摘要：在全球数字经济浪潮的推动下，数据已不仅仅是信息的载体，而是成为与土地、劳动力、资本、技术并列的核心生产要素。农业作为国民经济的基础产业，其转型发展关系到国家粮食安全、乡村振兴战略和现代化经济体系建设。随着物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的迅猛发展，农业
作者
数据要素研究中心 周洪宇
在全球数字经济浪潮的推动下，数据已不仅仅是信息的载体，而是成为与土地、劳动力、资本、技术并列的核心生产要素。农业作为国民经济的基础产业，其转型发展关系到国家粮食安全、乡村振兴战略和现代化经济体系建设。随着物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的迅猛发展，农业数据的采集、处理与应用能力大幅提升，数据要素正深刻重塑农业生产方式、产业形态与价值链分布，为传统农业注入全新活力。推动农业乘“数”而上，不仅是技术进步的必然结果，更是应对资源约束、缓解环境压力、提升国际竞争力的战略选择。
一、政策现状：政策密集出台支撑现代农业发展
近年来，国家层面密集出台支持数字农业发展的政策，构建了多层次的支撑体系。2023年12月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，将现代农业列为12个重点领域之一，明确支持以遥感、气象、土壤、作业等多源数据打造智慧农业场景，提升粮食和重要农产品生产效率。2024年，《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》印发，明确指出智慧农业是发展现代农业的重要着力点和建设农业强国的战略制高点；规划到2030年农业生产信息化率达到约35%，到2035年达到40%以上。地方政府也纷纷响应，推出结合本地农业特色的实践方案和示范工程。2020年，广东省农业农村厅出台《广东数字农业农村发展行动计划（2020—2025年）》，提出加速数字技术与农业生产、经营、消费等体系融合，创建数字农业发展联盟与数字农业试验区。云南、江苏等省份也编制了数字农业发展规划和实施方案，支持加快农业物联网、乡村大数据平台建设，鼓励新业态创新应用。
表1 国家及地方“数据要素×现代农业”相关政策
数据来源：各政府网站，赛迪四川，2025.09
二、赋能路径：数据驱动现代农业多场景应用
数据作为新型生产要素，与现代农业的深度融合核心在于构建“感知+数据+平台+应用”的总体框架，破解农业数据分散、平台割裂、应用不足的传统瓶颈，最终推动形成数据驱动的现代农业发展新模式。如图1所示，该框架以数据感知、采集为基础、以数据汇聚为底座、以技术平台为引擎、以应用场景为落点，通过卫星遥感、无人机、物联网传感器、视频监控等感知终端，实现对土壤墒情、作物生长、畜禽养殖、市场交易等全过程数据采集；依托农业数据资源库，建设农业治理服务、产业服务与民生服务相关平台；在此基础上，构建覆盖精准生产、智慧养殖、供应链优化、农业金融与乡村治理等关键环节的应用场景，逐步形成数据驱动的农业决策机制和产业发展闭环，实现生产效率提升、资源配置优化以及治理能力现代化。
图1 数据要素赋能现代农业高质量发展总体框架
资料来源：赛迪四川，2025.09
三、应用现状：数据赋能农业全链条升级
（一）数据要素赋能生产环节
数据要素深度嵌入农业生产全过程，推动传统粗放式生产向精细化、智能化方向转型。一方面，数据技术助力生产决策高效化。通过土壤墒情监测、气象预测和农情遥感监测，农户可精准判断播种时机、施肥配比和病虫害风险。在福建安溪县，当地依托数字茶园平台，可精准获取茶树生长状况、土壤湿度和肥力水平等，指导施肥、病虫害防治等作业。另一方面，数字技术助力生产过程精细化。无人机喷洒、智能灌溉和物联网监测系统，实现了田间作业的精准控制。以中国移动打造的5G植保无人机为例，其可实现播种、喷药、施肥一步到位，有效减少农药使用量。此外，数字技术助力生产成本集约化。智慧农机与自动化作业普及，减少了对劳动力的依赖，降低人力成本。极飞科技在新疆巴州尉犁县落地国内首个无人化、少人化棉花农场，利用智慧农业解决方案，实现两人即可管理3000亩高标准棉田，帮助农户节本增效增收。
（二）数据要素赋能流通环节
数据要素的应用加快了农业产品流通效率，提升了市场对接精准度。一方面，数据技术助力流通渠道多元化。电商、直播、数字化农产品市场等渠道快速发展，打通农产品产销链路，实现订单化生产和快速分销。2024年，全国农村网络零售额同比增长6.4%，农产品网络零售额同比增长15.8%。另一方面，数字技术推动物流配送高效化。通过冷链物联网、智能调度平台和区块链溯源系统，可以优化运输路径，产品质量可全程追踪，缩短了流通时间，降低了损耗率。彭州引进“标果工厂”数字化B2B供应链平台，打通供应商、批发商与终端门店物流网络，促进农产品流通供应链整体效率的提升。此外，数据技术促进交易定价透明化。农产品价格信息可以实时公开，供需匹配更加高效，减少了信息不对称带来的“卖难”“买贵”问题，使农民收益更具稳定性与可持续性。惠农科技研发“惠农网”APP，农户可以从该APP中随时查看农产品在全国流通市场的实时价格与交易情况，推动产销两端价格差更合理、更透明。
（三）数据要素赋能服务环节
数据要素使农业服务体系从“经验支撑”走向“智能赋能”。一方面，数据技术助力金融服务普惠化。通过涉农信用大数据和风险画像，金融机构能够精准评估农户信用状况，提供小额、快捷、低成本的信贷产品，解决传统融资难、融资贵的问题。湖北探索“两农”信用贷体系，依托土地流转、电商销售和遥感监测等数据为农户构建信用画像，实现农户首批贷款超7000万元。另一方面，数据应用推动农业保险服务智能化。与传统农业保险相比，基于数据的保险产品在定价合理性、赔付效率和风险减量方面更具优势，有助于缩短理赔周期、降低纠纷发生率。平安财险建设农业保险“双精准”数字地图，将农业保险承保标的进行逐一锁定，通过数字地图数据、官方种植养殖数据、保险承保数据三方交叉核验，能有效减少虚假承保理赔发生的情况。此外，数据技术助力农业生产服务平台智能化。通过整合农资农技、生产供销、劳务资源、市场信息等数据，打造一站式农业生产服务平台，为农户提供全方位服务。如重庆市“村村旺・农服通”平台，集采集配、交易结算、技术培训等功能，开设买、卖、问、贷4大服务板块，构建起 “一站式”产业融合发展平台。
四、存在问题：数据孤岛、成本压力、人才短缺制约发展
（一）数据壁垒：孤岛效应阻碍价值释放
尽管数据总量巨大，但“数据孤岛”现象依然严重。政府部门、科研机构、企业主体之间的数据标准不一、接口不开放，导致数据难以互通共享。涉农数据分散在农业、气象、水利、市场监管等多个部门，缺乏有效的协同机制。企业出于商业机密考虑，往往不愿共享自有数据。这种碎片化状态使得数据难以融合碰撞产生倍增效应，极大限制了其潜在价值的释放。
（二）应用成本：技术普惠面临经济约束
先进的智能传感设备、精准农业装备、软件系统价格高昂，后续维护、更新和数据分析也需要持续投入。对于规模小、利润薄的广大中小农户和家庭农场而言，前期投入成本过高，投资回报周期存在不确定性，导致其“用不起、用不好”数字技术。数字鸿沟不仅存在于城乡之间，也存在于不同经营规模的新型农业主体之间，技术普惠面临严峻的经济约束。
（三）标准与人才：生态薄弱制约深化
农业数据在采集、存储、处理、应用等环节缺乏统一的国家标准与行业规范，导致数据质量参差不齐，兼容性差，难以大规模流通与应用。更关键的是，既懂农业技术又懂数据科学的复合型人才极度匮乏。广大农户数字素养普遍不高，对新技术接受慢、应用能力弱。同时，农村地区数字基础设施覆盖仍存短板。这些因素共同构成了制约数据要素深度赋能农业的薄弱生态基础。
五、发展路径：构建数据驱动的现代农业新生态
（一）加强基础设施攻坚
持续加大投入，升级完善农村网络、算力等数字基础设施，实现高速宽带和5G网络在农业园区的深度覆盖。鼓励研发和推广成本更低、适用性更强、更“接地气”的智能装备和解决方案，降低技术使用门槛。推进国家农业农村大数据平台建设和一体化布局，形成覆盖全国统筹利用、统一接入的数据共享大平台，为数据要素融通创新提供坚实基础支撑。
（二）突破机制创新壁垒
加快建立农业数据资源的确权、开放、流通、交易和安全相关制度，明确数据产权归属、收益分配和责任划分，破解数据共享的法律障碍。探索建立“数据经纪人”制度、数据信托模式等新型机制，在保障各方权益的前提下促进数据合规高效流通使用。鼓励政府通过数据采购、服务外包等方式，向社会主体开放更多高质量公共数据资源，激发市场创新活力。
（三）打造多维生态体系
加强农业数据标准体系建设，制定关键共性标准。实施新型职业农民培育工程，将数字技能作为重点培训内容，培养一大批“数字新农人”。鼓励高校、职业院校设立智慧农业相关专业，培养高端复合型人才。鼓励金融机构开发更多符合农业数字化转型需求的信贷、保险产品。通过构建涵盖技术、人才、资金、标准的全方位支撑生态体系，助力现代农业真正乘“数”而上，迈向高质量发展新阶段。
来源：赛迪四川
