李閏枚 孔娟娟 張立平 方鈺 徐桂珍

摘要 大數(shù)據(jù)是新型戰(zhàn)略資源，應用在農業(yè)領域前景廣闊，不僅能挖掘出農業(yè)資源間的發(fā)展?jié)摿?，發(fā)揮耦合效應，還可以實現(xiàn)精準生產和銷售，提升決策水平。相比較其他產業(yè)，農業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展相對滯后。闡述了大數(shù)據(jù)思維3個方面特征，以此為指標反觀我國農業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀，并提出了建議。

關鍵詞 大數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)思維;應用;反觀

中圖分類號 S-058文獻標識碼 A文章編號 0517-6611（2018）34-0190-03

2016年5月25日，在中國大數(shù)據(jù)產業(yè)峰會上，李克強總理強調“大數(shù)據(jù)為21世紀的鉆石礦”，必須下決心打通數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)各部門和各層級數(shù)據(jù)信息互聯(lián)互通、充分共享。為在新一輪信息化潮流中搶得先機，2016年農業(yè)部推出《關于推進農業(yè)農村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實施意見》，牽頭建設的國家農業(yè)大數(shù)據(jù)中心已經啟動，投資3 000萬元。由此可見，信息化與國民經濟深度整合是政府的重大戰(zhàn)略部署。在此背景下，全國各地紛紛建立農業(yè)大數(shù)據(jù)中心，經過2年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在農業(yè)生產、經營、管理、服務中均有一定程度的應用，但距離大數(shù)據(jù)和現(xiàn)代農業(yè)發(fā)展的要求有較大差距，存在著認識不足、頂層設計缺失、采集機制不健全、基礎設施薄弱、技術支撐能力不強、深度應用滯后等一系列問題[1]。因此，發(fā)展農業(yè)大數(shù)據(jù)，首先要提高對大數(shù)據(jù)的認識水平，不僅應深入理解大數(shù)據(jù)的概念，而且要理解大數(shù)據(jù)既是一種新興的技術，也是一種思維模式，只有掌握大數(shù)據(jù)思維，才能有完善的頂層設計指導農業(yè)大數(shù)據(jù)的可持續(xù)發(fā)展。

1 從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的本質都是數(shù)據(jù)，但是由于產生方式、載體、形式、體量的不同，它們有很大的區(qū)別。數(shù)據(jù)需要用一些形式表現(xiàn)出來，并用載體記錄下來。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的形式為文字、圖形和數(shù)字，造紙術發(fā)明以前，數(shù)據(jù)記錄在石材、羊皮、竹簡等物件上，造紙術發(fā)明以后，數(shù)據(jù)的保留和傳播得到了質的飛躍。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是一種寶貴的資源，將有價值的信息挖掘出來，需要付出努力去探索并記錄下來。計算機發(fā)明以后，特別是進入大數(shù)據(jù)時代，這些數(shù)據(jù)更多記錄在計算機里，大數(shù)據(jù)的形式多種多樣，除了文字、數(shù)字、音頻、視頻、圖片，還包括網(wǎng)頁瀏覽檢索痕跡、金融交易記錄、外出行程記錄等。大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代生活的副產物，是各種傳感設備或者手機APP在為人提供服務時自動產生并記錄下來的，并非有目的性探索發(fā)現(xiàn)的結果，這些記錄在計算機里的數(shù)據(jù)，是一種更純粹意義上的數(shù)據(jù)，本身并沒有什么價值，如果不對這些大數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，反而會浪費計算機寶貴的存儲空間。2011年5月，麥肯錫研究院發(fā)布報告，第一次給大數(shù)據(jù)做出相對清晰的定義：“大數(shù)據(jù)是指其大小超出了常規(guī)數(shù)據(jù)庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集[2]?！?/p>

2 大數(shù)據(jù)思維

大數(shù)據(jù)的產生為信息化發(fā)展開啟了新的時代，各行業(yè)紛紛進軍大數(shù)據(jù)領域，并達成了前所未有的效能。比如亞馬遜（Amazon）利用用戶的購買和瀏覽歷史數(shù)據(jù)，進行針對性的購買推薦;阿爾法圍棋（AlphaGo）在和世界圍棋冠軍的對弈中大獲全勝。這些案例的出現(xiàn)說明了一點，大數(shù)據(jù)時代的出現(xiàn)標志著思維方式的轉變，人們要學會用大數(shù)據(jù)思維去發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價值。

根據(jù)維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》一書中的看法，大數(shù)據(jù)思維有3個方面的特征：第一，需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣樣本;第二，關注效率而不是精確度;第三，關注相關性而不是因果關系[3]。

2.1 使用全數(shù)據(jù)樣本

傳統(tǒng)的統(tǒng)計學根據(jù)有限的數(shù)據(jù)樣本去分析推理，以達到理解研究對象及規(guī)律的目的，數(shù)據(jù)及樣本的限制難免會產生誤差，當數(shù)據(jù)量足夠大的時候，就無需使用樣本來理解事物，因此，大數(shù)據(jù)是全數(shù)據(jù)思維，全方位真實立體反映客觀事物，發(fā)掘隱藏的規(guī)律和關聯(lián)，甚至可以做出準確的預測，也就是說，一切用數(shù)據(jù)說話。

2.2 重視效率而非精準度

在數(shù)據(jù)有限的情況下，數(shù)據(jù)的準確性非常重要，否則會被誤導。但當數(shù)據(jù)足夠大時，可以接受一定的錯誤存在，大數(shù)據(jù)仍然可以準確預測事物發(fā)展的趨勢，因此人們不會把精力放在少數(shù)數(shù)據(jù)是否精準之上，而是盡快根據(jù)大數(shù)據(jù)給出的趨勢，迅速采取相應的決策和行動，特別在市場銷售領域，這樣就能盡快搶占市場先機，這就是重視效率而非精準度的思維方式。

2.3 以相關思維取代因果思維

長久以來人們對世界的了解多采用因果思維的方式，數(shù)據(jù)可以展示出“是什么”，人們通過數(shù)據(jù)進而發(fā)掘“為什么”，通過這樣的過程不斷進行科學研究和探索，但大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)帶來了全新認知方式。以經典的沃爾瑪“啤酒+尿布”營銷案例為例，在傳統(tǒng)的貨架展示中，超市會對貨品進行分門別類的擺放，啤酒和尿布這2件不相干的商品不會擺在一起，但大數(shù)據(jù)顯示，伴隨尿布被一起銷售的東西往往是啤酒，這個現(xiàn)象與美國文化有關，即父親會在下班路上去超市采購，他們會在買尿布時順便買啤酒，于是超市工作人員會將啤酒和尿布擺放在一起，明顯提升了銷售量。這個案例說明，大數(shù)據(jù)讓人們看到了尿布和啤酒的相關性，這是用因果思維方式看不到、想不到的。

3 大數(shù)據(jù)與農業(yè)

大數(shù)據(jù)技術掀起了新的技術革命，目前在各行各業(yè)都有了長足的發(fā)展和應用。農業(yè)大數(shù)據(jù)是指大數(shù)據(jù)技術、理念和思維在農業(yè)領域的應用。從更深層次考慮，農業(yè)大數(shù)據(jù)是智慧化、協(xié)作化、智能化、精準化、網(wǎng)絡化、先覺泛在的現(xiàn)代信息技術不斷發(fā)展而衍生的一種計算機技術農業(yè)應用的高級階段[4]。

3.1 農業(yè)大數(shù)據(jù)的產生和獲取

隨著農業(yè)信息化的發(fā)展，農業(yè)領域已經積累了大量的數(shù)據(jù)，比如政府統(tǒng)計部門、科研院所、植保站和農技站都擁有大量農業(yè)相關數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)雖然體量較大，整理并激活也有一定的價值，但大數(shù)據(jù)技術的核心并不在于整理存量數(shù)據(jù)，否則與傳統(tǒng)的統(tǒng)計學無異，大數(shù)據(jù)技術的關鍵是快速采集實時數(shù)據(jù)并處理和應用。農業(yè)大數(shù)據(jù)主要從3個渠道進行采集。第一是感知技術，包括各種傳感器、遙感設備、飛行器等，感知技術從不同角度和尺度感知并采集動植物生命與環(huán)境信息;第二是識別技術，包括RGID技術、光譜掃描、無損檢測技術等，主要用于農產品品質分析、產地環(huán)境監(jiān)測、商品流通監(jiān)控等環(huán)節(jié);第三是智能移動采集技術，包括各種智能終端、手機APP等，主要采集農產品市場、營銷價格和農業(yè)管理信息[5]。

感知技術、識別技術和智能移動采集技術的發(fā)展，使得現(xiàn)代農業(yè)在全產業(yè)鏈中源源不斷產生海量數(shù)據(jù)，農業(yè)大數(shù)據(jù)的重要意義不在于獲得龐大的數(shù)據(jù)信息，而主要在于對這些數(shù)據(jù)進行挖掘和應用。

3.2 大數(shù)據(jù)在農業(yè)上的應用

大數(shù)據(jù)在農業(yè)上所發(fā)揮的作用，用一個詞來概括就是“智慧農業(yè)”，大數(shù)據(jù)思維的本質就是智慧思維，這種智慧的主體不是人類，而是經過挖掘的大數(shù)據(jù)，這是跨越式的改變。在地球上，智慧一直是人類所獨有的，現(xiàn)在由于大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，有了人工智能，這種智能在某些領域已經超越了人類。 同樣，智慧農業(yè)的出現(xiàn)也是農業(yè)發(fā)展突破性的改變，這種改變可以用3個關鍵詞來概括，就是耦合、精準、決策。

3.2.1 耦合。農業(yè)生產者一般只能將精力放在生產環(huán)節(jié)。農業(yè)產生是一個整體，環(huán)環(huán)相扣，但由于信息不對稱或者滯后，不能統(tǒng)籌規(guī)劃生產，造成了資源及產品不足或者浪費的問題。

大數(shù)據(jù)技術為解決這一難題帶來了轉機，農業(yè)不同生產環(huán)節(jié)實時數(shù)據(jù)的采集和處理可以全面立體反映生產現(xiàn)狀，也能體現(xiàn)出不同環(huán)節(jié)之間的關聯(lián)及相互作用，發(fā)揮耦合效應，挖掘農業(yè)資源間的發(fā)展?jié)摿Α⒋钆潢P系，精確計算最優(yōu)化配置模式，提升效能。比如M6生鮮超市服務器從2012年開始，一邊從互聯(lián)網(wǎng)上采集天氣數(shù)據(jù)，一邊收集顧客的消費數(shù)據(jù)，然后分析不同節(jié)氣和溫度下顧客的生鮮購買習慣會發(fā)生哪些變化。大數(shù)據(jù)使氣象和銷售這兩個看似不相關的領域聯(lián)系起來，M6生鮮超市根據(jù)大數(shù)據(jù)分析去配送貨物，避免了不必要的損耗，這就是大數(shù)據(jù)發(fā)揮耦合作用的體現(xiàn)[6]。M6生鮮超市的例子是耦合效應小范圍的應用，未來有大數(shù)據(jù)的支持，可以站在全產業(yè)鏈的高度甚至跨行業(yè)進行深度耦合，農業(yè)生產力將會有跨越式的提升。

3.2.2 精準。我國農業(yè)生產由于科技含量較低，供銷信息不對稱，一直處于粗放生產和經營狀態(tài)。根據(jù)國家統(tǒng)計局2007—2015年的統(tǒng)計，我國化肥和農藥使用量呈現(xiàn)逐年增加的態(tài)勢，雖然用量大但效率低下。以2013年為例，農用化肥施用量為5 911.8萬t，綜合利用率僅為30%左右，農藥施用量為180.2萬t，利用率僅為35%左右。顯而易見，濫用農藥化肥的現(xiàn)象普遍存在。

大數(shù)據(jù)技術為精準農業(yè)帶來了可能，地面?zhèn)鞲衅髂軐崟r捕捉地面情況，遙感技術能從空中觀測地表情況的改變，全面立體準確反映農業(yè)生產情況，不僅能及時應對出現(xiàn)的情況，而且能積累數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，對未來發(fā)生的情況做出預測。也就是說，有了大數(shù)據(jù)技術，才能對出現(xiàn)的問題進行精準描述，從而有精準決策。傳感器等設備的使用，不僅解決了人力不足的問題，而且克服了因知識、經驗以及主觀意識不同而產生的誤差。比如美國土壤抽樣分析商Solum使用整套硬件加軟件分析，實現(xiàn)了土壤的精準分析，幫助農民制訂合理的施肥計劃，不僅精準到土地何處施多少量的肥料，還包括施肥時間，并根據(jù)返回的土壤數(shù)據(jù)不斷修改施肥計劃[7]。這些大數(shù)據(jù)技術的應用，不僅可以在生產領域達成精準這個目標，而且可以在產前準備階段及產后銷售領域發(fā)揮精準效應。

3.2.3 決策。智慧與判斷和決策能力密不可分，智慧農業(yè)的重要特色就是決策水平的提升。在傳統(tǒng)農業(yè)生產及銷售過程中，常常因為農戶認知水平有限、信息閉塞不流通而做出錯誤的決策，導致出現(xiàn)諸多問題。有了大數(shù)據(jù)之后，海量數(shù)據(jù)能夠立體反映客觀事物，發(fā)掘隱藏的規(guī)律和關聯(lián)，通過預測分析事物未來發(fā)展的趨勢，幫助數(shù)據(jù)使用者提前做好相應決策，避免出現(xiàn)扎堆種植養(yǎng)殖，滯銷難賣的情況，真正實現(xiàn)從以生產為導向到以消費為導向的轉變。

4 以大數(shù)據(jù)思維反觀農業(yè)大數(shù)據(jù)

中國大數(shù)據(jù)產業(yè)結構總體而言落后于全球市場的步伐，大部分企業(yè)仍停留在基礎軟硬件設施投入和部署階段，國內大數(shù)據(jù)市場雖然在快速增長，但仍處于增長的早期階段，而農業(yè)大數(shù)據(jù)在我國大數(shù)據(jù)產業(yè)中又屬于薄弱環(huán)節(jié)。要發(fā)展農業(yè)大數(shù)據(jù)，首先要對大數(shù)據(jù)有準確而深刻的理解，才能把精力放在正確的發(fā)展方向，有的放矢。著名企業(yè)家稻盛和夫認為成功是3個要素在起作用，第一是思維方式，第二是工作熱情，第三是能力。3個要素當中，思維方式最為重要，如果思維方式錯了，工作激情與能力再強都只能加重損失與失敗[8]。同樣，理解大數(shù)據(jù)前提是掌握大數(shù)據(jù)中小的思維方式，維克托·邁爾·舍恩伯格論述大數(shù)據(jù)思維包括3個方面特征，使用全數(shù)據(jù)樣本、重視效率以及相關思維，這些特征不僅對大數(shù)據(jù)進行了描述，而且提供了一種尺度，幫助人們理解目前農業(yè)大數(shù)據(jù)。下面以這3個方面為尺度，反觀我國農業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀。

4.1 從全數(shù)據(jù)樣本角度

全數(shù)據(jù)可以全方位真實立體反映客觀事物，發(fā)掘隱藏的規(guī)律和關聯(lián)，因此數(shù)據(jù)成為一種新型資產和寶藏，而采集整理存儲數(shù)據(jù)是發(fā)展大數(shù)據(jù)的基礎。從政府到企業(yè)，必須有意識采集整理甚至共享數(shù)據(jù)，逐步形成全數(shù)據(jù)樣本，否則即便掌握了很好的挖掘技術，也會陷入“巧婦難為無米之炊”的境地。在某些領域，受政府需求或市場導向，數(shù)據(jù)采集方面已經發(fā)展得很好，比如電子商務、交通旅游、醫(yī)療安防。但農業(yè)是較為特殊的產業(yè)，不僅涉及農林牧副漁不同門類的生產，也涉及到市場銷售及售后，行業(yè)跨幅大，區(qū)域差別大，從業(yè)人員老齡化，跟不上信息化的步伐，僅靠公司企業(yè)很難構建全數(shù)據(jù)樣本，需要政府的財力人力支持，牽頭數(shù)據(jù)采集、整理、清洗及共享工作。

不少發(fā)達國家非常重視農業(yè)數(shù)據(jù)的采集共享，比如美國會發(fā)布年度《農業(yè)中長期展望報告》、月度《世界農產品供需預測報告》、周度《農作物生長報告》，美國政府創(chuàng)建了data.gov數(shù)據(jù)網(wǎng)站，提供了348個農業(yè)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)免費提供給個人以及公司企業(yè)，極大地推動了農業(yè)數(shù)據(jù)分析決策的發(fā)展[9]。

我國也越來越重視農業(yè)大數(shù)據(jù)的采集，農業(yè)部《關于推進農業(yè)農村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實施意見》中明確提出要拓展物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)采集渠道，但目前我國的數(shù)據(jù)積累還處于起步階段。隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能終端技術的發(fā)展，涉農數(shù)據(jù)呈“爆炸式”增長，這就產生3個方面的問題亟待落實，第一，需要專人專項資金負責海量涉農數(shù)據(jù)的存儲、檢索和組織工作;第二，需要盡快攻克多種類數(shù)據(jù)標準融合技術;第三，需要建立數(shù)據(jù)長期運作及共享機制。