智慧农机大数据平台发展的问题及对策*

◎甄 鸣 涛高波

现代农业是农业发展的永恒主题，农业机械化是现代农业发展的先行因素。在现代农业快速发展阶段，我国农用机械不精准、安全监督不到位、农机社会化服务发展滞缓等问题愈发凸显。大数据时代，信息逐渐成为国家战略性资源，信息技术被应用到农业生产中，通过结合智能化农机装备，发挥大数据平台的沟通协调功能，上述问题将会逐步解决，并可进一步提高农业生产水平，促进现代农业向智慧农业转型升级。

一、农业机械化发展的阶段特征

农业机械化实质是生产手段的技术革命，世界上大多数发达国家的农业现代化道路和技术路线选择虽然不尽相同，但都先后经历了农业机械化，进而实现了农业现代化。

1.农业机械化是现代农业发展的基本方向和主要途径。农业机械化初级阶段以机械动力为支撑，运用适用的农业机械装备农业，改善农业生产经营条件，实现了对劳动力的替代，降低了农耕劳作强度，提高了劳动效率，实现了农业的生产技术水平和经济效益、社会效益提升。农业机械化促进了传统农业生产模式向现代农业生产模式转变，但是传统的农业机械过分依赖于人工操作，对于操作人员有着较高的技术要求，这在一定程度上制约了现代农业的发展速度，提高农业机械自动化水平能够有效克服这一问题。

2.农机自动化是农机技术本土化、提升环境适应性的关键阶段。农机自动化是农业机械化的发展阶段，以电控技术为支撑，通过提高农业机械的作业性能，降低设备的操作难度，使农业劳作更加轻松便利、流程简单，不仅减轻了人工的劳作量，实现作业标准化，增强了农机的适应性，还提高了生产中人机协同程度，从而进一步发挥了农业机械提升劳动效率的作用。但小农户获取农机社会化服务的困难在一定程度上影响了现代农业发展，为进一步满足农业生产和农机服务市场需求，需要提高农业机械智能化、网络化水平来克服这一问题。

3.农机智慧化是当前我国农业机械化水平提升的重点任务和高阶目标。农机智慧化是农业机械化的高级阶段，以信息技术为支撑，利用农机具的动力、作业、辅助系统实现环境感知、交互控制等功能，通过对机械数据、生态数据、气候数据、服务数据的采集、分析、优化、共享等途径综合利用信息资源，其产生的价值在农机作业、自动调度、科学决策、安全监管等方面得以体现。因此，智慧农机不仅是农业机械装备本身的智能化，还是农机生产使用、社会应用的智慧化。从人机协同看，通过农机智慧化可进一步提升农机作业精度及能力，有效提升设备操作人性化，实现对农机作业多维、智能化控制；从社会协同看，尤其在农机社会化大规模的系统作业中，通过农机智慧化可全面、实时掌握各个农机工作状况，根据作业场景对各个参与作业的农机进行科学评估、合理调度、优化决策。相对于农机自动化，农机智慧化实现了农业机械一体化操作、社会服务的系统化应用，可减少农业机械的闲置或冲突，进一步降低生产经营成本，提高农机作业安全性、作业效率、服务沟通效率，促进农机本身价值与社会应用功能的充分发挥。

智慧农机，即农机+大数据结合创生而成，既可是传统农机，也可以是智能农机，关键是注入大数据，形成“互联网+”的新模式。信息经济背景下，大数据、云计算为代表的信息化技术成为农机化发展助推剂，大数据平台可促使农业机械更便捷、有效地利用信息资源，助力现代农业跨上智慧农业的阶梯。农机智慧化是我国当前现代农业发展的突破口，以智慧农机大数据平台建设为抓手，促进智慧农机和智慧农业发展，是实现农业现代化的必由之路。

二、大数据背景下，智慧农机发展现状与问题

随着城镇化进程不断加快，农业劳动力流失严重，“用工难”“用工贵”问题日益突出，农业各领域对机械化的需求越来越迫切，智慧农机的开发和应用、不同主体需求和偏好、政策效果等都关系到农业机械化的发展进程。

1.智慧农机的产业应用进展滞缓，影响现代农业生产效率快速提升。近年来，我国农业机械化作业水平大幅度提高，但还需从应用方面加大推进力度。第一，从作业应用环节看有所缺失，大田作物耕种、管理、收割、烘干的个别作业环节智能技术已经接近或达到实用化水平，但大多数作业环节还面临着机械化急需普及的状态；第二，从产业应用程度看仍然较低，林果、蔬菜、水产等领域农机装备智能程度虽较高，但大多局限于投入较高、市场效益较好的园区企业、实验站，试点多、试验阶段的多，应用单位的实用规模较小，推广应用水平有待提高；第三，从应用区域分布看还不均衡，平原区小麦、玉米等大田作物智能化水平较高、应用较多，山区应用的主要是智能化程度较低的小型农机具。

2.大数据与智慧农机开发应用的步调不齐，影响现代农业转型步伐。农机智慧化需要通过信息管理系统与农机装备的融合来实现。但从现状看，信息化普及远快于智能农机应用的推广水平。2016年我国智能手机普及率达到了58%，拥有众多的智慧农机的潜在参与用户。而根据调查数据，互联网对农民目前还只是起到一个生活信息窗口的作用，绝大多数农村居民将其用于休闲娱乐、了解时事、交友聊天，了解生产经营信息的只有11.2%。另外，信息化发展也远快于智能农机装备应用的开发水平。大数据平台建设滞后、农业大数据标准与机制不完善阻碍了智慧农机应用的效率。

3.智慧农机制造企业面临技术与资金瓶颈，影响农业机械化升级发展。近年来我国农机具保有量大幅增加，2300 多家规模以上农机装备制造企业的体量，呈现的却是低端模仿、低效竞争，中高端产品依赖进口的局面。一方面，我国智能农机装备开发尚处于探索阶段，农业动力机械的行走、操控智能化尚处于研发阶段，人机工程设计还未引起足够的重视；在作业机械方面，尚未形成全程机械化，智慧化还没有提到议事日程；在设施农业装备方面，温室运行管理已经具备了一定的自动化水平，但尚未实现成套化和智能化，农业机器人还主要处于研究和概念展示阶段。另外，从表面看，一些经营管理良好的农机制造企业技术瓶颈明显，价格竞争、低效竞争导致农机行业的平均利润率大约在4%左右，如果去除农机购置补贴的作用，很多企业已经难以为继，更别说农机装备技术升级，因此，从长远看，农机制造企业的生存问题堪忧。

4.农机经营服务主体对智慧农机大数据应用消极，影响智慧农机推广。农机经营服务主体的应用消极主要是牵扯补贴问题。第一，对智慧农机装备系统升级态度消极。购置农机的农机手或合作社大中型农机具少、小型农机具多，深松整地作业往往需要升级老旧农机的动力系统，购置动力机械虽然有补贴但较难申请到，私下流转需要1-2 万元，升级成本过高，不能保证迅速回收其投入成本，因此大部分农机手并未升级安装深松整地智能装置。第二，对智慧农机装备使用消极。国家也对农机作业进行补贴，有些农机手也购置了智能设备，但使用深耕犁会增加使用成本，每亩20 元补贴吸引力不足，一些种粮大户为了降低经营成本，在深松自有农田后宁可闲置也不愿为小农户深松整地，造成了农机设备浪费。

5.农业生产主体依赖传统交易模式，影响智慧农机大数据普及。我国的农机用户情况复杂，既有传统的小地块分散农户，稍具规模的家庭农场，大型的国营农场，也有各类农业合作组织，还有农机合作组织，这些用户既可是终极用户、也可是中间用户、还可是兼有型用户。一些规模化生产经营主体购置智慧农机多从效率上考虑，通过智慧农机提供标准化作业，解决雇工消极怠工、破坏农业机具等问题，对于农时紧的作业，拥有的农机数量尚不能满足自身需求，更无暇对农机服务的社会需求进行有效满足。另外一些小规模农户的代耕、代收等农机服务需求仅靠口头、电话等传统方式即可及时、便捷的得到附近村农机服务，在农机作业时地头田间即可达成协议，而大数据平台沟通方式要增加学习成本、信任成本，这些因素影响了大数据的应用普及。

三、加快智慧农机大数据平台建设的对策

为加快农机大数据平台建设，引领智慧农机供给侧结构性改革，推进智慧农业发展，建议如下：

1.坚持统筹推进，深化智慧农机供给侧结构性改革。农机社会化服务遵循自需而供的市场传导过程，但更需要顶层设计的导向性制度供给，尤其要明确农业机械化发展方向和发展战略。首先，坚持发展现代农业的立足点，“智慧农业”是进一步提升农业现代化水平的通道阶梯，“智慧农机”作为“智慧农业”迅速发展的加速器，以智慧农机社会化服务为抓手，云计算为中枢、大数据催化、物联网传动、互联网引导，通过智慧农机大数据平台实现配置的优化和集成应用。其次，坚持农机与大数据协调发展的立足点，将人工智能、数据挖掘、机器学习等技术与农业领域深度融合，新旧结合、协同发展，更好地整合全社会资源。最后，坚持向实体经济聚力发力，以智慧农机供给侧改革推动农机应用的大数据平台建设，以大数据平台的供给侧建设推动农机社会化应用的普及，以智慧农业供给侧政策创新推动大数据背景下农业机械化的智慧升级。

2.强化政策引导，处理好政策支持与保护的尺度。对于目前的农机装备制造行业而言，我国农机市场仍是一个政策主导型的市场。首先，加大对农机智能化关键技术和产品研发企业或单位的专项政策支持，包括对智能农机的电子控制单元、传感器技术、田间信息数据采集、智能决策系统等应用研究。其次，加大农机购置补贴政策支持导向与力度，进一步加大对新技术、新机具以及报废更新补贴的力度，强化绿色生态导向，进一步探索、完善深松整地作业补贴机制，逐步开展高效施肥、秸秆还田离田、残膜回收等绿色高效机具及作业的补贴。最后，相关部门应尽快探索农机安全保险扶持政策，培育新型农机服务组织，提升农机服务的市场化和产业化水平，促进小农户与现代农业发展有机衔接。

3.分类分步扶持，构建智慧农机大数据良性发展格局。目前，我国农业机械化发展中存在不平衡、不协调、不持续问题，通过智慧农机大数据开发、应用引领突破这些短板的制约。首先，培训农机社会化服务中介人的大数据应用技能、规范服务标准，引导良好的服务市场秩序，发挥农机服务中介对农机社会化服务的中枢作用。其次，不同地形区别对待、不同作业内容有序推进智慧农机大数据建设，山区发展一体化设施智慧农机装备，平原通过数据共享推动智慧农机的社会化服务。最后，协调农机社会化服务本地和跨区域作业在需求量、作物种类上的结构冲突，加快技术滞后、效率较低的老旧农机升级或退出市场，形成农机社会化服务市场的良性发展格局。

4.实现重点突破，促进智慧农机与大数据的有效衔接。智慧农机并不排斥老旧农机，传统农机插上大数据“翅膀”，就成为大数据支撑下的智慧农机，同样可以促进农业生产效率提高。因此，当前智慧农机大数据平台建设在于重点推动大数据的应用基础建设，重点突破智慧农机与大数据的有效衔接，解决大数据处理的实时性和准确率之间的短板。首先，研发适用于农业动态多变环境使用的关键设备，开展大田生产、设施园艺等领域的无线传感网络技术及产品应用研究，为农机智能化管理和精细化操作提供数据应用基础。其次，自主研发与国外引进相结合突破大数据关键前沿技术，提高数据整理、处理、应用能力，实现大数据挖掘分析技术与农机作业的深度融合。最后，相关部门应尽快建立智慧农机大数据共享平台，统一数据标准，提高数据共享程度，提升分析、决策科学化水平，进一步实现农业和农机大数据的协同管理、综合利用和无缝对接。

5.培育农机社会化服务体系，完善智慧农机大数据平台组织运行机制。农机的智慧升级，不仅是农机具的自动化、信息化水平提高或者是大数据处理能力的增强，还包括社会化服务体系完善、服务秩序的形成。首先，加强村级基层组织的公益性服务，加强农机社会化服务中介组织的培育，探索“流转型”“保姆型”“菜单型”等农机服务模式。其次，管理部门构筑农机宣传、技术检审、执法监管“三道防线”，加强集中专项清理整治，对农机手进行考核，强化安全巡查督查，规范农机社会化服务市场。最后，加强组织协调，形成熟人社会为主、应用大数据平台为辅的农机社会服务沟通模式，实现生产者、消费者和管理者三方信息互联互通，形成公平竞争、开放平等的农机社会服务市场环境，促进农机服务产业化经营，进一步提高农业生产经营活动组织化和集约化水平。