姜 侯，楊雅萍，孫九林

1 大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)

十二屆全國(guó)人大三次會(huì)議政府工作報(bào)告首次提出“互聯(lián)網(wǎng)+”國(guó)家行動(dòng)計(jì)劃以來(lái)，“互聯(lián)網(wǎng)+”已全面覆蓋人們的吃、穿、住、行、用，互聯(lián)網(wǎng)加上傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了巨大的發(fā)展空間；在此趨勢(shì)下，全社會(huì)加速進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大數(shù)據(jù)成為新的國(guó)家生產(chǎn)要素，成為各類(lèi)企業(yè)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力。如何挖掘和開(kāi)發(fā)海量數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的積累和交換、分析與運(yùn)用，對(duì)未來(lái)走勢(shì)產(chǎn)生更為敏銳的洞察、判斷和預(yù)測(cè)，成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略高地和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的制勝要點(diǎn)。

一方面，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向數(shù)字化和智能化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，成為經(jīng)濟(jì)效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的驅(qū)動(dòng)力。大數(shù)據(jù)加速滲透和應(yīng)用到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，在生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷(xiāo)、決策等環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻變革。近年來(lái)，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、金融、交通、醫(yī)療、旅游等行業(yè)的落地應(yīng)用越來(lái)越多，如農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)于農(nóng)作物栽培、智能管控、氣象分析、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策等，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，推動(dòng)農(nóng)業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型；工業(yè)大數(shù)據(jù)貫穿于工業(yè)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)，使工業(yè)系統(tǒng)具備描述、診斷、預(yù)測(cè)、決策等智能化功能，推動(dòng)工業(yè)走向智能化；旅游等服務(wù)行業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶(hù)需求分析、風(fēng)險(xiǎn)防控和信用評(píng)價(jià)等，加快業(yè)務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)步伐。

另一方面，大數(shù)據(jù)推動(dòng)不同產(chǎn)業(yè)之間的融合創(chuàng)新，催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)，逐漸成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)能力的核心動(dòng)能。大數(shù)據(jù)推動(dòng)了圍繞海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、交換、分析、挖掘等過(guò)程完整產(chǎn)業(yè)鏈的形成，催生出數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)租賃、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)決策服務(wù)等新興產(chǎn)業(yè)形態(tài)。數(shù)據(jù)與行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域深度融合和創(chuàng)新，使得傳統(tǒng)生產(chǎn)模式、經(jīng)營(yíng)模式、盈利模式和服務(wù)模式發(fā)生重大變革，涌現(xiàn)出互聯(lián)網(wǎng)金融、共享單車(chē)等新平臺(tái)、新模式和新業(yè)態(tài)?；诖髷?shù)據(jù)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)日趨活躍，大數(shù)據(jù)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)與服務(wù)成為社會(huì)資本投入的熱點(diǎn)；大數(shù)據(jù)的共享開(kāi)放成為促進(jìn)“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的新動(dòng)力?？梢?jiàn)，大數(shù)據(jù)正引領(lǐng)和驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式向形態(tài)更高級(jí)、分工更優(yōu)化、結(jié)構(gòu)更合理的數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式創(chuàng)新演進(jìn)。

目前，關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念尚沒(méi)有統(tǒng)一的定論，表述方式不盡相同。維基百科認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是利用常用軟件工具捕獲、管理和處理所消耗時(shí)間超過(guò)可容忍程度的數(shù)據(jù)集。全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫對(duì)大數(shù)據(jù)定義如下：大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)分析工具對(duì)其進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、傳輸、分析及可視化的數(shù)據(jù)集合。另一種比較有代表性的定義是5V定義，即認(rèn)為大數(shù)據(jù)應(yīng)該具備五大特征：海量性（Volume），多樣性（Variety），高速性（Velocity），價(jià)值大（Value）和精確度高（Veracity）。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)指在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理、銷(xiāo)售、投資等各種活動(dòng)中形成的，具有高附加值的、多時(shí)空特征的海量數(shù)據(jù)，包括生物信息數(shù)據(jù)、資源環(huán)境數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究就是開(kāi)展大數(shù)據(jù)理論、技術(shù)和方法在農(nóng)業(yè)或涉農(nóng)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐的過(guò)程，其以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)據(jù)可視化、分析挖掘、模擬預(yù)測(cè)、人工智能等前沿技術(shù)，獲取有價(jià)值的知識(shí)、規(guī)律，最終指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、農(nóng)產(chǎn)品流通和消費(fèi)以及農(nóng)業(yè)金融投資等涉農(nóng)行業(yè)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)涉及到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)銷(xiāo)售過(guò)程中的方方面面，是跨行業(yè)跨專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)處理過(guò)程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)科學(xué)研究相結(jié)合，可以為農(nóng)業(yè)科研、政府決策、涉農(nóng)企業(yè)發(fā)展等提供新方法、新思路。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)具備大數(shù)據(jù)的一切特征，也有自身獨(dú)特的特性，如復(fù)雜性、異質(zhì)性、實(shí)時(shí)性、分散性等。筆者認(rèn)為這些特征都可以概括為包容性，具體可以從以下幾個(gè)層次理解：

（1）類(lèi)型包容性。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集方式包括傳感器、Web網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)端、主流媒體、衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)航拍等，數(shù)據(jù)涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工，農(nóng)產(chǎn)品流通、消費(fèi)等全產(chǎn)業(yè)鏈，類(lèi)型上有文本、圖形、圖像、視頻、音頻、文檔等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，空間上從作物個(gè)體監(jiān)測(cè)、個(gè)體農(nóng)場(chǎng)管理、區(qū)域農(nóng)業(yè)規(guī)劃到國(guó)家農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，時(shí)間上涵蓋歷史數(shù)據(jù)、現(xiàn)狀數(shù)據(jù)以及未來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

（2）領(lǐng)域包容性。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)涉及跨行業(yè)、跨學(xué)科、跨業(yè)務(wù)的多維度、多粒度、多結(jié)構(gòu)交叉、融合和關(guān)聯(lián)；可廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全溯源、設(shè)施農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等各個(gè)農(nóng)業(yè)環(huán)節(jié)，農(nóng)資投入、農(nóng)機(jī)服務(wù)、農(nóng)技服務(wù)、金融投資、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等涉農(nóng)服務(wù)領(lǐng)域。

（3）服務(wù)包容性。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的政府、科研機(jī)構(gòu)、高校、企業(yè)共同服務(wù)于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)，通過(guò)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)達(dá)成合作與共享，發(fā)揮數(shù)據(jù)協(xié)同服務(wù)效應(yīng)，打破數(shù)據(jù)隔離的局面；反過(guò)來(lái)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)理論、技術(shù)、知識(shí)又將服務(wù)于各個(gè)環(huán)節(jié)、各個(gè)領(lǐng)域，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)形成一個(gè)可持續(xù)、可循環(huán)、高效、完整的生態(tài)圈。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)鏈接農(nóng)民專(zhuān)業(yè)合作社，農(nóng)資企業(yè)，涉農(nóng)服務(wù)企業(yè)，農(nóng)業(yè)金融投資企業(yè)等各個(gè)終端，打造農(nóng)業(yè)全方位“一張網(wǎng)”生態(tài)體系，提高農(nóng)業(yè)整體經(jīng)營(yíng)效率。

（4）理念包容性。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)融合了政府、企業(yè)、農(nóng)民等各階層參與者的理念、思維，在預(yù)測(cè)分析階段能做到綜合歷史、立足當(dāng)下、面向未來(lái)?；谵r(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，利用氣象信息、食品安全、消費(fèi)需求、生產(chǎn)成本、市場(chǎng)價(jià)格等多源數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格走勢(shì)，綜合耕地?cái)?shù)量、農(nóng)田質(zhì)量、氣候變化、作物品種、栽培技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)資配置、國(guó)際市場(chǎng)糧價(jià)等多種因素分析糧食安全問(wèn)題，大幅度提高政府管理能力、企業(yè)服務(wù)水平、農(nóng)民生產(chǎn)能力和農(nóng)商銷(xiāo)售能力。

2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)獲取

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)獲取是將農(nóng)業(yè)要素?cái)?shù)字化并進(jìn)行有效采集、傳輸?shù)倪^(guò)程。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，目前農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)已初具規(guī)模。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)是專(zhuān)業(yè)化、系統(tǒng)化的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)，可存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行統(tǒng)一管理；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒(méi)有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，難以用數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來(lái)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，包括文檔、文本、圖片、XML，HTML、各類(lèi)報(bào)表、圖像、音頻、視頻信息以及農(nóng)戶(hù)經(jīng)驗(yàn)等?，F(xiàn)階段，我國(guó)已經(jīng)建設(shè)完成一批典型的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)共享中心，如中國(guó)農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)、中國(guó)農(nóng)業(yè)科技文獻(xiàn)與信息服務(wù)平臺(tái)、國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心等。從目前發(fā)展情況分析，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)獲取主要包括以下幾個(gè)方面：

圖1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)概念

（1）農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)指通過(guò)各種儀器儀表實(shí)時(shí)顯示或作為自動(dòng)控制的參變量參與到自動(dòng)控制中的物聯(lián)網(wǎng)，主要設(shè)備包括各種類(lèi)型的傳感器、視頻監(jiān)控和自動(dòng)控制系統(tǒng)等。目前物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)涵蓋農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境、農(nóng)作物生長(zhǎng)歷程、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)流通等各個(gè)方面。農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)指對(duì)與動(dòng)植物生長(zhǎng)密切相關(guān)的大氣溫度、濕度、土壤溫濕度、CO2含量、營(yíng)養(yǎng)元素、太陽(yáng)輻射、日照時(shí)數(shù)、大氣可降水量、環(huán)境氣壓等數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、采集獲取的數(shù)據(jù)，主要依賴(lài)于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)部署的智能傳感器獲取。農(nóng)作物生長(zhǎng)歷程數(shù)據(jù)指對(duì)動(dòng)、植物生長(zhǎng)過(guò)程中的生長(zhǎng)、發(fā)育、活動(dòng)規(guī)律以及生物病蟲(chóng)害等數(shù)據(jù)進(jìn)行感知、記錄獲取的數(shù)據(jù)，如檢測(cè)植物中的氮元素含量、植物花粉傳播、病蟲(chóng)侵襲，測(cè)量動(dòng)物體溫、運(yùn)動(dòng)軌跡等。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)流通數(shù)據(jù)指對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)中的成本、質(zhì)量、產(chǎn)量、化肥農(nóng)藥使用情況等，流通環(huán)節(jié)中的交通運(yùn)輸承載力、倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存、進(jìn)出口總量等，銷(xiāo)售中的市場(chǎng)價(jià)格、市場(chǎng)需求、銷(xiāo)售去向、用戶(hù)喜好等進(jìn)行動(dòng)態(tài)采集獲取的數(shù)據(jù)。隨著多學(xué)科的交叉綜合，仿生傳感器、電化學(xué)傳感器等新一代傳感器技術(shù)，光譜分析儀、多光譜、高光譜、熱紅外等信號(hào)探測(cè)方法，人工智能識(shí)別等前沿科技應(yīng)用于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，以及諸如手機(jī)、筆記本電腦、平板電腦等移動(dòng)終端的普及，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集越來(lái)越頻繁，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，圖片、視頻等數(shù)據(jù)格式激增。

（2）農(nóng)業(yè)遙感和農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)。是指通過(guò)衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)、地面無(wú)人機(jī)航拍等手段獲取的對(duì)地面農(nóng)業(yè)目標(biāo)進(jìn)行大范圍、長(zhǎng)時(shí)間或?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)的影像數(shù)據(jù)，以及經(jīng)過(guò)遙感技術(shù)處理后得到的二次產(chǎn)品數(shù)據(jù)。遙感技術(shù)獲取數(shù)據(jù)范圍大、速度快、周期短、信息量大，能夠客觀、準(zhǔn)確、及時(shí)地反應(yīng)作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。目前，農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)成熟應(yīng)用于農(nóng)用地資源的監(jiān)測(cè)與保護(hù)、農(nóng)作物大面積估產(chǎn)與長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)、作物模擬模型等方面。隨著高分辨率、高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)獲取的精度逐漸提高，數(shù)據(jù)量急劇增加，數(shù)據(jù)格式也越來(lái)越復(fù)雜。

（3）農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。指利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)對(duì)涉農(nóng)網(wǎng)站、論壇、微博、博客進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、定向采集獲得的數(shù)據(jù)。隨著網(wǎng)絡(luò)直播、短視頻、朋友圈等社交網(wǎng)絡(luò)的流行，許多農(nóng)戶(hù)、農(nóng)場(chǎng)主也參與其中，利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)自家農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行定向宣傳、聯(lián)系銷(xiāo)售商家、進(jìn)行線上支付等。農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)相對(duì)分散，可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)建立移動(dòng)的規(guī)則，采用廣度優(yōu)先或深度優(yōu)先的策略對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行定向跟蹤、對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)整理。農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是在互聯(lián)網(wǎng)層、移動(dòng)社交層對(duì)農(nóng)業(yè)各方面的客觀反映，具有規(guī)模大、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化、異構(gòu)性、分布性、數(shù)據(jù)涌現(xiàn)等特點(diǎn)。

（4）科研及農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。是涉農(nóng)領(lǐng)域科研院所、高校、科學(xué)家個(gè)人等從事農(nóng)業(yè)科學(xué)研究產(chǎn)生的相關(guān)成果，或農(nóng)戶(hù)在長(zhǎng)期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中積累的有關(guān)作物育種、精耕細(xì)作、作物增產(chǎn)、農(nóng)業(yè)氣象等方面的經(jīng)驗(yàn)。目前，各級(jí)政府、部門(mén)加強(qiáng)建設(shè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心，組織國(guó)家科研項(xiàng)目匯交工作、推動(dòng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享利用，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的科研數(shù)據(jù)也已形成專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，如國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心、智慧農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、農(nóng)業(yè)科技信息資源共建共享平臺(tái)等。由于農(nóng)戶(hù)分散、種植管理經(jīng)驗(yàn)因人而異且很難建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整理模式，對(duì)農(nóng)戶(hù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取難度較大，也是目前開(kāi)展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)工作中容易忽視的問(wèn)題。

3 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

為了充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，利用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，加快農(nóng)業(yè)自動(dòng)化、信息化、智能化進(jìn)程，需要依托農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)及相關(guān)大數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)，建設(shè)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)，全面、及時(shí)、前瞻性地反映農(nóng)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)，并預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)未來(lái)發(fā)展方向。技術(shù)上，充分利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集、管理、存儲(chǔ)技術(shù)，建設(shè)具有高效性、先進(jìn)性、開(kāi)發(fā)性、包容性的應(yīng)用型數(shù)據(jù)庫(kù)；結(jié)構(gòu)上，平臺(tái)應(yīng)具備良好的可配置性、擴(kuò)展性、遷移性，能隨時(shí)滿(mǎn)足資源、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及應(yīng)用變化的需求；功能上，平臺(tái)除具備數(shù)據(jù)庫(kù)基本的增加、刪除、修改、查詢(xún)、可視化等功能外，還應(yīng)承擔(dān)數(shù)據(jù)匯集、技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)應(yīng)用、成果發(fā)布、數(shù)據(jù)共享等方面的任務(wù)。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體架構(gòu)可分為四個(gè)層次：（1）基礎(chǔ)層。為其他層提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐；需要針對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)的各個(gè)行業(yè)、與農(nóng)業(yè)相關(guān)的各類(lèi)資源，分門(mén)別類(lèi)地建設(shè)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，建立數(shù)據(jù)高效實(shí)時(shí)傳輸網(wǎng)絡(luò)通道；并利用云計(jì)算、云存儲(chǔ)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的虛擬化、自動(dòng)化、并行運(yùn)算、數(shù)據(jù)安全和能源管理，保證平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)服務(wù)的敏捷響應(yīng)。（2）數(shù)據(jù)層。是整個(gè)平臺(tái)的核心，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理、規(guī)范化運(yùn)營(yíng)以及分析挖掘等功能；采用主流數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)建設(shè)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)資源庫(kù)，按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方案和相關(guān)技術(shù)路線對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管控；數(shù)據(jù)處理計(jì)算單元基于關(guān)聯(lián)分析、可視化分析、知識(shí)挖掘、數(shù)據(jù)融合等分析方法，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)知識(shí)、揭示農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)律、挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值，并通過(guò)數(shù)據(jù)交換平臺(tái)和統(tǒng)一的對(duì)外服務(wù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識(shí)的交換與共享。（3）應(yīng)用層。是平臺(tái)建設(shè)的目標(biāo)，負(fù)責(zé)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)各應(yīng)用系統(tǒng)、應(yīng)用平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，為上層管理和服務(wù)提供應(yīng)用支撐，如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)服務(wù)平臺(tái)、農(nóng)業(yè)遙感系統(tǒng)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)、農(nóng)村綜合信息服務(wù)平臺(tái)、農(nóng)業(yè)環(huán)境污染治理系統(tǒng)、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)等。（4）決策層。是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的深層次服務(wù)，主要為管理部門(mén)、涉農(nóng)企業(yè)以及農(nóng)戶(hù)提供管理、投資、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的決策。

與農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)相關(guān)的技術(shù)很多，其中相當(dāng)一部分技術(shù)已經(jīng)能夠成熟應(yīng)用。結(jié)合目前農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)情況和技術(shù)發(fā)展階段，筆者強(qiáng)調(diào)三方面的技術(shù)：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)和數(shù)據(jù)共享方案。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)共享的前提；數(shù)據(jù)共享可以更充分地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值，減少數(shù)據(jù)采集的投入。目前，我國(guó)尚存農(nóng)業(yè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)薄弱、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不合理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化水平差，數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)結(jié)合農(nóng)業(yè)部大田長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)工作，建立現(xiàn)代農(nóng)業(yè)自然資源、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)、農(nóng)業(yè)管理等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，并研究數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、匯交等環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，夯實(shí)農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)支撐。應(yīng)用是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的目的，數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享有助于農(nóng)業(yè)知識(shí)的普及和價(jià)值實(shí)現(xiàn)。研究國(guó)家數(shù)據(jù)共享的政策規(guī)劃、管理辦法和共享機(jī)制，在保障數(shù)據(jù)共享安全的基礎(chǔ)上，推動(dòng)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、持續(xù)的共享。

圖2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體架構(gòu)

（2）農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析、模擬預(yù)測(cè)方法研究。建模分析發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)規(guī)律，模擬預(yù)測(cè)則利用規(guī)律指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、市場(chǎng)運(yùn)行、消費(fèi)需求、進(jìn)出口貿(mào)易以及供需逆差等數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)規(guī)律，可感知市場(chǎng)異常波動(dòng)、及時(shí)預(yù)警突發(fā)事件、提前防范農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等。再如，建立模型模擬農(nóng)作物產(chǎn)量與作物生長(zhǎng)環(huán)境變量、化肥使用量、施肥時(shí)間等影響因素之間的潛在關(guān)系，從而指導(dǎo)農(nóng)業(yè)科學(xué)生產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)高效增產(chǎn)。目前，在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)草害、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)等領(lǐng)域已形成成熟的應(yīng)用模型，可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)警多維模擬等，大幅度提高農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)預(yù)警的準(zhǔn)確性。

（3）人工智能技術(shù)。傳感器監(jiān)測(cè)、無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星航拍能告訴我們現(xiàn)象在哪里發(fā)生，而人工智能可以主動(dòng)揭示現(xiàn)象背后的原因。人工智能一方面賦予機(jī)器類(lèi)人的識(shí)別、判斷力，讓農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)流程變得高效，如農(nóng)業(yè)設(shè)施智能識(shí)別、植物病蟲(chóng)害自動(dòng)監(jiān)測(cè)等；另一方面為處理圖像、語(yǔ)音、自然文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了新手段，大大擴(kuò)展了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的獲取和應(yīng)用范圍。目前人工智能技術(shù)已應(yīng)用于無(wú)人飛機(jī)打藥、水肥一體化、滴灌系統(tǒng)等領(lǐng)域；傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)技術(shù)手段落后，會(huì)造成水肥、農(nóng)藥資源浪費(fèi)，不僅成本高效益低，還會(huì)造成土壤、基質(zhì)污染，產(chǎn)品質(zhì)量得不到有效保障。以人工智能為核心的設(shè)施農(nóng)業(yè)將是未來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主流，采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)播種、合理水肥灌溉、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低耗高效、農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)。

4 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)的農(nóng)業(yè)屬于小農(nóng)經(jīng)營(yíng)方式，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本身的生產(chǎn)粗放性、分散性和農(nóng)業(yè)自身的季節(jié)性、地域性等因素，致使信息壁壘成為貫穿農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的共性問(wèn)題。農(nóng)業(yè)種植過(guò)程中，農(nóng)戶(hù)多依賴(lài)于以往經(jīng)驗(yàn)，對(duì)水、土、光、熱、氣候資源以及作物育種、種植、施肥、收割、加工等環(huán)節(jié)很難做到精準(zhǔn)把握，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)落后。由于信息閉塞、資源分散，農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)需求了解不足，很難發(fā)揮市場(chǎng)的引導(dǎo)作用；農(nóng)業(yè)市場(chǎng)被少數(shù)農(nóng)商壟斷，交易成本增加，農(nóng)民利益被進(jìn)一步的損害。同時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化程度低，農(nóng)產(chǎn)品深加工不足，因此很難產(chǎn)生更高層次的農(nóng)業(yè)價(jià)值。當(dāng)前，在中央政策引導(dǎo)下，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略平穩(wěn)實(shí)施，農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)開(kāi)始加速推進(jìn)；農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型與發(fā)展是鄉(xiāng)村振興的重要一環(huán)，在這種形勢(shì)下，建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心，將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等新技術(shù)與農(nóng)業(yè)相結(jié)合，是解決我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展瓶頸的重要手段。本文從以下方面總結(jié)了當(dāng)前快速發(fā)展的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向：

（1）支撐國(guó)家農(nóng)業(yè)戰(zhàn)略決策和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是指根據(jù)市場(chǎng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品需求結(jié)構(gòu)的變化改變農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，從而使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場(chǎng)需求相協(xié)調(diào)的過(guò)程。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)能提供全方位的涉農(nóng)信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析揭示其內(nèi)在規(guī)律，將為生產(chǎn)發(fā)展和政府決策提供科學(xué)、準(zhǔn)確的依據(jù)。政府農(nóng)業(yè)管理部門(mén)應(yīng)聯(lián)合農(nóng)業(yè)院校、科研機(jī)構(gòu)等建設(shè)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智庫(kù)，開(kāi)展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用。如山東農(nóng)業(yè)大學(xué)成立了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟，包括6個(gè)省直管理部門(mén)，涵蓋了涉農(nóng)的各個(gè)方面，可以提供與農(nóng)業(yè)相關(guān)的大量數(shù)據(jù)和其他支持。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究要與生產(chǎn)發(fā)展、市場(chǎng)銷(xiāo)售、金融投資以及國(guó)家“一帶一路”、鄉(xiāng)村振興等戰(zhàn)略密切結(jié)合起來(lái)，加強(qiáng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建設(shè)、完善數(shù)據(jù)采集體系、建立數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、研究數(shù)據(jù)模擬方法；運(yùn)用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)，及時(shí)準(zhǔn)確預(yù)判未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，提高政府農(nóng)業(yè)宏觀調(diào)控和科學(xué)決策能力，推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。

（2）建設(shè)智慧農(nóng)業(yè)，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)資源利用率、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。利用物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)、遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)等，對(duì)農(nóng)田變量信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，如土壤含水量、肥力、土壤有機(jī)質(zhì)、土壤壓實(shí)、耕作層深度和作物病、蟲(chóng)、草害及作物苗情分布等，準(zhǔn)確把握農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境，并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析對(duì)未來(lái)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，有效地為智慧農(nóng)業(yè)提供更科學(xué)的方案。例如，對(duì)5年內(nèi)人參生長(zhǎng)所需的環(huán)境因素進(jìn)行挖掘建立預(yù)測(cè)模型，并匹配實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的作物生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)，得出近似最優(yōu)解；然后將參數(shù)返回給物聯(lián)網(wǎng)的處理層，做出指令并下達(dá)給應(yīng)用層，應(yīng)用終端采取如自動(dòng)灌水、施肥、通風(fēng)等措施，保障作物生產(chǎn)的最優(yōu)環(huán)境；整個(gè)過(guò)程完全自動(dòng)化、智能化。再如，借助農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)PH值、二氧化碳、氧氣濃度等環(huán)境信息，結(jié)合全人類(lèi)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)現(xiàn)植物顏色的變化、群落密度的改變等潛在信息，最終預(yù)測(cè)植物的長(zhǎng)勢(shì)、作物病蟲(chóng)害風(fēng)險(xiǎn)等，從而做到提前預(yù)防。智慧農(nóng)業(yè)依托大數(shù)據(jù)和以先驗(yàn)知識(shí)為基礎(chǔ)的人工智能等技術(shù)，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的試錯(cuò)成本，提高了農(nóng)業(yè)管理的準(zhǔn)確性和實(shí)效性，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、節(jié)能高效的可持續(xù)發(fā)展。

（3）掌握市場(chǎng)需求，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)供需精準(zhǔn)對(duì)接。借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者行為洞察，包括消費(fèi)動(dòng)機(jī)、消費(fèi)喜好、產(chǎn)品評(píng)價(jià)等，在海量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上掌握市場(chǎng)需求和偏好，及時(shí)調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)配置。將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)與市場(chǎng)需求結(jié)合起來(lái)，提前規(guī)劃生產(chǎn)，并通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)精準(zhǔn)對(duì)接農(nóng)戶(hù)與市場(chǎng)，讓農(nóng)戶(hù)真正參與到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，分享產(chǎn)業(yè)發(fā)展紅利，解決目前小農(nóng)戶(hù)與大市場(chǎng)之間存在的矛盾，加快推進(jìn)小農(nóng)現(xiàn)代化、實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。比如，近年屢屢發(fā)生的農(nóng)產(chǎn)品滯銷(xiāo)事件，嚴(yán)重影響了農(nóng)民的收入，挫傷了生產(chǎn)積極性。由于信息阻塞、缺乏指導(dǎo)，市場(chǎng)上什么暢銷(xiāo)，農(nóng)民就種什么，等到發(fā)現(xiàn)供過(guò)于求、產(chǎn)品滯銷(xiāo)時(shí)已經(jīng)來(lái)不及調(diào)整。結(jié)合農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)整合消費(fèi)需求、生產(chǎn)成本、市場(chǎng)價(jià)格等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以市場(chǎng)手段合理優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)配置；幫助農(nóng)戶(hù)預(yù)判市場(chǎng)走勢(shì)，以做到科學(xué)生產(chǎn)、提前規(guī)劃銷(xiāo)售。

（4）提供農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)和災(zāi)害預(yù)警，告別靠天吃飯。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)天氣具有極強(qiáng)的依賴(lài)性，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)的環(huán)境破壞致使近年來(lái)經(jīng)常出現(xiàn)極端天氣，傳統(tǒng)的氣象預(yù)報(bào)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)利用儀器實(shí)時(shí)觀測(cè)天氣，并且通過(guò)收集資料的方式對(duì)天氣情況進(jìn)行及時(shí)的分析和總結(jié)，構(gòu)建云端氣象模型，結(jié)合氣象衛(wèi)星實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)災(zāi)害，避免農(nóng)業(yè)災(zāi)害的出現(xiàn)或者是將可能存在的自然災(zāi)害降到最低值。如冰雹、大風(fēng)、干旱、洪澇等自然災(zāi)害經(jīng)常會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)造成巨大損失，部分遷飛性蟲(chóng)害也會(huì)隨著風(fēng)進(jìn)行傳播，以農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的大范圍天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)洋流分布、大氣可降水分布、水汽流動(dòng)情況進(jìn)行綜合分析，可以對(duì)未來(lái)兩三周的天氣狀況進(jìn)行預(yù)報(bào)，空間精度能到公里級(jí)，相關(guān)部門(mén)可以提前做好預(yù)警工作，減少災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。

（5）建立食物追蹤、安全監(jiān)督體系，搭起生產(chǎn)者與消費(fèi)者的信任橋梁。食品安全問(wèn)題一直是政府、社會(huì)重視和關(guān)注的焦點(diǎn)話(huà)題。近年來(lái)，我國(guó)食品安全事件層出不窮，各種食品安全事件不斷考驗(yàn)著消費(fèi)者的承受力，引發(fā)了全社會(huì)對(duì)食品安全的焦慮。以農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)為核心，建立食品安全溯源體系，保證在農(nóng)產(chǎn)品種植養(yǎng)殖、生產(chǎn)、流通以及銷(xiāo)售與餐飲服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)中，食品質(zhì)量安全及其相關(guān)信息能夠被精確追蹤，從而使食品的整個(gè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)始終處于有效監(jiān)控之中。當(dāng)食品出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題時(shí)，通過(guò)大數(shù)據(jù)鏈可以及時(shí)找到影響食品安全質(zhì)量的環(huán)節(jié)和要素；同時(shí)順藤摸瓜，確定問(wèn)題因素影響的所有食品，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)交流，及時(shí)召回所有可能的風(fēng)險(xiǎn)食品，減少問(wèn)題食品對(duì)消費(fèi)者的傷害和企業(yè)的損失。

5 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的困難

現(xiàn)階段，我國(guó)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用逐步深入，政府、企業(yè)、農(nóng)民已經(jīng)認(rèn)識(shí)到農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的巨大價(jià)值，開(kāi)始投入人力、物力和財(cái)力到農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的分析、處理、應(yīng)用和優(yōu)化等過(guò)程之中。但是，和美國(guó)、日本、歐美等農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家相比，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在我國(guó)依然是新興的技術(shù)領(lǐng)域，在數(shù)據(jù)應(yīng)用中面臨著諸多的困難：

（1）數(shù)據(jù)共享程度不夠。受體制機(jī)制限制，我國(guó)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)共享水平有限、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，難以支撐大數(shù)據(jù)應(yīng)用。目前，農(nóng)業(yè)存量數(shù)據(jù)的開(kāi)放程度較低、發(fā)布渠道有限、收集獲取成本高等因素都限制了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者隨時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)取和使用。近年來(lái)，各級(jí)農(nóng)業(yè)管理部門(mén)開(kāi)始推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源共建共享，如廣州市在全國(guó)率先通過(guò)信息化手段開(kāi)展政府多部門(mén)數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)核查，打破部門(mén)“信息孤島”，推進(jìn)跨部門(mén)業(yè)務(wù)協(xié)同和政府服務(wù)流程優(yōu)化，帶動(dòng)了社會(huì)開(kāi)展大數(shù)據(jù)增值性、公益性開(kāi)發(fā)和創(chuàng)新應(yīng)用。

（2）農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)獲取難度大，現(xiàn)存數(shù)據(jù)存量不足。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣，包括氣候、土壤和空氣質(zhì)量、作物成熟度，甚至是設(shè)備和勞動(dòng)力的投入及可用性等方面的多時(shí)空多時(shí)相數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源涉及多個(gè)領(lǐng)域和環(huán)節(jié)，海量數(shù)據(jù)的獲取難度巨大。由于我國(guó)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)起步時(shí)間晚，歷史數(shù)據(jù)不完整、存量嚴(yán)重不足，在很大程度上限制了農(nóng)業(yè)知識(shí)分析和挖掘技術(shù)的發(fā)展。

（3）農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)一性差、精準(zhǔn)度低、實(shí)時(shí)性不高。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣，包括傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圖文、音頻、視頻等多媒體數(shù)據(jù)，還涉及農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)模式等主觀性?xún)?nèi)容，難以形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集設(shè)備和過(guò)程容易受自然環(huán)境變化的影響，導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)存在誤差，造成數(shù)據(jù)精度較低。由于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不夠成熟，農(nóng)業(yè)實(shí)時(shí)信息的采集不夠及時(shí)，現(xiàn)有數(shù)據(jù)周期無(wú)法及時(shí)反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)的新情況、新問(wèn)題以及熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

（4）數(shù)據(jù)分析主觀性強(qiáng)，數(shù)據(jù)利用率低。在對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)解釋和分析的過(guò)程中，技術(shù)人員可能會(huì)受主觀意愿和外界因素影響，無(wú)法客觀分析。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占15%左右，更多的是多媒體數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和分析工具對(duì)其利用率低。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)、格式不一、標(biāo)準(zhǔn)不同，無(wú)法進(jìn)行綜合利用，數(shù)據(jù)挖掘出的價(jià)值有限。

作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國(guó)，我國(guó)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)起步較晚，依然處在試驗(yàn)、探索的發(fā)展階段；面對(duì)困難和挑戰(zhàn)，可以借鑒農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展成熟國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)和應(yīng)用體系。筆者對(duì)比中美農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，總結(jié)了下面幾點(diǎn)建議：

（1）強(qiáng)化農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)國(guó)家戰(zhàn)略，構(gòu)建大數(shù)據(jù)公共基礎(chǔ)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用不僅僅是商業(yè)行為，更關(guān)乎國(guó)家戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。如美國(guó)奧巴馬政府于2012年啟動(dòng)《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃》，從國(guó)家戰(zhàn)略高度加強(qiáng)政府和學(xué)術(shù)界的大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的科研、教育、國(guó)家安全和社會(huì)管理能力。同時(shí)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展不是孤立的，離不開(kāi)工業(yè)設(shè)備、氣象預(yù)報(bào)、金融管理、科學(xué)技術(shù)研究等各個(gè)領(lǐng)域；政府應(yīng)積極發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，引導(dǎo)各級(jí)部門(mén)、機(jī)構(gòu)和企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)公共基礎(chǔ)平臺(tái)，打通涉及國(guó)家經(jīng)濟(jì)動(dòng)脈的各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。如美國(guó)政府主導(dǎo)的Data.gov網(wǎng)站，按原始、地理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工具三個(gè)門(mén)類(lèi)開(kāi)放數(shù)據(jù)，涵蓋了農(nóng)業(yè)、氣象、金融、就業(yè)、人口統(tǒng)計(jì)、教育、醫(yī)療、交通、能源等大約50個(gè)門(mén)類(lèi)，同時(shí)提供開(kāi)源的政府平臺(tái)代碼并允許任何城市、組織或者政府機(jī)構(gòu)創(chuàng)建開(kāi)放站點(diǎn)。

（2）完善發(fā)展大數(shù)據(jù)的領(lǐng)導(dǎo)體制，加快數(shù)據(jù)管理法制體系建設(shè)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)的建設(shè)是一個(gè)系統(tǒng)性工程，發(fā)展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，涉農(nóng)部門(mén)需多方合力。目前各部門(mén)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)“統(tǒng)”而不“通”，數(shù)據(jù)治理的管理規(guī)劃欠缺，數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全保障力度不夠。政府應(yīng)當(dāng)大力推動(dòng)通信基站、電信寬帶等農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通提供硬件基礎(chǔ)；各級(jí)部門(mén)要積極開(kāi)放掌握的各類(lèi)涉農(nóng)大數(shù)據(jù)，以供涉農(nóng)企業(yè)合理規(guī)劃生產(chǎn)、制定科學(xué)的農(nóng)業(yè)解決方案。在制度建設(shè)方面，以數(shù)據(jù)全生命流程為主線，圍繞數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、共享、流通、使用、安全等環(huán)節(jié)，編制數(shù)據(jù)資源管理辦法、數(shù)據(jù)生產(chǎn)規(guī)范、數(shù)據(jù)共享機(jī)制等，為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)歸集、應(yīng)用管理、開(kāi)發(fā)共享等奠定良好的法制依據(jù)。

（3）把大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)作為重要抓手。美國(guó)是數(shù)據(jù)科學(xué)家和面向未來(lái)的大數(shù)據(jù)人才儲(chǔ)備啟動(dòng)最早的國(guó)家，人才的持續(xù)供應(yīng)是其農(nóng)業(yè)機(jī)械化、現(xiàn)代化、智能化發(fā)展的強(qiáng)力保障。目前，我國(guó)各類(lèi)高校已陸續(xù)建設(shè)大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)，圍繞數(shù)據(jù)科學(xué)課程建設(shè)、技術(shù)研究與應(yīng)用、人才培養(yǎng)等開(kāi)展學(xué)科建設(shè)，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全國(guó)約有283家高校已經(jīng)開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)。但是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)科學(xué)人才的缺口依然巨大，可達(dá)百萬(wàn)級(jí)，在數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)方面，應(yīng)該做好以下工作：一是計(jì)算機(jī)學(xué)科為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)界輸送和培養(yǎng)技術(shù)型人才；二是經(jīng)濟(jì)、商學(xué)等社會(huì)學(xué)科為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)提供經(jīng)濟(jì)學(xué)分析和管理人才；三是涉農(nóng)部門(mén)和企業(yè)要積極創(chuàng)造人才實(shí)踐平臺(tái)，培養(yǎng)應(yīng)用型人才；四是企業(yè)要加強(qiáng)與科研院校的合作，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)綜合型人才。

（摘自《農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)》，2019年第1期）