唐华俊院士：立足国情推动我国智慧农业发展

“当前，我国农业数字经济产业规模约6000亿，预计到2025年将翻倍达到1.26万亿。”在12月16日举行的“智慧农业创新院士论坛”上，中国工程院院士、中国农科院原院长唐华俊表示，“发展中国智慧农业，需结合中国实际情况，建立好数字技术落地的数字生态，进一步强化农业农村数据资源整合建设等。”

唐华俊，中国工程院院士、中国农科院原院长。受访者供图

从农业1.0到农业4.0

当今社会，智慧农业方兴未艾，在农产品供给和安全、绿色、营养、健康的食物保障等诸多方面，都表现出巨大的潜力。唐华俊表示，“农业高质量发展，要实现品质高、产业效益高、农业生产效率高、经营者素质高、国际竞争力高的目标，智慧农业将会发挥非常关键的支撑作用。”

从传统农业到现代农业，农业的进步随着时代的发展而加快。唐华俊表示，如果把人力、畜力作为主要生产手段的传统农业，称为农业1.0，那么，在经历了机械化的农业2.0时代，杂交育种、化肥农药提升生产力的3.0时代，今天，农业已经进入了4.0时代。“农业4.0时代的特征，主要以数据为关键生产要素，以物联网、大数据、云计算、人工智能、智能装备与机器人应用为特征。”

近年来，我国智慧农业发展迅速。唐华俊介绍，2016年以来，中央一号文件连续布局智慧农业、数字乡村工作，国家及有关部委发布了大量规划，全力推动智慧农业发展，各地也在全面推进中央部署的落实。“当前，我国农业数字经济产业规模约6000亿，预计到2025年，将达到1.26万亿，智慧农业将对全面推进乡村振兴、服务农业高质量发展发挥非常重要的作用。”

与此同时，智慧农业领域的科技创新也在快速发展。数据显示，我国智慧农业相关的研究论文、技术、设备等日渐增多，“当前，智慧农业的研究热点主要集中在四个方面，包括农业信息感知与获取、精准作业、智能控制、信息等。同时，企业也做了大量实践，并且有了众多的应用模式，如养猪、养鸡、种菜等，尤其在全产业链中的应用越来越广泛。”

数据、处理、应用三大重点任务

数据是数字产业的基础，也是智慧农业的根基。2019年，我国首次将数据列为生产要素，数字成为构建新发展格局的重要支撑。

“智慧农业的发展，首先要解决数据的问题。”唐华俊说，“解决数据的来源问题，还是要解决天空地一体化的问题，包括卫星、无人机、地面传感器等各方面的数据。仅卫星数据，不能解决具体的操作层面的问题，没有宏观的数据，很多问题也解决不了。因此，必须获取卫星、无人机、地面传感器等多种不同的数据。”

获取数据之后，数据的处理成为第二个关键问题。唐华俊介绍，获取数据后，需要相关应用的模型和算法来进行处理，“数据是死的，还要建立相关应用场景、相关应用比例的模型和算法。”

智慧农业的发展，最终要落地到应用场景之中，落地到具体的用户之中。唐华俊说，这方面，涉及到云端协同等多个问题，云端协同，就是把复杂的数据、模型变成相关用户用得上的信息和方案。

“未来，我国智慧农业的发展，需要解决这三个核心的问题，即数据来源、数据处理、数据应用的问题。”唐华俊说。

立足国情多方面保障科技发展与运用

和劳动密集型的传统农业不同，智慧农业是技术密集型产业，需要农业、环境、工程多方面的共同协作。“我们和美国、日本、韩国等国情不同，发展我们自己的智慧农业，必须要结合中国的实际情况。”唐华俊说。

对我国未来智慧农业的发展，唐华俊提出，首先要建立好数字技术落地的数字生态，“重点是政策环境，如加快数据方面的法规出台和实施，形成不同领域的相关政策，为建立数字要素市场提供政策、提供法律、提供智慧的保障。同时，还要完善金融、保险等方面的政策体制机制。”

第二是提升社会对智慧农业的科学认知。唐华俊表示，“智慧农业实际上是以数据作为关键的生产要素驱动因子，来驱动实现自动化运转和智能化运行。因此，没有数据驱动的物联网，就是一个工具，没有数据驱动的机械也仅仅是机械换人，谈不上智慧农业。”

推动智慧农业的发展，需要进一步强化农业农村数据资源建设。唐华俊介绍，当前，各部门、各领域都有自己的数据，但数据壁垒依然存在，“第三方面，需要下大力气打破数据壁垒，将数据进行有效地汇集整合，才能够在生产中发挥更好的作用。”

智慧农业是一系列农业核心技术的综合运用，唐华俊认为，加快技术综合集成，是未来第四个关键任务。“一方面要补齐现在智慧农业核心技术应用的短板，比如说传感器、模型、算法的问题等；另一方面要推动智慧农业技术从散装到整装再到集成。”

智慧农业技术快速发展，但要应用到怎样的环境中？如何加快产业的发展？唐华俊认为，未来应强化智慧农业应用场景建设。针对不同区域、不同产业、不同经营主体来建设智慧农业应用的场景，提出差异化的技术解决方案。

技术的发展，必然带来社会伦理的变化。唐华俊认为，未来需重视数字技术的社会属性，未雨绸缪，做好规避风险和应对挑战的准备，“数字本身存在的不确定性、脆弱性、复杂性，很可能带来一系列的变化，如机器替代人力、人更依赖机器的问题，还有数字化带来的道德、隐私问题，区域鸿沟、人群鸿沟、教育鸿沟等问题。如何来规避数字化本身特点带来的挑战，如何处理智慧农业发展带来的社会问题，是未来智慧农业快速发展的重要工作。”