加码数字乡村建设！托普云农搭建共享平台，引发专家热议

（农业行业观察杭州报道）近日，由浙江托普云农科技股份有限公司全资子公司——浙江森特信息技术有限公司举办的2022森特能力共享平台发布会暨生态合作伙伴大会在浙江杭州举行。农业农村部信息中心主任王小兵、浙江省农科院副院长杨华出席会议，并发表致辞。浙江大学数字农业农村研究中心主任何勇，浙江农林大学数学与计算机科学学院常务副院长冯海林会上作主旨汇报。来自浙江省农业农村厅，浙江省农科院，浙江大学，浙江农林大学，各地农业农村局，新华网、浙江电视台、杭州日报等媒体部门出席本次会议。

2022森特能力共享平台发布会暨生态合作伙伴大会现场

农业农村部信息中心主任王小兵发表致辞

王小兵——充分认识浙江数字乡村建设的市场主体和动力机制新格局

浙江数字农业农村建设始终走在前列，省委、省政府始终把农业农村信息化摆到突出重要的位置，紧扣农业高质量发展、农业农村现代化建设、共同富裕示范区创建，加大改革投入力度，全方位、全领域、全过程推进农业农村数字化转型，大规模、全链条、全要素推进农业大数据建设，为全国智慧农业建设和数字乡村发展打造了浙江样板。据农业农村部信息中心监测，2020年浙江农业农村信息化发展总体水平达到66.7%，比全国平均水平高出28.8个百分点，连续第三年稳居全国首位。

无论在发展农产品电子商务、推进智慧农业建设，还是在利用数字化深化放管服改革、创新乡村社会数字化治理，浙江都坚持充分发挥市场的决定性作用与政府作用，从曾经农民信箱的创建、信息经济国家示范区的建设、“最多跑一次”的改革到去年数字化改革的重大部署，浙江省始终秉持勇立潮头、敢为人先、走在前列的改革思路和创新举措值得学习和借鉴。此次大会提出的乡村产业大脑+未来农场的推进思路，建设浙江乡村大脑，构建数字乡村生态合作体系，这些都充分体现了共建共享、合作共赢的互联网精神，准确把握了数字乡村发展的方向和未来。

浙江省农科院副院长杨华发表致辞

杨华——加深协作与信息交流，促进整个产学研生态系统的进化与升级

当前，以技术和数据为关键要素的数字经济蓬勃发展，正在成为浙江省经济高质量发展最为重要的推力。数字农业也将为各产业在农业领域的高度协作并催生出更多的新兴战略产业发挥重要作用。把握新发展阶段，贯彻新发展理念，构建新发展格局，推动乡村振兴与农业高质量发展离不开全新的数字农业产学研生态结构建设。政府、企业、高校、科研院所各主体加深相互间的协作与信息交流将大大促进整个产学研生态系统的进化与升级，完善的数字农业产业生态结构也必将促进农业的高质量发展。省农科院将发挥全省最大综合性农业科研机构优势，落实双方战略合作协议内容，实现优势互补、资源共享，在推进农业产业发展、乡村治理和乡村服务等方面精诚合作，共同推动双方事业的全面进步。

浙江大学数字农业农村研究中心主任何勇作主旨汇报

何勇——智慧农业与数字乡村建设

发达国家正在实施空天地一体化信息格局、人机环境协同的机群作业、基于作物生长需求的肥水药精准管理。世界农业发展步入4.0时代，农业正在经历从机械化到数字化，再到智能化的发展过程，所谓4.0时代，就是以生物种业、生物质能源、生物制品、智能农机、农业物联网、基因组编辑、聚合育种等为支撑的系列农业。比如，通过组织、器官、植株和群体的不同尺度来感知植物的生长和养分情况，实现作物生命信息的多尺度获取；通过干旱、低温、盐、热、除草剂的胁迫作物来实现表型信息的快速获取与传感仪器开发；通过模块化设计、防水防尘抗震、多功能平台、全地形作业、自动驾驶、多机协同作业打造农用多功能无人车平台；农业物联网技术及其应用。

新一代技术革命带来的不仅仅是黑科技，更是管理模式与商业模式的变革。当数字经济遇上乡村振兴，聚焦数字经济与乡村振兴的深度融合发展；探索数字化背景下的新时代乡村振兴模式；研究数字化模式下的乡村规划、建设、治理、运营；研究三农发展的新技术、新产业、新模式；树立可推广的实践案例。综合打造数字乡村新基建，深度应用数字化产业、数字化治理、数字化运营、数字化生活、数字化人才、数字化生态，让中国的数字乡村走向世界。

浙江农林大学数学与计算机科学学院常务副院长冯海林会上作主旨汇报

冯海林——人工智能助力农业高效发展

20世纪70年代开始，人工智能技术，特别是专家系统技术开始应用于现代农业领域。直到2017年，我国才正式提出将人工智能技术应用到农业生产中，中国正在进入智能农业时代最主要的特征之一就是利用大数据、人工智能、 云平台等数字化手段，解决农业低、小、散等问题。人工智能能够从选种、耕种到作物监测、土壤管理、病虫害防治、收割等全方位覆盖。尽管如此，人工智能在农业细分领域的应用发展阶段也存在明显差异，比如，以北斗导航、卫星遥感、无人机、无人车为代表的高科技产品进入农田、参与农事活动；各种智能APP辅助日常农事操作，进行耕地、播种、租赁农机、监测作物长势或动物异常行为、病虫害识别和诊断、产量预测等行为。

农业大数据的主要特征是多源异构、实时变化。运用农业机械装备、可控环境农业和农业金融版块是目前AI+农业落地程度最高的三个版块。CV、农业病虫害标注数据库、无人机飞行系统+农林业、知识图谱+农业、人工智能算法与模型等数字技术的应用，智能灌溉、智能种植、数字新场所等智能场景的应用，让未来农业从有限连接到泛在连接，从功能化到智能化、从封闭到开发、从一次性服务到持续性服务。