數據化、智能化與模式創(chuàng )新這三駕馬車(chē)將驅動(dòng)數字農業(yè)農村建設駛上快車(chē)道。

　　未來(lái)農業(yè)作業(yè)標準化體系建設、農業(yè)資源統籌管理、農業(yè)生產(chǎn)決策、農產(chǎn)品質(zhì)量監管、農村現代化服務(wù)、農村數字信用體系建設等都將是以數據為驅動(dòng)。

目前我國農業(yè)生產(chǎn)精細化、集約化程度不高，

　　利用現代科技指導農業(yè)生產(chǎn)能力不足，如遭遇惡劣天氣等不可控因素將嚴重影響農業(yè)生產(chǎn)，帶來(lái)經(jīng)濟損失，而豐年豐產(chǎn)又可能遇到價(jià)格低迷。依托海量農業(yè)數據對農產(chǎn)品產(chǎn)前規劃、產(chǎn)中管理與產(chǎn)后銷(xiāo)售進(jìn)行全鏈條大數據管理，農戶(hù)可以有效掌握市場(chǎng)供需預期，以需促產(chǎn)，提高產(chǎn)品的供給與市場(chǎng)的匹配度，降低生產(chǎn)風(fēng)險，提升議價(jià)能力。政府可利用大數據優(yōu)化農業(yè)要素布局，引入先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，提升農產(chǎn)品的競爭力與價(jià)值品質(zhì)，促進(jìn)農業(yè)農村經(jīng)濟發(fā)展。比如吉林云耕農業(yè)股份有限公司利用華為區塊鏈技術(shù)已實(shí)現吉林水稻、新疆小麥、云南古樹(shù)茶的全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量追溯。

當前農業(yè)生產(chǎn)還比較粗放，而人工智能可助力農業(yè)生產(chǎn)精細化。

　　生產(chǎn)者利用人工智能對農作物生長(cháng)情況及環(huán)境數據進(jìn)行建模分析，為農業(yè)生產(chǎn)提供精準指導，從而促進(jìn)農業(yè)提質(zhì)增效。例如原孟山都公司，通過(guò)人工智能篩選，只需對最具開(kāi)發(fā)潛力的品種分子進(jìn)行田間測試，即可幫助農民增收。此外，借助機器學(xué)習和預測建模技術(shù)，可快速為農民提供數字化解決方案。

同時(shí)，人工智能也有助于提升政府農業(yè)管理服務(wù)水平。

　　行業(yè)主管部門(mén)或企業(yè)運用人工智能建立農產(chǎn)品價(jià)格走勢預測模型，指導農業(yè)生產(chǎn)主體動(dòng)態(tài)調整產(chǎn)能，既可減少由于盲目生產(chǎn)導致的成本浪費，也能提升消費者滿(mǎn)意度。例如笛卡爾實(shí)驗室使用基于衛星數據訓練的機器學(xué)習模型，預測美國國內的玉米產(chǎn)量，為農民的生產(chǎn)決策提供參考。

　　未來(lái)，農業(yè)生產(chǎn)方式既需要標準化、集約化、規?；?，也需要靈活、快速響應、定制化的方式。在數字技術(shù)催化下，現有的相對封閉、自給自足的農業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作方式將向開(kāi)放式、融合化的協(xié)作生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)演化，普惠技術(shù)平臺提供方、智慧農業(yè)服務(wù)商、農業(yè)品牌IP運營(yíng)方、農產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)方等，共同構成數字農業(yè)農村生態(tài)圈。

　　在農業(yè)數字產(chǎn)業(yè)化過(guò)程中，在農業(yè)生態(tài)云平臺、農業(yè)產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺、農業(yè)交易平臺等新型農業(yè)數字產(chǎn)業(yè)支持下，新業(yè)態(tài)新模式將層出不窮，消費者個(gè)性化需求與農業(yè)供給精準、高效對接，小農戶(hù)也能生產(chǎn)高附加值產(chǎn)品，定制農業(yè)、云農場(chǎng)、農業(yè)農村生態(tài)旅游等新業(yè)態(tài)興起，就是通過(guò)增加消費者體驗，讓農民更好分享全產(chǎn)業(yè)鏈的增值收益，從而進(jìn)一步擴大農業(yè)市場(chǎng)規模。

華為公司數字政府戰略與業(yè)務(wù)發(fā)展部總監　高明