李閏枚 孔娟娟 張立平 方鈺 徐桂珍

摘要 大數(shù)據(jù)是新型戰(zhàn)略資源，應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域前景廣闊，不僅能挖掘出農(nóng)業(yè)資源間的發(fā)展?jié)摿?，發(fā)揮耦合效應(yīng)，還可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)生產(chǎn)和銷售，提升決策水平。相比較其他產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展相對(duì)滯后。闡述了大數(shù)據(jù)思維3個(gè)方面特征，以此為指標(biāo)反觀我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀，并提出了建議。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)思維;應(yīng)用;反觀

中圖分類號(hào) S-058文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 0517-6611（2018）34-0190-03

2016年5月25日，在中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，李克強(qiáng)總理強(qiáng)調(diào)“大數(shù)據(jù)為21世紀(jì)的鉆石礦”，必須下決心打通數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)各部門和各層級(jí)數(shù)據(jù)信息互聯(lián)互通、充分共享。為在新一輪信息化潮流中搶得先機(jī)，2016年農(nóng)業(yè)部推出《關(guān)于推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實(shí)施意見》，牽頭建設(shè)的國家農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心已經(jīng)啟動(dòng)，投資3 000萬元。由此可見，信息化與國民經(jīng)濟(jì)深度整合是政府的重大戰(zhàn)略部署。在此背景下，全國各地紛紛建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心，經(jīng)過2年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理、服務(wù)中均有一定程度的應(yīng)用，但距離大數(shù)據(jù)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的要求有較大差距，存在著認(rèn)識(shí)不足、頂層設(shè)計(jì)缺失、采集機(jī)制不健全、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、技術(shù)支撐能力不強(qiáng)、深度應(yīng)用滯后等一系列問題[1]。因此，發(fā)展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，首先要提高對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)水平，不僅應(yīng)深入理解大數(shù)據(jù)的概念，而且要理解大數(shù)據(jù)既是一種新興的技術(shù)，也是一種思維模式，只有掌握大數(shù)據(jù)思維，才能有完善的頂層設(shè)計(jì)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的可持續(xù)發(fā)展。

1 從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的本質(zhì)都是數(shù)據(jù)，但是由于產(chǎn)生方式、載體、形式、體量的不同，它們有很大的區(qū)別。數(shù)據(jù)需要用一些形式表現(xiàn)出來，并用載體記錄下來。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的形式為文字、圖形和數(shù)字，造紙術(shù)發(fā)明以前，數(shù)據(jù)記錄在石材、羊皮、竹簡等物件上，造紙術(shù)發(fā)明以后，數(shù)據(jù)的保留和傳播得到了質(zhì)的飛躍。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是一種寶貴的資源，將有價(jià)值的信息挖掘出來，需要付出努力去探索并記錄下來。計(jì)算機(jī)發(fā)明以后，特別是進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些數(shù)據(jù)更多記錄在計(jì)算機(jī)里，大數(shù)據(jù)的形式多種多樣，除了文字、數(shù)字、音頻、視頻、圖片，還包括網(wǎng)頁瀏覽檢索痕跡、金融交易記錄、外出行程記錄等。大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代生活的副產(chǎn)物，是各種傳感設(shè)備或者手機(jī)APP在為人提供服務(wù)時(shí)自動(dòng)產(chǎn)生并記錄下來的，并非有目的性探索發(fā)現(xiàn)的結(jié)果，這些記錄在計(jì)算機(jī)里的數(shù)據(jù)，是一種更純粹意義上的數(shù)據(jù)，本身并沒有什么價(jià)值，如果不對(duì)這些大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，反而會(huì)浪費(fèi)計(jì)算機(jī)寶貴的存儲(chǔ)空間。2011年5月，麥肯錫研究院發(fā)布報(bào)告，第一次給大數(shù)據(jù)做出相對(duì)清晰的定義：“大數(shù)據(jù)是指其大小超出了常規(guī)數(shù)據(jù)庫工具獲取、儲(chǔ)存、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集[2]?！?/p>

2 大數(shù)據(jù)思維

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生為信息化發(fā)展開啟了新的時(shí)代，各行業(yè)紛紛進(jìn)軍大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，并達(dá)成了前所未有的效能。比如亞馬遜（Amazon）利用用戶的購買和瀏覽歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行針對(duì)性的購買推薦;阿爾法圍棋（AlphaGo）在和世界圍棋冠軍的對(duì)弈中大獲全勝。這些案例的出現(xiàn)說明了一點(diǎn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的出現(xiàn)標(biāo)志著思維方式的轉(zhuǎn)變，人們要學(xué)會(huì)用大數(shù)據(jù)思維去發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

根據(jù)維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中的看法，大數(shù)據(jù)思維有3個(gè)方面的特征：第一，需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣樣本;第二，關(guān)注效率而不是精確度;第三，關(guān)注相關(guān)性而不是因果關(guān)系[3]。

2.1 使用全數(shù)據(jù)樣本

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)根據(jù)有限的數(shù)據(jù)樣本去分析推理，以達(dá)到理解研究對(duì)象及規(guī)律的目的，數(shù)據(jù)及樣本的限制難免會(huì)產(chǎn)生誤差，當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大的時(shí)候，就無需使用樣本來理解事物，因此，大數(shù)據(jù)是全數(shù)據(jù)思維，全方位真實(shí)立體反映客觀事物，發(fā)掘隱藏的規(guī)律和關(guān)聯(lián)，甚至可以做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，也就是說，一切用數(shù)據(jù)說話。

2.2 重視效率而非精準(zhǔn)度

在數(shù)據(jù)有限的情況下，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性非常重要，否則會(huì)被誤導(dǎo)。但當(dāng)數(shù)據(jù)足夠大時(shí)，可以接受一定的錯(cuò)誤存在，大數(shù)據(jù)仍然可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)事物發(fā)展的趨勢(shì)，因此人們不會(huì)把精力放在少數(shù)數(shù)據(jù)是否精準(zhǔn)之上，而是盡快根據(jù)大數(shù)據(jù)給出的趨勢(shì)，迅速采取相應(yīng)的決策和行動(dòng)，特別在市場銷售領(lǐng)域，這樣就能盡快搶占市場先機(jī)，這就是重視效率而非精準(zhǔn)度的思維方式。

2.3 以相關(guān)思維取代因果思維

長久以來人們對(duì)世界的了解多采用因果思維的方式，數(shù)據(jù)可以展示出“是什么”，人們通過數(shù)據(jù)進(jìn)而發(fā)掘“為什么”，通過這樣的過程不斷進(jìn)行科學(xué)研究和探索，但大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)帶來了全新認(rèn)知方式。以經(jīng)典的沃爾瑪“啤酒+尿布”營銷案例為例，在傳統(tǒng)的貨架展示中，超市會(huì)對(duì)貨品進(jìn)行分門別類的擺放，啤酒和尿布這2件不相干的商品不會(huì)擺在一起，但大數(shù)據(jù)顯示，伴隨尿布被一起銷售的東西往往是啤酒，這個(gè)現(xiàn)象與美國文化有關(guān)，即父親會(huì)在下班路上去超市采購，他們會(huì)在買尿布時(shí)順便買啤酒，于是超市工作人員會(huì)將啤酒和尿布擺放在一起，明顯提升了銷售量。這個(gè)案例說明，大數(shù)據(jù)讓人們看到了尿布和啤酒的相關(guān)性，這是用因果思維方式看不到、想不到的。

3 大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)

大數(shù)據(jù)技術(shù)掀起了新的技術(shù)革命，目前在各行各業(yè)都有了長足的發(fā)展和應(yīng)用。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是指大數(shù)據(jù)技術(shù)、理念和思維在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。從更深層次考慮，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是智慧化、協(xié)作化、智能化、精準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)化、先覺泛在的現(xiàn)代信息技術(shù)不斷發(fā)展而衍生的一種計(jì)算機(jī)技術(shù)農(nóng)業(yè)應(yīng)用的高級(jí)階段[4]。

3.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和獲取

隨著農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，比如政府統(tǒng)計(jì)部門、科研院所、植保站和農(nóng)技站都擁有大量農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)雖然體量較大，整理并激活也有一定的價(jià)值，但大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心并不在于整理存量數(shù)據(jù)，否則與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)無異，大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵是快速采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并處理和應(yīng)用。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)主要從3個(gè)渠道進(jìn)行采集。第一是感知技術(shù)，包括各種傳感器、遙感設(shè)備、飛行器等，感知技術(shù)從不同角度和尺度感知并采集動(dòng)植物生命與環(huán)境信息;第二是識(shí)別技術(shù)，包括RGID技術(shù)、光譜掃描、無損檢測(cè)技術(shù)等，主要用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析、產(chǎn)地環(huán)境監(jiān)測(cè)、商品流通監(jiān)控等環(huán)節(jié);第三是智能移動(dòng)采集技術(shù)，包括各種智能終端、手機(jī)APP等，主要采集農(nóng)產(chǎn)品市場、營銷價(jià)格和農(nóng)業(yè)管理信息[5]。

感知技術(shù)、識(shí)別技術(shù)和智能移動(dòng)采集技術(shù)的發(fā)展，使得現(xiàn)代農(nóng)業(yè)在全產(chǎn)業(yè)鏈中源源不斷產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的重要意義不在于獲得龐大的數(shù)據(jù)信息，而主要在于對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和應(yīng)用。

3.2 大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)上所發(fā)揮的作用，用一個(gè)詞來概括就是“智慧農(nóng)業(yè)”，大數(shù)據(jù)思維的本質(zhì)就是智慧思維，這種智慧的主體不是人類，而是經(jīng)過挖掘的大數(shù)據(jù)，這是跨越式的改變。在地球上，智慧一直是人類所獨(dú)有的，現(xiàn)在由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，有了人工智能，這種智能在某些領(lǐng)域已經(jīng)超越了人類。 同樣，智慧農(nóng)業(yè)的出現(xiàn)也是農(nóng)業(yè)發(fā)展突破性的改變，這種改變可以用3個(gè)關(guān)鍵詞來概括，就是耦合、精準(zhǔn)、決策。

3.2.1 耦合。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者一般只能將精力放在生產(chǎn)環(huán)節(jié)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)生是一個(gè)整體，環(huán)環(huán)相扣，但由于信息不對(duì)稱或者滯后，不能統(tǒng)籌規(guī)劃生產(chǎn)，造成了資源及產(chǎn)品不足或者浪費(fèi)的問題。

大數(shù)據(jù)技術(shù)為解決這一難題帶來了轉(zhuǎn)機(jī)，農(nóng)業(yè)不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集和處理可以全面立體反映生產(chǎn)現(xiàn)狀，也能體現(xiàn)出不同環(huán)節(jié)之間的關(guān)聯(lián)及相互作用，發(fā)揮耦合效應(yīng)，挖掘農(nóng)業(yè)資源間的發(fā)展?jié)摿?、搭配關(guān)系，精確計(jì)算最優(yōu)化配置模式，提升效能。比如M6生鮮超市服務(wù)器從2012年開始，一邊從互聯(lián)網(wǎng)上采集天氣數(shù)據(jù)，一邊收集顧客的消費(fèi)數(shù)據(jù)，然后分析不同節(jié)氣和溫度下顧客的生鮮購買習(xí)慣會(huì)發(fā)生哪些變化。大數(shù)據(jù)使氣象和銷售這兩個(gè)看似不相關(guān)的領(lǐng)域聯(lián)系起來，M6生鮮超市根據(jù)大數(shù)據(jù)分析去配送貨物，避免了不必要的損耗，這就是大數(shù)據(jù)發(fā)揮耦合作用的體現(xiàn)[6]。M6生鮮超市的例子是耦合效應(yīng)小范圍的應(yīng)用，未來有大數(shù)據(jù)的支持，可以站在全產(chǎn)業(yè)鏈的高度甚至跨行業(yè)進(jìn)行深度耦合，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力將會(huì)有跨越式的提升。

3.2.2 精準(zhǔn)。我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由于科技含量較低，供銷信息不對(duì)稱，一直處于粗放生產(chǎn)和經(jīng)營狀態(tài)。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局2007—2015年的統(tǒng)計(jì)，我國化肥和農(nóng)藥使用量呈現(xiàn)逐年增加的態(tài)勢(shì)，雖然用量大但效率低下。以2013年為例，農(nóng)用化肥施用量為5 911.8萬t，綜合利用率僅為30%左右，農(nóng)藥施用量為180.2萬t，利用率僅為35%左右。顯而易見，濫用農(nóng)藥化肥的現(xiàn)象普遍存在。

大數(shù)據(jù)技術(shù)為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)帶來了可能，地面?zhèn)鞲衅髂軐?shí)時(shí)捕捉地面情況，遙感技術(shù)能從空中觀測(cè)地表情況的改變，全面立體準(zhǔn)確反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，不僅能及時(shí)應(yīng)對(duì)出現(xiàn)的情況，而且能積累數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，對(duì)未來發(fā)生的情況做出預(yù)測(cè)。也就是說，有了大數(shù)據(jù)技術(shù)，才能對(duì)出現(xiàn)的問題進(jìn)行精準(zhǔn)描述，從而有精準(zhǔn)決策。傳感器等設(shè)備的使用，不僅解決了人力不足的問題，而且克服了因知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及主觀意識(shí)不同而產(chǎn)生的誤差。比如美國土壤抽樣分析商Solum使用整套硬件加軟件分析，實(shí)現(xiàn)了土壤的精準(zhǔn)分析，幫助農(nóng)民制訂合理的施肥計(jì)劃，不僅精準(zhǔn)到土地何處施多少量的肥料，還包括施肥時(shí)間，并根據(jù)返回的土壤數(shù)據(jù)不斷修改施肥計(jì)劃[7]。這些大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，不僅可以在生產(chǎn)領(lǐng)域達(dá)成精準(zhǔn)這個(gè)目標(biāo)，而且可以在產(chǎn)前準(zhǔn)備階段及產(chǎn)后銷售領(lǐng)域發(fā)揮精準(zhǔn)效應(yīng)。

3.2.3 決策。智慧與判斷和決策能力密不可分，智慧農(nóng)業(yè)的重要特色就是決策水平的提升。在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及銷售過程中，常常因?yàn)檗r(nóng)戶認(rèn)知水平有限、信息閉塞不流通而做出錯(cuò)誤的決策，導(dǎo)致出現(xiàn)諸多問題。有了大數(shù)據(jù)之后，海量數(shù)據(jù)能夠立體反映客觀事物，發(fā)掘隱藏的規(guī)律和關(guān)聯(lián)，通過預(yù)測(cè)分析事物未來發(fā)展的趨勢(shì)，幫助數(shù)據(jù)使用者提前做好相應(yīng)決策，避免出現(xiàn)扎堆種植養(yǎng)殖，滯銷難賣的情況，真正實(shí)現(xiàn)從以生產(chǎn)為導(dǎo)向到以消費(fèi)為導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變。

4 以大數(shù)據(jù)思維反觀農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)

中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)總體而言落后于全球市場的步伐，大部分企業(yè)仍停留在基礎(chǔ)軟硬件設(shè)施投入和部署階段，國內(nèi)大數(shù)據(jù)市場雖然在快速增長，但仍處于增長的早期階段，而農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中又屬于薄弱環(huán)節(jié)。要發(fā)展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，首先要對(duì)大數(shù)據(jù)有準(zhǔn)確而深刻的理解，才能把精力放在正確的發(fā)展方向，有的放矢。著名企業(yè)家稻盛和夫認(rèn)為成功是3個(gè)要素在起作用，第一是思維方式，第二是工作熱情，第三是能力。3個(gè)要素當(dāng)中，思維方式最為重要，如果思維方式錯(cuò)了，工作激情與能力再強(qiáng)都只能加重?fù)p失與失敗[8]。同樣，理解大數(shù)據(jù)前提是掌握大數(shù)據(jù)中小的思維方式，維克托·邁爾·舍恩伯格論述大數(shù)據(jù)思維包括3個(gè)方面特征，使用全數(shù)據(jù)樣本、重視效率以及相關(guān)思維，這些特征不僅對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述，而且提供了一種尺度，幫助人們理解目前農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)。下面以這3個(gè)方面為尺度，反觀我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀。

4.1 從全數(shù)據(jù)樣本角度

全數(shù)據(jù)可以全方位真實(shí)立體反映客觀事物，發(fā)掘隱藏的規(guī)律和關(guān)聯(lián)，因此數(shù)據(jù)成為一種新型資產(chǎn)和寶藏，而采集整理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)是發(fā)展大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。從政府到企業(yè)，必須有意識(shí)采集整理甚至共享數(shù)據(jù)，逐步形成全數(shù)據(jù)樣本，否則即便掌握了很好的挖掘技術(shù)，也會(huì)陷入“巧婦難為無米之炊”的境地。在某些領(lǐng)域，受政府需求或市場導(dǎo)向，數(shù)據(jù)采集方面已經(jīng)發(fā)展得很好，比如電子商務(wù)、交通旅游、醫(yī)療安防。但農(nóng)業(yè)是較為特殊的產(chǎn)業(yè)，不僅涉及農(nóng)林牧副漁不同門類的生產(chǎn)，也涉及到市場銷售及售后，行業(yè)跨幅大，區(qū)域差別大，從業(yè)人員老齡化，跟不上信息化的步伐，僅靠公司企業(yè)很難構(gòu)建全數(shù)據(jù)樣本，需要政府的財(cái)力人力支持，牽頭數(shù)據(jù)采集、整理、清洗及共享工作。

不少發(fā)達(dá)國家非常重視農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的采集共享，比如美國會(huì)發(fā)布年度《農(nóng)業(yè)中長期展望報(bào)告》、月度《世界農(nóng)產(chǎn)品供需預(yù)測(cè)報(bào)告》、周度《農(nóng)作物生長報(bào)告》，美國政府創(chuàng)建了data.gov數(shù)據(jù)網(wǎng)站，提供了348個(gè)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)免費(fèi)提供給個(gè)人以及公司企業(yè)，極大地推動(dòng)了農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析決策的發(fā)展[9]。

我國也越來越重視農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的采集，農(nóng)業(yè)部《關(guān)于推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實(shí)施意見》中明確提出要拓展物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)采集渠道，但目前我國的數(shù)據(jù)積累還處于起步階段。隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能終端技術(shù)的發(fā)展，涉農(nóng)數(shù)據(jù)呈“爆炸式”增長，這就產(chǎn)生3個(gè)方面的問題亟待落實(shí)，第一，需要專人專項(xiàng)資金負(fù)責(zé)海量涉農(nóng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索和組織工作;第二，需要盡快攻克多種類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)融合技術(shù);第三，需要建立數(shù)據(jù)長期運(yùn)作及共享機(jī)制。