全球农业大数据与信息服务联盟简介_北京转创国际管理咨询有限公司

2016 年11 月16 日，全球农业大数据与信息服务联盟（以下简称“联盟”）在北京成立，是国家农业科技创新联盟框架下的专业联盟和重要组成部分。由中国农业科学院农业信息研究所、海外农业研究中心联合国家和地方农业科研院所、农业信息科研机构、农业外事协作单位以及重点农业高等院校、农业企业等共同发起成立的、面向全国各级政府和事业单位、高等院校、相关企业开放的全国性、互助互利型组织，是以具有法律约束力的合作契约为保障，形成的“自愿联合、平等协商、互助互利、合作共赢”的合作组织。联盟现有成员单位132家，其中科研院所103家，高等院校7家，农业企业22家。

联盟宗旨是：立足国家和地方重大战略需求和重大科技任务，以服务于国家和地方农业发展战略为根本，以推进联盟成员单位共同利益为基础，以提升联盟整体创新能力、服务能力和支撑能力为目标，以全球农业大数据与信息服务为核心，以基于农业大数据下的农业文献信息资源建设、信息科技创新、海外农业研究、信息咨询服务等为重点，通过构建共建共享、协同创新等多种开放合作平台和运行机制，实现全国农业文献信息资源与大数据共建共享、全国农业信息科技和海外农业研究创新协作协同、全国农业文献信息与知识服务同质同效以及全国农业信息人才和海外农业人才队伍互惠互利；促进全球农业大数据与信息服务联盟成员共同发展、共同进步。努力将联盟建成为国家农业科技创新发展战略的重要信息支撑力量以及国家农业“走出去”战略和“一带一路”国家级海外农业对外合作集散地、经济政策智囊团、海外农业信息服务器和海外农业人才库。

自联盟成立以来，在中华人民共和国农业农村部（以下简称“农业农村部”）、中国农业科学院领导们的关怀下，在农业农村部相关司局的大力支持和国家农业科技创新联盟办公室的指导下，在联盟各成员单位的共同努力下，经过3 年多的工作实践，各项业务工作与合作稳步推进，取得了明显的进展与成效。

一农业资源共建共享与信息知识服务扎实推进

1 加强平台资源功能建设，提升平台资源利用效率

联盟成立当天即开通了“国家农业科技创新联盟农业科技信息资源共建共享平台”，按照“边建设、边服务”的原则，联盟加强了平台资源建设和技术研发力度，提升平台资源利用率和利用效率。

一是加强文献资源建设，保持每月两次更新频率，重点加强文献资源仓储建设及情境敏感知识库建设。

二是通过进行多维索引构建与中英文智能搜索技术研发，提高平台基本检索的精准度，并在基本检索的基础上实现递进检索、二次检索以及特定标签下的精准检索。

三是优化和完善情景敏感知识库，实现联盟成员单位已订购电子文献资源以及原文传递服务的无缝链接，调整优化统计分析模块的权限配置，实现管理员实时查看文献获取服务使用情况。

四是完成图书借阅及图书荐购功能设计与开发，通过“你读书，我买单”搜集用户图书借阅需求，提高入馆资源的活跃度。

五是创新全文获取服务模式，联合万方数据，研发建设万方全文快捷获取功能，面向联盟成员单位实名注册用户开放，为用户提供不受时间、空间限制的万方中文期刊在线全文快捷获取服务。

截至到2019 年底，共建共享平台集合了国家科技图书文献中心（NSTL）、国家农业图书馆及联盟成员单位特色文献的中文期刊、外文期刊、会议论文、OA 期刊及科学数据五类资源，总量约为3500 余万篇，其外文期刊1437 余万篇，中文期刊1900 余万篇，会议论文152 余万篇，OA 期刊157.6 余万篇，科学数据集603 个，涵盖作物科学、畜牧科学、区划科学、草业科学、农业生物技术等学科领域。基本实现农业科技信息资源99.9%的保障水平。并面向联盟成员单位提供基于邮箱认证、跨越时空限制的多终端协同网络、一站式资源检索获取、即查即得+全球最快(一小时)文献传递服务。目前，该平台累计注册用户3.01万多人，累计访问量106.89 万人次，访客数15.41 万人；平台文献请求量（含代查代借）26.59万篇，完成传递量26.28 万篇，申请满足率98.8%。完成服务日报768期，服务周报165期。

2 签订共建共享合作协议，合作开展信息知识服务

为加强进联盟成员单位信息资源与服务的合作与交流，联盟成员单位根据科技信息服务等业务合作需要，积极签订共建共享合作协议，合作开展资源共建共享和信息知识服务。

一是中国农业科学院农业信息研究所先后与30多家联盟成员单位签订了“农业科技文献信息资源共建共享合作协议书”，为联盟成员单位提供农业科技文献信息资源快速原文传递服务。

二是签订共建共享合作协议，共享国家农业品牌资源。先后与30家联盟成员单位就“国家农业科学数据共享中心省级共享服务分中心”、“国家农业图书馆省级服务中心”、“国家科技查询咨询机构省级工作站”等国家品牌资源签订合作协议，共享国家农业品牌资源。

三是先后与10 多家联盟成员单位签订合作协议，合作开展深层次个性化、专业化、知识化学科服务。如合作开展“四川省农业科学院科研竞争力分析”、“京津冀农业科研机构竞争力分析”等研究。

四是基于农业科技文献资源大数据仓储，面向联盟成员单位发布“农业机构科研产出分析系统”、“农业专业知识服务系统”和“农业机构知识库联盟”、“农业科学家在线”等农业智库平台，编制完成“全国农科院系统科技期刊论文产出统计报告（2009-2018 年）”，完成20 多家联盟成员单位的使用、试用合作协议签订。

二海外农业战略研究与智库产品发布全面推进

1 搭建农业科技走出去平台，推动海外农业战略研究

为落实贯彻中国农业科学院关于促进全院农业科技协同创新走出去的指示精神，联盟积极搭建农业科技协同创新走出去平台，推动面向“一带一路”海外农业战略研究协同创新，取得明显成效。

一是围绕国家农业对外合作需求，基于海外信息和数据基础，组织团队积极农业对外合作重点国家和重点品种研究，先后完成国别研究报告65 份，重要农产品品种研究报告19份。

二是以国际农产品市场模型开发与应用技术等基础研究为核心，联合国际食物政策研究所(IFPRI)、中国农业科学院农业经济与发展研究所等科研单位，开发具有自主知识产权的涵盖多国的全球性农产品市场局部均衡模型，实现对海外农产品供需和市场价格的动态模拟，目前已搭建起涵盖24 个国家（地区）、31 种农产品的模型框架，形成引入双边贸易模块的方法论。

三是围绕全球农业热点问题以及相关部委交办的任务，组织联盟成员单位联合开展调研和协同创新研究，先后完成《中美经贸摩擦升级对我国农业的影响》、《粮食企业参与“一带一路”建设的指导意见》、《国外成果转化经验调研报告》等20 多项研究报告，多份研究报告获得农业农村部及有关部委领导的批示。

四是开展海外农业信息监测研究，遵循“以我为主、任务牵引、精准考核”的原则，组织联盟成员单位，开展重点产品和重点国家的信息监测研究。重点开展粮棉油糖等13 个重点品种的信息监测研究、“一带一路”沿线国家国别信息监测和植保战略研究。先后与6家成员单位合作开展9个国家的海外信息监测和国别跟踪研究。

五是加强海外农业数据与信息采集加工。立足于为国家农业“走出去”战略、“一带一路”的国家级海外农业对外合作、海外农业经济政策智囊团提供全面海外农业信息服务，组织联盟成员单位积极开展海外农业数据与信息采集加工，针对全球主要农业生产国、贸易国、“一带一路”等90 多个国家，全面采集有关农业经济、基础设施、行业与农产品等方面数据和信息，在文本化处理、碎片化加工、规范化描述基础上，利用机器学习、大数据挖掘等高效和智能信息处理手段，通过多渠道多类型信息发现、遴选和采集。

2 打造高端智库和服务平台，发布智库产品和信息服务

联盟积极探索海外农业信息发布制度，打造有影响力的智库产品和公共信息服务平台，建设并开通了农业对外合作公共信息服务平台和微信公众号，全方位、立体式、多层次提供海外农业信息服务。

一是积极探索海外农业信息发布制度，打造有影响力的智库产品和公共信息服务平台.先后编辑发布《海外农业观察》41 期、《农业科技前沿与政策咨询》40 期；完成《德国版“非洲马歇尔计划”对中非农业合作的影响》、《美国牛肉进口对我国市场影响》等智库报告100 多份，发布农业高端知库产品已成为农业走出去企业进行科学决策、国家“一带一路”发展战略等农业对外合作重要的信息支撑。

二是建设并开通农业对外合作公共信息服务平台和微信公众号，该平台集成了13万份500万页文献信息，150 多项40 余万份农业基础、行业、农产品、国家和区域等方面的数据和信息，重点展示海外农业研究中心重大研究成果，包括65 国国别农业研究报告、27 期海外农业观察、15 个农产品海外市场研究报告。微信公众号共发布300多期1000多条资讯，总点击量20 多万人次，内容涵盖“一带一路”沿线重点国家农业政策、农业市场、投资政策法规、投资并购动向、农业投资机会和走出去经验分享等6大类。

三智慧农业联合实验室与协同创新研究稳步推进

为扎实推进联盟工作，促进联盟成员单位各项业务深度合作、协同创新，加快联盟工作重点由资源共建共享服务为主逐步转向共建共享与协同创新同步推进的发展阶段。2018 年，联盟在调研的基础上，提出了创建“联盟智慧农业联合实验室”的构想。

一是明确了智慧农业联合实验室创建目标。即发表高水平论文、研发实用技术及产品、培养青年科研人才等创建目标。

二是明确了智慧农业联合实验室创新研究方向。即以“农业机器人”研发与应用为核心，围绕智能感知和表型数据挖掘、作物模拟模型、农业全产业链信息管理与溯源、农业物联网与智能装备、面向决策的农业科技情报数据挖掘与分析、农业大数据分析与利用等六大研究方向开展协同创新研究。

三是明确了智慧农业联合实验室首批启动9 个研究项目。包括基于机器视觉的猪脸识别技术及其在生猪智能养殖领域的应用研究、复杂农业场景下的信息采集方法和关键技术研究、基于深度学习的植物病害识别技术研究、作物机理模型与可视化技术研究、基于区域特色产业的智慧管理与质量溯源平台研究、杏鲍菇采收机器人的研制与应用、区域智慧农业大数据平台关键技术研究与应用、基于大数据的农业产业技术发展及竞争态势分析研究等。这些项目已取得初步研究成果。

四是明确了智慧农业联合实验室管理和运行机制，首次提出了双首席协同创新研究模式，以此为基础建立项目联合创新研发团队。