如今，几乎所有的事物和每个人都被卷入了数字化信息的浪潮中。农业也不例外。人们发现，农业决策、农业科技创新、农业生产经营活动都离不开数据和信息。 农业信息管理、信息技术、信息分析、数据科学等。是中国农业科学院农业信息研究所进行创新研究和前沿探索的四大学科领域。作为农业信息研究所所长，孙坦在接受《中国科学报》采访时表示，数字信息技术正在中国农业发展中不断深化和拓展。研究院不仅进行基础研究、应用研究和关键技术创新与突破，未来所有学科和要素也要加强综合创新。 农业信息技术的动态发展 “目前，数字信息技术在中国农业领域的应用主要分为四个方面，即信息服务、信息管理、信息感知与控制、信息分析。”孙坦介绍。 具体来说，信息服务就是围绕农业和农村信息化为“三农”提供服务，包括为农业科研、政策决策和农业产业提供信息服务。信息管理是以信息为手段对农业生产和管理过程的综合管理。信息感知与控制主要是指利用无人机、卫星遥感、传感器等“空、天、地、海”一体化设施感知信息，进而通过农业物联网设备和网络传输实现对农业生产的操作与控制。信息分析是根据感知到的信息，通过一定的模型和一定的算法对信息进行深度处理，给出解决方案。 “中国农业数字信息技术的发展是一个动态的过程。其中，精准农业和智慧农业的概念代表了不同发展阶段的不同主流技术。”孙檀说。 起初，农业信息的应用集中在信息服务方面，典型代表是农业和农村信息化。针对农业企业、合作社等不同农业经营主体生产活动的信息管理系统，如农产品质量安全信息追溯平台，慢慢开始出现。 后来随着农业物联网的发展和精准农业的出现，农业生产者不再像以前那样依赖经验的模糊判断，而是基于准确的数据进行动态生产。大数据和人工智能在农业领域的应用，反过来促进了智慧农业的发展。 “数字信息技术在我国农业中的应用正在不断深化和拓展，但目前主体仍处于信息服务阶段，如基础信息建设和村村通、信息进村入户、手机推送等服务。其他方面还没有形成规模化、系统化的发展趋势。”孙檀说。 而且目前信息服务多为广播式而非个性化，主要单向传播。孙坦说：“下一步要加强信息服务创新，以信息开放获取、信息感知、大数据分析等手段，支持不同农业经营主体的生产经营活动。” 孙坦认为，流程控制是信息管理领域的突出应用。目前，加强农产品质量安全的手段之一是采用追溯机制，这实际上是一种调查和“补救”。积极的方法应该是控制流程、过程和节点。信息管理要对农产品和食品生产的每一个环节进行信息感知和控制的全过程管理。 “空、天、地、海”一体化的感知体系还可以用于供给侧结构性改革和生态保护，为国家决策提供依据。例如，镰刀弯地区的玉米种植是否进行了调整 人工智能、认知计算和智能装备构成了智能农业的主要内容。从信息感知到生产的中间过程是智能农业的核心：——智能决策。依靠大数据和深度学习，机器就像人一样去构造、思考和决策，解决为什么的问题，而不是像以前那样依靠人工预设进行固化。“智慧农业领域要针对产业问题，进行应用技术创新和模式创新。”孙檀说。 引领农业转型升级 孙坦说，推进农业信息化发展，要靠技术创新、模式创新、机制创新和政策创新。 “首先是认识和定位的问题。我们应该意识到，一些颠覆性的技术，如以基因编辑、分子生物学为代表的生物技术，与以大数据、人工智能为代表的信息技术交叉融合、优势互补，将在农业转型升级中发挥引领作用，而不仅仅是辅助作用。”孙檀说。 其次，要加强信息技术的原始创新，特别是在农业方面的应用创新。第三，建立以企业为主体的农业信息技术创新发展模式，企业定制研发；产品和服务。只有市场起决定性作用，农业领域的信息服务、信息管理、信息感知与控制、信息分析等应用才能系统化、规模化地推进。 孙坦认为，目前为“三农”提供信息技术服务最大的问题是成本和收益的不平衡。人们通常会遇到一个尴尬的情况，就是投入了大量的资金去应用一个信息系统，但是产出却不足以弥补投入，于是人们自然就放弃了。 “总体而言，中国农业发展将长期处于大国小农阶段。在这一前提下，农业信息技术的应用要考虑上述投入和产出问题。农民有没有能力和需要应用到自己的‘一亩三分地’上？”孙檀说，市场是解决这个问题的关键。 第四，在信息技术创新到落地的过程中，需要进一步促进其成熟度和适用性。目前一些农业信息技术先进，但考虑到自然环境和市场条件，缺乏可复制性和可操作性，只能局限于示范基地。 最后，从政府层面，首先要加强数据信息的共建共享和开放应用。只要不涉及保密或其他重大问题，就应该支持各种主体对信息的开放获取。其次，应出台一些补贴措施，促进农业信息技术的应用。由于农业领域创新周期长、投资回报率低，对愿意参与农业信息化建设的企业可以给予一定的减免或奖励。 孙坦说，当前，我国农业发展正处于爬坡过坎的关键时期。根据我国资源禀赋条件和农业现代化水平，加强信息服务能力建设，提升农业信息技术创新，加快农业转型升级，从传统到现代，从粗放到精细，精准到绿色，走出一条中国特色的数据和信息驱动的绿色农业之路。来源：中国科学杂志
