姜麗華， 方松， 張丹丹， 趙瑞雪*， 常曉燕

（1.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081； 2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院，北京 100081； 4.北京航天豐益信息技術(shù)有限公司，北京 100081）

黨的十八大以來(lái)，“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展”成為國(guó)家戰(zhàn)略，科技創(chuàng)新被擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置。黨中央、國(guó)務(wù)院決策部署，堅(jiān)持把農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新擺到農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的核心，進(jìn)一步完善政策舉措，加大支持力度，力圖通過加快提升農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步和創(chuàng)新水平，為我國(guó)由農(nóng)業(yè)大國(guó)走向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)提供堅(jiān)實(shí)的科技支撐[1]。在2019年第十三屆全國(guó)人大二次會(huì)議和全國(guó)政協(xié)二次會(huì)議上，習(xí)近平總書記指出，“只有把核心技術(shù)掌握在自己手中，才能真正掌握競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展的主動(dòng)權(quán)，才能從根本上保障國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全、國(guó)防安全和其他安全”。2020 年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域要開展種源“卡脖子”技術(shù)攻關(guān)，堅(jiān)決落實(shí)“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略。農(nóng)業(yè)“卡脖子”問題第一次被提到國(guó)家戰(zhàn)略高度[2]。2022 年國(guó)務(wù)院《“十四五”推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化規(guī)劃》提到，“加快實(shí)施農(nóng)業(yè)生物育種重大科技項(xiàng)目，有序推進(jìn)生物育種產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用”[3]。2022 年中央一號(hào)文件更是明確提出，“全面實(shí)施種業(yè)振興行動(dòng)方案，推進(jìn)種業(yè)重大創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)[4]?！碑?dāng)前，突破核心技術(shù)的瓶頸并解決農(nóng)業(yè)“卡脖子”難題的有效路徑是發(fā)揮市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下新型舉國(guó)體制優(yōu)勢(shì)，集中優(yōu)勢(shì)資源和科研力量實(shí)施協(xié)同攻關(guān)，實(shí)施自主研發(fā)和科研創(chuàng)新，這樣才能最終解決我國(guó)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域“卡脖子”問題，穩(wěn)住農(nóng)業(yè)基本盤，筑牢“三農(nóng)”壓艙石。按照問題導(dǎo)向、頂層統(tǒng)籌、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、開放共享、協(xié)同攻關(guān)的發(fā)展思路，構(gòu)建農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施，是維護(hù)國(guó)家糧食安全重要戰(zhàn)略的具體舉措，具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

隨著人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)突飛猛進(jìn)發(fā)展，數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)科學(xué)研究持續(xù)向精細(xì)化、智能化方向演進(jìn)，數(shù)據(jù)密集型科研已成為科研創(chuàng)新的典型特征。世界各國(guó)紛紛制定數(shù)據(jù)密集型科研發(fā)展戰(zhàn)略，持續(xù)投入大量資金支撐數(shù)據(jù)密集型科研的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)科研模式的變革，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新跨越。歐盟、美國(guó)等推出一系列行動(dòng)規(guī)劃，予以持續(xù)推進(jìn)，已形成了明確的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展架構(gòu)。我國(guó)也高度重視新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[5]，“十四五”規(guī)劃做出明確部署，截至2020 年10 月，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)已布局建設(shè)55 個(gè)國(guó)家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施[6]，為科學(xué)技術(shù)研究提供了有力支撐。

科學(xué)研究的進(jìn)步促使科研數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的性能和規(guī)模加速向更高量級(jí)發(fā)展，我國(guó)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相關(guān)政策路線日趨清晰，農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施已成為未來(lái)鄉(xiāng)村振興的新動(dòng)能和搶占全球農(nóng)業(yè)制高點(diǎn)的重要物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)。因此，新型基礎(chǔ)設(shè)施必將與科學(xué)研究的整個(gè)生命周期共融，促進(jìn)數(shù)據(jù)高效流動(dòng)，催生更多、更具價(jià)值的科學(xué)發(fā)現(xiàn)[1]，支撐原始創(chuàng)新、基礎(chǔ)研究和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展，促進(jìn)我國(guó)從科技大國(guó)向科技強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變。本文系統(tǒng)分析了我國(guó)農(nóng)業(yè)科研協(xié)同創(chuàng)新研究現(xiàn)狀及當(dāng)前存在的問題，創(chuàng)造性地提出建立1套支撐系統(tǒng)、2套服務(wù)體系和多項(xiàng)應(yīng)用內(nèi)容的系統(tǒng)基礎(chǔ)實(shí)施架構(gòu)，構(gòu)建了服務(wù)多學(xué)科交叉融合的農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，簡(jiǎn)化并加速人工智能模型和數(shù)據(jù)的迭代和流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度技術(shù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法和友好的開發(fā)支撐環(huán)境。

1 農(nóng)業(yè)科研協(xié)同創(chuàng)新研究現(xiàn)狀

縱觀已有研究，技術(shù)創(chuàng)新從最初的個(gè)體企業(yè)創(chuàng)新逐步延伸到全面創(chuàng)新和協(xié)同創(chuàng)新[2]。然而，由于理解視角差異，學(xué)者們對(duì)協(xié)同創(chuàng)新的內(nèi)涵尚未達(dá)成一致，一般認(rèn)為科研協(xié)同創(chuàng)新是以科研團(tuán)隊(duì)或人員間資源共享為前提,以各類聯(lián)合攻關(guān)、效益分配、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)為原則,以分工協(xié)作、共同開展技術(shù)攻關(guān)為方式，達(dá)到創(chuàng)新解決科研難題的目的。協(xié)同創(chuàng)新的概念源于協(xié)同學(xué)，1976 年著名物理學(xué)家Haken[3]首次系統(tǒng)地提出協(xié)同理論，并發(fā)表了《協(xié)同學(xué)導(dǎo)論》等著作。當(dāng)前，該研究主要分3 種類型，分別是概念、模式、要素。

20世紀(jì)80年代后，協(xié)同思想在創(chuàng)新系統(tǒng)理論中得到應(yīng)用，很多文獻(xiàn)以國(guó)家創(chuàng)新系統(tǒng)及產(chǎn)學(xué)研合作為主題，探索企業(yè)與大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)或中介組織等不同合作對(duì)象之間的協(xié)同創(chuàng)新問題。美國(guó)麻省理工學(xué)院斯隆中心（MIT Sloan’s Center for Collective Intelligence)的研究員彼得·葛洛(Peter Gloor)最早給出“協(xié)同創(chuàng)新”的定義，即“由自我激勵(lì)的人員所組成的網(wǎng)絡(luò)小組形成集體愿景，借助網(wǎng)絡(luò)交流思路、信息及工作狀況，合作實(shí)現(xiàn)共同的目標(biāo)”[4]。

近年來(lái)，協(xié)同創(chuàng)新引起了國(guó)外很多學(xué)者的關(guān)注，經(jīng)典理論有“三重螺旋”理論、科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)“模式2”等，但目前對(duì)協(xié)同創(chuàng)新的內(nèi)涵、動(dòng)因、要素、模式等仍未系統(tǒng)化和體系化。例如，在協(xié)同創(chuàng)新模式方面，有學(xué)者認(rèn)為，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手合作不是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新最合適的方式，因?yàn)榇嬖谛畔⑿孤┑臐撛陲L(fēng)險(xiǎn)，并且不同的合作伙伴有不同的利益。但Ritala 等[5]認(rèn)為，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手合作是創(chuàng)造漸進(jìn)性創(chuàng)新和根本性創(chuàng)新的有效途徑，在高科技產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域尤為明顯。

在協(xié)同創(chuàng)新要素方面，也有不同的結(jié)論。國(guó)外產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新在實(shí)踐方面已積累了一系列成功經(jīng)驗(yàn)，如美國(guó)硅谷產(chǎn)學(xué)研“聯(lián)合創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)”；美國(guó)北卡三角科技園官、產(chǎn)、學(xué)、研協(xié)同創(chuàng)新；日本《工礦業(yè)技術(shù)研究組合法》提出的企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新；韓國(guó)“技術(shù)研究組合”提出的若干行業(yè)大科學(xué)工程；歐洲一體化進(jìn)程中芬蘭、愛爾蘭、瑞典等協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)[6]。

《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020 年）》首次提出“建立產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新體系是建設(shè)國(guó)家創(chuàng)新體系的突破口”[7]。目前，產(chǎn)學(xué)研已經(jīng)成為我國(guó)科技創(chuàng)新的最新范式，現(xiàn)有文獻(xiàn)定性論述了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的現(xiàn)狀、內(nèi)涵、動(dòng)力、模式、機(jī)制、過程、影響因素、績(jī)效評(píng)價(jià)和政策建議等方面，且普遍采用系統(tǒng)論分析，代表觀點(diǎn)是陳勁等[8]提出的“多主體協(xié)同互動(dòng)論”。縱觀近幾年的研究成果，我國(guó)學(xué)者主要從以下幾方面對(duì)政產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新進(jìn)行了研究。①有關(guān)協(xié)同創(chuàng)新效率及其影響因素的研究。黃菁菁[9]在分析產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新內(nèi)在機(jī)理的基礎(chǔ)上，利用企業(yè)面板數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的效率及其影響因素進(jìn)行了研究。陳懷超等[10]探究了制度支持對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的影響，認(rèn)為正式和非正式制度支持均對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新有正向影響。②基于博弈理論模型。研究主體之間的協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制及其利益分配策略，研究的側(cè)重點(diǎn)是協(xié)同創(chuàng)新過程中不同利益分配機(jī)制下主體間的策略選擇。方煒等[11]從創(chuàng)新治理角度，構(gòu)建了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新治理風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，分析了如何利用參與主體風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力以及風(fēng)險(xiǎn)損益對(duì)治理風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)進(jìn)行調(diào)配。嵇留洋等[12]構(gòu)建了公平偏好影響下產(chǎn)學(xué)研合作主體資源投入行為決策的演化博弈模型，研究了成員的公平偏好程度、產(chǎn)出能力、利益分享比例等因素對(duì)資源投入行為選擇的影響。③三螺旋理論模型。借助于信息論相關(guān)理論，利用信息熵指標(biāo)測(cè)度主體之間的協(xié)同度，熵越大表示主體之間的合作越密切，協(xié)同度越高。吳衛(wèi)紅等[13]基于三螺旋理論模型，構(gòu)建了政府、企業(yè)、大學(xué)研究機(jī)構(gòu)和資本部門的四螺旋模型，并從互信息的角度利用信息熵測(cè)度了4 個(gè)主體之間的協(xié)同創(chuàng)新程度。另外，還有部分學(xué)者對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的機(jī)理或管理模式進(jìn)行了研究，如原長(zhǎng)弘等[14]在探討企業(yè)家主導(dǎo)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新提高企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績(jī)效機(jī)理的基礎(chǔ)上，提出了以企業(yè)為主體的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新管理框架。教育部“高等學(xué)校創(chuàng)新能力提升計(jì)劃”（簡(jiǎn)稱“2011 計(jì)劃”），自2012年啟動(dòng)實(shí)施，4年為1個(gè)周期。

環(huán)顧國(guó)內(nèi)，協(xié)同創(chuàng)新已經(jīng)成為各省市區(qū)競(jìng)相探索的新型創(chuàng)新模式。我國(guó)載入史冊(cè)的兩彈一星工程、載人航天工程、嫦娥工程等重大技術(shù)攻關(guān)[15]，都是具有中國(guó)特色的協(xié)同創(chuàng)新的成果。近年來(lái)，北京、江蘇等?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）在全面推進(jìn)原始創(chuàng)新、集成創(chuàng)新、引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新的同時(shí)，也在探索推動(dòng)協(xié)同創(chuàng)新模式，力求在新一輪的世界科技創(chuàng)新競(jìng)賽中爭(zhēng)得先機(jī)，爭(zhēng)取科技創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)[16]。如北京成立了協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)聯(lián)盟，服務(wù)于重大科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化，大力促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

我國(guó)的TD-SCDMA（time division-synchronous code division multiple access，時(shí)分同步碼分多址）產(chǎn)業(yè)化專項(xiàng)成立首個(gè)企業(yè)自發(fā)形成的產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)組織(TD industry alliance，TDIA)，形成了專利共享、共同開發(fā)、協(xié)同組織的產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)制，開創(chuàng)了我國(guó)政、產(chǎn)、學(xué)、研相結(jié)合的產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展模式[17]，加快了產(chǎn)業(yè)化整體進(jìn)程。如新型冠狀病毒爆發(fā)以來(lái)，中央統(tǒng)籌科學(xué)技術(shù)部、衛(wèi)生健康委員、國(guó)家藥品監(jiān)督管理局、教育部等12 個(gè)部門進(jìn)行協(xié)同攻關(guān)，設(shè)立藥物研發(fā)、疫苗研發(fā)、檢測(cè)試劑等10個(gè)重點(diǎn)工作專班，聚焦臨床救治、藥物和疫苗研發(fā)及檢測(cè)技術(shù)、病毒病原學(xué)、流行病學(xué)、動(dòng)物模型構(gòu)建等5個(gè)研究方向，部署83個(gè)應(yīng)急攻關(guān)項(xiàng)目，組織動(dòng)員全國(guó)優(yōu)勢(shì)力量開展疫情防控科研攻關(guān)[18]，形成了全國(guó)一盤棋的攻關(guān)格局，并取得了全世界矚目的成績(jī)。

2 農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新面臨的瓶頸性問題

當(dāng)前，我國(guó)正加快從農(nóng)業(yè)大國(guó)向農(nóng)業(yè)科技強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新也將由跟跑、并跑向領(lǐng)跑轉(zhuǎn)變。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系缺乏有效的統(tǒng)籌協(xié)同機(jī)制，解決重大科技問題的協(xié)同創(chuàng)新合力不夠。從科技創(chuàng)新組織模式來(lái)看，現(xiàn)代科技多學(xué)科交叉融合趨勢(shì)加劇，迫切需要打破各創(chuàng)新主體間的壁壘，圍繞共同的創(chuàng)新目標(biāo)，有效匯聚創(chuàng)新資源和創(chuàng)新要素，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、資源共享和合作攻關(guān)，建立起完整的創(chuàng)新鏈條，不斷提升創(chuàng)新效率和科技成果產(chǎn)出。從解決農(nóng)業(yè)重大科技問題的現(xiàn)實(shí)需求來(lái)看，農(nóng)業(yè)科技活動(dòng)的綜合性、系統(tǒng)性和開放性突出，創(chuàng)新環(huán)節(jié)多、鏈條長(zhǎng)和成果產(chǎn)出周期長(zhǎng)，多學(xué)科交叉明顯，外部影響因素多，不通過持續(xù)協(xié)同攻關(guān)很難解決制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸性問題[19]。這對(duì)構(gòu)建完全自主、安全、可控且突破“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的新型數(shù)字科研基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)從根本上保障國(guó)家農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新安全和科技自立自強(qiáng)提出了迫切需求。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，加快制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。這可以瞄準(zhǔn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化主攻方向，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化、經(jīng)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)化水平，幫助廣大農(nóng)民增加收入[20]。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部高度重視智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展，并在頂層設(shè)計(jì)、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、創(chuàng)新應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、區(qū)域示范等方面取得了顯著進(jìn)展，但是仍然存在一些束縛農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新的瓶頸性問題亟待解決。

2.1 農(nóng)業(yè)科研大數(shù)據(jù)亟待集約化

伴隨生物和信息技術(shù)的發(fā)展，過去10 年間我國(guó)育種數(shù)據(jù)的數(shù)量呈現(xiàn)爆炸性增加趨勢(shì)。據(jù)國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心調(diào)研測(cè)算，我國(guó)目前年產(chǎn)出育種數(shù)據(jù)超過500 PB，且年增長(zhǎng)率超過30%。從企業(yè)調(diào)研情況來(lái)看，70.8%的企業(yè)育種科研團(tuán)隊(duì)將相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)部保存；20.8%愿意將數(shù)據(jù)提交數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)統(tǒng)一存儲(chǔ)；4.2%將數(shù)據(jù)隨論文發(fā)表公開。但相較于上萬(wàn)家育種團(tuán)隊(duì)、年產(chǎn)出的數(shù)百PB育種數(shù)據(jù)來(lái)說，國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心的總存儲(chǔ)能力僅為不到2 PB，“小馬拉大車”的窘境凸顯。數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的重要作用沒有得到充分發(fā)揮，同時(shí)行業(yè)數(shù)據(jù)的較低共享水平造成數(shù)據(jù)生產(chǎn)的較高重復(fù)投入。

2.2 農(nóng)業(yè)算力亟待加強(qiáng)化

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部存儲(chǔ)和計(jì)算能力較強(qiáng)的是農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心和大數(shù)據(jù)管理中心，存儲(chǔ)能力分別為5.0 和2.4 PB，計(jì)算能力分別為9 000 和1 000核[21]。中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所高性能計(jì)算平臺(tái)存儲(chǔ)能力達(dá)到1 PB，運(yùn)算能力22萬(wàn)億次·s-1。育種數(shù)據(jù)必須經(jīng)過充分分析和挖掘才能發(fā)揮價(jià)值，實(shí)現(xiàn)對(duì)育種產(chǎn)業(yè)的支撐作用。當(dāng)前最先進(jìn)的育種技術(shù)中普遍涉及的基因編輯位點(diǎn)篩選和設(shè)計(jì)、高密度圖譜構(gòu)建與精細(xì)定位、優(yōu)勢(shì)基因聚合和表型預(yù)測(cè)等試驗(yàn)，以及市場(chǎng)導(dǎo)向下快速、精準(zhǔn)育種等育種目標(biāo)的制定，都需要建立在對(duì)大田、實(shí)驗(yàn)室、市場(chǎng)等方面各種數(shù)據(jù)的精細(xì)挖掘和分析的基礎(chǔ)之上。算力基礎(chǔ)設(shè)施的缺位嚴(yán)重制約了計(jì)算育種分析挖掘能力，桎梏育種產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

2.3 數(shù)據(jù)流通融合亟待機(jī)制化

黨的十九屆四中全會(huì)首次提出“要健全數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素由市場(chǎng)評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬的機(jī)制[22]?！比欢?，當(dāng)前數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)尚未建立流通體制機(jī)制，數(shù)據(jù)確權(quán)、定價(jià)、交易、跨境流通等基本制度還未構(gòu)建完成，合法、成熟的數(shù)據(jù)流通模式尚未建立起來(lái)。比如數(shù)據(jù)確權(quán)方面，現(xiàn)有的物權(quán)法、合同法、知識(shí)產(chǎn)權(quán)法等法律未能及時(shí)完善。

2.4 數(shù)據(jù)開放共享水平亟待提升

政務(wù)數(shù)據(jù)共享方面，數(shù)據(jù)資源共享壁壘仍難以打破，由此帶來(lái)數(shù)據(jù)資源的調(diào)度欠缺統(tǒng)籌管理，條塊分割問題普遍存在，共享渠道不暢[23]。將數(shù)據(jù)視為“私人財(cái)產(chǎn)”的科研人員和團(tuán)隊(duì)普遍存在。

2.5 農(nóng)業(yè)與信息技術(shù)融合亟待多元化

在應(yīng)用和算法層面，我國(guó)在大數(shù)據(jù)算法的原始創(chuàng)新、工程實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)平臺(tái)3 個(gè)核心領(lǐng)域與世界發(fā)達(dá)國(guó)家相比均存在較大差距。前沿的計(jì)算框架和衍生生態(tài)圈分布均在國(guó)外開源社區(qū)，一旦開源代碼和軟件受到管制，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將面臨巨大風(fēng)險(xiǎn)。

近日，聯(lián)合國(guó)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織發(fā)布《科技與創(chuàng)新的數(shù)字化：關(guān)鍵發(fā)展與政策》，指出數(shù)字技術(shù)正在以多元化方式變革科技創(chuàng)新。為把握農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展主動(dòng)權(quán)，我國(guó)亟需加速數(shù)字技術(shù)賦能科技協(xié)同創(chuàng)新，優(yōu)化與重構(gòu)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系底層基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)行邏輯。一是盤活數(shù)據(jù)要素活力，改變高價(jià)值農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)未充分挖掘就流失國(guó)外的現(xiàn)狀，改變過去以“實(shí)體化”“條塊化”“區(qū)域化”“領(lǐng)域化”為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)要素模式，推動(dòng)數(shù)據(jù)要素有序流動(dòng)與價(jià)值開發(fā)；二是提高自主可控核心技術(shù)研發(fā)能力，基于人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建“數(shù)據(jù)”+“算法”+“算力”的新興農(nóng)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施，打造群體性、鏈條化、跨領(lǐng)域創(chuàng)新生態(tài)；三是應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)密集型科研發(fā)展新范式，構(gòu)建新型數(shù)字科研基礎(chǔ)設(shè)施，推進(jìn)交叉學(xué)科融合創(chuàng)新，改變農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)W科鏈、創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈融通性不足的問題。

3 農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施總體架構(gòu)

從農(nóng)業(yè)科研的實(shí)際出發(fā)，將人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新型信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)科研相融合，構(gòu)建基于“數(shù)據(jù)”+“算法”+“算力”的新興農(nóng)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施，搭建科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，打造農(nóng)業(yè)科研協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境，構(gòu)建農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科研數(shù)據(jù)池及科研場(chǎng)景，服務(wù)全國(guó)農(nóng)業(yè)科研工作人員、科研機(jī)構(gòu)、高校院所，突破農(nóng)業(yè)科技核心關(guān)鍵領(lǐng)域和“卡脖子”技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技自立自強(qiáng)。該平臺(tái)作為智能化科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施簡(jiǎn)化并加速了人工智能模型和數(shù)據(jù)的迭代和流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度技術(shù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法和易用性開發(fā)支撐環(huán)境。農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施按照“統(tǒng)籌規(guī)劃、統(tǒng)一設(shè)計(jì)”原則進(jìn)行建設(shè)，整體分為5 層架構(gòu)1 套保障機(jī)制，5 層架構(gòu)包括數(shù)據(jù)資源層、基礎(chǔ)支撐層、服務(wù)系統(tǒng)層、應(yīng)用場(chǎng)景層和服務(wù)用戶層，1 套保障機(jī)制即平臺(tái)運(yùn)行保障機(jī)制，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)Fig. 1 Whole frame of system

3.1 數(shù)據(jù)源層

多維度、多粒度、多模態(tài)的大數(shù)據(jù)資源是農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)向各類用戶提供知識(shí)服務(wù)的基礎(chǔ)。通過對(duì)多來(lái)源、多類型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)采集、匯聚和深度挖掘，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技大數(shù)據(jù)的匯聚治理與挖掘利用，構(gòu)建包括科研論文在內(nèi)的科技信息交流的新生態(tài)。該平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源主要包括國(guó)家農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大數(shù)據(jù)中心、國(guó)家農(nóng)業(yè)圖書館的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)科研基地與實(shí)驗(yàn)室科學(xué)數(shù)據(jù)、“數(shù)字農(nóng)科院”科研管理數(shù)據(jù)、國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)以及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)等，如計(jì)算育種數(shù)據(jù)、植保有害數(shù)據(jù)和旱作農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)資源層的建設(shè)目標(biāo)是通過整合目前已有數(shù)字資源（國(guó)家農(nóng)業(yè)圖書館、數(shù)字農(nóng)科院以及國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心）、農(nóng)業(yè)科研基地與實(shí)驗(yàn)室新建數(shù)據(jù)資源以及在平臺(tái)使用過程中沉淀下來(lái)的專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)等多種方式，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)知識(shí)資源的有效整合和關(guān)聯(lián)打通，構(gòu)建規(guī)范的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科技知識(shí)大數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)，建立安全存儲(chǔ)機(jī)制和一體化管理平臺(tái)，為農(nóng)業(yè)科研協(xié)同創(chuàng)新提供可靠的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施保障。

3.2 基礎(chǔ)支撐設(shè)施層

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)資料，計(jì)算力成為新的生產(chǎn)力，高性能計(jì)算和通用算法成為先進(jìn)的生產(chǎn)工具。農(nóng)業(yè)科研在科學(xué)履職的同時(shí)，面臨著大量科學(xué)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)安全問題，極大地影響著我國(guó)農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新和數(shù)字農(nóng)業(yè)生態(tài)建設(shè)。比如在計(jì)算育種領(lǐng)域，信息技術(shù)與作物育種的深度融合使得作物育種數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，且所獲得的數(shù)據(jù)也不再局限于田間性狀調(diào)查結(jié)果，同時(shí)還包括動(dòng)態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)（土壤、氣候、水分等）、影像數(shù)據(jù)、基因表達(dá)及分子標(biāo)記等基因型數(shù)據(jù)、代謝物動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)等[24]，數(shù)據(jù)量龐大。以中國(guó)“3K”水稻基因組數(shù)據(jù)為例，其收集了全球2 859 份水稻品種，產(chǎn)生了將近16 T的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)的5V（volume，大體量；velocity，時(shí)效性；variety，多樣性；value，大價(jià)值；veracity，準(zhǔn)確性）特性以及高安全性的需求，都需要自建分布式大數(shù)據(jù)高性能計(jì)算與分析基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)科研基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)匯聚融合、治理管控與挖掘分析，為第四范式科研創(chuàng)新提供高速穩(wěn)定的大數(shù)據(jù)傳輸通道。

3.3 服務(wù)系統(tǒng)層

我國(guó)農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新過度依賴國(guó)外底盤技術(shù)（如工具和模型等）不僅嚴(yán)重制約數(shù)據(jù)的共享和利用形式，更面臨日益嚴(yán)峻的“卡脖子”技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)2 所院校被美國(guó)禁用MATLAB，再次證明關(guān)鍵的底盤技術(shù)必須依靠科技的自立自強(qiáng)。基于農(nóng)業(yè)科研協(xié)同創(chuàng)新大數(shù)據(jù)體系，集成并優(yōu)化深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算、文本挖掘等人工智能技術(shù)，研制1 套新型知識(shí)共享服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能化、專業(yè)化的農(nóng)業(yè)學(xué)術(shù)搜索引擎和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，提供多維度地供給智能知識(shí)服務(wù)支撐。以我國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)自主研發(fā)的各類算法和模型為基礎(chǔ)，研制1 套智能模型服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建、模型驗(yàn)證、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化等功能，為農(nóng)業(yè)科研模型創(chuàng)新提供模型構(gòu)建可視化環(huán)境、知識(shí)庫(kù)、案例庫(kù)等支撐。

3.4 應(yīng)用場(chǎng)景層

n個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，是以n個(gè)專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)源為核心，以新型知識(shí)共享服務(wù)系統(tǒng)和智能模型服務(wù)系統(tǒng)為支撐的具體化應(yīng)用模塊，體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同平臺(tái)的開放性和拓展性?；谀壳拔覈?guó)在計(jì)算育種、植保有害物種協(xié)同監(jiān)測(cè)預(yù)警、旱作農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的“跟跑”緊迫性，本研究基于1 套支撐平臺(tái)和豐富的知識(shí)服務(wù)、模型服務(wù)系統(tǒng)，面向這3個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域開展科研創(chuàng)新應(yīng)用研究，搭建作物計(jì)算育種、植保有害協(xié)同監(jiān)測(cè)以及旱作農(nóng)業(yè)共3 個(gè)科研協(xié)同創(chuàng)新應(yīng)用系統(tǒng)。其中，作物計(jì)算育種平臺(tái)聚焦作物重要性狀的遺傳網(wǎng)絡(luò)解析，以合成生物、基因組編輯、全基因組選擇等前沿技術(shù)驅(qū)動(dòng)，深度融合人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿學(xué)科，建設(shè)“性狀解析-元件設(shè)計(jì)-通路合成-材料測(cè)試-育種決策”一體化的作物精準(zhǔn)設(shè)計(jì)育種重大科技基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)[25]，打造成為我國(guó)作物種業(yè)創(chuàng)新的國(guó)家戰(zhàn)略科技力量；植保有害協(xié)同監(jiān)測(cè)科研協(xié)同創(chuàng)新應(yīng)用系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程智能一體化的農(nóng)作物外來(lái)有害生物監(jiān)測(cè)預(yù)警、潛在外來(lái)有害生物前瞻性風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)判、原發(fā)性農(nóng)業(yè)有害生物發(fā)生/流行與災(zāi)變的人工智能監(jiān)測(cè)、診斷與預(yù)警等應(yīng)用功能；全球旱作農(nóng)業(yè)科研協(xié)同創(chuàng)新應(yīng)用系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)干旱災(zāi)害預(yù)測(cè)及旱作種植結(jié)構(gòu)調(diào)整等應(yīng)用功能。

3.5 服務(wù)用戶層

創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施定位于構(gòu)建開放科學(xué)研究、自主安全可控、泛在可持續(xù)服務(wù)農(nóng)業(yè)第四范式的新型數(shù)據(jù)密集型科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，打造支撐科學(xué)實(shí)驗(yàn)、科學(xué)研究、數(shù)據(jù)分析、學(xué)術(shù)交流的農(nóng)業(yè)科研協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境，吸引全國(guó)范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人才入駐，在平臺(tái)上進(jìn)行科學(xué)研究、數(shù)據(jù)共享，構(gòu)建農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科研數(shù)據(jù)池及科研場(chǎng)景，推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度融合，服務(wù)于農(nóng)業(yè)系統(tǒng)各個(gè)科研機(jī)構(gòu)，各個(gè)實(shí)驗(yàn)室、基地、創(chuàng)新中心及團(tuán)隊(duì)，以及全國(guó)范圍內(nèi)的涉農(nóng)科研院所、各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)、高校院所等研究機(jī)構(gòu)。

3.6 運(yùn)行保障機(jī)制

建立1 套平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一服務(wù)、縱向貫通、橫向集成，通過對(duì)現(xiàn)有相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的繼承、拓展，以及根據(jù)需要編訂新的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，構(gòu)建統(tǒng)一的、適用性強(qiáng)的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系，保證農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)項(xiàng)目將來(lái)在全國(guó)范圍內(nèi)的推廣實(shí)施。建立1 套平臺(tái)的建設(shè)運(yùn)行管理體系，圍繞總體任務(wù)目標(biāo)，明確分工、協(xié)同配合，形成多方、多層次共同參與的組織運(yùn)作機(jī)制，使之最大程度地發(fā)揮算力支撐、數(shù)據(jù)服務(wù)、知識(shí)共享、模型服務(wù)等效能，保障平臺(tái)正常、健康、高效的運(yùn)行。建立1套安全保障體系，重點(diǎn)解決當(dāng)前數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域出現(xiàn)的一系列全新挑戰(zhàn)和問題，圍繞服務(wù)器芯片、云數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件、分布式計(jì)算與存儲(chǔ)，建立網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)一體化安全防護(hù)體系和面向數(shù)據(jù)、算力、算法等資源流通的綜合監(jiān)管體系，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)安全保障，有效促進(jìn)國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

4 加快構(gòu)建農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的戰(zhàn)略意義

4.1 實(shí)現(xiàn)我國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)安全和自主可控

科學(xué)數(shù)據(jù)是國(guó)家科技創(chuàng)新發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。近年來(lái)，隨著我國(guó)科技投入不斷增長(zhǎng)，科技創(chuàng)新能力不斷提升，科學(xué)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“井噴式”增長(zhǎng)，而且質(zhì)量大幅提高[26]。以育種數(shù)據(jù)為例，當(dāng)前遺傳育種科學(xué)研究高度依賴NCBI 等多個(gè)國(guó)外基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)中心。這些數(shù)據(jù)中心通過免費(fèi)提供多種樞紐性的數(shù)據(jù)庫(kù)、基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)分析工具、體系化的論文這—數(shù)據(jù)庫(kù)共生制度，形成了對(duì)育種科學(xué)研究的國(guó)際性壟斷。“我國(guó)政府經(jīng)費(fèi)支持?jǐn)?shù)據(jù)國(guó)內(nèi)產(chǎn)出-科學(xué)家免費(fèi)上傳至國(guó)外數(shù)據(jù)中心-國(guó)外數(shù)據(jù)中心支配再分配”已經(jīng)成為危險(xiǎn)的閉環(huán)。這給我國(guó)育種科學(xué)研究留下諸多隱患。面對(duì)我國(guó)科技基礎(chǔ)數(shù)據(jù)外流的嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)，帶來(lái)研發(fā)工作受制于人、國(guó)家戰(zhàn)略和科技安全存在隱患等問題，需要打造安全可靠的國(guó)家科技數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，牢牢把握住我國(guó)科學(xué)家自己生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，開發(fā)、利用、共享和保護(hù)好這一重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。

4.2 構(gòu)建科技創(chuàng)新算力基礎(chǔ)設(shè)施和公共計(jì)算服務(wù)平臺(tái)

伴隨著大數(shù)據(jù)人工智能等學(xué)科的發(fā)展，基因編輯、合成生物等基因組定向精準(zhǔn)改良技術(shù)的逐步建立，智能育種開啟了全新的4.0時(shí)代。以水稻為例，水稻有4 萬(wàn)多個(gè)基因，幾乎是人類基因總數(shù)的2 倍[27]，面對(duì)海量的基因數(shù)據(jù)，以人工智能為依托，通過基因型與表型數(shù)據(jù)的高通量自動(dòng)化獲取與解析，整合各類數(shù)據(jù)，建立基于深度學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型，借助基因編輯與合成生物學(xué)等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能、高效、定向培育新品種。深度融合“高密計(jì)算+大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)”等技術(shù)，構(gòu)建科技創(chuàng)新算力基礎(chǔ)設(shè)施和公共計(jì)算服務(wù)平臺(tái)，通過現(xiàn)有的基因、分子、環(huán)境和表型等多模態(tài)和多尺度海量數(shù)據(jù)集，建立高精度模型，推動(dòng)作物育種從“試驗(yàn)選優(yōu)”向“計(jì)算選優(yōu)”的根本轉(zhuǎn)變[28]，支撐國(guó)家南繁科研育種基地育種數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和高性能計(jì)算，全面提高育種數(shù)量、速度、質(zhì)量和產(chǎn)量，推進(jìn)分子精準(zhǔn)育種技術(shù)在我國(guó)農(nóng)作物育種領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用。

4.3 突破“卡脖子”的關(guān)鍵工具與模型研發(fā)

我國(guó)從追趕到自主創(chuàng)新轉(zhuǎn)型過程中，存在原始創(chuàng)新能力不強(qiáng)、核心技術(shù)受制于先發(fā)達(dá)國(guó)家的困難，如目前基因編輯技術(shù)原始專利大多被國(guó)外控制，需要超前布局一批科學(xué)研究設(shè)施。以計(jì)算育種為例，目前使用的分析方法如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等算法均由國(guó)外開發(fā)，專用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基因組預(yù)測(cè)模型、從基因型到表型預(yù)測(cè)算法、標(biāo)記輔助輪回選擇模擬算法、模擬染色體片段置換系育種模擬工具等都是國(guó)外開源的代碼和模型，而少有我國(guó)自主深入研發(fā)的算法和模型，面臨缺“芯”之痛。我國(guó)轉(zhuǎn)基因產(chǎn)業(yè)化因?yàn)榛蚓庉嫻ぞ叩鹊妆P技術(shù)的缺失而面臨著巨大的壓力。平臺(tái)支持Tensorflow、Caffe、PyTorch、Theano、MXNet、Keras、Paddle 等國(guó)內(nèi)外的主流深度學(xué)習(xí)框架和人工智能算法庫(kù)軟件。作為核心技術(shù)，平臺(tái)將以各領(lǐng)域農(nóng)業(yè)科研需求為牽引，梳理、整合我國(guó)科學(xué)家自主研發(fā)的各類算法和模型，進(jìn)行推廣應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)算法和模型的迭代升級(jí)，研制1 套智能模型服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建、模型驗(yàn)證、模型訓(xùn)練和結(jié)果可視化等功能，為農(nóng)業(yè)科研模型創(chuàng)新提供模型構(gòu)建可視化環(huán)境、知識(shí)庫(kù)、案例庫(kù)等支撐，加速優(yōu)異品種的選育編輯，從根本上改變“我國(guó)大豆從原產(chǎn)國(guó)淪為進(jìn)口國(guó)”的尷尬境地。

5 結(jié)語(yǔ)

本文從構(gòu)建農(nóng)業(yè)農(nóng)村協(xié)同創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的政策背景和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀出發(fā)，深度剖析我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新面臨的科研大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算、原創(chuàng)算法模型、數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新和數(shù)據(jù)安全防護(hù)等瓶頸問題，基于人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)信息技術(shù)構(gòu)建“數(shù)據(jù)”+“算法”+“算力”深度融合的新型基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建服務(wù)多學(xué)科交叉融合的農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，簡(jiǎn)化并加速人工智能模型和數(shù)據(jù)的迭代和流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度技術(shù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法和友好的開發(fā)支撐環(huán)境。該平臺(tái)致力于協(xié)助不同學(xué)科領(lǐng)域的科研工作者，將數(shù)據(jù)、模型、算法和算力等資源深度整合，打造即開即用的交互式云端開發(fā)環(huán)境，應(yīng)用到教學(xué)、科學(xué)研究、科學(xué)數(shù)據(jù)集和算法研究等多個(gè)場(chǎng)景，形成人工智能融合多學(xué)科的生態(tài)閉環(huán)，催生更多且更具價(jià)值的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。