《数字乡村标准体系建设指南》中部署了哪些重点任务？

该建设指南一共布置了4项重点任务，分别是建设农业物联网、农业大数据、农业信息化以及农村电商。这4个建设能够有效的推动乡村事业的发展，让其成为一个标准化、数字化的乡村体系，带动乡村地区农民的经济发展，使我国向全面小康社会正式迈进。

该指南主要就是为了推动乡村事业的发展，进而打造出一个数字化、标准化的乡村领域方面的发展。而由于农村地区有些位置比较偏远，因此在互联网建设以及电商发展等方面都存在着很大的不便性。如果不能有效的解决这些问题，那么想要全面的促进农村地区的进步是非常困难的，因此只有全面打造出大数据、互联网、物联网等信息化方面的结合，偏远地区的农村也可以实现网上购物、网上销售食品。

在物联网的建设上就是要打造出物联网在控制以及感知上的相关标准，以及应用标准上的各项研制以及研发工作和能力。而互联网的推进也可以让农村建立完善的大数据，进而通过大数据的计算让农业方面的自然资源、农作物等等达到标准化、信息化，通过这样的方式对于耕地数据、经营主体、宅基地等都有一个明确的标准。

电商方面的发展也可以带动农村经济的推进，因此还需要大力开展和进行仓储物流模式，使农产品在交易的时候有一个明确的交易、质量认证以及物冷链物流方面的标准。这些模式的推进都可以让农村“十一四五”时期可以达到相应的目标，进而让数字农村有一个良好的发展态势。而且指南的推进可以让这四个重点更加有效的进行下去，不会有相关人员在执行工作的时候出现偷懒的行为，进而做到很好的监督工作。

数字福建云计算公司是国企，福建省数字福建云计算运营有限公司(以下简称“公司”)是福建省电子信息(集团)有限责任公司的全资子公司，隶属于福建省国资委委员会系统的国有企业。公司成立于2015年3月，注册资本684亿元，目前拥有8家参控股企业。公司专业从事大数据中心的建设运营，构建大数据产业应用的孵化平台和政务数据开放开发的承载平台;同时致力于围绕大数据、云计算产业链构造生态环境，开展国企、民企、外企的三维对接，带动产业集聚，推动东南区域数字经济产业发展。公司荣膺国家高新技术企业、网络安全管理优秀团队、福建省数字经济领域“瞪羚”创新企业、福建省科技型企业、福建省级新型研发机构等数十项荣誉称号，拥有ISO20000、ISO27001、ISO22301、ITSS云服务与运行维护两项服务能力，成熟度三级认证、可信云、等保三级等数十项资质证书。
公司作为数字福建建设的排头兵，超前布局，于十三五期间，在滨海新城投建了商务云和健康云两座大型数据中心成为数字福建的核心基础设施和信息底座。

物流园项目投入使用后，将以产业数字化为引领，通过物联网、大数据、云计算、5G等新技术应用，赋能园区的运营管理服务，打造区域性农产品物流集散中心、生鲜农产品保供稳价中心。 加速了解下有很多相关信息。

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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（2021年12月15日福建省第十三届人民代表大会常务委员会第三十次会议通过）

目 录

第一章 总则

第二章 数据资源

第三章 基础设施

第四章 发展应用

第五章 数据安全

第六章 保障措施

第七章 法律责任

第八章 附则

第一章 总 则

第一条 为了促进大数据有序 健康 发展，发挥数据生产要素作用，推进数字福建建设，根据有关法律、行政法规，结合本省实际，制定本条例。

第二条 本省行政区域内大数据发展及其相关活动适用本条例。

本条例所称大数据，是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，包含公共数据和非公共数据，以及对数据集合开发利用形成的新技术和新业态。

第三条 大数据发展应当遵循统筹规划、创新引领、开放开发、保障安全的原则。

第四条 县级以上地方人民政府应当加强对本行政区域大数据发展工作的领导，将大数据发展纳入国民经济和 社会 发展规划，建立工作协调机制，解决大数据发展和安全工作中的重大问题，所需经费列入本级财政预算。

第五条 省人民政府大数据主管部门组织编制数字福建专项规划，并向 社会 公布。

县级以上地方人民政府大数据主管部门负责本行政区域内大数据统筹管理、开发利用和监督检查等工作，定期进行综合评估。

发展改革、工业和信息化等主管部门按照各自职责，做好大数据发展促进工作。

网信部门负责统筹协调网络数据和相关安全监管工作，公安、国家安全机关和相关部门按照各自职责，做好数据安全监管工作。

第六条 省人民政府大数据主管部门应当会同标准化管理部门制定公共数据采集、汇聚、共享、开放、开发、交易、安全等标准。

鼓励企业、科研机构和 社会 团体参与制定数据行业标准、地方标准以及技术规范。

第七条 省人民政府应当依法加强与海上丝绸之路沿线国家和地区在数字基础设施建设、数字贸易、数字技术等领域的交流合作，促进人才、技术、资本、数据等要素融通。

第八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当加强大数据发展和数据安全宣传教育，营造有利于大数据发展的良好氛围。

第九条 鼓励公民、法人、公共管理和服务机构或者其他 社会 组织在数据汇聚共享、开放开发、发展应用工作中先行先试、 探索 创新。

第二章 数据资源

第十条 公共数据资源实行目录管理。

省人民政府大数据主管部门应当会同有关公共管理和服务机构制定公共数据资源目录编制规范，组织编制并发布本省公共数据资源目录。

设区的市、县（市、区）公共数据资源目录应当与省公共数据资源目录相衔接。

第十一条 采集数据应当遵循合法、正当、必要的原则，向被采集者公开采集规则，明示采集目的、方式和范围，并经被采集者同意。

公共管理和服务机构应当按照公共数据资源目录和相关标准规范，组织开展数据采集工作。除法律、行政法规另有规定外，凡能通过共享获取的公共数据，政务部门不得重复采集。

政务部门为履行维护国家安全和公共安全职责，依照法律、行政法规，需要获取非公共数据时，掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织应当提供相关数据。

公民、法人或者其他组织不得通过窃取或者以其他非法方式获取非公共数据。

第十二条 省人民政府大数据主管部门应当通过省公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理全省公共数据资源。

设区的市人民政府大数据主管部门通过本级公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理本地区公共数据资源，并接入省公共数据汇聚共享平台。

公共管理和服务机构应当将业务系统接入本级公共数据汇聚共享平台，按照本部门数据资源目录实时、全量汇聚，不得直接共享数据；依照法律、行政法规的规定，未能汇聚的数据应当经同级人民政府大数据主管部门确认，依托公共数据汇聚共享平台以服务接口的方式提供共享服务。

省公共数据汇聚共享平台汇聚的政务数据按照属地原则及时回流至设区的市公共数据汇聚共享平台。

第十三条 大数据主管部门应当建立数据治理工作机制，明确数据质量责任主体，完善数据质量核查和问题反馈整改机制，并对整改情况跟踪督查。

公共管理和服务机构应当加强数据质量管控，健全数据纠错机制，对采集的公共数据进行校核、确认，确保数据准确性、完整性和时效性。

第十四条 公共数据以共享为原则、不共享为例外，分为无条件共享、有条件共享和暂不共享三种类型。

无条件共享类公共数据可以提供给公共管理和服务机构共享使用；有条件共享类公共数据只能提供公共管理和服务机构依法履行职责的必要范围内共享使用。凡列入暂不共享类公共数据的，应当有法律、行政法规或者国家政策作为依据。

公共管理和服务机构通过公共数据汇聚共享平台共享和获取数据，获取的数据应当用于本部门履行职责需要，不得提供给第三方，也不得用于其他目的。除法律、行政法规另有规定外，所获取的数据与纸质文件具有同等效力。

第十五条 公共数据开放应当遵循统一标准、分类分级、安全有序、便捷高效的原则。

公共数据开放分为普遍开放和依申请开放两种类型。属于普遍开放类的公共数据，公民、法人或者其他组织可以直接从公共数据资源开放平台无条件免费获取；属于依申请开放类的公共数据，应当向公共数据资源开放平台申请，经大数据主管部门征求数据提供单位同意后获取。

第十六条 公共数据资源实行分级开发。省人民政府设立全省公共数据资源一级开发主体，承担公共数据汇聚治理、安全保障、开放开发、服务管理等具体支撑工作。设区的市人民政府可以根据需要设立本地区公共数据资源一级开发主体。

二级开发主体基于具体应用场景，需要获取一级开发主体汇聚治理的数据资源的，应当经大数据主管部门同意，并按要求使用数据，定期向大数据主管部门报告开发利用情况，所开发的数据产品应当注明所利用数据的来源和获取日期。

二级开发主体包括公民、法人或者其他组织。

第十七条 依法获取的各类数据经处理无法识别被采集者且不能复原的，可以交易、交换或者以其他方式开发利用。

公民、法人或者其他组织按照有关规定开发利用公共数据资源获得的合法收益，受法律保护。

数据交易、交换应当遵守法律法规和 社会 公德，不得损害国家利益、 社会 公共利益和他人合法权益。

第十八条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当会同相关行业主管部门建立多元化的数据合作交流机制，鼓励掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织向政府共享数据，将相关数据向公共数据汇聚共享平台汇聚，加强公共数据和非公共数据深化融合。

鼓励行业协会建立行业数据合作交流机制，推进行业数据汇聚、整合、共享。

第三章 基础设施

第十九条 县级以上地方人民政府应当遵循统筹布局、集约建设、资源共享、保障安全的原则，构建高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的数字信息基础设施体系，为大数据发展提供支撑保障，数字基础设施的建设和布局应当纳入国土空间规划。

第二十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当组织建设本级公共数据资源汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台，推动数据跨层级、跨地域、跨部门、跨行业创新应用。

第二十一条 省人民政府通信管理等有关部门应当统筹推进全省通信基础设施建设，提高城乡宽带、移动互联网覆盖率和接入能力，推进全省通信骨干网络扩容升级，构筑空天地海一体化信息网络。

第二十二条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当构建全省一体化大数据中心体系，统筹推进数据中心、超算中心和边缘计算节点等算力基础设施建设，发展云计算等大数据计算能力工程，构建高效协同的智能算力生态体系。

第二十三条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当推动交通、能源、水利、生态、市政等领域传统基础设施数字化改造和智能化升级。

第二十四条 省人民政府网信等有关部门应当构建全省统一的网络安全监测预警、应急处置平台，建立健全网络与信息安全标准体系，完善信息安全基础设施建设。

第四章 发展应用

第二十五条 县级以上地方人民政府应当坚持应用和服务导向，以数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式创新，运用大数据推动经济发展，促进民生改善，完善 社会 治理，提升政府服务和管理能力。

第二十六条 省人民政府 科技 、工业和信息化、大数据等有关部门应当推进通信设备、核心电子元器件等关键技术研发和产业化，推动人工智能、物联网、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业的发展，形成创新协同、布局合理的产业生态体系。

省人民政府工业和信息化等有关部门应当统筹规划软件和信息技术服务业发展，培育优势特色软件产业集群，构建 健康 可持续软件产业生态。

第二十七条 县级以上地方人民政府及农业农村等有关部门应当推动数字技术在农业生产管理智能化过程中的应用，提升农业生产精细化、智能化水平。支持农产品加工、仓储、冷链、配送等环节数字化建设，促进农村电子商务发展。

县级以上地方人民政府及 科技 、工业和信息化、通信管理等有关部门应当支持制造业企业将大数据融入生产经营各环节，推动数字技术在研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等方面应用，推进大型制造业企业和特色产业集群数字化转型。培育面向工业设计和智能制造的公共服务平台，推动制造业数字化。

第二十八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当发挥大数据优化公共资源配置的作用，推动数字化服务普惠应用，重点拓展交通、金融、商贸、物流、教育、医疗、养老等领域数字应用场景建设，创新服务产品和模式。

县级以上地方人民政府应当完善城市信息运行管理服务平台，构建城市数据资源体系，分级分类推进新型智慧城市建设；健全农村综合信息服务体系，建立涉农信息普惠服务机制，推进乡村管理服务数字化，推动数字乡村建设。

第二十九条 县级以上地方人民政府应当建立健全数字化 社会 治理和大数据辅助决策机制，在 社会 态势感知、综合分析、预警预测、公众参与等方面，加强大数据创新应用，提升政府科学决策和 社会 治理能力，提高宏观调控和风险防范水平。

省人民政府大数据主管部门应当会同有关部门统筹建设全省电子政务网络，县级以上地方人民政府应当推动一体化在线政务服务和协同办公，推进纵向贯通，优化办事流程，推动政务服务便捷化、标准化。

第五章 数据安全

第三十条 省人民政府应当建立健全数据分类分级保护和安全审查制度，明确各环节中数据安全的范围边界、责任主体和具体要求。

县级以上地方人民政府有关部门应当坚持数据安全和数据开发应用并重，建立数据安全工作协调机制，完善风险评估、监测预警以及应急处置机制，加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置、容灾备份能力建设，保障数据采集汇聚、共享应用和开放开发等环节的数据安全。

第三十一条 开展数据采集、使用等活动应当遵守有关数据安全管理的法律、行政法规，维护国家安全和 社会 公共安全，保守国家秘密，保护商业秘密和个人信息。

任何单位和个人不得非法采集、传播、泄露、篡改、交易涉及国家利益、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等内容的数据。

第三十二条 开展涉及个人信息的数据活动，应当遵守法律、行政法规规定，对所采集的个人信息进行去标识化或者匿名化处理，记录数据处理全流程，不得泄露或者篡改采集的个人信息。

第三十三条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当建立健全数据资源使用的监管制度，并会同本级有关政务部门加强数据资源使用情况的监督检查。

对公民、法人或者其他组织未按照要求使用公共数据的，省、设区的市人民政府大数据主管部门应当责令改正，并暂停提供数据服务；拒不改正的，可以终止提供数据服务。

第三十四条 公共管理和服务机构应当制定数据安全事故应急预案，并定期开展安全评测、风险评估和应急演练；发现共享数据使用部门有违规、超范围使用数据等情况，应当向同级大数据主管部门通报，要求暂停或者终止对其提供数据服务；发生重大数据安全事故时，应当按照规定立即启动应急预案，及时采取补救措施，告知可能受到影响的用户，并向同级大数据主管部门和网信等有关部门报告。

第三十五条 公共管理和服务机构在处理和使用公共数据过程中，因数据汇聚、关联分析等原因，可能产生涉密、涉敏数据的，应当由专家委员会进行安全评估，根据评估意见采取相应的安全措施。

政务部门应当会同大数据主管部门按照保密、安全监管等规定，提高风险识别和风险处置能力，定期对开放的数据进行风险评估。

有关行业组织应当建立健全本行业的数据安全保护规范和协作机制，加强对数据风险的分析评估，定期进行风险警示。

第三十六条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位，应当明确数据安全保护的工作责任，加强平台数据安全保护措施，防止数据丢失、毁损、泄露、篡改。

任何单位和个人不得非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台。

第六章 保障措施

第三十七条 省人民政府应当根据本省大数据发展水平和各地区经济差异，统筹规划全省大数据产业发展，完善大数据产业链，充分发挥数据要素作用，提升产业整体竞争力。

县级以上地方人民政府应当按照全省大数据产业发展要求，制定促进本地区产业发展的政策措施，优化发展环境，建立政产学研用合作机制，推动关键技术、重点产品、配套服务、商业模式等创新发展。

第三十八条 县级以上地方人民政府应当充分利用现有资金渠道，优先支持大数据核心关键技术攻关、大数据基础设施和公共平台建设、数字园区建设和龙头企业培育。

县级以上地方人民政府应当支持数字产业化、产业数字化，鼓励金融机构创新大数据产业金融服务，拓宽大数据企业融资渠道。

县级以上地方人民政府及其有关部门应当落实政府购买服务政策，加大对大数据应用产品和服务的采购力度。

县级以上地方人民政府应当支持大数据企业发展壮大，扶持技术水平高、市场竞争力强、具有自主知识产权的大数据龙头企业和创新型中小微企业，培育大数据创新企业。

第三十九条 鼓励有条件的市、县（区）建立数字园区，促进大数据产业集聚发展。

数字园区所在地人民政府应当大力推进大数据产业集群招商、关联业态和衍生业态招商，引进国内外知名大数据研发机构、大数据企业孵化器、大数据企业、大型数据中心，鼓励和支持入园企业参与公共数据资源开发。

第四十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当采取措施培育数据交易市场，鼓励和支持数据交易活动，促进数据资源有效流动。

省人民政府大数据主管部门应当规范数据交易行为，鼓励和引导数据交易主体在依法设立的数据交易平台进行交易，加强对数据交易平台的监管。数据交易平台应当采取措施，防止数据交易过程中的个人信息泄露。

第四十一条 县级以上地方人民政府应当结合本行政区域大数据发展应用重点领域，制订大数据人才发展计划，培养和引进领军人才、高层次人才和急需紧缺人才，在工程系列职称中增设大数据相关专业，为大数据人才开展教学科研和创业创新等活动创造条件。

县级以上地方人民政府应当支持高等教育、职业教育、职业培训机构开展本土大数据产业人才培养和专业建设。鼓励高等院校、科研机构和其他企事业单位采用设立研发中心、学术交流、技术持股、期权激励、服务外包、产业合作等方式开展产学研合作，实现人才培养、技术创新、产业发展的深度融合。

第四十二条 县级以上地方人民政府应当保障大数据项目建设用地，对符合条件的新增大数据项目建设用地，统筹安排年度计划指标。

省人民政府有关部门根据有关政策和产业转型升级的实际需要，对大数据企业用电给予扶持。电力部门应当采取有效措施，组织、推动供电企业为大数据企业提供用电保障。

第四十三条 县级以上地方人民政府应当推进信息无障碍建设，为老年人、残疾人等运用智能技术困难的群体提供相应的智能化产品和服务，保障其在出行、就医、办事、消费等方面的基本服务需求。

第七章 法律责任

第四十四条 违反本条例规定的行为，法律、行政法规已有法律责任规定的，从其规定。

第四十五条 违反本条例规定，大数据主管部门及其工作人员在大数据发展应用及相关活动中滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第四十六条 违反本条例规定，公共管理和服务机构有下列情形之一的，由大数据主管部门或者有关部门责令限期改正；逾期不改正的，对直接负责的主管人员或者其他直接责任人员依法给予处分；造成损失的，依法承担赔偿责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任：

（一）未按照规定采集、汇聚、共享、开放、开发公共数据的；

（二）未按照规定实现政务信息系统互联互通、数据共享的；

（三）篡改、伪造、泄露数据的；

（四）未依法履行数据安全保护职责的；

（五）其他违反本条例规定的行为。

公共数据资源一级开发主体和二级开发主体在数据使用过程中侵犯国家、 社会 和他人合法权益、利用公共数据获取非法利益以及未履行数据安全保护职责的，依照前款规定追究相应法律责任。

第四十七条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位未按照规定履行平台管理职责的，由同级人民政府大数据主管部门或者其他有关部门责令改正；情节严重的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。

第四十八条 非法采集、使用涉及国家安全、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等数据的，按照有关法律法规的规定处罚。

非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的，由公安、国家安全机关依法查处；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第八章 附 则

第四十九条 本条例下列用语的含义：

（一）公共管理和服务机构，是指政务部门以及公益事业单位、公用企业。

（二）公共数据，是指公共管理和服务机构在依法履职或者提供公共管理和服务过程中收集、产生的，以一定形式记录、保存的各类数据及其衍生数据，包含政务、公益事业单位数据和公用企业数据。

（三）非公共数据，是指公共管理和服务机构以外的公民、法人或者其他组织开展活动所产生、获取或者加工处理的各类数据。

（四）政务数据，是指政务部门在履行职责过程中采集、获取或者通过特许经营、购买服务等方式开展信息化建设和应用所产生的数据。

第五十条 本条例自2022年2月1日起施行。

（福建日报）

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