新(xīn)华社北京4月9日電(diàn)  随着中國(guó)农村常住人口逐渐减少，未来谁来种地的问题亟需解决。智慧农业或将成為(wèi)这一问题的重要答(dá)案。

中國(guó)不少地方开展的智慧农业探索，已深入到组织模式、产學(xué)研贯通各环节。不过，智慧农业发展也面临基础设施、数据质量、“智慧”人才供给等难题，需多(duō)方合力破解。

智慧农业实践走向深处

在山(shān)东省，“90后”何石宝一人就管理(lǐ)了1000亩地，粮食连年高产稳产。这得益于当地吸引高學(xué)历人才的激励机制，让物(wù)联网、农业大数据等先进技术得以有(yǒu)效落地。

何石宝所属的农业企业负责人张研生说：“收入与农场利润挂钩，加上地方人才补贴，像何石宝这样的大學(xué)生农场主年收入可(kě)达10万元以上。”

在数据平台建设上，各地也在不断发力。

浙江省打造的“乡村大脑”，贯通省市县三级，日均访问量超120万次。在杨梅产地台州市仙居县，数据可(kě)精确到每一户、每一株杨梅，為(wèi)保险、贷款等服務(wù)提供了依据。

浙江省农业农村厅干部陶忠良说，浙江从源头上统一数据格式、语言體(tǐ)系等，在多(duō)个产业实现高效链接。

此外，各地还在努力让前沿技术离农业更近。

在安徽省，胡宜敏拥有(yǒu)副研究员和企业副总经理(lǐ)两重身份。在他(tā)身边，这种双重身份的科(kē)研人员还有(yǒu)近100人。胡宜敏说，这有(yǒu)利于他(tā)们直面农业场景、与市场充分(fēn)串联。

在胡宜敏供职企业的关联产业园内，已集中智慧农业企业40家，遍布产业全链条。企业互相使用(yòng)最新(xīn)科(kē)研成果，形成生态圈。由于底层数据互相开放，企业间协作关系紧密，集成创新(xīn)便利度得以提升。

智慧农业发展堵点待解

中國(guó)智慧农业发展仍需迈过基础设施不足等多(duō)道“坎”，第一道“坎”就是集约化程度低。

中國(guó)农民(mín)户均耕地少，技术投入收益低。部分(fēn)经销商(shāng)表示，愿尝试智慧设备的农民(mín)基本為(wèi)大户。专家认為(wèi)，目前中國(guó)农业社会化组织发育仍在初期，智慧农业潜力尚未完全释放。

另一道“坎”是数据。一方面农业数据收集、利用(yòng)不足，表现為(wèi)市场缺乏大的农业数据采集第三方公司。

“数据收集困难带来的影响是根本性的。”胡宜敏表示，这影响到农业数字化系统能(néng)否发挥作用(yòng)。

另一方面中國(guó)农业数据缺乏标准，客观上造成数据难以融合。一家相关公司负责人表示：“我们掌握作物(wù)生長(cháng)情况。但因数据没打通，趋势性预测就无法提供给有(yǒu)需要的群體(tǐ)。”

此外，人才不足也制约了智慧农业的发展潜力。有(yǒu)學(xué)者表示，原因之一是交叉學(xué)科(kē)的布局和引导人才下沉的體(tǐ)制机制尚在布局。当前无论是农學(xué)本科(kē)生还是计算机专业本科(kē)生，对农业数字化都不够了解。加上当前高校毕业生在基层就业意愿低，导致相关人才更加缺乏。

多(duō)方发力破解现实难题

為(wèi)破解上述难题，专家、基层干部、企业负责人、农业经营主體(tǐ)等人士，从不同角度给出了建议。

针对基础设施问题，可(kě)在补短板的同时，优先在基础设施完备地區(qū)发展智慧农业。

為(wèi)提升规模化水平，智慧农业项目可(kě)更多(duō)围绕集约化经营主體(tǐ)展开，并提供必要的政策倾斜。同时，鼓励农业龙头企业参与。

為(wèi)实现涉农数据精准有(yǒu)效积累，可(kě)探索企业与农户数据分(fēn)红机制；同时允许企业对一地耕作模型在一定时间内享有(yǒu)排他(tā)使用(yòng)权。政府归集数据，则不必过细，以保护企业的积极性。

為(wèi)鼓励统一数据标准，要建好國(guó)家涉农数据共享平台，明确获取权限，明确保密责任，加快农业数据安全立法。还可(kě)逐步建立多(duō)方受益的数据利益联系机制。

為(wèi)培养跨學(xué)科(kē)人才，可(kě)锚定农业现代化发展方向，创新(xīn)跨學(xué)科(kē)培育方式，让相关专业學(xué)生对智慧农业发展方向有(yǒu)更深入、准确的理(lǐ)解。