【智慧农业之窗】数据要素*现代农业:绘就智慧农业新图景
- 2026-02-05 20:01:35
导 读
一、农业数据应用
迈入全域深度赋能新阶段
《指引》梳理的典型场景全面覆盖农业生产、流通、服务等关键环节。农业数据应用实现了从零散试点到系统赋能、从单点突破到全域渗透的跨越式发展，呈现出鲜明的演进特征：
一是数据已不再是农业生产经营中简单的辅助参考，而是贯穿农田全生命周期和养殖全流程的核心决策支撑，成为优化生产方案、规避经营风险、提升产业效益的“隐形智囊”；
二是数据应用范围打破了单一环节、单个主体的局限，形成了“空—天—地”一体化监测、全链条数字化追溯、跨主体协同服务的全域格局，实现了从田间地头到消费终端的全链路贯通；
三是数据价值实现也从单纯的单环节效率提升，延伸到优化资源配置、催生新业态新模式、完善产业服务体系，推动农业产业结构升级，构建起“生产精准化、经营数字化、服务智能化”的现代农业生态。
二、《指引》勾勒
农业数据赋能的核心实践框架
《指引》通过对典型场景的系统梳理，清晰勾勒出数据要素赋能现代农业的核心实践逻辑，将分散的应用场景整合为相互关联、协同发力的有机整体，全面激活农业发展潜力。
（一）数据赋能生产环节智能升级，筑牢发展根基
在农田种植领域，《指引》明确通过整合卫星导航、气象、土壤、农机作业等多源数据，经预处理、算法建模等环节，生成精准播种方案、变量施肥处方、最优作业路径，实现农资投入“按需分配”；智能灌溉场景中，基于土壤墒情、作物生育期数据构建需水模型，动态调控灌溉量与肥料浓度，破解传统粗放灌溉的资源浪费难题；智能农机结合北斗导航与物联网技术，实现播种、收割等环节无人化精准作业，大幅降低人工依赖。在水产畜禽养殖领域，通过实时采集养殖环境数据（温湿度、溶氧、氨气浓度等）、动物生长或疫病特征等数据，构建预警模型与决策系统，实现疫病早期预警、精准饲喂调控、养殖环境智能调节，同时借助远程诊断技术对接专家资源，提升疫病防治准确性，减少养殖损失，保障畜禽水产品质量安全与稳定供应。
（二）数据打通全产业链协同壁垒，提升运行效能
《指引》提出以数据为纽带，构建覆盖生产、加工、流通、消费的全链条数字化协同网络。通过为农产品建立唯一数字ID，整合生产端种植养殖数据、加工端工艺质检数据、流通端物流交易数据，实现“从田间到舌尖”的全程可追溯，筑牢质量安全防线；基于消费市场数据（销量、偏好、舆情等）与生产数据的联动分析，动态调整生产计划、优化物流路径，解决产销脱节、库存积压等行业痛点；深度挖掘消费需求数据，指导农产品新品研发与品牌打造，推动农业从“产得好”向“卖得好”“卖得贵”升级，显著提升产业附加值。
（三）数据创新农业社会化服务模式，完善保障体系
聚焦农业社会化服务的多元化需求，《指引》明确指出通过整合农户基础信息、生产经营数据、金融信用数据，构建科学的信用评估模型，为农户提供便捷高效的信贷、补贴发放等金融服务，破解融资难、融资贵问题；搭建在线技术培训平台，整合农业技术资料、培训资源与用户行为数据，推送个性化课程，提升农民数字化应用能力与现代化经营水平；结合环境数据与市场数据构建风险预警系统，为农户提供灾害预警、价格波动预判等服务，增强农业生产的抗风险能力，为产业稳定发展保驾护航。
三、数据驱动现代农业
迈向高质量发展新征程
《指引》的发布为农业数据开发利用应用提供了清晰的行动指南，也勾勒出现代农业高质量发展的蓝图：一是生产端的精准化转型将持续提升农资利用效率、降低生产成本，实现农产品产量质量双提升，为国家粮食安全筑牢根基；二是产业链的协同化发展将打破信息壁垒，提升产业对市场波动、自然灾害的应对能力，推动农业产业稳定可持续发展；三是服务端的数字化创新将让农户享受到更便捷、精准的金融、技术、信息服务，拓宽增收渠道，助力乡村振兴落地见效。
同时，我们也需清醒认识到，农业数据开发利用仍面临诸多现实挑战：部分农村地区数字基础设施薄弱，数据采集覆盖不全、质量参差不齐；涉农数据分布在政府、企业、科研机构、农户等多元主体，共享机制不完善，“数据孤岛”现象突出；针对农业复杂场景的专用数据模型欠缺，数据分析与农艺实践结合不够紧密；既懂农业又懂数字技术的复合型人才稀缺，农户数据应用能力有待提升。这些问题需要通过持续完善数字基础设施、深化数据资源开发利用、加大技术研发与人才培养力度等方式逐步破解。
随着《指引》中典型场景的落地推广，数据将深度赋能农业全产业链、全场景，推动农业生产方式、经营模式、服务体系变革。未来，现代农业将朝着更精准、更高效、更安全的方向发展，为全面推进乡村振兴、加快建设农业强国注入强劲动力。
来源：国家数据局
一审：李晓楠
二审：张伟松
三审：王丽娇
编辑：司树洋
监制：王丽娇
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