破局农业数据“高价值、低流通”：佳格天地建言可信数据空间落地

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数据的价值不在于拥有，而在于可信流通与场景化应用

近日，由中经传媒智库联合《商学院》杂志及中国信息协会数据智能专委会共同举办的“从可用数据到可信智能——AI时代数据要素的价值跃迁”高端闭门会在北京成功举办。来自数据要素领域的政策研究者、企业实践者与技术专家齐聚一堂，共同探讨在《"数据要素×"三年行动计划（2024-2026年）》收官之年，数据要素市场化改革的突破路径与未来趋势。

作为农业大数据领域的代表企业，佳格天地CTO顾竹博士受邀出席，并从农业数据应用的前沿实践出发，分享了对于数据要素流通、确权与价值实现的深刻洞察。

01.数据要素的农业困境

价值高墙与流通壁垒

价值高墙与流通壁在会议首轮关于“数据要素应用场景爆发趋势与挑战”的讨论中，顾竹博士直言当前农业数据领域面临的现实矛盾。

“农业数据的标准化程度很低，应用流通遥不可及。”他对比了金融、医疗等活跃领域，指出农业数据面临双重挑战：一是直接经济价值感知弱，“一亩田种水稻最多也就挣个八九百块钱”，难以支撑大规模的数据投入与流通成本；二是与中国农业生产和消费的传统习惯深度绑定，从源头作物的品种、规格到终端的消费喜好，都难以实现如欧美农业般的标准化。

然而，这并不意味着农业数据缺乏价值。恰恰相反，顾竹博士指出，“农业领域所积累的历史数据，其潜在价值非常高。”这些涵盖生产、环境、资源等多维度的数据，在金融、供应链、市场预测等多个领域都蕴含着巨大的商业潜力。然而，这些高价值数据往往分散在各个机构手中，由于权责边界、安全顾虑与流通机制缺失，难以有效整合与市场化应用，形成了“手握金矿却难以开采”的普遍困境。

02.可信数据空间：

农业数据的“解局之钥”

针对数据确权与流通的经典难题，会议进行了深度探讨。对于“是否必须先确权再流通”的争论，顾竹博士结合农业实践，提供了新的思路。

他以行业内常见的“数据资产确权”为例，指出由于权属复杂、标准不一，大量已积累的数据资产难以投入流通，导致应用方往往需要从零开始重复建设，造成巨大的资源浪费。他认为，“可信数据空间”正是解决此类矛盾的可行路径。

“对于分散在各处的农业数据而言，可信数据空间是一个很好的落地机制。” 顾博士阐释，在可信数据空间架构下，可以构建一个“可用不可见”的安全流通环境。数据无需物理归集与权属转移，在加密空间内即可进行安全的联合计算与分析，结果可被安全地输出给需求方。这既能充分释放数据的融合价值，又能从根本上规避数据泄露、权属争议等核心风险。

“技术上来讲，它甚至允许数据在逻辑上保持‘孤岛’状态，” 顾博士补充道，“因为对于许多机构而言，数据隔离是安全的前提。可信数据空间的关键，在于通过技术实现价值的流通而非数据的搬运，确保过程可控、结果可信。

03.以应用为始：

推动数据价值务实落地

面对数据要素市场化的宏大命题，顾竹博士始终秉持“以终为始”的务实观点。在讨论AI大模型训练数据的合规与公共数据运营时，他将话题提升到国家竞争的战略层面。

“眼下全世界在大模型领域的竞争由为激烈。当务之急，是集中力量把我们的核心模型能力建立起来。” 他认为，与其过早陷入商业利益分配的争论，不如将有限的资源投入到最具建模能力的机构和企业，优先构建起自主可控的AI生态。

这一观点与他此前关于数据应用的思考一脉相承：数据的价值最终必须通过实际应用来体现和检验。无论是通过可信数据空间激活分散的数据资产，还是推动AI与产业的深度融合，核心逻辑都是“瞄准真问题，创造真价值”。

4 .佳格天地：

深耕数据沃土，赋能农业未来

顾竹博士的发言，根植于佳格天地多年来在农业与遥感数据应用领域的深耕实践。作为一家利用卫星遥感与地理信息技术服务农业、金融等领域的科技公司，佳格天地始终站在“数据要素应用的最前沿”。

我们深刻理解农业数据的复杂性与其蕴含的巨大潜力，也亲身经历着数据流通中的种种挑战。正因如此，我们积极拥抱如“可信数据空间”等创新治理模式，探索在安全合规的前提下，让沉睡的数据资产“活”起来，通过跨域融合与智能分析，精准服务于种植管理、供应链优化、环境监测、碳汇计量等多元场景。

本次高端闭门会的思想碰撞，进一步坚定了我们的方向：在数据要素市场化浪潮中，佳格天地将继续发挥自身在数据获取、处理、分析与场景化应用的全链路能力，致力于打破数据壁垒，推动数据从“可用”到“可信”再到“可运营”的价值跃迁，为农业现代化与数字经济高质量发展贡献切实的力量。

未来已来，唯信者达，唯行者远。

佳格天地是全国率先将目标智能识别和机器深度学习技术应用于遥感影像并成功实现商业化应用落地的时空大数据企业。

目前，佳格天地所提供的农业大数据应用已服务中国超4亿亩耕地，范围涵盖省级农业政府部门、农业金融、中大型种植企业，客户遍布国内百余个县区。从“看天吃饭”到“知天而作”，佳格天地正在助力农业大数据驱动的中国现代农业快速发展。