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大國(guó)新村
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智慧農(nóng)業(yè)為何需要算法創(chuàng)新

伴隨著新一代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域快速?gòu)V泛應(yīng)用,以及農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)發(fā)展,以智慧農(nóng)業(yè)為表現(xiàn)形態(tài)的“農(nóng)業(yè)4.0”時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。以農(nóng)業(yè)智能裝備、北斗農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航駕駛、無(wú)人農(nóng)場(chǎng)、高通量植物表型平臺(tái)等代表的智慧農(nóng)業(yè),正日益成為最活躍的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。作為智慧農(nóng)業(yè)的核心環(huán)節(jié),“算法”基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,將提取的有效信息用以支撐農(nóng)業(yè)預(yù)警、控制、決策和管理,達(dá)到提高資源利用率、降低成本、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量、改善生態(tài)環(huán)境的目的。可以說(shuō),智能化決策系統(tǒng)背后的算法創(chuàng)新正日益成為智慧農(nóng)業(yè)重點(diǎn)。

智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)與算法創(chuàng)新緊密同步

智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展,始終以數(shù)據(jù)、算法和算力為核心要素,以算法創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代信息技術(shù)帶來(lái)的“海量數(shù)據(jù)”與以物理計(jì)算硬件平臺(tái)為支撐的“天量計(jì)算”有效結(jié)合,形成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程的信息感知、定量決策、智能控制。從天空地一體農(nóng)業(yè)觀測(cè)、生產(chǎn)控制可視的“信息算法推進(jìn)”階段,到農(nóng)業(yè)管理智能感知、智能控制的“跨學(xué)科融合算法驅(qū)動(dòng)”階段,再到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)通、機(jī)器學(xué)習(xí)的“人工智能推進(jìn)算法創(chuàng)新”階段,算法的創(chuàng)新程度決定了農(nóng)業(yè)的智慧程度。當(dāng)前,智慧農(nóng)業(yè)算法創(chuàng)新呈現(xiàn)出三個(gè)特點(diǎn):一是融合性。體現(xiàn)為現(xiàn)代生物技術(shù)與生物大數(shù)據(jù)的融合,通過(guò)利用生物信息學(xué)分析方法,解析基因組、轉(zhuǎn)錄組、代謝組等多組學(xué)數(shù)據(jù),加速形成透明計(jì)算、移動(dòng)邊緣計(jì)算、霧計(jì)算和微云等新的算法,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生物精準(zhǔn)選種育種和生產(chǎn)供應(yīng)及時(shí)跟蹤追溯。二是自主性。智慧農(nóng)業(yè)算法立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。借助農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及與人類交互協(xié)作,算法技術(shù)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,從而更加智能和自主。在智慧農(nóng)業(yè)中體現(xiàn)在多組學(xué)整合、基因挖掘、病蟲(chóng)害診斷等領(lǐng)域。三是應(yīng)用性。隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗(yàn)工程、數(shù)字鄉(xiāng)村試點(diǎn)工程等大批工程的落地,我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)算法創(chuàng)新由“強(qiáng)基礎(chǔ)”轉(zhuǎn)向“重應(yīng)用”。智慧農(nóng)業(yè)以應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向?qū)λ惴▌?chuàng)新進(jìn)行集智攻關(guān),將更多數(shù)據(jù)用于算法分析和建模,形成農(nóng)業(yè)科研院校、農(nóng)機(jī)生產(chǎn)商、信息化企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商等各主體相互借力的創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)合體,推動(dòng)算法性能不斷提高、應(yīng)用質(zhì)效不斷增強(qiáng),更好適應(yīng)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展需求。

智慧農(nóng)業(yè)算法創(chuàng)新面臨多重現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

盡管我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)取得重要進(jìn)展,逐步進(jìn)入快速發(fā)展和集成創(chuàng)新階段,但受限于算法創(chuàng)新有效供給不足、技術(shù)適配度不夠等影響,智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展極易產(chǎn)生算法“梗阻”和“堵點(diǎn)”。

算法技術(shù)不優(yōu),據(jù)全國(guó)縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展水平評(píng)價(jià)報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化水平僅為22.5%,主要依賴相對(duì)易于推廣的信息技術(shù),而更為核心的算法技術(shù)應(yīng)用則研發(fā)不足甚至滯后。例如,監(jiān)測(cè)土壤、氣候、植物生長(zhǎng)等數(shù)據(jù)幫助農(nóng)民及時(shí)作出作物管理決策的物聯(lián)網(wǎng)算法,分析氣象、土壤、市場(chǎng)等多方面數(shù)據(jù)為農(nóng)民提供種植品種、播種時(shí)間、價(jià)格預(yù)測(cè)等決策建議的大數(shù)據(jù)算法,分析作物生長(zhǎng)狀態(tài)、環(huán)境因素等數(shù)據(jù),對(duì)可能出現(xiàn)的病蟲(chóng)害、生長(zhǎng)問(wèn)題進(jìn)行預(yù)警和干預(yù)的人工智能算法,實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品溯源和質(zhì)量追蹤的區(qū)塊鏈算法等,導(dǎo)致智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的技術(shù)內(nèi)核不夠。

算法適配度不足,我國(guó)近年來(lái)在支撐農(nóng)業(yè)智能決策控制的模型和算法取得了長(zhǎng)足進(jìn)步,但因傳感器技術(shù)整體基礎(chǔ)較為薄弱、傳感器準(zhǔn)確性不高、穩(wěn)定性不強(qiáng),目前大部分核心元件供應(yīng)主要依靠進(jìn)口,導(dǎo)致我國(guó)開(kāi)發(fā)的算法與軟件,兼容性和適用性均面臨問(wèn)題。例如,在大田種植作業(yè)條件與國(guó)外較為相似的北方地區(qū),傳感器技術(shù)發(fā)揮穩(wěn)定,算法能正確解析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)從而進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè);但在南方地區(qū),算法就可能因識(shí)別不了傳感器提供的大量失真數(shù)據(jù),從而形成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)銷售建議誤判。

算法的數(shù)據(jù)支撐不夠。當(dāng)前,行業(yè)數(shù)據(jù)、社會(huì)數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)有效融合困難,造成針對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析利用不充分,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警以及配置資源等核心功能還遠(yuǎn)未發(fā)揮。此外,農(nóng)田氣象、土壤墑情、耕地質(zhì)量等農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集監(jiān)測(cè)終端應(yīng)用少,導(dǎo)致智慧農(nóng)業(yè)算法優(yōu)化更多是在數(shù)理層面創(chuàng)新,對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的利用效能不高、解析擬合不深。

實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)算法創(chuàng)新的有效途徑

針對(duì)算法創(chuàng)新面臨現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn),應(yīng)秉持包容審慎的態(tài)度,有的放矢、精準(zhǔn)施策,進(jìn)一步加快我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí),推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)深度融合,從而提高農(nóng)業(yè)效率,重構(gòu)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈,扎實(shí)推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)。

促進(jìn)核心算法技術(shù)創(chuàng)新。智慧農(nóng)業(yè)算法涉及物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能等前沿信息技術(shù)與生物科學(xué)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的融合,需要構(gòu)建多元?jiǎng)?chuàng)新格局,健全協(xié)同創(chuàng)新體制機(jī)制。凝聚各類創(chuàng)新資源集聚,結(jié)合規(guī)模化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相適應(yīng)的智能技術(shù),推動(dòng)跨學(xué)科算法技術(shù)融合創(chuàng)新和集成整合,打破核心算法技術(shù)梗阻。鼓勵(lì)數(shù)字化平臺(tái)和農(nóng)業(yè)企業(yè)等創(chuàng)新主體利用其對(duì)市場(chǎng)的先天敏感性,加速推進(jìn)算法創(chuàng)新供需對(duì)接。

提升算法適配度。大力推動(dòng)傳感器技術(shù)研發(fā)機(jī)器制造工藝升級(jí),持續(xù)提高傳感器精度,實(shí)現(xiàn)傳感器技術(shù)獲取數(shù)據(jù)的真實(shí)性,形成對(duì)算法分析的有效數(shù)據(jù)支撐。將小農(nóng)戶嵌入到智慧農(nóng)業(yè)算法創(chuàng)新體系中,通過(guò)為小農(nóng)戶提供智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的算法技術(shù)來(lái)提升算法對(duì)多元化數(shù)據(jù)尤其是個(gè)性化數(shù)據(jù)的適配度。

強(qiáng)化算法創(chuàng)新的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐。改善農(nóng)村地區(qū)信息化水平,為智慧農(nóng)業(yè)普及和算法技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造基本硬件條件。加強(qiáng)智慧農(nóng)業(yè)天空地一體化信息應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè),提高數(shù)據(jù)獲得及使用能力。運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)提高智慧農(nóng)業(yè)產(chǎn)品可追溯性,創(chuàng)建區(qū)域數(shù)據(jù)集群合作,推進(jìn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)互聯(lián)互通。數(shù)據(jù)共享過(guò)程中做好數(shù)據(jù)資源保密性和安全性工作,避免數(shù)據(jù)泄露和被破壞造成算法失真。

[責(zé)任編輯:潘旺旺]