伴隨著新一代信息技術在農業(yè)領域快速廣泛應用，以及農業(yè)人工智能技術發(fā)展，以智慧農業(yè)為表現(xiàn)形態(tài)的“農業(yè)4.0”時代已經(jīng)到來。以農業(yè)智能裝備、北斗農機自動導航駕駛、無人農場、高通量植物表型平臺等代表的智慧農業(yè)，正日益成為最活躍的農業(yè)生產(chǎn)力。作為智慧農業(yè)的核心環(huán)節(jié)，“算法”基于數(shù)據(jù)挖掘技術，對農業(yè)數(shù)據(jù)進行分析和處理，將提取的有效信息用以支撐農業(yè)預警、控制、決策和管理，達到提高資源利用率、降低成本、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量、改善生態(tài)環(huán)境的目的?？梢哉f，智能化決策系統(tǒng)背后的算法創(chuàng)新正日益成為智慧農業(yè)重點。

智慧農業(yè)建設與算法創(chuàng)新緊密同步

智慧農業(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)新實現(xiàn)現(xiàn)代信息技術帶來的“海量數(shù)據(jù)”與以物理計算硬件平臺為支撐的“天量計算”有效結合，形成農業(yè)生產(chǎn)全過程的信息感知、定量決策、智能控制。從天空地一體農業(yè)觀測、生產(chǎn)控制可視的“信息算法推進”階段，到農業(yè)管理智能感知、智能控制的“跨學科融合算法驅動”階段，再到農業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)通、機器學習的“人工智能推進算法創(chuàng)新”階段，算法的創(chuàng)新程度決定了農業(yè)的智慧程度。當前，智慧農業(yè)算法創(chuàng)新呈現(xiàn)出三個特點：一是融合性。體現(xiàn)為現(xiàn)代生物技術與生物大數(shù)據(jù)的融合，通過利用生物信息學分析方法，解析基因組、轉錄組、代謝組等多組學數(shù)據(jù)，加速形成透明計算、移動邊緣計算、霧計算和微云等新的算法，實現(xiàn)農業(yè)生物精準選種育種和生產(chǎn)供應及時跟蹤追溯。二是自主性。智慧農業(yè)算法立足于神經(jīng)網(wǎng)絡，進行深度學習和強化學習。借助農業(yè)大數(shù)據(jù)平臺以及與人類交互協(xié)作，算法技術能夠持續(xù)學習和訓練，從而更加智能和自主。在智慧農業(yè)中體現(xiàn)在多組學整合、基因挖掘、病蟲害診斷等領域。三是應用性。隨著農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗工程、數(shù)字鄉(xiāng)村試點工程等大批工程的落地，我國智慧農業(yè)算法創(chuàng)新由“強基礎”轉向“重應用”。智慧農業(yè)以應用場景驅動為導向對算法創(chuàng)新進行集智攻關，將更多數(shù)據(jù)用于算法分析和建模，形成農業(yè)科研院校、農機生產(chǎn)商、信息化企業(yè)、網(wǎng)絡服務商等各主體相互借力的創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)合體，推動算法性能不斷提高、應用質效不斷增強，更好適應智慧農業(yè)發(fā)展需求。

智慧農業(yè)算法創(chuàng)新面臨多重現(xiàn)實挑戰(zhàn)

盡管我國智慧農業(yè)建設取得重要進展，逐步進入快速發(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、技術適配度不夠等影響，智慧農業(yè)發(fā)展極易產(chǎn)生算法“梗阻”和“堵點”。

算法技術不優(yōu)，據(jù)全國縣域農業(yè)農村信息化發(fā)展水平評價報告數(shù)據(jù)顯示，我國農業(yè)生產(chǎn)信息化水平僅為22.5%，主要依賴相對易于推廣的信息技術，而更為核心的算法技術應用則研發(fā)不足甚至滯后。例如，監(jiān)測土壤、氣候、植物生長等數(shù)據(jù)幫助農民及時作出作物管理決策的物聯(lián)網(wǎng)算法，分析氣象、土壤、市場等多方面數(shù)據(jù)為農民提供種植品種、播種時間、價格預測等決策建議的大數(shù)據(jù)算法，分析作物生長狀態(tài)、環(huán)境因素等數(shù)據(jù)，對可能出現(xiàn)的病蟲害、生長問題進行預警和干預的人工智能算法，實現(xiàn)農產(chǎn)品溯源和質量追蹤的區(qū)塊鏈算法等，導致智慧農業(yè)創(chuàng)新的技術內核不夠。

算法適配度不足，我國近年來在支撐農業(yè)智能決策控制的模型和算法取得了長足進步，但因傳感器技術整體基礎較為薄弱、傳感器準確性不高、穩(wěn)定性不強，目前大部分核心元件供應主要依靠進口，導致我國開發(fā)的算法與軟件，兼容性和適用性均面臨問題。例如，在大田種植作業(yè)條件與國外較為相似的北方地區(qū)，傳感器技術發(fā)揮穩(wěn)定，算法能正確解析實測數(shù)據(jù)從而進行準確預測；但在南方地區(qū)，算法就可能因識別不了傳感器提供的大量失真數(shù)據(jù)，從而形成農業(yè)生產(chǎn)銷售建議誤判。

算法的數(shù)據(jù)支撐不夠。當前，行業(yè)數(shù)據(jù)、社會數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)有效融合困難，造成針對農業(yè)大數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析利用不充分，農業(yè)生產(chǎn)預測預警以及配置資源等核心功能還遠未發(fā)揮。此外，農田氣象、土壤墑情、耕地質量等農業(yè)數(shù)據(jù)采集監(jiān)測終端應用少，導致智慧農業(yè)算法優(yōu)化更多是在數(shù)理層面創(chuàng)新，對現(xiàn)實數(shù)據(jù)的利用效能不高、解析擬合不深。

實現(xiàn)智慧農業(yè)算法創(chuàng)新的有效途徑

針對算法創(chuàng)新面臨現(xiàn)實挑戰(zhàn)，應秉持包容審慎的態(tài)度，有的放矢、精準施策，進一步加快我國農業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級，推進數(shù)字技術與傳統(tǒng)農業(yè)深度融合，從而提高農業(yè)效率，重構農業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，扎實推進智慧農業(yè)建設。

促進核心算法技術創(chuàng)新。智慧農業(yè)算法涉及物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)科學和人工智能等前沿信息技術與生物科學、農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的融合，需要構建多元創(chuàng)新格局，健全協(xié)同創(chuàng)新體制機制。凝聚各類創(chuàng)新資源集聚，結合規(guī)?；r業(yè)生產(chǎn)相適應的智能技術，推動跨學科算法技術融合創(chuàng)新和集成整合，打破核心算法技術梗阻。鼓勵數(shù)字化平臺和農業(yè)企業(yè)等創(chuàng)新主體利用其對市場的先天敏感性，加速推進算法創(chuàng)新供需對接。

提升算法適配度。大力推動傳感器技術研發(fā)機器制造工藝升級，持續(xù)提高傳感器精度，實現(xiàn)傳感器技術獲取數(shù)據(jù)的真實性，形成對算法分析的有效數(shù)據(jù)支撐。將小農戶嵌入到智慧農業(yè)算法創(chuàng)新體系中，通過為小農戶提供智慧農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的算法技術來提升算法對多元化數(shù)據(jù)尤其是個性化數(shù)據(jù)的適配度。

強化算法創(chuàng)新的數(shù)據(jù)基礎支撐。改善農村地區(qū)信息化水平，為智慧農業(yè)普及和算法技術創(chuàng)新創(chuàng)造基本硬件條件。加強智慧農業(yè)天空地一體化信息應用場景建設，提高數(shù)據(jù)獲得及使用能力。運用區(qū)塊鏈技術提高智慧農業(yè)產(chǎn)品可追溯性，創(chuàng)建區(qū)域數(shù)據(jù)集群合作，推進數(shù)據(jù)系統(tǒng)互聯(lián)互通。數(shù)據(jù)共享過程中做好數(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。（袁威）

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