孔繁濤 朱孟帥 孫坦
摘要: 隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)增長,農(nóng)業(yè)信息技術(shù)越來越受到關(guān)注,資本和技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域逐漸發(fā)力的趨勢已經(jīng)形成。近幾年,中國大型信息技術(shù)公司開始涉足農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁。本文分析了大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從事農(nóng)業(yè)的現(xiàn)狀及技術(shù)應(yīng)用特點(diǎn);闡述了當(dāng)前大批互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的原因,分析了信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合的關(guān)鍵領(lǐng)域及存在問題;重點(diǎn)剖析了信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用需求、瓶頸和前景;針對農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展與新技術(shù)應(yīng)用,提出了防范市場投機(jī)風(fēng)險、明晰主體功能定位、加強(qiáng)科技創(chuàng)新力度、做好引領(lǐng)示范帶動等政策建議。
關(guān)鍵詞: 農(nóng)業(yè)信息技術(shù);互聯(lián)網(wǎng)企業(yè);技術(shù)預(yù)測;政策建議
中圖分類號: S-1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A 文章編號: 201906-SA012
引文格式:孔繁濤, 朱孟帥, 孫 ?坦. 現(xiàn)代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用分析與建議——互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)引發(fā) 的思考[J]. 智慧農(nóng)業(yè), 2019,1(4): 31-41.
1 引言
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流通區(qū)域性強(qiáng)、影響因素復(fù)雜多樣,以大量消耗資源和粗放經(jīng)營為主的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)管理模式難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展需求?,F(xiàn)代農(nóng)業(yè)必須插上信息化的翅膀,全面升級改造農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈,對生產(chǎn)流通全過程各要素進(jìn)行動態(tài)感知、精準(zhǔn)控制、智慧管理,實(shí)現(xiàn)信息化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的深度融合。
農(nóng)業(yè)信息化市場潛力巨大,最近一個時期,北京京東世紀(jì)貿(mào)易公司(簡稱“京東”)、阿里巴巴網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司(簡稱“阿里巴巴”)等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛進(jìn)入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,開展農(nóng)作物種植和畜禽養(yǎng)殖項目,引起了全社會的普遍關(guān)注,加快了技術(shù)、資本與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合,形成了一批農(nóng)業(yè)信息實(shí)用新技術(shù)??偟膩砜矗@是中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中一次難得的發(fā)展機(jī)遇,應(yīng)該制定方案、加快推廣,但其中也蘊(yùn)含著諸多不確定性因素,值得我們認(rèn)真思考,把握發(fā)展契機(jī),做好正向引導(dǎo),積極應(yīng)對挑戰(zhàn)。本文基于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)的客觀事實(shí),重點(diǎn)分析了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與新興信息技術(shù)結(jié)合帶來的農(nóng)業(yè)發(fā)展機(jī)遇,并針對當(dāng)前信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中存在的需求、瓶頸和應(yīng)用前景進(jìn)行了分析,并提出了新技術(shù)在農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展應(yīng)用中的建議。
2 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局農(nóng)業(yè)現(xiàn)狀及原因分析
2.1 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)布局農(nóng)業(yè)種養(yǎng)領(lǐng)域典型成果
京東、阿里巴巴、網(wǎng)易(杭州)網(wǎng)絡(luò)有限公司(簡稱“網(wǎng)易”)、深圳市騰訊計算機(jī)系統(tǒng)有限公司(簡稱“騰訊”)、百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司(簡稱“百度”)、華為技術(shù)有限公司(簡稱“華為”)等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),充分抓住中國大力推動“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的歷史機(jī)遇[1],大力開發(fā)自身擁有的信息技術(shù)優(yōu)勢,在公司內(nèi)部設(shè)立“三農(nóng)事務(wù)部”或“農(nóng)業(yè)事務(wù)部”,直接開展種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)方面的業(yè)務(wù)。
京東開展了無人機(jī)、農(nóng)服、農(nóng)場、植物工廠以及農(nóng)牧等一系列涉農(nóng)項目。2015年啟動了無人機(jī)項目,以無人機(jī)農(nóng)林植保服務(wù)為切入點(diǎn),整合了京東集團(tuán)物流、金融、生鮮、大數(shù)據(jù)等優(yōu)勢資源[2]。2016年京東推出了“跑步雞”項目,“京東農(nóng)牧”推出了人工智能養(yǎng)殖解決方案,獨(dú)創(chuàng)養(yǎng)殖巡檢機(jī)器人、飼喂機(jī)器人、3D農(nóng)業(yè)級攝像頭等先進(jìn)設(shè)備,打通了養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)鏈[3]。2018年4月,京東智慧農(nóng)業(yè)共同體成立,京東農(nóng)服、京東農(nóng)場、農(nóng)業(yè)研究院上線[4]。2018年7月,京東農(nóng)場在楊凌落地,通過精準(zhǔn)施肥和全程可視化溯源,實(shí)現(xiàn)了直接從田間到餐桌的“京造”模式[5]。2018年12月,京東植物工廠落地北京通州,國內(nèi)最大的太陽光和人工光結(jié)合的水耕栽培型植物工廠[6]。
2018年,阿里巴巴推出阿里云ET農(nóng)業(yè)大腦[7],利用人工智能和云計算為種養(yǎng)業(yè)賦能。在養(yǎng)殖業(yè)方面,阿里云ET農(nóng)業(yè)大腦利用人工智能技術(shù),監(jiān)測動物生境、生理的每項數(shù)據(jù),包括品種、日齡、體重、進(jìn)食情況、運(yùn)動強(qiáng)度、頻次、軌跡等,并進(jìn)行行為特征、進(jìn)食特征、料肉比等分析。在種植業(yè)方面,阿里云與海升集團(tuán)合作研發(fā)了智能農(nóng)事系統(tǒng)[8],能夠?qū)崟r可視化“數(shù)字地圖”,進(jìn)行生產(chǎn)管理和農(nóng)事分析。通過二維碼身份證,監(jiān)控每個果蔬的動態(tài)生長狀況,適時澆水、施肥、采摘,通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析,建立知識庫,指導(dǎo)果農(nóng)播種、施肥和耕作;通過智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品全程監(jiān)控,以保證品質(zhì)、降低成本。
網(wǎng)易于2009年進(jìn)入養(yǎng)豬領(lǐng)域,著力以互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新思維改變傳統(tǒng)養(yǎng)殖業(yè)。2016年,網(wǎng)易味央安吉現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園正式投產(chǎn)[9],全球首創(chuàng)“豬馬桶”,讓豬學(xué)會定點(diǎn)上廁所,并配套“零排放”環(huán)保處理系統(tǒng)。使用液態(tài)豬糧精準(zhǔn)飼喂,解決了傳統(tǒng)干料飼喂中產(chǎn)生的嚴(yán)重粉塵問題。利用耳標(biāo)技術(shù),實(shí)時監(jiān)控豬只活動軌跡,確保質(zhì)量溯源。2018年,網(wǎng)易和北京三快在線科技有限公司(簡稱“美團(tuán)”)開展了“河田雞”項目[10],擴(kuò)大河田雞銷售量,幫助農(nóng)戶增收。
其他互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也著手開展了種養(yǎng)殖信息化項目。騰訊發(fā)布了“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”整體解決方案,并基于騰訊自主研發(fā)的T-block(騰訊積木)技術(shù)[11],開展了“養(yǎng)鵝”項目,建立鵝只檔案,實(shí)施投食精細(xì)化管理,著手研發(fā)“鵝語翻譯”[12]。百度依托百度云平臺,把圖像技術(shù)、“麥視探針”應(yīng)用在農(nóng)業(yè)種植和病蟲害監(jiān)測等項目上[13]。華為與袁隆平團(tuán)隊合作,提出了鹽堿地改良技術(shù)——“四維改造法”,培養(yǎng)海水稻;推出了基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)的物聯(lián)網(wǎng)養(yǎng)牛產(chǎn)品“小牧童”,開展了智慧養(yǎng)牛項目[14]。
2.2 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)種養(yǎng)領(lǐng)域原因及不確定性
當(dāng)前,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)入種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)有著深刻的科技和經(jīng)濟(jì)背景,是資金流和信息流共同作用的結(jié)果,是新時代經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的必然趨勢[15,16]?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)種養(yǎng)領(lǐng)域原因分析如圖1所示。
2.2.1 信息技術(shù)滲透農(nóng)業(yè)是大勢所趨
人類已經(jīng)或正在經(jīng)歷四次科技革命[17]。第一次科技革命以蒸汽機(jī)的發(fā)明和使用為標(biāo)志,開啟了工業(yè)革命的新篇章;第二次科技革命以電力的發(fā)明和廣泛應(yīng)用為標(biāo)志,人類進(jìn)入了電氣時代;第三次科技革命以原子能和電子計算機(jī)等的發(fā)明為標(biāo)志,人類進(jìn)入了信息化時代;第四次科技革命以人工智能、清潔能源、量子技術(shù)、生物技術(shù)為代表,正在興起并蓬勃發(fā)展[18]。縱觀四次科技革命,基本規(guī)律為科技率先在工業(yè)某個領(lǐng)域突破,全面進(jìn)入第二產(chǎn)業(yè),進(jìn)而輻射帶動第三產(chǎn)業(yè),最后才滲透到第一產(chǎn)業(yè)。當(dāng)前,美國、歐盟等發(fā)達(dá)國家占據(jù)信息技術(shù)高地[19],引領(lǐng)第四次科技革命浪潮,推動了信息技術(shù)滲透農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈條[20,21]。
2.2.2 信息技術(shù)為農(nóng)業(yè)發(fā)展注入新動能
除了互聯(lián)網(wǎng)本身,資本市場正在不斷尋求新的投資領(lǐng)域,農(nóng)業(yè)只是其中之一。自2008年金融危機(jī)以來,世界經(jīng)濟(jì)長期低迷,近幾年雖有向好態(tài)勢,但增長依然乏力。中國經(jīng)濟(jì)雖平穩(wěn)向好,穩(wěn)中有進(jìn),但自從房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)入低波動、高價格階段后,金融資本如何實(shí)現(xiàn)自身的保值增值,成為擺在企業(yè)家面前的首要問題。分散投資、降低風(fēng)險、多點(diǎn)著力是企業(yè)家的理性選擇。很多企業(yè),甚至房地產(chǎn)企業(yè),已加速布局農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),如華潤置地創(chuàng)立耕雨品牌進(jìn)軍現(xiàn)代都市農(nóng)業(yè)[22]、萬科在北京門頭溝著力打造特色小鎮(zhèn)[23]等。從企業(yè)進(jìn)入農(nóng)業(yè)的時機(jī)來看,除了網(wǎng)易養(yǎng)豬較早,京東、阿里巴巴、騰訊等均在近2~3年開始布局農(nóng)業(yè)。
農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)能夠滿足資本市場投入的現(xiàn)實(shí)需求?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)與農(nóng)業(yè)的結(jié)合,其企業(yè)的信息技術(shù)是農(nóng)業(yè)發(fā)展的新動能,對農(nóng)業(yè)信息化有投資需求,而且因?yàn)橹袊r(nóng)業(yè)本身正處在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵期和加速期[24]。一是土地流轉(zhuǎn)和規(guī)?;?jīng)營發(fā)展迅速。依托土地“三權(quán)分置”和經(jīng)營權(quán)有序流轉(zhuǎn),至2016年,中國土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)的面積已達(dá)31.3km2;土地集約化利用為規(guī)模農(nóng)業(yè)尤其是大規(guī)模種植業(yè)提供了基礎(chǔ)。二是國家對農(nóng)業(yè)的重視一如既往,對農(nóng)業(yè)的支持有增無減。中央一號文件連續(xù)16年聚焦“三農(nóng)”工作,農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展正在付諸實(shí)踐,鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略扎實(shí)推進(jìn),農(nóng)業(yè)重中之重地位更加凸顯。大豆、奶業(yè)等行業(yè)振興、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)業(yè)科技、農(nóng)村金融等都具有極大增長的空間,是投資的藍(lán)海。三是居民消費(fèi)升級和多樣化、個性化發(fā)展已經(jīng)成為趨勢。2018年中國居民恩格爾系數(shù)為28.4%,處于低于30%的“最富?!眳^(qū)間,而且城鄉(xiāng)居民飲食結(jié)構(gòu)已發(fā)生重大變化。按照馬斯洛需求層次理論,正從過去的“生理需求”往“安全需求”階段過渡,對有機(jī)、健康、安全食品的需要逐日高漲,滿足消費(fèi)升級的需求,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和技術(shù)的升級是必然。
2.2.3 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合存在的不確定性
大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域存在著多重目的,與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合仍存在一系列不確定性?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)以其信息技術(shù)、金融資本優(yōu)勢,把種養(yǎng)業(yè)作為盈利試點(diǎn)領(lǐng)域,總體投資不大,力量配置較為邊緣,試驗(yàn)性質(zhì)大于盈利目的;大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做農(nóng)業(yè),仍是噱頭多、實(shí)干少,如“跑步雞”“未央豬”等,名字吸引眼球,但真實(shí)效果還有待評估;個別企業(yè)甚至以做農(nóng)業(yè)為借口,變相圈地。
信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)結(jié)合可能產(chǎn)生水土不服問題。模式創(chuàng)新多、可復(fù)制推廣少,如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)創(chuàng)造的各種名字,“ET大腦”“京造”“跑步雞”“豬馬桶”“鵝語”等,聽起來科技含量極高,但考慮到環(huán)境、人才、成本、政策等因素,很難大量推廣應(yīng)用。新興技術(shù)應(yīng)用范圍、應(yīng)用效果有待提高,物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器、AI等部分技術(shù),在信息技術(shù)行業(yè)可能已經(jīng)比較成熟,但是一旦移植到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,很多技術(shù)應(yīng)用效果難以令人滿意[25,26]。
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對農(nóng)業(yè)的堅持有待檢驗(yàn)。資本的逐利性,決定了企業(yè)要以營利為目的。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)本身具有高技術(shù)、高收入、高增長的特點(diǎn),但農(nóng)業(yè)是一個投入較大、回報率較低、回報周期長的產(chǎn)業(yè),同時受到自然風(fēng)險、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險、金融風(fēng)險的多重制約,企業(yè)能不能有耐心,長期、持久地堅守在種養(yǎng)環(huán)節(jié)的第一線,仍需要時間來驗(yàn)證。隨著信息技術(shù)結(jié)合農(nóng)業(yè)的發(fā)展,應(yīng)避免各種不利于農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的不確定性,以促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更好的支持農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展。
3 信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用分析
現(xiàn)代信息技術(shù)是以人工智能、量子信息、移動通信、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)通過和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)不斷碰撞、交叉、融合,形成技術(shù)應(yīng)用過程中的火花、成果和動能。我們要把握信息技術(shù)應(yīng)用的基本邊界,厘定技術(shù)應(yīng)用的成熟度以及節(jié)奏火候,充分肯定信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的廣闊應(yīng)用前景[27]。基于第2節(jié)中互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)總結(jié),本節(jié)重點(diǎn)論述信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用需求、瓶頸和前景。
3.1 農(nóng)業(yè)對信息技術(shù)的需求分析
現(xiàn)代信息技術(shù)正逐步深入農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)。在作物種植方面,結(jié)合衛(wèi)星遙感、無人機(jī)和地面?zhèn)鞲衅鞯冉⒘颂炜盏匾惑w化的作物長勢及環(huán)境信息感知技術(shù)體系,集成衛(wèi)星定位導(dǎo)航、智能控制和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)研發(fā)了嫁接、除草、采摘、搬運(yùn)和分揀等不同功能的農(nóng)業(yè)機(jī)器人,建立了精準(zhǔn)施肥、病蟲害監(jiān)測預(yù)警和節(jié)水噴灌等系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能控制、精細(xì)管理和精準(zhǔn)溯源[28]。在畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖方面,利用無線感知和智能控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)了畜禽水產(chǎn)生理特征、健康信息及養(yǎng)殖環(huán)境的實(shí)時監(jiān)測和設(shè)備自動調(diào)控,結(jié)合精準(zhǔn)識別、智能分析和自動控制等技術(shù)建立了精準(zhǔn)飼喂、繁殖育種數(shù)字化管理、疫病監(jiān)測預(yù)警和糞便自動清理等系統(tǒng),提高了養(yǎng)殖的機(jī)械化、自動化和智能化水平[29]。在經(jīng)營流通環(huán)節(jié),采用現(xiàn)代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)銷售、購買和支付的一條龍服務(wù)。在管理和服務(wù)環(huán)節(jié),通過農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的開發(fā)和應(yīng)用,建立了用于監(jiān)測預(yù)警、決策指揮和監(jiān)管追溯的綜合化信息服務(wù)平臺;通過網(wǎng)絡(luò)媒介為政府、企業(yè)和農(nóng)戶提供最新的市場行情信息和先進(jìn)的技術(shù)服務(wù)信息。
3.2 信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的瓶頸
如圖2所示,信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的四個階段存在應(yīng)用邊界。
從物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)本身來看,萬物互聯(lián)時代已經(jīng)開啟,隨著感知技術(shù)的不斷創(chuàng)新突破,全球物聯(lián)網(wǎng)在某些行業(yè)進(jìn)入實(shí)質(zhì)性應(yīng)用階段,普遍應(yīng)用于智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理等方面[30]。物聯(lián)網(wǎng)一般分為感知層、傳輸層、應(yīng)用層,在智慧城市、智能家居、智能電網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、移動支付、產(chǎn)品溯源等領(lǐng)域應(yīng)用[31]。
從農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來看,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)走向融合,設(shè)施農(nóng)業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用較多[32],但總體基礎(chǔ)研發(fā)薄弱,專用技術(shù)較少,應(yīng)用成本較高,標(biāo)準(zhǔn)化程度不高,技術(shù)不夠成熟,技術(shù)體系不甚完善,亟需研發(fā)成本低、小型化、實(shí)用型的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)裝備。在感知層,數(shù)據(jù)獲取的精度、粒度不夠;在應(yīng)用層,數(shù)據(jù)智慧化處理程度較低,反饋控制鏈路亟需加強(qiáng)[33]。
從農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用難點(diǎn)來看,當(dāng)前最大的難點(diǎn)是高成本,嚴(yán)重制約了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的擴(kuò)散速度。據(jù)中長期預(yù)測,農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)非常樂觀,涉農(nóng)的技術(shù)硬件最小單元包括感知節(jié)點(diǎn)、無人機(jī)以及連接的耕作設(shè)施,2023年將比2018年的15M翻3倍。
(2)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)處在從研發(fā)到應(yīng)用的過渡階段。
全球普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)是重要的戰(zhàn)略資源,數(shù)據(jù)研究是科技前沿的重大領(lǐng)域[34,35]。大數(shù)據(jù)技術(shù)為AI技術(shù)提供核心算法,使科學(xué)研究已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式的時代。大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),多數(shù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);具有Volume、Velocity、Variety、Value和Veracity 5V特點(diǎn)[36]:核心是“數(shù)從哪里來,數(shù)到哪里去,中間如何來處理”,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息、再到知識和智慧的升華[37]。
從農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)本身來看,農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的重要性得到了普遍認(rèn)可,用數(shù)據(jù)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、流通和消費(fèi)是必然趨勢[38,39],但目前農(nóng)業(yè)歷史數(shù)據(jù)資源整合較為困難,實(shí)時數(shù)據(jù)感知獲取受到資金、技術(shù)、人才等諸多因素限制,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)中的數(shù)據(jù)挖掘和智能分析有待進(jìn)一步提升。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)往往是說的多、做得少、用得更少,技術(shù)上總體處于研發(fā)階段,從研發(fā)到應(yīng)用任重道遠(yuǎn)。
從農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用難點(diǎn)來看,當(dāng)前最大的難點(diǎn)是數(shù)據(jù)量不多、算法模型不精準(zhǔn)。今后的重點(diǎn)任務(wù)是整合農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、消費(fèi)量、貿(mào)易量、庫存量、成本收益值和價格等農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的六大核心數(shù)據(jù),突破實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)制約瓶頸,優(yōu)化智慧決策算法。
(3)農(nóng)業(yè)云計算和工業(yè)云計算基本同步,但農(nóng)業(yè)自身還沒發(fā)展到迫切使用云服務(wù)的程度。
云計算是分布式計算技術(shù)的一種,云服務(wù)目前有三種形式,即基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)IaaS、軟件即服務(wù)SaaS、平臺即服務(wù)PaaS。目前主要業(yè)務(wù)是云存儲。近年來,云計算服務(wù)迅猛發(fā)展,可謂風(fēng)起“云”涌,2018年全球公有云服務(wù)市場增長21%,阿里云營業(yè)收入增長101%,高達(dá)133.9億元[40]。云安全一直是公眾話題,其關(guān)鍵技術(shù)涉及海量數(shù)據(jù)分布存儲技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、云計算平臺管理技術(shù)等。
從農(nóng)業(yè)云計算技術(shù)來看,數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用在“云”的硬件、軟件和服務(wù)方面,農(nóng)業(yè)云計算和其他領(lǐng)域云計算是沒有差別的。由此可以判斷,農(nóng)業(yè)云計算和工業(yè)云計算基本同步[41,42]。但由于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)量相對較小、數(shù)據(jù)化程度較低,云計算目前還不甚迫切。農(nóng)業(yè)云計算應(yīng)用最大的難點(diǎn)是應(yīng)用需求少,相對較低的農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化水平制約了農(nóng)業(yè)云計算的應(yīng)用前景[43,44]。
(4)人工智能技術(shù)方興未艾,但技術(shù)方法還不成熟,仍處在技術(shù)探索階段。
從人工智能技術(shù)本身來看,最近一個時期,AI成為網(wǎng)絡(luò)熱詞和民眾輿論話題[45]。AI是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),屬于自然科學(xué)、社會科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉的前沿學(xué)科,研究領(lǐng)域主要包括知識表示[46]、自動推理和搜索方法[47]、語言識別[48]、圖像識別[49]、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取[50]、知識處理系統(tǒng)[51]、機(jī)器人[52]、自動程序設(shè)計等方面。2017年7月,中國頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,計劃在2030年前成為世界AI領(lǐng)軍者,并創(chuàng)造1500億美元價值。
農(nóng)業(yè)生境多變、環(huán)境復(fù)雜、品種多樣、標(biāo)準(zhǔn)化程度低,對人工智能技術(shù)提出了更高的要求。而農(nóng)業(yè)又是弱質(zhì)產(chǎn)業(yè),投入報酬較低,因此,目前農(nóng)業(yè)人工智能研發(fā)人力、財力投入不足,缺乏利益驅(qū)動,如采摘機(jī)器人還在實(shí)驗(yàn)室孵化。而長遠(yuǎn)來看,農(nóng)業(yè)人工智能前景廣闊、未來美好,可以有效解決“誰來種地”的問題。
農(nóng)業(yè)人工智能應(yīng)用最大的難點(diǎn)是投入少、研究進(jìn)展慢、應(yīng)用僅僅是點(diǎn)上突破。當(dāng)前農(nóng)業(yè)人工智能要聚焦無人機(jī)噴藥、自動播種、產(chǎn)量預(yù)測等關(guān)鍵領(lǐng)域[53,54]。
(5)新技術(shù)應(yīng)用的制約性。
新技術(shù)應(yīng)用的制約性主要體現(xiàn)在成本效益制約、應(yīng)用場景制約、技術(shù)普適與專用制約三點(diǎn)。
農(nóng)業(yè)成本收益較低,糧食每畝年收入不到1000元,養(yǎng)殖雖然收入相對較高,但也難以和第二、三產(chǎn)業(yè)相比。信息技術(shù)作為高科技產(chǎn)業(yè),價格相對較高,一個普通的溫濕度傳感器就高達(dá)幾十元甚至上百元,而農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)研發(fā)則動輒幾十萬元。這種高投入制約了農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的發(fā)展,即成本效益制約。
在玉米、水稻、小麥、棉花等大宗農(nóng)作物的田間地頭安裝傳感器、控制器等信息技術(shù)裝備,往往受到供電、網(wǎng)絡(luò)因素制約;在畜禽養(yǎng)殖、設(shè)施蔬菜等現(xiàn)代化生產(chǎn)基地安裝物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,常常受到空間因素制約;隨著農(nóng)作物或飼養(yǎng)動物的生長發(fā)育,生產(chǎn)基地的信號傳輸容易受到阻礙,即應(yīng)用場景制約。
目前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的信息技術(shù),往往直接來自于工業(yè)領(lǐng)域或計算機(jī)技術(shù)本身,沒有經(jīng)過農(nóng)業(yè)的再生產(chǎn)、再加工、再熟化、再上升,以普適性技術(shù)為主,農(nóng)業(yè)專用信息技術(shù)或裝備還沒有根本形成。針對鹽堿地種植、海水淡水養(yǎng)殖、氣象極值環(huán)境感知、設(shè)施農(nóng)業(yè)環(huán)境控制等領(lǐng)域,迫切需要農(nóng)業(yè)信息化的專業(yè)技術(shù)裝備,即技術(shù)普適與專用制約。
3.3 信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的三個階段
回顧世界科技革命發(fā)展歷史,展望信息技術(shù)、生物技術(shù)發(fā)展前景,信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用將會經(jīng)歷相對而言的初步融合、基本融合、全面融合三個階段,跨越2025年、2035年兩個時間節(jié)點(diǎn)(圖3)。
著眼于未來發(fā)展,信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)中將呈現(xiàn)泛在化的態(tài)勢,無處不在、無時不在,全面滲透交叉于農(nóng)業(yè)的全要素、全過程、全系統(tǒng),“你中有我、我中有你”,以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的新興科技,將顯著提升農(nóng)業(yè)信息化水平,并推動農(nóng)業(yè)信息學(xué)科走向成熟。
初步融合階段。當(dāng)前,中國正處于這一階段,預(yù)計將持續(xù)至2025年。信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)時而結(jié)合、時而分離,結(jié)合不緊密,沒有形成統(tǒng)一體,學(xué)科建設(shè)處于探索起步階段。這一階段,信息技術(shù)發(fā)展迅速,農(nóng)業(yè)應(yīng)用的最大特色是點(diǎn)多面少,涌現(xiàn)出許多農(nóng)業(yè)信息化典型企業(yè)、單項技術(shù);園區(qū)多、示范多、典型多,但沒有形成真正的生產(chǎn)合力;帶動少、輻射少、落地少,信息技術(shù)面上普及沒有展開。針對大田大宗農(nóng)作物一般具有技術(shù)上基本可行、而經(jīng)濟(jì)基本不可行的特點(diǎn)。如許多地方建立的物聯(lián)網(wǎng)示范基地,大多是做樣子、擺架子,很難解決實(shí)際問題,同時成本較高,普通農(nóng)民用不上、用不起。
基本融合階段。這一階段,中國預(yù)計將從2025年持續(xù)至2035年。信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)的結(jié)合較為緊密,基本保持同步發(fā)展,加快形成統(tǒng)一體,學(xué)科建設(shè)處于快速成長階段。在該階段信息技術(shù)將迅猛提速,農(nóng)業(yè)應(yīng)用的最大特色是全面普及,信息技術(shù)擴(kuò)散速度加快,集成技術(shù)、配套技術(shù)將會不斷涌現(xiàn),并且迅速轉(zhuǎn)化為勞動生產(chǎn)力。農(nóng)業(yè)人工智能將迅速崛起,農(nóng)業(yè)智慧大腦將領(lǐng)航遠(yuǎn)行,農(nóng)業(yè)機(jī)器人將大面積代替人力勞作。信息技術(shù)不僅在技術(shù)上可行,而且在經(jīng)濟(jì)上也可行,普通農(nóng)民能夠用得上、用得起、用得好。
全面融合階段。這一階段,中國預(yù)計從2035年開始?!疤炜盏亍闭嬲呦蛞惑w化、“人機(jī)物”真正實(shí)現(xiàn)深度融合,信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)成為統(tǒng)一體,信息化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展,農(nóng)業(yè)信息學(xué)科建設(shè)處于完善上升階段。
4 信息技術(shù)應(yīng)用農(nóng)業(yè)的政策建議
著眼信息技術(shù)發(fā)展歷史和企業(yè)應(yīng)用信息技術(shù)的現(xiàn)狀,政策對于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用十分重要。在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期,加強(qiáng)新技術(shù)對農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化的引領(lǐng)帶動作用正當(dāng)其時,也是未來互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)的發(fā)力點(diǎn)。本文針對農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展與新技術(shù)應(yīng)用提出以下政策建議。
(1)強(qiáng)化政策引領(lǐng)扶持,防范市場投機(jī)風(fēng)險。針對目前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛進(jìn)入傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問題,努力做好引導(dǎo)扶持工作,緊緊抓住“互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合歷史機(jī)遇,同時也要防范各種風(fēng)險,爭取把事做好。一方面,要為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)營造良好的投資氛圍。一般來講,大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)擁有技術(shù)優(yōu)勢、融投資優(yōu)勢,一旦聚焦種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè),必然加速傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)、資本密集型產(chǎn)業(yè)的歷史性跨越,這將成為鄉(xiāng)村振興和農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要生力軍,因此,要做好政策扶持工作,在用地、稅收和人才方面給予優(yōu)惠和支持。另一方面,要強(qiáng)化風(fēng)險防范意識?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)往往缺少農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)iT人才,缺乏對農(nóng)業(yè)自然再生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)再生產(chǎn)的切身感悟,加之投入的多重目標(biāo)性、水土不服性以及低回報的忍受性,增加了企業(yè)投入農(nóng)業(yè)的風(fēng)險和不確定性,因此,要做好風(fēng)險防范工作,防止“一哄而上”“一哄而散”發(fā)生。
(2)構(gòu)筑互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)交匯融合發(fā)展的體制機(jī)制?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,涉及諸多利益相關(guān)者,即市場主體,如:政府、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、農(nóng)業(yè)企業(yè)和新型經(jīng)營主體、科研機(jī)構(gòu)和高校、農(nóng)民以及消費(fèi)者等,要統(tǒng)籌配合、明確職責(zé),做好頂層設(shè)計,構(gòu)筑互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)交匯融合發(fā)展的體制機(jī)制。政府要使市場在資源配置中起決定性作用,同時也要更好發(fā)揮政府作用,保障市場的公開、透明、開放,做好政策引導(dǎo)、典型引導(dǎo)以及負(fù)面清單引導(dǎo),實(shí)施公平的市場監(jiān)督行為,營造一個良好的企業(yè)營商環(huán)境?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)要遵守市場規(guī)則,切實(shí)發(fā)揮自身信息技術(shù)優(yōu)勢,瞄準(zhǔn)關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)突破,為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)改造注入信息化的新動能,也要體現(xiàn)企業(yè)家的情懷——獻(xiàn)身農(nóng)業(yè)、振興農(nóng)村、富足農(nóng)民。農(nóng)業(yè)企業(yè)和新型經(jīng)營主體以及廣大農(nóng)民要主動抓住互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍農(nóng)業(yè)的時機(jī),爭取共享公共信息技術(shù),提高自身信息技術(shù)素質(zhì),爭做技術(shù)創(chuàng)新主體,做農(nóng)業(yè)信息化的推動者、實(shí)踐者。科研機(jī)構(gòu)和高校要面向世界農(nóng)業(yè)科技前沿、面向國家重大需求、面向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)主戰(zhàn)場,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)信息科技的基礎(chǔ)研究和基礎(chǔ)應(yīng)用研究,夯實(shí)自主創(chuàng)新、原始創(chuàng)新的基礎(chǔ)。
(3)瞄準(zhǔn)前沿關(guān)鍵技術(shù),全力推動科技創(chuàng)新??傮w上來講,中國信息技術(shù)和世界發(fā)達(dá)國家相比還有一定差距,而農(nóng)業(yè)信息技術(shù)差距更加明顯。當(dāng)前,要全面理清中國農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域跟跑、并跑甚至領(lǐng)跑的明細(xì)清單,本著“有所為、有所不為”原則,瞄準(zhǔn)世界前沿技術(shù)和關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù),強(qiáng)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主體地位,結(jié)合中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、流通和消費(fèi)的具體實(shí)踐,全力推動中國農(nóng)業(yè)信息科技創(chuàng)新應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,要重點(diǎn)研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的傳感器“中國芯”,改變感知芯片主要依靠進(jìn)口的被動局面,同時強(qiáng)化傳感集成技術(shù);在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,要重點(diǎn)研發(fā)數(shù)據(jù)處理算法,構(gòu)建智能決策的分析模型,推動中國“農(nóng)業(yè)大腦”建設(shè),使農(nóng)業(yè)發(fā)展從智能走向智慧;在人工智能領(lǐng)域,要重點(diǎn)研發(fā)智能農(nóng)機(jī)裝備,加快農(nóng)機(jī)、農(nóng)藝的有機(jī)結(jié)合,研發(fā)農(nóng)業(yè)實(shí)用機(jī)器人,邁出人力替代的堅實(shí)步伐。
(4)動態(tài)跟進(jìn),強(qiáng)化監(jiān)督,做好引領(lǐng)示范帶動?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)涉足農(nóng)業(yè),在市場機(jī)制的作用下,著眼于未來發(fā)展,必然產(chǎn)生成功典型和失敗案例。針對涉足農(nóng)業(yè)的基本情況,政府要動態(tài)跟進(jìn),強(qiáng)化監(jiān)督運(yùn)行;針對成功典型,要認(rèn)真總結(jié)歸納,做好宣傳引導(dǎo),大力推動典型引路,使之可復(fù)制、可推廣、可應(yīng)用;針對失敗案例,要汲取教訓(xùn)不足,防止類似個案再次發(fā)生;針對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)形成的先進(jìn)實(shí)用技術(shù),要在保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的前提下,推動技術(shù)共享、信息共享,使之轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的新動能。只有將現(xiàn)代信息技術(shù)的最新成果應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際,成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的代表,才能真正為中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和信息化發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
參考文獻(xiàn)
[1] 寧家駿. “互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃的實(shí)施背景、內(nèi)涵及主要內(nèi)容[J]. 電子政務(wù), 2015(06): 32-38.
[2] 郭英民. 京東宣布打造智慧農(nóng)業(yè)共同體進(jìn)軍千億級市場[J].營銷界(農(nóng)資與市場), 2018(09): 22.
[3] 一凡. 京東現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的新戰(zhàn)略[J]. 企業(yè)觀察家, 2019(02): 46-47.
[4] 京東. “無人機(jī)助力鄉(xiāng)村振興 打造獨(dú)特的鄉(xiāng)村振興”京東模式”[J]. 農(nóng)業(yè)工程技術(shù), 2018,38(27): 56-57.
[5] 謝辰. 楊凌土地銀行發(fā)展模式研究[D]. 楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué), 2019.
Xie C. Research on the development model of Yangling land bank[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2019.
[6] 馬進(jìn). 一場無法回避的農(nóng)業(yè)革命[J]. 農(nóng)經(jīng), 2019(Z1): 14-16.
[7] 彭科峰. 阿里云發(fā)布ET農(nóng)業(yè)大腦[N]. 中國科學(xué)報. 2018-06-13(07).
[8] 海升集團(tuán). 海升集團(tuán)與阿里云強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合, 共建智慧農(nóng)業(yè)新生態(tài)[EB/OL]. (2017-11-02).
http://www.chinahaisheng.com/content/details15_1056.html.
[9] 2019養(yǎng)殖業(yè)將出現(xiàn)哪些新趨勢[J]. 農(nóng)家之友, 2019(01): 28-29.
[10] 戴敏. 養(yǎng)河田雞的“大咖“們[N]. 福建日報, 2018-01-31(14).
[11] 阮元元. 騰訊“神盾局” “技術(shù)肌肉”秀出來[N]. 廣州日報, 2019-05-23(14).
[12] 騰訊. 互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)[N]. 農(nóng)業(yè)科技報, 2018-07-09(05).
[13] 凌薇. 麥飛科技:為每一塊農(nóng)田建立專屬檔案[J]. 農(nóng)經(jīng), 2019(Z1): 68-71.
[14] 康彬. 運(yùn)營商在NB-IoT的新商業(yè)模式[J]. 郵電設(shè)計技術(shù), 2018(07): 27-30.
[15] 高萬林, 張港紅, 張國鋒, 等. 核心技術(shù)原始創(chuàng)新引領(lǐng)智慧農(nóng)業(yè)健康發(fā)展[J].智慧農(nóng)業(yè), 2019,1(01): 8-19.
Gao W, Zhang G, Zhang G, et al. Original innovation of key technologies leading healthy development of smart agriculture. Smart Agriculture, 2019,1(1): 8-19.
[16] 汪懋華. “精細(xì)農(nóng)業(yè)”的實(shí)踐與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新[J].中國軟科學(xué), 1999(04): 22-26.
[17] 劉繼芳, 孔繁濤, 吳建寨, 等. “互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展探討[J]. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué), 2017, 45(3): 167-170.
Liu J, Kong F, Wu J, et al. Discussion on development of “Internet plus” modern agriculture[J]. Guizhou Agricultural Sciences, 2017, 45(03): 167-170.
[18] 王閣. 習(xí)近平總書記關(guān)于科技創(chuàng)新論述的科學(xué)內(nèi)涵[J].求知, 2019(05): 29-31.
[19] 聶鳳英, 劉繼芬, 王平, 等. 世界主要國家農(nóng)業(yè)信息化的進(jìn)程和發(fā)展[J]. 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息, 2004(04): 15-17.
[20] 歐陽日輝. 從“+互聯(lián)網(wǎng)”到“互聯(lián)網(wǎng)+”——技術(shù)革命如何孕育新型經(jīng)濟(jì)社會形態(tài)[J]. 人民論壇·學(xué)術(shù)前沿, 2015(10): 25-38.
Ouyang R. Changing from "Plus Internet" to "Internet Plus" —How technological revolution brings about new economic and social patterns[J]. People's Tribune: Frontiers, 2015(10): 25-38.
[21] 潘教峰, 劉益東, 陳光華, 等. 世界科技中心轉(zhuǎn)移的鉆石模型——基于經(jīng)濟(jì)繁榮、思想解放、教育興盛、政府支持、科技革命的歷史分析與前瞻[J].中國科學(xué)院院刊, 2019, 34(01): 10-21.
Pan J, Liu Y, Chen G, et al. Diamond model of world science and technology centers transfer: economic prosperity, ideological emancipation, education prosperity, government support, S&T revolution[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2019, 34(1): 10-21.
[22] 謝中秀. 華潤置地發(fā)布全新品牌“耕雨”[N]. 南方都市報, 2017-09-08.
[23] 卞康蘭. 北京萬科與北京林果院簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議共同打造特色農(nóng)業(yè)小鎮(zhèn)[EB/OL]. (2017-09-11).
http://house.people.com.cn/n1/2017/0911/c164220-29528282.html.
[24] 孔繁濤, 朱孟帥, 韓書慶, 等. 國內(nèi)外農(nóng)業(yè)信息化比較研究[J]. 世界農(nóng)業(yè), 2016(10): 10-18.
[25] 陳威, 郭書普. 中國農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2013, 29(22): 196-205.
Chen W, Guo S. Current situation and existing problems of agricultural informatization in China[J]. Transactions of the CSAE, 2013, 29(22): 196-205.
[26] 孔繁濤, 陳萍, 王平, 等. 我國農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)的實(shí)踐與思考——基于“遼寧模式”的探索與啟示[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2016, 37(03): 416-422.
Kong F, Chen P, Wang P, et al. Practices and reflections of agricultural informatization construction in China: A case study of the “Liaoning Model”[J]. Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(03): 416-422.
[27] 趙春江. 智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及戰(zhàn)略目標(biāo)研究[J]. 智慧農(nóng)業(yè), 2019, 1(1): 1-7.
Zhao C. State-of-the-art and recommended developmental strategic objectives of smart agriculture[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(1): 1-7.
[28] 陳仲新, 郝鵬宇, 劉佳, 等. 農(nóng)業(yè)遙感衛(wèi)星發(fā)展現(xiàn)狀及我國監(jiān)測需求分析[J]. 智慧農(nóng)業(yè), 2019, 1(1): 32-42.
Chen Z, Hao P, Liu J, et al. Technical demands for agricultural remote sensing satellites in China[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(1): 32-42.
[29] 滕光輝. 畜禽設(shè)施精細(xì)養(yǎng)殖中信息感知與環(huán)境調(diào)控綜述[J]. 智慧農(nóng)業(yè), 2019, 1(3): 1-12.
Teng G. Information sensing and environment control of precision facility livestock and poultry farming[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(3): 1-12.
[30] 唐珂. 國外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展及對我國的啟示[J]. 中國科學(xué)院院刊, 2013, 28(06): 700-707.
Tang K. Technology development of agricultural Internet of Things in foreign countries and its inspiration to China[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2013, 28(06): 700-707.
[31] 李道亮. 物聯(lián)網(wǎng)與智慧農(nóng)業(yè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程, 2012, 2(1): 1-7.
Li D. Internet of things and wisdom agriculture[J]. Agricultural Engineering, 2012, 2(1): 1-7.
[32] Santosdos, Pessin G, da Costa CA, et al. AgriPrediction: A proactive internet of things model to anticipate problems and improve production in agricultural crops[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2019,161: 202-213.
[33] 張建華, 孔繁濤, 吳建寨, 等. 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展趨勢預(yù)測[J]. 農(nóng)業(yè)展望, 2018, 14(9): 68-72.
Zhang J, Kong F, Wu J, et al. Development trend of technology of agricultural Internet of Things[J]. Agricultural Outlook, 2018, 14(9): 68-72.
[34] 溫孚江. 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與發(fā)展新機(jī)遇[J]. 中國農(nóng)村科技, 2013, (10): 14.
[35] 王小兵. 聚焦聚力推進(jìn)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用[N]. 經(jīng)濟(jì)日報, 2018-01-11(15).
[36] 維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶. 大數(shù)據(jù)時代[M]. 浙江: 浙江人民出版社, 2013.
[37] 王文生, 郭雷風(fēng). 關(guān)于我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)的設(shè)想[J].大數(shù)據(jù), 2016, 2(1): 28-34.
Wang W, Guo L. Envisagement of the construction of national agricultural big data center[J]. Big Data, 2016, 2(1): 28-34.
[38] 孫忠富, 杜克明, 鄭飛翔, 等. 大數(shù)據(jù)在智慧農(nóng)業(yè)中研究與應(yīng)用展望[J]. 中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報, 2013, 15(6): 63-71.
Sun Z, Du K, Zheng F, et al. Perspectives of research and application of big data on smart agriculture[J]. Journal of Agricultural Science and Technology, 2013, 15(6): 63-71.
[39] 許世衛(wèi). 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與農(nóng)產(chǎn)品監(jiān)測預(yù)警[J]. 中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報, 2014, 16(5): 14-20.
Xu S. Agricultural big data and monitoring and early warning of agricultural product[J]. Journal of Agricultural Science and Technology, 2014, 16(5): 14-20.
[40] 人民網(wǎng). 阿里云營收133.9億元 連續(xù)12季度規(guī)模翻番[EB/OL]. (2018-05-05).
http://it.people.com.cn/GB/n1/2018/0505/c1009-29966858.html.
[41] 崔文順. 云計算在農(nóng)業(yè)信息化中的應(yīng)用及發(fā)展前景[J].農(nóng)業(yè)工程, 2012, 2(1): 40-43.
Cui W. Application and developing prospect of cloud computation in the agricultural informationization[J]. Agricultural Engineering, 2012, 2(1): 40-43.
[42] 魏清鳳, 羅長壽, 孫素芬, 等. 云計算在我國農(nóng)業(yè)信息服務(wù)中的研究現(xiàn)狀與思考[J]. 中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報, 2013, 15(4): 151-155.
Wei Q, Luo C, Sun S, et al. Present status and thoughts about agricultural information service based on cloud computing in China[J]. Journal of Agricultural Science and Technology, 2013, 15(4): 151-155.
[43] 伍丹華, 黃智剛, 劉永賢. 云計算在農(nóng)業(yè)信息化中的應(yīng)用前景分析[J]. 南方農(nóng)業(yè), 2011, 5(5): 61-63.
Wu D, Huang Z, Liu Y. The prospect of cloud computing in the application of agricultural information[J]. South China Agriculture, 2011, 5(5): 61-63.
[44] 彭秀媛, 王昕, 盧闖, 等. 云計算在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J]. 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息, 2011(2): 8-10.
Peng X, Wang X, Lu C, et al. Application of cloud computation in the agriculture[J]. Agricultural Network Information, 2011(2): 8-10.
[45] 王志剛. 發(fā)揮人工智能“頭雁”效應(yīng) 把握新一輪科技革命戰(zhàn)略主動[J]. 紫光閣, 2018(12): 9-10.
[46] Hande K M, Visser U, Schürer S. How to develop a drug target ontology: Knowledge acquisition and representation methodology (KNARM)[J]. Methods in Molecular Biology (Clifton, N.J.), 2019, 1939: 49-69.
[47] 陳格. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展綜述[J]. 中國科技信息, 2009(17): 88-89.
Chen G. Summary of the research and development of the artificial neural network[J]. China Science and Technology Information, 2009(17): 88-89.
[48] Stella K K, Kira G, Ryan C, et al. Natural Language Processing for Identification of Incidental Pulmonary Nodules in Radiology Reports[J]. Journal of the American College of Radiology, 2019.16(11): 1585-1586.
[49] 侯志強(qiáng), 韓崇昭. 視覺跟蹤技術(shù)綜述[J]. 自動化學(xué)報, 2006, (4): 603-617.
Hou Z, Han C. A survey of visual tracking[J]. Acta Automatica Sinica, 2006(4): 603-617.
[50] 孫志軍, 薛磊, 許陽明, 等. 深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 計算機(jī)應(yīng)用研究, 2012, 29(8): 2806-2810.
Sun Z, Xue L, Xu Y, et al. Overview of deep learning[J]. Application Research of Computers, 2012, 29(8): 2806-2810.
[51] 劉藝. 基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 北京: 北京郵電大學(xué), 2014.
Liu Y. Research on some key technologies of data processing based on the agricultural production process in agricultural internet of thing[D]. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications, 2014.
[52] 趙勻, 武傳宇, 胡旭東, 等.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究進(jìn)展及存在的問題[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2003(1): 20-24.
Zhao Y, Wu C, Hu X, et al. Research process and problems of agricultural robot[J]. Transactions of the CSAE, 2003(1): 20-24.
[53] 王斌, 袁洪印. 無人機(jī)噴藥技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 農(nóng)業(yè)與技術(shù), 2016, 36(7): 59-62.
[54] 孫東升, 梁仕瑩. 我國糧食產(chǎn)量預(yù)測的時間序列模型與應(yīng)用研究[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2010(3): 97-106.