


01

政策背景


早在2017年,农业部办公室发文《关于做好2017年数字农业建设试点项目前期工作的通知》提出探索数字农业技术集成应用解决方案和产业化模式。
2019年,《数字乡村发展战略纲要》印发,明确提出“数字乡村”要成为数字中国的重要组成部分。
2022年,中央网信办等10部门印发了《数字乡村发展行动计划(2022—2025年)》,部署了8个方面的重点行动,包括“数字基础设施升级行动”与“智慧农业创新发展行动”两大行动。
2023年,中央网信办、农业农村部等五部门联合印发《2023年数字乡村发展工作要点》提出要“加快农业全产业链数字化转型,强化农业科技和智能装备支撑”。
2024年,中央网信办、农业农村部等五部门联合印发《2024年数字乡村发展工作要点》,使得数字乡村的建设内容更加细致且具体。
2025年,中央网信办、农业农村部等五部门联合印发《2025年数字乡村发展工作要点》指出加快推进智慧农业发展,统筹推进数字乡村建设。
02

数字农业的组成


# 01

农业物联网

# 02

农业大数据

# 03

精准农业

# 04

智慧农业


03

数字农业应用场景


# 01

数字种植


# 02

数字温室

# 03

数字畜牧

# 04

数字渔业

# 05

数字农产品溯源

04

数字农业发展困境


05

数字农业发展趋势


# 01

数据供应定制化

数据资源是发展数字农业的基石。目前中国数字农业面临数据采集成本较高的困境,随着数据思维深入人心,数据采集的组织成本将大幅下降。加上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,数据采集的显性成本将不断减少。
未来所有的农业产业单元都将拥有定制化的数据供应系统。而且,数据仓库里的静态资源将随着拥有者的数字化能力提升而不断流入产业链,通过交换、融合或再生,去不断创造价值,实现业务的数字化驱动。
# 02

数据模型国产化

发现数据价值是数字农业发展的动力之源。以色列可以把硬件设备卖给我们,却绝不开放后台系统,因为真正的核心技术是实现数据价值的模型。
当下,随着大国科技竞争的加剧,引进科技成果的壁垒不断增高,而且由于国内外农业业态差异大,我们无法套用国外的模式与模型。
另一方面,中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正在逐步深入,因此实现产业核心数据模型的自主研发是大势所趋。
# 03

农业机械智能化

机械化与智能化之间只隔着一个“数据驱动”的距离。中国制造2025战略明确把“智能制造”作为主攻方向,顺应市场潮流,海尔、金风等老牌制造厂商已经积极开展数字化转型,寻找新的增长点。
农机厂商也必将不断利用数据为机械赋能,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。
# 04

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,当数字化的机器智能与商业智能走进生产与经营,产业链将不断走进网络,在网络世界逐步完成现实的数字化映射。产业链虚拟化将进一步推动消除信息不对称,提高产业效率,发现新的增长。
# 05

供应链金融普惠化

近年来供应链金融迅猛发展,供应链金融是产业优化的重要组成部分。它通过优化资金流来促进产业、特别是中小企业的健康发展。
通过物联网、互联网和人工智能等新兴技术的应用,数字农业将有效推动中小企业有机的融入产业网络体系,为供应链金融普惠化提供坚实的产业基础;同时,农业产业虚拟化进程所带来的产业信息透明化和主体信用可追溯也将为金融风险的量化管理提供切实的保障。
# 06

数据安全增强化

无论是农田数据还是企业的经营数据都是反映从业者生产经营状况的关键信息。数据带给产业动能的同时,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。
存储和应用数据的信息化系统安全性的诉求将不断增强,数据权属问题也将随着法律的完善而得到妥善解决,解除产业数字化的后顾之忧。
来源:《南京农业大学学报(社会科学版)》等

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