新一代信息技术驱动下的农业信息化发展思考

目前全球正处于信息化时代，农业信息化的发展已成为现代化农业发展的重要方向， 因此有必要探索新一代信息技术对农业信息化的推动作用。总结新一代信息技术在农业领域应用的现状，对新一代信息技术推动农业信息化发展的路径进行分析，提出新一代农业信息技术创新与集成应用的策略。提出通过新一代信息技术创新补齐农业信息化和现代化短板，助力“乡村振兴战 略”，实现并加速“四化同步，融合发展”。推动新一代信息技术在农业中的应用必须依赖于技术创新、模式 创新、机制创新和政策创新。

在国家政策的有力驱动和 “三农” 发展的迫切需求下， 中国农业信息化基础设施建设已基本完成， 开始进入到全方位、 多层次的发展阶段， 移动互联网在解决农业信息化 “最后一公里” 问题发挥出了重要作用。 2020 年1月， 农业农村部、 中央网络安全和信息化委员会办公室联合印发了 《数字农业农村发展规划 （2019—2025 年）》 ，提出要大力发展数字农业， 实施数字乡村战略， 推动农业数字化转型， 进一步加强 农业信息化建设。
农业信息化是将信息技术应用到现代农业中， 利用信息网络化和数字化支持农业生产、 经营和管理， 其内容涉及农业基础设施信息化、 农业科学技术信息化、 农业资源环境信息化、 农业生产工具信息化、 农业经营管理信息化、 农民生活消费信息化、 农业科研 管理信息化等。 世界银行认为国家农业信息化战略的主要目标是： 提供信息获取能力、 加速农业科技创新与农技推广服务、 建设农产品供应链与产品可追溯 机制、 增加农业资本注入。 在农业产业发展过程中， 美国、 欧盟、 日本、 英国等发达国家都非常注重政府强有力的支持与管理、 重视农业信息化体系的建设、 注重计算机网络系统的普及与应用， 以及开展多元投资机制的构建和相关法律法规的建立健全等。
新一代信息技术产业是中国国务院确定的7个国 家战略性新兴产业之一， 主要聚焦在下一代通信网络、 物联网、 三网融合、 新型平板显示、 高性能集成 电路和云计算为代表的高端软件。 新一代信息技术是 以物联网、 云计算、 5G、 大数据、 人工智能等为代表的新兴技术， 正在全球范围内引发新一轮的科技革命。 因此， 在新一代信息技术快速发展的环境下， 中国农业信息化如何进一步发展是值得思考与讨论的重要问 题。 如何通过新一代信息技术创新推动中国农业信息化进程， 补齐农业现代化这块短板， 助力 “乡村振兴 战略”， 实现工业化、 信息化、 城镇化、 农业现代化 “四化同步” 发展， 并加速融合发展， 是本文讨论的核心问题。
1 新一代信息技术在农业领域应用现状
未来 10～20 年， “融合与智能” 将是信息技术发展的两大并列主题， 面向认知和决策的大规模计算 与硬件执行相互融合。 物联网的出现， 极大拓展了人类感知和获取数据的能力， 同时也延伸了人类的动作 和执行范围； 虚拟化和云计算的成熟， 为后端透明化的超大规模数据处理提供了基础设施； 大数据、 深度 学习技术的出现， 使人工智能获得跨越式发展。 这些技术一直不停地试图进行更深层次地融合， 以获得更 少的人工干预和更加智能的效果。
新一代信息技术在农业领域中不断应用和融合， 加速了农业全行业知识、 技术和服务的积累、 扩散、 分享与创新， 让整个农业价值链中的各方可以捕获、 追踪和共享数据， 推动了农业信息服务范式由细碎零散向规范系统转化， 极大提升了各环节效率， 引领现代农业发展与转型。 物联网、 云计算、 大数据、 人工 智能、 区块链、 数字孪生 （Digital Twins） 等新一代信息技术的迅猛发展， 为农业信息化的发展奠定了强大 基础， 推动农业向智慧化转型升级。
1.1 新一代信息技术应用于现代农业全产业链
新一代信息技术在农业中的应用为农业带来革命性影响， 技术创新和资本双轮驱动是农业现代化进程 的动力。 新一代信息技术在农业领域中的应用贯穿 于现代农业的整个产业链， 具体如下： ①在农业生产过程中， 新一代信息技术对农业生产系统的核心作用是优化自然资源配置， 实现农业生产的全面自动化。 通过对农作物的自动管理， 实现农作物种植、 畜禽饲养的管理信息化， 以及病虫害防治信息化等。 ②在农 产品流通过程中， 借助新一代信息技术不断扩大市场 信息网络， 帮助上游和下游企业 （如加工商或出口商） 更好地管理农产品的运营和产品质量， 推动农业产业 化的发展。 ③在农业信息化的管理过程中， 借助新一 代信息技术建立相应的信息网络和针对农业构建的虚 拟模型， 帮助政府部门进行农业宏观调控、 农业活动 智慧管理等。 ④在农业社会服务信息化过程中， 农民可以借助新一代信息技术充分了解天气情况、 土壤湿 度、 病虫害预警信息、 农产品价格、 农业保险、 农业 信贷等， 帮助农民做出更好的决策。
美国、 欧盟等发达地区占据了信息技术高地， 不断推动新一代信息技术渗透到农业全产业链中。 新 一代信息技术在农业产业链和价值链中的应用与作用 如图 1 所示。

1.2 物联网、 大数据、 人工智能等新兴技术 驱动农业发展新业态
物联网、 大数据、 人工智能、 区块链等新兴技术 的发展， 提供了快速收集、 整理、 存储、 分析和共享异构数据的能力， 极大地提高农业领域复杂问题的解决能力， 将农业、 粮食、 资源环境等领域的研究成果 应用在生产实践中， 正在改变粮食的种植方式， 促进 形成数据驱动的智慧农业发展， 新兴技术将引领现代农业进入全新发展阶段， 并催生农业产业发展新业态。 地面和空中机器人的增加， 从种植到收获的一些操作 实现了自动化， 并且更容易得到土壤信息、 天气和污染数据， 从而做到对害虫和农药等的精细控制； 物联网技术在农业中的应用， 改变了粗放的农业经营管理方式， 它提供远程监控、 虚拟地理信息系统、 作物和 土壤健康监测以及更好的农场管理技术， 在农产品种植、 制造、 营销等多个环节得到了应用； 通过区块链技术可以保证农业生产企业或消费者方便、 安全地获取信息， 区块链技术已被成功用于检测食品链中劣质食品， 为早期有效应对创造了条件， 还可以为消费者 提供食物来源信息； 移动技术、 远程遥感服务和分布式计算的推广已在改善小农户获取信息、 市场、 金融和培训， 新一代信息技术为将小农户纳入数字驱动农业食品系统创了新机会。
随着新一代信息技术深入应用于农业领域， 精准农业、 智慧农业等农业新业态将有更大的技术创新与应用空间。 波士顿决策咨询集团开展农业技术预见表明， 未 来 15~20 年 ， 物联网 、 大数据 、 农业分析软件、 智能设备等组成的农业智能系统和分子生物技术将实现大范围应用， 并由此引发农业产业价值 链与农业商业模式的转变。 当前， 新型农业发展业态 已经引起许多国家重视， 欧盟、 美国等推出支持新一 轮产业数字革命的举措， 欧盟投资银行等加大对该领 域的投资倾斜。 此外， 泰国政府也提出积极推进 “Agriculture 4.0”， 实现农业生产与物联网、 大数据、 电子商务等信息技术相互融合， 实现农业产业更加生态化、 智能化和自由化。

通过物联网、 人工智能、 大数据等可以实现作物 产量预测、 杂草检测、 病虫害监测与预防、 物种识别、 土壤分析、 灌溉管理和预防干旱等， 帮助农民更好地管理农场以及在危机来临前做出更好的决策， 从而 提高生产水平， 推动精准农业和智慧农业的发展。 表 1列出了一些面向农民的智能服务平台或工具。
1.3 数字孪生技术为农业信息化提供新的发展机遇
Gartner 副总裁 David Cearley 在 Gartner Symposium/ ITxpo 2018 上强调， 自主设备、 增强分析、 AI 驱动的 研发、 数字孪生、 边缘计算、 沉浸式体验、 区块链、 智能空间、 数字道德和隐私、 量子计算十大战略性技术在未来 5 年将带来颠覆式创新， 在这样一个数字孪 生的智能空间里， 人、 设备、 内容、 服务、 交易将连 结成一个不断扩张的网络， 各类数据不断被汇聚和计算并产生新的知识——洞察 （Insights）。 数字孪生是现实世界特定实体 （如特定的母牛、 田地、 甚至特定的 农场） 的数字表示， 数字孪生技术主要是把现实世界 与数字世界连接起来， 结合感测器、 人工智能、 机器学习、 软件分析， 生成存在于虚拟空间中的数字模型， 这些模型就像是一个虚拟的孪生体， 这样的数字孪生 体不仅可以代表实体的实际状态， 还可以再现历史状态和模拟未来状态， 对这些实体进行预测， 甚至可以 考虑进行干预， 以替代现实世界中的实验， 如一头牛的数字孪生体可以根据各种管理和治疗决策来表明其 患乳腺炎的可能性。 数字孪生技术使农民和利益相关者有能力应对意外情况， 通过不断监控从生产到营销和销售的整个过程， 它可以帮助事先识别问题， 并在 适当的时间安排预测性维护以及为复杂问题提供即时解决方案。
农场和农业活动的数字孪生， 农业价值链中各个层面的参与者将可以获取更多的信息 资源， 更有效地预测农作物产量， 在有限的资源下， 扩大生产的规模。 IBM 认为， 对真正耕作的农场进 行数字复制， 可以为全球农场打造一个 “数字孪生” 或 “虚拟模型”， 实现农作物的健康管理， 还可以对农场数据进行共享， 让农业各参与方分享想法、 研究和 材料， 交流全球农场和作物生长相关数据， 并与食品 供应链相互联结。 荷兰的 Connecterra 公司基于数字孪生技术研发了数字奶牛助手服务， 通过远程监视母牛并检测母牛何时处于发情期， 全面了解母牛的健康 状况， 进一步预测下一个周期的开始日期， 并使用物 联网技术向农民发送可行的见解和智能建议； 希腊的 BeeZon 养蜂场监控系统设计了蜂群的数字孪生对蜜 蜂的疾病、 病虫害感染、 农药暴露和毒性进行程监控， 帮助养蜂人远程控制其养蜂场并做出明智的管理决策。
2 新一代信息技术推动中国农业信息化发展的路径分析
技术变迁相适应， 由强基础向重应用转变。 将新一 代信息技术应用于农业产业和农村系统的各个领域， 通过有效获取、 整合、 利用和传播各类涉农信息资源， 关联农村地区经济、 社会、 生态诸要素， 推动新一代信息技术在生产、 经营、 管理、 服务的全产业链渗透， 形成多主体可互联互通、 信息数据可交互和共享的技 术应用场景， 从而借助信息化手段改变农业发展方式， 创新 “三农” 服务手段， 最终实现农业生产经营效率 提升和农村社会全面进步。 利用新一代信息技术推进 中国农业信息化发展的路径主要包括以下几个方面。
2.1 创新信息服务模式， 填平数字信息鸿沟， 推动信息对称及供需平衡
在中国农业信息化进程中， 政策演变始终与信息随着移动数据网络和手机的普及， 以及农村硬件 基础设施建设不断进步， 广大农民和农业生产经营新型主体获取和利用农业信息的渠道已经打通。 但是， 文化素养、 信息素养和农业信息供给、 传播与互动服 务等方面的短板， 仍严重阻碍着农业信息的开放传播 与充分获取， 造成数字时代更大的信息鸿沟， 导致农 业生产者与政府管理部门和市场的信息严重不对称， 严重制约了农业信息服务成为农业生产经营的 “耳目、 尖兵和参谋” 作用的发挥。 美国农业部所属的农业技术推广体系中的主要内容之一， 就是充分利用网络和 信息化手段， 由政府资助的农技推广队伍为农场主和 农民等提供充分、 及时和双向的信息推送、 培训和咨询服务， 不断提升他们的职业素养和水平。 中国农业 现代化进程中必然首先需要持续为农民提供充分的农 业信息服务， 包括农业生产所需的科技信息与知识、 农产品市场信息及咨询分析、 农业金融、 保险、 国家 农业政策法规等各个方面的信息。 同时， 信息服务过 程和目标不仅仅局限于某个具体问题的解决， 更重视 通过长期的信息服务发挥继续教育职能， 潜移默化地 改善和提高农民的信息素养和整体文化水平， 支持和 引导农民更加科学地从事农业生产经营活动， 降低 “盲人摸象” 式或 “盲目跟风” 式的生产经营导致的各 类风险。 农业信息服务供给侧需不断深化改革， 建立 面向 “三农” 信息服务的非赢利公益服务机制， 并充 分利用信息开放共享、 自动信息感知以及大数据分析 等手段， 加强信息技术和信息服务创新， 有力支撑不 同农业经营主体的生产经营活动过程中的信息需求， 显著缓解各类群体信需求与服务供给不充分不平衡 的突出矛盾。
2.2 推进全产业链信息管理， 支撑农业生产 经营与管理精细化智能化
目前， 中国农业信息管理水平仍处于应用领域及 范围比较局限和技术手段比较落后的阶段， 突出表现 为先进信息管理技术与农业产业链的全面耦合不够紧 密， 过程松散， 缺少衔接， 环节缺失。 主要表现为： ①缺乏全局性信息和数据采集机制和先进技术手段； ②缺乏即时性客观数据支撑， 人工抽样采集和统计方法仍是农业信息采集的主要手段； ③缺乏农业产业链信息管理系统的衔接、 整合与集成， 导致信息流断链 和 “孤岛” 式的信息管理， 难以支撑全局性把控与决 策。 上述问题的存在直接导致农业管理者和生产经营 者均存在信息缺失、 信息失真等问题， 以及相互之间 信息不对称等问题。 同时， 面向农业全产业链的农业 管理者与生产经营者均缺乏一个有效的农业知识管理 平台， 导致在瞬息万变的市场中， 在有限的机会窗口 期内， 大量的时间和精力耗费在面向问题的信息采集、 清洗和汇聚过程， 严重压缩了分析、 洞察和决策的时间， 难以产出高质量的洞察和决策。 因此， 通过新一 代信息技术全面开展农业全产业链信息流的垂直整合 及与相关产业的信息流水平集成， 加强流程、 过程和 节点信息采集与控制， 必将成为中国农业信息化乃至 农业现代化的全局性和基础性要求。
2.3 开展大数据驱动的智能信息分析， 提升农业决策智慧化能力与水平
智慧决策是信息由感知而来、 到管理和生产决策中去的中间过程， 即依托模型和算法， 通过大数据和 深度学习， 让机器像人一样并超越人去架构、 去思维 并做出决策。 其中， 模型和算法既是信息技术领域前 沿基础研究的核心， 也是推动农业信息化从信息管理 向智慧决策， 从自动化农业向智慧农业跨越发展的关 键。 2019 年 11 月 20 日， 在 “中国农业农村科技发展 高峰论坛” 上， 中国农业农村部副部长张桃林表示： “形势逼人， 时不我待。 我们必须在生物育种、 智能农 机装备、 智慧农业等战略必争的重点领域， 在合成生 物、 基因编辑、 人工智能、 区块链等受制于人的核心 关键技术上， 加快重点布局和创新突破。” 无论是构建 支撑政府农业管理的信息分析和知识管理系统， 还是 发展支撑智慧农业的农业智能装备、 农业生产智慧决 策管理系统， 都聚焦于复杂场景下的多维大数据挖掘 与分析问题， 农业分析理论模型、 数据模型、 机器学习、 数据挖掘算法等成为核心关键技术。 目前， 中国 在大数据、 机器学习乃至深度机器学习、 数据挖掘以及农业分析领域的模型和算法等方面缺乏原始创新， 主要在美国、 欧洲科学家成果基础上进行优化和应用研究。 因此， 需要瞄准农业产业和管理问题， 引导科研机构和企业聚焦从 0 到 1 进行智慧农业领域核心技术创新和模式创新， 加强符合中国农业现代化发展的 集成应用创新， 加强符合中国创新驱动发展战略特色 的模式创新。
3 加强新一代农业信息技术创新与集成应用的策略
农业信息技术对引领和支撑现代农业发展发挥了重要的作用， 农业信息技术创新是中国农业信息化与现代化进程的核心驱动力。 合理有效集成科研机构、 大学和企业研发力量， 构建国家农业信息技术创新体 系， 是落实农业现代化进程中创新驱动发展战略的关 键支撑和可持续发展保障。
3.1 前瞻布局并深入推进基础性和战略性农业信息技术研究探索
随着中国创新能力的不断增强和人工智能领域创新水平与美国并跑的趋势， 需要更加关注中国在信息 技术领域的前沿基础研究和探索发现， 为中国持续的信息技术创新奠定可持续发展的基础。 科研机构和大学是开展农业信息技术前沿基础研究的主力军， 政府资助的科研经费需要建立持续、 开放支持新一代农业 信息技术领域前沿探索机制， 鼓励科学家对信息技术 领域未知前沿科学问题的自由探索， 为孕育中国农业信息技术乃至信息技术领域前沿基础研究的原始发现 提供平台和环境， 为科研机构和企业的技术和产品创新提供可持续发展动力。
3.2 深化农业科技协同创新， 突破 “卡脖子” 关键技术
随着生物技术和信息通信技术等新兴技术在农业 领域的密集应用， 农业科学研究范式、 农业产业形态 均发生着巨大的改变。 同时， 大区域性农业生态与环境治理、 生物安全、 复杂产业问题等诸多全局性关键 瓶颈问题均需要多个学科领域协同创新。 例如， 由于数据科学与组学的综合交叉， 催生出计算育种 （Breeding Informatics） ， 就需要育种学、 组学 （基因组、 表 型） 和数据科学 （数据工程师、 软件工程师和数据科 学家） 等不同领域和不同角色的科学家协同开展研究 和创新。 未来10 年美国将围绕系统认知分析、 精准动态感知、 数据科学、 基因编辑、 微生物组五大关键技术寻求农业领域的科技突破， 同样这也是未来中国 农业领域不可或缺的关键核心技术。 因此， 需要聚焦 农业现代化进程中的重大全局性或大区域性关键瓶颈 问题， 在国家层面规划农业大科学计划， 充分重视和 发挥信息技术和数据科学的作用， 加强围绕新一代信息技术和大数据驱动的农业科技协同创新体系建设。
3.3 持续投入建设新型农业信息技术研究与应用创新支撑条件
现代科学研究和技术创新越来越依托大科学工程 基础设施， 无论是推动中国智慧农业技术创新， 还是推动中国农业信息化应用， 均需要强大的信息基础设施支撑。 因此， 中国在发展数字农业、 精准农业和智 慧农业过程中， 必须充分借助新型基础设施建设的机 遇， 以贯彻落实 《数字农业农村发展 规 划 （2019— 2025 年 ） 》 为 抓 手 ， 政府主导大力加强和 全面构建 “空 、 天 、 地 、 海一体化 ” 集信息感知与控制 、 信息传播与交互、 大数据获取与治理于一体的农业信息基础设施， 加快 5G 网络、 物联网等新型基础设施建设， 以及包括农业自然资源、 动植物本体感知数据、 农业种质资源、 农兽药基础数据、 农业产业经营主体 信息、 重点农产品市场信息等农业全产业链数据的国家农业农村大数据中心基础设施建设， 支撑精准农业、 智慧农业的规模化应用， 一方面， 可以大幅提高产出 效益； 另一方面， 可以分摊和降低农业信息化应用直接成本
3.4 加强体制机制创新， 释放创新驱动发展战略活力
在全球范围内， 相对于工业 4.0 而言， 吸引企业和 社会资本投入农业信息化技术创新均困难重重。 中国应发挥独特的体制优势， 在积极推动新一代农业信息 技术相关科研成果产业化政策基础上， 进一步加强机 制创新， 打造鼓励科研人员在岗创业、 企业兼职、 技术入股、 离岗创业等多种促进科研人员参与市场化、 企业化技术创新的新模式。 通过机制创新， 以科研人 员为纽带， 打造前沿基础研究和产业技术创新两支队 伍， 搭建科学研究和产品研发两个平台， 突破国立科研机构与企业创新体系的壁垒， 形成基础研究与应用 技术创新， 积极推进科企融合， 构建科研机构与企业 一体两翼的良性互动格局和协同创新模式。
4 启示与建议
通过前述分析讨论， 信息技术创新不断推动着农业信息化向共享、 智能、 数字的方向发展。 推动新一 代信息技术在农业中的应用， 加速中国农业信息化进程， 进而引领推动农业现代化， 必须依赖于技术创新、 模式创新、 机制创新和政策创新。
4.1 系统化、 针对性、 前瞻性地加强农业信息化政策创设
政策创新是政府破解技术和资本进入农业信息化 领域周期长、 回报低等诸多障碍的有效法宝。 从政府 层面上， “四化同步， 融合发展” 关键是要建立充分 借助新型工业化、 信息化做好农业现代化的政策机制 保障。 政策机制体系既要覆盖农业信息、 数据采集、 治理、 挖掘、 应用与服务的全生命周期， 又要贯穿于 农业信息基础设施建设、 关键技术创新、 产品研发、 技术应用与服务营销等全产业链， 还要包含农业产业 链与制造业、 服务业、 金融业等其他产业链的水平整合相关的接口。 政策机制的内容要点主要包括： ①应加强数据信息的共建共享、 开放应用的政策和标准的 制定工作， 积极研究出台鼓励信息和数据开放获取、 共享应用的政策， 推动国家公共资金资助产出的各类 科研信息、 自然资源与环境数据、 农业生产经营过程 产出的数据等强制开放获取， 鼓励大数据湖 （Big Data Lake） 为代表的商业大数据共享模式。 ②积极研究出政策创新是政府破解技术和资本进入农业信息化 领域周期长、 回报低等诸多障碍的有效法宝。 从政府 层面上， “四化同步， 融合发展” 关键是要建立充分 借助新型工业化、 信息化做好农业现代化的政策机制 保障。 政策机制体系既要覆盖农业信息、 数据采集、 治理、 挖掘、 应用与服务的全生命周期， 又要贯穿于 农业信息基础设施建设、 关键技术创新、 产品研发、 技术应用与服务营销等全产业链， 还要包含农业产业 链与制造业、 服务业、 金融业等其他产业链的水平整 合相关的接口。 政策机制的内容要点主要包括： ①应加强数据信息的共建共享、 开放应用的政策和标准的 制定工作， 积极研究出台鼓励信息和数据开放获取、 共享应用的政策， 推动国家公共资金资助产出的各类 科研信息、 自然资源与环境数据、 农业生产经营过程 产出的数据等强制开放获取， 鼓励大数据湖 （Big Data Lake） 为代表的商业大数据共享模式。 ②积极研究出目前， 中国农业发展正处于爬坡过坎的关键期， 应根据中国的资源禀赋条件和农业现代化水平， 强化 信息化服务能力的建设， 提升农业信息科技创新， 加 快推动农业转型升级， 由粗放向精细、 精准、 绿色转 变， 走出具有中国特色的数据信息驱动发展的绿色农业之路。
4.2 高度重视颠覆性技术在农业现代化进程 中的引领定位
当今时代， 随着科学研究突破和技术创新进步， 农业科研模式和产业形态开始进入到转型升级的跨越 式发展阶段， 将产生全新的创新范式和业态。 因此， 我们必须意识到一些具有颠覆性的技术， 例如以大数据、 人工智能为代表的信息通信技术， 以基因编辑、 分子生物学为代表的新兴生物技术， 它们之间交叉融合、 相辅相成， 将彻底改变和重构农业科技创新的基本范式， 推动农业生产、 经营、 管理等产业链垂直整合及与其他产业水平整合， 形成全新的多元集成、 紧 耦合产业模式， 它们对农业转型升级起到引领作用， 而不仅仅是支撑作用。 因此， 要把颠覆性改变农业产业业态的新兴技术放在农业科技创新的突出位置， 充分发挥这些新兴技术在重塑与再造全新的农业现代化 范式中的前瞻性、 基础性和战略性作用。
4.3 构建有利于农业信息技术创新成果转化 应用的新机制
信息技术、 数据科学和人工智能是农业领域的战 略性关键技术， 但是由于信息技术和相关资本投入农 业信息化具备周期长、 回报低等特点， 导致先进信息 技术应用于农业， 特别是发端于农业领域内部的科技 创新， 多聚焦于技术先进性和可行性研究， 容易忽略 技术成熟度和可规模应用性。 因此， 一些应用先进信 息技术的农业信息化系统只能囿于示范基地， 缺乏适 应各种不同自然环境、 市场条件的可复制性和可操作 性。 针对上述问题， 必须建立市场导向的农业信息技 术应用创新模式。 尤为关键的是， 如何突破现有科研 成果转化机制缺陷， 在继续夯实政府资助基础研究前 提下， 通过体制机制创新， 进一步充分发挥资本和市 场作用， 建立企业主导农业信息技术创新的发展模式， 即整个创新过程由企业定制研发产品和服务开始， 倒 逼科研机构和创新系统聚焦产业问题开展目标明确的 产品创新、 技术创新和配套的前瞻基础研究， 系统地、 规模化地引导和推动信息服务、 信息管理、 信息感知 与控制、 信息分析等在农业领域的应用
4.4 加快推进新型农业科研基础设施建设和开放共享
重大科学发现越来越依靠重大科技基础设施， 以 信息技术和大数据为基础的数据密集型科学研究对科 研数据基础设施提出了更高要求， 推动各个国家加快 科研基础设施布局， 如美国先后发布 “大数据研发计划” “国家战略性计算计划” 等， 围绕数据知识获取 能力和高性能计算领域开展布局。 而欧盟、 印度、 日 本等多家也同样加速国家信息通信技术基础设施布局， 加快发展数字经济。 因此， 农业科技创新作为实现农业现代化的核心驱动力， 中国应积极借鉴国内外领先 机构和组织， 全面规划面向农业领域的科研基础设施 建设方案， 加强顶层设计， 全面部署， 并加大对科研 所需的技术、 工具、 设备等设施的投资， 这些设施包 括物理基础设施， 以及能够共享思想、 数据、 模型和知识的网络基础设施， 为粮食和农业领域进行前沿研 究和解决农业最棘手的问题提供支撑。 一方面应加快 科研数据采集、 存储、 分析等相关基础设施的数据存 储、 计算能力建设， 发展新型国家级农业科学大数据 设施， 并搭建虚拟科研平台。 另一方面， 加快发展数 据采集、 存储、 传输、 管理分析和共享相关的核心技 术， 以及数据集成技术、 工作流技术、 大数据挖掘技 术、 非结构化和半结构化数据处理技术、 数据长期保 存技术、 大规模数据智能分析与可视化技术、 农业科 研成果开放共享的标准与技术等。