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数字农业：开启农业新时代
现代畜牧网 http://www.cvonet.com 2025/3/31 9:48:03 关注：99 评论： 我要投稿
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数字农业崛起，传统农业变革
在科技飞速发展的今天，数字农业正以前所未有的态势崛起，成为农业领域的新宠儿。从搭载北斗导航的播种机在农田精准作业，到无人机在田间喷洒农药，再到传感器实时监测土壤湿度和养分，数字技术正深刻改变着传统农业的面貌。
以云南玉溪为例，当地构建 “种业 + 设施 + 科技” 三大支撑体系，建成 10 万亩智慧农业基地，物联网覆盖率年增 47%，带动特色农产品产值突破 300 亿元 。在贵州威宁的马铃薯种植基地，搭载北斗导航的播种机日均作业量达 80 亩，播种精度误差不超过 2 厘米，通过喷涂航空级耐磨材料的旋耕刀，使用寿命延长 3 倍，山地农机损耗成本直降 40%。这些生动的案例，无一不彰显着数字农业的强大魅力和巨大潜力。
传统农业长期依赖人力和经验，面临着生产效率低下、资源浪费严重、抗风险能力弱等诸多困境。看天浇水、靠经验施肥，不仅难以满足农作物的精准需求，还容易造成水资源和肥料的浪费。一旦遭遇自然灾害或市场波动，农民往往损失惨重。而数字农业的出现，为解决这些问题提供了有效的途径，成为传统农业转型升级的必然选择。
数字农业：概念与内涵
数字农业，这一于 1997 年由美国科学院、工程院两院院士正式提出的概念，犹如一颗璀璨的新星，照亮了现代农业发展的道路。它将信息视为农业生产的关键要素，运用现代信息技术，对农业对象、环境以及全过程进行可视化表达、数字化设计和信息化管理 。数字农业就像是一位智慧的指挥官，将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术，与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科紧密结合，实现对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，为农业生产提供精准的指导。
数字农业是一个丰富多元的集合概念，主要包含农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业这四个重要组成部分，它们相互协作，共同推动着数字农业的发展。
农业物联网：本质上是一套数控系统，宛如一个智能管家，在特定的封闭系统内，通过探头、传感器、摄像头等设备，实现物物相联。它依据预设的参数和模型，自动调控和操作农业生产过程。由于需要硬件设备投资和联网，成本较高，主要应用于设施农业生产管理、农产品加工、仓储和物流管理等领域，为农业生产的精细化管理提供了有力支持。
农业大数据：作为与农业物联网相对应的数据系统，好似一个庞大的智慧大脑，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据库。通过参数、模型和算法，对多维和海量数据进行组合与优化，为生产操作和经营决策提供科学依据，部分实现自动化控制和操作。它主要服务于大田农业生产和农业全产业链的运作，为农业的宏观决策和精准调控提供了数据支撑。
精准农业：建立在农机硬件基础上的执行和操作系统，犹如一位精准的工匠，以农机单机硬件为基础，配备探测设备和智能化控制软件，实现精准操作、变量控制，如变量播种、变量施肥、变量喷药等，还能实现无人驾驶和最佳工作环境适配。精准农业强调设备和设施操作的精准与智能化控制，是硬件与软件的完美结合，大大提高了农业生产的效率和质量。
智慧农业：以经验模型为基础的专家决策系统，其核心是软件系统，仿佛是一位睿智的军师，强调智能化决策，配备多种多样的硬件设施和设备。智慧农业的决策模型和系统可广泛应用于农业物联网和农业大数据领域，为农业生产提供全面、智能的决策支持，引领农业向更高水平发展。
数字农业发展的时代背景
数字农业的兴起，绝非偶然，而是时代发展的必然产物，背后有着深刻的宏观背景。
在全球信息化浪潮的席卷下，数字化技术以前所未有的速度渗透到各个领域，农业也难以置身事外。从世界各国的发展态势来看，各个大国纷纷将信息化作为国家发展的重点和优先方向 。我国更是明确提出要用信息化整体带动和提升新型工业化、城镇化和农业现代化，为数字农业的发展指明了方向。党的十九大报告高瞻远瞩地提出要建设网络强国、数字中国、智慧社会，党的十九届四中全会更是首次将数据纳入生产要素，为数字农业的发展奠定了坚实的政策基础。
近年来，党中央、国务院高度重视信息化发展，出台了一系列重大决策，如《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《促进大数据发展行动纲要》《“互联网 +” 行动计划》《数字乡村发展战略纲要》等重要文件，为数字农业的发展提供了全方位的政策支持。农业农村部也积极响应，印发了《“十三五” 全国农业农村信化发展规划》《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》《“互联网 +” 现代农业三年行动实施方案》等多份文件，从顶层设计到具体实施，全面推进数字农业的发展。
随着信息技术的飞速发展，全球数据进入了爆炸式增长的时期。据国际数据公司（IDC）测算，到 2025 年全球数据总量将高达 175ZB，与 2005 年的 152EB 相比，20 年间增长逾千倍。我国自 2018 年起便成为数据总量最多的国家，且年均增速接近 30%。数据，已然成为数字时代最为关键的生产要素之一，为数字农业的发展提供了丰富的资源。
在数字经济蓬勃发展的当下，其正逐步成为衡量国家经济实力的重要标志。美国的数字经济规模占 GDP 比重超过 60%，英、德、日等发达国家的这一比重也几乎都超过了 50%。而我国在 2018 年数字经济规模达 31.3 万亿元，位居世界第二，但占 GDP 比重仅为 34.8%，与美国相比仍有较大差距。这也充分表明，我国数字经济发展潜力巨大，而农业作为三大产业中信息化数字化程度、GDP 增值占比最低的领域，加快推进数字农业产业化发展已刻不容缓，成为大势所趋。
数字农业的显著特点与基本特征
（一）特点呈现
专业化、规模化与企业化协同发展：数字农业的生产呈现出高度专业化、规模化和企业化的特点。以美国农业为例，其专业化体现在多个层次，地区专业化上，美国大陆划分出 “玉米带”“奶牛带” 等主要作物带，每个区域依据自身地理和气候优势，专注于特定作物的种植 。农场专业化表现为绝大多数农场只生产一种作物，并进行大规模种植，有的农场甚至只专注于一种作物的一个品种或育种工作，这种因地制宜、各有所专的模式，实现了专业化与规模化的完美结合，形成了专业化生产、集约化经营、企业化管理的现代产业模式，极大地提高了生产效率和经济效益。
完善的农业生产体系：美国已构建起发达的产前、产中、产后紧密衔接的农业生产体系。产前，农业生产资料的生产和供应部门为农业生产提供优质的种子、化肥、农药等物资；产中，先进的农业技术和设备助力农作物的种植和生长；产后，农产品的储藏、运输、加工和销售等部门高效协作，确保农产品能够顺利进入市场。在相关农业法律体系的严格维护下，各部门分工明确，协同高效，保障了农业生产的有序进行，使整个农业产业形成一个有机的整体。
教育、科研与推广 “三位一体”：美国的农业虽以私人经营为主，但各级政府对农业科学技术的发展给予了积极支持，建立了独具特色的 “三位一体” 的农业教育科研和推广体系。农学院在这一体系中发挥着关键作用，同时承担农业教育、科研和推广三项职能。在教育方面，为农业领域培养专业人才；科研上，不断探索和创新农业技术；推广环节，将科研成果迅速转化为实际生产力，使教学、科研和推广紧密相连，为农业发展源源不断地提供强大的技术推动力，促进了农业科技的进步和应用。
（二）基本特征剖析
以物联网系统为载体：数字农业建立在现代信息技术和网络技术的坚实基础之上，以物联网系统为重要载体。通过 “互联网 + 农业” 的创新模式，实现农业产业在产量、质量及劳动效率等方面的全面提升。例如，无人机在农业作业中的广泛应用，能够高效地完成播种、施肥、喷药等任务，大大提高了作业效率和精准度；区块链技术在农业管理中的应用，增强了农产品质量追溯和信息透明度，保障了农产品的质量安全。这些都充分体现了现代技术与农业生产的有机融合，展示了物联网系统在数字农业中的重要支撑作用。
以农业数字资源为基本要素：数字农业的实现离不开数字计算技术的广泛应用。在农业生产、经营和管理的各个环节，数字计算技术都发挥着不可或缺的作用。借助无人机、定位系统、云计算技术及传感器等高科技手段，能够精准地收集农业要素信息，并将其转化为农业模型，以二进制数字的形式便于计算机进行处理。在农业生产过程中，涉及环境要素、生物要素、技术要素及社会经济要素等多方面。通过数字技术，可以模拟农作物从播种到收获的全过程，精确计算种子、农药、化肥等资源的投入产出比，实现资源的优化配置和效益的最大化。
以数据驱动模型及算法为核心：要实现农业要素的数据化，必须依靠信息技术对其进行处理。在数据的采集、传输、存储、计算与分配等各个环节，都离不开数据驱动模型及算法技术的支持。这些技术能够优化数据采集设备和环节的配置，设计高效的数据传输网络和路径，合理分配数据存储与计算资源。同时，在搭建物联网农业系统时，相关部门的决策需要建立在准确的农业要素数据之上，而数据驱动模型及算法能够对采集到的数据进行识别、判断与优化，为决策提供科学依据，确定调控方案和精度，因此，数据驱动模型及算法是数字农业的核心所在。
以精密数字技术为主要手段：数字化农业作为一种新兴的农业模式，对信息技术和计算技术有着高度的依赖。在数字农业模式中，需要将农业要素转化为计算机能够处理的数据模式，这就要求运用精密数字技术。通过这些技术，可以对农业生产、经营及管理的各个环节进行精准管控，实现农业生产的量化管理。例如，利用传感器实时监测土壤湿度和养分含量，根据数据精准控制灌溉和施肥量，提高资源利用效率，减少浪费，从而提升农业产业的整体效率和质量。
以优质优价农产品市场机制为依托：优质优价的农产品市场机制是数字农业发展的重要依托。在数字农业时代，仅仅实现全产业链交易透明化还不足以充分发挥其优势，还需要优质优价的市场机制来激励农场主动融入产业链条。当优质农产品能够获得更高的市场价格回报时，农场会更积极地采用数字技术，提升农产品的质量和生产效率，降低流通环节成本，增加自身收益。这种市场机制的建立，有助于促进农业产业的良性发展，推动数字农业的广泛应用和深入发展 。
数字农业的发展现状与挑战
（一）发展成果展示
近年来，我国数字农业发展成效显著，在多个领域取得了突破性进展。在农村网络覆盖方面，根据农业农村部信息中心 2018 年数据，全国农村宽带网络覆盖率已达 98%，贫困村宽带网络覆盖率突破 95% ，为数字农业的发展奠定了坚实的网络基础。
在电子商务领域，数字经济的发展成果尤为突出。2019 年我国农村网络零售额高达 1.7 万亿元，农产品网络零售额达到 3975 亿元，增长 27% 。在新冠肺炎疫情期间，农产品电子商务更是迎来了爆发式增长，成为保障民生的重要力量。2020 年，行政村电子商务服务站点覆盖率接近 79%，比 2016 年底提升了 50 多个百分点 ，农村电商生态不断完善，农产品销售渠道进一步拓宽。
在技术应用与示范推广方面，我国已在 9 个省份部署实施农业物联网区域试验示范工程，开展了苹果、大豆、棉花等 6 个重要经济作物的全产业链数据中心建设试点工程 。全国农业农村信息化示范基地认定数量超过 400 个，已批复数字农业试点县、数字农业创新中心、单品种全产业链大数据项目 100 个 。这些试点和示范基地的建设，为数字农业技术的应用和推广提供了宝贵的经验，有力地促进了各地特色农副产品的发展，提升了其市场竞争力。
（二）面临挑战分析
尽管我国数字农业取得了一定的成绩，但在发展过程中仍面临诸多挑战。
关键研发滞后是制约数字农业发展的重要因素之一。目前，我国在传感器自主水平、专用芯片研发、智能装备制造等方面与发达国家存在较大差距。例如，农业专用传感器种类有限，精度和稳定性不足，难以满足复杂农业环境下的精准监测需求；智能装备研发起步较晚，技术成熟度不高，在实际应用中还存在诸多问题 。
数据资源整合共享困难也是数字农业发展面临的一大难题。农业农村数据资源分散在多个部门和领域，缺乏统一的标准和规范，导致数据难以整合和共享。天空地一体化数据获取能力较弱，数据要素价值挖掘利用不够充分，无法为数字农业的发展提供有力的数据支持 。
农业生产环节数字化程度薄弱，利用现代信息技术解决农业产业现实问题的成效尚不明显。在农业生产中，虽然部分地区应用了一些数字技术，但整体上仍处于起步阶段，数字化技术在农业生产中的普及程度较低，未能充分发挥其提高生产效率、降低成本的优势 。
与工业和服务业相比，农业数字经济占比明显偏低。以 2018 年数字经济占产业增加值比例为例，农业数字经济仅占农业增加值的 7.3%，远低于工业的 18.3%、服务业的 35.9% 。这表明农业数字化转型的步伐相对较慢，需要进一步加大力度，推动农业数字经济的快速发展。
数字农业的未来发展趋势
展望未来，数字农业有望在以下六个方面实现重大突破，引领农业发展的新潮流。
数据供应定制化
数据资源是数字农业发展的基石。当前，中国数字农业面临数据采集成本较高的困境。但随着数据思维的普及，数据采集的组织成本将大幅下降 。农业物联网的升级换代、公共数据的不断开源以及从业者信息化水平的提升，也将使数据采集的显性成本持续降低。未来，每个农业产业单元都将拥有量身定制的数据供应系统，数据仓库里的静态资源将随着拥有者数字化能力的提升，不断融入产业链，通过交换、融合或再生，创造价值，实现业务的数字化驱动 。
数据模型国产化
发现数据价值是数字农业发展的动力源泉。以以色列为例，其虽向我国出售硬件设备，却对后台系统严格保密，因为实现数据价值的模型才是核心技术。如今，大国科技竞争日益激烈，引进科技成果的壁垒不断增高，且国内外农业业态差异显著，我国难以套用国外的模式与模型。而我国不断鼓励科研成果的产业转化，产业与学术、农业与数据科学的跨界合作也在逐步深入，实现产业核心数据模型的自主研发已成为必然趋势 。
农业机械智能化
机械化与智能化之间仅一步之遥，那就是 “数据驱动”。“中国制造 2025” 战略明确将 “智能制造” 作为主攻方向，海尔、金风等老牌制造厂商已积极开展数字化转型，寻求新的增长点 。农机厂商也将紧跟步伐，利用数据为机械赋能，以适应数字农场的场景需求，实现从制造商向服务商的转型升级。例如，智能拖拉机可以根据土壤条件、作物品种和种植密度等数据，自动调整耕作深度和速度，实现精准作业 。
产业链虚拟化
随着农业产业各环节数字化程度的有效提升，数字化的机器智能与商业智能将深入生产与经营领域，产业链将逐渐向网络转移，在网络世界完成现实的数字化映射 。产业链虚拟化将进一步消除信息不对称，提高产业效率，开拓新的增长空间。通过构建虚拟产业链，农业企业可以实现对生产、加工、销售等环节的实时监控和管理，优化资源配置，提高市场响应速度 。
供应链金融普惠化
近年来，供应链金融发展迅猛，成为产业优化的重要组成部分，通过优化资金流，促进产业尤其是中小企业的健康发展 。数字农业将借助物联网、互联网和人工智能等新兴技术，推动中小企业融入产业网络体系，为供应链金融普惠化奠定坚实的产业基础。同时，农业产业虚拟化进程带来的产业信息透明化和主体信用可追溯，将为金融风险的量化管理提供切实保障，让更多的农业从业者能够享受到供应链金融的便利 。
数据安全增强化
农田数据和企业经营数据是反映从业者生产经营状况的关键信息，数据在为产业带来动能的同时，也存在被滥用的风险 。因此，数据安全是产业数字化发展的基本保障。未来，存储和应用数据的信息化系统安全性诉求将不断增强，数据权属问题也将随着法律的完善得到妥善解决，为数字农业的发展解除后顾之忧，确保数据在发挥价值的同时，不会给从业者带来风险 。
推进数字农业发展的路径探索
（一）建设地域农业数据中心
建设地域农业数据中心是推进数字技术落地的关键举措。在数据中心建设过程中，整合现有数据资源是当务之急，需构建天空地一体化的农业数字资源体系，这是一项长期且艰巨的任务。
各地受到财政支持的农业试点项目，尤其是涉及信息化的项目，在立项之初就应明确数据共建共享义务，后续批复时要考虑项目可积累的数据类型与研究工具需求，验收时将数据采集与初筛作为前置条件。例如，某地区在开展智慧农业试点项目时，从立项阶段就规定各方参与主体需按时上传土壤湿度、气象等数据，在项目验收时，对数据的完整性和准确性进行严格审核，确保数据质量 。
此外，建立数据资源共建共享合作机制至关重要。参与共建的主体有权参与数据共享，通过健全市场主体共享数据的制度机制，打破数据壁垒，实现数据互通有无，让数据在农业生产、经营、科研等领域充分发挥价值 。
（二）条块结合推进农业数据建设
条块结合推进农业数据建设是实现数字农业高效发展的重要思路。以单品种全产业链为主线建设条数据，涵盖苹果、大豆、棉花等单品种的全产业链大数据，这些数据记录了从种子采购、种植过程管理、农产品加工到销售的全过程信息，为产业的精准调控和决策提供依据 。
同时，大数据的落地离不开以县域农产品生产基地和现代农业园区为单元的块数据。块数据聚焦本地农业生产实际，包含土壤条件、作物生长状况等详细信息，与条数据相互补充。例如，某县域农产品生产基地通过收集本地土壤酸碱度、肥力等块数据，结合大豆全产业链条数据，精准调整种植方案，提高了大豆产量和质量 。
数字农业闭环迭代的采集、分析、应用三个环节必须形成循环。采集数据后，要深入分析形成模型，再将模型应用于农业生产实践，通过实践反馈进一步优化采集和分析，持续促进数字农业发展 。
（三）加快数字技术科技成果转化
加快数字技术科技成果转化，对于推动数字农业发展具有重要意义。加大数字农业新技术新产品新模式的应用推广力度，是实现这一目标的关键。在政策支持方面，可借鉴日本经验，将农业传感器、智能装备纳入农机购置补贴范围，提高农民和农业企业采用新技术的积极性 。
全国开展的农产品安全示范县、一村一品示范村（镇），具备良好的产业基础和示范效应，非常适合作为数字技术应用试点。在这些试点地区，可引入智能灌溉系统、无人机植保等新技术，探索其在实际农业生产中的应用效果和优化方向 。
未来，还需布局建设一批农业大数据试点示范县和数字农业经济示范区，前瞻性探索 5G 和区块链在农业农村经济生态中的应用场景。例如，利用 5G 技术实现农业生产设备的实时远程控制，通过区块链技术保障农产品质量追溯信息的真实性和不可篡改，为数字农业发展开拓新路径 。
（四）培育壮大农业农村数字经济
培育壮大农业农村数字经济，是推动农业现代化的重要途径。传统农业的数字化改造是主阵地，通过引入物联网、大数据等技术，实现农业生产的精准化、智能化，提高农业附加值。例如，某传统农场利用传感器实时监测土壤墒情和作物生长状况，根据数据精准灌溉和施肥，不仅节约了资源，还提高了农产品品质和产量 。
培育农村推进数字技术产业链是主战场，依托 “互联网 +” 农产品出村进城工程的红利，创新发展农村电子商务。将农产品电子商务外销与工业品采购下乡相结合，增加农村在电子商务活动中的消费力属性，大力发展内容电商、品质电商、社交电商、视频电商等。从事数字农业事业的涉农企业应肩负更大社会责任，整合农业农村数字经济的数据链、产业链、价值链，促进农业产业升级和农民增收 。
（五）强化农业的信息服务
强化农业的信息服务，是数字农业发展的重要支撑。政策、农事、商务信息资源整合共享是农业信息服务的前置条件。通过整合各方信息，为农民和农业企业提供全面、准确的信息服务，帮助他们做出科学决策 。
加快建设农业综合信息服务平台，开发农民生产易用、企业经营常用、分析研究好用的 APP，是实现信息服务落地的有效手段。这些 APP 可涵盖农事提醒、农产品市场价格查询、农业技术咨询等功能，方便农民随时随地获取信息。例如，某农业综合信息服务平台开发的 APP，为农民提供实时病虫害预警和防治建议，帮助农民及时应对病虫害威胁，减少损失 。
大力发展以数据为关键要素的农业生产性服务业，能够进一步提升农业生产效率和质量。通过数据分析为农业生产提供精准服务，如精准施肥、精准灌溉方案制定等，推动农业现代化道路走得更稳更远 。
总结与展望
数字农业，作为现代农业发展的高级阶段，正以其强大的力量推动着传统农业的深刻变革。它不仅是农业生产方式的创新，更是农业发展理念的革新，对于乡村振兴和农业现代化具有不可估量的重要意义。
从提升农业生产效率到保障农产品质量安全，从促进农业产业结构优化升级到推动农业绿色发展，数字农业在各个方面都展现出了巨大的优势和潜力。它为解决传统农业面临的诸多困境提供了有效途径，为农业的可持续发展注入了新的活力。
然而，数字农业的发展并非一蹴而就，当前仍面临着诸多挑战，如关键技术研发滞后、数据资源整合共享困难、农业生产环节数字化程度薄弱等。但这些挑战也正是我们前进的动力和方向。
展望未来，随着技术的不断进步和应用的深入推广，数字农业必将迎来更加广阔的发展前景。数据供应定制化、数据模型国产化、农业机械智能化、产业链虚拟化、供应链金融普惠化和数据安全增强化等趋势，将引领数字农业朝着更加高效、智能、安全的方向发展。
在这个充满机遇和挑战的时代，我们需要各方共同努力。政府应加大政策支持和资金投入，加强基础设施建设，完善相关法律法规；企业应积极参与技术研发和创新，推动科技成果转化，拓展数字农业应用场景；科研机构应加强产学研合作，培养专业人才，为数字农业发展提供智力支持；农民和农业从业者则应积极学习和应用数字技术，提升自身素质和能力。
让我们携手共进，积极拥抱数字农业的浪潮，充分发挥其优势，克服面临的困难，共同推动数字农业的蓬勃发展。相信在不久的将来，数字农业将成为我国农业现代化的强大引擎，为实现乡村振兴和农业强国目标做出巨大贡献，让古老的农业在数字时代焕发出新的生机与活力 。
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| 文章来源：现代畜牧网 文章作者：豆包 文章编辑：一米优讯 |
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