近年來,我國多地出現鮮活農產品滯銷、買貴賣難的現象。一方面是“姜你軍”“蒜你狠”“蔥擊波”“火箭蛋”等輪番“上陣”,消費者無奈為高價的農產品買單;一方面是果蔬等農產品豐產滯銷現象頻現,如2013年海南荔枝豐收,2元一斤仍少人收購;2014年安徽歙縣三潭枇杷大豐收卻積壓難銷,不少枇杷瓜熟蒂落,歸于泥土;年末,“倒奶賣?!爆F象再現,并且蔓延至全國……
農產品豐產卻賣不出去,“滯銷、賣難、買貴”的怪圈在全國多個地方都反復出現過,讓農民“豐產”難增收,這已漸成當前國內農業(yè)生產的頭號殺手。造成“滯銷賣難”頻現的一個主要原因,就是產銷信息不對稱,信息預警服務滯后。只有加快農業(yè)信息化建設,不斷完善農業(yè)信息服務體系建設,才能從源頭上徹底解決農產品“滯銷、賣難、買貴”的問題。
農村傳統(tǒng)的經營模式是一家一戶式的,生產者并不清楚消費者需要什么,只能根據上年什么賺錢下年種什么,結果扎堆種植,豐產卻難銷售。原因就是產銷信息不匹配造成生產要么過剩要么過少。我國有3000多個涉農網站,國家發(fā)改委等多個部門也先后建立了價格公布系統(tǒng),但是因為信息更新慢、推送不暢、針對性差,農民面對這些信息往往收不到、看不懂、用不上。大數據技術的興起,在實時捕捉消費需求跟蹤市場變化、個性化推送等方面,為現代農業(yè)的發(fā)展開啟了“導航燈”,不但有助于促使農業(yè)生產從“生產導向”向“消費導向”轉變,而且有助于農民念好“山海經”,唱好“林草戲”,打好“果蔬牌”。
近幾年,電子商務、微商營銷等大數據應用發(fā)展迅速。2013年阿里平臺上,經營農產品的賣家數量達到39.4萬個,農產品銷售同比增長112.2%。農產品電子商務與大數據技術的融合正在成為農民增收的新業(yè)態(tài)。
3000多個
我國有3000多個涉農網站,國家發(fā)改委等多個部門也先后建立了價格公布系統(tǒng),但是因為信息更新慢、推送不暢、針對性差,農民面對這些信息往往收不到、看不懂、用不上。
近年來以大數據為代表的信息技術突飛猛進,數據驅動創(chuàng)新的機制正在滲透到現代農業(yè)的各個領域,使得學科領域的交叉融合日益緊密,協同創(chuàng)新更加緊迫,已成為支撐現代農業(yè)發(fā)展新的增長力量。大數據是一種以數據驅動農業(yè)生產向智慧型轉變的新興力量,是現代農業(yè)生產中新興的生產要素,對于我國現代農業(yè)的轉型升級具有重要意義。但實際上,長久以來,由于農業(yè)基礎數據資源薄弱、數據結構不合理、數據粒度不夠、數據標準化與規(guī)范化程度低等原因,在很大程度上影響了我國現代化農業(yè)的建設步伐。
我國農業(yè)大數據發(fā)展,還存在幾方面問題:
一是“家底”不清。據介紹,我國依然缺少針對農田環(huán)境監(jiān)測、土壤普查、農情分析的系統(tǒng)性數據積累,對水資源的調查評估也較為欠缺。未來立足國土資源整體布局優(yōu)勢生產區(qū),必須先摸清“家底”,搞清數據。只有基礎數據準確了,農業(yè)資源間的發(fā)展?jié)摿?、搭配關系和最佳使用途徑,最優(yōu)化配置模式才能夠精確計算,才能實現農業(yè)生產需求變化與資源變化的深度耦合,實現農業(yè)“全要素、全過程、全系統(tǒng)”生產的一體化。
二是農業(yè)信息數據資源研究與建設總體仍然滯后。目前,我國已經成為農產品凈進口國,但我國大量“三農”信息的缺失、滯后、封閉,嚴重制約了全球視角下開展農業(yè)管理決策的科學性、系統(tǒng)性、高效性和精準性。
三是農業(yè)大數據的處理分析技術缺乏。由于農業(yè)生產過程發(fā)散,生產主體復雜,需求千變萬化。與互聯網大數據相比,針對農業(yè)的異質、異構、海量、分布式大數據處理分析技術依然缺乏,開展適農大數據技術研究迫在眉睫。
由于我國農業(yè)信息化起步較晚,而且基礎薄弱,與一些發(fā)達國家相比,我國“三農”領域的信息化水平還比較滯后,應該抓住大數據發(fā)展的機遇,在縮小城鄉(xiāng)數字鴻溝、把大數據及其基礎設置的建設作為新農村建設重要經濟增長點的同時,著重加強以下工作:
一是加強數據學科體系建設,豐富數據科學理論方法。國內外實踐表明,農業(yè)信息學科的新概念、新理論、新方法的創(chuàng)新,是引領農業(yè)信息技術重大變革、促使農業(yè)生產發(fā)生巨大飛躍的重要引擎。應在大數據生命周期、演化與傳播規(guī)律,數據科學與農業(yè)相關學科之間的互動融合機制及大數據計算模型、作物模型與模擬、智能控制理論與技術、農業(yè)監(jiān)測預警技術,大數據可視化呈現與精準化推送等方面加強研究,形成系統(tǒng)、全面、深入的理論支撐。
二是要構建農業(yè)基準數據,夯實農業(yè)發(fā)展基礎支撐。目前,我國尚存在農業(yè)基準數據資源薄弱、數據結構不合理、數據標準化水平差等問題。應結合農業(yè)部大田長期監(jiān)測工作,建立現代農業(yè)自然資源、生產、市場、農業(yè)管理等基準數據,并對數據采集、傳輸、存儲和匯交等制定標準和規(guī)范,為現代農業(yè)發(fā)展決策提供堅實的基礎支撐。
三是加強智能模型系統(tǒng)研發(fā),推動農業(yè)智能轉型。數據的處理和分析能力是大數據技術的核心。針對農業(yè)領域數據海量、分散、異構等現象而難以集成、不能挖掘其巨大潛在價值的現狀,應重點開展農業(yè)大數據智能學習與分析模型系統(tǒng)關鍵技術研究,利用人工智能、數據挖掘、機器學習、數學建模等技術,針對農業(yè)領域所要解決的實際問題,建立有效的數學模型對數據進行處理,并利用最終形成的模型對海量數據進行處理分析,輔助農業(yè)決策,實現決策的智能化、精確化和科學化。
四是倡導數據開放,服務和引領農業(yè)發(fā)展。數據的應用是最終目的,數據的公開開放有助于我國農業(yè)的健康發(fā)展。為此,應加強數據立法,為農業(yè)信息公開提供法律保障;形成數據開發(fā)的體制和機制,保證在數據會商、開放標準、發(fā)布規(guī)范等方面的切實可行;以召開中國農業(yè)展望大會和發(fā)布中國農業(yè)展望報告為契機,形成具有中國特色的農產品監(jiān)測預警和信息發(fā)布制度,最終為生產決策、市場監(jiān)測、農業(yè)管理提供信息支撐,引領現代農業(yè)發(fā)展。