作者：劉石

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化專家

全國(guó)工商聯(lián)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)商會(huì)副會(huì)長(zhǎng)

進(jìn)入21世紀(jì)之后，作為最古老的農(nóng)業(yè)行業(yè)，在科技不斷升級(jí)換代的基礎(chǔ)上，又衍生出了全新新技術(shù)和概念。

他們從新的角度和更深的層面，正在改變著農(nóng)業(yè)未來(lái)發(fā)展的面貌和內(nèi)在邏輯。盡管這些技術(shù)還處在發(fā)展的早期，但是已經(jīng)開(kāi)始顯現(xiàn)了強(qiáng)大的生命力和未來(lái)巨大的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

數(shù)字農(nóng)業(yè)就是其中之一。

如何理解和定義“數(shù)字農(nóng)業(yè)”，中外的各路專家、學(xué)者和產(chǎn)業(yè)專家有許多不同的解釋，也存在著不少歧義和誤區(qū)。

目前被常常提到的概念有：互聯(lián)網(wǎng)+、智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化等等。

數(shù)字農(nóng)業(yè)，這是一個(gè)寬泛的和集合的概念。

一切用數(shù)字信息技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)科研和生產(chǎn)領(lǐng)域的實(shí)踐，我們都可以稱之為數(shù)字農(nóng)業(yè)。

更具體的講，數(shù)字農(nóng)業(yè)就是將遙感技術(shù)、地理信息和定位技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)和人工智能等各種信息技術(shù)，與地理學(xué)、農(nóng)學(xué)、生態(tài)學(xué)、植物生理學(xué)、土壤學(xué)等各種基礎(chǔ)學(xué)科實(shí)現(xiàn)有機(jī)的結(jié)合，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程中，從宏觀到微觀，對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育狀況，對(duì)影響農(nóng)作物的自然環(huán)境，以及對(duì)影響農(nóng)產(chǎn)品銷售的市場(chǎng)環(huán)境，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，定期獲取信息并生成動(dòng)態(tài)信息系統(tǒng)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)中的現(xiàn)象、過(guò)程進(jìn)行模擬和推演，以達(dá)到提升農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本，優(yōu)化資源利用和改善生態(tài)環(huán)境的目的，以便獲得更好收益，并促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

下面就數(shù)字農(nóng)業(yè)不同內(nèi)容的概念的內(nèi)涵和外延，以及它們之間的相互關(guān)系做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。

它是一個(gè)封閉的數(shù)控系統(tǒng)。在封閉的系統(tǒng)內(nèi)，以探頭、傳感器、攝像頭等設(shè)備為基礎(chǔ)的物物相聯(lián)。

它根據(jù)已經(jīng)設(shè)定的模型和部分參數(shù)，監(jiān)測(cè)環(huán)境的溫度、濕度、光照的變化以及農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，自動(dòng)地感知、識(shí)別和采集數(shù)據(jù)，并時(shí)時(shí)傳導(dǎo)到中央控制室進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，然后根據(jù)設(shè)定的模型輸出計(jì)算結(jié)果和操作指令，可以實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化和智能化操作。

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)主要用于設(shè)施農(nóng)業(yè)和物流系統(tǒng)。

它是一個(gè)開(kāi)放的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。它是在開(kāi)放系統(tǒng)內(nèi)，通過(guò)收集、鑒別和標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)模型、參數(shù)和算法，組合和優(yōu)化多維數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)操作和經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)，并實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化控制和操作。

主要用于大田大農(nóng)業(yè)和全產(chǎn)業(yè)鏈的操作。

如何在開(kāi)放、復(fù)雜和多變的環(huán)境中，通過(guò)各種設(shè)備和技術(shù)手段獲取有關(guān)氣象、土壤、環(huán)境、農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程、農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出，倉(cāng)儲(chǔ)物物流，市場(chǎng)變化、下游加工企業(yè)、消費(fèi)者信息等的多方面的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行鑒別、標(biāo)識(shí)、分析、處理和報(bào)告，為產(chǎn)業(yè)的所有參與者提供最有價(jià)值的信息、決策依據(jù)和操作建議，這是巨大的挑戰(zhàn)。

它是一個(gè)以硬件為基礎(chǔ)的農(nóng)機(jī)單機(jī)操作系統(tǒng)。

它以農(nóng)機(jī)單機(jī)硬件為基礎(chǔ)，配以智能化探測(cè)設(shè)備和控制軟件，根據(jù)對(duì)農(nóng)機(jī)時(shí)空位置變換的感知和控制，根據(jù)對(duì)作物生長(zhǎng)狀況的識(shí)別，在數(shù)據(jù)、技術(shù)和智能決策的基礎(chǔ)上，定位、定時(shí)、定量地實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的農(nóng)事操作。

它是利用全球定位系統(tǒng)，地理信息系統(tǒng)，環(huán)境探測(cè)系統(tǒng)，作物自動(dòng)成像和識(shí)別系統(tǒng)，自動(dòng)控制系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)不同環(huán)境中的場(chǎng)景配適，仿形能力，并實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)動(dòng)中的無(wú)人駕駛，自動(dòng)控制，精準(zhǔn)操作以及變量控制（包括變量播種、變量施肥、變量噴藥等）。

它是建立在經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突A(chǔ)上的專家決策系統(tǒng)。

通過(guò)對(duì)已建立模型的不斷迭代和升級(jí)，并在“深度學(xué)習(xí)”等人工智能的幫助下，它將具有自我學(xué)習(xí)、糾錯(cuò)和完善的能力，并在復(fù)雜和專業(yè)的領(lǐng)域，最終超越人類傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的綜合判斷和決策能力。

智慧農(nóng)業(yè)是一個(gè)相對(duì)模糊的概念，因?yàn)椤爸腔邸北旧硎切稳菰~，也是相對(duì)的概念。在數(shù)字農(nóng)業(yè)的大范疇中，只有少量和高端的部分才可以稱之為“智能”或“智慧”。智慧農(nóng)業(yè)可以和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等互相結(jié)合，靈活應(yīng)用。

在未來(lái)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)將會(huì)產(chǎn)生巨大的作用。所以我們有必要就這一概念進(jìn)行梳理。

在這里，我們首先有澄清關(guān)于大數(shù)據(jù)的兩個(gè)誤讀：

1.數(shù)據(jù)量大并不等于是大數(shù)據(jù)，雖然大數(shù)據(jù)的量確實(shí)非常大；

2.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù)，無(wú)論統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)多么龐大，數(shù)據(jù)如何多。

二、大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)

我們要區(qū)分大數(shù)據(jù)獲得的技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，它們與大數(shù)據(jù)是不同的：

1.大數(shù)據(jù)獲取技術(shù) 包括：探頭、攝像頭、傳感器等探測(cè)技術(shù)，衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)等遙感技術(shù)，氣象技術(shù)，圖像識(shí)別技術(shù)，定位技術(shù)等；

2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù) 包括：參數(shù)、算法、模型，小程序、APP、軟件，功能、模塊、系統(tǒng)、平臺(tái)，云計(jì)算、區(qū)塊鏈等；

3.大數(shù)據(jù) 不是什么數(shù)據(jù)都可以稱為大數(shù)據(jù)。再次強(qiáng)調(diào)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù)。典型的大數(shù)據(jù)包括：環(huán)境大數(shù)據(jù)，產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)和消費(fèi)大數(shù)據(jù)。

世界著名的國(guó)際機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)分別給出了各自的定義。但是，這些著名機(jī)構(gòu)的定義都不能準(zhǔn)確描述和揭示大數(shù)據(jù)產(chǎn)生過(guò)程和作用的本質(zhì)。

1.美國(guó)Gartner大數(shù)據(jù)研究所

“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

2.麥肯錫全球研究所

一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。

3.IBM公司

“5V特點(diǎn)”(非定義性描述）：大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value）、真實(shí)性（Veracity）

在定義大數(shù)據(jù)之前，我們先看看為什么統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù)。

1.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分區(qū)、分級(jí)和定位的各個(gè)單項(xiàng)下，分別有不同的子項(xiàng)目，子項(xiàng)目下還有不同的子項(xiàng)目。

所有項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)層層調(diào)查，歸類和匯總，最終成為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中被嚴(yán)格拆分和歸類的單項(xiàng)數(shù)據(jù)。因而，在統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)是被嚴(yán)格拆分的固化數(shù)值；

2.大數(shù)據(jù)

我們以產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)舉例說(shuō)明。

產(chǎn)業(yè)可以劃分為不同的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，而每一個(gè)環(huán)節(jié)是由一個(gè)主要業(yè)務(wù)模型所主導(dǎo)和支配的。即在不同的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，生產(chǎn)者投入不同的原料（種子、化肥、農(nóng)藥等），在不同的條件（地區(qū)、氣候、時(shí)間等）下，通過(guò)人為的干預(yù)和管理，會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果（產(chǎn)量）。

大數(shù)據(jù)的目的不是客觀地記錄這些具體的數(shù)值，而是通過(guò)這些數(shù)值的記錄，去歸納、總結(jié)和最終推導(dǎo)出能夠產(chǎn)生不同變化和結(jié)果的邏輯關(guān)系和數(shù)據(jù)模型。

這些數(shù)據(jù)就是模型數(shù)據(jù)。

我們把所有的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)連在一起，就成為產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)。所以，在大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)是互相關(guān)聯(lián)的變量要素。

3.大數(shù)據(jù)的定義

在論述和澄清了以上的各點(diǎn)，我們就可以給大數(shù)據(jù)下一個(gè)更加明確和貼切的定義：

大數(shù)據(jù)是通過(guò)應(yīng)用軟件或系統(tǒng)，自我產(chǎn)生和實(shí)時(shí)更新的，按一定邏輯關(guān)系關(guān)聯(lián)的多維變量要素。

學(xué)以致用是我們的目的。

我們常常能夠聽(tīng)到一些專家學(xué)者，官員和媒體在談的所謂“數(shù)字農(nóng)業(yè)”或“智慧農(nóng)業(yè)”的時(shí)候，其實(shí)大多是農(nóng)業(yè)數(shù)字化的內(nèi)容。

因此，我們就要明確定義農(nóng)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字農(nóng)業(yè)這兩個(gè)截然各自的內(nèi)涵是什么？它們之間的區(qū)別又是什么呢？

是基于行政管理邏輯，利用數(shù)字技術(shù)，對(duì)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和管理環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)字化和可視化改造，以便可以獲取實(shí)時(shí)的橫向統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，為其決策提供依據(jù)。它的基本特點(diǎn)是：

數(shù)量化：從定性到定量

即時(shí)性：軟件系統(tǒng)自動(dòng)獲取

可視化：直觀性和便捷性

全局性：宏觀和綜合，便于了解全局情況，及時(shí)規(guī)劃和指導(dǎo)工作

基于產(chǎn)業(yè)邏輯，以數(shù)據(jù)和模型為基礎(chǔ)的，科學(xué)化和智能化的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)的縱向決策流程。其基本特點(diǎn)是：

典型化：生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)的典型場(chǎng)景選取

標(biāo)準(zhǔn)化：生產(chǎn)和交易流程規(guī)范化

操作性：生產(chǎn)和交易主體自我操作

智能化：通過(guò)數(shù)據(jù)反饋，不斷迭代升級(jí)；并具有學(xué)習(xí)、自適、改善和優(yōu)化的決策能力

通過(guò)以上的不同特征我們可以了解到：

農(nóng)業(yè)數(shù)字化 多是政府和科研機(jī)構(gòu)主導(dǎo)的，對(duì)某些局部環(huán)節(jié)做的數(shù)字化改造，它是以管理和指導(dǎo)為目的設(shè)置的，是橫向和宏觀邏輯，它的操作主體也主要是由政府部門來(lái)主導(dǎo)的；

數(shù)字農(nóng)業(yè) 主要是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者（生產(chǎn)者、交易者和企業(yè)），是以生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)為的具體過(guò)程為導(dǎo)向設(shè)計(jì)和實(shí)施的，是縱向和微觀邏輯，它的操作主體是生產(chǎn)者和企業(yè)。

總體上講，雖然“數(shù)字農(nóng)業(yè)”目前還處于發(fā)展的早期和探索階段。但是，它是從更加宏觀和全面的角度，切入和滲透農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)和末梢，使得以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)開(kāi)始向數(shù)字化轉(zhuǎn)變的艱難過(guò)程，并從機(jī)體的每一個(gè)細(xì)胞去改變傳統(tǒng)的運(yùn)行邏輯。

即便是面對(duì)蹣跚學(xué)步的新生巨人，我們應(yīng)該保有足夠的發(fā)自內(nèi)心的關(guān)注和敬畏。

內(nèi)容來(lái)源：石時(shí)農(nóng)業(yè)       作者：劉石