高树琴1 胡兆民2 王竑晟3 张晓博4 张玉成1*
1 中国科学院计算技术研究所
2 呼伦贝尔农垦集团
3 中国科学院科技促进发展局
粮食安全是治国理政的头等大事。新中国成立以来，高标准农田建设、农业机械化发展、农业技术提升等均为粮食增产增效作出了贡献。在当前严守18亿亩耕地红线的局势下，大水大肥等依靠农用物资投入提升粮食产量的增长效应已进入平台期，持续增产的空间有限。在信息化、智能化、物联网、大数据和人工智能等新技术快速发展的背景下，将数字经济与农业传统产业融合，发展智慧农业，将是我国粮食增产增效的新增长点。围绕粮食生产的产前、产中、产后3个阶段，针对从整地到粮食入库的全过程，文章提出了智慧农业的“九步法”，即“两精”“三变”“三减”“一用”，并分别阐述了每个环节的内涵、存在的技术瓶颈和对粮食生产节本增效的作用。最后，针对我国智慧农业发展，就大数据的获取、标准化、应用和安全提出了建议。 |
一、我国传统粮食生产方式遇到持续增产瓶颈
粮食安全是国家安全的基础。新中国成立以来，我国粮食生产取得巨大成就，用不足全球9%的耕地解决了全球约20%人口的吃饭问题。推动粮食产量增加的主要因素包括农业基础设施改善、农业物质装备水平提高、农业科技进步加快和农业经营体制改革等多方面的举措。1978年改革开放以来，我国粮食单位面积产量（以下简称“单产”）由167.5千克/亩（2527千克/公顷），提高到2021年的387千克/亩（5805千克/公顷），翻了2.3倍；我国农业生产中化学肥料（以下简称“化肥”）投入增加了5.9倍，农药投入增加了4.7倍（表1）。然而，我国化肥、农药的利用率仅为40%左右，未被充分吸收利用的化肥、农药造成了严重的环境污染。与此同时，我国农业用水量达到3 644.3亿立方米，占2021年全国用水总量的61.5%。通过分析我国1978年至今的粮食产量和化肥施用量的关系，发现两者存在极显著的相关关系（p < 0.001）。1978—2002年，单位化肥施用量的粮食产量呈现逐年下降的趋势，即增加化肥施用量对于提升粮食产量的作用逐渐降低；2003—2015年，我国化肥总施用量的数据仍在攀升，但是单位化肥施用量带来的粮食产量却几乎不变，也就是说随着化肥施用量的增加，粮食增产已进入平台期；2015年开始，随着国家“双减”战略的提出，虽然化肥施用总量逐年减少，但单位化肥施用量的粮食产量则出现了缓慢提升（图1）。由此可见，我国化肥的使用已经严重超标，不仅无法促进粮食持续增产，而且不能被作物吸收利用的化肥还会进入土壤及水体，造成严重的农业面源污染。
二、发展智慧农业是未来粮食节本增产增效的新增长点
三、发展智慧农业的核心“九步法”
文章将控制论的概念引入农业生态系统，提出了智慧农业助力农业生产的核心“九步法”，即“两精”“三变”“三减”“一用”（图2）。利用信息技术打通农业生产全链条数据流，通过农业大数据积累，开发算法和模型挖掘数据价值，建立智慧农业决策系统，并用智能农业机械装备实现精准执行系统指令。同时，智能农业机械又可在作业的同时采集数据，实现数据流的闭环。随着系统不断积累数据，进一步加强数据驱动的模型训练，使系统变得“越来越聪明”，实现精准决策，进一步提升农业科技的增产增效潜力。
图2 智慧农业“九步法”概念框架图
四、关于我国发展智慧农业的建议
1.加强智能农业机械的研发和应用，将农业机械变成“数据爬虫”
加快构建我国自主的第3代农业机械创新体系，从“端、网、云、数、用”5个层面进行信息技术与农业生产的融合，实现数据采集、立体通信、大数据挖掘与农业机械自动化作业于一体，将农业机械发展为数据采集和精准作业同时进行的执行载体。未来通过智能农业机械的应用，将农业机械变成“数据爬虫”，在作业过程中采集农田土壤、作物生长、病虫害、气象等信息，实现农业生产全流程数据的自动化采集，建立农业大数据库并实现动态更新，为智慧农业决策系统做好数据储备。
2.建立农业数据采集标准，打通农业“数据孤岛”
应建立农业大数据共性平台底座，汇聚不同区域的农业信息，打通农业“数据孤岛”。
1） 加强低成本通信系统研发，突破全要素数据采集通信网络开发平台、农业通信关键技术，形成天空地一体化技术融合的农业专用通信系统终端产品；
2）针对处理海量数据技术瓶颈，开展农业生产全要素数据存储与清洗平台研发，突破以分布式存储技术、分布式数据库技术、对象存储技术为基础的分层混合存储体系的农业数据处理关键技术，形成以数据存储处理为核心的国家级农业大数据算力中心；
3）建立农业生产全流程的数据采集标准，确保采集结果的可比性、可兼容性、可集成性和连贯性。
3.打造农业模拟器，建立智慧农业决策系统
农业模拟器主要包括观察、判断、决策、执行（OODA），这4个步骤同样适用于智慧农业。多源异构的农业大数据经过各种分析算法进行比较、聚类和分类归纳，将采集获得的土壤、作物、环境等要素数据搬到信息空间进行模拟分析，建立数据和模型的关系，借助智能装备构建农业生产OODA闭环正反馈系统，突破当前孤立、线性、滞后的农业模型缺陷，打通农业数据流，在信息空间完成模型的训练并进行快速迭代，从而对已有数据进行分析判断，对未知数据进行预测，实现智慧农业决策系统更准确快捷，进而替代传统专家决策的方式。
4.制定农业数据管理规范，加强农业数据安全监管
一方面应加大国内自主知识产权的高端智能农业机械和农业传感器研发，加快替代进口产品；另一方面，应制定农业数据采集、传输、存储、访问等管理制度和规范，加强数据要素治理，确保农业大数据安全，避免农业数据泄漏造成的被动局面，将粮食安全牢牢握在自己手中。
