【智慧农业之窗】农业生产大数据治理:关键技术、应用分析与发展方向

郭威^{1，2，3，4}， 吴华瑞^{1，2，3，4*}， 朱华吉^{1，2，3，4}， 王菲菲^{1，2，3，4}

（1.国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097， 中国； 2.北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100097，中国； 3.农业农村部数字乡村技术重点实验室，北京100097，中国； 4.农业农村部农业信息技术重点实验室，北京 100097，中国）

摘要： 

［目的/意义］本文针对农业生产数据存在获取标准不一、数据采集不全、治理机制不明的问题，对现有的农业生产大数据治理模式进行了探索，通过大数据治理关键技术、适配工具的集成与场景化创新应用，阐明面向农业生产大数据治理的数据要素价值发挥的技术路径，为实现数据驱动农业高质量生产提供参考。

［进展］从农业生产大数据治理的视角，探索了数据获取与处理、数据存储与交换、数据管理、数据分析、大模型和数据安全保障6大环节17类大数据治理技术及工具，深度研究了大数据治理技术在农业生产中的应用方式，以上技术通过数据匹配、算力匹配、网络适配、模型匹配、场景匹配、业务组配等工具和中间件在场景中得到较好应用。剖析了农业生产产前、产中、产后全链条数据治理，以及面向不同类型农业园区、科研院所和高校、生产主体与农户服务案例。介绍了在国家级产业园区、省级农业科技园区和部分单品主体的治理经验，并调研了国内外农业生产大数据治理技术、做法和工具。

［结论/展望］对农业生产大数据治理未来发展方向提出了见解，包括推动农业生产大数据治理标准的制定与落地，构建农业生产大数据治理通用资源池，扩展农业生产大数据治理多元化应用场景，适应大模型及海量数据驱动下的农业生产大数据治理新范式和强化农业生产大数据安全与隐私保护。

关键词： 农业大数据；大数据治理；大数据获取与处理；元数据；数据安全保障；农业大模型