《直播“开路” 科技“加速” 数字农业提升大湾区粮菜保障能力》

  • 来源专题:粤港澳大湾区科技信息监测平台
  • 编译者: mall
  • 发布时间:2020-04-29
  • 在广东廉江安铺镇,超超农机专业合作社社长陈超从23日开始,计划用8台无人机、三四天完成全镇2.5万亩水稻的飞防作业。这在背着喷药机人工打药时代是不可想象的。
      得益于农业科技及智能化发展,先进农机设备和平台系统投入应用,广东农业生产效率正在跨越式提升。以“直播带货”为切入口,数字农业让复工复产提速,也为粤港澳大湾区“米袋子”“菜篮子”提供更强保障。
      科技“加速”春耕
      安铺镇急水村旁,郁郁葱葱的禾苗已长到60公分高。这是用新设备精量穴直播机播种的,长势非常好,再有50多天就可以收割。
      禾苗上方,两台无人机正来回喷洒农药。眼下正是稻纵卷叶螟和稻飞虱虫期,超超农机专业合作社承包了全镇的飞防农事服务。这是政府正推广的统防统治,政府每亩补贴合作社15元,农民每亩再出28元。
      “1台无人机一天能打药800多亩,如果是人工背打药机喷药,熟练工1人1天也只能打10亩多一点。”陈超说。
      不仅效率提高,专业化统防统治还可实现早防早治,减轻虫害助粮增产,也有利于农药用量控制,减少面源污染。
      广东省农业农村厅农业机械化管理处处长陈楚楷说,今年新增各类农机具14505台(套),大中型拖拉机、旋耕机、水稻精量穴直播机和植保无人机等农机数量明显增长。
      “高科技、智能化设备成为广东春耕生产的‘加速器’。截至4月21日,全省已播种3115万亩农作物,占春播计划的97%。”陈楚楷说。
      直播畅通销路
      4月19日,一场直播在广东茂名135万亩荔枝林开播。古时以快马相送的荔枝,有了新销路:云直播、云发布、云消费……
      受疫情影响,今年春天不少农产品滞销。农业部门创新营销方式,搞起了规模化、成体系的基层领导干部“直播带货”。
      广东饶平县县长陈跃庆说,一场直播让全国几十万消费者知道了潮州柑,带动解决县里上万吨潮州柑的销售难题。
      截至4月21日,广东已进行市(县、镇)领导干部参与的直播活动29场。基层干部在直播间出镜84人次,涉及400多种农产品,销售总金额5700多万元。
      与此同时,农业部门成立了短视频制作推广中心,举办了10多期短视频培训班,培训了上千名新农人。
      在广东省农业农村短视频制作推广中心主任王清看来,农业“短视频+网红直播”成体系成规模发展,缓解了传统农业全产业链中上下环节信息不对称弊端,有助于激发农业经营主体的创新活力,加速农业转型升级。
      数字农业提升保障能力
      广东正探索建设数字农业,提升粤港澳大湾区“米袋子”“菜篮子”保障能力。
      广东省农业农村厅科技教育处处长刘亚平说,广东正加快智能农机装备研发,促进物联网、大数据、移动互联网、智能控制等信息技术在农机装备和农机作业上的应用,并加大农机作业远程监测系统推广。
      近两年,广东全力推进全省200个三产融合的现代农业产业园建设,已形成一批10亿元、数十亿元产值级别的县域农业产业。其中新会陈皮和徐闻菠萝等产业园都已建成智慧农业大数据平台,实现产业链大数据化。
      王清认为,数字农业可加速农业产业发展,有助于广东农业跟上粤港澳大湾区的发展步伐,提升农产品供给和保障能力。

相关报告
  • 《全球科技巨头的数字化农业AI布局》

    • 来源专题:农机装备
    • 编译者:袁雪
    • 发布时间:2025-04-14
    • 点击上方蓝字 轻松关注我们 农业的数字化转型正在加速推进,科技巨头与传统农业的融合成为关键动力。微软、IBM、谷歌、华为和亚马逊等公司,正凭借其技术专长推动农业创新,重塑这一古老行业。英特尔的芯片、华为的5G网络、NVIDIA的GPU虽未直接应用于农田,却成为农业AI模型和作物管理系统的核心。与此同时,OpenAI 和 Anthropic 等开发大型语言模型(LLM)的企业,也通过深度学习和神经网络间接赋能农业,帮助打造更强大的行业专用工具。 NVIDIA数据中心 AI 在农业中的应用正不断拓展:卫星图像结合机器学习可预测作物产量,数字孪生技术精确模拟生长环境,自然语言处理提炼多语种农业智慧,基因组学模型更是深入植物分子结构,革新遗传研究。 在应对人口增长与气候变化的关键时刻,这些科技力量是否能解决农业的长期挑战?本文将聚焦 亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔、华为等公司在农业AI上的布局,并探讨 OpenAI、Anthropic 和 NVIDIA 的间接作用,揭示一个由代码驱动、深刻影响土地与人类关系的全新农业生态系统。 农业AI解决方案的主要直接参与者 AWS:为农业提供自动化数据洞察的核心平台 亚马逊云服务(AWS)正以超过240种云服务构建起现代农业的数字支柱,助力农民将数据转化为高价值作物。AWS 全球农业主管 Elizabeth Fastiggi 指出:“农业是一个数据丰富的行业”,强调了数据作为资产的战略意义。AWS 提供从精准农业到供应链管理、可持续发展等多领域工具,广泛应用物联网、机器学习和人工智能技术。 以色列农艺农场管理平台(“CropX 平台”)和应用程序使用 AWS 解决方案来推动更高效、更经济的农业生产 AWS 致力于技术的“民主化”,即为各类农业用户提供公平获取一流技术的机会。在高度安全的环境下,农企得以大胆试验、验证和扩展新技术。这一策略不仅赋能单个农场,更通过支持第三方开发者生态系统,推动农业AI解决方案的大规模部署,形成不断壮大的数据与智能资源库。 微软:打造面向未来的AI农业平台 微软通过 Azure 农业数据管理器和 Project FarmVibes.AI 两大核心项目,推动农业AI发展。2023年9月推出的 Azure 数据管理器整合了来自传感器、无人机、卫星等多源数据,实现实时分析与可视化。农业食品首席技术官 Ranveer Chandra 表示,这种数字生态系统将数据转化为农民可执行的决策信息。 Azure 农业数据管理器功能 Project FarmVibes.AI 则是技术的“大脑”,面向研究人员和从业者提供易用且经济的数字农业工具。这些工具支持在网络覆盖不全的地区运行,有效缩小农村数字鸿沟。Chandra 也展望未来生成式AI的集成,如 AI 副驾驶、聊天机器人等,能够提供本地语言、个性化的实时建议,为农业带来深层次变革。 微软的 Farm Vibes 项目在浦那巴拉马蒂试验田的卫星图像 谷歌:借助卫星图像与AI推动农业可持续性 谷歌利用其在数据分析和机器学习方面的优势,将农业与遥感技术深度结合。Google Climate Engine 平台整合了 Earth Engine 和 Google Cloud,通过分析长达50年的地球观测数据,为农业气候适应和可持续发展提供支持。 谷歌不仅服务于跨国企业(如 Regrow 和联合利华),还助力初创公司如 ListenField,为超3万名东南亚农民提供生产优化建议。谷歌持续开发作物识别与产量预测模型,推动卫星图像在农业中的深度应用,从而同时提升产量与环境友好型农业实践。 IBM:用AI和环境数据守护粮食安全 面对气候变化等环境挑战,IBM 利用其 Environmental Intelligence Suite 提取关键气候数据,解决粮食安全问题。在与 dsm-firmenich 的合作中,IBM 的AI系统帮助预测并预防谷物霉菌毒素污染,每年可为欧洲节省数百万欧元。IBM ESG 副总裁 Kendra DeKeyrel 指出,AI 不仅提升农业效率,也是应对干旱、洪水等风险的关键工具。 IBM 还持续优化其环境智能平台,使数据科学家与开发者能更深入地推动农业与气候数据的融合,目标是“领先天气一步,保护农产品”。 英特尔:以边缘计算和AI设备重塑农业现场 与注重云计算的其他公司不同,英特尔聚焦于农业现场的智能化转型。通过边缘计算、计算机视觉和网络技术,英特尔推动实时监控与自动化管理,涵盖从气候感知到生产物流的全链条。 在与 NatureFresh 农场的合作中,英特尔的AI平台实现了温室设施的智能升级。该农场IT负责人 Keith Bradley 表示,英特尔在多代CPU之间分配AI负载的能力,保障了农业场景的高可扩展性和灵活响应。这种软硬件协同的技术生态正在推动农业实现前所未有的精准与高效。 华为:通过5G打造全球智慧农业示范 华为在全球推动5G智慧农业,尤其在奥地利实施的5G无人机监控农场项目,已显著提高效率、减少农药使用并改善农村网络基础设施。其解决方案融合5G、物联网与云计算,全面覆盖精准农业、远程监测和数据分析。 华为海外5G智能农场 尽管面临部分市场的地缘挑战,华为依然凭借技术创新和在“一带一路”沿线国家的广泛布局,成为农业AI发展的重要推动者。其“绿色现场”项目展示了其对全球数字农业未来的持续投入与承诺。 农业科技的“隐形影响者” OpenAI 与 Anthropic:生成式AI与农业的潜在结合 尽管 OpenAI 和 Anthropic 尚未推出专为农业定制的产品,但它们在生成式 AI 和大型语言模型(LLM)方面的前沿研究,为农业应用打开了全新可能。这些公司开发的语言模型已被广泛应用于科研、教育和决策辅助等领域,其潜力同样适用于农业。 例如,LLM 可用于自动解读农业研究论文、生成作物管理建议,或辅助农民进行技术学习。OpenAI 在强化学习方面的突破性成果,也可能用于优化农业机器人路径规划或精准作业流程。虽然目前的影响是间接的,但随着 AI 技术的快速演进,这些模型将可能在农业知识提取、农业教育、农艺模拟等方面发挥更直接作用。 NVIDIA:支撑农业AI背后的计算引擎 NVIDIA 虽不直接开发农业产品,但作为全球领先的 AI 芯片提供商,其GPU技术正是大多数农业人工智能模型运行的基石。从卫星图像分析到基因组研究,NVIDIA 提供了处理海量数据与复杂算法所需的高性能计算能力,推动了精准农业、作物预测、环境监测等核心场景的智能化发展。 NVIDIA 首席执行官黄仁勋也高度重视农业的AI潜力。公司已与多家农业科技企业展开合作,应用 GPU 加速的模型实现精准灌溉、病虫害监测、土壤健康评估等功能。这些合作不仅提升了产量,也大幅降低了资源消耗,展现出技术驱动的可持续农业未来。 黄仁勋提出,将 AI 应用于农业不仅是提升效率,更是应对全球粮食安全与气候挑战的重要手段。NVIDIA 的角色正体现了跨行业科技融合的趋势:即便不直接面向农业,其核心技术也能在背后推动农业变革。这种“隐形”的技术支持,正在重塑我们对农业创新生态的理解。 比较分析 在深入探索科技巨头推动农业人工智能的路径时,可以清晰地看到几大关键趋势与差异。 首先,在基础设施与解决方案方面,AWS、Google Cloud 和 Microsoft 凭借强大的云服务平台,为农业AI提供了广泛支持,成为众多第三方农业科技解决方案的基石。而IBM则更侧重于开发垂直整合的端到端方案,专门应对农业中的特定挑战,如气候风险与粮食安全。 在硬件与软件的技术重心上,英特尔与NVIDIA聚焦于算力基础,为高性能农业AI模型提供GPU和边缘计算芯片支持,尤其适用于需要实时处理的田间作业。而微软和AWS则发挥其在AI算法和机器学习方面的优势,打造用于作物产量预测、病虫害识别等复杂任务的软件解决方案。 核心技术与市场集中度方面,目前主导AI应用的Transformer架构和大型语言模型(LLM)需要庞大的算力与数据支撑,仅少数科技公司具备独立开发这些模型的能力。这种能力的集中,也导致了农业AI生态中的技术壁垒:部分公司可自主构建模型,而更多企业则依赖外部合作或开放平台。 在数据源的整合与利用方式上,各家公司展现出不同的技术路线。微软的 FarmVibes 强调多源数据融合,包括IoT设备、卫星图像与气象数据,实现对农场运行状态的全局掌控;谷歌则发挥其在地理空间分析上的优势,通过遥感影像实现大范围作物监测;IBM聚焦于环境与气候数据的深度融合,用于精准预报与风险管理;AWS构建的云平台能够整合传感器数据与历史记录,为农场运营提供数据驱动支持;英特尔则主打边缘计算,在田间现场实现实时感知与响应;华为通过将5G、物联网和云计算相结合,打造包括无人机监测、智能分析在内的全面智慧农业系统。 尽管路径不同,这些企业面对的共同挑战是:如何将庞杂的数据转化为对农民真正有价值的洞察和工具。每家公司在数据整合方式上的选择,不仅体现了其技术优势,也反映了其在农业AI领域的战略定位。 正如国际园艺学会(ISHS)人工智能参考小组主席 Graeme Smith 所言:“人工智能正在开启农业的新时代,彻底改变从作物规划到消费的各个方面。”科技巨头的行动,不只是技术部署,更是在塑造全球农业的未来格局。 人工智能的核心在于通过对数据的学习实现预测与决策。在农业领域,这意味着算法可以分析来自卫星图像、传感器、气象站和摄像头等多源数据,实现对农作物的实时感知与成像,为农民提供切实可行的指导意见。 面对气候变化、害虫抗药性增强、市场波动、劳动力短缺与可持续发展的压力,农业正以前所未有的速度向科技化、智能化转型。受控环境农业(CEA)的兴起正是这一变革的缩影:大型温室群在全球范围迅速扩张,生成了极为复杂的数据系统,推动了人工智能的深度嵌入。从精准灌溉、作物预测到资源配置,AI 正在重新定义农业的运作逻辑,并开始对全球经济、贸易结构、劳动力市场乃至国家间关系产生影响。 国际园艺学会人工智能参考小组主席 Graeme Smith 认为,AI 将农业从基于经验的传统工艺转变为高度数据驱动的科学。通过整合环境、表型与基因组等多维数据,人工智能可大幅提升农业的可持续性、生产效率与资源利用水平。从农田实时监控平台到基于卫星图像的产量预测系统,这些技术不仅提升了农民的决策能力,也预示着新农业范式的到来。 AI 的价值不止于优化当下,更在于构建面向未来的气候适应型农业模式。以AI驱动的CEA系统为例,不仅节水高达95%,节地显著,单位产量远超传统农业,还能显著减少运输、施肥和能源环节的碳排放,推动农业向高效、低碳、智能的方向发展。同时,AI在户外农业中的应用亦日益广泛,预测性模型帮助农民规避气候异常,减少产量损失与资源浪费。 知名经济学家 Steve Keen 指出,主流经济模型常忽视气温升高对降水和农业系统的连锁反应。他强调,AI 可以为农民提供传统思维难以实现的应对策略,弥补气候建模与农业决策之间的落差。正如 IBM 环境智能套件的实践所示,AI 正成为农民在不确定气候中稳产保收的重要工具。近期 NASA 的研究更警告,即使没有最极端的气候剧变,仅在高排放情境下,2030年前全球玉米产量可能下降四分之一,凸显应对挑战的紧迫性。 与此同时,人工智能的崛起也正催生“自主农业”新格局。英特尔的边缘计算与 NVIDIA 的GPU正在为农业设备提供实时决策能力,自主作业成为可能,农业生产正迈向前所未有的精确化和自动化。然而,技术革新也伴随着伦理与社会结构的挑战,包括数据隐私、技术垄断、以及中小农户在数字转型中面临的边缘化风险。 农业AI的未来不仅关乎技术突破,更取决于科技公司、政策制定者与农业从业者之间的协作治理。我们正站在农业新时代的门槛,人工智能所带来的不仅是产量的提升,更是对全球粮食安全、环境适应能力以及公平可持续发展的深刻回应。 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信(扫描下方二维码,备注:来意-姓名-单位,若二维码添加失败,请公众号后台私信留言“入群”) 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源:本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑:傅莹 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
  • 《农业部部长韩长赋:农业结构调整不意味着放松粮食生产》

    • 来源专题:长江流域资源与环境知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:changjiang
    • 发布时间:2018-01-26
    • 产业兴,乡村兴。日前召开的全国农业工作会议提出,实施乡村振兴战略给农业农村经济发展带来重大战略机遇,把大力发展农村生产力放在首位,紧紧围绕产业兴旺下功夫,为实现乡村繁荣、农民富裕提供物质条件,并在产业发展进程中促进其他方面发展,实现经济、政治、文化、社会、生态等各方面的全面振兴。新的一年,如何在产业兴旺上迈出新步伐?农业转型升级的质量导向、绿色导向、市场导向应如何把握?对此,本报记者专访了农业部部长韩长赋。   坚持质量第一,推进质量兴农   记者:为什么要大力推进质量兴农?农业部门将从哪些方面提高农业发展质量?   韩长赋:当前,农业质量发展不足主要表现在3个方面。其一,农产品品种丰富,但多而不优。目前,我国农产品品种齐全、花色繁多,时不分四季、供应不断,地不分南北、想买就有,但同质化严重,分等分级少,缺少个性化产品。其二,农业品牌众多,但杂而不亮。而且我国农产品大品牌不多,有市场影响力的更少。其三,农业体量大,但产业大而不强。此外,我国粮肉蛋果菜茶鱼产量都居世界首位,但国际竞争力与农业大国地位还不相称。   这些问题表明,提高农业发展质量是当务之急。我们必须坚持质量第一,坚持抓产业必须抓质量,抓质量必须树品牌,坚定不移推进质量兴农、品牌强农,提高农业绿色化、优质化、特色化、品牌化水平。   推进农业标准化,把优质产出来。优质安全的农产品,抓手是按标生产。要加快标准制修订,2018年制修订农药残留标准1000项、兽药残留标准100项、其他行业标准近200项。大力宣传农兽药、饲料添加剂、抗生素使用规范,严格落实间隔期休药期规定,让农民一看就懂。   加强执法监管,把安全管出来。我国农业生产主体多、链条长,农产品质量安全监管必须围绕薄弱环节、重点领域,出重拳、求突破。严格投入品使用监管,推进农药追溯体系建设,高毒农药已禁止使用39种,2年内再禁止使用2种,剩余10种今后5年内要逐步禁止使用。加快农产品质量安全追溯体系建设,建立农业生产信用档案,将新型经营主体全部纳入监管名录。深化国家农产品质量安全县创建,今年再创建200个,鼓励有条件的地方以省为单位整建制创建。   实施品牌提升行动,把品牌树起来。去年我们开展了农业品牌推进年活动,推出了一批区域公用品牌与产品品牌,各方面反响很好。今年要开展中国农业品牌提升行动,将品牌建设与“三区三园”建设、绿色食品等产品认证紧密结合,再遴选推介一批叫得响的农业品牌。要强化品牌质量管控,建立品牌目录制度,实行动态管理,确保品牌“含金量”。   强化现代要素集成运用,让产业强起来。我国农业质量不高、大而不强,最根本的是产业素质不高,必须强化现代科技装备支撑。要大力推广运用新技术,围绕提质增效重大需求,遴选具有示范前瞻性、引领性的技术,组装集成特色高效品种技术。实施现代种业提升工程,全面深化种业权益改革,建立商业化育种创新体系,全面提升农作物、畜禽、水产良种质量。此外,我国设施农业面积已超过5000万亩,要推动设施装备升级,技术集成创新,优良品种推广,着力解决土地板结等问题。   坚持绿色导向,促进农业可持续发展   记者:去年9月,中办、国办印发了《关于创新体制机制推进农业绿色发展的意见》,对农业绿色发展提出了要求。日前闭幕的中央农村工作会议也提出走乡村绿色发展之路。今年,农业绿色发展的着力点在哪里?   韩长赋:推进农业绿色发展是农业发展观的一场深刻革命。我们要认识到,农业是生态产品的重要供给者,乡村是生态环境的主体区域,生态是乡村最大的发展优势。实现乡村振兴需要生态宜居的美好环境。吃饭问题基本解决使得我们有能力把资源环境保护放在突出位置。而农业资源环境存在围湖造田、过度养殖、过度捕捞、过度放牧等现象,倒逼我们发展绿色农业。同时,人民群众日益增长的生态需求为绿色发展提供了持续动力,农业生态产品市场潜力巨大。   要持续推进农业投入品减量。当前,农业投入品过量使用、利用率不高,是农业面源污染的重要原因。目前,化肥农药使用量“零增长”目标已提前实现,下一步要在提高使用效率、减少使用总量上下功夫。今年要扩大果菜茶有机肥替代化肥试点范围,再选择100个生产大县整建制推进试点。选择150个县开展果菜茶病虫全程绿色防控试点,力争病虫绿色防控覆盖率每年提高2个百分点。   要加快推进农业废弃物资源化利用。农业废弃物利用,变污染为资源,是农业发展的一项新课题。当前,首先聚焦586个生猪、奶牛、肉牛大县,抓好畜禽粪污资源化利用,去年支持96个县整建制推进,今年争取再支持200个县,探索有效治理机制,确保到2020年基本解决规模养殖场粪污资源化利用问题。同时,以东北、华北玉米秸秆较多的地区为重点,在150个县开展秸秆综合利用试点。以西北、西南地区为重点开展农膜回收,建设100个地膜治理示范县。   加强农业资源养护。统筹山水林田湖草系统治理,坚决把农业资源过高的利用强度缓下来。加大东北黑土地保护,将优质的黑土耕地划为永久基本农田,以黑土区为重点,集成推广深松深耕技术,力争今年深松深耕整地面积达到1.5亿亩以上。大力开展以长江为重点的水生生物保护行动,加快制定加强长江水生生物保护的文件。   需要注意的是,推进农业绿色发展,要统筹保供给、保收入、保生态,既不能因为保供给、保收入而牺牲生态,也不能因为保生态而让农产品供给、农民收入受影响。如果简单采取减少种植、关闭养殖场的办法,就违背了绿色发展的本意,要防止出现这种情况。   坚持市场导向,调整优化农业结构   记者:当前调整农业结构已经取得积极成效,下一步调整优化农业结构的方向在哪里?   韩长赋:调整优化农业结构,是推进农业供给侧结构性改革的主要任务。产量结构性过剩是当前农业面临的突出矛盾,这两年,我们推进结构调整取得了初步成效,但供需脱节、资源错配问题仍很突出。下一步,要以满足市场需求为导向,把提高农业供给体系的质量效益作为主攻方向,推进结构调整,优化生产力布局,不断提升产品质量和产业水平,使农业供需关系在更高水平上实现新的平衡。   坚定不移调整种养结构。树立大食物观,在保障粮食等重要农产品有效供给的前提下,减少低端无效农产品生产,增加销路好、品质高、市场缺的优质农产品生产。以控水稻、增大豆、粮改饲为重点推进种植业结构调整。这两年玉米调减效果明显,要继续推动“镰刀弯”地区玉米调减,为优势产区留出空间。扩大粮豆轮作试点,增加大豆、杂粮杂豆、优质饲草料等品种种植。以调生猪、提奶业为重点推进畜牧业结构调整。以退出不合理产能、改善养殖生态环境为重点推进渔业结构调整。   加快推进产业向“三区三园”集聚。要以“三区三园”为重点优化产业布局,确定不同区域农业发展方向。加快划定建设粮食生产功能区、重要农产品生产保护区,今年要基本完成水稻、小麦划定;加强“两区”高标准农田建设,健全利益补偿机制,加大财政转移支付力度。加强特色农产品优势区建设,今年再创建一批国家现代农业产业园,推动建立国家、省、市、县建设体系;推动创建100个具有区域特色的农村双创示范园区(基地)。   推进信息化与农业融合发展。推进“互联网+现代农业”发展,运用现代信息技术手段改造提升传统农业。构建农业农村数据资源体系,加强数据采集、整合、传输、共享,强化农业大数据应用。全面实施信息进村入户工程,新增5个省开展整省推进示范,力争今年底建成15万个益农信息社。实施智慧农业工程,推动建设天空地数字农业管理系统,推进农业物联网试验示范。   要强调的是,农业结构调整不意味着放松粮食生产,重点追求质并不是不要量,保障国家粮食安全是农业工作的首要任务。要全面落实永久基本农田特殊保护制度,继续推进高标准农田建设,确保粮食面积稳定、产能稳定,做到结构调整和粮食生产两手一起抓。要重点保口粮保谷物稳产能,藏粮于地、藏粮于技,建设好9亿亩粮食生产功能区,保护粮食综合生产能力,有需要就能产得出、供得上。(经济日报·中国经济网记者 乔金亮)