▲紫色、金色花椰菜品种

　　▲瑞安花椰菜基地 受访者供图

　　■记者 张双虎

　　“别人问我，你是不是给老天爷打电话了，俩小时你说下雨就下雨。”说起精准气象对当地农业的作用，浙江省瑞安市滨海区农民叶国友淳朴的讲述中不失风趣。

　　正值秋播时节，叶国友一大早就来到田间忙碌。去年花椰菜卖得好，今年他又扩大了种植面积，从70亩增加到120亩。农业数据科学和信息技术来到田间地头，让这个传统产业焕发新生机。

　　智农系统帮农民种地

　　作为当地的特色产业，花椰菜在瑞安有着悠久的种植历史。很多瑞安农民大半辈子都在和花椰菜打交道。

　　2020年7月，中化现代农业有限公司MAP技术服务中心入驻瑞安，让这个传统产业迎来了发展的春天。

　　“以前种什么、种成什么样、种出来卖给谁、能卖出去多少，全靠运气。”叶国友对《中国科学报》说，“现在一切都变得不一样了。”

　　落地瑞安的MAP技术服务中心不仅推动了紫色、金色花椰菜等新品种在当地的试种和推广，为农户提供了先进的种植技术，还以GIS遥感、精准气象和精准种植为核心能力，开发了面向农田管理和农业生产的瑞安智农系统，从全产业链用好大数据，帮助农民种出好蔬菜、卖出好价钱。

　　依托卫星遥感、云计算、物联网等数字技术，智农系统结合当地花椰菜品种，制定了标准化的种植方案，智能安排各类农资投入品的统配、统购、统供、统施，从而控制农产品品质、节约经营成本。

　　利用气象、AI病虫害识别等智能工具，该系统可以实时监控种植风险。例如，基于气象卫星数据，可以实现精度最高的1乘1平方公里气象预测服务，为不同地块提供精准的气象数据及服务查询，对气象灾害进行分析、判断和预警，帮助农户降低极端天气可能带来的损失。

　　此外，基于完整的数据体系，农户可以进入金融保险和社会化服务白名单库。同时，系统可以根据农户种植地块的权属类型、种植作物、种植面积、农事操作及供销、信用数据等信息，智能匹配各类农业补贴，帮助农户更加便捷、更加充分地享受国家政策。而且，由保险公司和政府产业基金对农产品进行价格兜底，保障农户种菜收益不低于6000元/亩，农户种植成本不高于3600元/亩。

　　在销售端，利用数据科学和信息技术，平台可打通商超，和农产品收购商合作，同时进行全程溯源，打造瑞安花椰菜品牌并进行推广。

　　引发农业数字革命

　　“包括大数据、人工智能等新一代信息技术与农业的深度融合，推动农业进入数字化新时代，将引发农业第三次绿色革命，即‘农业数字革命’，生产方式正由传统农业向智慧农业变革。”不久前，在数字经济与乡村振兴高峰论坛上，中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江表示。

　　国家农业信息化工程技术研究中心正通过多个项目推动农业数字化进程，在河北赵县，甘蓝种植、管理、采收等作业均已实现智能无人化。在不少地方，田间作业中，遥感无人机、北斗卫星导航定位技术等为精准作业提供了基础。

　　在一些大型养殖企业和乳品生产企业中，目前已实现了养殖过程自动化和无人化，不仅有利于疫病防控，还能实现精细化养殖，全程把控产品的质量。

　　赵春江认为，智慧农业主要由三大要素组成。一是以品种为代表的农业生物技术，也包括一些农艺技术和农业管理流程等。二是信息技术，信息技术在智慧农业领域可以给机器赋能，让机器更加智能化，还可以增强人的智慧。三是智能化的装备，它的作用主要是用来提高人工作业时的能力水平，强化工具手段。

　　“三大生产要素的组合会导致农业生产方式发生变革。”赵春江说，“智慧农业与传统农业的最大区别在于把信息和知识作为重要的生产要素。通过智能化的装备，可以大幅提升农业生产效率。”

　　大数据应用是重要课题

　　在不少现代农业示范基地，数据科学和信息技术的应用取得初步成效；但另一方面，中国智慧农业其实才“刚刚起步”。

　　“我国智慧农业近几年发展很快。”中国农业大学信息与电气工程学院教授张领先告诉《中国科学报》，“但总体来说我们智慧农业的精度还不够，还不能算是真正意义上的智慧农业。”

　　农业大数据涉及水、土、光、热、气候资源等方面，动植物育种、种植养殖、施肥、植保、疫情防控、过程管理、收获、加工、存储、机械化等环节，关系到多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。此外，农业大数据由结构化和非结构化数据构成，随着农业科技创新发展和物联网的应用，非结构化数据呈现快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。

　　“因此，怎样获取、分析、应用好农业大数据是建设数字农业、智慧农业的重要课题。”张领先表示，“数据挖掘与应用必须考虑农艺方面的实际情况，通过综合信息来判断动植物状况，然后才是怎么调控、用好这些数据和分析结果。”

　　目前，大多数农业传感器基于环境驱动来判断动植物生长状况，继而采取相应的措施，还未能实现基于动植物健康生长等生理信息的精准调控。

　　张领先解释说，和人类要通过相关身体生理指标来判断健康状况一样，动植物也需要通过生理方面的传感器来获取生理信息、判断生长状况、了解健康生长需要。所以如何获取精准的农业大数据是需要深入研究的问题。

　　农业大数据应用多偏重生产领域，还存在农技与农艺无法充分结合、应用推广上处于“盆景”状态等问题。张领先近几年专注于数据科学和信息技术在蔬菜病害防治方面的应用，一开始基于病症图像表征（可见光图像、多光谱图像）来判断，就是在病害发生后，通过传感器采集的数据进行分析判断，从而实现病害智能诊断与控制。

　　“有些时候，发生病害再去控制，实际上对蔬菜已经造成伤害，可能导致减产或品质降低。”张领先指出，“所以病害控制要再往前走，从预防的角度，在还没有发生病症前切断病害传播。”

　　仪器技术的进步让病害早期预防成为可能，比如霜霉病菌，其侵染蔬菜过程分“接触、侵入、潜育、发病”四个阶段。前三个阶段不会出现病症，但通过3D显微镜等技术手段，研究人员可以进行早期检测，从而实现数字化、精准化的病害早期预警和防控。

　　“实际上这也是数据的一种处理与应用方法。智慧农业是按照动植物生长需求为其提供最佳生长环境，因此感知生长信息的传感器是智慧农业信息感知发展方向。”张领先说，“针对农业信息化、技术化、工具化的认知困惑，需要从认知的高度积极践行‘互联网+’的思维和意识，推进‘互联网+’与现代农业深度融合，提高农业大数据挖掘分析与智能决策准确度。充分利用移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等现代信息技术与现代农业深度融合，发挥叠加效应，通过农技农艺结合解决农业领域问题。”