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  近年来，北斗导航、5G等技术应用到农业生产、流通、服务等环节，不仅提升了生产效率，更打通了从种植到销售的全产业链，让农产品更高效地走向市场。在21世纪全球农业面临资源短缺、环境压力与人口增长的多重挑战下，数字农业正成为推动产业升级的核心驱动力。通过深层次地融合物联网、大数据、人工智能等现代信息技术，数字农业实现了从传统经验驱动向数据驱动的根本性转变，为精准化生产、智能化管理和可持续化发展提供了全新范式。

  数字农业将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来，实现在农业生产的全部过程中对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况及相应的环境进行定期信息获取，生成动态空间信息系统，对农业生产中的现象、过程进行模拟，以达到合理规划利用农业资源，降低生产所带来的成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量的目的。

  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，《数字乡村发展的策略纲要》印发，明白准确地提出“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，强化农业科学技术和智能装备支撑”。

  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》指出快速推进智慧农业发展，统筹推进数字乡村建设。

  农业物联网从本质上讲，是一套数控系统。在一个特定的封闭系统内，以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它根据已经确定的参数和模型，进行自动化调控和操作。由于需要以硬件设备的投资和联网为基础，因此投资额较大，大多数都用在设施农业生产的全部过程的管理和操作，也用于农产品的加工、仓储和物流管理。

  农业大数据是与农业物联网相对应的概念，它是一个数据系统，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据库，通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数据，为生产操作和经营决策提供相关依据，并实现部分自动化控制和操作。因为它是在完全开放的系统中运作，因此大多数都用在大田农业的生产和农业全产业链的操作和经营。

  精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和操作系统。它主要是以农机的单机硬件为基础，配以探测设备和智能化的控制系统软件，以实现精准操作，变量控制（包括变量播种、变量施肥、变量喷药等），无人驾驶，以及最佳的工作环境和场景适配。

  精准农业强调的是（单体）设备和设施操作的精准和智能化控制，是硬件+软件。

  智慧农业是建立在经验模型基础之上的专家决策系统，其核心是软件系统。智慧农业强调的是智能化的决策系统，配之以多种多样的硬件设施和设备，是系统+硬件。智慧农业的决策模型和系统能在农业物联网和农业大数据领域得到普遍应用。2016年，谷歌旗下Deep Mind的Alpha Go横空出世，把AI为（AI）的决策水平提升到一个前所未有的高度，让人们认识到人空智能发展的提速和广阔的前景，也为数字农业的发展注入了强心针。

  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所有的领域与信息化深层次地融合的适用情景，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。

  《中国数字乡村发展报告（2022年）》显示，截至2021年，数字种植和数字温室领域应用物联网、大数据、人工智能等技术，实现了部分的精准播种与智能灌溉。我国大田种植信息化率为21.8%；畜牧业的数字化与标准化同步推进，信息化率达34.0%；渔业领域养殖水体信息在线监测、精准饲喂、智能增氧等技术被大范围的应用，全国水产养殖信息化率为16.6%；农业生产整体信息化率达到25.4%。

  数字温室，也被称为自动化温室大棚，通过整合计算机控制管理系统、移动天窗、遮阳系统、保温保湿窗帘、风扇降温系统、喷滴灌系统和移动苗床等先进设施，构建一个高度自动化的生产环境，实现环境控制、自动化管理和智能决策的有机结合。该系统由信号采集系统、中心计算机和控制管理系统三大核心部分所组成，对温室内部环境进行精准感知与智能控制，从而有效管理温室大棚内部环境。数字温室大棚的应用场景范围广泛，覆盖了农业、园艺、畜牧业等多个领域，特别是在露地蔬菜智能化自主移栽、土壤元素快速检测、基于图像技术的设施园艺动态监测、新型装配式温室精准感知与智能环控等应用场景中表现突出。这些应用不仅提高了农作物的生长能力，还通过智能施肥与植保、智能种植管理等手段，提高生产效率，优化资源利用率。

  数字畜牧通过综合运用物联网技术、大数据平台及人工智能技术，优化畜牧业养殖、防疫、检疫、产品安全监测、病死动物处理、屠宰管理、卫生监督和市场监测等环节，以实现畜禽养殖智能化、动物防疫和检疫智能化、畜产品安全监测智能化。具体而言，基于物联网技术，实现畜禽标准化养殖、外因的智能检测与调控、全程电子溯源；建设大数据平台实现养殖户即时获取畜禽的生长特性、饲养管理要点、疫病防治知识以及市场行情动态，逐步优化养殖决策过程；通过人工智能技术，实现畜禽个置及生理特性指标的获取、病死动物无害化处理和动物卫生监督执法的智能化，实现从畜禽养殖到屠宰、流通每个环节的质量安全追溯，整体提升畜牧业防疫和安全监管的效率和精确度。

  数字农产品溯源本质要实现农业生产全过程的数字化管理与监控，确保农产品从田间到餐桌的全过程可追溯性，从而保障农产品的质量与安全。数字农产品溯源的体系架构从底层到顶层共有五个层级。一是运行环境层，为系统提供硬件设备、操作系统、网络环境等基础运行条件；二是网络层，负责数据传输和网络连接管理；三是基础服务层，提供身份服务、区块链服务、管理服务和安全服务等基本功能模块；四是接口层，向上层应用提供数据交互和共享的统一接口；五是应用层，提供农产品质量追溯、安全生产管理、流通管理、质量监督管理等具体业务功能。基于该体系架构，数字农产品溯源技术优化了生产、加工、销售等环节，为政府部门的监督管理、企业的可信流通体系建设提供技术支撑，整体提升了农产品质量和安全水平，有效缓解供需双方的信息不对称问题。

  我国数字农业经历了数个重要发展阶段，目前正如雨后春笋，呈现显著发展形态趋势。在政府和市场主体的积极推动下，农业智能化、信息化程度逐年增长，在数字种植、数字畜牧和数字渔业等多个场景实践中给出高质量技术解决方案，提供多场景、全产业链的综合服务，有效提升农业生产的科学性和精准度。但农业的数字化转型发展同样面临着诸多挑战，需要坚持系统化思维，加强完善行业解决方案与相应配套。

  数字农业成为现代化农业关键驱动力的过程中面临着诸多困境，资本投入、企业主体培育以及基层治理转型问题较为突出。社会资本投入数字农业领域建设热情低，地方在推动数字化转型上具有“赋能”与“负能”双重性，严重制约了农业数字化转型。

  一是数字农业发展的政策驱动性强，市场化发育程度不足。在数字化农业的快速发展阶段，长期资金市场对数字农业的参与度显著不足成为该行业发展的重大制约因素。数字农业建设具有高投入、长周期及高风险等特性，高额的初期投资和较长的资金回收周期对于大多数寻求快速回报的投资者来说是一个巨大的障碍。技术与资本是双生子，但长期资金市场对数字农业能带来的长期回报保持观望且态度相对保守。同时，数字农业项目的成功实施往往需要跨学科的知识和技术，增加了项目的复杂性和不确定性。数字农业正处于尴尬的发展境地：一方面数字农业的迭代更新需要市场主体的创新精神与资本投入，另一方面目前进入这一领域市场主体的技术能力与经济实力又有明显的先天不足。

  二是作为数字农业发展主体的各类企业，其农业数据服务的产品供应能力不够，与国际比较更明显。数字农业的实施不仅涉及技术的升级，更是对传统农业经营模式的重构。数字技术的引入使得农业生产的所有的环节能轻松实现更高效的整合与优化，从而要求农业企业主体具备与传统农业不同的技能和素质。目前，中国数字农业经营企业对数字化转型的重视程度和方向具有偏差。众多企业在数字化的道路上过度依赖硬件投入，未能充分认识到软件和数据处理能力在数字农业中的核心作用。

  这种不稳定的发展模式导致数字农业通过数据驱动和智能化技术优化农业生产流程的本质特征未能得到充分体现。相较于众多数字农业企业所采取的机械化的单纯劳动力替代，企业应更看重于数据的深度挖掘和智能化应用。数据作为数字农业的核心资源，其采集和应用是衡量公司发展成熟度的关键。当前许多企业虽在数据采集上投入重金，但在数据质量控制、分析加工和建模应用等方面相对滞后，反映出企业在明确商业化路线和数据运营技能方面的不足。农业数据服务产品化能力普遍不足，诸多企业缺乏创造新兴事物的能力，停留在模仿和小幅度改进，陷于低水平陷阱难以实现跨越式发展。总体而言，中国数字农业企业亟需明确商业化方向，提升数据的应用效率并优化产品服务能力及创新能力。

  三是数字治理能力缺乏，有效的数字供给制度不完善，存在数字“负能”的风险。在农业数字化转型的关键阶段，数字治理能力对数字农业发展的影响尤为深刻。数字治理作为一种创新的治理工具在理论功效与实际成果之间具有不一致性，在促进或阻碍农业数字化转型升级方面扮演着双重角色，这种双重性体现在数字“赋能”与数字“负能”的一字之差上。一方面，一些地方政府在追求政绩的驱动下忽视实际发展条件，盲目推进数字化项目，从而影响项目的实际效果和可持续性，不仅未有效解决农业发展实际问题，还导致了数字技术应用与建设目标的错位情形。另一方面，快餐式的数字化建设催生出“伪数字化陷阱”现象。在追求快速成果和试点亮点的过程中，一些地区和企业的数字化建设采用了表面化和短期化的策略，做表面功夫，“数字上墙”现象明显，造成了资金与资源的严重浪费。

  以“数字化”为特征的现代农业4.0是毋庸置疑的未来，数字农业将带来更高的产业效率，更公平的价值分配，更可持续的发展方式。我们大家都认为中国数字农业的发展将呈现以下六大趋势：

  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比较高的困境，随着数据思维深入人心，数据采集的组织成本将一下子就下降。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。

  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，我们没办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慢慢地深入，因此实现产业核心数据模型的自主研发是大势所趋。

  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“人机一体化智能系统”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。

  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。产业链虚拟化将逐步推动消除信息不对称，提高产业效率，发现新的增长。

  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。

  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慢慢地加强，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。

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