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智慧农业,是指通过现代信息技术与农业生产深度融合,让农业生产全链条更加“智慧”。通过智慧种植、智慧养殖、智慧加工、智慧物流等的应用,来达到农业生产的高质量、高效率,从而达到提高农民收入,同时更好的满足城乡居民生活需要的目的。近年来,我国在智慧农业方面开展重点攻关,实施了一批重大应用示范工程,农业专家系统、农业智能装备、北斗农机自动导航驾驶等都得到了突破。我国会继续聚焦“保障国家粮食安全、食品安全、生态安全,促进农民持续增收”的目标,针对农业智慧种养、智慧供应链、农业智能信息服务等方向,开展重点建设。 前不久,市农科院“智慧之光”院士系列讲座邀请中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江研究员作主题为“智慧设施园艺技术现状与展望”的报告。我们与赵春江院士面对面访谈,提出了一些大家关心的问题,赵院士给予解答。 通过智慧农业可以实现农产品的定制吗? 目前,我国农产品现有的市场还没有达到那样的丰富程度,只可以满足市民80%左右的需求。对于极其特殊的产品,首先需要是能够生产出来的。全国是一个大的农产品库,有不同的品种,不同的口味,有些具有药食同源的功能,适合特殊的人群,比如一些适合糖尿病人吃的农产品等,把相关信息都弄清楚之后,下面就是计算机检索的问题,从技术上是可以实现的,但是你定制的这个东西,能不能及时的送过来,对物流的要求也非常高,目前还难以完全满足市民的要求。 智慧农业会提高农业生产的成本吗? 智慧农业早期的成本会高,因为会有设备投入,但是随着大规模的应用,最终成本还是会下降的。人的成本也是很贵的,但如果用电脑管理,当管理面积比较小时,单位面积管理的成本平摊下来就会比较高,而当管理面积变大时,单位面积的管理成本就会减少,这就和农业生产能否规模化密切相关,我国存在大量零散的小地块,这些地块如果发展智慧农业,单位成本相对较高。国家目前也很重视土地流转过程中碎片化的问题,如果整片土地都是种植一种作物,选用一个种植模式,就非常适合发展设施农业,采用机械化作业,就可以用大机器集中管理,从而很好地节省人力,降低生产成本。 智慧农业如何帮助小型农户呢? 目前主要还是通过专业合作社提供服务的方式来解决小型农户的需求。对于小型农户,由于存在种植规模小、种植品种多等因素,暂时还做不了智慧农业,其投入成本过高。但可以通过专业合作社购入智慧农业的装备,统一给小型农户使用,以提供服务的方式发展智慧农业,从而提高生产效益。 智慧农业与转基因技术有没有关联? 转基因是对生物本身的特性进行调节和控制,智慧农业是在现有的、已有的技术和品种上,进行优化,更好的进行技术的集成,强调利用好动物或植物的性能,生产出更好的东西。 如果想要从事智慧农业的相关工作 需要如何选择专业呢? 现在有一些高校已经有了智慧农业的本科专业,如:西北农林科技大学、华中农业大学等,或者,也可以在大学主修电子类,辅修农学类,或者主修农学类,辅修电子类,因为智慧农业是多学科交叉的。 和其他国家相比 我们发展设施农业有哪些优势和不足? 我国设施园艺产业发展具有面积大、产量大、产值大、出口多的特征,目前我国设施面积全球第一,全国设施蔬菜播种面积占全国蔬菜播种总面积的18%。当然,目前和一些设施农业发展成熟的国家比还存在生产效率低、信息化与机械化水平低、果蔬产品供应链损耗大等问题。通过不断学习改进,我国在推进智慧设施园艺技术装备方面有很好的发展潜力——人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术,设施园艺产业全链条的智能化、精准化、数字化赋能以及产量稳定、节地、节水的垂直植物工厂将成为智慧设施园艺的重要发展趋势。 发展智慧设施农业不是一蹴而就的,需要日积月累,一步一个脚印踏实往前走,因此不存在弯道超车,我们只有认真做好每一个环节,才能将智慧设施农业做得更好更优。 设施农业对育种有什么帮助吗? 通过设施农业,可以对植物的生长发育环境进行改善,使植物生长不受或很少受自然条件限制,达到一年多代种植的效果与目标,从而加速育种进程。通过设施农业,可以更好地满足育种家的要求。 您对我国设施农业发展有什么展望? 未来水培智能温室是发展的方向,因为水培智能温室空间消耗更少,且能够生产营养丰富的食品,将会越来越受到欢迎,这也可能是推动设施农业的一个重要增长因素。另外,人工补光,LED灯的调控系统,暖通空调系统等,将会是智能设备里面的重要组成部分。目前全球设施农业的发展,亚太地区占市场主导。在设施园艺产业上,全产业链赋能,数字技术应用会越来越广泛。 另一方面,垂直植物工厂在美国、日本都发展迅速,在北京和上海等超大城市都可以考虑发展垂直植物工厂,主要以设施园艺蔬菜为主,但是,植物工厂因内外温差较大,空调需要日夜不间断工作,加上提供植物所需光照,能耗需求较大。但相信,随着相关科学技术的发展,这一问题将来都可以解决。 |
数字化管理是指利用计算机、通信、网络等技术,通过统计技术量化管理对象与管理行为,实现研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务、创新等职能的管理活动和方法。
数字生成规范化--数据管理资产化--数据服务应用化--数据治理生态化