“如今的农业和20年前的服装业、手机行业很相似。20年前，其生产端是遍地的小加工厂，市场端大品牌商找不到合适的代工厂。国产品牌相比国际大牌耐克、苹果等几乎没有任何优势。但后来李宁、小米这些品牌坚持走品牌化路径，整合上游资源，得以与耐克、苹果同台竞技。农业正在走的，也是这条路。”谈及农业的发展阶段，李想这样回答。

李想是中国农业大学信电学院副教授，他本科毕业于北京大学物理系，博士毕业于中科院软件研究所，后来在清华大学自动化系做博士后。2014年，任职中国农业大学信电学院副教授，开始将工业信息化的一些理念传导到农业上来。

学院的专业化教育给了李想工业信息化的技能和理论，在走访了将近100个县以后，他开始思考如何用这些技能和理论解决农业面临的痛点。

生产端如何标准化、农业如何品牌化、从数字农业到智慧农业还有多远？带着这些问题，我们采访了中国农业大学李想教授。

针对生产端效率提升，李想提出“分模块发展”的概念，其团队做了一系列研究和实践。

以种粮食为例，整个种植过程需要翻地、施肥、播种、打药、灌溉，低效的方式是农场雇佣农民来完成，比较高效的方式是将每一个环节变成一个模块，外包给微服务提供商。

而对于微服务提供商而言，一项服务可以提供给无数个农场，并根据其需求做细微的调整；对于农场而言，这一模式相当于在微信、支付宝首页自定义所需小程序。李想推测，未来十年，微服务的模式将在农业领域大规模扩展开。

如何建立生产端数字化体系？要在生产端的农业企业实现标准化生产，对人、设施、农机、环境、物料、作物、最终产品这七大要素进行管理，每个微服务都要有自己的信息系统模块，对种子、水、肥、药、农机、农事操作、天气、土壤、植物、农产品等进行全过程的监管，满足市场对农产品的品种、品质、上市时间、农药残留、价格等维度需求。

一个概念的推动需要无数个点上的技术突破。在这方面，李想团队正在农事行为识别、作物生长期识别、作物病虫害识别、作物引导拍照等方面进行相关尝试，例如“农事行为识别”研究。

 图：团队对4种农业行为的分析（喷洒农药、锄地、除草和播种）

农业生产企业记录农业工人的传统的方式有两种：一是记录直接的图像数据，这会占用很多储存空间，无法检索到有效信息，二是由人来记录农业生产数据和农事操作，这一方式下数据的准确性低、利用率低，且可信性较低。

2021年，团队在影响因子5.565的SCI期刊《Computers and Electronics in Agriculture》上发表论文：“A recognition of farming behavior method based on EPCI-LSTM model”，团队通过分析905段视频，记录了4种典型的农业行为——喷洒农药、锄地、除草和播种，提出通过在摄像头中嵌入深度学习算法来实现农业行为的自动分类。

这一研究虽然尚未突破智慧化边界，但帮助了农业企业自动记录农业工人的劳作行为，促进了农业企业对农民的数字化、标准化管理，使传统农业进一步向自动化、智能农业转型。类似问题在世界上鲜有人研究，李想团队通过多年实践，凝练出问题，取得了国际开创性的成果。

谈及新技术在农业领域的应用及推广问题，李想表示，农业企业在信息化初期需要依赖政府的补贴和政策支持，降低前期投入成本，降低学习曲线。

目前，李想教授团队主要是帮助农场建立生产的企业管理建模和生产的企业管理平台、整合资源帮助地方政府搭建县域数字化平台。

平台包含两个层次，一个层次是智慧农业区域平台，建设“空-天-地”一体的数字农业监控网络，实现了区域农业大数据的遥感和产业链生产、加工、流通、经营大数据的融合汇集，有效支撑了区域农业管理部门的管理决策。

更重要的是另一个层次，李想团队倡导实践农业ERP理念，关键词是“标准化生产”。针对农业企业的标准化生产需求，李想率先提出，需要对农业生产企业的管理过程进行建模。基于模型，建设生产流程管控系统，对生产过程从种到收进行全流程、全要素的一体化管理。李想团队开发了基地一张图、计划排产、专家服务、手机圈地、遥感测产、气象监测、土壤监测、作物记录、病虫害记录、人员打卡、农机管理、设备控制、产品检测、农资管理、物流管理、仓储管理、销售交易、区块链溯源等10余套软件，每个地块的人员劳作、农业机械动态、农业设施操控、气候情况、土壤情况、种、药、肥情况及作物生长状态等数据，通过生产计划、工单打卡、种植标准管控、生产日报、统计报表等，将农业企业生产过程全面规范管理起来。

体系的建立，有效地促进了农业产业“管得好”、农业生产“种得好”，农产品“卖得好”。体系已经在重庆市垫江县、云南省陆良县、河北省涿州、曲周等地全面应用或部分应用。其中重庆市垫江县的“数字农业整装一体式”示范，得到了全国政协副主席巴特尔等国家、省市领导的高度认可。目前，团队正在进行重庆巴南智慧农业体系搭建。

李想指出，工业信息化分为三层，最底层的是专业服务商，第二层是信息化集成商；第三层是解决方案提供商。借用这个模型，农业领域的问题在于，专业服务商太多，而信息化集成商很少，最后提供的解决方案往往浮于表面。李想团队则希望给行业提供信息化集成的案例样板，聚合底层的专业服务商（如遥感、水肥一体化、气象、土壤、农机服务商），为农业企业提供真正有效的信息化解决方案。

李想认为，当前的农业供给侧和消费侧两端都存在困难。好的农产品找不到能体现其价值的销售端；销售端如京东、盒马、叮咚买菜，找不到较为标准化的生产端。

破解之道是什么？——在线上，将形成一个赋能全产业链的大平台，在线下，由县或镇牵头成立平台公司，将农产品汇聚到同一个品牌之下，通过这一接口连接阿里巴巴、京东、盒马等市场化销售平台。在销售端实现精准营销，并将市场需求及时传导到生产端。

线下的整合李想教授提供了两条路径：一个路径是政府整合现有资源，搭建生产端平台，如成立农业投资公司、平台公司等，目前发展较成熟的案例是山东寿光蔬菜产业集团；二是产业链企业，这些企业先掌握市场端，再将市场标准反推到生产端，牵引起从种植到销售的整个产业链，如鲜切花供应商云南煜天就采取的这一模式（《专访云南煜天：年销售额达5400万元，立足鲜切花产业助力乡村振兴》）。

李想团队研究的重点是线上的整合。经过一系列探索后，李想将其概括为“农商智联”，即将农业生产和市场营销环节，通过大数据手段、智能化技术连接起来，加强农业生产、加工、物流、销售各环节互动，形成有机闭环，并支撑物流互联、技术互联、产业互联、资金互联和标准互联，提升农业产业链价值。

李想提到，工业领域已经基本完成了数字化，正在向智能化方向跨越，正在全面推广“工业产业互联网”理念。而农业的数字化尚未完成，只有当数据维度完善并在农业中发挥显著作用的时候，才有可能展开全面智能化。

展望未来，在政策和政府的推动之下，数字农业的理念将更加深入，数字农业的应用和服务模式将更加丰富，也将构建出串联全产业链的“农业产业互联网”，助力农业高质量发展，推动企业壮大并带动农业增收。

（图源：受访者）