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软硬件手段相结合，突破微观数据获取的技术瓶颈。地块和农户数据的高效采集有赖于传感器、区块链等数据获取与管理技术的完善和规模应用。传感器不仅能够取代土壤样本检测，实现对生态环境数据的持续监测，而且能够客观精准地记录农户的生产经营行为（例如土壤传感器可以准确地记录化肥的使用时间、频次和使用量等）。应大力推动传感器技术研发及其制造工艺升级提效，提高传感器的精度，降低其生产成本。区块链作为账本式的数据库，可以将包括传感器获取数据在内的多源数据集合在一起，其安全性和去中心性也有利于鼓励引导农户提供和分享个人数据。应积极发挥农产品电商的辐射带动作用，通过供应链上游带动下游的数字化、信息化进程，大力推广传感器、区块链的使用，推进生产经营主体行为数据采集的电子化、自动化，努力实现全产业链的数字化。
盘活存量、优化增量，构建农业知识图谱，打通信息“孤岛”。在不改变现有数据资源的权属与管理格局的前提下，推进数据之间的逻辑互联，建立农业农村政务信息资源的共享交换机制，进而与行业企业数据、科研机构数据实现互通共享。同时，完善大数据管理部门统筹协调机制，逐步推动数据资源的物理集中。优化数据采集和生产项目立项流程，从规划、立项审批、建設、审计等环节严格把关，通过方案指导、规范标准等方面的技术支持，促进数据之间的互联互通，避免产生新的信息“孤岛”。以自动、高效地采集、提取和加工农业大数据为目标，加快推进新兴数字技术的综合应用，通过构建知识图谱对多源异质异构的农业大数据进行有效融合，依托分布式计算模式的图像分析手段，实现对农业知识图谱内容的深度挖掘。
用技术和算法代替人工，降低智慧农业技术系统可能面临的网络攻击风险。基于区块链的农产品追溯系统能有效防范针对农产品供应链的网络攻击，而智慧农业系统中的物联网则以传感器取代传统人工记录方式，能够采集和向区块链中枢上传数据。同时，还可与智能合约共同使用，从而减少交易的中间环节和相关人员的参与，规避人员工作疏漏可能引发的网络攻击。此外，人工智能和机器学习的使用也有利于提高智慧农业技术系统的网络安全性，例如，基于机器学习的算法能够监控整个系统中的安全性指标，一旦发生安全异动即可及时作出反应;对于无需作出反应的异动，也会在不断学习中提高判断的准确性。
将高标准基本农田建设与数字农业农村发展相结合。根据发展智慧农业的需要，创新高标准基本农田设立标准，为构建面向地块的智慧农业技术体系打好基础，从而让高标准农田成为数字农业农村发展基础数据资源的重要依托。将发展智慧农业的需要落实到高标准基本农田的建设中，藏粮于地、藏粮于技，进一步提升国家粮食安全保障能力。同时，集中整合高标准基本农田建设与数字农业农村发展的人力物力，推动智慧农业技术体系及其基础设施的健全和完善。以农村土地承包经营权确权登记为基础，实现高标准农田上图入库和耕地质量信息的数字化动态监控。
加快智慧农业科技人才培养，充实和提升运营操作、行政管理和研发队伍。第一，提高经营主体的互联网知识水平，大力发展线上农民教育培训，提升新型农民使用智慧农业技术的能力。第二，引入新人和培训现有人员双措并举，提升行政管理人员的数字技术和专业知识素养，进一步提高其管理和服务智慧农业建设的能力。第三，鼓励高校，特别是涉农高校开办智慧农业、大数据应用等跨学科专业或研究方向，大力吸引优秀学生和具备IT、大数据、人工智能等“硬技能”的人才进入农业领域。第四，推动科研机构与行业企业协同攻关，因地适宜，积极研发小型智能农业机械等硬件设备和智慧种植决策模型等软件程序。
学习利用前沿科技，高效推广智慧农业技术。积极引入虚拟现实（VR）等新兴可视化传播工具，将农户使用新技术的实景过程、基本原理等内容，按照操作环节或知识点制作成短视频，通过相关机构和农户分享至网络社交平台，使新知识新技术在生产经营主体中广为传播。这种方式具有以下传播优势：知识的呈现形式新鲜而富有吸引力，能有效调动农户学习和模仿的积极性;内容生动直观且本地化，易于被农户理解和接受;传播和交流成本低，受众面较广。除了在政府的农技推广中采用此类方式外，还可以赋予涉农科研人员一定的农技推广职责，鼓励其发挥自身优势，探索和实施先进的农技推广手段。
设立专门的决策协调机构，加强智慧农业发展的顶层设计和部门联动。发展智慧农业不仅事关农业本身，还涉及信息通讯、机械制造、公共安全、基础设施建设、法律法规等多个领域。建议在国家层面建立跨领域、跨部门的咨询和决策机构，优化完善顶层设计，进一步推进智慧农业发展的统一决策部署和协调管理联动。
（本文系教育部人文社会科学研究一般项目“互联网社交媒体视角下的农业技术扩散路径与机制研究：以‘两型农业’技术为例”和华中农业大学自主科技创新基金项目的阶段性研究成果，项目批准号分别为：20YJC790152、2662019YJ002）
参考文献
李道亮，2018，《农业4.0——即将来临的智能农业时代》，北京：机械工业出版社。
唐华俊，2020，《智慧农业——赋能农业现代化高质量发展》，《人民日报》，20版。
张俊飚、张露，2020，《智慧农业如何解决“小、老、穷”难题》，《国家治理》周刊，第19期。
张峰，2019，《大数据时代隐私保护的伦理困境及对策》，《人民论坛·学术前沿》，第15期。
Walter， A.; Finger，R.; Huber，R.， and Nina Buchmann， 2017， "Opinion： Smart farming is key to developing sustainable agriculture"， PNAS， 114 （24）.
Xiong， H.; Dalhaus T.; Wang P and Huang J， 2020，“Blockchain Technology for Agriculture： Applications and Rationale"， Frontiers in Blockchain， 3. 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
软硬件手段相结合，突破微观数据获取的技术瓶颈。地块和农户数据的高效采集有赖于传感器、区块链等数据获取与管理技术的完善和规模应用。传感器不仅能够取代土壤样本检测，实现对生态环境数据的持续监测，而且能够客观精准地记录农户的生产经营行为（例如土壤传感器可以准确地记录化肥的使用时间、频次和使用量等）。应大力推动传感器技术研发及其制造工艺升级提效，提高传感器的精度，降低其生产成本。区块链作为账本式的数据库，可以将包括传感器获取数据在内的多源数据集合在一起，其安全性和去中心性也有利于鼓励引导农户提供和分享个人数据。应积极发挥农产品电商的辐射带动作用，通过供应链上游带动下游的数字化、信息化进程，大力推广传感器、区块链的使用，推进生产经营主体行为数据采集的电子化、自动化，努力实现全产业链的数字化。
盘活存量、优化增量，构建农业知识图谱，打通信息“孤岛”。在不改变现有数据资源的权属与管理格局的前提下，推进数据之间的逻辑互联，建立农业农村政务信息资源的共享交换机制，进而与行业企业数据、科研机构数据实现互通共享。同时，完善大数据管理部门统筹协调机制，逐步推动数据资源的物理集中。优化数据采集和生产项目立项流程，从规划、立项审批、建設、审计等环节严格把关，通过方案指导、规范标准等方面的技术支持，促进数据之间的互联互通，避免产生新的信息“孤岛”。以自动、高效地采集、提取和加工农业大数据为目标，加快推进新兴数字技术的综合应用，通过构建知识图谱对多源异质异构的农业大数据进行有效融合，依托分布式计算模式的图像分析手段，实现对农业知识图谱内容的深度挖掘。
用技术和算法代替人工，降低智慧农业技术系统可能面临的网络攻击风险。基于区块链的农产品追溯系统能有效防范针对农产品供应链的网络攻击，而智慧农业系统中的物联网则以传感器取代传统人工记录方式，能够采集和向区块链中枢上传数据。同时，还可与智能合约共同使用，从而减少交易的中间环节和相关人员的参与，规避人员工作疏漏可能引发的网络攻击。此外，人工智能和机器学习的使用也有利于提高智慧农业技术系统的网络安全性，例如，基于机器学习的算法能够监控整个系统中的安全性指标，一旦发生安全异动即可及时作出反应;对于无需作出反应的异动，也会在不断学习中提高判断的准确性。
将高标准基本农田建设与数字农业农村发展相结合。根据发展智慧农业的需要，创新高标准基本农田设立标准，为构建面向地块的智慧农业技术体系打好基础，从而让高标准农田成为数字农业农村发展基础数据资源的重要依托。将发展智慧农业的需要落实到高标准基本农田的建设中，藏粮于地、藏粮于技，进一步提升国家粮食安全保障能力。同时，集中整合高标准基本农田建设与数字农业农村发展的人力物力，推动智慧农业技术体系及其基础设施的健全和完善。以农村土地承包经营权确权登记为基础，实现高标准农田上图入库和耕地质量信息的数字化动态监控。
加快智慧农业科技人才培养，充实和提升运营操作、行政管理和研发队伍。第一，提高经营主体的互联网知识水平，大力发展线上农民教育培训，提升新型农民使用智慧农业技术的能力。第二，引入新人和培训现有人员双措并举，提升行政管理人员的数字技术和专业知识素养，进一步提高其管理和服务智慧农业建设的能力。第三，鼓励高校，特别是涉农高校开办智慧农业、大数据应用等跨学科专业或研究方向，大力吸引优秀学生和具备IT、大数据、人工智能等“硬技能”的人才进入农业领域。第四，推动科研机构与行业企业协同攻关，因地适宜，积极研发小型智能农业机械等硬件设备和智慧种植决策模型等软件程序。
学习利用前沿科技，高效推广智慧农业技术。积极引入虚拟现实（VR）等新兴可视化传播工具，将农户使用新技术的实景过程、基本原理等内容，按照操作环节或知识点制作成短视频，通过相关机构和农户分享至网络社交平台，使新知识新技术在生产经营主体中广为传播。这种方式具有以下传播优势：知识的呈现形式新鲜而富有吸引力，能有效调动农户学习和模仿的积极性;内容生动直观且本地化，易于被农户理解和接受;传播和交流成本低，受众面较广。除了在政府的农技推广中采用此类方式外，还可以赋予涉农科研人员一定的农技推广职责，鼓励其发挥自身优势，探索和实施先进的农技推广手段。
设立专门的决策协调机构，加强智慧农业发展的顶层设计和部门联动。发展智慧农业不仅事关农业本身，还涉及信息通讯、机械制造、公共安全、基础设施建设、法律法规等多个领域。建议在国家层面建立跨领域、跨部门的咨询和决策机构，优化完善顶层设计，进一步推进智慧农业发展的统一决策部署和协调管理联动。
（本文系教育部人文社会科学研究一般项目“互联网社交媒体视角下的农业技术扩散路径与机制研究：以‘两型农业’技术为例”和华中农业大学自主科技创新基金项目的阶段性研究成果，项目批准号分别为：20YJC790152、2662019YJ002）
参考文献
李道亮，2018，《农业4.0——即将来临的智能农业时代》，北京：机械工业出版社。
唐华俊，2020，《智慧农业——赋能农业现代化高质量发展》，《人民日报》，20版。
张俊飚、张露，2020，《智慧农业如何解决“小、老、穷”难题》，《国家治理》周刊，第19期。
张峰，2019，《大数据时代隐私保护的伦理困境及对策》，《人民论坛·学术前沿》，第15期。
Walter， A.; Finger，R.; Huber，R.， and Nina Buchmann， 2017， "Opinion： Smart farming is key to developing sustainable agriculture"， PNAS， 114 （24）.
Xiong， H.; Dalhaus T.; Wang P and Huang J， 2020，“Blockchain Technology for Agriculture： Applications and Rationale"， Frontiers in Blockchain， 3. 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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