农业科研信息化发展态势与启示

目 录 专题一 大数据时代的第四科研范式的演化、现状与启示 1 概念与内涵 1.1 概念界定 1.2 内涵 2 发展现状 2.1 国外发展现状 2.1.1 不断完善大数据及相关技术研究战略体系 2.1.2 高度重视算力升级和网络生态环境建设 2.1.3 加快大数据识别、分析与应用领域发展 2.1.4 数据标准化与溯源成为新的研究热点 2.2 国内发展现状 2.2.1 国家政策加速向大数据技术研究与应用转变 2.2.2 科研基础设施向高效率、通用性和开放性发展 2.2.3 数据管理服务向开放共享加速推进 3 发展趋势 3.1 相关性将取代因果关系成为知识创新模式的重点 3.2 开放科学研究将成为主流模式 3.3 科学共同体将成为新的科研组织模式 3.4 借力云计算快速推动科研虚拟化发展 3.5 科研组织管理将更加透明便捷 3.6 科研人员将具有“个性画像” 4 典型案例 4.1 孟山都大数据分析系统 4.2 华大基因工程 4.3 以色列精准农业公司Taranis植物模型 4.4 中国农业大学科研分析系统 5 总结及对策建议 5.1 加快科研基础设施性能的提升和开放共享 5.2 增强科研数据管理和传播共享 5.3 推进科研协同合作共同体建设 5.4 加速数据科研人才培育 参考文献 专题二 数据出版的内在逻辑、模式与发展路径 1 数据出版的概念与本质 1.1 数据出版的内涵 1.1.1 “公开”和“出版”的区别 1.1.2 支撑学术活动的职能 1.2 数据出版的功能 1.2.1 开放科学环境营造的内在需要 1.2.2 提升数据共享与应用效能的客观需要 1.3 数据出版历史轨迹与现状 1.3.1 国外数据出版的发展的历史和现状 1.3.2 国内数据出版的发展的历史与现状 2 数据出版的实践 2.1 数据出版的关键问题 2.1.1 制度与规范体系 2.1.2 质量控制理论与方法 2.1.3 学术评价机制 2.1.4 数据引用 2.1.5 知识产权确认 2.1.6 伦理与标准 2.1.7 核心技术 2.2 数据出版模式 2.2.1 JOS模式 2.2.2 SOS模式 2.3 数据论文 2.3.1 数据论文的定义与本质 2.3.2 数据论文的特征 2.3.3 数据论文的作用 3 数据出版的发展路径 3.1 面向数据出版未来发展的重点需求 3.1.1 数据引用标准化 3.1.2 数据标识统一化 3.1.3 数据使用便捷化 3.2 推进数据出版的发展启示与建议 3.2.1 营造良好的数据出版发展氛围 3.2.2 完善数据出版各环节的数据管控政策 3.2.3 积极开展依托现有数据中心和出版机构的数据出版试点工作 3.2.4 大力推动数据共享标准规范建设 3.2.5 组建面向传统学术出版机构的数据出版联盟生态 参考文献 专题三 智慧基地发展现状与趋势展望 1 智慧基地概念界定及内涵 1.1 概念界定 1.2 内涵 1.3 智慧基地与实验基地信息化区别 2 智慧基地相关技术及应用研究现状 2.1 5G网络技术、新一代物联网等在农业基地信息采集管理方面的应用 2.2 大数据技术、3S技术等在农业生产监测和服务精准化方面的应用 2.3 人工智能、5G网络技术、传感技术等在农业低功耗智能装备方面的应用 2.4 云计算、5G网络技术、大数据技术等在农业基地服务管理平台建设方面的应用 2.5 物联网、AI、区块链等技术在农业基地安全管理系统方面的应用 3 智慧基地建设典型案例 3.1 国内智慧基地建设典型案例 3.1.1 中国科学院 3.1.2 清华大学 3.1.3 南京农业大学 3.1.4 北京小汤山国家精准农业研究示范基地 3.1.5 安徽农垦龙亢农场 3.1.6 济南科百莱芜5G智慧农业基地 3.2 国外智慧农业基地建设典型案例 3.2.1 洛桑试验站 3.2.2 澳大利亚Kirby智能农场 4 智慧基地发展趋势 4.1 人工智能将极大提升智慧基地信息感知水平 4.2 实验分析系统向数字化、虚拟化转型 4.3 低功耗设施装备与智能机器人将推进无人化过程 4.4 新型的通信技术、物联网技术和定位导航技术将推进全域泛在互联网络的极大化 5 智慧基地建设启示及相关建议 5.1 提升智慧基地顶层设计和布局规划能力 5.2 持续推进远程感知监控设备和网络建设 5.3 促进低功耗智能设备在关键环节的应用 5.4 推进实验基地管理服务网络融合化发展 5.5 提高智慧基地数字化管理服务建设水平 参考文献 专题四 信息技术视角下智慧实验室发展态势与启示 1 智慧实验室概念界定及内涵 1.1 概念界定 1.2 内涵 1.3 智慧实验室与传统实验室信息化的区别 2 智慧实验室相关技术及应用研究现状 2.1 传感技术、AI技术等在实验室环境监控与安全管理方面的应用 2.2 区块链、云计算等技术在实验室管理流程标准化方面的应用 2.3 大数据、AI技术在实验室人员和影像管理方面的应用 2.4 区块链技术在实验室材料、试剂管理方面的应用 2.5 通信技术、物联网、边缘计算在实验室场景化建设方面的应用 3 智慧实验室建设典型案例 3.1 国内智慧实验室典型案例 3.1.1 中国科学院 3.1.2 北京大学 3.1.3 中国农业大学 3.1.4 华南农业大学 3.2 国外智慧实验室建设典型案例 3.2.1 林肯实验室 3.2.2 美国能源部联合基因研究所 4 智慧实验室发展趋势 4.1 数据驱动的科研模式将成为开放科学发展的主要方向 4.2 人工智能将增强科学发现能力 4.3 5G技术将加速实验室虚拟化进展 4.4 科研管理将向全过程透明化发展 5 智慧实验室建设启示和对策建议 5.1 高度重视智慧实验室资源共享建设 5.2 加快推进信息化基础设施升级改造 5.3 加大对实验室安全监管和服务升级 5.4 推进虚拟化科研管理服务系统建设 参考文献 专题五 农业智能装备现状与发展趋势 1 概念、内涵及理论基础 1.1 农业智能装备的概念 1.2 农业智能装备的内涵 1.3 农业智能装备的理论基础 1.3.1 物联网技术 1.3.2 5G技术 1.3.3 大数据与云计算 1.3.4 人工智能 1.3.5 3S技术 2 农业智能装备发展实践 2.1 国外农业智能装备行业发展现状 2.1.1 相关战略政策 2.1.2 资金投入现状 2.1.3 技术条件现状 2.1.4 推广应用现状 2.2 国内农业智能装备行业发展现状 2.2.1 相关政策情况 2.2.2 资金投入现状 2.2.3 技术条件现状 2.2.4 推广应用现状 2.3 农业智能装备应用的典型案例 2.3.1 美国孟山都智慧农业平台 2.3.2 荷兰Chrysant Arcadia公司设施园艺智能装备 2.3.3 以色列耐特菲姆精准农业灌溉设备 2.3.4 日本久保田智慧农业系统（KSAS） 2.3.5 国家农业信息化工程技术研究中心――“互联网+农业装备”应用 2.3.6 北大荒建三江无人农场智能装备 2.3.7 极飞科技智能农业平台 2.3.8 重庆荣昌国家生猪大数据中心 3 国内外农业智能装备研究的启示 3.1 全面提升农业智能装备自主创新能力 3.1.1 强化农业装备企业技术创新主体地位 3.1.2 建立完善农业智能装备产业技术创新体系 3.1.3 开展农业智能装备关键领域技术攻关 3.2 加快推进农业智能装备国际化进程 3.2.1 大力实施农业智能装备标准化建设 3.2.2 切实推动农业智能装备品牌升级绿色发展 3.2.3 加快农业智能装备外贸结构优化升级 3.3 健全农业智能装备产业政策及推广体系 3.3.1 健全农业智能装备产业支撑政策体系 3.3.2 完善社会化服务体系建设和形式创新 3.3.3 开展农业智能装备新技术推广体系创新 3.4 培育梯次衔接的多层次智能装备人才队伍 3.4.1 发挥高水平创新团队领军作用 3.4.2 注重学科人才的培养 3.4.3 开展“工匠队伍”建设 参考文献