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TUhjnbcbe - 2024/4/9 16:25:00
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年农业数字经济仅占农业增加值的8.2%,远低于工业的19.5%、服务业的37.8%,凸显农业农村核心数据缺失、开发利用不够

一些地方借助保险、农机等行业数据整合形成数据平台的做法,是大数据应用的有益尝试。但要星星点点的创新形成燎原之势,还需从数据采集到机制的创新

针对涉农政务数据烟囱林立,建议建立农业农村大数据共享平台,探索平台与涉农部门、机构建立“数据换数据”的共享机制

《瞭望》新闻周刊记者史湘洲唐敏邵琨

参与讨论专家(排名不分先后,以姓氏笔画为序)

王小兵 农业农村部信息中心主任

许世卫 中国农科院信息所农业监测预警团队首席科学家

赵兰普 河南省农业大数据应用产业技术研究院院长

胡拥军 国家信息中心信息化和产业发展部副处长

目前,保险和病死畜禽无害化处理的“保处联动”威海模式,已经在全国15个省多个县区推广,并且入选国家畜牧业信息化“种子工程”方案。

跳出保险谋全局,整合保险行业和畜牧管理等部门数据,搭建“保处联动”和“政保银企”等大数据平台,全面服务养殖产业发展的威海模式,对当前处于起步发展阶段的农业农村大数据发展应用,有哪些启发和借鉴?

如何通过问题导向整合基层各类数据形成大数据平台,改变“七站八所”人手不够、服务农业农村捉襟见肘的现状,进而转变农业农村“层层上报”“事后核查”的传统管理模式,以数据替代经验,解决政策精准落地、资源优化配置等实际问题?

如何化解基层“数据一箩筐、面对实际问题却又无数可用”的尴尬,推进农业农村政务数据、行业数据、企业数据等汇集融合,让数据生产要素在农业领域发挥更大的效力?

一些地方借助保险、农机等行业数据整合形成数据平台的做法,是有益尝试。但要星星点点的创新形成燎原之势,还需从数据采集到机制的哪些创新?

大量浅层数据≠大数据

《瞭望》:对农业农村来说,什么才是真正的大数据?什么样的数据才是有穿透力的,可以解决基层的实际问题?

赵兰普:从数据来看,农业大数据必须满足全、新、真的要求,所谓“全”,就是数据要覆盖产前、产中、产后各个环节,贯穿从土地到餐桌的全过程;所谓“新”,就是针对农作物生长特点,保证与农作物物候期同步的数据更新;所谓“真”,就是要把研究对象的微观要素进行定量化表现。

威海之所以能“保处联动”,得益于数据采集的及时更新和全面整合,得到了全、新且真的数据;加上“无害化处理一个都不能少”的需求,大数据平台实现了多方多赢,赋能当地畜牧业发展。

一些地方农业大数据的应用,更多是在依赖技术手段获取的实时数据,比如在定性遥感、物联网、政府公开的网上数据等的基础上,整合各类气象、环境、墒情、同期产量等涉农历史数据,形成服务产品,推送给政府、企业和农户,这类浅层的数据服务不能代表真正意义上的大数据。

另一方面,从大多数地方的实践看,大量的其他行业相关数据,尚没有与农业农村的实际需求结合,融合形成为农服务信息。像威海保处联动平台等借助保险、农机等行业数据整合形成数据平台的做法,在各地不断丰富,才能推动农业农村大数据的应用。

许世卫:有多少好用的数据是最能反映农业大数据发展水平的指标。数据能否好用,与各类数据的汇集融合紧密相关。要形成穿透力,关键看整合加工分析能力。好用的数据是规范化采集得来的,也是规范化加工分析得来的。农业生产中对播种、施肥、喷药有很强指导作用的数据一定是经过大量数据分析处理得来的,市场管理中对经营、销售有引导作用的数据,也一定是经过有效的方法分析得来的。但是目前,这样能满足乡村需要的数据还远远不够。

从数据的空间分布和时序上看,农业农村大数据的覆盖面还不够广,数据粒度也不够小,时间上还不连续。尤其农产品消费类的数据、乡村管理类的数据十分不足。

更进一步来看,农业农村数据采集缺少标准、采集设备维护不够、数据管理薄弱、数据法律规定不健全,使得数据获取过程中技术支撑力量薄弱,人为影响大,一些数据出现前后矛盾、左右打架现象,这导致利用大数据解决农业产业中的现实问题成效不明显,生产环节尤其薄弱。

王小兵:形成数据、算力、算法三大环节要素的闭环运行、相互支撑的格局,是大数据建设的重要内容。从数据来看,目前最迫切需要的是两类数据,一是生产端,特别是动植物本体生长发育过程的数据,缺失这类数据,就无法对动植物管理建立算法模型,也就无法形成全产业链数据闭环。二是支撑政府决策的数据信息。

吉林市永吉县一拉溪镇卓远植物工厂,工作人员对智能温室中种植的果蔬进行管护(8月12日摄)许畅摄/本刊

强化共享开放构建数字生态

《瞭望》:当前我国农业领域基础数据,离大数据应用实际需求还有哪些方面差距?

王小兵:我国大数据发展应用方兴未艾,农业农村大数据发展应用处于起步阶段,由于农业弱质性没有根本改变,农业农村大数据与交通、医疗、工业等大数据建设相比,面临的困难和问题更为复杂。主要存在农业农村数据底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题,难以满足农业农村发展的需要。

 胡拥军:与城市工商业领域的数据资源相比,农业农村数据的开发利用面临一系列难点痛点。一方面,农业农村数据烟囱林立,分散在农业农村、发改、统计、扶贫、商务等10多个部门,涉农政务数据开放共享比其他领域更加困难。另一方面,农业农村数据小散多,僵尸数据多、低频数据多,分散在家庭农户、电商平台、农业企业、主管机构等,数据采集、归集、传输、处理、应用成本高,农业农村数据商业开发难。

赵兰普:围绕政府需求,开发出综合性的农业大数据服务平台,能解决实际问题是关键。比如,烟叶是河南重要的农产品之一,高品质烟叶的种植要求很高,土地需要轮作以避免重茬,但管理部门很难对所有种植地块进行监管指导。我们研究院在洛阳、平顶山、漯河、驻马店的烟叶种植区建立大数据平台,将地块确权信息、种植光谱数据等录入分析,监测烟叶种植情况。以连续观测的数据为指导,让企业对应该给予补贴的面积和轮作套种情况了如指掌,提高了企业对烟田的监管力度和补贴发放精准程度,使政府、生产经营主体的资源配置得到充分优化。

《瞭望》:如何加快构建农业农村数字生态?

胡拥军:要加强基础数据采集。数据采集是农业农村大数据建设的“最先一公里”,也是最难以攻克的一公里,可以探索三方面的数据采集渠道与机制。

一是依托信息进村入户的益农信息社采集农业生产基础数据和社情民意信息;二是依托电子商务进农村的电商平台采集农产品销售进度和市场价格数据;三是依托农机跨区作业等农业社会化服务组织采集种植面积、收获产量、收获进度等数据。

王小兵:主要加强三方面的建设:一是构建数字资源体系。要利用卫星遥感、航空观测、物联网监测等手段,提升天空地一体化、实时在线数据采集能力,建立和疏通传统监测统计、互联网数据和文本挖掘、物联网在线动态感知、实验室和检验检测机构检测等四条数据采集渠道,切实解决没有活数据这个基础性问题。

二是建设国家农业农村大数据中心。横向推动部门行业数据资源整合共享,纵向推动部省联动,加快建立元数据、资源目录、数据接口等标准规范。加快建立健全数据资源开放共享、协作协同、开发利用的制度机制,打造产学研用一体化的农业农村数字生态圈。

三是加强数据分析和利用。要以重要农产品全产业链大数据建设为主线,加快实现种质资源、生产、加工、流通、消费、进出口等关键环节的数据在线化,加强和贯通数据采集、分析和利用。

创新共享模式探索市场运营

《瞭望》:大量农业农村数据以及相关行业数据、社会数据、企业数据,如何才能变成为农服务的有用信息,化解数据一箩筐、面对实际问题却无数可用的尴尬?

许世卫:一是做好政府、社会、企业数据任务的边界划分,让各自知道自己在数据获取、分析、发布、应用上的责任;

二是建立各类主体数据责权利机制,特别要让企业有责有权有利,在农业大数据中发挥更大作用;

三是加强数据标准技术的研究和标准的制定,数据融合不应是简单的数据网站连接,而是统一架构基础上的数据优化;

四是应用为先,将农业大数据放在不同区域、不同作物动物上应用,在应用中发现、解决问题。

胡拥军:坚持有限目标。避免一说政务数据开放共享就要把所有涉农数据统一归集到一个数据池。建议根据农业农村发展对政务数据需求的轻重缓急,建立涉农政务数据共享目录清单,各部门对共享的涉农政务数据“但求所用、不求所有”。

创新共享模式。针对涉农政务数据烟囱林立,建议建立农业农村大数据共享平台,探索平台与涉农部门、机构建立“数据换数据”的共享机制,通过数据互换机制逐步推动所有涉农数据在平台归集与共享,原有的数据烟囱实际上成为农业农村大数据共享平台的数据采集渠道。

探索市场运营。涉农公共数据是农民的公共财富,建议探索建立农业农村大数据的国有运营平台,通过“数据入股”等方式,引导涉农脱敏公共数据有序流向农业产业化龙头企业、农村电商平台、农业社会化服务企业,通过“数据换服务”由这些企业向农民提供公益服务。

王小兵:在推动推进政务数据、行业数据、社会数据、企业数据的汇集融合和合理利用方面可以借鉴日本农业数据协作平台(WAGRI)做法。该平台由日本农林水产省牵头建设,年4月正式投入运营,实现了数据互联、共享、服务三大功能。

平台用户主要有数据提供者、数据使用者、数据提供并使用者等三类应用主体。数据提供者可以是政府、科研单位等公共机构,也可以是企业和农场等营利组织。企业可以利用WAGRI提供的数据开展有偿服务。WAGRI通过会员身份认证服务系统,验证数据提供者和使用者的身份信息,采用两端收费模式,即同时向数据提供者和使用者收费,向数据提供者收费主要是因为其同时提供了可交易的私有数据;如需使用私有数据,使用者需与提供者签订合同并付费;无偿提供数据的会员单位,经运维机构确认其所提供的数据有效后,原则上可以免费使用公共数据。这大大调动了相关市场主体对接WAGRI平台的积极性,推动了多方数据的融合与利用。□

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