智慧農業“未來”已來

隨著中國農村常住人口逐漸減少，未來誰來種地的問題亟需解決。智慧農業或將成為這一問題的重要答案。

中國不少地方開展的智慧農業探索，已深入到組織模式、産學研貫通各環節。不過，智慧農業發展也面臨基礎設施、數據品質、“智慧”人才供給等難題，需多方合力破解。

智慧農業實踐走向深處

在山東省，“90後”何石寶一人就管理了1000畝地，糧食連年高産穩産。這得益於當地吸引高學歷人才的激勵機制，讓物聯網、農業大數據等先進技術得以有效落地。

何石寶所屬的農業企業負責人張研生説：“收入與農場利潤掛鉤，加上地方人才補貼，像何石寶這樣的大學生農場主年收入可達10萬元以上。”

在數據平臺建設上，各地也在不斷發力。

浙江省打造的“鄉村大腦”，貫通省市縣三級，日均訪問量超120萬次。在楊梅産地台州市仙居縣，數據可精確到每一戶、每一株楊梅，為保險、貸款等服務提供了依據。

浙江省農業農村廳幹部陶忠良説，浙江從源頭上統一數據格式、語言體系等，在多個産業實現高效連結。

此外，各地還在努力讓前沿技術離農業更近。

在安徽省，胡宜敏擁有副研究員和企業副總經理兩重身份。在他身邊，這種雙重身份的科研人員還有近100人。胡宜敏説，這有利於他們直面農業場景、與市場充分串聯。

在胡宜敏供職企業的關聯産業園內，已集中智慧農業企業40家，遍佈産業全鏈條。企業互相使用最新科研成果，形成生態圈。由於底層數據互相開放，企業間協作關係緊密，整合創新便利度得以提升。

智慧農業發展堵點待解

中國智慧農業發展仍需邁過基礎設施不足等多道“坎”，第一道“坎”就是集約化程度低。

中國農民戶均耕地少，技術投入收益低。部分經銷商表示，願嘗試智慧設備的農民基本為大戶。專家認為，目前中國農業社會化組織發育仍在初期，智慧農業潛力尚未完全釋放。

另一道“坎”是數據。一方面農業數據收集、利用不足，表現為市場缺乏大的農業數據採集第三方公司。

“數據收集困難帶來的影響是根本性的。”胡宜敏表示，這影響到農業數字化系統能否發揮作用。

另一方面中國農業數據缺乏標準，客觀上造成數據難以融合。一家相關公司負責人表示：“我們掌握作物生長情況。但因數據沒打通，趨勢性預測就無法提供給有需要的群體。”

此外，人才不足也制約了智慧農業的發展潛力。有學者表示，原因之一是交叉學科的佈局和引導人才下沉的體制機制尚在佈局。當前無論是農學本科生還是電腦專業本科生，對農業數字化都不夠了解。加上當前高校畢業生在基層就業意願低，導致相關人才更加缺乏。

多方發力破解現實難題

為破解上述難題，專家、基層幹部、企業負責人、農業經營主體等人士，從不同角度給出了建議。

針對基礎設施問題，可在補短板的同時，優先在基礎設施完備地區發展智慧農業。

為提升規模化水準，智慧農業項目可更多圍繞集約化經營主體展開，並提供必要的政策傾斜。同時，鼓勵農業龍頭企業參與。

為實現涉農數據精準有效積累，可探索企業與農戶數據分紅機制；同時允許企業對一地耕作模型在一定時間內享有排他使用權。政府歸集數據，則不必過細，以保護企業的積極性。

為鼓勵統一數據標準，要建好國家涉農數據共用平臺，明確獲取許可權，明確保密責任，加快農業數據安全立法。還可逐步建立多方受益的數據利益聯繫機制。

為培養跨學科人才，可錨定農業現代化發展方向，創新跨學科培育方式，讓相關專業學生對智慧農業發展方向有更深入、準確的理解。（記者許雄、水金辰、許舜達、葉婧、黃騰、郭雅茹、茍立鋒、趙鴻宇）