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三是多源农业数据融合与挖掘面临技术难题。农业系统包含生产经营活动所依托的经济社会子系统和承载物质能量循环、生长发育过程的生态环境子系统。推进农业生产经营智能化发展，不仅要从各个方面对农业系统进行全面刻画，还要将多源数据进行融合。农业系统的数据具有来源广泛、结构多样、区域跨度大等复杂性特性，这给多源农业数据的深度融合以及智慧农业技术的研发和使用带来了挑战。一方面，农业数据包含大量的文本、图像、视频等非结构化数据（如遥感影像、农事活动视频等），随着物联网的逐渐普及，非结构化数据量快速增长;另一方面，对农业大数据的整合应用超越了当前普遍采用的联机分析处理技术范式，需要辅以复杂统计分析模型等深度分析手段。
技术方面。一是相关的硬件和软件技术发展滞后。当前，农业传感器技术滞后，难以满足构建农业物联网对农田数据获取的需求。传感器是农业物联网的“神经末梢”，是农业物联网所需数据的主要获取手段。然而，我国传感器技术整体基础较为薄弱，传感器准确性差、稳定性低，与发达国家相比存在较大差距，目前大部分核心元件的供应主要依赖进口。此外，农业生产中传感器的使用也会因具体环境不同而产生差异化的特殊要求。例如，由于农业生产一般在高温多水和具有腐蚀性的环境（如温室大棚）下开展，因此要求农业传感器具备防水、耐高溫、抗腐蚀、防昆虫等性质，这对生产传感器所需材料提出了更高要求。“传感器技术强，则自动化产业强”，传感器技术的滞后在一定程度上也掣肘了自动化、智能化精准农作技术和装备的发展。例如，拖拉机无人驾驶技术的发展有赖于农机导航陀螺加速度传感器和角度传感器的智能化应用，然而，目前的无人驾驶农机本质上仍是机器根据特定场景执行预先设定的操作方案，尚不能实现机器自主学习的智能化作业。此外，在软件技术层面，我国在支撑农业智能决策控制的模型和算法上与外国也存在差距。目前，我国主要采用国外开发的算法和软件，由于环境等条件的差异，其兼容性和适用性均面临不少问题。例如，我国基于国外作物生长模型研发并实现商业化应用的智慧种植决策软件，在大田种植作业条件与国外较为相似的北方地区，经过大量实测数据校准后的模型能够达到较理想的预测准确度，但是在作业条件与国外相差较大的南方地区则难以适用。
二是智慧农业技术的可追责性尚不成熟。在传统的农业生产经营中，决策是农户凭借经验和既有知识作出的，而在智慧农业的生产经营中，决策软件的提供者和数据的提供者也参与了农事决策，因而错误的决策或操作所产生的经济、环境后果的追责和归责成为难题。例如，当面临由于未能及时灌溉而使作物减产的情形时，农户、灌溉决策软件供应商、监测田地含水量的传感器供应商，谁应该承担减产的责任？此外，智慧农业系统中某一个环节的决策错误可能导致下游环节的错误，并会不断传导下去，带来一系列的连锁影响。所谓“人误地一时，地误人一年”，由于农业生产经营活动是环环相扣的，且具有很强的时节性，智慧农业技术对农时的错误判断可能延误整个农作物生长周期的生产经营活动。考虑到天气预报中的偏差难以避免，以此作出判断的智慧种植决策设备出现失误的概率亦不容忽视。这对智慧农业技术的全系统可追责性，即实现对于各技术设备的使用所产生后果的精准追踪提出了更高要求。就传感器而言，从目前工业领域的使用情况来看，还未达到完全可追溯的水平。这也说明至少在现阶段，智慧农业技术，特别是用于决策的技术还无法开展完全独立作业，仍需要人的参与，智慧农业技术及其设备在其设计上需要保留人工操作的端口。此外，虽然不同技术设备之间可以流畅地传递数据，但是每个设备也需独立保存数据和运行日志，从而为细化分析责任提供数据支持。
三是基于物联网的智慧农业技术系统面临网络攻击风险。智慧农业作为一个由数据、技术设备组成的物联网系统，面临来自诸多方面的网络攻击。首先是针对数据的攻击，具体形式包括来自内部人员、云终端的数据泄露以及删除数据或植入虚假数据。例如，植入虚假的土壤湿度数据可能引发过度灌溉，导致粮食减产。其次是针对网络与设备的攻击，具体包括对智慧农业设备间通讯无线电频率的阻塞干扰;在智慧农业软件中植入恶意程序，通过被操控的“僵尸”设备向物联网设备拒绝服务（DOS）攻击以恶意消耗网络资源;针对智慧农业设备的侧信道信息泄露发起攻击等。最后是针对供应链的攻击。供应链是一个由生产、加工、运输、销售等环节组成的系统，各个环节通过物联网技术相连，并依据无库存原则运行，因此对其中任一环节的网络攻击都会在整个供应链中引发连锁反应。
实施主体方面。一方面，经营主体采用智慧农业技术面临较高的知识门槛。智慧农业的基本原理以大数据、物联网、人工智能、遥感等技术为支撑，对数字、计算、空间等学科以及传统农业科学、气象环境、经营管理等知识都有所涉及。相关技术应用需借助人机交互界面，通过数据和算法软件实现对机械设备的精准化、自动化控制。在学习和使用技术的过程中，以农户为主体的使用者面临较高的知识门槛。
另一方面，智慧农业引发从业人员结构的变化并加剧农户分化。智慧农业技术包含核心作业设备及传感器等配套数据采集和处理软件，使用成本较高。为分摊使用成本，技术的使用者往往集中在家庭农场、农业合作社、农业企业等生产经营规模较大的新型经营主体。这一方面有利于促进农村通过土地流转等方式集中土地，形成适度规模，实现规模经济;另一方面，也在一定程度上加剧了大户和普通农户在生产效率和收入上的分化。由于使用智慧农业技术的知识门槛较高，受教育程度相对较高的农户往往更有可能采用这一技术。同时，由于智慧农业能够有效提升农业生产经营的收益，越来越多的进城务工人员鉴于其良好的经营效益和发展前景选择返乡务农。这些因素也相继引发了农业从业人员结构的变化，并进一步导致了农民群体内部“数字鸿沟”的加剧，使得农户之间的收入和群体差异进一步扩大。
加快智慧农业转型的对策建议
以大数据立法为基础，建立完善数据要素参与农业生产经营成果分配的制度。建立数据所有者参与农业生产经营利润的分配机制，广泛、持续地调动各类农业参与主体利用数据创造价值的积极性，引导其获取和提供高质量数据。近年来，我国高度重视大数据立法，持续推进个人信息保护法、数据安全法等法律法规的健全完善。需要注意的是，法律法规的制定和推出一方面要明确对农户个人数据所有权的严格保护;另一方面要兼顾非个人数据的可开放性，鼓励农业企业等主体将大数据资源广泛用于技术研发。应以数据相关法律为依据，探索建立数据作为一种生产要素在不同贡献者之间的分配机制。各地要依托大数据管理部门，因地制宜、建章立制，推动全国范围内相关制度的健全和完善。 上一篇：经济核心期刊：新经济背景下加快数字经济发展的思考 下一篇：会计论文发表：新会计制度对医院财务管理的影响
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2021-03-20 来源:人民论坛学术前沿 作者：熊航
三是多源农业数据融合与挖掘面临技术难题。农业系统包含生产经营活动所依托的经济社会子系统和承载物质能量循环、生长发育过程的生态环境子系统。推进农业生产经营智能化发展，不仅要从各个方面对农业系统进行全面刻画，还要将多源数据进行融合。农业系统的数据具有来源广泛、结构多样、区域跨度大等复杂性特性，这给多源农业数据的深度融合以及智慧农业技术的研发和使用带来了挑战。一方面，农业数据包含大量的文本、图像、视频等非结构化数据（如遥感影像、农事活动视频等），随着物联网的逐渐普及，非结构化数据量快速增长;另一方面，对农业大数据的整合应用超越了当前普遍采用的联机分析处理技术范式，需要辅以复杂统计分析模型等深度分析手段。
技术方面。一是相关的硬件和软件技术发展滞后。当前，农业传感器技术滞后，难以满足构建农业物联网对农田数据获取的需求。传感器是农业物联网的“神经末梢”，是农业物联网所需数据的主要获取手段。然而，我国传感器技术整体基础较为薄弱，传感器准确性差、稳定性低，与发达国家相比存在较大差距，目前大部分核心元件的供应主要依赖进口。此外，农业生产中传感器的使用也会因具体环境不同而产生差异化的特殊要求。例如，由于农业生产一般在高温多水和具有腐蚀性的环境（如温室大棚）下开展，因此要求农业传感器具备防水、耐高溫、抗腐蚀、防昆虫等性质，这对生产传感器所需材料提出了更高要求。“传感器技术强，则自动化产业强”，传感器技术的滞后在一定程度上也掣肘了自动化、智能化精准农作技术和装备的发展。例如，拖拉机无人驾驶技术的发展有赖于农机导航陀螺加速度传感器和角度传感器的智能化应用，然而，目前的无人驾驶农机本质上仍是机器根据特定场景执行预先设定的操作方案，尚不能实现机器自主学习的智能化作业。此外，在软件技术层面，我国在支撑农业智能决策控制的模型和算法上与外国也存在差距。目前，我国主要采用国外开发的算法和软件，由于环境等条件的差异，其兼容性和适用性均面临不少问题。例如，我国基于国外作物生长模型研发并实现商业化应用的智慧种植决策软件，在大田种植作业条件与国外较为相似的北方地区，经过大量实测数据校准后的模型能够达到较理想的预测准确度，但是在作业条件与国外相差较大的南方地区则难以适用。
二是智慧农业技术的可追责性尚不成熟。在传统的农业生产经营中，决策是农户凭借经验和既有知识作出的，而在智慧农业的生产经营中，决策软件的提供者和数据的提供者也参与了农事决策，因而错误的决策或操作所产生的经济、环境后果的追责和归责成为难题。例如，当面临由于未能及时灌溉而使作物减产的情形时，农户、灌溉决策软件供应商、监测田地含水量的传感器供应商，谁应该承担减产的责任？此外，智慧农业系统中某一个环节的决策错误可能导致下游环节的错误，并会不断传导下去，带来一系列的连锁影响。所谓“人误地一时，地误人一年”，由于农业生产经营活动是环环相扣的，且具有很强的时节性，智慧农业技术对农时的错误判断可能延误整个农作物生长周期的生产经营活动。考虑到天气预报中的偏差难以避免，以此作出判断的智慧种植决策设备出现失误的概率亦不容忽视。这对智慧农业技术的全系统可追责性，即实现对于各技术设备的使用所产生后果的精准追踪提出了更高要求。就传感器而言，从目前工业领域的使用情况来看，还未达到完全可追溯的水平。这也说明至少在现阶段，智慧农业技术，特别是用于决策的技术还无法开展完全独立作业，仍需要人的参与，智慧农业技术及其设备在其设计上需要保留人工操作的端口。此外，虽然不同技术设备之间可以流畅地传递数据，但是每个设备也需独立保存数据和运行日志，从而为细化分析责任提供数据支持。
三是基于物联网的智慧农业技术系统面临网络攻击风险。智慧农业作为一个由数据、技术设备组成的物联网系统，面临来自诸多方面的网络攻击。首先是针对数据的攻击，具体形式包括来自内部人员、云终端的数据泄露以及删除数据或植入虚假数据。例如，植入虚假的土壤湿度数据可能引发过度灌溉，导致粮食减产。其次是针对网络与设备的攻击，具体包括对智慧农业设备间通讯无线电频率的阻塞干扰;在智慧农业软件中植入恶意程序，通过被操控的“僵尸”设备向物联网设备拒绝服务（DOS）攻击以恶意消耗网络资源;针对智慧农业设备的侧信道信息泄露发起攻击等。最后是针对供应链的攻击。供应链是一个由生产、加工、运输、销售等环节组成的系统，各个环节通过物联网技术相连，并依据无库存原则运行，因此对其中任一环节的网络攻击都会在整个供应链中引发连锁反应。
实施主体方面。一方面，经营主体采用智慧农业技术面临较高的知识门槛。智慧农业的基本原理以大数据、物联网、人工智能、遥感等技术为支撑，对数字、计算、空间等学科以及传统农业科学、气象环境、经营管理等知识都有所涉及。相关技术应用需借助人机交互界面，通过数据和算法软件实现对机械设备的精准化、自动化控制。在学习和使用技术的过程中，以农户为主体的使用者面临较高的知识门槛。
另一方面，智慧农业引发从业人员结构的变化并加剧农户分化。智慧农业技术包含核心作业设备及传感器等配套数据采集和处理软件，使用成本较高。为分摊使用成本，技术的使用者往往集中在家庭农场、农业合作社、农业企业等生产经营规模较大的新型经营主体。这一方面有利于促进农村通过土地流转等方式集中土地，形成适度规模，实现规模经济;另一方面，也在一定程度上加剧了大户和普通农户在生产效率和收入上的分化。由于使用智慧农业技术的知识门槛较高，受教育程度相对较高的农户往往更有可能采用这一技术。同时，由于智慧农业能够有效提升农业生产经营的收益，越来越多的进城务工人员鉴于其良好的经营效益和发展前景选择返乡务农。这些因素也相继引发了农业从业人员结构的变化，并进一步导致了农民群体内部“数字鸿沟”的加剧，使得农户之间的收入和群体差异进一步扩大。
加快智慧农业转型的对策建议
以大数据立法为基础，建立完善数据要素参与农业生产经营成果分配的制度。建立数据所有者参与农业生产经营利润的分配机制，广泛、持续地调动各类农业参与主体利用数据创造价值的积极性，引导其获取和提供高质量数据。近年来，我国高度重视大数据立法，持续推进个人信息保护法、数据安全法等法律法规的健全完善。需要注意的是，法律法规的制定和推出一方面要明确对农户个人数据所有权的严格保护;另一方面要兼顾非个人数据的可开放性，鼓励农业企业等主体将大数据资源广泛用于技术研发。应以数据相关法律为依据，探索建立数据作为一种生产要素在不同贡献者之间的分配机制。各地要依托大数据管理部门，因地制宜、建章立制，推动全国范围内相关制度的健全和完善。 上一篇：经济核心期刊：新经济背景下加快数字经济发展的思考 下一篇：会计论文发表：新会计制度对医院财务管理的影响
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