纤检大数据平台的建立及应用设想

前，全国棉花仪器化公证检验数据为政府部门提供了全国棉花质量状况、各区域棉花产量及全国棉花真实产量，也为交易双方提供了结价依据，但如何使纺织企业、农业部门及广大农民也能利用这一棉花检验数据，并使这一数据汇聚到“大数据”平台中，无疑意义重大，而这第一步工作就是建立以棉花公证检验数据为基础的“纤检大数据平台”。

公检数据库的建立及应用现状

棉花是我国重要的农业产品，并在进出口贸易的顺逆差中有着重要地位，我国政府为使本产业与国际接轨，于2004年参照学习美国农业部的棉花检验模式，从乌斯特公司购置HVI1000大容量棉纤维测试仪，并首次在新疆进行试点试验，于2005年在全国范围内全面实行推广，自此，我国棉花检验模式与国际大国达到了同步，检验数据也实现了国际承认的梦想，成为交易双方的重要结价依据。同时，我国棉花公证检验的“数据库”也实现了网络建立并在逐年不断增大。

随着全国棉花检验模式的完善和检验制度的健全，中国纤维检验局“数据库”逐渐增大，但公检数据在当地政府部门的应用较少。本地政府部门只是通过了解实验室的检验量来估算籽棉产量，用于分配银行贷款和农业生产资料的调配，较少了解当地棉花质量状况和棉花加工企业生产状况。同时，公检数据在纺织企业的应用未达到最终目的。我国实现棉花仪器化公证检验除了作为交易双方公平贸易结价的依据以外，另一个重要目的就是检验指标参数可以有效地应用于纺织企业的精准配棉。如何正确应用棉花仪器化公证检验数据，合理选择调配原棉，根据纱线质量的需求有效地掌控原棉质量与纺纱利润最大化的最佳结合点，在提高成纱质量的同时，又能节约原料成本，从而以最经济的途径创造出最优的产品质量，就成为纺织行业生存和发展的重要因素。

由于棉花包与包之间、批与批之间存在质量差异，而且每包棉花又有重量、颜色级、长度值、马克隆值、轧工质量、长度整齐度指数、断裂比强度、回潮率、含杂率等多项内在指标，同时，纺织企业需要按照下游订单的需求进行生产，毫无疑问纺织原棉材料也需要按照需求向棉花加工企业购买。但由于缺乏公开便捷的获取棉包基础信息及棉包内在质量信息的数据渠道，纺织企业随意采购导致资金浪费和质量过剩；即使获得了棉包内在质量数据，但是缺乏棉花货权人、储存位置、运输路线、运输方案及成本也形成了现实的购买难题。2004年开始国家实行棉花质量检验体制改革以来，实现了全国的每包棉花都有检验数据及检验证书，为购买者提供了棉包内在质量数据来源，但是这些“碎片化”的数据目前储存在加工厂、检验机构、政府机构等各个终端，如何便利查询及有效利用仍然是一个亟须解决的难题。

现阶段农业部门对纤检数据的应用，也基本局限于统计棉花加工量、各项指标，这些数据的统计也是联系纤检系统后获得的，而不是通过数据平台直接获取。对于利用纤检数据研究棉花育种，更是少之又少。在“纤检大数据平台”建立后，农业部门可以通过平台随时统计所需数据，并根据工作需要对数据进行分析，在分析的基础上可以研究棉花育种、指导棉农生产实践，并可以将其部门所掌握的数据贡献到“大数据”中，不断完善“纤检大数据平台”。

没有与相关数据有效整合的现状，如棉花品种、种植方式、气候条件、使用方面等都是通过各自的终端“各管各的”，没有形成一个完整而且共享的平台。“纤检大数据平台”的建立，就是要从根本上解决此类问题，使得数据相关、数据相通、数据统一、数据印证。

由此可见，这种对公检数据的应用在当今“大数据”的环境中来看，还是一种“信息孤岛”，没有达到“大数据”所要求的“人人参与，大众共享” 的精髓和最终目的。

从表1可以看出，自2006年我国开始在中国纤维检验局网站公布全国检验量以来，在我国的棉花仪器化公证检验数据库中至少有180565565包棉花检验数据。

仅仅从表1公布的数据来看，我们至少可以得出以下信息：

我国每一年度的棉花总产量及变化趋势。

从2006年开始我国棉花产量在逐年增加，在2013年度出现了拐点，随后棉花产量出现了下降。

2011年开始我国在棉花产业方面实行了某项宏观调控政策，使得棉花产量产生了直线上升。

从2014年开始我国在棉花产业方面实行了某项宏观调控政策，使得棉花产量产生了直线下降。而行业内部人士都知道，每一包棉花又包括条形码、重量、含杂率、回潮率、长度值、颜色级、马克隆值、整齐度值、断裂比强度值、短纤维、产地、加工厂等数据，如果将这些数据进行细化、分类、整合，并与相关行业、部门的统计数据共享，就可以实现数据相通，从中可以分析出更多的重要信息。

对“纤检大数据平台”应用的设想

公检工作减少了大量的人员误差，形成了大量的、可信度较高的检验数据，在公检实施的十几年中，对推动中国棉花检验体制改革发挥了巨大的作用，当前又为国家棉花目标价格改革提供了数据支持，为企业选棉用棉提供了参考，但在国家提出“互联网+”的背景下，在改革进入深水区的当下，公检数据应该发挥更大的作用。这一点，我们应借鉴美国在数据方面的应用，将检验数据公开化，参数设置合理化，录入细致化，查询多样化，平台共建共享化。

建立互动平台后，可以实现：（1）从农户到企业，甚至到政府管理部门皆可提出问题，寻求解决问题的方案，也可以作为解决问题的提供者。（2）可分析各收入水平人员的消费水平及方向或者喜好，据此服装企业调整加工方向。（3）可以分析各个地区消费的数量及方向，引导物流，甚至可以指导物流企业及时调整配送，类似于预判销售发货，不积压，但可及时将货送到企业或消费者手中。（4）做好信息数据的收集和关联，做好数据的深度挖掘，数据是知识生产和创新的资源，通过互联网开放数据，就是将原来由部分社会精英垄断的知识和创新资源，开放给大众，进一步调动大众智慧，推动大众创新，也就是“众创”。（5）让纤检成为服务农民、服务农业、服务农村的有效支撑，成为农业和工业之间的信息桥梁。另外，通过这个平台还可以对当地农民收益、质量状况进行测评，完成对政府或其机构的绩效考核管理。

大数据中的“大”不仅指容量大，还包含价值大。容量大只是表象，价值大才是本质和目标。大数据表明人类保存数据的能力增强，人类生产数据的能力增强，人类使用数据的能力增强。同样“纤检大数据平台”建立后，可以先行摆脱“无数据部门”和“小数据部门”的尴尬，可以使纤检数据由现阶段的“做加法”向“做乘法”转变，产生由“量变”向“质变”的效果，使“互联网+”和纤检部门行使职责相结合，真正实现“人在干、数在转、云在算”， 使得闲置资源充分利用。

（作者单位：博尔塔拉蒙古自治州纤维检验所）