更新知识点和探讨农牧业研究过程中的问题, 可以启发科研人员思路,从问题出发设计课题寻求解决方法。
协同创作主要功能如下:①大纲管理。创作文档的大纲目录支持3 种管理方式,即自由编辑、模板导入、成品文档导入,同时,可以从文档成果库中选择结构化文档进行二次编辑, 整个操作过程向导式指导用户进行操作。②任务分配。随时添加参与文档编写的人员,按章节分配编写任务。③在线编辑。 编写人员登录以后根据给自己分配的章节任务在线编写文档内容,支持文字、表格、公式、图片、音频、视频等富媒体内容编辑,多人协同共同完成文档内容编写。 ④内容审核研讨。 管理人员、 专家及编写人员共同对完成的文档内容进行研讨和审核,支持批注、修订功能,审核不通过可驳回进行二次编辑修改。⑤在线编排。文档内容和样式分离, 在文档内容完成以后可在线通过样式设置,以所见即所得的方式对文档进行在线编排,包括大纲目录、正文、图、表、图注等的发布样式,支持样式模板套用。⑥多元输出。根据编排样式和模板通过多元发布引擎,自动输出多种文档格式,包括word、pdf、epub 等。 ⑦流程管理。 用户根据业务应用需求配置文档创作流程, 主要是大纲审核和内容审核流程, 可以配置多级审核流程并指定不同的审核操作人员。⑧模板管理。包括内容模板和样式模板, 内容模板根据文档种类提供标准化的文档目录及简要内容模板,如公文、调研报告、研究成果报告、技术资料文档等。样式模板为用户提供丰富的发布导出模板,支持用户自定义添加。
2.1.3 个人知识管理
个人知识管理中心是为机构内所有个人用户提供的集中工作平台, 核心功能是为用户提供个人知识管理和研究学习系统, 个人可以上传和管理文档、图片、音频、视频等资源,同时集成了系统消息、课题研究及协同创作的任务,一站式完成各种协同[5]。
个人知识管理中心主要包括以下服务内容:①待办任务。 将当前用户需要处理的各种任务直接推送到个人知识管理中心, 方便用户直接查看任务并进行处理,包括创作任务、研讨任务、研究任务等。②消息通知。将协同研究平台上所有与用户相关的消息直接通知到用户。③订阅推送。为用户提供知识资源订阅和自动获取的通道, 包括自主订阅和自动推送, 系统从知识仓库中根据用户研究方向和知识资源查阅日志, 自动推送用户可能感兴趣的知识资源。 ④知识提交。 提供文档(word、ppt、pdf 等)、图片、音频、视频等各类资源的在线提交功能,包括基本元数据和数字对象,系统能够自动对文档进行全文抽取和碎片化。 ⑤知识管理。 以网盘的方式对提交的个人学习和研究资料进行存储和管理,提供查询、浏览、阅读和下载功能。
2.1.4 机构知识仓库
通过多渠道、多方式的裸数据整合,整合机构内部各种知识资源以及外部资源,其中,内部资源是核心数据,外部资源主要是CNKI 知识资源库、问题知识库等。构建知识资源池,建立各种知识资源收集、加工、标引、提交的业务流程,实现知识资源的可持续更新[6]。
机构知识仓库在统一仓储和管理的基础上提供统一知识服务,核心功能包括三大块:①知识资源整合。 能够将自有知识资源、个人知识、业务系统知识、CNKI 知识、第三方平台知识、互联网资源等通过多种方式进行整合, 建成统一集中的知识大仓库。②知识资源管理。采用数据中心云存储架构对集成整合的知识仓库进行统一存储和管理,包括数据导入、更新、同步、导出、备份以及数据交换接口等。③知识资源统一服务。通过统一检索服务系统提供知识资源检索、 浏览、 阅读和下载服务,包括一框式检索、高级检索、大文本检索等功能,结合在线阅读为用户提供阅读笔记功能,方便用户进行文献资料的学习和研读。
2.1.5 创新创业服务平台
创新创业服务平台整合多维多元的知识资源,构建专业化的知识体系,为创新创业人员提供深度学习、深度研讨的在线协同服务。创新创业人员依据平台进行创新思想互动、创意碰撞,从而实现组织的智慧资本积累, 不断形成凝聚群体智慧的创新成果并分享, 在知识的迭代中依托平台提供的创业共创基金进行创业, 与优质投资人进行合作共赢[7]。
2.2.1 发布管理以及专家库、 优质资源库建设与共享
平台拥有完善的编辑、审核机制,支持对所有信息、文档、图片、音频、视频等内容进行创建、编辑、审核、发布等操作,实现所编辑信息内容的所见即所得,支持多种格式文档的批量上传,支持自动提取关键词、摘要等信息。
建立、完善专家库,通过各地区监测中心及时数据更新,自动抓取讯息,同时,平台聘请全区农牧业科技及相关行业的科研人员、管理人员、企业研发人员以及大专院校相关专业教育工作者等为专家顾问,提供在线咨询服务[8]。
资源共享平台主要包括以下功能模块: ①学术空间。平台汇集农牧业科技领域的专家人才,学术空间以科技创新实践和技术日志为主, 为专家学者及技术人才提供一个发表日志的空间。 在记录学术研究、技术思想的同时,通过学术空间展示专家学者的学术水平。 该功能模块可列入考评体系中,完善学术环境与科研平台基础设施。②学者圈。 是一个基于学术研究和科技创新的SNS 社交网络, 不同机构的专家人才之间以及不同创新团队的创新成员之间都可以相互关注并成为粉丝,方便相互了解科研进展,进行创新经验交流。平台根据各专家从事研究的领域方向以及共同参与的创新研究自动挖掘他们之间的关系, 建立专家关系网络。③成果库。平台将专家学者与创新知识资源库中的科技文献建立对应关系, 首先通过作者名和机构自动匹配, 再通过专家学者自己认领的方式将成果与专家建立联系,同时,将最终产出的创新成果存入个人成果库中, 方便其他人查询和浏览, 从而更加全面地了解专家科研水平和创新能力。④个人中心。为专家人才提供个人信息维护及内容管理功能, 专家登录以后可在个人中心管理各种信息,包括成果认领、个人信息维护、日志管理、评论管理、消息管理、成果管理以及与其他用户的交流互动等。
2.2.2 文档管理与实时共享
上传文档资料时,可以根据提取文档的名称、类别、摘要信息进行快速、自动分类归档,可自动对文档相关属性等信息进行元数据入库管理;支持根据文档全文的相似度自动识别重复知识,并为重复的文档进行版本管理,可自动检测敏感词;在线阅读功能能够对Office 文档按权限控制要求进行打开、复制、下载、打印等操作;将显性知识、隐性知识开放共享, 将不可见资源转化为可识别存储的电子资源,实现长久保存与迭代;可实现加密功能,对数据进行有效系统的管理。
2.2.3 大数据采集分析中心
利用现有各地区监测站等基础设施, 完善大数据采集中心,优化内蒙古特色资源库建设,完善采集样本信息,进行全方位数字化跟进,包括对作物生长情况、病虫害情况等实施监控,将有效数据共享给各使用单位,供其参考了解,从而提供预防决策等信息。
建立内蒙古农村牧区发展研究智库, 聘请农牧业、经济、科技、法律、生态、环保、社会管理、文化宣传等领域专家成立专家咨询委员会, 围绕重大决策需求,开展“三农”战略性、方向性、前瞻性重大问题研究, 为自治区政府及各级地方政府决策提供咨询服务;整合全区农牧业科技资源,组建覆盖全区的、 面向新型农牧业经营主体的科技服务系统,点面结合,兼顾共性与个性,为家庭农场、种植养殖专业户、农牧民专业合作组织、农牧业龙头企业、 农牧业投资集团等新型农牧业经营主体提供咨询、指导、培训等有效的“近身”服务;建设内蒙古农牧业科技“云课堂”“云教学”等多媒体在线平台,将声像技术、计算机技术、通信技术紧密结合,秉承“实际、实用、实效”的原则,把技术含量高、经济效益好、增产增收快的现代农牧业新技术和农牧业高效生产模式制作成集知识性、科学性、趣味性、艺术性、实践性为一体的科教片,创新服务方式,切实保障相关生产技术深入农牧民群体[9]。
支持视频方式的讨论式教学、技能带教、专题报告、读书报告、课题学术交流等多场景网络直播培训模式。 直播课程支持高清、标清、低清多码流直播,支持录播功能,支持讲座式直播、桌面直播等多种直播方式,并可记录直播,实现视频专家库创作。
通过梳理绩效量化考评的相关理论, 提出科技人员业绩评估指标体系。在该基础上,从设计原则、采用技术到实现流程等方面研究基于WEB 的科研院所科技人员业绩评估系统。
解决目标考核与和目标考核模式与工作评价之间的衔接问题, 实现对决策方向的领导和决策的指引, 有效解决上下级目标与执行之间的沟通问题,为农牧业创新创业大数据平台奠定基础[10]。
构建开放共享的、 可用于在线教育培训的农牧民职业教育多媒体资源库。 加强面向新型职业农牧民的农牧业生产技术培训, 加快转变农牧业生产和经营方式,提高农牧业生产与经营水平,加大科学技术在农牧业增产增收中的影响比重。
以农牧业专家为智力支撑, 利用农牧业科研单位和传媒单位多年的系统知识积累,反复筛选,经过精心编辑加工,形成文字、图片、视频、动画等多种形式的多媒体资源。 该库由5 000 个多媒体知识与技术单元构成,分20 个子库,包括具有知识产权的图片5 万余幅、短节目6 000 个、三维动画300 min、二维动画1 000 min,容量6 TB。