加快农业数字化进程

加快农业数字化进程

文|李 俊

内容提要:

农业数字化是助力乡村全面振兴、推进农业农村现代化的重要路径。利用数字技术对农业生产、分配、交换、消费的全过程进行数字化改造，可以提升生产经营效率，促进农业绿色发展。2025年中央一号文件为推动农业数字化、推进乡村全面振兴提供了政策指引。本文建议通过加强数字基础设施建设、加大政策支持和资金投入、构建农业数字技术推广服务体系等措施加快农业数字化进程。

习近平总书记指出，农业现代化，关键是农业科技现代化。2025年中央一号文件提出，以科技创新引领先进生产要素集聚，因地制宜发展农业新质生产力;支持发展智慧农业，拓展人工智能、数据、低空等技术应用场景。当前我国大数据、物联网、人工智能和机器学习等技术迅速发展，为我国农业农村现代化提供了新的路径和方案。农业农村部发布的《全国智慧农业行动计划(2024-2028年)》提出，从2024年开始，各地要全面启动智慧农业公共服务能力提升、重点领域应用拓展、示范带动等三大行动，到2028年底农业生产信息化率达到32%以上。农业数字化正在成为助力乡村全面振兴、推进农业农村现代化的重要路径。

农业数字化的发展阶段

随着信息技术和数字技术的发展，农业数字化大致可分为精准农业、数字农业和智慧农业三个阶段，不同阶段的农业数字化发展具有不同特征。

(一)精准农业阶段:信息采集与应用

20世纪80年代末，一些发达国家已经开始通过使用全球定位系统(GPS)对土地的耕种和农作物的产量进行监测，随着数字技术的逐步运用，农业生产开始步入精准农业时代。精准农业主要体现在利用遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)等技术，结合空间、时间和气候，对农作物生长状态进行定位、定时、定量监测，从而实现农作物生长的精准管理、水肥精准施用和病虫害精准防控，提高农业生产效率。精准农业发展阶段，开始对农作物种植的某个或者某几个环节采集信息，并进行针对性干预，农业生产决策科学性逐渐提高。精准农业受制于数字技术发展程度，其特征主要体现在农业种植各环节信息的分散收集和应用。

(二)数字农业阶段:数据分析与应用

进入21世纪，随着计算机和通信技术的迅速发展，新的数字技术从研发到应用的时间急剧缩短，数字技术开始大规模快速应用到工业领域，大大节省了工业生产成本，提高了产品质量和生产效率。数字技术在制造业领域广泛而成功的应用，也带动了其在农业生产经营中的扩散应用。早期的农业数字化被定义为利用数字技术，对农业的生产和管理环节进行数字化改造，以降低农业生产成本，提升农业生产效率。现在农业数字化的内涵更加丰富，其核心是数据驱动决策，通过数字技术与农业各个环节的有效融合，以做出更好的决策并进行创新活动，同时农业数字化还可以创建新型信息共享商业模式，打造农村经济发展新业态。数字技术在农业生产经营中的广泛应用不仅提高了生产效率和产品品质，而且重构了农产品交易模式，拓展了农产品交易市场。数字农业的特征体现为以数据为核心，通过大数据、物联网、数字化装备等技术实现农业生产全流程的数字化管理和农业经营的科学化决策。

(三)智慧农业阶段:全面数字化

数字化总是从农业生产中某个环节的数字技术采纳开始的，但全面的数字化过程并不是一蹴而就的。数字技术应用在农业中遵循成本收益原则，那些相对成熟且成本较低的、能够适应农业生产特征的数字技术首先被应用到某一环节，然后逐渐扩展到其他环节，并影响农业生产决策。数字技术从单环节到多环节的全程应用能够带来农业生产要素的优化配置，进而节省各种生产要素投人，提升农业全要素生产率，带动农业向绿色生产转变。当农业生产的各个环节都实现了数字化，并且能够利用人工智能技术辅助农业生产管理决策，农业生产开始步入“智慧农业”阶段。智慧农业的主要特征是进一步利用人工智能、机器学习等技术实现农业生产的智能化决策和自动化控制，推动农业高效、绿色和可持续发展。智慧农业，以及人工智能、数据、低空等技术应用场景的拓展已成为农业数字化的发展趋势。

农业数字化的重要意义

将数字技术应用到农业生产经营的各个环节中，能有效提高农业生产效率，促进农业产业链升级，优化农业资源配置，确保农产品质量安全，促进农业绿色发展。

一是提高农业生产效率。通过应用数字技术，能够实现农业生产的科学化决策、自动化控制、智能化管理，从而显著提升农业生产效率。物联网技术的应用使得农田环境数据(如土壤湿度、温度、光照等)能够被实时监测和采集，为农业生产决策提供了科学依据。人工智能算法和机器学习可以用于病虫害的自动识别和预警，帮助农民及时采取防治措施。

二是促进农业产业链升级。农业数字化通过打破城乡产业边界，推动了乡村农业与城市先进制造业、现代服务业的深度融合。借助大数据技术可以精准分析市场需求变化，优化农业供应链管理，提升农产品竞争力。数字化重塑了城乡产业链分工与价值链分配，促进资源、技术和信息的高效流动与共享。农业数字化还拓展了农业的功能性，如发展生态农业、休闲农业与乡村旅游产业，带动农业新业态、新模式发展。

三是优化农业资源配置农业数字化通过数字技术在城市和农村之间搭建起“数字桥梁”，打破了城乡信息壁垒，促进了生产要素的高效透明流动，优化了资源配置。数字化交易平台促进城市资金技术和人才向农村流动，也为优质农产品直接对接更大的市场提供了便利。此外，远程教育、在线培训和数字化服务平台将新的数字技术和管理经验传播到农村，有助于提升农民的知识积累和数字技能水平。

四是保障农产品质量安全。大数据、区块链、物联网等技术在农产品质量安全追溯方面发挥了重要作用。物联网技术和大数据技术可以实时监测农田环境数据和作物生长状况，分析生产、加工、流通等环节的海量数据，快速识别质量风险点并采取纠正措施，确保各环节符合安全标准。区块链技术通过不可篡改和分布式存储的特点，完整记录并公开农产品全流程信息，高效便捷地监管农产品质量安全。

五是加快农业发展绿色转型。农业数字化为农业绿色转型提供了有力支撑，推动了农业生产方式的变革和绿色发展。数字化技术实现了农业资源的精准管理和高效利用，减少资源浪费和环境污染。大数据和人工智能技术为绿色转型提供科学决策支持。数字化平台有利于高效回收农业废弃物，并将其转化为有机肥料或生物能源，实现资源循环利用，支持有机农业、绿色农业等生态模式推广。

农业数字化发展的制约因素

数字化是农业现代化的必然路径和发展趋势，但数据资源利用不充分、基础设施和设备缺乏、高素质数字化人才不足、技术标准和规范缺失等诸多因素制约了我国农业数字化进程。

(一)数据资源利用不充分

当前应用于农业领域的数字技术和设备因其属性不同,在资源配置中发挥的作用也各异。例如，生产经营者自行购置的数字农业机械(如农用无人机)具有私人商品属性，而合作社为其成员提供的数字化农业机械则具有非排他性和竞用性，带有俱乐部产品属性。农业生产中产生的大量数据资源由于缺乏明确的确权机制,往往具有公共物品或公共资源的性质。这导致生产经营过程中大量不同渠道的数据资源未能及时收集，或收集后未能有效利用，制约了农业数字化的发展。

(二)农业数字化基础设施和设备缺乏

农业数字化设备尤其是物联网设备不足是制约农业数字化的重要因素。中国互联网络信息中心(CNIC)发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2024年12月，农村地区互联网普及率为67.4%，较2023年12月提升0.9个百分点。随着数字乡村的建设，农村地区互联网普及率逐步提高，改善了乡村治理，但目前用于农业生产经营的数字化基础设施仍较少。农业物联网设备价格高昂，投资成本较高，后续的维护和更新也需要一定的技术支持和资金投入，依靠农户或者规模较小的新型农业经营主体很难承担。这是我国农业数字化基础设施和设备缺乏的主要原因。

(三)高素质农业数字化人才不足

培养高素质农业数字化人才是推进农业数字化的重要前提。当前向农户和农民提供数字技术的企业虽然也提供售后服务，但数字技术和数字产品的使用、维护、维修需要有大量高素质农业数字化人才配合。近年来城镇化进程加快，人才流向城市地区较多。城乡差距、农业劳动力年龄偏大和培训体系缺乏等多方面原因造成农业农村数字化人才缺乏。此外，我国农民群体受教育水平相对较低、接受的数字化技能培训较少，数字素养普遍较为薄弱。多数农民缺乏使用数字设备和技术的能力，难以满足数字化农业的发展需求。

(四)农业数字化受自然因素限制

农业生产高度依赖自然环境，如气候、土壤、水资源等，这些自然条件的变化直接影响数字化技术的应用效果。极端天气(如干旱、洪涝、台风)会破坏物联网设备和传感器，导致数据采集中断或失真，影响科学决策。农业生产的季节性和地域性较强，不同作物和地区对数字化技术的需求差异较大，增加了技术推广的复杂性。南方湿润地区与北方干旱地区对灌溉技术的需求不同，难以实现标准化推广数字化解决方案需因地制宜自然环境的不可控性使得农业数字技术的稳定性和可靠性面临挑战。病虫害的突发性和不可预测性要求数字化系统具备快速响应能力，但在实际应用中现有技术往往难以完全满足这一需求。

(五)农业数字化技术标准和规范缺失

农业数字化涉及多种技术和设备的应用，如物联网、大数据、人工智能等，但由于缺乏统一的技术标准和规范，不同系统和设备之间的兼容性和交互操作性较差，导致数据难以有效整合和共享。例如，不同厂商生产的智能农机或传感器可能采用不同的数据格式和通信协议，使得数据无法有效对接，影响了整体的生产效率。此外，标准不统一还增加厂技术应用的复杂性和成本，农户和企业需要投入更多资源进行系统集成和维护。同时，农业数字化技术的安全性和可靠性也因缺乏统一标准而难以保障，增加了技术应用的风险。数据采集和传输过程中也可能存在安全隐患，影响数据的准确性和隐私保护。

推进农业数字化的政策建议

为有效推进我国农业数字化进程，应加强农业数字化基础设施建设，构建全国统一的农业数字技术服务市场，推广适用性强的农业数字技术，完善农业数字化社会服务体系，加强政策支持和考核评价等。

(一)加强农业数字化基础设施建设

落实2025年中央一号文件部署，推进农业科技力量协同攻关。瞄准加快突破关键核心技术，强化农业科研资源力量统筹。大力支持数字技术头部企业和农业科研机构联合开发农业大模型，向各类农业企业和科技企业开放共享;鼓励算法开源社区为农业模型开发提供开发工具和基础模型库。建议进一步提升宽带网络覆盖，加快建设区域性农业农村大数据中心和云计算平台。加快农村宽带网络和移动互联网建设，确保农村地区网络覆盖广泛、信号稳定，便于农业物联网设备应用和数据采集传输，为先进农业数字技术应用提供坚实的网络基础。规范农业数据采集标准和规范，逐步实现县、市、省乃至国家级的农业数据的集中存储、处理和分析，推进农业数据的汇集和交换，发挥大数据的基础性作用，为农业从业者提供精准数据支持。

(二)构建全国统一的农业数字技术服务市场

构建全国统一的农业数字技术服务市场是实现农业数字化转型的关键举措。首先，政府需制定统一的政策框架和技术标准，推动农业数据的跨区域、跨部门共享，打破“信息孤岛”。其次，整合农业数字技术资源，构建开放共享的技术服务平台，利用云计算、大数据和人工智能等技术，为农民、企业和科研机构提供精准农业、智能农机等一站式服务。同时，完善数字技术服务市场机制，鼓励企业、科研机构和社会资本参与技术研发和推广，形成多元化服务供给体系，并建立公平竞争的市场环境，确保服务质量。通过政策引导、资源整合、市场机制完善和基础设施建设，构建全国统一的农业数字技术服务市场，推动农业现代化和乡村全面振兴。

(三)加快研发适用性强的农业数字技术

2025年中央一号文件强调，以科技创新引领先进生产要素集聚，因地制宜发展农业新质生产力。要加快研发和广用智能农机装备，提高农业生产效率和作业精度，推动农机装备高质量发展。采取财政补贴或贴息贷款等方式鼓励新型农业经营主体率先利用物联网技术，实时监测农业生产环境参数，发展精准数字农业。推进农业科研单位加快数字育种，利用基因编辑、分子标记等现代生物技术，加速优良品种的选育和推广，提升农产品品质和产量。要结合农业生产特点，针对不同作物、不同生产主体，推广适用的农业数字技术。对于小麦、玉米、大豆等便于规模化、标准化种植的粮油作物，要在国家层面加快数字技术集成，构建统一的耕、种、防、收全程数字化种植标准，并进行试点和推广。支持和鼓励农业企业、合作社和家庭农场等率先应用农业数字技术，发挥引领示范作用。

(四)完善农业数字化社会服务体系

贯彻落实2025年中央一号文件精神，培育农业科技领军企业。鼓励高等农业院校和农业科技领军企业合作建设智慧农业园区，发展智慧农业，拓展人工智能、数据、低空等技术应用场景。开展农业数字技术迭代研发，增加技术储备:探索未来智慧农业发展方向，同时向社会大众展示和推广农业数字化成果。支持高校、科研院所和农业企业开展农业数字化培训，提升农民的数字素养和操作技能水平，推动农业数字技术的普及和应用。大力培育新型农业社会化服务主体，通过项目带动、设备购置补贴等形式鼓励拓展智慧农业服务，为小农户提供贯穿全环节、全周期的数字技术服务支持。

(五)加强政策支持与考核评价

综合利用已有农业政策制定针对性农业数字化政策，对农业数字化项目给予税收减免、资金补贴等优惠政策,充分落实和发挥政策效能。统筹利用中央财政和地方财政的农业资金，设立农业数字化发展专项资金，用于支持农业数字技术研发、应用推广和基础设施建设。对于高校研发的适用性强、农户认可度高的数字技术和产品，可以通过政府采购，推广应用的形式予以支持。通过政府资金引导、大型农业企业主导、社会资本参与等多种形式，形成多元化的农业数字化投入格局。制定科学、合理的农业数字化考核评价标准，从严从实进行考核评价，发挥政策效能，提高资金利用效率。

【本文系山东省社会科学规划研究项目“农业数字化考核评价体系构建及应用研究”(23CSDJ21)的阶段性成果】

（作者为青岛农业大学经济管理学院经济与金融系主任、副教授）

（选自《中国发展观察》2025年第5期）