摘要：数字农业是新一代信息技术与农业全链条深度融合的产物，通过物联网、大数据、人工智能、区块链等技术重塑农业生产、经营、管理和服务模式，是实现农业现代化、推动乡村振兴的核心引擎。当前，全球农业正经历数字化变革，我国作为农业大国，面临资源约束趋紧、生产效率不高、产业链
数字农业是新一代信息技术与农业全链条深度融合的产物，通过物联网、大数据、人工智能、区块链等技术重塑农业生产、经营、管理和服务模式，是实现农业现代化、推动乡村振兴的核心引擎。当前，全球农业正经历数字化变革，我国作为农业大国，面临资源约束趋紧、生产效率不高、产业链协同不足等挑战。发展数字农业，既是保障粮食安全、提升农业竞争力的战略选择，也是促进农民增收、缩小城乡数字鸿沟的关键路径。
一、数字农业发展现状
（一）技术应用初显成效
目前，物联网、大数据、人工智能、区块链等现代信息技术在农业领域得到了一定程度的应用。例如，部分大型农场安装了物联网传感器，可实时监测土壤湿度、温度、养分含量以及气象条件等信息，实现精准灌溉、施肥和病虫害防治；一些农产品加工企业利用大数据分析消费者需求，优化产品结构和营销策略；区块链技术在农产品溯源方面得到应用，提高了农产品质量安全的可信度。
（二）产业融合逐步推进
数字农业与农产品加工、流通、销售等环节的融合日益加深。电商平台的发展为农产品拓宽了销售渠道，直播带货等新兴销售模式让农产品直接面向全国乃至全球消费者。同时，农业与旅游、教育等产业的融合也借助数字技术实现了创新发展，如智慧农业观光园、农业科普体验基地等，吸引了大量游客和学生，促进了农业多功能开发。
（三）政策支持力度加大
国家和地方政府高度重视数字农业发展，出台了一系列扶持政策。财政补贴、税收优惠、项目支持等措施为数字农业企业提供了有力保障，鼓励企业加大研发投入，推动数字农业技术创新和应用推广。
二、数字农业创新发展面临的问题
（一）技术应用水平有待提高
虽然部分农业领域已经开始应用数字技术，但整体应用水平仍然较低。一些地区农业生产经营者对新技术的接受程度不高，缺乏应用数字技术的能力和意识；同时，数字技术在农业领域的适配性不足，部分技术设备成本较高，难以在广大农村地区大规模推广应用。
（二）数据资源整合共享困难
农业数据来源广泛，包括气象、土壤、种子、农资、农产品市场等多个方面，但这些数据分散在不同部门和机构，缺乏统一的标准和规范，导致数据整合共享困难。数据孤岛现象严重，无法充分发挥数据的价值，影响了数字农业决策的科学性和准确性。
（三）人才短缺问题突出
数字农业发展需要既懂农业又懂信息技术的复合型人才。然而，目前我国农业领域数字化人才匮乏，高校相关专业设置和人才培养体系与数字农业发展需求不匹配，导致人才供给不足。同时，农村地区人才流失严重，进一步加剧了数字农业人才短缺的问题。
（四）基础设施建设滞后
数字农业的发展离不开完善的信息基础设施。但在一些偏远农村地区，网络覆盖不足、信号不稳定等问题仍然存在，制约了数字技术在农业领域的应用。此外，农业物联网设备、智能农机装备等基础设施的建设也相对滞后，无法满足数字农业发展的需求。
三、发展目标与重点任务
（一）总体目标
到2030年，建成覆盖农业生产、经营、管理、服务的数字农业体系，实现农业数字经济占增加值比重超15%，核心产区智慧化应用覆盖率超80%，形成全链条数字化、网络化、智能化的现代农业新格局。
（二）重点任务与创新路径
1.夯实数字底座，突破基础设施瓶颈
建设“空天地”一体化数据采集网：
推进5G网络向农田、园区延伸，试点农业边缘计算节点，降低数据传输延迟。
支持农产品主产区建设智能预冷库、数字化分拣中心，补齐产后处理短板。
完善农村数字“新基建”：
推广农田物联网传感器、无人机遥感监测，实现土壤墒情、作物长势等数据实时采集。
构建农业大数据中心，整合气象、市场、科研等跨领域数据资源。
2.聚焦核心场景，推动全链条数字化转型
智能生产：
发展“云上农批”，搭建农产品产销对接平台，利用大数据预测价格波动，指导生产计划。
推动“直播电商+产地直供”模式，建设县域农产品电商直播基地，培育乡村“数字新农人”。
精准管理：
建立耕地质量、病虫害预警等数字模型，为农户提供“一田一策”管理方案。
推广区块链溯源技术，实现农产品从田间到餐桌全程可追溯。
数智经营：
推广“无人农场”模式，应用自动驾驶农机、智能灌溉系统，实现播种、施肥、收割全程无人化。
发展“AI+种业”，利用基因测序与机器学习优化育种流程，缩短育种周期。
3.创新服务模式，激活农业数据价值
普惠性数字服务：
基于农业大数据建立信用评估体系，开发“智慧畜牧贷”“大棚贷”等定向金融产品。
试点农产品数字仓单质押融资，激活农村资产流动性。
金融科技赋能：
开发“数字农技员”APP，整合专家资源，为农民提供在线问诊、技术培训等服务。
推广“农业保险+遥感”模式，利用卫星数据精准评估灾害损失，提升理赔效率。
4.构建生态体系，强化多元协同
主体协同：
建设数字农业产业园区，吸引科技企业、高校院所入驻，形成技术研发—应用—推广闭环。
打造跨区域数字农业协作平台，推动“东数西算”在农业领域的场景落地。
区域联动：
政府主导制定数据标准与安全规范，企业提供技术解决方案，科研机构攻关“卡脖子”技术。
培育农业数字化服务商，为中小农户提供“托管式”数字化转型服务。
四、保障措施
强化政策支持：
设立数字农业专项基金，对智能农机、数据平台等给予30%-50%的购置补贴。
将数字农业纳入地方政府乡村振兴考核，实施“以奖代补”激励创新示范。
完善标准与安全体系：
制定农业数据采集、共享、交易等标准，建立数据产权分类分级制度。
加强农业数据安全防护，防范网络攻击、隐私泄露等风险。
培育数字人才队伍：
实施“数字农匠”培育计划，面向新型职业农民开展无人机操作、电商运营等技能培训。
鼓励高校设立智慧农业专业，推动产学研联合培养复合型人才。
深化试点示范：
在粮食主产区、特色农产品优势区建设100个国家级数字农业创新基地，探索差异化发展模式。
总结推广黑龙江“无人农场”、浙江“未来牧场”、广东“AI种菜工厂”等成熟经验。
五、典型案例参考
山东寿光“智慧蔬菜大棚”：
集成环境监测、水肥一体化、病虫害AI识别系统，降低人工成本50%，增产30%。
广西“蚂蚁链”芒果溯源：
通过区块链技术记录芒果种植、加工、物流信息，实现品牌溢价，售价提升20%。
数字农业是农业高质量发展的“新质生产力”，需以技术创新为驱动、以主体需求为导向、以生态协同为支撑，破解“不会用、用不起、不敢用”的难题。通过全链条、全主体、全区域的数字化转型，数字农业必将重塑传统农业面貌，为保障粮食安全、推动农民共富、实现农业农村现代化提供坚实支撑。
来源：羊村村长
