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数字农业建设中存在的问题及其对策

发布时间:2023-03-24 16:10:15 浏览数:

王轶鹤

(山东石油化工学院,山东东营 257061)

伴随时代的发展进步,我国互联网信息技术突飞猛进,大数据和云计算等技术的发展推动了社会经济向数字化发展。数字农业是时代产物,亦是传统农业在经营管理方面转型优化的一种新农业业态。在数字经济快速发展的当下,我国数字农业建设取得了丰硕的成果,但在建设过程中也存在诸多问题与挑战。因此,应在数字农业建设中灵活应用大数据、物联网和云计算等现代互联网技术,促进农业信息技术与产业有效融合,实现现代农业向数字农业转型,为农村现代化增添新功能与新动力。

数字农业是依赖于现代空间信息技术的农业经济系统,是现代信息技术与农业现代化深入融合的产物。数字农业的建设要求充分融合现代化信息技术(遥感技术、地理信息技术、全球定位系统、大数据技术)和现代化农业技术(农学、植物学),将农业产业与生产和经营体系进行融合,打造现代化数字农业生产方式。现代化信息技术在整体中起着主要作用,逐渐向现代化农业技术融合,农业数字化逐渐向着数字产业化与产业数字化两个方向高速发展[1]。

在数字技术产业化层面,数字技术在与现代化农业结合的过程中,实现了自身产业化运营模式,形成了企业化和产业化体系。不完全调查结果显示,我国一些农业农村建设已逐步开始应用数字农业,完善农业产业链,利用信息数据将农企、农户与市场连接起来,形成农业现代化服务体系。新型农企越来越多,其在生产经营中会面临一定风险,因此农企要做好风险管控工作。基于此,风险投资机构也相继出现,为高新农业技术产业化发展奠定良好的物质基础。

作为依靠数字技术的农业生产体系,数字农业是农业实现现代化转型的最直接形式。数字农业经济体系主要包括现代农业生产、农业加工及服务方式,数字技术农业企业生产环节、分配环节、交换环节和消费环节在维持供需关系平衡中发挥了至关重要的作用[2]。

2.1 农业生产要素需要数字化

农业生产要素涉及诸多种类,不同种类由不同部门负责管理,如土地资源由当地国有土地资源管理局负责、土地利用由当地村委会负责等。近几年建立了相应的农业信息数据库,实现了信息共享,使社会要素、市场要素和生产销售之间的关系更为明确。但是,在当前数字农业的建设上,耕地和草原等实际利用状况不明,无法掌握动态,加之不同要素之间不合理搭配,严重影响了农业生产的发展。基于此,要尽快完成自然资源信息数据库的构建[3]。

2.2 农业生产过程需要数字化

受气候和政策法规等多方面影响,农业资源的开发利用缺少可控性。因此,需要将农业资源充分利用起来,建立农业资源数据库,借助大数据技术等数字化技术,对农作物生长情况及病虫害情况进行实时监测,用先进的设备采集种植面积信息、病虫灾害信息,构建数字农业信息体系,在数字化的建设中集中农业生产的各项生产要素。

2.3 农村土地权属需要数字化

我国农村承包地确权工作已基本完成,为我国承包地实行三权分置改革打下了坚实的基础。当下,我国正欲开展集体用地及宅基地确权工作,国土资源管理部门应着重做好草原、水域等特殊要素的确权工作,同时做好数字化信息的建库工作,为数字农业发展提供助力[4]。

2.4 农业管理需要数字化

借助数字化农业技术对传统农业技术进行全方位、多元化的优化改造,充分展现农业管理数字化的优势,全面提升农业生产效率。1)智慧种植与种业。通过搭建种业资源数据库,使种业能够在创新、保护、市场等方面实现数字化转型,通过打造智慧农田,搭建田地数据采集渠道、数据库、智能分析系统。2)智慧牧场。促使规模化的养殖实现数据化转型,全面推动饲喂精量化、粪污及时清理、动物疫病防控等相关设备的数字化升级,进而使生产实现平台化管理。3)智慧渔场。促进工厂循环水、深水网箱等多种养殖模式实现数字化转型,使水质在线检测、智能增氧等技术能够实现智能化应用。4)智慧农机。促使农业信息技术与农机农艺的融合,推动农机设备实现数字化转型,开展无人农场试点,推动互联网与农机作业的深度融合。

在数字时代,相关部门应引导小农户实现与现代市场的合作,进而使农业产业链与供应链能够与价值链实现协调发展,同时推动实现农业管理数字化的发展目标,提高农业生产效率。

3.1 数字农业标准体系与平台建设较迟缓

我国部分农村地区的农业数字技术相关基础设施较为落后,特别在我国部分经济欠发达的农村,互联网覆盖率偏低,导致农村农业的大数据平台建设长期未能成型,农村的基础信息资源体系未得到健全,信息数据获取能力较差,农业基础信息数据来源较为分散,利用率低。农业相关的数据信息没有统一要求标准,也缺少相关要求标准的情况,农业相关数据信息很难在实际使用中得到整合,农业信息数据缺乏价值和实用性。此外,对农业数据信息的监管缺乏合理性和严谨性,农业数据信息缺少安全性保护,严重影响了农业的发展。

3.2 数字农业技术创新能力不足

近年来,我国数字农业技术水平得到显著提高,农业生产日渐实现数字化与智能化。但基于我国家庭联产承包责任制的农业生产模式,数字农业相关技术使用率低,对我国数字农业技术革新创新形成一定的阻碍。总体上,我国数字农业建设缺少核心技术,在自主研发与数字农业技术创新方面较为薄弱。在数字农业建设中,智能感知与控制等关键技术方面仍处于瓶颈期,导致数字农业的科学成果并没有得到充分应用。当下拥有核心技术与自主知识产权的科技农企屈指可数,数字农业创新主体缺乏活力,使我国农业农村在现代化技术的应用上存在困难。

3.3 缺少数字农业建设所需要的相关人才

伴随我国数字农业的高速发展,互联网信息技术与农业科技实现了深入融合,这对数字农业的相关人员提出了更高的要求。随着城镇化的快速推进,青壮年劳动力外流,受农民老龄化和文化素养参差不齐等因素的影响,农村严重缺乏专业人才。农村地区在人才培养上缺少资金投入和技能培训,许多农户在一定程度上专业技能不足,无法掌握智能设备的使用技能,在互联网信息技术等方面也有不足,导致数字农业建设迟缓,阻碍农村经济发展。

4.1 构建并完善数字农业信息标准体系

数字信息建设需要大量的农业数据信息作为支撑,因此加强数字农业信息的标准化建设,有利于提升农业数据信息的价值和实现农业信息数据资源共享。现阶段,我国针对农业的互联网信息技术出台了一系列的标准,但这些标准并不完善,要想满足数字农业发展,当前所拥有的数据信息还相差甚远。因此,需要从农业信息数据的采集和整理等多环节出发,拟定出更加规范的数字农业技术标准,通过健全农产品产业链监测预警标准,提高农产品质量的安全性。加快数字农业信息标准体系的建设,使农业信息技术能够更规范和更标准,以实现数字农业健康有序的发展。

4.2 加快数字农业技术的创新

1)通过提升农业信息数据采集技术的创新能力,打造一体化的集合性农业数据信息采集技术体系,对农业数据进行采集、汇总,提升农业信息数据的获取与处理水平,解决数据从采集到管理过程中存在的问题。在诸多研发项目中,应以满足农业农村实际需求的遥感卫星为研发重点,以实现农业中无人机应用关键技术目标,利用数据挖掘及数据处理技术实现重要产区和畜牧区生产加工环节的实时监管。通过搭建农业信息数据的管理平台,使集中性与分布式的农业农村资产实现一体化的“云架构”[5]。

2)通过提高农业数据挖掘能力与智能诊断技术的创新能力,打造农业数据智能处理及数据分析技术体系。利用人工智能、大数据分析等前沿性技术进行超前布局,应用农业数据处理方式,解决实际存在的问题。此外,可以通过攻克关键技术,利用农业知识、农业模型和深度学习探索等方式,开发研制作物生产监测、诊断和模拟等专项模型与计算方式,使农业生产整体实现数字化和智能化。伴随农村数字化服务技术的进步,需要对农业农村信息数据资源进行关联性挖掘、检索和匹配等技术研究,更好地满足农村农户对公益服务、便民服务和体验服务等多元化的信息获取需求。

3)通过提高精准管控与农业信息服务技术的创新能力,打造农业数据智能化决策与管理技术体系,促进农业管理与信息服务流程的数字化转型,更好地处理数据服务问题。通过提高农业农村专用软件与农业数据信息系统的应用率,为农业发展奠定良好的技术基础。同时积极开发研制智能控制系统,做好农产品质量检测工作,积极应用冷链物流技术,引进拥有农业智能控制、感知及自主耕种的农机设备,利用机器人实现农业种植中农药喷洒、检测、搬运、采摘和产品按级别分选等工作。

4)通过打造数字农业农村的科技创新体系,全面提高数字农业农村的自主创新水平。为加快数字农业农村的现代化科技创新能力,基层政府可通过充分发挥作用、调动农民及青年返乡人员等多方面力量,协同合作,打造数字化平台,为农业发展助力。建议所在地基层政府,适当加大人力物力财力的投入力度,完善农机设备及基地研发工作,关注前沿性的技术,攻克关键技术和促进人工智能研制开发与应用。将数字农业农村科学技术攻克视为国家专项与技术研发的重点,打造出一个具有农业产业技术的现代化农科创新队伍,使数字技术能够更好地融入农村农业发展中[6]。

4.3 加快数字农业专业人才的培养

数字农业建设对于人才标准要求较高,需要其不但具有高素质和高技能,还要具备丰富的经验,善于管理。为了保证人才引进符合数字农业建设要求,企业应积极建立多元化人才培养机制,同时扩大专业人才农业技能培训渠道,组建高素质高技能的现代化农民队伍。除对农户进行农业生产及经营管理相关技能培训外,还要加强农户信息处理能力,做好培训工作,全面提高农户对现代信息技术的应用能力。积极利用科研机构、专科学校及农企等多方作用,组建在数字农业农村领域有建树的科技带头队伍。安排农业农村科技队伍深入到农村基层,对农户普及推广农业农村的相关常识,提高“三农”领导干部、新型农企和高素质新型农民对数字产业技术的灵活应用能力。

随着信息时代的到来,大数据、云计算等相关互联网技术逐渐深入农业生产中,推动了现代信息技术与农业产业链的深入融合。数字农业建设会面临诸多的问题与挑战,这需要从构建数字农业信息标准体系、提高农业技术创新能力和培养数字化人才的角度入手,加快数字农业建设的步伐,为我国农业农村现代化增添新功能与新活力。

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