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当前，数据要素已经成为释放农业生产要素潜力、提升农产品品质、推动农业农村现代化的重要驱动力。要完成到2035年基本实现农业农村现代化这一乡村振兴战略的目标任务，亟须培育农业新质生产力，而充分发挥好数据要素作用势所必然。
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一、促进农业生产数智化水平提升<br>
融合利用北斗导航、遥感、气象、土壤、农事作业、农情监测、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场、近海捕捞生产等各类数据，促进数智技术与农业生产技术和装备的集成应用，既是响应国家政策的具体要求，也是现代农业发展的客观需要。该赛题旨在推动数智化技术的广泛应用，促进农业技术创新突破、农业产业深度转型升级、农业生产要素创新性配置，为农业生产管理、生产经营主体和相关服务企业提供农业生产数智化场景支撑，对进一步提高粮食和重要农产品生产效率、促进农业发展全面绿色转型具有极其重要的意义。<br>
二、推动农机作业服务提质增效降本<br>
近年来，我国农机社会化服务发展比较快，已经成为农业发展非常重要的支撑。但是，农机作业服务水平还有待提高，迫切需要提质增速降本。该赛题旨在通过融合利用物联网、大数据、人工智能等技术和农机作业、农情、天气等各类数据，在农业生产环节辅助农机化生产管理决策，为农业生产经营主体和相关服务企业提供数智化场景支撑。此外，通过推动农机作业服务提质增效降本，进一步促进智能农机装备在农业产前、产中、产后数据融合应用，对提升农业生产过程智能化、数字化水平，推动农业生产现代化具有极其重要的意义。<br>
三、促进农产品追溯管理能力提高<br>
“民以食为天，食以安为先”。农产品质量安全关系到人民群众身体健康和生命安全，关系到国家经济发展与社会和谐稳定。党中央重视农产品质量安全工作，为保障农产品质量安全，维护公众健康，促进农业和农村经济发展，习近平总书记多次作出重要指示批示，要求坚持最严谨的标准、最严格的监管、最严厉的处罚、最严肃的问责，增强食品安全监管的统一性和专业性，切实提高食品安全监管水平和能力，要加强从“农田到餐桌”全过程食品安全工作，严防、严管、严控食品安全风险，保证广大人民群众吃得放心、吃得安心。该赛题旨在设计出一套完整的农产品信息化追溯方案，对农产品供应链的核心环节和关键信息进行全面追溯，促进农产品追溯管理能力提高，切实保障农产品质量安全。<br>
四、促进产业链数据融通和创新能力提高<br>
农业产业链各环节长期存在信息不对称、数据流通不畅的问题，严重制约了农业产业的协同发展与创新能力提升。该赛题旨在鼓励各方积极探索农业产业链数据融通创新的有效模式与方法，通过综合利用农产品生产、销售、加工等数据，为农业生产经营主体提供智慧种养、智慧捕捞、产销对接、疫病防治、行情信息、跨区作业、一站式采购、供应链金融等创新数据和信息服务，构建覆盖农业生产经营全链条的数据应用体系，为农业生产经营主体提供贯穿产前规划、产中管理、产后流通的精准化数据服务，有效打破产业链各环节信息壁垒，推动生产决策、市场对接、服务保障的协同联动，提升产业链整体创新能力与资源配置效率，助力农业产业向数字化、集约化方向发展。<br>
五、促进培育以需定产新模式<br>
2024年，农业农村部印发的《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，强调要持续实施“互联网+”农产品出村进城工程，以市场需求为导向精准安排生产经营，为农业生产模式的变革提供了政策依据。该赛题旨在探索和完善“以需定产”模式的运行机制，通过有效融合分析应用农业与电商平台、农产品批发市场、商超、物流企业等商贸流通数据，为农业生产经营主体和相关服务企业提供新模式及场景支撑，向农产品生产端、加工端、消费端反馈农产品信息，辅助农业生产决策，推动农业生产与市场需求的深度融合，促进农业产业的可持续发展。<br>
六、促进农业生产抗风险能力提高<br>
农业生产面临着诸多风险挑战，如自然灾害、疫病传播、市场价格波动等，这些风险严重影响着农业生产的稳定性和农产品的有效供给。2024 年10月，农业农村部印发的《关于大力发展智慧农业的指导意见》提出要统筹推进农业气象、苗情、土壤墒情、病虫害、灾情等监测预警网络建设，提升防灾减灾实时监测和预警预报能力。通过实现风险早发现、早预警、早处置，农业生产经营主体能够提前制定应对方案，有效降低自然灾害损失、疫病传播风险及价格波动影响，提升农业生产的稳定性。该赛题旨在通过综合利用产能、运输、加工、贸易、消费等数据，为农业生产经营主体在粮食、生猪、果蔬等重点领域提供自然灾害、疫病传播、价格波动等农业监测预警服务，推动监测预警模型的优化与完善，提高农业生产抗风险技术水平和应用能力，切实增强农业生产应对各类风险的能力。<br>
七、促进农村土地利用优化与精准服务<br>
土地作为重要的生产要素发挥着巨大作用，然而受人口、环境等多方面因素影响，不同区域的土地利用水平参差不齐。近年来，随着各地对农业农村大数据平台建设应用工作的日益重视，为开展基于数据的农村土地利用效率评估和土地利用优化方案制定，并在可视化决策系统支持下进行精准施策提供了有利条件。该赛题有助于通过构建农村土地利用效率评估模型，汇聚整合相关数据资源，建立指标体系并开展验证应用，实现对典型地区农村土地利用效率的科学评估。针对地方土地利用水平较低的问题，从产业发展、新技术应用等角度提出基于数据的土地利用优化建议，用数据说话，使相关成果更具可信度和说服力。通过对接农业农村大数据平台打造示范地区，帮助地方政府更加直观地了解当地农村土地利用现状、优化方案和预期成果，利用数字化手段助力科学管理和决策。<br>
八、打造乡村治理数字化服务场景<br>
传统乡村治理依赖人工管理，存在数据割裂、效率低下、决策滞后等问题，难以适应现代化治理需求，亟须数字化升级。该赛题围绕数字化技术支撑乡村振兴目标，打造若干乡村治理数字化典型服务场景，推动整合相关数据资源，打破人口、基础设施、经济、环境等多维数据的“信息孤岛”。建立数字化模型，对乡村治理服务场景和数据进行实时监测和智能分析，推动实现乡村治理的精准性、响应速度和治理效率提升。基于多元数据融合和分析，针对乡村治理数字化典型服务场景为政府提供科学政策建议和精准服务方案，推动精准施策，助力乡村治理水平提升。<br>
九、建设农业农村政策智能问答模型<br>
当前，农业农村相关政策文件数量庞大，各个地方又有各自不同政策，使得基层、农民、涉农企业和研究机构在理解和应用政策时常常面临信息获取难、解读门槛高、政策适用性判断难等问题。该赛题通过引导利用深度学习和大语言模型技术，对全国及各地农业农村政策进行自动化分类、标注和归集，形成一套智能化、可交互的政策咨询系统，为不同用户需求提供个性化的政策查询、解读和问答，帮助用户理解不同政策之间的关系，促进政策的综合应用和执行，提升政策获取的便捷性和准确性，并有效提升农业农村政策的贯彻执行水平。<br>
十、基于农业数据资源的智能搜索与推荐系统<br>
农业领域产生了海量的多源异构数据，包括作物种植、气候预测、市场价格、涉农主体、集体资产、耕地等。这些数据分散在不同平台、机构和系统中，存在标准不统一、语义不一致、获取效率低等问题，亟须构建面向农业数据资源的智能搜索与推荐系统，实现多源数据的深度整合与智能服务，以推动农业数据的高效获取、有效利用和辅助决策。该赛题有助于通过建设面向农业领域的智能搜索与推荐系统，实现多源数据的融合与关联，满足农业生产与决策过程中对数据高效获取与智能服务的需求。通过汇聚多类型农业数据，进行深度数据加工与关联分析，提供语义检索、模糊查询、关键词扩展、关联实体推理等功能，构建实体画像与多维特征模型，呈现多样化的数据检索结果。结合用户需求，设计数据分析场景与推荐模型，提升数据服务的精准度与匹配度，提供定制化的数据推荐服务。针对乡村治理、智慧农业、农业技术推广等典型应用场景，打造协同应用体系，为农业数字化转型提供技术支持与实践案例，形成农业垂直领域的智能服务技术规范，推动农业数据模式的创新与升级，助力构建“数据驱动型”现代农业体系。<br>
作者：<br>
刘厉兵，农业农村部大数据发展中心综合分析处处长<br>
郭 琳，农业农村部大数据发展中心数据管理处处长<br>
易湘生，农业农村部大数据发展中心综合分析处高级工程师<br>
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