数字孪生技术赋能现代农业经营决策的范式革命

传统农业经营长期面临环境、市场及生物等多源不确定性的挑战，其依赖经验与滞后信息的决策模式，已成为制约农业现代化进程的关键瓶颈。而数字孪生技术的兴起，通过构建虚实互映、实时交互的“数字实验场”，实现了农业决策基础从“经验驱动”到“数据驱动”的根本性变革，为农业向智能化、精准化转型提供了一条高阶可行的路径。

引言

2025 年 11 月，国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，鼓励农业生产的全空间无人体系拓展应用，为数字孪生农业应用的规模化推广提供了政策支持。因此，立足农业现代化转型的刚需，亟须以数字孪生技术破解传统农业经营决策的多源不确定性难题，重构智能化决策体系，助力我国农业高质量发展。 

传统农业经营决策范式的局限

数据获取碎片化，决策依据不充分

传统农业经营决策主观性强，高度依赖农业生产者个人及其家族积累的“老经验”。在传统农业模式下，老经验比较奏效，但随着现代社会的快节奏发展，老经验已远远不能应对现代农业的快速变化和突发而来的新情况。老经验对作物种植品种的挑选、播种育苗的时机选择、水肥施用的剂量以及病虫害防治的方式等关键决策缺乏科学数据与系统分析支撑，极易由于个体经验的局限、判断的偏差导致决策不合理，进而影响农业生产效率与经营收益。在数据信息获取方面，主要依靠线下的零散收集，很难全面覆盖土壤墒情、气象动态、市场供需、农资成本等关键维度，存在“信息孤岛”。在数据信息传递方面，由于信息传递渠道所限，数据采集效率较低，导致信息更新滞后于生产实际与市场需求的变化。数据量化程度低，主要是通过定性描述对农业生产经营进行记录，缺乏精准的量化数据支撑，易造成决策模糊，后续也难以对生产经营进行精准复盘，制约了流程的优化升级。

决策过程试错成本高，决策环节线性孤立

传统农业经营决策优化，多依赖实践中的试错推进。农业生产的周期较长，受自然条件的影响大，其间，需要投入大量人力、农资、土地等成本， 而任何一项新的种植方案，都需要在真实的农田里历经一个完整的种植周期，才能验证其效果。一个决策失误往往造成减产降质，甚至绝收，试错成本较高。决策流程通常是从发现问题到经验分析，到单一方案制定，再到执行的线性模式，缺乏对决策执行后的精准、快速的评估及反馈机制，对决策的优劣难以进行科学、客观的评判。生产、销售、财务等环节的相互割裂，使得试错中难以精准溯源问题，从而造成重复试错，甚至连环试错的情况，进一步推高了试错的成本。

动态响应滞后，适配性与灵活性欠缺

传统农业经营决策缺乏对外部动态变化的敏锐感知，不能快速应对，跟不上生产与市场的变化节奏，对自然生产条件、市场需求变化响应滞后。仅凭经验判断农作物种植时序、肥药施用剂量，而缺乏对实际气象数据、土壤墒情、病虫害预警等动态信息的整合运用。直到灾害发生，不得不采取被动补救措施，错失了最佳防控关键期，导致农作物减产减收。传统农业着眼于“种得出，产得多”，而忽视了市场供需结构变化、消费者偏好的动态迭代，不能及时调整农作物的种植品类与规模，不能快速对接绿色农产品、特色农产品的市场新需求，继而引发丰产不丰收、农产品滞销积压等问题，进一步加剧了农业生产经营的风险。对小农户、家庭农场、合作社等不同经营主体的规模、特质及能力短板认识不足，造成决策落地效果不佳。以产量为唯一核心导向，从而缺乏现代社会人们对高端消费、定制消费、绿色消费等需求的精准对接，造成农产品供需错位，影响附加值的提升。决策逻辑固化僵化，大多是对上年种植范式的复刻。种植品类、种植规模调整缺乏科学研判，即使遭遇市场价格暴跌、自然条件突变等情况也不愿快速转换种植方向，进而长期陷入路径依赖。

资源配置效率偏低，效益转化不明显

土地、劳动力、资金等资源分散，农户小规模经营占比高，要素整合能力薄弱，难以进行规模化生产集约化管理，加之农机水利设施共享不足，存在重复投入与资源闲置并存的问题。技术应用的适配性差，农技推广与农户的实际需求、具体地块条件的状况脱节，导致优质品种的绿色种养技术难以落地，也限制了先进技术对资源利用增效作用的发挥。价值链条短，传统农业聚焦种植生产环节，产品多以初级形态进入市场，附加值较低，缺乏对加工、仓储、物流、销售等后端环节领域的拓展，利润空间有限。产销信息不对称，导致市场对接机制不畅，农户产品缺乏稳定的供销渠道，议价能力较弱，且受市场波动影响较大，因而很难实现优质产品的优质优价。由于缺乏完善的农业保险及风险预警体系，对自然灾害及市场波动的风险抵御能力不足，造成收益稳定性较差，也制约着效益的提升。

传统农业经营决策范式变革的核心动因

农业经营环境不确定性与风险双重升级

农业经营的稳定发展很大程度上受制于自然条件、市场供需、国际环境等多重因素影响。在全球气候变迁、国际经济格局重构的大背景下，农业经营环境的复杂性、不确定性特征越发凸显，各类风险呈叠加升级的态势。传统的农业经营决策模式已难以应对复杂多变的风险场景，自然环境层面，干旱、洪涝、倒春寒等灾害性天气的不可预测性增强，对农作物播种生长收获全周期造成不可逆影响，农业生产的稳定性遭受严重冲击。病虫害种类不断变异，传播路径变得复杂，依赖历史经验的传统防控手段效果逐渐衰减。在市场环境层面，农产品价格受国际市场、供应链及突发事件的影响加大；加之国内居民消费结构升级，对农产品品质、安全、可追溯性的要求日益提升，农产品供需结构呈现动态调整态势，供需失衡引发的价格周期性波动越发频繁，要求农业经营决策更加精准和灵活。

传统农业经营模式陷入发展瓶颈难以为继

传统农业经营模式主要以小农户家庭经营为主，呈现分散化、粗放化、低效化的特征，与现代农业高质量发展的核心需求严重不匹配，发展瓶颈日益凸显，适配性持续弱化。水资源短缺，耕地质量下降，环保标准提高，资源与环境约束收紧迫使农业必须从粗放经营管理转向精细化资源利用，以更少的投入获得更多的产出。农业劳动力老龄化、后继无人问题突出，人力成本持续攀升。小农户经营地块零散、规模较小，难以对生产资料进行集中高效的利用，机械化、标准化生产水平不高，制约着生产效率的提升。

农业使能技术突破为经营决策变革提供支撑

大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等现代农业使能技术的突破性发展与深度应用，颠覆了传统农业经营决策的范式，提供了坚实的技术支撑。在数据采集层面，运用物联网技术，能够实现农业生产全场景、全流程的数据实时感知与采集。借助无人机遥感、塔基监测平台、土壤传感器等智能装备，精准获取土壤、作物、温度、湿度等数据，构建“数字孪生农田”，形成“天空地”一体化监测网络。同时，整合农产品市场供需、价格波动、消费者偏好等市场信息数据，搭建起覆盖生产、市场、资源全方位的数据体系，为精准决策提供数据根基。在数据传输层面，5G 宽带网络的覆盖为海量农业数据的实时稳定传输提供了基础。在数据分析与决策层面，借助农业 AI 模型与算法、大数据平台、智能农机装备，使得农业经营者能够从海量的农业数据中挖掘出有价值的规律，如实现病虫害智能识别、产量预测、智能灌溉决策等，让数据真正产生智慧，推动生产决策由“经验驱动”转向“数据驱动”，实现生产过程的精准管控与自动执行。

政策与市场双轮驱动构筑农业经营范式转型的支持环境

政策引导与市场驱动的协同发力，为农业经营决策范式转型建立起全方位、多层次的支撑体系，为新技术新模式的落地应用扫清了障碍，创造了持续发展的经济动力。一方面，通过政策引导，为农业经营决策范式转型发展提供清晰的方向指引。多样化的发展路径与模式创新在政策引导下得以探索，世界各国根据自身资源禀赋采用了不同模式 ：美国依托大农场推行集约化和市场机制，欧盟针对中小农场注重“共享”与“绿色”驱动，日本则聚焦精细化与农协协同 ；而我国在实践中形成了“政府主导 + 多主体融合”“农业龙头企业主导 + 政策扶持”等多种路径。另一方面，新市场需求直接重塑经营决策逻辑。面对个性化、体验式的消费需求，以及波动快速的市场行情，传统依赖经验、反应滞后的决策模式难以为继。经营者必须依靠大数据分析市场趋势，通过物联网设备远程管理作物，利用电商与社交媒体快速响应客户。

数字孪生技术赋能现代农业经营决策的实践路径

构建“空天地”一体化数字感知基底

一是布设立体化、智能化的传感网络。在农田、温室或牧场中，系统性布设成本低可靠性高的环境传感器、作物生理传感器及智能农机设备等实时监测土壤温湿度、二氧化碳浓度、光照强度、养分含量等关键参数。利用无人机定期进行高光谱航拍，监测作物长势与病虫害。通过卫星遥感数据掌握作物种植面积、长势趋势及灾害影响范围等情况，构建“空天地”一体化的立体监测体系，确保数据获取的连续性、多维度及高精度。二是建立数字农田户口本。将采集到的全部数据以地理信息系统为基础，确定农业操作单元。为每一块田、每一个大棚、每一株作物建立数字农田档案，实现“一地一码”。整合地块边界、土壤性质、历史农事记录等静态数据，并与实时动态感知数据进行关联，形成决策的时空数据底座，以便为后续的精准分析与追溯提供技术支撑。

开发“机理与数据”融合的孪生模型，构建可计算、可推演的农业数字大脑

一是构建多尺度、高保真的数字孪生体，综合运用倾斜摄影、激光点云扫描及高精度三维建模技术，创建与物理农场 1:1 映射的虚拟场景。将作物生长的内在机理模型和畜禽行为与生理模型，以算法的形式深度嵌入三维场景之中，使虚拟作物能像真实作物一样对光照、水分、温度、湿度等环境因子做出动态响应。二是驱动模型实现参数本地化与自学习。单纯的静态模型价值有限，必须通过“机理模型 + 数据模型”融合的双轮驱动技术体系来实现动态仿真和预测能力。既需要基于农业科学理论构建通用机理模型，又需要利用 AI 学习算法对海量历史与实时数据进行分析训练。通用机理模型根据本地品种、气候、土壤条件不断校正和优化模型参数，并通过区域参数自学习机制，自动迭代优化模型参数，实现高保真映射、动态演化及智能预测。

强化技术落地适配性，推动经营主体能力提升

一是精准匹配应用场景。聚焦不同类型的农业经营主体核心需求，量身定制数字孪生技术应用方案，确保技术用得上、用得好。针对小农户、家庭农场等小规模经营主体，打造轻量化、低成本、简易化的数字孪生技术应用套餐，重点开发适配移动端的便捷化应用工具，让中小经营主体轻松掌握数字孪生技术基础应用。针对农民合作社、农业龙头企业等规模化经营主体则应按照集约化生产、产业链延伸、精细化管理的发展要求，构建全链条智能化数字孪生应用体系。二是坚持分类施策，构建覆盖经营管理、一线实操全层级的培育体系。针对经营管理层，以理念升级为核心开展专项培训，树立科学决策意识，增强运用数字孪生技术推动经营发展的主动性与前瞻性。针对一线实操人员，重点开展以技能提升为目标的实操培训，包括田间数据采集规范、孪生模型参数调试、应用平台日常操作、数据异常处理等。三是搭建交流共享平台，促进技术实践深度融合。高标准搭建农业经营主体数字孪生技术交流共享平台，整合技术研发机构、优质经营主体、行业专家等资源，开展案例展示、经验交流、资源对接等活动，精准匹配经营主体技术需求与研发机构服务能力，推动技术迭代优化，持续升级数字孪生技术与农业经营实践的适配度，夯实农业数字化发展根基。

完善支撑保障体系，助力范式变革落地见效

一是强化政策引导与标准构建。精准出台扶持政策，针对数字孪生技术推广应用，制定差异化补贴。对中小经营主体在技术设备购置、应用平台搭建等方面给予定额补贴 ；对规模化经营主体进行全链条数字化改造给予专项扶持，降低经营主体初期投入的风险，激发其采纳新技术的积极性。加快构建标准规范与数据治理框架，使其在保障农户及经营主体数据权益的基础上，能有效地促进数据要素的合法有序安全流动和数据价值的充分释放。二是夯实数字基础设施与平台服务。在持续提升农村高速宽带网络与 5G 覆盖质量的基础上，有效推动通信网络算力设施与感知终端的一体化规划与协同部署。鼓励农业龙头企业、科技公司或第三方服务机构打造开放易用的行业级或区域级数字孪生平台，加速技术的普惠化发展进程。三是培育跨界融合人才。打破学科间的壁垒，在高校教育体系中融合农学、信息科学、数据科学与管理学等多元学科知识，大力培养复合型数字农学家，并加强对现有农技推广人员的系统化数字技能培训的支持。四是构建开放协同的产业生态。建立以关键应用需求为导向的，由企业、科研院校、用户、金融机构、服务商等共同组建的创新联合体，加速技术研发与场景落地。通过多元化的价值实现路径，建立起可持续的商业模式与价值共享机制，保障其数字孪生范式持续深化。

作者简介：杨柳 中共辽宁省委党校（辽宁行政学院、辽宁省社会主义学院）副教授