日前舉行的第五屆數字中國建設峰會，多維度呈現現代農業的數字化打開方式：在東北黑土地的無人農場，耕種防收一鍵完成;在南方山地丘陵茶園，碳收支賬本一目了然;在工廠化蛋雞舍，病死雞低產雞一眼識別……
在數字化時代，傳統農業“看天吃飯”“面朝黃土背朝天”的刻板印象被打破。智能裝備成了“新農具”，數據成了“新農資”，耕出高產優產“智慧田”。
一只蛋雞的數字之旅
對“雞倌”們而言，最費時傷神的不是拌料飼喂，也不是清理雞舍，而是在茫茫雞群中找出一只死雞。
位于福清市漁溪鎮的福建光陽蛋業股份有限公司蛋雞養殖場，有12棟雞舍，單棟存欄量5萬羽。每天，每棟雞舍的飼養員要花大半天時間巡檢雞舍，排查出死雞。“若不及時處理，極易發生疫病，還會出現堵蛋情況，使雞蛋無法順利進入輸蛋線。”場長李國彬說，在5萬羽雞群中找到三兩只死雞，無異于大海撈針，對飼養員身心都是一種考驗。
去年“上崗”的蛋雞養殖機器人——“木雞郎”，解放了“雞倌”。“利用人工智能技術，‘木雞郎’能從形態特征判別蛋雞是否為死雞，并給出精確定位，飼養員只需按圖索驥及時淘汰即可。”李國彬說，雞頭與雞爪狀態是判斷蛋雞狀態的重要依據。一般而言，死雞的爪子多呈僵直狀。“借助‘木雞郎’的‘慧眼’，死雞檢出率可達99%。”
數字農業，讓養雞變得事半功倍。
作為蛋禽領域的龍頭企業，光陽蛋業早在2012年便涉足數字農業，啟動建設了一套農業物聯網系統。該系統可實時監測雞舍環境數據，并通過溯源系統為每一枚雞蛋找到“娘家”。但在公司董事長余劼看來，這套系統有點“中看不中用”，對提高生產效率并沒有太大幫助。
“數字農業并不僅僅是布設一堆傳感器，而要把海量數據用起來，服務于生產。”2018年，光陽蛋業入選農業農村部數字農業試點項目，余劼開始復盤和反思，數字農業應當是什么樣的。
經過幾年探索，光陽蛋業構建了一套數字化養殖系統。蛋雞養殖由此實現全流程高度數字化：自動采集環境數據、自動化環境控制、自動化精準飼喂、自動清糞、疫病監測與預警、自動集蛋與包裝……2020年問世并于去年投用的全球首臺商用養雞機器人“木雞郎”，則是其數字化轉型的最新成果。
排查死雞僅僅是“木雞郎”眾多技能中的一項。余劼將其“十八般武藝”歸結為三類：“代王巡山”，定時或依據指令開展雞舍巡查;“動態清零”，及時發現并定位死雞、低產弱雞;“決策高參”，自動生成環境云圖、行為異常及死淘分布等圖表，為改進養殖方式提供科學依據。
“木雞郎”做到了飼養員想做而做不到的事。以排查低產弱雞為例，在蛋禽養殖中，產蛋率是最重要的指標。低產弱雞“光吃不下蛋”，投入產出比極低。但通過人工準確找出哪只雞是低產弱雞，幾乎不可能。“木雞郎”卻能精準識別。得益于此，光陽蛋業每只雞每個產蛋周期可節省飼料0.5公斤。目前，一公斤飼料成本3.5元。節本增效顯著。
最近，“木雞郎”向后臺反饋了一張蛋雞行為異常圖表：某個區域的雞群頻繁張嘴。“結合環境數據，我們發現該區域溫度不均勻，氣味較濃，并及時改進優化，為每一只雞都提供舒適的生長環境。”余劼說，這個容易被忽視的細節，實則是蛋雞的情緒表達。
通過技術迭代與深度學習，“木雞郎”還將變得更加聰明。在余劼的設想中，未來“木雞郎”有望通過“望聞問切”，多維度精準判別蛋雞的健康狀況，還能通過大數據分析，為蛋雞提供更加精準的營養模型，“要補充多少碳水、蛋白質、維生素、纖維，不再依賴經驗，全部用數據說話，從而達到精準飼喂與節糧目的”。
行業痛點的數字化解法
一只蛋雞的數字之旅，背后是福建農業的數字化轉型之路。
“我們推動農業物聯網、衛星遙感、5G、人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等數字技術與農業生產經營管理深度融合。”省農業農村廳市場與信息化處處長陳洪說，2017年起，福建率先在全國組織建設現代化農業智慧園，以數字化賦能茶葉、食用菌、水果、蔬菜、畜禽等福建優勢特色產業。
數據顯示，福建已建設國家級數字農業示范基地5個、省級現代農業智慧園60多個、農業物聯網應用基地700個，累計投入財政資金1.5億元，撬動社會資本10億元以上，輻射帶動全省各類新型農業經營主體1000多家。
數字化技術直指傳統農業痛點，實現了農業生產經營的流程再造。
在碳達峰、碳中和背景下，農業如何展現擔當?數字化，讓農業碳收支明明白白。福建八馬茶業有限公司引進了氣象觀測系統，實時記錄茶園溫度、降水、輻射等相關氣象數據。
“我們利用氣象數據，結合實地測量到的葉面積指數、植被聚集指數等指標，通過生態過程模型，推導出茶樹碳通量;通過對土壤取樣，進行實驗室理化分析，估算茶園土壤有機碳儲量。”省農業科學院數字農業研究所研究人員王苗苗說，“摸清農業碳匯家底后，為未來農業碳匯交易奠定了基礎。”
在日前舉行的第五屆數字峰會上，福建八馬茶業有限公司通過可視化平臺，展示了一本茶園“碳賬本”：位于安溪縣西坪鎮的400畝茶山，茶樹每年可實現凈固碳量101.66噸;0至20厘米的土壤層中，碳儲量約為1108.46噸。
茶葉加工過程同樣蘊含著減排潛力。在安溪，一套能夠模擬制茶大師工藝的智能系統即將投入商用。“我們將物聯網、智能控制、數字孿生、人工智能等技術深度融合應用于曬青、涼青、搖青、殺青、揉捻、包揉、烘干等烏龍茶制作環節。”省農科院數字研究所研究人員李志鵬說，2019年，該所聯合安溪多位制茶工藝大師，組建協同創新團隊，開展鐵觀音智能化初加工關鍵技術聯合攻關，“這套技術精準采集人工制茶力度、時間、次數等數據，同時記錄茶葉失水率等指標，最終達到機器模擬人工的效果，精準生產，節能減排”。
非洲豬瘟疫情曾給生豬養殖業帶來巨大沖擊。數字農業護航農業生物安全。“以往，盤豬、稱重等都由人工操作，無形中增加了感染風險。”省農科院農業工程技術研究所科技人員吳飛龍所在的科技服務團隊，在福建省星源農牧科技股份有限公司開展數字農業試點，探索動物疫病防控的智能農業方案。
“工作人員可以通過手機終端遠程操控豬場內的智能硬件，實現智能盤豬、智能稱重、膘情監測、智能飼喂、可追溯管理，從而大大減少人員介入，有效降低了生豬的感染風險。”吳飛龍說，由于生產管理更加科學精細化，可有效地控制抗生素、添加劑及獸藥的投放，從而確保了食品安全，豬舍管理成本也大大降低。
數字農業如何用得更好
人工成本上漲、政策利好、技術進步，加之近年來開展的用戶教育，數字化日益成為農業現代化轉型的新方向，并迎來了新一輪投資與創業熱潮。但在業者看來，數字農業發展的廣度與深度都有待拓展。
李志鵬在調研中發現，不少數字農業項目存在“重建設輕運營”現象。“部分項目展示成分大于實際應用效果。”他說，許多數字農業項目僅僅實現了簡單的信息傳輸與顯示，未能與農業生產經營深度融合，難以解決農業生產過程中的實際問題。
在李志鵬看來，不少農業信息化服務企業花大力氣建設平臺，卻缺乏專業的管理運維服務，使得數字農業系統利用率低，也讓一些農戶與農企產生“信息技術無用論”的偏見。
省農科院土壤肥料研究所副研究員林瓊則認為，數字技術與農業深度融合的關鍵，在于挖掘數據的潛力，讓數據真正成為指導農業生產經營的“新農資”。
“數據不夠用、不好用、不會用，是制約農業數字化的關鍵問題。”林瓊以蔬菜大棚數據采集為例，當前數字農業項目采集的數據多集中于光溫濕等環境數據，植物傳感器研發利用程度有限，缺乏對作物生長狀況數據的實時掌握。“比如大棚溫度高了，對番茄莖葉生長、開花、果實膨大、糖分累積、生長脅迫等有什么影響?”林瓊說，只有將環境因子與作物生長相關聯，才能真正用數據說話，精準調整管理措施，否則依然要高度依賴人工經驗。
李志鵬則主張打破數據孤島，提高數據質量。“目前，數字農業標準規范研制較為缺乏，造成數據質量較差，農業信息無法有效實時共享、分析和應用。”他建議，加強數字農業相關行業標準規范的建設，制定一批農業傳感器、農業數據采集、數據傳輸等相關行業標準，促進農業數據互聯共享和應用。
在這方面，福建已有所突破。近年來，福建省實施了福建“農業云131”信息工程，旨在構建一個農業大數據資源中心，完善農業生產、經營管理和農產品質量安全服務等三大應用體系，打造一個全省“三農”信息綜合服務平臺。
“我們正加快完善福建‘農業云131’工程，建設算力、算法、數據、應用資源協同的省級農業農村大數據中心。”陳洪說，下一步將進一步完善省、市、縣、鄉(鎮)、村五級數據采集匯聚，構建實時、動態的數據采集體系和數據庫，深度挖掘分析農業全產業鏈和農村全領域數據，加快數字資源要素價值充分釋放。
培育應用型人才，是數字農業發展的又一關鍵。福建新大陸科技集團有限公司是多家省級現代農業智慧園的技術支持方。項目負責人吳仲鋼發現，不少項目在建設初期效果良好，但后續運營乏力。“大多數農民、農業企業缺乏信息化技術的使用經驗和信息化知識，設備操作、數據分析等能力不足。”他建議，完善農業數字化人才培育機制，讓數字農業技術真正用起來、用得好。(記者 張輝)