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1、数字乡村建设的主要模式及发展趋势附农业大数据的概念和应用综述摘要：在新一轮科技革命和产业变革的时代背景下，为了加快推进乡村振兴战略，数字乡村建设问题被推到了全新的高度，已经成为当前社会各界普遍关注的热点。该文阐述了中国数字乡村建设的基本特点，分析了数字乡村建设过程中常见的四种发展模式，在此基础上分析了未来数字乡村发展趋势，为中国各地加快数字乡村建设提供参考。关键词：数字乡村；乡村振兴；模式；趋势新一轮科技革命和产业变革投射到“三农”领域，便产生了“数字乡村”新概念。2017年10月18B,党的十九大报告首次提出实施乡村振兴战略。随后，中共中央、国务院关于实施乡村振兴战略的意见（2018年中央一
2、号文件）首次明确提出“实施数字乡村战略”，数字乡村成为乡村振兴战略的重要方向。此后，数字乡村不断出现在各级各类政策文件中，各地陆续出台数字乡村建设政策文件，形成了整体推进、相互配合的工作格局。数字乡村根植于乡村振兴战略，与中国经济内源性发展模式相契合，是中国“三农”发展的整体要求，集中体现在深度运用信息技术与数字场景推动农业农村现代化建设上。1当前中国数字乡村建设的基本特点1.1 数字乡村构成有机统一整体数字乡村是由信息化基础设施、数字化生产、智能化生活、网络化治理等子系统构成的有机整体，并非各子系统的简单相加。各子系统之间存在既功能独立、并行发展，又结构耦合、相互促进，受到数字乡村整体系统发
3、展方向的制约，同时也影响整体系统功能和效用的实现，是对农村经济社会发展全领域、全过程的数字化升级。1.2 数字乡村处于动态演进过程数字乡村建设并非静止的理想化发展状态，而是一个不断发展演进的过程。信息技术革新与应用的时间间隔逐步缩短，越来越多的新技术、新设备、人才、资本等要素被集中到农业农村领域，使得农业生产方式持续改进，从机械化生产向自动化、智能化生产发展，农民生活方式也更趋城市化。信息技术的发展没有止境，数字乡村的建设内容也将持续演进。1.3 数字乡村推动农业转型升级数字乡村在生产经营方面不同于传统乡村，无论是农作物种植，还是畜禽水产养殖，多种先进信息技术的应用，不仅大量节省劳力、大幅提高
4、产量，推动农业生产更加精准、高效，避免资源浪费。在农产品销售端，利用互联网优势，消除地域、时间的差别，将全国各地甚至是全世界用户连接起来，通过网络实现电子交易，使农产品及其精深加工产品的销售更加方便、快捷、高效。1.4 数字乡村助力农业绿色发展农药、化肥、地膜等传统农业技术在中国的应用总是伴随着对自然环境不同程度的破坏，而以5G、大数据、人工智能为代表的数字技术应用，具有良好的生态环保效应。例如，对农业作物种植实施24小时信息化监控，实现了农药、化肥等添加物的节制使用；基础传感器的投入使用将会对农业用水、种植环境、养殖环境进行监测保护，杜绝了有害污染物的侵袭，对农村实现绿色发展提供技术支撑。2
5、中国数字乡村的发展模式数字乡村建设在社会发展和技术进步的大背景下，不断迭代升级。目前.，中国在数字乡村建设方面开展了大量探索，形成了多样化的发展模式。2.1 多主体联合共建发展模式多主体联合共建发展模式主要以政府投入为主，建立多级联动、多部门协同工作机制，以现有乡村信息化基础设施和政策法规为支撑，建立健全数字乡村建设体系。以农业产业数字化发展为例，各地立足农业数据资源、农业信息技术和农业信息系统，开展农村新型职业农民培训、农村电商产业链建设以及农业数字化改造，从而推动数字乡村建设。2.2 多部门协同推进发展模式多部门协同推进模式主要是指以政府、企业、科研院所等共同参与的数字乡村建设模式。中央网
6、信办等多部门联合印发的数字乡村建设指南1.0鼓励社会化多元投入，吸引企业、科研院所、社会团体共同参与数字乡村建设，就是多部门协同推进发展模式代表。其中，政府主要负责乡村信息基础设施的保障工作,平台团队主要负责乡村的公共服务、产业发展服务以及平台的生态化运营，技术团队主要负责公共服务相关技术、农业等产业相关技术以及农产品流通等相关技术的实现及维护。2.3 政策与技术联动发展模式政策与技术联动发展模式一般由政府针对性的发布相关政策文件，政府部门通过财政支持和技术投入引导农业产业发展走向，进而推动数字乡村建设全面开展。2020年中央一号文件提出要依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据
7、、区块链、人工智能、5G移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用1,开展国家数字乡村试点，即为政策与技术联动发展模式。该模式的最大优势在于具备政策支持，有助于通过信息技术最大限度的挖掘产业发展潜力以及资源利用效率。2.4 政府与市场协调发展模式政府与市场协调发展模式一般主要由政府和运营商基于网络立法、数据信息、农技教育等方面协同发展完成数字乡村的基础保障工作。截至2021年12月，中国农村网民规模已达2.84亿，农村地区互联网普及率为57.6%,城乡地区互联网普及率差距继续缩小，现有行政村已全面实现“村村通宽带”，为数字乡村建设奠定了基础。通过政府和网络运营商协调推进，借助互联网、
8、数字电视等信息基础设施，面向农村群众定向、定栏开展普及信息化知识和技术，培养数字乡村建设人才，利用信息化技术手段改造乡村生产生活面貌。3中国数字乡村的发展趋势数字乡村建设是站在新时代历史起点上的重大战略，是实现中国乡村振兴和加快农业现代化的必由之路。在新发展阶段，我们要时刻牢记中国是农业大国的现实，面对后疫情时代数字乡村发展的现实需求，抢抓数字乡村建设发展的窗口期，精准把握数字乡村的发展趋势，开创农业农村现代化发展新局面2。3.1 数字乡村建设将引领乡村“新基建”发展方向近年来，新一代信息基础设施不断助推数字中国建设发展，以核心数据库、人工智能和5G基站为代表性的建设项目成为当前热点。面对突如
9、其来的新冠疫情，数字化技术带来的线上体验让人们更进一步认识到新一代信息技术的重要价值。除此之外，数字乡村建设将作为“新基建”赋能乡村振兴伟大事业，数字技术与医疗、住房、教育等民生服务领域深度融合实现数字化改造升级是必然趋势3o数字化技术促使经济结构不断调整优化，数字乡村内生动力逐步激活，电商系统与数字技术结合形成的推动力将重塑农业领域“人一货一场”的关系，打造出具有中国特色的乡村数字经济。3.2 基础数据资源体系将成为数字乡村建设重要支撑乡村数据资源体系建设和数字平台建设是信息基础设施建设的核心，包括农业自然资源、作物种植环境、畜牧生产环境、农村宅基地、农户、农产品信息、农业企业运营等多方面的
10、大数据，该体系和平台的建设将为中国数字乡村带来前所未有变化。随着乡村大数据开发应用的加强，数字乡村建设将走上快车道，通过与技术实力强劲的数字经济龙头企业合作，大力推进县域基础数据资源体系和数字平建设，推进数据融合、挖掘与应用，实现农业农村数据互联互通、资源共建共享、业务协作协同。3.3 农产品电商将直接联通农产品生产端与销售端在中国小康社会全面建成的大背景下，民众对生鲜消费品的品质要求不断升级。在旺盛需求的推动下生鲜配送技术系统打破传统模式得到质的突破,形了“智能定价一自助下单一采购管理一智能分拣一智能排线一数据指导一智慧派单一送货到家”一套完整的闭环式的管理体系，极大的压缩了传统物流体系的链
11、条式作业，降低了配送成本，使制约农产品电子商务的运输瓶颈得到突破。电商企业纷纷投身乡村进行数字化农业基地建设，转变农产品网络零售走向电商基地直采，电商平台及社交电商集中发力农产品基地直采，促使电商进入了农产品“电商基地直采”的发展新阶段。3.4 乡村数字治理将带动乡村治理全方位转型升级以5G、大数据、人工智能为代表的新一代数字化信息技术在乡村地区不断地深入，促使各地利用数字化手段对乡村的生产、经营、经济、社会、文化进行全方位治理。乡村数字治理，将数字技术与治理实践有效结合，为乡村治理赋能、赋权、赋利、赋智，将其打造成有秩序、有活力、有品质的乡村社会4。传统乡村治理模式是由村两委单一治理下的乡村
12、结构，其效率低、不均衡的弊病由来已久，数字技术的到来将赋能乡村居民全员参与乡村治理，极大地激发乡村治理活力，乡村政务智能化、线上化服务将会得到广泛应用，形成乡村居民与村干部共同治理的良性格局。3.5 数字化浪潮将成就农村创新创业新形式在农村互联网发展热潮的影响下，大量传统乡镇经济获得数字技术赋能，居民的创业热情高涨，外流的务工青年逐渐回流创新创业，“直播村”“淘宝村”等不断涌现，促使直播成为新行业、“网红”成为新职业。随着新农人积极投身农业农村，为乡村创新创业注入新活力，掀起新浪潮。各类乡村创新创业主体，将跨越时空、地域的限制，以数字化和在线化的方式，实现与其他市场主体的价值链接、价值交换、价
13、值共创，从而构建乡村在线化创新创业的价值链。众筹农业、定制农业、共享农业、云农场等新模式新业态也将在这一过程中不断涌现。3.6 数字乡村建设将加速弥合城乡“数字鸿沟”随着数字乡村建设的推进，政府大力推动信息基础设施建设工作以促进乡村公共服务的智能化和信息化，能够缩小城市与乡村之间数字化设施差距，从而带动城乡公共服务的均等化。以智能手机、平板电脑为主的智能设备在乡村开始普及应用，使得没有受过高等教育的村民也可以随时随地获取各种政府信息和社会信息，可以实现远程操作线上办理相关生活服务业务。教育、医疗、住房、公共管理等方面数字化正在不断推进，乡村综合服务的数字化方案将成为建设亮点。城乡“数字鸿沟”将
14、成为弥合城乡差距的突破口，有助于城乡居民平等共享数字化发展红利。参考文献：1王文生.可信区块链在农业农村应用展望农业大数据学报,2020,2(2):14-24.12李笛.乡村振兴战略视域下的城乡关系研究D.武汉大学,2019.引邢文杰,黄文君.数字经济振兴乡村发展.浙江经济,2019(8):63.141徐旭初.略论数字乡村发展十大趋势J.国家治理,2021(20):7-11.摘要：随着信息技术的飞速发展，全球已经进入了大数据时代，大数据深入影响着各行各业的发展。近几年，农业大数据在涉农领域也成为了重要的战略资源和农业技术的研究方向。该文通过文献查阅，对比阐述农业大数据的概念形成，并从技术、内容
15、和功能方面进行概括，综合阐述了农业大数据的技术体系及其应用；总结农业大数据在中国发展面临的问题，提出要致力于农业大数据标准平台的建设，加强相关人才培养，使其在现代化智慧农业中发挥更大的作用，成为农业大数据产业建设的重中之重。关键词：农业大数据；大数据应用；智慧农业1农业大数据大数据不仅仅是一个数据概念，还包括数据的收集、管理、挖掘、分析等环节的应用技术。因其包含海量信息的处理，在一定程度上就是指大数据处理技术IJo随着物联网技术的不断普及，以及在制造业中的广泛应用，现代智能制造中人-人、物-物、人-物之间的互联互通逐渐发展起来，制造企业因此获取了海量多维的生产数据，以此驱动了制造产业进入了Al
16、OT的工业大数据时代2。除了工业，大数据在卫生医疗3、公共治安4、遥感测绘5、企业管理6、图书出版7、高等教育等领域都发挥着巨大的驱动作用，并已经渗透到了社会经济的各个角落，成为国家经济发展中不可忽视的战略要素。在农业信息化发展的时代背景下，农业逐步从传统的经验式农业向智慧型现代农业转变，也催生了农业大数据的产生和发展。1.1 农业大数据的概念大数据在农业中应用的研究仍处于起步阶段，农业大数据还是一个较新颖的概念，目前正以惊人的速度成长，作为一种新的生产资料，是农业生产者计划和决策的重要基础，对于很多农业技术、农业数据供应商来说，大数据就好比是另一种“石油”，不同的是，大数据是持续可再生资源，
17、是驱动农业未来实现可持续发展的新动力9。农业大数据目前尚且没有准确的定义，各个学者对农业大数据的阐述不尽相同，根据周国民10和MdNazirulIslamSarker等11国内外众学者在研究中对农业大数据概念做出的解释，汇总归纳如下表。农业大数据的概念数年来有一定的发展和变化，概括来讲，农业大数据在技术上是依赖于物联网、云计算等基础信息通讯和人工智能的新技术，在内容上是集成农业领域各要素的数据集，在功能作用上是推动农业可持续发展的驱动力，它既是一种新型生产资料，也是一种实用性农业生产辅助工具，同时也创造了全新的农业形态和模式。农业大数据具备大数据包含的五大特征：海量性、多样性、高速性、价值大和
18、精确度高，同时又有着复杂性、异质性、实时性、分散性等独有特征，姜侯等12将这些独有特征归纳为类型、领域、服务和理念的包容性。1.2 农业大数据的技术体系1.2.1 农业大数据架构图农业大数据的架构基本思路是：数据采集f数据处理f结果输出f应用决策，整体架构如下图。1.2.2 数据来源与获取农业大数据包括各类音视频、文档文本、图片、报表、HTML等结构化、半结构化和非结构化数据，涵盖农业生产仓储加工、农业经营管理、农业市场消费等各个环节，依据数据源的不同，农业大数据可以通过原始经验积累、农业物联网、网络媒体、航飞与卫星遥感13-14四个途径进行获取。原始经验积累。依靠参与农业生产或农业科学研究的
19、个人或团体长期从事涉农活动中积累的有关数据15,这类数据较繁杂分散，数据整理模式千差万别，数据获取难度高。农业物联网。农业物联网通过传感器、RFID智能采集终端等组成监控网络16,在基础资源、气候大气、种养环境、生物识别、运营管理等环节采集的数据。智能设备终端越智能应用越广泛，数据采集量越大质量越高，这类数据能够实现实时自动获取，是农业自动化的发展基础。网络媒体。互联网的发展带来了数据大爆炸，网站论坛、视频直播、电子商务等网络平台的数据库中存储着海量数据，通过爬虫技术将其中涉农的数据爬取出来，也是一个很重要的数据来源，这类数据相较前两种数据，碎片化严重，真实可靠程度低，后期的数据处理要求很高。
20、航飞和卫星遥感。通过无人机等航飞设备航拍、卫星遥感技术获取的涉农数据，具有覆盖范围大、采集速度快、可实现长时间实时监测、客观准确等优势，已被成熟应用于长势监测、气象灾害监测、作物模型模拟等农业生产中，是农业大数据的重要来源之一。1.2.3 存储管理大数据存储系统中文件系统、数据库技术和编程模型三方面内容里最关键的是数据库技术，处理农业大数据中会采用的数据存储系统是基于M叩RedUCe技术的并行计算框架Hadoop和MySQL结构化数据库技术17,但结构化数据库在农业大数据应用中检索速度和维护都不尽人意，非关系型数据库技术NoSQL提供了四种存储模式，足以应对不同存储需求，可以很好解决这一问题1
21、8。1.2.4 数据处理大数据的处理主要流程有采集、预处理、分析、加工、可视化输出等环节，数据加工处理是挖掘数据价值的关键步骤，常用处理工具有：批处理工具（如基于APaCheHadoOP框架的MahOUt）、流处理工具（如SQL-Stream）、交互式分析工具（如ApacheDrill）H9Jo随着大数据的发展各类可视化技术与工具可以从不同维度展示数据属性与构成，目前主要有Excel、R语言、PythonTableauSAS等。2应用与挑战农业大数据改变了农业管理格局，通过仿真建模可以从更高维度的视角观察系统内各变量之间的相关性，利用机器学习和人工智能充分挖掘数据的价值，在作物产量预测和作物选
22、择、灌溉系统规划、作物病虫害预测、政策和贸易等方向发挥着关键作用20。2.1 农业大数据的应用2.1.1 农业生产过程管理记录农业生产关键数据，通过对生产领域的大数据进行处理对比，可以优化农业生产的各个环节，辅助农业生产者决策，达到低投入低能耗高产出高价值的目的。2.1.2 农业资源及生态环境管理优化资源配置，充分开发农业资源的效用，弱化环境（土壤、天气、灾害等）对农业生产的影响，实现精准农业，避免农业投入物料的过度使用，保护生态环境。2.1.3 农产品和食品安全在农产品和食品的前中后阶段全程跟踪，确保生产、仓储、加工、运输、销售皆有据可循，实现溯源反馈，通过掌握的农产品和食品的安全信息实时预
23、警，避免安全突发事件发生。2.1.4 农业智能装备与智慧农业利用传感器技术、遥感和射频技术提高农业装备的数据感知能力，让它们变得更智能，获取更准确、更实时、更多维度的数据，让传统农业实现数字化转型，提升农业综合效率，为智慧农业打下基础。2.2 面临的挑战农业大数据的应用面临着技术挑战和组织挑战。技术挑战包括设备、技术等基础设施是否能保障数据的及时准确采集、实现自动平稳传输以及有效处理挖掘。组织挑战是基础投资、从业人员结构、专家团队和整体管理有关事项的投资和收入是否平衡。在发展中国家，农业生产者不仅缺乏相关专业支持，而且建立数字农业的基础设施需要巨大的投资。当下中国农业大数据发展存在的主要问题有
24、三个方面：2.2.1 基础设施水平和专业技术团队受限智能传感器、网络通信等基础设施水平限制了农业大数据的发展，很多地区的信息化建设水平落后，数据既难采集，信息又无法有效传播。大数据和农业相关知识兼而有之的复合型人才匮乏，农业信息化技术团队亟待壮大。2.2.2 数据获取与共享存在问题农业大数据的数据源非常分散，数据采集端口千差万别，导致各类型数据结构五花八门，数据的完整性、准确性、及时性得不到保障，缺乏统一的平台和管理标准，数据采集难度大，数据量大质量却一般。数据资源又掌握在小众群体和特定部门手中，数据拥有者之间资源信息共享的动机不足、渠道机制欠缺。2.2.3 数据分析处理能力有待提高农业大数据
25、的异构性给挖掘数据处理带来了很大的难度，研究水平相对较低，大量数据无法挖掘出有效价值，利用率低。为了应对上述挑战，一方面要完善基础设施建设，搭建政府统一的农业大数据平台，实现农业数据库的交互，使农业人员能够在农业大数据平台上交流，让其成为农业领域研究结果的权威发布平台，服务于社会公众，涉农院校及政府。另一方面，围绕大数据和农业强化人才培养及储备，为农业大数据传输和共享搭建桥梁，积极推进产学研合作，加强技术转化能力，向社会输送和释放数据处理能力，并接入金融资本，盘活产业链发展，深掘产业潜力，形成数据与价值的正向循环链。3结语农业大数据产业发展仍在起步阶段，国内第一个农业大数据的研究和应用推广机构
26、“农业大数据产业技术创新战略联盟”于2013年6月18日在山东农业大学正式成立，标志着国内大数据技术在农业领域的应用有了实质性突破21。但该产业研究潜力巨大，未来随着配套技术的越发成熟，农业大数据的采集、处理、输出能力将得到新的发展，在现代农业中的应用也将更为重要。在促进农业生产标准化、精细化，保障农产品的品质安全方面，农业大数据也将是不可替代的新生资源，要抓住时代机遇，增强对相关技术的研究开发以及人才队伍建设，早日实现农业大数据平台的大一统，使其深度融合到农业领域，为农业智能化建设提供支撑。参考文献：1 TANSLEYS,TOLLEKM.Thefourthparadigm:Data-inte
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