农业作为国民经济的基础产业，其发展水平直接关系到国家粮食安全、农村经济繁荣与农民生活改善。近年来，全球新一轮科技革命与产业变革加速演进，大数据、人工智能、物联网、区块链等数字技术与智能技术不断渗透到农业生产、经营、管理、服务的各个环节，推动农业从传统“靠天吃饭” 的粗放式发展模式，向 “数据驱动、智能决策” 的精准化发展模式转型，农业数智化已成为全球农业发展的必然趋势。在我国，乡村振兴战略的全面推进与数字中国建设的深入实施，为农业数智化转型升级提供了前所未有的政策机遇与市场空间。农业农村部印发《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》提出力争到2030年，高端传感器、关键零部件、成套智能装备等关键技术装备取得重大突破，智慧农业标准体系、检测制度基本建立，技术先进、质量可靠的国产化技术装备大面积推广，智慧农业在重点地区、重要领域、关键环节得到广泛应用，农业生产信息化率达到35%左右。预计到2035年，关键核心技术全面突破，技术装备达到国际先进水平，农业全方位、全链条实现数字化改造，农业生产信息化率达到40%以上。
我国农业数智化转型升级的发展现状
（一）基础设施建设逐步完善，为数智化奠定基础
近年来，我国持续加大农业农村数字基础设施投入，逐步构建起“云、网、端”一体化的农业数智化基础设施体系。在网络覆盖方面，截至2024年，全国行政村通5G比例已超过95%，农村宽带接入速率普遍提升至100Mbps以上，为农业生产场景的实时数据传输、远程控制提供了网络支撑。在硬件设备方面，农田物联网设备、智能农机、无人机等数智化装备的保有量快速增长，全国已建成超过10万个农业物联网应用示范点，无人机植保作业面积突破21亿亩次，在农业领域，农机自动驾驶、植保无人机、渔船等累计推广应用北斗终端设备270万台（套），有效提升了农业生产的精准化与智能化水平。
同时，国家大力推进农业大数据中心建设，先后在江苏、山东、北京等农业主产区建成省级农业大数据平台，整合了气象、土壤、作物生长、市场行情等多维度数据，为农业生产决策、灾害预警、市场调控提供了数据支持。
（二）技术应用场景不断拓展，赋能农业全环节
农业数智化技术已从单一的生产环节向产前、产中、产后全产业链延伸，形成了涵盖智慧育种、精准种植、智能养殖、智慧物流、数字营销等多个领域的应用场景。在智慧育种领域，借助基因测序技术、生物信息学与人工智能算法，科研人员能够快速筛选出具有优良性状的作物品种，缩短育种周期。例如，中国农业科学院联合其他单位研发的智慧育种平台，实现了育种数据管理和分析、计算加速、AI预测亲本及优良品种的育种全流程整合。
在精准种植领域，物联网技术与智能装备的结合实现了“按需供给”的生产模式。通过在田间部署土壤传感器、气象站、摄像头等设备，实时采集土壤湿度、养分含量、光照强度、作物生长状态等数据，经云端平台分析后，自动控制灌溉设备、施肥设备、植保无人机等进行精准作业。山东省寿光市的智慧大棚就是典型案例，大棚内的传感器实时监测温湿度、CO₂浓度、光照等环境参数，AI系统根据番茄生长需求自动调节通风、灌溉、补光设备，实现了番茄的标准化、高效化生产，产量较传统大棚显著提升。
在智能养殖领域，“数字牧场”“智慧鱼塘”等模式逐步推广。通过给畜禽佩戴智能耳标、在鱼塘部署水质传感器，实时监测畜禽的健康状况、运动量、采食量以及鱼塘的水温、溶氧量、pH值等数据，一旦发现异常，系统立即发出预警并提供解决方案。伊利敕勒川生态智慧牧场采用自动饲喂、无人挤奶、机器人清粪等全流程自动化管理，奶牛的日常由智能系统全方位保障。大数据平台实时监测牛舍温湿度，自动调节环境，确保奶牛始终处于舒适状态。
在产后环节，区块链技术的应用有效解决了农产品溯源难题。通过将农产品的种植、加工、运输、销售等环节的信息录入区块链平台，消费者可通过扫描二维码查询农产品的全生命周期信息，实现“从农田到餐桌”的全程可追溯。例如，阿里巴巴“蚂蚁链”为300个县域农产品提供溯源服务，消费者扫码可查看土壤数据、农药使用记录。新疆和田枣通过该系统，复购率提升 45%，出口东南亚市场获 RCEP 关税减免。
（三）产业融合趋势明显，催生新业态新模式
农业数智化的发展打破了传统农业的产业边界，推动农业与二三产业深度融合，催生了农产品电商、休闲农业、农业社会化服务等新业态新模式。在农产品电商领域，直播带货、社区团购等数字营销模式快速崛起，成为农产品上行的重要渠道。商务大数据显示，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%。例如，抖音电商的“助农直播”活动，通过连接农户与消费者，帮助云南鲜花、陕西苹果、四川柑橘等特色农产品打开了全国市场，单场直播销售额最高突破千万元。
在休闲农业领域，数字技术的应用丰富了消费场景，推动休闲农业从传统的“采摘、观光”向“沉浸式体验、智慧化服务”升级。许多乡村旅游景区引入VR/AR技术，打造虚拟农业博物馆、沉浸式农事体验项目，让游客通过虚拟现实设备感受农业生产过程；同时，景区通过智慧管理平台实现门票预约、停车引导、游客流量监测等功能，提升了服务效率与游客体验。2024年，我国休闲农业接待游客数量超过30亿人次，营业收入突破8000亿元，数字技术对休闲农业的带动作用日益凸显。
在农业社会化服务领域，数智化服务平台逐步涌现，为小农户提供“一站式”的农业生产服务。例如，“农技耘”APP 整合了农业技术指导、病虫害诊断、农资购买、农产品销售等功能，农户通过手机即可获取专业的农技服务；一些农业服务企业利用大数据分析农户的生产需求，提供定制化的耕种管收全程托管服务，有效解决了小农户“不会种、种不好、卖不出”的问题。农业农村部数据显示，2017年至2023年，农业社会化服务主体从22.7万个增加到109.4万个，服务小农户数量从3600多万户增加到9400多万户，服务面积从2.3亿亩次增加到21.4亿亩次。
我国农业数智化转型升级面临的突出问题
（一）核心技术自主可控能力不足，存在“卡脖子” 风险
（一）核心技术自主可控能力不足，存在“卡脖子” 风险
尽管我国农业数智化技术应用取得了一定成效，但核心技术与关键装备仍依赖进口，自主可控能力不足。在传感器领域，农业生产所需的高精度土壤养分传感器、作物病虫害传感器等，国内产品的精度与稳定性远低于国外同类产品，市场份额被美国、德国等国家的企业占据；在人工智能算法方面，农业场景下的作物生长预测、病虫害识别等算法的准确性与适应性不足，缺乏自主研发的核心算法模型；在智能农机领域，高端智能拖拉机、联合收割机的核心零部件（如发动机、控制系统）仍依赖进口，国内企业主要从事组装与低端制造，利润率较低。
核心技术的“卡脖子” 不仅导致我国农业数智化发展的成本较高，还存在数据安全与产业安全风险。例如，国外农业物联网设备收集的农业生产数据若被恶意利用，可能影响我国的粮食安全；进口智能农机的控制系统若存在漏洞，可能导致农业生产过程中的操作失误，造成经济损失。
（二）应用普及难度大，小农户数智化转型滞后
小农户是我国农业生产的主体。第三次农业普查数据显示,我国小农户数量占农业经营主体的98%以上,小农户的从业人员占全部农业从业人员的90%,小农户经营耕地面积占总耕地面积的70%。然而，由于小农户的生产规模小、经济实力弱、数字素养低，农业数智化技术的应用普及面临诸多困难。从成本角度来看，一套完整的农田物联网设备（包括传感器、控制器、云端平台）的初始投入通常在数万元以上，智能农机、无人机等装备的价格更是高达数十万元，超出了小农户的经济承受能力；从操作难度来看，数智化设备的操作需要一定的数字技能，而大部分小农户年龄偏大、文化水平较低，难以熟练掌握设备的操作与维护方法；从收益预期来看，小农户对农业数智化技术的效果缺乏了解，担心投入后无法获得相应的收益，因此对技术应用持观望态度。
此外，当前农业数智化技术产品多针对规模化经营主体设计，缺乏适合小农户的轻量化、低成本、易操作的产品与服务。例如，大型智慧大棚的建设成本过高，小农户难以承担；农业大数据平台提供的数据服务多面向政府与企业，缺乏针对小农户的个性化、精准化服务，导致小农户难以享受到数智化带来的红利。小农户数智化转型滞后，不仅制约了我国农业数智化整体水平的提升，也加剧了农业发展的不平衡性。
（三）产业链协同不足，数据孤岛现象严重
农业数智化转型升级需要打通产前、产中、产后全产业链的数据链路，实现数据的共享与协同应用。然而，当前我国农业产业链各环节之间缺乏有效的协同机制，数据孤岛现象严重。从产业链主体来看，农业生产企业、加工企业、流通企业、销售企业之间各自为政，数据采集标准不统一、数据格式不兼容，导致数据无法有效共享。例如，种植企业掌握的作物生长数据与加工企业需要的原料品质数据无法对接，流通企业的物流信息与销售企业的市场需求信息无法实时同步，影响了产业链的整体效率。
从政府部门来看，农业、气象、市场监管、统计等部门分别掌握着不同领域的农业数据，但由于部门之间的信息壁垒，数据无法整合利用。例如，农业部门的作物种植面积数据与统计部门的产量数据存在差异，气象部门的灾害预警数据无法及时传递给农业部门与农户，导致政策制定与生产决策缺乏统一、准确的数据支撑。
数据孤岛的存在使得农业数智化技术无法充分发挥作用。例如，农业大数据平台由于缺乏全产业链数据，无法进行精准的市场需求预测与生产规划；区块链溯源系统由于无法获取加工、流通环节的数据，导致溯源信息不完整，难以真正保障农产品质量安全。产业链协同不足已成为制约我国农业数智化向纵深发展的重要瓶颈。
（四）政策支持体系不完善，保障力度有待加强
尽管国家出台了一系列支持农业数智化发展的政策文件，但政策支持体系仍存在不完善之处，保障力度有待加强。在政策内容方面，现有政策多以宏观指导为主，缺乏具体的实施细则与配套措施。例如，政策中提出“支持农业数智化技术研发与应用”，但对于研发项目的资助标准、应用推广的补贴比例、税收优惠的具体政策等缺乏明确规定，导致地方政府与企业在执行过程中缺乏依据；在政策覆盖范围方面，现有政策更多关注农业生产环节的数智化，对农产品加工、流通、销售等产后环节的支持力度不足，导致产业链各环节数智化发展不均衡；在政策协同方面，农业、科技、财政、工信等部门的政策缺乏有效衔接，存在政策重叠与政策空白现象，难以形成推动农业数智化发展的合力。
此外，农业数智化发展所需的人才、资金等要素保障不足。在人才方面，既懂农业又懂数字技术的复合型人才严重短缺，高校相关专业设置与市场需求脱节，职业培训体系不完善，导致人才供给无法满足产业发展需求；在资金方面，农业数智化项目具有投资大、周期长、风险高的特点，社会资本参与积极性不高，金融机构的信贷支持力度不足，导致企业与农户面临融资难、融资贵的问题。
我国农业数智化转型升级的路径建议
（一）强化核心技术攻关，提升自主可控能力
（一）强化核心技术攻关，提升自主可控能力
核心技术是农业数智化转型升级的关键，必须坚持自主创新，突破“卡脖子” 技术瓶颈。一是加大研发投入，建立政府、企业、高校、科研机构协同创新机制。政府应设立农业数智化核心技术专项基金，重点支持传感器、人工智能算法、智能农机核心零部件等领域的研发；鼓励企业与高校、科研机构共建实验室、研发中心，开展产学研合作，加快技术成果转化。例如，支持华为、大疆等科技企业与中国农业大学、农业农村部规划设计研究院合作，研发适合我国农业场景的物联网设备与智能算法。
二是聚焦重点领域，突破关键技术。在传感器领域，重点研发高精度、低成本、抗干扰的土壤传感器、作物病虫害传感器，提升国产传感器的性能与稳定性；在人工智能算法领域，针对我国主要农作物（如水稻、小麦、玉米）的生长特性，研发精准的生长预测、病虫害识别、产量估算算法，提高算法的适应性与准确性；在智能农机领域，攻克发动机、控制系统、导航系统等核心零部件的技术难关，实现高端智能农机的国产化替代。
三是加强知识产权保护，激发创新活力。完善农业数智化领域的知识产权保护制度，加大对侵权行为的打击力度，保护研发主体的合法权益；建立知识产权交易平台，促进知识产权的转化与应用，提高创新主体的积极性。
（二）完善应用推广体系，助力小农户数智化转型
小农户是农业数智化转型升级的重要参与者，必须建立适合小农户的应用推广体系，降低小农户数智化转型的门槛。一是开发轻量化、低成本、易操作的数智化产品与服务。针对小农户的生产需求与经济承受能力，研发小型化的物联网设备、简易版的农业APP、低成本的智能农具等产品。例如，开发价格在千元以下的便携式土壤检测仪，让小农户能够快速检测土壤养分；推出“傻瓜式”农业APP，通过语音交互、图片识别等功能，为小农户提供简单易懂的农技指导。
二是加大政策补贴力度，降低小农户应用成本。政府应设立小农户数智化设备补贴专项资金，对小农户购买物联网设备、智能农机、无人机等装备给予一定比例的补贴；鼓励地方政府开展数智化技术应用试点，为试点地区的小农户免费提供设备租赁、技术培训等服务，通过试点示范带动小农户主动应用数智化技术。
三是加强数字素养培训，提升小农户操作能力。整合农业农村部门、教育部门、社会组织等资源，建立多层次的数字素养培训体系。针对不同年龄段、不同文化水平的小农户，开展差异化的培训课程，内容涵盖数智化设备操作、农业APP使用、数据分析等方面；采用“理论+实操”的培训方式，在田间地头开展现场教学，提高培训的实效性。例如，组织农技人员深入农村，手把手教农户使用无人机植保、智能灌溉设备，让小农户真正掌握数智化技术。
（三）推动全产业链协同，打破数据孤岛
实现全产业链协同是农业数智化转型升级的必然要求，必须建立统一的数据标准与共享机制，打破数据孤岛。一是制定农业数据标准体系，规范数据采集与应用。由农业农村部牵头，联合相关部门、企业、科研机构，制定涵盖农业生产、加工、流通、销售等各环节的数据采集标准、数据格式标准、数据安全标准，确保数据的准确性、兼容性与安全性；建立农业数据分类分级制度，明确不同类型数据的共享范围与使用权限，促进数据的合规共享。
二是搭建国家级农业数据共享平台，整合全产业链数据。依托现有省级农业大数据平台，建设国家级农业数据共享平台，整合政府部门、企业、农户等各主体的数据资源，实现气象数据、土壤数据、作物生长数据、市场行情数据、物流数据等的互联互通；平台应具备数据存储、数据分析、数据可视化、数据服务等功能，为政府决策、企业经营、农户生产提供精准的数据支持。
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