1、农业大数据学报 2023,5(1):18-20 Journal of Agricultural Big Data DOI:10.19788/j.issn.2096-6369.230107 作者简介：第一作者孙彤，男，博士，研究方向：农业大数据、智慧农业、工商管理；E-mail：。通信作者黄桂恒，E-mail：。大数据驱动的农业产业互联网 The Big-data-drived Agricultural Industrial Internet 孙彤，黄桂恒*布瑞克（苏州）农业互联网股份有限公司，苏州 215000 2023 年 3 月的国家机构改革中发布了组建国家数据局的方案。新组建的国家数据局
2、承担协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等一系列职能。在我国社会经济数字化转型的大背景下，国家数据局的组建是我国加速数据生产要素化进程的标志性事件，代表着数据成为经济活动基本要素的顶层设计进一步完善，数据产业化的立法保障、政策规划、制度设计、监管治理、交易规范等将持续发力，必将对农业大数据发展和数字化转型进程产生重要和积极的影响。1 农业数字化转型仍面临数据要素化不足的挑战 我国大数据要素化进程仍然有赖于数据基础制度的进一步完善。区别于传统的土地、劳动、资本、技术的传统生产要素，“数据”作为新型的生产要素，进入交易和流通领域，
3、尚有诸多待完善的地方。由于大数据区别于传统要素的一些特征，如参与/使用者共创、应用边际成本低、易复制传播、隐私边界模糊等，这就要求在推动数据进入生产要素领域的同时，对于数据产权、数据要素流通和交易、数据要素收益分配、数据安全治理等制度建设上要有相应的顶层规划和管理架构。孙彤 布瑞克（苏州）农业互联网股份有限公司 董事长 农业数字化仍然面临源于农业大数据要素化不足的挑战。农业是一个多学科综合的复杂巨系统，农业生产既是自然再生产过程，也是经济再生产过程，既要符合生物生长发育自然规律，也要合乎社会经济客观规律，其数字化复杂程度超过了第二产业（以制造业为主）和第三产业（以消费互联网为主）。与此同时，农
4、业数据的特点进一步加剧了复杂性，包括数据定义相对模糊、结构化程度低、数据频次低、流转时间长、数据获取成本高、数据价值链模糊、试错成本极高（其原因包括农业生产不可逆、长周期、政策敏感等）、模型的输入-反馈可控性差（其原因包括主体不可控、反馈时间长、预期不可控等）。多种因素造成了农业大数据要素化的相对不充分，进而导致农业数字化面临相对更多的困难和挑战。2 大数据驱动的农业产业互联网是农业数字化转型的可行路径 农业产业互联网已经成为我国农业产业数字化的主导形态。从 2015 年的“互联网”现代农业，到农业农 第 1 期 孙彤等：大数据驱动的农业产业互联网 19 村信息化发展，到农业特色互联网小镇，到
5、“互联网+”农产品出村进城，到“互联网+”智慧农业，再到数字乡村发展战略，我国农业产业互联网发展日益聚焦，发展前景更加明朗，已经成为我国农业产业数字化的主导形态。充分发挥大数据的价值承载功能是农业产业互联网落地的关键。农业系统的复杂性、多样性和巨大规模是 农业产业互联网落地的严峻挑战，也是诸多相关企业实践遇阻的重要原因。充分利用数据的价值载体功能，以大数据串联众多农业参与者和多样化场景，实现生产端、流通端和消费端数字化，形成全产业链协同网络，最终形成智慧农业生态圈，是我国农业产业互联网落地实践中涌现的重要模式。在诸多企业探索中，布瑞克（苏州）农业互联网股份有限公司（以下简称布瑞克）摸索形成的“
6、依托数据孵化产业、以产业带动数据价值实现”的农业产业互联网落地模式最为典型。2.1 生产端数字化县域农业云与单品云 布瑞克在十余年农业产业特别是生产端数字化的探索过程中，最终锚定了县域作为落地单元，由此形成了农业数据“来之于县，用之于县”的理念，进而实现为一个云化产品“县域农业云”。通过在云端内置标准数据体系规划、数据格式、采集方法、采集工具、存储架构、开放架构等资源与服务，“县域农业云”纵向贯通了县-市-省之间的农业数据通路，实现了县域农业数据可聚、可通和可用。另一方面，“县域农业云”以模块化和云端化的智慧农场为着力点，实现了县域内农业合作社、家庭农场、农资经销商、农机服务商、农业经纪人等涉
7、农服务供需方的横向整合，形成了县域农业生产端的数字化全覆盖。县域农业生产端的数字化横、纵向整合为农业单品价值链数字化奠定了基础。针对农业优势特色产业集群，布瑞克发展了单品全农链大数据云平台解决方案，简称“单品云”，先后落地为“糖业云”、“苹果云”、“核桃云”、“马铃薯云”、“黄牛云”等单品大数据平台，围绕一个优势单品的生产、流通、加工、贸易、消费全链条数据，通过链接各环节的主要经营主体，推动产业上云、数据上线、产品上行，进而有力推动该产业的数字化进程。县域数字化底座和农业单品价值链进一步激活了农业大数据的要素价值。在产业数字化的基础上，流动在“县域农业云”和单品价值链中的数据要素有效引导了土地
8、、资本和技术等其他要素的重构，借助在产地打造农业数字经济园区等途径，实现了相关二产（农产品加工、食品加工、预制菜、仓储物流等）、三产（产业互联网、文创农旅、供应链金融等）的产区集聚，从而实现了一二三产的联动发展。2.2 流通端与消费端数字化市域农产品数字供应网络（数字化保供）布瑞克以市域为农产品流通与消费数字化的基本单元。依托大宗农产品电商平台“农产品集购网（B2B）”，布瑞克构建了产地集采机制和城市合伙人组织形式，为全国 200 多个城市的 50 余万家食品加工和农产品加工企业，以及上万家活跃采购用户提供实时便捷的大宗农产品供应链服务（S2B2B）。这一举措有效缩短了供应链，降低了大宗农产品
9、流通的社会总成本，在上下游获利的基础上实现了市场的快速拓展。充分利用大数据提高供需匹配是“农产品集购网”的核心竞争力。“农产品集购网”以地级市为单位，借助大数据分析定位该市网格内的所有食品饮料、农产品加工等大宗农产品原料的需求终端，进一步推算出网格内各类大宗农产品的需求数量、价格、品质规格、淡旺季周期和主要物流脉络。在上述数据的支持下，“农产品集购网”为相关企业提供货源信息、实时报价和物流匹配等服务，同时发展本地的企业支持性城市合伙人，由此形成“平台线上成交+数字化储运调配+合伙人线下服务”的业务模式，为当地的终端企业提供“线上数字化签约”、“24-48 小时到厂”、“质保退换货”等增值服务。
10、社区是市域消费数字化的基本单元。布瑞克依托自建的“X 掌柜”社区数字门店，通过 S2B2C 的模式实现了市民消费终端环节的数字化。”X 掌柜”包括早期针对生鲜猪肉中小商户的“肉掌柜“以及在模式复制中陆续涌现的东北“牛掌柜”和新疆“羊掌柜”等。“X 掌柜”帮助商户面向社区居民发布商品和服务信息，同时支持居民网上订购和小区集采，实现了供应链终端的供需对接，有效缩短了供需链条、减低了流通成本，实现了生产基地、社区商户和市民三方收益，充分体现了数字化的商业价值。2.3 农业大数据的价值与挑战 布瑞克探索形成的县域生产端、市域流通与消费端数字化模式已经证明了其市场有效性。这一模式的核心 20 农 业 大
11、 数 据 学 报 第5卷 是依托“县域农业云”“智慧农场”“单品云”“农产品集购网”“数字门店”等数据节点构建的农业大数据采集、交换和利用网络，充分发挥数据的价值承载功能，从而大幅降低交易成本，实现网络参与者的多方共赢。同时，大数据要素也引导了资本、技术等其他要素的重构，进一步推动了农业农村数字化转型。在农业大数据要素价值多层面体现的同时，布瑞克模式也面临着一系列挑战，包括数据权属缺乏界定标准、数据流转和交易缺乏规范性、数据采集成本偏高、数据应用场景缺乏产业协同、投入产出模型难以测算等，部分困难是实践或业务层面，部分则触及数据基础制度，需要国家、产业和企业协力解决。3 结论 农业产业互联网是农业农村数字化转型的重要组成部分和实现形态。布瑞克等农业数智化企业的实践表明，构建农业大数据生产、交换和利用网络，充分发挥大数据的价值承载功能，在提高效率的同时较低农产品生产、流通与消费成本，实现生产端、流通端和消费端的多方共赢，是我国农业农村数字化转型的可行路径。与此同时，这一路径也面临数据权属界定标准缺乏、数据变现制度依据相对不足等挑战，需要国家数据局等治理主体进一步加强顶层设计的引导，推动数据基础制度和数据生态建设，降低数据的跨部门、跨主体流动成本，为各类农业大数据活动提供必要的制度保障，从而激活更多市场主体参与，进一步推动农业产业数字化和农业数字经济的跨越式发展。