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数字乡村的实现路径和未来展望

www.cechina.cn2022.10.20阅读 629

  引言:近日,中国社科院信息化研究中心原主任汪向东,全国政协委员、西北农林科技大学教授霍学喜,中国人民大学农村经济与金融研究所常务副所长马九杰,中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉等专家,在北京大学新农村发展研究院副院长易红梅主持下,围绕数字乡村发展话题,展开了一场精彩纷呈的讨论。以下是专家对话的详细内容。

  
  议题一:数字化如何促进农业产业高质量发展
  易红梅:对于整个国家经济社会发展来说,到了高质量发展阶段,我特别想了解,数字化能够在农业产业高质量发展过程中起到什么样的作用?
  霍学喜:我谈两方面话题:一是对数字化农业的基本认识和判断;二是促进数字化农业产业发展的几点建议。
  近十年来,支撑农业数字化发展的速度总体上是很快的,而且数字化农业发展的质量明显提升。尤其依托物联网、云计算、大数据赋能支撑的电商平台,围绕电商运营需要的数据挖掘、算法创新、场景化赋能,支撑电商平台的商业模式创新加快和竞争力提升。
  随着围绕电商平台助推农产品市场营销的产品创新、产品组合创新、商业模式创新以及农产品市场拓展,中国的数字化营销技术和商业模式达到世界一流水平。特别是以阿里为龙头,做得非常好,发展速度很快。主要是利用了大数据挖掘技术,云计算支撑算法的核心竞争力,以及算法支撑的结构化数据和功能化数字赋能电商平台系统。
  但这些发展聚焦的只是数字化技术支撑的、平台化的农产品市场营销,距离乡村数字化和乡村产业数字化还很远。
  我们在调研过程中发现,围绕农业产业转型升级方面的数据挖掘、精准算法、赋能涉农实体经济,还差得很远,任务和责任很重。乡村数字化基础设施建设滞后,缺少系统性、功能性、开放性、包容性的大数据系统,导致算法还缺乏针对性、精准性和功能性,仅仅停留在探索和起步阶段,尚未形成完整的、集成化的数字化技术助推农业产业转型升级的完整体系和核心竞争力。
  特别是与德国、荷兰、美国等国家相比,中国存在较大差距,数字化赋能实体涉农产业的难度更大,这不仅是一个数字化问题,还有其他制约“数-农”融合发展的壁垒。
  我想提几点建议。特别是为阿里提几点建议:
  1.希望阿里充分发挥物联网、云计算、数字赋能优势,能够推进数字化技术向农业产业领域延伸。
  原因特别简单,那就是通过精准的算法赋能,能够显著提高中国农业产业高质量发展的效率,特别是改进小农户的发展质量和效率。通过精准的算法赋能,能够显著地提升我国食品安全治理的效率和质量,特别是通过云计算、大数据分析和精准识别,解决食品安全领域的道德风险和质量标准混乱问题。
  通过精准的算法赋能,能够显著改进我国农业可持续发展的形势,有效缓解农业生态环境压力。我国的农业资源、农业生态、农业环境基本上都接近安全风险的临界值了,如果没有大数据支撑、云计算赋能,这些问题是很难解决的。按照常规思路与方法解决类似问题,成本会很高,政府和产业界要付出很大的代价,老百姓会承受较大的转型压力。
  2.建议发挥大数据、云计算和数字赋能的优势www.cechina.cn,推动农业产业深度整合,特别是围绕促进农产品供应链的短链化,农业产业治理体系的扁平化,以及围绕市场营销过程中精准化识别农产品“供给方与需求方”信用及信用支撑体系,全面助推农业产业转型升级,这“三化”是阿里巴巴的优势。
  参考欧美国家这方面的一些报告和案例,数字化技术在促进农业产业高质量发展过程中,强化这三方面的功能特别重要。在我国小农经营为主的农业经营情境中,“三化”技术的优势和潜力是非常大的,建议阿里重视这方面的数字挖掘、算法创新和赋能农业产业整合。
  3.建议重视技术的集成创新。
  数字化技术在农业产业领域推广应用的场景设计非常重要,但涉及到三件事。
  第一是品种技术,依托数字化技术手段挖掘品种技术,支撑农作物生产和动物养殖建模化(Modeling),为农业产业标准化体系建设和精准管理奠定基础;
  第二是精准化技术,依托数字化技术手段统筹设计农业全过程技术模式,实现农业产业体系质量精准化;
  第三是制度创新,制度创新的质量和效率决定精准化技术推广、普及的质量和效率,所以深化农地制度改革、构建高效率的农业经营制度特别重要。
  美国农场主的经营规模已经非常大了,但他们现在依然在持续推进农场整合和创新,建立更有效率的农业生产体系。
  我国生产的几乎所有农产品的价格显著高于国际市场,农产品及其加工产品的国际竞争力持续下降。不完全统计,与我国成本差异最小的产品,价格相差达到40%,国产的一些农产品价格超过国际市场的200%,即几乎完全丧失竞争力。帮助政府和农业产业界解决这些问题、缓解这些压力,是阿里等数字化企业的社会责任。
  4.重视试验示范工作。
  农业的生产场景和农业产业链接的场景非常复杂,特别是在数字化技术与农业生产技术、农田工程技术、分级分拣技术以及贮藏、物流、精准配送融合过程中,与传统农业产业的场景是完全不同的,需要先进的实验体系和可视化的示范基地。从理论上和形式上讲,最能优先实现数字化农业模式应该是大田作物及其产业,特别是粮食作物及其产业、油料作物及其产业,这是第一类。
  第二类是规模庞大的设施农业产业体系,该体系效率高、标准化程度很高,最适合数字化技术优先推广和应用。第三类是规模化、标准化的动物养殖产业,已经具备了高效率融入数字化技术手段的应用情境。第四类是其他高价值农产品CONTROL ENGINEERING China版权所有,包括果品、花卉、中药材、乡村旅游等,其基本特征是产品或服务的“收入—需求”弹性比较高,价值比较高,老百姓投资的积极性也比较高。
  在其他涉农数字化技术应用推广方面,建议以整合创新技术链为先导,紧紧依托“物联网→云计算→结构化、功能化数据赋能”,推动数字化技术创新链整合、创新农业产业链。这是阿里的优势。我认为,重视探索上述建议,既可以拓展盈利空间,又是阿里这样的数字化平台公司的社会责任。
  议题二:数字乡村建设中最重要的问题是
  如何实现成规模的应用
  易红梅:《数字乡村发展行动计划(2022-2025年)》实施,当前数字乡村建设过程中最重要的问题是什么?
  汪向东:《数字乡村发展行动计划(2022-2025年)》明确了到“十四五”末数字乡村发展的目标、任务、措施,提出了八大行动、七大工程,做出了具体行动部署。回到“数字经济助力乡村产业振兴”话题,回应主持人提出的“什么是其中最重要的问题”的提问,首先,我感觉,在数字乡村建设过程中,形成一种成规模的应用,是特别重要的一件事情。
  不光是中国,国外很早就有“信息化悖论(或索罗的生产率悖论)”的说法,讲的就是信息化建设与应用绩效的矛盾。我在十五六年前曾经提出一个概念,叫“信息化不等式”,指的是能力不等于应用,应用不等于有效。在信息化各领域的能力建设与应用的过程中,到处都可以见到这样的情况。
  拿咱们最熟悉的农村电商来说,“十三五”这几年可以说是有突飞猛进的发展。政府主推电商进农村示范项目,用整县推进的方式,大大加快了发展步伐。这个过程和脱贫攻坚结合,让那些相对条件较差、较难的地方,也加快建设起了电商的基本能力。它就是围绕着能力建设来做的,但问题是一些地方建成的电商能力被闲置。由于建成的能力应用不足,出现了僵尸站点、展示中心、空心园区的问题。这也是接下来电商升级要解决的问题。
  所以CONTROL ENGINEERING China版权所有,在新一轮数字乡村建设中,如何把控好能力建设和规模化应用之间的关系特别重要。为什么在应用前面加一个“规模化”的定语?这是因为今天我们要以数字化助力乡村产业振兴,就必须解决从“试验田”到“大田”的问题。今天我们要打造一些试验田层面的亮点,一点都不难。难的是怎么样从试验田到大田,真正形成规模。数字化不是一个仅限于精英圈的东西,而是必须回到实践的田野里。
  一旦要规模化,各个方面的影响就比较大。应用领域和建设领域属于不同的阶段,但我们不能脱离应用去建设。数字乡村建设要以应用为牵引或应用前置,才有利于它健康发展。
  再往下一个层次来说,是因地制宜。
  数字经济助力乡村产业振兴,各地的条件千差万别,也要因地制宜。因地制宜,是各地形成规模化应用的必然要求。因地制宜地形成建设方案,选择切口、选好路径,特别重要。
  如何选择?我觉得,原则上有这么三点。一是要立足于当地的优势,从优势的部位切入,打开数字化转型升级的缺口,相对容易一些;二是面向下一步既定的战略方向进行选择,这样后面会有持续性的支撑和推进;三是要立足于当地老百姓共性的、迫切的需求。以这样的原则去选择控制工程网版权所有,比较容易在当地形成规模化的应用。以便把数字化能力的建设,跟应用结合起来,有利于做到滚动发展,符合高质量、可持续发展的要求。
  第三,我想说的是,数字经济助力乡村产业振兴,要打通全产业链。
  记得2016、2017年的时候,主管部门就提出农商互联的要求。农商互联的立意非常好,当时提了“五联”:联产品、联设施、联标准、联数据、联市场。这就是要打通农业生产经营管理服务全产业链,当然难度也确实不小。
  方向对了,难度再大,也值得往前走。如果说不联,你做你的标准,我做我的标准,就很麻烦。现在数字乡村建设标准方面的指南也出来了。农业农村部也在牵头做数据采集和应用的标准。
  我们要面向市场来设计标准。我们农口的标准,往往容易立足于生产和技术来提。这样的标准体系,包括由此形成的数据,可能因为对市场考虑不足存在缺陷。反过来说,市场流通、交易、消费的时候,人们关注的那些对产品的描述,对产品特性、质量、交付等的描述,那些数据是特别有用的。如果说我们只从生产端去想、去设计的话,可能会造成与市场的脱节。
  当然,它是一个过程,开始时有缺陷,之后也可以再更新。但如果从一开始就能够以市场的需求来制订咱们生产端的数据、标准。这肯定就减少了走弯路。
  最后,我想说的是机制。
  无论是大数据,还是用数字经济助力乡村产业振兴,其实都不是少数人的事情,而是要广泛参与。去年年底,中央网信办牵头,农口也参加发布了《数字乡村建设指南1.0》。当时特别提出,数字乡村要“避免政府一头热”。各种力量广泛参与,就有一个怎样形成合力的问题,就有一个机制创新的任务。
  我今天上午参观,挺有感触。平谷在机制创新上,先发优势是有的,几个项目看下来也确实如此。要按照市场的逻辑,去整合创新数字经济助力乡村产业振兴的机制,平谷有这样的条件和优势。比方峪口禽业的技术、数据、资金优势,京瓦中心的政策支持优势、西营盒马村的渠道、品牌优势等,都给我留下深刻印象。
  在机制创新方面,数字乡村建设中落地的服务体系的机制构建特别值得重视。还不光是指物流快递,对于更广义的包括产业数字化在内的数字乡村建设,落地的服务体系的支撑都是不可或缺的。
  对此,可能阿里更有体会。做平台的,大家都明白。你想做得又宽又深,是挺难的。其实,面做得越宽,做深就越难;落到各地去的时候,就越需要在地的、落地的服务体系的支撑。阿里开始做淘宝的时候,那个淘拍档就是落地服务体系中的重要力量。后面,村淘在推广“千县万村”计划中碰到了一些覆盖上的困难,可能也与缺乏落地的服务体系的有力支撑不无关系。
  回到今天的主题,未来的数字经济助力乡村产业振兴,培育落地的服务体系非常重要。
  议题三:充分考虑数字技术的适用性、包容性和统筹整合问题
  易红梅:在人、土地、资金这些传统的要素之外,数据作为生产要素重要性越来越大。在数字乡村建设中,如何更好地利用好数据资源?
  马九杰:我最近确实做了很多的数字乡村实地观察,感觉和今天发言的几位领导、专家有很多相似的结论和观点。因为数字乡村建设,最终目标是实现生产力的提升。生产力提升要基于数据积累和利用。但是我们现实中看到的很多数字乡村建设实践,即使一般认为比较先进地方的数字乡村,可能都存在数据整合利用不足的问题。刚才韩主任也介绍了,农业农村部大数据中心的设立和功能定位、展望等。总之,数据很重要,数据生产和利用也存在问题。但是数据问题不是孤立的,数据问题与数字乡村发展模式、路径、技术选择有关。
  第一是数字技术的实用与适用性问题。这和刚才几位谈到的观点类似,比如数字技术到底实不实用。如果数字技术不实用,即使有数字技术的创新,但是没法转化成现实的生产力。
  刚才汪老师讲到的信息化悖论,或称数字技术创新的生产力悖论。这是全球问题,上世纪八十年代一个非常有名的经济学家叫索罗,他说到处都可看到计算机、信息技术的增加,但就是看不到生产力的提升,后人称之为ICT生产力悖论。数字乡村建设中也存在“生产力悖论”。乡村数字转型过程中有很多数字技术创新,但所选择的数字技术、数字乡村发展模式可能并不实用。
  许多地方有数字展示大屏等,似乎看起来都非常好,但是,实际应用很有限。没有广泛的应用,就没有数据的留痕、生产和积累,数据整合的力度非常不足。没有内容、数据少、更新慢等,这就限制了整个数字技术的转化和应用。这是数字乡村建设需要关注的第一个方面。
  第二是包容性。所谓包容性,或者叫共享性。数字技术需要面对的现实是小农经济、小规模生产者为主体的农业生产结构,这种结构在一定时期内还是存在的。数字乡村建设、数字农业发展过程中,需要注重提供数字化社会化服务。
  发展数字化的社会化服务,是提高生产力转化非常重要的一个途径。上午参观中,有两个印象特别深刻,一个是峪口禽业数字化系统,利用产业互联网的概念和思路,从全产业链推动整个禽业的发展,从品种繁育、推广到家庭养殖场的设计、饲料供应、防疫,到鸡蛋收购、肉鸡屠宰、营销等全过程提供服务,这种模式惠及到很多小的养殖主体。小规模主体通过加入和融入整个产业互联网来获益。
  如果是这样的数字化发展,将更加普惠到中小养殖主体,让这些主体享受数字化服务,享受禽业技术创新带来的好处。同时,一方面扩大了禽业不同环节主体的数据搜集力度,数据痕迹的留存也增加了,产生了更多的数据;另一方面,可以利用数据进一步改进社会化服务。第二个项目是智慧果园、平谷大桃数字化转型项目。
  阿里云的同学介绍,这个项目核心是两纵一横,一纵是大桃生产的社会化服务,一纵是大桃的营销,横的是数据,核心也是数据。社会化服务对应的是生产端,市场营销对应的是销售端。实际上,可以将两纵加起来、融合在一起,形成全产业链的一纵和一横。核心的还是数据。通过纵的打通,开展大桃产业全生命周期的数字主线建设,加大数据的生产、积累和利用。这样,通过对包容性数字技术的利用,扩大了数字技术的覆盖面,实际上也实现了数据更好的积累。
  第三是统筹整合。数字乡村建设,需要整合、共享不同部门之间的行政管理数据。
  在农业农村的数据整合基础上,整个数字乡村发展和县域乡村数字化转型涉及到水利、医疗、卫生、教育、林业、商务等等多个部门。实际上在不同的部门,都在推行数字化改革。如浙江提出数字化改革,覆盖了所有的部门www.cechina.cn,每个部门都有数字化内容,都有数字化过程当中数据的生产和积累。这些数据如果整合起来,加上农业本身的行政管理数据,是非常大的一笔财富。
  当然,这个数据的价值化开发利用,也会遇到挑战。数据的整合非常重要,但涉及到制度问题、技术层面。这些问题可以通过技术、制度层面创新得到解决。
  议题四:数据资源与数字乡村发展
  易红梅:全国有2000多个县,不同县域发展过程千差万别。北大新农村发展研究院和阿里研究院共同发布的县域数字乡村指数发现,东西部地区存在较大差距,欧阳院长最近在东部地区调研比较多,能否分享一下您在东部调研时看到的关于数据要素利用方面的典型经验,这样一种案例背后形成的体制机制是什么?
  欧阳日辉:综合不同县域的调研,我们总结了几点经验:
  第一条经验:数据资源采集与整合的集成化。关键核心数据的记录、汇聚与整合,是数据资源转变为数据要素和数据资产、激活生产要素价值的前提,是赋能乡村产业发展和数字乡村建设的基础。
  这里面包括三个点:
  第一,政府主导、互联网企业和农户参与,共建共享农业农村大数据平台。比如,浙江德清县建设覆盖全域137个行政村的“数字乡村一张图”,通过汇聚整合当地58个部门282类基础数据,以农业农村大数据“聚通用”为导向,在精准生产、预警预测、辅助决策等方面为乡村特色产业发展提供服务,以及为乡村智治提供大数据支撑。再比如,平谷区正在探索建立涵盖白桃、油桃、黄桃、蟠桃等大类的200多个品种的大桃大数据平台,推动平谷大桃产业全链路可视化、数字化。
  第二,数据记录采集离不开数字基础设施,尤其是物联网传感设备、传输设备、高清视频监控设备、高速传输网络。例如,水木蔬菜工厂依托先进的传感器、机器视觉系统和5G网络,实现对农产品全生命周期的数据采集。
  第三,数据汇聚整合需要完善的数据采集目录和标准化体系。基础农业农村数据来源广泛、种类繁多、格式多样,必须将其整合成标准统一的数据源。
  例如,一亩田为了构建农产品流通大数据采集体系,首先建立了农业生产经营主体和货品的标准体系,形成生产经营主体信用和农产品质量的分类分级和评价标准,再进一步构建起全国农产品采购商和供应商数据库。
  第二条经验:数据资源应用的场景化。以解决农业领域的实际问题为导向,探索和拓展农业农村大数据应用场景,是数据驱动乡村产业发展和数字乡村建设的核心。
  在这里面,我们认为有两个点值得注意。
  第一,农业农村大数据的典型应用场景主要以乡村特色产业为依托。例如,北京市平谷区大力发展和宣传平谷大桃产业,打造出“吃住行游购娱”的农文旅融合消费场景,形成从云上观赏万亩桃林,到农特产品、大桃销售、精品民宿、农庄餐饮等相配套的一条完整产业链。再比如,浙江德清县水木番茄蔬菜工厂基于对番茄全生命周期数据的积累,利用5G、人工智能、物联网等数字技术,构建了集无土栽培、环境、生长状态和病虫害自动监控、水肥灌溉智能化于一体的农业生产数字化应用场景。
  第二,大数据应用是为了解决乡村产业发展中的难点问题,尤其是成本、效率、信息不对称等问题。例如,浙江象山县通过建立“红美人”大数据精准采集应用系统,极大降低了人力、化肥、农药等生产资料成本,商品果率、优果率和综合产量显著提升;水木番茄蔬菜工厂通过构建“智慧大脑”,各类生产资料成本均至少减少66%,农药用量节省甚至达到100%,番茄年产量是传统种植模式的40至50倍。
  第三条经验:数据资源的自由安全流通共享。这个点很重要。“活”数据更能实现价值增值和价值释放,数据有序流通共享是赋能乡村产业发展和数字乡村建设的关键。
  这条经验具体有三个点:
  第一,重视数据流通共享过程中的隐私保护与数据安全。加强数据安全与隐私保护,不仅需要政府规制,也依托于先进的数字技术。例如,浙江“象山红美人”基于宁波移动、阿里巴巴提供的区块链技术、隐私安全计算技术,在避免数据被泄漏、盗用、滥用的情况下,推动柑橘“一物一码+区块链溯源+码上营销”数据流通共享。
  第二,打造利益共同体是推动数据流通共享的重要途径。稳定的利益联结关系为数据主体主动共享数据提供了内在驱动力。例如,北京平谷大桃产业依托淘宝、天猫、京东等大型互联网企业,低成本、高效率地匹配农户与消费者,实现种植农户、平台企业、消费者之间的利益共建共享,加快推进产供销全链路大数据一体化建设。再比如,浙江象山县联合当地农户成立象山柑橘产业联盟,促进关键核心数据在柑橘生产者之间的自由流通,在维护“象山红美人”品质、品牌推广宣传、品牌权益保护等方面形成合力。
  第三,数据流通共享以平台为主要载体。数字平台企业是数字技术、数字化思维和数字化解决方案的主要提供商,是推动产销对接、价值协同的重要载体,在数据流通共享过程中发挥着关键作用。比如,平谷区的平谷大桃大数据平台、一亩田打造的农产品流通大数据服务体系,象山县加快建设现代农业大数据服务中心、全产业链数字化平台和特色农产品信息交易平台,等等。
  第四条经验:数据资源的有效应用和转化。这个点前面各位老师也都谈到了,英雄所见略同。拥有海量、多维数据资源并不意味着能转变为生产要素创造价值,除了数字基础设施等硬件能力,数据挖掘与分析的算法模型等软件能力,以及典型应用场景的探索,还需要将这些硬件和软件应用能力有效化的数字乡村人才。
  这里边两个点:
  第一,加强新型职业农民培训。新型职业农民是指以农业为职业、具备现代农业生产技能和经营管理能力的新型农民,是乡村振兴战略人才体系中的核心主体。例如,阿里数字乡村事业部对湖南炎陵的直播培训,在黄桃上市之前,炎陵的电商团队到杭州进行了培训。培训结束后,受训人员现场买了直播设备,回去就开始做直播,效果非常显著。再比如,北京市平谷区高度重视电商人才和数字化人才发展,联合阿里巴巴已完成2000人的直播培训。
  第二,大力引进和培育数字农业农村人才。比如,2021年11月,浙江德清县正式成立水木数字农业科技创新中心,打造“新农人培训+农创客+专家工作站”的农业科创技术交流中心。象山县围绕“象山红美人”系列产品,通过“网货打造+产销对接+精准营销+智能物流+人才培训”模式,不断提升品牌影响力。
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