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用好數據新農資 實現產品好價值
浙江省安吉縣鄉村智慧用能服務中心的工作人員在查看安吉縣靈峰街道橫山塢村民宿群的各項實時能耗數據。 新華社記者 徐昱 攝
近日，湖北省宜昌市秭歸縣陳家灣村果農梅毅把合作社的1800噸滯銷秭歸夏橙挂上了全國滯銷農產品大數據實時查詢及產銷對接平台。“今年受新冠肺炎疫情影響，加上天氣原因，夏橙成熟比較晚，銷售情況也不好。”梅毅所在的秭歸縣泄灘夏橙專業合作社種植了2萬畝果樹，九成以上是4月-9月成熟的夏橙。眼下，通過微商、電商還有一些熟識的老客戶，合作社已有數百噸夏橙售出，但銷售進度依然緩慢。無奈之下，梅毅把滯銷信息放在了平台上碰運氣。
搜集整理滯銷農產品信息，對接產銷雙方，解決農產品銷售問題﹔通過實時監測全國主產區蘋果氣象條件，提供災害監測預警信息，讓果農更有針對性地進行預防﹔利用大數據資源對春茶開採期進行預測，為茶葉採摘勞務人員的統籌提供數據支撐……新冠肺炎疫情之下，農業農村大數據的作用凸顯。
數據信息，為產銷校准精度
數據信息浪潮的快速席卷，能夠對農業產業帶來哪些改變，是孫彤十年來一直研究的。他創辦布瑞克（蘇州）農業互聯網公司，以農業大數據和產業互聯網為核心，提供智慧農業解析方案，包括農業大數據、農產品集購網、農牧人商城三大板塊。
乍一聽，覺得有些雲裡霧裡，實際上就是通過搜集整理分析農業相關數據，提供出解決相關問題的最佳辦法。孫彤介紹，農業大數據一方面服務於政府，通過智能分析為政府的農業決策做指導。另一方面，還能通過市場行情、價格波動等數據預測與分析來指導企業發展，從而避免農業產業規劃錯配、戰略規劃失衡、產銷決策隨意、農戶跟風種植等問題。
農業數據信息渠道來源多樣，信息孤島現象比較嚴重，打破壁壘、暢通聯系，才能讓這些枯燥的農業數據產生真正的價值。“當前，我國一些涉農相關數據尚未打通，數據產品相對缺少。”農業農村部信息中心主任王小兵認為，要把數據作為重要的農業生產要素，支撐農業數字轉型，健全鄉村治理體系，推進治理能力現代化。
產地賣不出、居民買不到，是新冠肺炎疫情防控初期部分地區面臨的棘手問題。蘇州就出現了農產品滯銷、居民購物不暢的雙重困境。“以前更多供貨於飯店、食堂、學校等地的鮮食供貨方，現在更多面臨的是社區居民消費暴增。”孫彤分析，總體供需並未發生太大變化，只是消費結構的改變，實現供需平衡，搭建新的關系鏈條是關鍵，大數據作用凸顯。
2月7日，布瑞克發布了全國滯銷農產品實時查詢系統，積極與400多個縣區的農業農村部門對接，搜集滯銷農產品信息，並不斷擴散，跟盒馬鮮生、同城生活等附有配送功能的電商合作，最終實現了1.8萬個經營主體，上千噸滯銷農產品的銷售。改變多地蔬菜給錢就賣的困局，讓白菜不再“白菜價”銷售。
在陝西，新冠肺炎疫情給當地蘋果銷售也帶來了不小的影響。“短期看，新冠肺炎疫情主要影響庫存蘋果的銷售，長期看，還可能影響這一年的產量和質量。”西北農林科技大學校長助理霍學喜調研發現，80％的果農通過果商、客商收購方式銷售蘋果，利用網絡銷售的比例僅佔11％。“一些貧困地區信息滯后，可以在低風險地區有計劃地重啟農產品批發市場，有效減少庫存，避免農產品變質腐壞，利用好大數據等科技手段幫助偏遠、貧困的農產品產區精准對接需求。”
新冠肺炎疫情之下，農產品生產同樣備受關注。3月5日，農業農村部開通運行全國農業農村應對新冠肺炎疫情數據服務平台，其中，“春耕生產”是最重要的專題之一。農民可以從中獲取到農資供應的最新情況，及時了解災害氣象預警信息，接受農技專家的技術指導。
更早搭建的國家蘋果大數據公共平台可以實時監測全國蘋果主產區氣象條件，構建主產縣氣象災害監測預警模型，提供災害監測預警信息。3月末發布的“蘋果花期凍害預警”為主產區果農提供了災害防治的方向。
場景應用，讓數據“活”起來
今年中央一號文件提出，依托現有資源建設農業農村大數據中心，加快物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能、第五代移動通信網絡、智慧氣象等現代信息技術在農業領域的應用。這對農業農村大數據基礎設施建設提出了新要求。事實上，各地對此的探索早已開始。
2019年底，浙江省安吉縣開始推進鄉村智慧用能平台的建設。該項目以農業生產、鄉村產業、農村生活三大業務領域的典型用戶為試點，將電氣化大棚、鄉村民宿、居民家電設備等接入智慧用能平台，然后通過手機APP等智慧終端實現用能監測、電氣化生產環境監測等多種業務應用，促進農村產業生產者降低成本、提高效率。
“農業農村大數據基礎設施建設並非建個基站那麼簡單，關鍵是要用起來，要能解決實際問題。”王小兵說，“重點是探索大數據的具體應用場景。通過數據，幫助我們解決生產生活中的問題。把數據要素變成財富，需要可用性強的產品做支撐。”
“未來，鄉村數字技術服務將成為新的產業形態。”中國農科院農業監測預警創新團隊首席科學家許世衛舉例說明，在農業資源優化調配上，可將基礎數據分析，應用於優勢產業布局、農產品結構調整、產供銷匹配等﹔在農業全產業鏈監測預警上，將大數據模型算法，應用於農產品生產量預測、消費量預測、價格預警等﹔在智能農機精准作業領域，以AI大數據基礎為支持，應用於農機田間作業、機械運行軌跡優化、農機調度管理等。
“不過當前我們的基礎數據支撐依然存在不足。”許世衛說。當前，傳統的監測統計仍然有待完善，盡管遙感等現代化數據採集手段已有較好的應用，但實時性、標准化的數據獲得依然需要進一步強化。
“從產業鏈的角度來說，現在農業領域的科技創新成果還是太少了。尤其是專用於農業的算法模型以及芯片等技術成果稀缺。”王小兵介紹，以奶牛為例，通過監測奶牛發情相關數據，可以提高發情檢出率和配種受胎率，從而提高產奶量，實現養殖戶收益最大化。這樣的技術在實際生產中已經得到了應用，証明是可行的，但相關的技術研發、設備生產等不僅僅是農業領域的事情。
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