随着物联网技术的不断成熟与大数据应用的兴起，数字农业发展方兴未艾，呈现显著增长态势，我国的数字农业步入初步发展期。2013年，农业部开始在天津､上海和安徽开展物联网试点，探索农业数据在物联网中的应用。2015年，《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》出台，明确了“农业+大数据”的发展方向。2016年，农业部印发《农业农村大数据试点方案》，决定在北京等21省(区､市)开展农业农村大数据试点，建设生猪､柑橘等8类农产品单品种大数据。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》，文件明确指出:“推动大数据､云计算､物联网､移动互联､遥感等现代信息技术在农业中应用，在大田种植､设施园艺､畜禽养殖､水产养殖等领域开展精准作业､精准控制建设试点，探索数字农业技术集成应用解决方案和产业化模式，打造一批数字农业示范样板，加快推进农业生产智能化､经营信息化､管理数据化､服务在线化，全面提高农业现代化水平。”其后，数字农业建设项目重点围绕大田种植､设施园艺､畜禽养殖与水产养殖四大类领域展开。经过多年的孕育和发展，2018年我国农业生产数字化水平为18.6%，农作物种植数字化为16.2%，设施栽培信息化为27.2%。
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。此后几年，伴随着数字中国的战略推进与数字经济的一路高歌，数字乡村迎来了迅猛发展的阶段。2020年，全国县域农业农村信息化总水平增长至37.9%，生产信息化也达到了22.5%。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》，此文件与《数字中国建设整体布局规划》进行衔接和联动，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”。随后，在《2024年数字乡村发展工作要点》中部署了9个方面28项重点任务，使得数字乡村的建设内容更加细致且具体。受益于市场驱动与政策支持的双重因素，数字农业逐渐引起各方重视，数字农业亦被看作农业领域的新兴增长极。近年来，出台的数字中国与数字乡村建设文件较为密集，表1对有代表性和推动性的重要文件和内容进行梳理与回顾。
数字经济是新经济的重要组成部分，与新经济有着密不可分的联系，是由信息通信技术､互联网技术等驱动的经济形态。数字经济已经成为重组要素资源与重塑经济结构的关键力量，是继农业经济､工业经济之后的全新经济形态，通过产业数字化将数据作为生产要素，使得数字在整个经济链条中发挥重要作用。2016年，《G20数字经济发展与合作倡议》提出，数字经济包括使用数字化知识和信息作为关键生产要素的经济活动，强调信息通信技术在提高生产效率和优化经济结构中的重要作用。数字经济的核心要义在于以数字技术为核心，依托数字化基础设施，利用大数据､云计算､人工智能等技术手段，推进实体经济数字化､智能化､网络化，促进经济高质量增长和社会可持续发展。数字经济可以被理解为以数据为加工对象，利用数字技术提供产品和服务的产业集合，即数字产业化概念，这包括了传统的信息通信技术领域以及数字化产品､服务和平台。数字经济包括信息化发展､互联网发展和数字交易发展三个方面。综合而言，数字经济是基于互联网及相应新兴技术(如移动互联网､大数据､云计算､人工智能等)所产生的经济活动的总和，既包括电子商务､互联网金融等互联网产业，也包括传统产业的数字化转型。
传统农业生产本身固有的地域性､周期性､季节性使得农业产业化进程相对缓慢，加之农业基础设施薄弱､产销体系信息不对称､金融排斥等因素进一步限制其发展。数字经济的可再生性､普惠性和高渗透性为农业发展提供了解决这些问题的新思路､新途径，其可以通过融合不同生产要素来赋能农业体系，推动构建现代农业经营体系。传统农业的局限性和数字经济的潜在优势促使数字农业的概念和实践应运而生。数字经济发展通过推动数据要素激活促进农业数字化转型，互联网､大数据和云计算等信息技术正在重塑农业生产方式，数字经济具有的“蒲公英效应”将进一步通过产业链协作推动农业的数字化改造，实现数据要素与传统生产要素的融合，数字基础设施的发展和信息化水平的提高最终会为农业生产“数字赋能”。可预见，数字经济高速发展能带动传统产业实现多方位､全要素转型升级，这一新兴经济形态对农业生产方式､生产管理和产业深度融合等方面将发挥巨大影响，传统农业数字化转型是数字经济时代的必然发展趋势。
与此同时，中国的农业数字化转型亦面临若干挑战与困境。目前数字农业发展还存在诸如基础设施配套薄弱､技术应用场景开发不充分､数字开发人才匮乏等问题。(1)在基础设施方面，农村信息基础设施薄弱，宽带通信和数字电视网络等投入仍旧不足，导致农村信息化建设进展缓慢;(2)在技术应用方面，数字技术与农业生产之间缺乏切实的深度融合，新技术难以适应农业领域的实际需求，其中的关键性技术研究不深入，国内企业在关键设备上过度依赖进口，研发分散而合力不足;(3)在数字主体层面，农民的数字技能几乎从零开始，高素质数字农业人才极为匮乏，导致技术广泛应用受限，如农业遥感卫星和北斗卫星导航系统的潜力未能得到充分发挥;(4)在数据储备方面，数字农业数据统计的真实性和准确性受到质疑，数据的搜集与储备不充分导致后续的数据模型开发与应用拟合受限。此外，就发展趋势而言，我国数字经济发展不均衡，发展水平呈现“东—中—西”阶梯式分布特征，数字鸿沟现象明显。西部地区大多数省市的数字农业发展与全国平均水平相比，在基础设施､人才资源､技术支持､产业效益､龙头企业带动等方面存在较大差距。虽然数字农业被寄予厚望，但就发展阶段而言，数字农业建设仍需在技术融合､场景应用与人才培养等方面进一步加强。
传统农业正经历由数字技术驱动的深刻变革，未来的传统农业会逐步向数字农业转型升级。目前对数字农业的研究虽然众多，但仍有巨大的研究空间与有待开拓之处。下文就数字农业的内涵与特点､核心的板块与内容及其在现代农业中的角色地位进行论述。
伴随数字技术的高速发展，数字农业在其内涵与外延上展现了日益丰富的趋势，学者们从不同研究视角对数字农业的概念进行界定，诸如信息农业､精准农业､智慧农业等概念相继涌现，但这些概念既有共通亦有不同之处。数字农业被视为整合农业生产要素和生产过程的数字化表达，旨在通过网络化､自动化､智能化和精细化作业，实现农业全产业链的全面升级与转型。从经济角度，阮俊虎与刘天军等认为数字农业是数字经济的一部分，强调数字化农业知识与信息作为核心生产要素的重要性，将其与数字经济的发展紧密联系，不仅限于技术应用，更是经济活动和产业模式的创新。从发展模式角度，罗浚文认为数字农业涵盖以“产品”为核心的数字生产模式和以“消费者”为中心的全产业链数字经营模式，强调市场和消费者在其发展中的重要性。从农业技术应用角度，马述忠认为数字农业基于农业空间信息，以3S技术(遥感RS､地理信息系统GIS､卫星定位系统GPS)为支撑的农业系统空间信息技术体系，聚焦于数字技术在农业生产中的应用，强调精准农业的实践。而就生产实践角度来说，刘海启则明确数字农业技术系统在种植过程中的应用提升了农业生产效率和田间管理水平，是数字赋能农业的具体体现。综合以上方面的论述，本文将数字农业理解为集成先进的信息通信技术(ICT)至农业领域的创新实践，体现为农业生产要素､生产管理过程及农业生产各部门信息的全面数字化，其既是数字经济的关键组成部分，也是农业现代化的显著标志。这一概念不仅反映了高新技术的应用和农业数字化进程，而且代表了在全球经济数字化趋势中农业领域与时俱进的发展方向。
数字农业作为现代农业革新的重要范式，展现了从技术整合到生产效率提升的多维特征。首先，数字农业在本质上是数据驱动和技术依赖，具有集约化与智能化发展特征。温涛指出，数字农业高度依赖大数据､云计算､物联网等技术，并将数字化的农业知识和信息视为核心生产要素。这体现在农业要素和模型的数字化上，包括通过3S等技术获得的地理空间数据､现场生产信息､气候数据等，都成为农业决策的重要依据。数字农业通过应用这些新兴技术实现对农业生产过程的智能化和精准化控制，显著提升了劳动生产率和资源利用率。其次，数字农业具有个性化和消费者导向的特性。通过数字挖掘能够捕捉消费需求的变化，提供多样化和个性化产品，并通过新兴技术如区块链模式提高食品的可追溯性。数字农业还具有普惠性和共享性，其有助于简化交易流程，减少流通损耗，从而提高农业生产者收入，促进资源的共享和规模化经营。再次，数字农业具有较强的经济社会延展性，它不仅是一系列技术的应用，更是一个广泛的社会经济现象。数字农业通过产销融合､智能平台和定制化服务，既可促进产业链升级又能做到价值链的延伸，带动相关产业的发展。数字农业高度依赖技术创新，这就对应用主体的数字能力有所要求，更强调农民对新技术､新机器､新设备的学习和适应能力。这要求农业从业者要具备与技术相匹配的相关技能，因此数字化转型成功与否需要综合考虑技术､教育､研发等因素。总体而言，数字农业可凭借其技术整合､个性化服务､资源优化和数字能力建设等优势助力农业产业链的转型升级，但也面临任重而道远的客观实情。
数字农业作为现代农业革命的关键驱动力，其本质在于通过信息技术的全面融入，实现农业生产的高效和可持续发展，这一变革主要体现在三个核心板块。第一板块是农业要素的数字信息化，它将关键的生物､环境､技术和社会经济要素转化为数字形式，为决策提供数据支持。第二板块是农业生产管理过程的全面数字化过程，通过数学模型精确表达和优化各个生产环节以提高资源利用效率。第三板块是农业生产各部门的信息全面数字化与网络化管理，提升农业部门间的信息流通和协同效率，同时也推动从生产到流通各环节的数字化转型。第一板块:农业要素的数字信息化。农业要素是农业发展的基本组成部分，主要包括生物要素(如作物叶片温度､叶片结露时长)､环境要素(如空气温度､土壤水分)､技术要素(如农药效果､飞防效率和收割效率)､社会经济要素(如农产品市场需求､农产品价格信息)以及知识要素(农业生产中的内在规律与外在关系，往往呈现为基于农业现有知识和涉农专家技术人员的经验而构建的农业模型)。农业要素的数字信息化是通过先进的信息和通信技术，如遥感､全球定位系统､传感器､无人机､云计算和边缘计算等，将这些基本要素转化为数字形态的过程。数字信息化的农业要素是实施精准智能化农业控制的基础，是数字化农业运作和管理的核心要素。
在实际应用方面，农业要素的数字信息化主要体现在利用数字技术收集关于生物､环境､技术和社会经济要素的数据。例如，在果园农业要素的数字信息化过程中利用自动气象监测设备(温湿度传感器､光照强度计､风速风向计等)和土壤墒情监测系统(多层土壤湿度和温度传感器等)收集环境要素相关数据，智能虫情监测设备(虫类趋光性诱杀技术和超高清摄像头)和植物生理监测系统(叶片温度和湿度传感器)则提供了作物生长状态和病虫害信息。数据上传数字系统终端是后续数字农业决策管理的基本对象，这些技术的应用，一方面使得农业数据的收集更为精准，另一方面促进农业知识与经验的传承和显性化。
第二板块:农业生产管理过程的全面数字化。农业生产管理过程的全面数字化是农业数字化发展的核心板块，将农业生产的各个方面和流程过程通过现代信息技术手段转化为数字形式，以提高效率､减少浪费，并优化管理决策。数字化农业运营管理是基于农业要素及过程数字化形成的数字资源，通过大数据分析､集成化数字平台和人工智能算法等技术，精准控制农业生产，其主要涉及农业要素数据驱动生产决策系统､市场数据支持决策系统以及全流程供应链数字化管理。
生产决策系统不仅限于应对和预测，还深入农业生产过程的各个环节，如在种植领域中涉及种植､灌溉､施肥和收割等环节，对所收集的农业要素进行信息化处理得到数据分析结果，继而农业生产者利用决策支持系统根据数据分析结果形成农业生产的管理决策，精确规划和优化生产活动。依托市场数据分析系统支持销售决策，运用大数据分析和人工智能算法，农业生产者可以更准确预测市场需求和价格趋势，据此调整产量和种植结构，优化农产品的营销策略。全流程供应链数字化管理中通过集成化数字平台，农业生产者可以更有效地嵌入供应链各环节，包括产前种植､产后收割､存储加工和销售，从而实现供应链的透明化和优化。
第三板块:农业生产各部门信息的全面数字化与网络化管理。农业生产各部门信息的全面数字化与网络化管理是实现数字农业高效､协同和可持续发展的关键。这一转型过程不仅限于生产领域的技术应用，还涵盖科研､教育､生产､行政､流通和服务等多个环节，形成一个综合性的数字化农业生态系统。具体而言，在科学研究领域，数字技术深入应用显著提高了农业研究的精确度和效率，如通过高级数据分析和模型模拟，研究人员能够更精准地揭示作物病害的发展趋势和环境变化对农业的影响，从而加速农作物新品种的培育和病虫害控制方案的开发。教育领域的数字化则通过在线平台和虚拟实验室的建设，打破地理上和物理上的限制，为农业教育和技术培训提供更加广泛和深入的途径。在生产管理领域，农业生产管理过程的全面数字化实现了从田间到收获后加工处理的全过程优化。数字技术在行政管理中的应用，如电子政务系统显著提升政府服务的效率和透明度，简化了农业补贴发放和生产许可等行政事务的处理过程。
数字农业的发展为农业生产提供了创新性技术方案。数字农业涵盖数字种植､数字温室､数字畜牧､数字渔业及数字农产品溯源等众多应用场景，数字应用场景是农业农村生产生活各个领域与信息化深度融合的适用情景，它们共同致力于构建一个高度集成､自动化和智能化的现代农业生产生活体系。本研究将数字农业基于各类应用场景所提供的技术方案，统称为数字农业技术解决方案的综合性应用框架(图1)。
