从产业视角看广东省数字农业发展现状

2023-01-06冯大春王明星吴惠粦张兴龙刘双印

安徽农业科学 2022年23期

冯大春，王明星，吴惠粦，张兴龙，刘双印

(1.仲恺农业工程学院信息科学与技术学院，广东广州 510225；2.仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院，广东广州 510225；3.仲恺农业工程学院现代农业研究院，广东广州 510225；4.广州国家现代农业产业科技创新中心，广东广州 510500)

数字农业是数字经济在农业领域的重要实践，是农业现代化的高级阶段，是我国由农业大国迈向农业强国的必经之路[1]。自2018年中央1号文件《关于实施乡村振兴战略的意见》明确提出大力发展数字农业，实施数字乡村战略，国家在规划和政策层面出台了一系列文件，作出了一系列重大部署，包括2018年出台的《国家乡村振兴战略规划(2018—2022年)》、2020年农业农村部等部委发布的《数字农业农村发展规划(2019—2025年)》、2021年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，中央网信办、农业农村部等7部门相关司局发布的《数字乡村建设指南1.0》等，这些顶层设计为广东数字农业发展指明了发展方向，提供了行动指南。

而广东省自2015年出台《广东省“互联网+”行动计划(2015—2020年)》以来，就相继出台了一系列文件，以政策引导大力支持发展数字农业。2020年6月，广东率先出台《广东数字农业农村发展行动计划(2020—2025年)》，科学统筹规划，探索广东特色的数字农业农村发展模式，大力发展农业农村数字经济，用数字化引领驱动农业农村现代化。结合广东省现代农业产业园建设、新基建10条等行动，广东开始大力推进物联网、5G、大数据、云计算、人工智能等数字技术与传统农业融合发展[2]。鉴于此，笔者结合广东省农业农村厅2020—2022年征集的数字农业应用案例，分析广东省数字农业发展应用现状。

1 案例征集情况及案例分析

从搜集到的2020年世界数字农业大会(广州)数字农业探索实践案例、2021和2022年广东省数字农业农村典型成果案例中，筛选获得实用成果案例共计101件。以上述案例为基础，从应用领域、技术基础、科技创新等进行分析。

1.1 应用领域统计案例按农业产业链分布如图1所示。由图1可知，属于第一产业种养殖生产共计49个，第二产业1个，第三产业51个，其中政府公共服务案例16个。针对第一产业分布如图2所示。由图2可知，南方特色种植案例9个，主要涉及特色蔬菜、南药、花卉及丝苗米等。特色林果包括茶叶、荔枝、贡柑、陈皮等产业；畜禽养殖主要集中在生猪、肉牛、肉鸽、肉鸡等领域；无人农场案例主要涉及水稻大田种植以及无人渔场案例。

图1 案例在产业链分布Fig.1 Distribution of the cases in industry chain

图2 第一产业案例领域分布Fig.2 Field distribution of cases of first industry

1.2 技术基础当前数字农业相关技术包括3S、5G通讯、物联网、大数据、人工智能、区块链等。在第一产业案例涉及领域，无论在种植、畜禽、水产，还是设施农业中，物联网覆盖率为100%。其主要应用包括大田或设施内环境监测，如温湿度、光照度、风速、雨量、粉尘浓度、室内气体(二氧化碳、氨气，硫化氢等)、土壤墒情、水产水质(温度、电导率、pH、溶解氧等)、畜禽养殖中可穿戴或无接触生理监测仪等；在大部分案例中，机器视觉(摄像机)都广泛安装使用；大数据技术在数据统计及可视化、生产指导、产量预测等方面得到初步应用；而人工智能技术(主要是基于图像或视频的应用)包括种植领域基于虫情装置的病虫害识别和基于图像的产量预估，畜禽养殖中基于机器视觉的动物生理监测、健康评估、行为识别等得到初步应用；3S技术，特别是基于无人机遥感在大田作物，如水稻、小麦及新疆棉花等的营养识别、产量预估中得到应用，基于卫星遥感数据在珠海近海水产养殖、阳西生蚝养殖等大范围水质评估中得到初步应用。自动化及智能装备应用中，水肥一体化在种植、无人机在巡田及植保作业等得到近100%使用；部分智能装备，包括无人大田作业(耕种管收等)装备在无人农场案例中得到实验性应用；无人作业车在智慧果园，如荔枝、菠萝等生产巡查，特别是采摘运输等开始得到实验性应用。得益于插秧补贴等政府补贴，基于北斗技术的农机作业自动监测等得到广泛应用。

1.3 科技创新案例在一定程度上反映近年来广东省科技投入成果，包括广东省重点研发计划项目、广东数字农业科技创新基础前沿、重大共性关键技术研发投入产出成果，还包括广东省在农业信息技术学科群、数字农业相关的国家、省及地市科研平台及产学研协同创新平台建设成果。案例相关实施科技创新主体涉及政府机关、高校、省市相关重点实验室以及大批企业，其中16%的公共服务平台创新主体涵盖从广东省农业农村厅到地市政府部门。当前，广东省部分代表性数字农业科技创新主体如表1所示。

表1 部分数字农业研究机构或重点实验室

2 广东省数字农业特点与优势

从案例分析可以看出，广东省作为改革开放的排头兵，经过多年的布局与发展，数字农业已成为广东全面推进乡村振兴的强劲引擎之一。以数字农业为代表的现代农业建设取得新成效，体现了广东省特有的优势。

2.1 布局顶层设计，为数字农业发展提供了清晰思路“数据”是数字农业中的核心资产，政策决策部门充分认识到当前农业大数据存在的共享开放不足而导致信息孤岛、数据壁垒、数据碎片化和信息不对称等问题，在农业数字化顶层设计中开始注重跨部门、跨区域和跨行业的互联互通、协作协同和科学决策，初步形成了“省中心—地方中心—企业”的金字塔型数字农业建设思路。以广东省农业农村厅主导的“粤农情”农业农村大数据中心在厅内横向打通了51个业务系统，对外联通了省政务大数据中心；以惠州、阳西等为代表的地市建设以政府统筹的数字技术与农业全产业链的深度融合平台；各主体企业充分利用广东省现代农业产业园、数字农业农村重大项目等契机，进行企业层面的数字农业规划与实施。在基础设施建设中，三大通信运营商发力，打造强大的5G基站建设基础，为广东省大力发展数字农业提供了重要的基础设施和技术支撑。

2.2 面向产业特色，为农业一产数字化提供有力支撑广东多丘陵山地、小地块等地貌特征形成了优质水稻、特色蔬菜、南药、茶叶、花卉、特色林果等种植业主导产业，同时广东也是水产和畜牧养殖大省。因此，广东省数字农业应用呈现“产业覆盖面广，应用特色明显”特色，依托现有288个省级现代农业产业园，基本实现了主要特色品种数字化应用全覆盖，特别是在特色林果应用、畜禽智慧养殖等形成了明显的优势以及行业细分案例。例如，以空天地结合的荔枝果园数字化应用，提升作业效率达100%，产品售价高出竞品33%；肉牛养殖数字化应用，服务全国21个省市，云端接入肉牛达50万头；针对南方红火蚁等区域病虫害，建立了良好应用典范。

2.3 覆盖全产业链应用，形成农业二三产业的百花齐放数字农业创新应用正成为各类农业社会化服务主体创新发展的热点，在农产品营销及电商、农业生产经营服务、农业保险、农机托管、数字乡村建设、精准扶贫等领域涌现了不少成功案例，推动乡村产业振兴朝着纵深方向加速推进。

2.4 深耕细分领域，汇聚众多行业头部企业植根广东先行先试的优渥土壤，近年来涌现了数字农业深入应用的行业佼佼者，逐渐在全国乃至全球占据技术制高点，包括以华为、中兴、海格通信等为代表的5G行业龙头，以极飞科技[3]、大疆科技等为代表的农用无人机装备，以珠海欧比特为代表的农业遥感资源，以珠海云洲科技为代表的无人船装备，以点筹网、广农数链、益农控股等为代表的电商综合应用等细分领域。

2.5 持续发力科技创新，提升数字农业核心竞争力汇聚粤港澳大湾区的人才集聚优势及资金优势，广东省在重大数字农业科技创新项目投入、数字农业创新应用、数字种业等方面均走在全国前列。特别是依托广州国家现代农业科创中心建设，在数字种业构建起全国首个水稻“基因+表型”数据库，创设了八位一体的交流交易模式。2021年，全国首个智能育种融通平台启动，平台的全部多组学信息面向全国开放共享。

3 存在问题

在数字农业应用领域，广东省面临与我国行业存在的共性主要问题。一方面，农业核心关键技术发展滞后，如数据获取、物联网传感器研发、智能决策的算法模型缺乏，智能化农业装备研发水平低下等；另一方面，仍缺乏基础研究和技术积累，行业标准缺失，整体技术水平与发达国家存在一定差距[4-5]。此外，案例应用中还反映出以下问题：

3.1 顶层设计及统筹规划仍然存在不足数字农业活动往往涉及农业农村局、网信办等多个政府管理部门，这给统一协调推进带来一定难度[6]，难以形成统筹规划的顶层性纲领及举措。数字农业建设中重复投资和不能互联互通等现象仍然严重，造成资金的极大浪费，特别是数字农业建设中，普遍出现重硬轻软、重一产轻二三产、重建设轻运营等问题。当前农业主体大多以生产阶段视频监控、少量物联网、大数据展示、自动化装备等基础性信息化应用为主，政府与企业多在一产数据采集上投入重金，而未形成从田间到餐桌的全程数字获取，导致有限数据并不能很好发挥价值。另外，受各方面因素影响，普遍忽略了数据的核心资产价值，长期不能得到有效应用于指导农业生产，造成极大的资源浪费。究其原因，一方面，云计算、大数据、人工智能、区块链等高层级数字化技术投入成本较大；另一方面，缺乏明确的业务化方向和必要的数据运营技能，对获取数据的质量把控、深层次分析与知识挖掘、标准化的接口服务等应用方面的工作投入较少，研究及应用相对滞后[7]，运用范围不广。同时，因为统筹原因，导致农业信息共享开放不足。

3.2 保障要素不全面数字农业从底层数据获取到知识的深层次应用，都离不开物联网等硬件及软件的投入以及相关技术服务的持续支持。尽管广东省现有政策扶持力度较大，但总体上财政资金投入以及企业相关人力及资金投入的比例都较低，而由于当前农业生产回报的长期性，社会资本很少长期持续进入。

由于当前年轻人从事农业的意愿较低，农村缺乏具有数字农业相关技术知识的人才，这也是制约数字农业发展的普遍性问题[8]。此外，对于科研机构，特别是农业类大学普遍存在科研基地、实验基地缺乏等问题，客观上也制约了对合格的数字农业人才的培养。

缺乏利益分配机制、科技人员服务机制、成果共享机制等相关政策支持，导致科技人员成果共享不足、重研究轻应用等现象，制约了数字农业科技成果的进步。

3.3 产业基础薄弱，产品化能力弱同国内大部分地区一样，数字农业的绝大部分应用还停留在种养殖等一产环节，其应用程度也多停留在有限的数据采集与展示。在当前疫情背景下，数字农业在农产品销售端开始深入，但总体而言，产业链其他环节，如加工、贮藏及物流等数字化程度较低，且存在各阶段数据互相脱节，信息难以互相支撑，制约了数字信息对“全产业链”的有效指导。农业数字化市场潜力巨大是各方共识，农业数据服务也得到相关企业重视，但当前相关数字农业服务对农业生产经营主体带来的有效支撑尚不足。

4 对策

由于广东省所在南方地区地形多样，其中70%以上的土地为丘陵和山地，具有热带亚热气候，独特的地理位置和气候特点使得广东省在畜牧业、水产业、种植业等都具有区域优势。因此，广东省数字农业发展不仅要考虑到全国数字农业发展中存在的问题，同时还要兼顾自身特点，进行针对性布局与发展。

4.1 重点研究领域

4.1.1研究农业大数据多源信息感知及融合的关键技术。该关键技术包括海量多源异构信息感知、大规模数据采集、融合与解析、服务应用及多级安全访问控制模型等关键技术。重点研究包括基于北斗卫星、无人机、物联网、气象数据四位一体的陆基、海基多源数据感知、通讯及数据融合技术；作物表型多源数据信息感知技术、水禽表型信息高通量获取技术；动物生长、摄食、环境胁迫、争斗等行为的快速识别技术；实时分析监测和重大灾害的提前预警；农用装备状态动态识别与故障诊断关键技术；区块溯源信息自动获取技术。

4.1.2研究行业生产管控模型及知识库系统共性关键技术。积累一批岭南智慧农场相关的核心自主知识产权的生产管控基础数据库、生产管控模型及知识库系统。研究多源异构数据清洗、处理、合并，多源异构数据交换与共享、数据自动更新技术；基于应用领域的概念提取、深层语义分析，分布式协同语义组织、语义一致性验证、普适机理剖析和归纳等大数据融合方法及技术；面向关系数据、图数据、流数据、非结构化等大数据挖掘算法；基于智慧农业领域多维数据的各类预测预警、智能调控、智能决策、智能推荐模型；自我学习和完善的知识库系统。重点突破以下5点：①实时动态的果蔬检测算法；水果品质高效检测评价与管控方法；水果机器人作业智能化方法；②动物生长优化调控模型和基于环境-行为的精准饲喂模型，基于大数据的环境-营养-病害关系模型和农场智能管理知识库系统；③大数据和人工智能的水禽生长与繁殖精准管控模型，数据驱动的水禽集约化健康生长状态评估及预测技术；④基于大数据与深度学习的病虫害识别与病害程度分级技术；⑤设施环境综合动态调控技术；设施环境多系统多设备协同控制技术。

4.1.3开发岭南智慧农场先进智能装备。包括以下4点：①研发针对性农业机器人及其通用组件[9]。研发能适应岭南地形地貌及其作业环境的农业作业机器人，包括相应农业生产机器人通用高效低损末端执行器、农业机械臂等；设施种苗组培的增生切割智能装备；花卉苗杯移植的智能装备；岭南林果采摘及其运输机器人；设施温室作业机器人等。②变量智能投饵机及相关智能终端、工厂化循环水养殖巡检与日常管理机器人。③水禽身份识别、禽类种蛋采集跟踪、工厂养殖环境信息及健康识别等多维传感一体的新型感知智能终端；④节能环保的特殊冷链装备。

4.1.4大力发展数字农业深层次产业集成应用。将数字农业应用与《广东数字农业农村发展行动计划(2020—2025年)》所布局的“3个创建、8个培育”进行深度融合。构建主要农业产业大数据云平台，集成农业知识图谱构建、虚拟现实、农业协同决策、数字孪生、农业大数据云服务、智能装备等技术和农业全产业链的深度融合，实现对种植、养殖对象的标准化管理、生产过程的智慧化决策，农产品智能化供应，及精准化数字营销。

4.1.5积极开展数字种业及无人农场探索。深度融合数字与种业的有机和占领现代种业新高地是引领现代农业高质量发展的战略任务。基于云管控平台的自主计划、自主决策、自主作业的完全无人的自主作业农场[10]，是农场发展的终极形态，也是解决当前困扰我国农业“无人种地”窘境的重要途径。

4.2 创新方法与路径针对广东省乃至全国，提高农业发展质量和效益，提升农业现代化水平，实现传统农业到现代农业的转化，数字农业就是重要的抓手。

4.2.1坚持顶层设计整体规划。坚持统筹规划，防止重复建设。根据农业生产实际需求和农业信息化基础条件，做好总体规划。构建省及市级数字农业综合服务平台，建设农业资源大数据管理与服务中心，融合省级与市县各级各类涉农相关业务系统，以方便实现业内资源共享。建立健全信息服务运维制度和保障措施。

4.2.2加强公共平台建设。以“整合、共享、协作”为原则，依托广东省科研机构、大学、企业等现有的科研情况，由政府牵头构建数字农业相关公共专业的各类创新平台，整合创新资源，并由政府进行政策配套与场地、资金、仪器设备以及实验基地等资源配置，提供各类公共服务，实现资源整合、共享，有效避免信息孤岛和重复建设。同时，制定创新保障机制，打破参与各方的互相保密与猜忌，提高各方积极性，培育创新主体，促进科技与经济的深度融合。

4.2.3加强相关机制建设。打破现有各类创新主体束缚，从税收、补贴等方面鼓励企业科研创新，简化高新技术申请政府补贴程序；制定科研机构、大学、企业及科研人员的利益分配机制；制定科技人员服务机制；制定知识产权保护机制与共享机制，激发科研人员科技成果转化与服务的积极性。

4.2.4开展集成应用示范。政府支持建立建设科研基地、示范基地，研发推广，开放实验区，切实解决科研机构，特别是大学科研实验基地问题。重点可以在广州国家现代农业产业科技创新中心或分中心建设集成数字农业相关技术和装备的岭南智慧农场典型示范及基地，包括以下6点：①陆基工厂化循环水养殖无人渔场；②山地丘陵水果精准作业相关智能装备及应用场景；③南药种苗育苗设施生产智能化系统、高增殖花卉栽培智能装备平台及花卉栽培智慧系统、智能化(无人化)植物工厂；④智慧水禽产业化示范基地；⑤以南方水稻等作物为对象，探索和建立无人大田种植农场；⑥农产品冷链物流系统、基于区块链和大数据的农产品全产业链质量安全可信溯源系统、农产品质量安全预测与推荐系统。