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当前我国智慧农业发展面临的问题和挑战

发布时间: 2021-03-09 22:26:15 来源: 网络整理

我国智慧农业发展的过程和特点。

我国政府高度重视智慧农业发展,自2012年以来,历年的中央一号文件对“智慧农业”都有论述。2012年提出推进“精准农业”技术,2015年和2016年提出在“智能农业”领域突破技术,2016年提出大力推进信息技术,包括“互联网+、物联网、云计算、大数据、遥感”,2017年至2019年连续三年提出加强“智慧农业”科技研发。特别是“十三五”以来,智慧农业成为现代化农业发展中的重要组成部分,多项政策文件中均提出要发展智慧农业及相关技术。2018年,《中共中央国务院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,实施智慧农业林业水利工程,推进物联网试验示范和遥感技术应用。”《乡村振兴战略规划(2018-2022年)》中强调指出,要大力发展数字农业,实施智慧农业工程和“互联网+”现代农业行动。2020年中央网信办、农业农村部等六部门印发《关于开展国家数字乡村试点工作的通知》,部署开展国家数字乡村试点工作。经过几年的发展,我国智慧农业正在从点的突破逐步转变成系统能力的提升,不断为农业农村发展注入活力,智慧农业建设工作取得了明显成效。

自2013年起,我国陆续在五省市开展物联网区域试验,启动了一系列农业物联网项目。2017年,开始实施数字农业试点项目,围绕数字农业创新中心、重要农产品全产业链大数据和数字农业试点县建设,中央累计投资11.5亿元,共计建设92个项目。通过这些项目的示范带动,物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖的在线监测、精准作业、数字化管理等方面得到了不同程度的应用,形成了426项节本增效农业物联网产品技术和应用模式。2019年,农业农村部等四部委联合印发《关于实施“互联网+”农产品出村进城工程的指导意见》,组织实施“互联网+”农产品出村进城工程,推动建立适应农产品网络销售的供应链体系、运营服务体系和支撑保障体系。组织开展农业电子商务“平台对接”专项行动等农产品产销对接专项活动。

截至2019年底,农产品网络零售额达到3975亿元。农业农村部组织实施了“金农工程”,建成国家农业数据中心、国家农业科技数据分中心及32个省级农业数据中心,开通运行33个行业应用系统,信息系统已覆盖农业行业统计监测、监管评估、信息管理、预警防控等七类重要业务。农业各行业信息采集、分析、发布、服务制度机制不断完善,实现对农情、农产品市场运行、动植物疫情等重要情况的实时监测调度。推动农业农村大数据建设,积极推进粮油棉等8大类15个重点农产品全产业链大数据试点,建立“一网打尽”式市场信息发布服务窗口,为公众提供及时准确的市场信息服务。国家政策的支持使智慧农业得到了蓬勃发展。传统农机企业如中国一拖、雷沃重工等,互联网企业如安徽朗坤物联网、华为、京东、神州数码等,甚至碧桂园、恒大等房地产企业,都纷纷布局进入智慧农业领域,给智慧农业注入了新的活力。

当前智慧农业发展面临的问题和挑战。

虽然我国智慧农业取得了一定进展,但仍缺乏基础研究和技术积累,整体技术水平与发达国家相差10年以上。智慧农业发展面临的主要问题和挑战,主要体现在以下几个方面:

一是智慧农业发展缺乏整体规划。基础建设和资金筹集缺乏有效衔接,应用技术推广没有形成规模化体系,项目落实和产业融合存在脱节现象,处于生产信息化向智慧化转变过程当中,农产品物流配送和物联网应用的运行机制缺乏整体的战略性规划。由于基础设施建设资金需求较大,信息渠道的构建需要协调各区域、各部门的资源,需要发挥政府的主导和协调作用。现有资金投入方式主要以政府为主,其他的经济组织部门对于智慧农业的资本投入的整体参与度不高,未能形成多元化投入机制。

二是智慧农业发展存在技术短板。我国自主研发的农业传感器数量不到世界的10%,且稳定性差,智能感知系统灵敏度不高,终端远程控制系统和执行控制指令系统精确性不足。动植物模型与智能决策准确度低,很多情况是时序控制而不是按需决策控制。智慧农业应用试点项目大多数停留在信息的简单传输与显示,与农业融合深度不够,缺乏解决农业实际问题的手段。

三是农业数据采集和应用整合程度低。探究影响农作物病虫害的因素、掌握农作物价格的波动等都需要数据的支撑,采集的数据越多、越完整,智能预测模型的预测准确率就越高。从目前情况来看,农业数据采集覆盖面不足,缺乏准确性与权威性。农业信息数据整合程度与数据标准化程度低,缺乏信息数据共享。收集数据不完整或者只能收集某种或某几种农作物相关的信息,所建立的智能模型、预警模型、管理信息系统都将失去存在的价值。农作物相关数据的收集整理成为当前面临的最大挑战。

四是农业科技投入和信息化水平不高。我国智能化装备还处于起步阶段,农业生产的大型化、智能化、信息化等机械设备较少。一些高端智能化农机设备主要依赖进口,农业科技化水平比较低,科技含量不高,很难实现多功能、复式、实时监测等作业,农业生产作业效率不高。当前,我国农村信息化建设比较落后,农村信息基础设施薄弱,很难在较大范围内推广和应用物联网、互联网、大数据等新型信息技术。

五是农村地区复合型高素质人才不足。目前,我国发展智慧农业缺乏能够操作现代化生产设备的高素质农民,以及农业电子信息化研发的农业科技人员。农业从业人员整体文化水平偏低,缺乏对农民的相关技术培训,缺乏农业生产经营管理和电子信息化的复合型人才,农业技术人员存在较大缺口,尤其是高职称、高层次的农业人才缺乏。

六是农业劳动者从事智慧农业意愿不强。智慧农业建设初期需要大量的投资,短期内却又很难收回成本、获得收益,农户参与智慧农业发展意愿不高,多数农户无力进行土地规模化经营和购买先进的农业生产机器。加之,农民了解信息化方面的知识不多,应用信息技术的能力不强,影响了农产品市场开拓、农产品创新和农业信息化发展。

七是智慧农业发展受要素资源影响大。农业资源要素使用效率低下限制了智慧农业的发展。从劳动要素来看,现阶段中老年人、女性是从事农业的主力军,对农业新技术的需求不足。从土地要素来看,农村耕地复种指数下降,出现大量土地抛荒现象,农村土地流转缺乏有序引导,影响了农业产业化、规模化的经营。从技术要素来看,我国主要农作物综合机械化水平突破50%,但是,由于地区间、民族间经济和自然条件等方面的存在较大差异,农业综合机械化水平发展不平衡。

八是创新性的农业商业模式匮乏。绝大部分智慧农业技术还处于科研项目阶段,主要依靠政府财政支持得以持续。以物联网等为代表的智能化技术尚未在农业领域广泛应用,急需市场机制介入,需要创新性地发展适合我国国情的商业模式,才能够真正促使农业信息化、现代化可持续、良性循环发展。

作者:农业农村部农村经济研究中心原主任 宋洪远

文章来源:《学术前沿》杂志2020年12月(下)

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