中評社北京7月31日電／伴隨著新一代信息技術在農業領域快速廣泛應用，以及農業人工智能技術發展，以智慧農業為表現形態的“農業4.0”時代已經到來。以農業智能裝備、北斗農機自動導航駕駛、無人農場、高通量植物表型平台等代表的智慧農業，正日益成為最活躍的農業生產力。作為智慧農業的核心環節，“算法”基於數據挖掘技術，對農業數據進行分析和處理，將提取的有效信息用以支撐農業預警、控制、決策和管理，達到提高資源利用率、降低成本、提高生產效率和產品質量、改善生態環境的目的。可以說，智能化決策系統背後的算法創新正日益成為智慧農業重點。
智慧農業建設與算法創新緊密同步
學習時報發表中共四川省委黨校(四川行政學院)決策咨詢部主任袁威文章表示，智慧農業的發展，始終以數據、算法和算力為核心要素，以算法創新實現現代信息技術帶來的“海量數據”與以物理計算硬件平台為支撐的“天量計算”有效結合，形成農業生產全過程的信息感知、定量決策、智能控制。從天空地一體農業觀測、生產控制可視的“信息算法推進”階段，到農業管理智能感知、智能控制的“跨學科融合算法驅動”階段，再到農業產業數據聯通、機器學習的“人工智能推進算法創新”階段，算法的創新程度決定了農業的智慧程度。當前，智慧農業算法創新呈現出三個特點：一是融合性。體現為現代生物技術與生物大數據的融合，通過利用生物信息學分析方法，解析基因組、轉錄組、代謝組等多組學數據，加速形成透明計算、移動邊緣計算、霧計算和微雲等新的算法，實現農業生物精準選種育種和生產供應及時跟蹤追溯。二是自主性。智慧農業算法立足於神經網絡，進行深度學習和強化學習。借助農業大數據平台以及與人類交互協作，算法技術能夠持續學習和訓練，從而更加智能和自主。在智慧農業中體現在多組學整合、基因挖掘、病蟲害診斷等領域。三是應用性。隨著農業物聯網區域試驗工程、數字鄉村試點工程等大批工程的落地，中國智慧農業算法創新由“強基礎”轉向“重應用”。智慧農業以應用場景驅動為導向對算法創新進行集智攻關，將更多數據用於算法分析和建模，形成農業科研院校、農機生產商、信息化企業、網絡服務商等各主體相互借力的創新發展聯合體，推動算法性能不斷提高、應用質效不斷增強，更好適應智慧農業發展需求。
智慧農業算法創新面臨多重現實挑戰
文章認為，儘管中國智慧農業建設取得重要進展，逐步進入快速發展和集成創新階段，但受限於算法創新有效供給不足、技術適配度不夠等影響，智慧農業發展極易產生算法“梗阻”和“堵點”。
算法技術不優，據全國縣域農業農村信息化發展水平評價報告數據顯示，中國農業生產信息化水平僅為22.5%，主要依賴相對易於推廣的信息技術，而更為核心的算法技術應用則研發不足甚至滯後。例如，監測土壤、氣候、植物生長等數據幫助農民及時作出作物管理決策的物聯網算法，分析氣象、土壤、市場等多方面數據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據算法，分析作物生長狀態、環境因素等數據，對可能出現的病蟲害、生長問題進行預警和干預的人工智能算法，實現農產品溯源和質量追蹤的區塊鏈算法等，導致智慧農業創新的技術內核不夠。
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