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數字農業的技術特性與發展困境

數字農業的技術特征

數字農業的發展困境

中國高度重視數字農業轉型發展問題，試圖從政策指向、公共投資、市場引導、主體激勵等多維度出發，著力打造中國現代農業的未來圖景。

中國自2015年就開始規劃數字農業的實施方案，制定了一系列旨在推動數字農業轉型發展的政策文件，以促進數字鄉村和數字農業協同發展。其核心路徑在于，從基礎設施的大力推進，到數字技術的推廣應用，再到大數據體系和平臺的建立，以實現數字技術和農業生產的深度融合。各地方政府積極響應中央政策，出臺本地數字農業農村發展的行動計劃，因地制宜創新數字農業的實現機制與實現路徑。

如：浙江省印發《浙江省數字鄉村建設實施方案》，強調推進生產管理數字化應用，建設一批省級數字農業園區和數字農業強鎮。推廣智能設施裝備，推進數字化農業氣象服務系統在現代農業中的應用，推進數字化監管，發展智慧農機裝備和設施農業，開展數字農業工廠建設。推進農產品加工、農資生產企業數字化改造，建成一批數字化生產線。到2022年，建成250個數字農業工廠。廣東省實施《廣東數字農業農村發展行動計劃（2020—2025年）》，夯實廣東數字農業新基建基礎，爭創優勢形成數字農業示范標桿效應，積極創建國家數字經濟創新發展試驗區，打造“數字農業硅谷”；湖南省發布的《湖南省數字鄉村發展行動方案（2020—2022年）》提出，到2022年，數字鄉村建設取得明顯成效，推動農業物聯網應用，打造數字農業產業新優勢。

不僅如此，國家還通過項目建設和補貼結合的激勵機制大力推進數字農業的應用。農業農村部從2017年起組織開展數字農業建設試點項目，以縣為單位組織實施，實施主體為區域內具有數字農業建設需求的農民合作社、家庭農場、農業產業化龍頭企業等新型經營主體。同時，支持國家農業遙感應用等公益性科研單位開展農業遙感數字農業建設試點。中央財政對符合條件的數字農業建設試點縣市予以投資補助。

第一，農村互聯網的快速普及與城鄉和區域差距并存。中國互聯網信息中心發布的第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2020年12月，中國網民規模達9.89億，互聯網普及率達70.4%，其中，手機網民規模達9.86億，使用手機上網的比例達99.7%。城鎮地區互聯網普及率達79.8%，農村地區互聯網普及率為55.9%。農村網民規模3.09億，占比僅為31.3%；城鎮網民規模達6.8億，占比68.7%。由此可見，在互聯網普及率上存在較大的城鄉差距。與此同時，農業農村數字經濟發展存在區域差距。2020年，北京大學新農村發展研究院數字鄉村項目組發布的《縣域數字鄉村指數（2018）》指出，中國縣域鄉村經濟數字化整體水平較低，且呈現明顯的東西部差異。從縣域鄉村經濟數字化指數分布來看，以“胡煥庸線”為界，鄉村經濟數字化指數值較高的縣域主要集中在東部沿海地區，以及少量的中西部地區中心城市。

第二，農業產業數字化發展與產業差異。中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》顯示，2019年，中國農業數字經濟增加值占行業增加值的比重為8.2%，同比提升 0.9個百分點；工業為19.5%，同比增長1.2個百分點；服務業為37.8%，同比增長1.9個百分點。與工業和服務業相比，農業數字經濟增加值仍然較低，增長速度也相對較慢，還存在較大的提升空間。《2020年縣域數字農業農村發展水平評價報告》顯示，2019年經營主體農業生產數字化水平為23.8%，還存在巨大的發展潛力。有調查研究表明，家禽養殖業是中國畜牧業的支柱產業，也是規模化集約化程度最高、與國際先進水平最接近的產業，其主要環節數字化應用水平在20%以上；新型農業經營主體大田耕種管收主要環節的數字化應用水平約為25%，近90%的主體開展了測土配方施肥，40%的主體應用了水肥一體化技術，精準施藥、病蟲害監測預警系統、無人機植保等技術裝備也得到了不同程度的應用。可見，不同的數字技術在農業內部不同行業之間的應用存在較大差異。

第三，數字農業應用創新發展迅猛與數字技術研發瓶頸并存。農業農村部從2018年開始，通過推進蘋果大數據發展應用，打造示范樣板，為整個農業農村大數據建設提供可學習、可借鑒、可復制的機制、模式和經驗。2020年，世界數字農業大會發布了十大創新案例，全面展示了數字農業創新模式，推動農業全面轉型升級的應用場景，包括極飛智慧農業系統技術及實施模式、華為數字農業農村智能體、聯通現代數字農業產業園、大疆智慧農業系統、京東農場“谷語”數字農業管理平臺等。與此同時，市場投資熱情高漲，如2020年中化農業MAP與阿里數字農業簽署合作協議，計劃未來3年內，圍繞大米、蘋果、柑橘、葡萄、草莓、獼猴桃、沃柑等品類，在全國建立10~15個數字農業基地，展開基于數字農業的戰略合作。但需要重視的是，中國農業軟件、農業傳感器、智能農機裝備的設計、加工、制造、研發與發達國家差距較大，動物生長模型、高端智能農機核心芯片絕大部分依賴進口，尚未形成自主可控的技術產品與裝備。

因此，總體而言，中國數字農業還比較薄弱，數字資源分散，天空地一體化數據獲取能力較弱、覆蓋率低，生產信息化、精準化水平與發達國家相比還有一定的差距。

面對數字農業轉型過程中存在的問題與挑戰，已有研究將重點放在改善可達性上。國際組織和各國政府試圖制定數字包容議程，以期讓更多的農民利用數字農業技術。尤其是制定相關法規和政策，對于未來農業的長期發展非常關鍵，且能夠幫助重要參與者在數字農業的發展中處于中心位置。具體而言，數字農業發展的國際經驗主要體現在四個方面。

基礎設施和業務模式的創新有利于降低“最后一公里”的成本，因為移動互聯網接入的普及可能讓農民使用應用程序（APP）的邊際成本接近為零。因此，有兩方面的努力是值得嘗試的：

第一，為了縮小網絡覆蓋范圍的差距，持續地建設和更新基礎設施。歐盟國家的經驗表明，提高電信領域的自由度有助于實現廣泛的互聯互通。高效的頻譜管理可以降低建設費用，為終端用戶帶來更好的信息通信技術服務。政府使用的許可證管理框架的類型和頻譜分配的效率對于鼓勵私營部門在偏遠地區投資移動網絡十分重要。

第二，增強數字農業技術的可達性，降低使用成本。在國家、金融機構、移動網絡運營商、設備制造商和服務提供商之間創造融合價值的業務，創新商業模式，降低農業經營主體的使用成本。尤其是政府農業研究與推廣組織可以發揮重要作用，協助設計針對本地化的解決方案。

數字農業帶動下的可持續糧食生產有益于整個社會，對于能力不足的弱勢群體尤為重要。一方面，最貧困的農民無力支付互聯網接入、設備或者數據的費用，于是公益基金便致力于將移動寬帶作為一種公共物品提供給非洲最貧困的家庭，還可以通過開放數據，讓所有主體都能享益并且降低壟斷的風險；另一方面，受能力和渠道的約束，許多農民獲得本地化信息和服務的機會有限，但應用程序的技術創新有望改變這一局面。如2016年由德國的AI初創企業PEATGmbH開發的名為Plantix的應用程序，旨在專門幫助農業生產者或者專業農技人員判斷病蟲害與營養缺乏等問題，到2020年，該程序已經有超過18種語言的1000萬下載量。每天世界各地的用戶平均上傳5萬幅圖片，Plantix通過人工智能技術對農作物生長情況進行診斷，以此提升農民的生產效率。不同于其他類似平臺，這個平臺是經營規模中性的，可以適應于不同經營規模的生產者。

數字農業發展可為技術創新提供補貼與融資機會。如，歐洲聯盟委員會建立了歐洲農業創新伙伴關系項目（EIP-AGRI），為數字農業創新提供資金，并開發與公共和私人利益相關者共享知識的網絡，還通過擔保計劃對農民和研究人員進行補貼以支持數字農業；日本政府實施“戰略創新促進計劃（SIP）”，旨在促進數字農業創新技術的應用和交叉學科的資助政策。

數字農業技術可以幫助農民，但這種幫助是有成本的，數字平臺增加了農民對大型公司的依賴性。無論是陶氏與杜邦的合并、中國化工對先正達的收購，還是拜耳對孟山都的收購，都受到了政府和利益相關者的嚴格審查，目的在于確保合并不會損害市場競爭。這一系列事件意味著，數字農業可能影響競爭，導致市場力量失衡，因而對數字農業進行更仔細的評估是合理的。歐盟為了解決市場力量可能導致的市場失靈，引入了包括《歐盟并購條例》等一系列關于競爭的法律規則，并在2013年設立了特別的高層論壇，為食品供應鏈設定了一套“良好實踐原則”，以實現可自我監管的機制運行。

與此類似，2014年，美國的主要農業數據技術提供商、政府以及其他行業利益相關者就核心原則達成共識，通過“數據隱私和安全原則”綱要對數據的所有權、收集、透明性、便攜性、披露、使用、銷售和儲存進行了規范，其中一項旨在解決反競爭行為的原則明確指出，農業技術提供者“不應將這些數據用于非法或反競爭活動，如農業技術提供商被禁止使用農場數據在商品市場進行投機”。不僅如此，美國還制定了《2018年美國農業數據法案》等專門的農業數據共享法案，旨在促進美國農業部收集農業種植數據，并在兼顧農民隱私的基礎上，將數據收集和分析的結果提供給學術機構和研究人員。2020年，日本農林水產省（MAFF）在研究農田信息的集中化管理方法及其有效利用方法的報告中強調，在建立個人信息時，需要格外注意個人信息的處理系統的操作。廣泛地研究和考慮如何匹配耕地信息和個人信息，以及如何匿名和隱藏信息等方面的問題，防止利用個人信息數據進行身份識別。

構建支持農民的數字生態需要以下條件：

第一，通過農業組織數字化轉型實現農民的數字賦權和賦能。在收集農民數據的過程中，要賦予農民權利并給予他們表達的機會。合作社、生產者組織、農民組織等在管理、分享和使用數據信息以及促進和提升農民主動性方面具有重要作用。因此，探索可持續的經營模式，并讓農民和農民組織從數據中受益是最緊迫的問題。可能的實現途徑是，農民組織向數字智能組織或“數據合作社”過渡，以構建成員之間及與各種外部組織之間基于數據驅動的交互關系。

第二，建立信托中心或信托機制與平臺，促進和規范公開數據在不同層面（產品細分、價值鏈環節細分、國家、地區等）的共享。信托中心由公共部門推動和支持并依托價值鏈的某個環節建立起來，是代表農民的組織，或由農民和行業代表組成的聯盟。這類中心可能成為公共和私營部門、農民和大企業一起討論和制定實現互利性激勵措施的理想場所。

第三，制定數據訪問管理和數據所有權及其流動的國際協議。農業和營養有關的數據往往被視為與全球糧食安全、可持續發展和減貧等目標有關的公共產品，因此需要在國家或國際機構之間達成具有強制性的協議。這些協議不僅約定分享數據的好處和機會，而且要促進數據公平、合理且合乎道德地流動和使用。

數字農業發展的國際經驗，可為中國數字農業轉型發展提供如下政策啟示：

第一，大力推進農村基礎設施建設。完善政府引導、市場主導、社會參與的協同推進機制，通過“新基建”推進農村互聯網、5G網絡等公共基礎設施建設，通過公私合營的方式推進農業數字平臺建設，引導農業經營主體接入平臺和采納數字化應用場景。此外，在農業數據的采集、利用與開發上充分考慮產業特性導致的數據的復雜性，提升數據存儲方式和使用效率，構建完善的基礎數字資源體系。

第二，通過農業組織化促進包容性數字農業轉型。與歐美發達國家相比，中國在經濟發展階段、農業用地和勞動力要素稟賦上存在顯著差異，農業仍然是勞動力就業崗位的重要來源，雖然通過農地流轉、服務托管等方式擴大了農地經營規模，但仍無法與歐美的大農場相比。在積極拓寬農外就業渠道的同時，要強調包容性發展目標的重要性，農業領域可以進一步通過農業組織創新，將小農戶通過組織化卷入農業數字轉型過程。組織化的小農戶將具有雙重優勢，一方面增強與數字技術服務組織或農業數據平臺的談判能力，另一方面通過組織的分享機制獲得數字轉型帶來的收益。

第三，激勵“卡脖子”技術的創新研發，推進全產業鏈數字生態的構建。聚焦數字農業“卡脖子”技術，大力推進自主創新、協同攻關，進一步降低數字農業設備和硬件成本，將有利于數字技術供應商為農業生產經營主體提供更加有效的轉型方案。中國農業銷售端已經廣泛使用數字化技術（如直播、電商等）拓寬農產品銷售渠道。但需要重視的是，生產端仍然是農業價值鏈的核心，精準、智能、可溯源等數字技術應用有助于農產品質量的提升。因此，可以通過農業技術推廣體系進行技術信息傳播，通過政府補貼誘導產業鏈中各環節數字技術的應用，通過構建農業生產組織與數據平臺之間合作聯盟關系，最終打造健康的農業數字生態。

第四，建立數字農業經營主體的培養體系。在國家鼓勵農民工、大中專畢業生、退伍軍人、科技人員等返鄉下鄉創業的政策引導下，以新型農業經營主體為核心，同時加強對小農戶具有包容性的數字農業人才培養體系建設。通過農技推廣體系、商業企業培訓服務和院校研究人員授課等線上或者線下的靈活形式，結合對數字農業技術采納的定向資金支持等方式，開展數字農業人才培養工作。對于新型農業經營主體，提供數字農業轉型方案，激勵其從環節改造開始，進行全產業鏈化的數字農業轉型；對于分散細碎化經營的小農戶，激勵其使用具有規模中性的數字技術（如通過手機使用ICT信息技術），幫助其改善在關鍵生產環節進行科學決策的可能性。此外，還要培訓一批具有數字農業相關設備管護、數據調用與存儲和平臺維護等能力的人才隊伍，以保障數字農業運行的安全性與可靠性。

第五，加快農業數據立法，防止平臺壟斷，維護數據主體的合法權益。實際上，中國第一部專門針對數據安全法律的立法過程已經正式啟動，2020年7月2日，《中華人民共和國數據安全法（草案）》經十三屆全國人大常委會第二十次會議初次審議公布，面向社會公眾征求意見。農業數據立法的意義在于明晰農業數字產權邊界，保障主體隱私權，降低數據被非法使用的風險。通過國家立法對市場行為進行規制，有利于在尊重數據主體權益、符合有關法律法規的前提下，推進數據連通融合，鼓勵合法的互聯網數據挖掘與利用，防止由數據非競爭性使用產生的平臺壟斷等問題。與此同時，除國家規定的涉密數據外，應加快政府數字政務平臺建設，推進農業農村數據資源在相關利益主體之間的協同管理和價值融合。

內容來源：農業品牌聯盟