以数字农业加快新型农业科技服务体系构建

　　文/许竹青 刘冬梅(中国科学技术发展战略研究院)

　　数字农业是通过新一代信息技术在农业研发、生产、经营及管理中的广泛应用和深度融合，实现农业要素、农业过程和农业经营的可视化表达、数字化决策和信息化管理。我国高度重视数字农业农村发展，中央及各部委已出台多份政策文件鼓励地方和企业开展数字农业实践。当前数字农业有不少成功案例，但仍面临诸多难题和发展质疑。难题主要表现在农业数据和数字农业领域技术层面，而质疑则更多地围绕着数字农业的可行性和成本效益。例如，高额的数字农业基础设施设备投入与农业的微薄利润之间如何平衡?小农户是否具备参与数字农业的意愿与能力?怎样避免数字农业成为新的“面子工程”?

　　归根结底，这些质疑都指向一个问题：在我国的现实条件下如何合理有效地推进数字农业发展。本文认为，在现阶段，我国数字农业发展的重点是以数字农业加快推动农业科技服务体系的构建，创新性地解决农业科技服务体系的结构性问题,促进农业科技服务供求高质量对接。

　　一、数字农业有助于解决农业科技服务体系的结构性问题

　　当前农业科技服务有效供给不足、供需对接不畅等问题日益凸显,越来越难以适应农业转型升级和高质量发展的需要。“有效供给不足，供需对接不畅”实际上并不是农业科技服务体系的新问题，而是农业科技服务的结构性难题。传统农业生产过程由于缺少对农业元素的全面了解和科学把握，对农业技术指导的需求十分强烈。而各类农业科技服务主体开展服务受人才限制、时空限制、知识限制等结构性问题的制约，农业技术成果的推广进程缓慢，难以有效对接农业科技需求。

　　根据2018年中国人民大学的“全国新型农业经营主体发展指数调查”相关数据，有35.16%的普通农户、50.13%的家庭农场、44.81%的专业大户都认为存在农业技术问题，但是只有3.88%的农户、33.51%的家庭农场、28.57%的专业大户接受或购买过农业生产技术推广和培训服务。究其原因，一方面基层农技推广部门和高校科研院所等农业科技服务主体开展服务受结构性问题制约，服务动力不足，导致农业科技服务有效供给不足;另一方面，各部门对基层农户、企业等生产一线的农业科技服务需求统筹不够、偏差较大，农业技术培训、示范等科技服务难以满足各类农业生产主体的实际需求，服务效果有待提升，导致农业科技服务供需对接不畅。

　　数字农业以数据的获取和表达为重点，通过建立科学的数字农业模型，可将农业前沿科学知识及农业要素状况系统反映到模型中，在物联网、人工智能等信息技术手段的支持下，直接转化为农业决策，带来农业知识传递与扩散的重大变革。因此，从本质上看，数字农业是颠覆原有的农业科技服务从服务主体到服务对象的人对人的方式，实现从数据到数据的精准控制。数字农业的发展有助于缩短农业技术扩散的流程、减少对农业科技服务主体的依赖，破解农业科技服务的结构性问题，从而提高农业科技服务的效率，实现农业科技服务的有效供给。

　　二、数字农业改造农业科技服务的实践模式

　　在当前我国数字农业的实践应用中，企业发挥了重要的作用，利用数字农业加快了农业科技服务体系构建，优化了先进技术与广大农户的对接方式和效果，在探索中逐渐形成三种模式。

　　一是大型农业企业“从前到后”整合推动全产业链数字农业科技服务创新。大型农业企业在农业产业链中拥有技术、资本、市场优势，是数字农业发展的先行部队。中化集团数字农业系统与中化现代农业平台紧密结合，围绕农业科技服务创新，在数字农业技术支持下以县为单位建设线上线下示范农场与技术服务中心，为农场提供农业种植全方位解决方案及种肥药产品包，并开展农机、气象、金融、农产品销售等综合服务。隆平高科充分利用区块链、大数据等数字技术，联合相关企业，通过创新供应链服务模式、订单农业服务模式等，为隆平高科产业链上的制种商、经销商、种植户、米厂和中小企业等提供供应链服务，推动种业全产业链数字化发展。

　　二是“互联网+”平台企业“从后到前”全面赋能农业生产。阿里巴巴、拼多多、京东等“互联网+”平台企业充分利用平台、技术和市场优势，从产后销售追溯到产前的生产创新，打造数字助农的全链条服务。阿里巴巴创建ET农业大脑，将人工智能与农业深入结合，具备数字档案生成、全生命周期管理、智能农事分析、全链路溯源等功能，围绕生猪养殖、苹果及甜瓜种植已有多个成功案例。新电商平台拼多多发起“数字农业大赛”，与全球多家科研机构协作推动人工智能和农业生产新技术的综合集成和有效应用，通过构建植物生长模型，实现农业精准化管理，有效提高农业生产效率，未来有望在其“农地云拼”的模式中率先应用优选技术方案。京东集团充分利用数字技术在全国建设精准化、智能化、品牌化的现代农业基地——京东农场，加速农业科技创新与成果转化，构建从“田间到餐桌”的现代农业产业链。

　　三是数字农业新科技企业主导“产中变革”高质量对接农户农业科技服务需求。近年来，我国数字农业新科技企业发展迅速，围绕物联网现场监控、精准农业天气、农业大数据、农业无人机等开展科技创新，精准对接农业产中具体需求，开展订单作业、“田管家”服务，受到新型农业经营主体及小农户的广泛欢迎。其中，最有代表性的极飞科技，从无人机智慧植保发展到智慧农业全产业生产线，全面布局数字农业科技服务，服务面积超过6.2亿亩次。

　　三、启示与建议

　　数字农业是创新推动农业农村信息化发展的有效手段，也是抢占农业农村现代化制高点的战略举措。从长远看，数字农业将有效提高农业技术效率，推动农业生产的全面智能化、智慧化。但当前，我国农业数字装备研发与应用刚刚起步，农业模型初步构建、农业数据标准建设与数据共享利用也都处于探索之中，我国数字农业发展正处于初期阶段。在此背景下，数字经济边际成本递减、信息累积的增值报酬递增的特征无法充分显现，现阶段数字农业发展必然面临高成本低收益的制约。尽管企业探索形成了三种数字农业赋能农业科技服务体系的新路径，但企业推动数字农业的发展也仍面临成本、技术、规模、跨学科融合等具体问题，不少企业做到了点上案例的成功，或部分环节的数字化替代，但离广泛使用仍有较大距离，数字农业推动农业生产全面变革仍难实现。

　　因此，现阶段我国数字农业的发展目标并不是全面普及，而应把数字农业作为农业科技服务的顶层设计，通过数字技术前沿创新提供区域性的、本地化的具体方案推动农业科技服务创新，通过服务带动小农户间接走上数字农业发展道路。具体而言，要围绕区域性的农业产业体系发展开展试验示范，面向农业科技服务体系开展数字化创新，促进农业知识经验传承的显性化，形成区域性的、行业性的农业要素数据模型，指导区域及行业农业科技服务，加快农业技术扩散和农业知识创新。在这一过程中，政府、企业、科研机构及其他相关主体要发挥合力，加快实现数字农业对农业科技服务的改造。有三点建议供参考。

　　一是开展县域数字农业技术创新集成与综合服务示范。县域是田野和科研的连接支点。数字农业技术创新与综合服务示范，应该是科技服务县域统筹的重点内容。根据相关数据，目前全国县域农业生产数字化水平已经达到18.6%，相当一部分县域具备了基础水准甚至高级水准的数字能力。建议支持县(市)依托农业科技园区，加强与相关企业、农业高校科研院所的深入合作，开展县域数字农业技术创新集成与综合服务示范。在县域层面构建新一代信息技术与特色优势农业产业深度融合的示范基地，形成适合本地区特色优势农业产业发展的数字农业技术服务方案，带动新型农业经营主体和小农户实现农业生产节本增效。

　　二是支持农业企业利用数字技术改造农业科技服务模式。大型农业企业利用数字技术可将农业产业链上各环节主体连接成密切关联的网络，利用数字技术改造农业科技服务模式的意愿强、投入快、效率高。要充分发挥农业企业发展数字农业推动农业科技服务变革过程中的重要作用。首先，鼓励大型农企开展数字化平台建设，充分发挥大型农企(包括央企、国企、民营企业)集团创新、协同创新优势，以产业数字化、智能化、网络化、普惠化为方向形成产业服务集群，提高农业科技服务效率。其次，为农业中小微企业发放数字创新券，用于购买相应的数字化服务，加速农业中小微企业链接到数字化平台，推动技术创新、成果转化和模式创新，更好地开展农业科技服务。

　　三是加强数字技术与农业领域的跨学科研究与集成应用。数字农业是数字技术与农业两个复杂系统的融合，实现农业要素的数字化表达、形成显性及隐性农业知识与技术的模型化构建需要大力开展数字技术与农业领域的跨学科研究与试验。我国农业研发投入长期较低，对农业数字技术的跨学科应用研发支持不足。建议将农业领域数字融合跨学科研究纳入未来重点研发计划，在各类重要的涉农前沿研究项目中特别强调以数据为核心的跨学科研究，加强对新一代信息技术在农业中的综合集成应用研发投入力度。与此同时，充分发挥高校及科研院所在推动数字农业重塑农业科技服务体系中作用，搭建农业数字化应用开发平台，加大技术应用层面的集成开发，支持新农村发展研究院开展数字农业试验示范项目，将农业的前沿科技成果通过数字农业模型集成应用到数字农业基地和示范项目中，加速农业科技创新成果的扩散与应用。