江西农业大数据建设与应用探索

钟志宏，吴艳明*，杨 眉，樊首品，陶莉慧

（1.江西省农业技术推广中心，江西 南昌 330000；2.北京农信通科技有限责任公司，北京 100081）

习近平总书记指出，要大力“实施国家大数据战略，加快建设数字中国”。国家“十四五”规划也提出，“发展智慧农业，建立和推广应用农业农村大数据体系，推动大数据等新一代信息技术与农业生产经营深度融合”。江西省“十四五”规划和二〇三五年远景目标纲要提出，要加快农业大数据中心、重要农产品全产业链大数据建设。数据作为新型生产要素，在推动农业农村数字经济发展中具有关键性作用。探索研究如何发挥农业大数据要素价值，具有重要的现实意义。

1 江西农业大数据建设和应用的现状与问题

“十三五”以来，江西省按照“强化顶层设计、全省一盘棋”的思路，自2015年在全国率先采用PPP模式整省推进智慧农业建设，探索发挥大数据要素价值，推动江西农业农村现代化转型升级，并于2017年成为全国首批农业大数据试点省份之一。

1.1 江西农业大数据建设和应用现状

1.1.1 智慧农业平台框架基本建立

目前，全省智慧农业“123+N”建设总体框架基本建立，江西农业大数据一期、农业云生产中心建成并投入使用，赣机惠农、农业物联网、动物检疫管理、农产品质量安全追溯、农村人居环境管护、农业综合行政执法、高标准农田监管等近60个应用系统上线运行并逐步在全省应用推广。

1.1.2 农业大数据获取初见成效

江西农业大数据获取、互联、共享的大网基本形成。据统计，截至2021年底，农业物联网云平台接入全省253个现代农业示范园和企业的视频、图像、环境参数等数据，上传年数据量达1.54亿条；农产品质量安全监管追溯平台分别建立了政府管理、企业备案和公众查询三个专业应用系统，备案企业29589家，生成追溯二维码11146个；农产品电子商务平台“赣农宝”面向全省开放对接各类农产品经营主体，累计开设店铺527家；由全省13600余家益农信息社组建的全省信息进村入户服务网络，覆盖全省88%以上行政村，逐步成为江西农村大数据获取的主要渠道。此外，农业农村大数据平台可完成现代农业园区建设、农机耕种、畜禽养殖、农村服务、农产品电商、农情监测等方面的数据采集、分析。目前，江西农业大数据已初具规模，农业大数据平台现有数据池汇聚数据约53.4 TB，日归集处理数据约4.9 GB。

1.1.3 数字农业经济稳步发展

根据农业农村部信息中心发布的《2021全国县域农业农村信息化发展水平评价报告》，2020年，江西省县域农业农村信息化发展总体水平为43.7%，较上年增长2.7个百分点[1]。根据江西省大数据中心发布的《江西省数字经济发展白皮书》，2020年，江西省数字经济增加值规模达到8354亿元，占GDP比重32.5%，较上年增长2.6个百分点，数字农业指标对数字经济综合指数增长贡献率为9.8%[2-3]。

1.2 江西农业大数据建设面临的问题

对比发达省份，江西省农业农村大数据建设水平仍有较大差距，主要表现在以下几个方面。

1.2.1 农业信息化基础相对薄弱

数据基础设施使用成本较高，节本增效还不够明显，农业信息化应用水平难以满足现代农业发展需求，财政和社会资本投入有待进一步加强[4]。

1.2.2 农业大数据获取与处理能力偏弱

农业生产、经营管理数据获取不够快捷、精准，农业基础资源数据库还不完善，政府部门间数据共享不畅、开放程度较低，数据整合共享不充分[5]。

1.2.3 专业人才队伍建设亟待加强

在当前大数据快速发展的时代背景下，对农业从业人员信息技术和农业知识综合能力要求颇高，复合型应用和推广人才匮乏，农业信息化专业人才队伍建设亟待加强。

1.2.4 农业大数据推广应用不足

农业大数据平台及各应用子系统在全省农业农村系统、涉农企业（园区基地）与其它经营主体中推广应用不足、落地不畅等问题，一定程度制约了农业农村大数据快速汇聚与辐射带动。

2 江西农业大数据典型应用探索与成效

江西农业大数据平台建设目标为建成“一个平台，一个标准，一个入口，一套机制，一张图，一个库”的“六个一”农业大数据综合平台，探索一条可看、可用、可复制、可推广的农业大数据建设与应用的发展路径，实现各行业数据互联互通、共建共享，为制定产业政策、加强市场调控等提供可靠的数据支撑。面向各级领导建设科学决策平台，面向各级业务管理人员建设精准管理平台和面向生产经营主体、农民与社会公众建设综合服务平台。

农业生产过程具有生产主体复杂、数据分布散、需求变化大等特点，江西农业大数据平台建设过程中，分布式大数据处理分析技术得到应用，在畜禽、种植、农机、渔业等领域应用进行了积极探索，取得了初步成效。

2.1 畜禽大数据应用——生产监管融资一条链

建立畜禽规模养殖、屠宰、防疫管理平台，实现畜禽养殖过程监督，规范饲料、兽药、添加剂等投入品使用，对畜禽屠宰检疫和出证进行监管，随时了解本省畜禽屠宰的检疫情况。以生猪为例，在生猪进厂查验、待宰、检验检疫、无害化处理、肉品出厂等关键环节安装监控设备，实时发现和处理违法违规行为，实现日常监督信息化管理。据平台统计，2021年江西省共发出畜禽检验检疫电子证照416.5万张，日均出证11413张；调运畜禽2.38亿头（只），调运畜禽产品74.93万吨。针对畜禽业附加值较小、风险性较大，金融机构放贷难问题，相关部门充分挖掘大数据平台的信息数据价值，为畜禽行业融资提供风控管理及决策支撑，让金融信贷更精准、快捷，协助解决企业融资难题。

2.2 赣南脐橙大数据应用——全产业链管理一体化

赣南脐橙是江西省最具特色与品牌价值的产业之一。通过在赣南脐橙主产区信丰县、安远县、赣县等多个县推广应用脐橙大数据平台，实现脐橙“生产标准化、加工智能化、经营电商化、营销品牌化、管理高效化和服务网络化”，服务端共享专家服务及全过程溯源服务，打造脐橙产、供、销一体化单品全产业链模式。果农通过平台申领数字果园证，享受专家问诊、农技等服务，手机端数据同步并实现病虫害图谱、病虫害自主预警申报，大数据应用平台实现脐橙种植管理标准化服务。智能化机器通过自动驳运系统来回运输，对果品的重量、大小、色泽、瑕疵、糖度、酸度等多项品质指标进行无损检测和智能化组合分选，实现倒果、清洗、杀菌、保鲜、分选、填框全过程，按要求区分果品等级，并统一使用“赣南脐橙”区域公用品牌。物流企业通过大数据在平台派单，智能匹配脐橙加工企业，实现按流向揽件，提高了配送效率，果农物流支出费用降低约30%，通过近两年主要企业物流费用对比，仅此一项物流降费可为全市果农和电商企业增收近亿元。

2.3 水稻种植大数据应用——生产全过程数字化

建设水稻生产管理系统，通过病虫害监测及远程诊断系统，数据实时采集上传，实现水稻种植全过程监控管理。作为全省首个万亩智慧农场，江西省南昌县蒋巷大田农社建立了水稻生产“全程机械化、装备智能化、过程数字化、管理信息化、决策智慧化”一体化发展新模式。打开手机智慧农业APP，田块地图、种植面积、管理人员、土壤墒情一目了然，农机编号、作业轨迹、作业面积、所在位置清清楚楚，气象数据、水稻长势、巡田打卡等实时上传。大田农社机械化种植水稻面积达30000余亩，通过大数据平台分析比对，实现精准决策、远程操控、科学管理。过去一个大户最多能种50亩左右，通过智慧农业系统同样的农户可以种植近500亩，户均年收入15万元左右。

2.4 农机大数据应用——作业监测调度精准化

建设农机大数据平台，实现农机定位监控、作业参数智能监测、智能设备协同与精准作业、数据远程传输与分析决策等功能。平台通过农机监理平台和赣机惠农系统的调度系统数据进行分析，安装了高精度定位设备的农机作业轨迹、作业面积等信息在大数据一张图上一目了然，为全省农机作业补贴提供数据依据，实现精准定位、合理补贴、精准调度，提高了农机利用率。截至2022年4月底，赣机惠农系统装有定位设备农机达43120台，均可实现在线作业监测。下一步将在农机鉴定、推广、监理、维修、管理、农机作业智能监测等领域实现平台综合服务，打造农业机械化管理服务“一张网”，不断提升农机化公共服务能力。

2.5 渔业大数据应用——水产品安全监管源头化

建设渔业大数据应用示范基地，配套水产品安全追溯系统，通过水质在线监测仪器等设备采集数据，根据示范基地位置、养殖模式、养殖面积、品种、水深、放养密度，结合天气、水质信息、基础养殖设施等因素，根据平台信息综合分析，给出从苗种投放、药品使用、饲料投喂、水质增氧、病害预防和控制等日常管理解决方案，并形成安全生产档案记录制度，从源头实现水产品安全监管。

3 对策建议

抓住江西省实施数字经济“一号工程”契机，紧扣现代农业和乡村振兴发展重点，立足省情、农情，实施好数字农业农村建设三年行动计划。推广农业信息化新技术、新模式、新成果在农业生产经营管理中的运用，促进新一代信息技术与农业全面融合。推进乡村振兴走向数字乡村新阶段，为乡村振兴插上数字化翅膀，开创乡村振兴新局面。

3.1 加大财政投入，加快农业信息化基础设施建设

加大对农业信息基础设施财政和社会资本投入，推动农村千兆互联网、5G网络、移动物联网建设，加快人工智能、北斗导航、物联网在农业农村应用，加快传统农业信息基础设施和农业装备数字化、智能化改造，构建省市县三级数字乡村平台。

3.2 强化顶层设计，提高农业大数据获取与处理能力

强化顶层设计，继续推动全省智慧农业建设。坚持全省一盘棋，建立统一的农业大数据平台，推动农业农村基础数据汇聚和共享。通过农业大数据智能分析处理工具和决策系统，不断增强大数据分析处理能力，构建与现代农业发展相适应的农业大数据资源中心。

3.3 立足应用实际，培育数字农业农村发展人才

大力推进“职业农民”培训，立足应用实际开展农业信息化知识培训，提高农民、新型经营主体的数字化应用能力和素养。鼓励信息领域人才进入农业领域开展相关科学研究与应用推广，培养出一批数字农业农村领域专业人才和高水平复合型管理队伍。

3.4 结合特色产业，推动农业大数据在全省推广应用

整合多方资源，加强与省直有关部门、农业科研院所、通信运营商和社会资本方共同推进全省智慧农业建设，拓展农业大数据应用场景，推进水稻、柑橘、茶叶、生猪、渔业等重要农产品特色单品全产业链大数据建设，为特色产业的生产、经营、管理和服务大数据应用提供智能决策支持，提升数据应用水平，推动大数据在农业领域的广泛应用，提升质量和效率[6]。