1.数字技术助力传统农业转型升级

１.１物联网

物联网广泛应用于农业生产环节。根据物联网的农业推广计划，通过实时收集、分析和处理现场数据，提高农业生产效率，增加收入，减少损失。依靠物联网的应用，如智能温室、智能灌溉、精密农业等，将促进农业的快速发展。物联网技术可用于解决农业生产的一些问题，建设基于物联网的智能农场，实现作物产量和质量的双重提高。

１．２大数据

万物互联网不仅促进了许多设备的连接，而且在云中形成了大量的数据。从物联网产生的大数据中提取隐藏的重要信息，必须依靠人工智能。物联网最重要的农业价值是智能分析和处理海量数据，全面提高农业生产各环节的质量。

１．３人工智能

在种植方面，人工智能可以增加粮食产量，避免浪费。在育种方面，依靠人工智能可以有效地预防畜禽疾病的发生。人工智能可以缩短农业研发过程，帮助培育更好的作物基因，生产更安全、更有效的化肥。

2.中国数字农业面临的问题

2.1对软件重视不够

政府和农民都很容易混淆数字农业和农业机械化的定义。数字农业和农业机械化的本质区别在于，农业机械化依靠农业机械设备取代人工作业，而数字农业是指依靠数据控制机械、实现自动作业和智能调节、无数据和软件控制的物联网，本质上是工具，与机械农业没有本质区别。只有掌握软件平台，才能真正实现大数据、智能农业和数字经济。

2.2数据利用化不高

数据是数字农业的基本保证。目前，政府与企业在数据采集方面合作频繁，但往往没有明确的利用方向，缺乏必要的数据操作手段。采集数据的正确筛选、处理分析、建模应用等领域跟进不够及时。数据的采集和利用是一种相互促进的关系，只有通过采集的数据不断产生农业价值，才能形成长期有效的数据源渠道。

2.3数字经济发展不足

目前，我国农业电子商务模式是通过数字驱动市场经济，但这种方式在市场推广运营、产品特点突出、物流运输等方面存在诸多明显缺点。如果农业电子商务的经营模式是基于数据，利用市场资本反向推动农业数字经济，一些问题的处理就会简单得多。我国数字农业技术的利用基本处于农业生产阶段。数字农业的信息化和经济化水平不高。数字经济的创新和突破也将带动“全产业链”农业大数据快速提升2。

2.4数据服务产品化不强

随着数字农业的发展，越来越多的农业数据服务企业，但数据产品的服务能力完全取决于收集的数据质量。部分企业缺乏农业生产经营实体的服务水平，阻碍了产品的市场化。只有不断积累高价值数据，不断提高数据产品的实用性，使数据产品具有强大的生命力，才能开拓巨大的农业数字市场。

3.未来数字农业发展趋势

3.1数据定制供应

数据资源是数字农业发展的基本保证。目前，我国数字农业存在数据采集成本高的问题。随着数字农业优势的出现，数据采集的组织成本将逐步下降。同时，农业物联网将不断升级，公共数据的利用将不断开源，数据分析师的信息化水平将逐步提高，数据采集的综合成本也将逐步降低。未来，农业数据服务企业将逐步建立自己的定制数据供应系统，随着企业数字服务能力的提高，数据库中收集的高价值数据信息将继续融入产业链，通过交换、整合或再生创造更多价值，实现数据服务的数字化驱动。

3.2国展国产数据模型

实现数据价值是数字农业最困难、最终的基本目标。硬件设施可以从国外购买，但对于后台系统，国外严格防范中国，必须掌握实现数据价值模型的核心技术。目前，国家科技实力竞争日益激烈，引进科技成果的壁垒不断增加。同时，国内外农业生产经营模式差异较大，不能直接应用国外数据模型。中国不断鼓励科研成果的转化利用，农业数据模型的跨境合作也在逐步深化，未来农业核心数据模型的自主研发将实现。

3.3农业机械智能化加快

农业机械化与农业智能化最根本的区别在于，农业机械化与农业智能化最根本的区别在于“数据驱动”，“中国制造２０２５”明确要把“智能制造”作为未来的努力方向。随着时间的推移，海尔等国内制造企业逐步进行数字化转型升级，获得新的经济增长点。农业机械企业还必须通过数据授权农业机械设备，满足数字农业的发展要求，完成从农业机械制造商向农业机械服务提供商的转型升级目标3。

3.4产业链向虚拟化方向发展

随着农业生产各环节数字化水平的逐步提高，数字驱动的农业机械智能和商业智能与农业生产经营联系越来越密切，数字农业产业链将慢慢进入网络世界，通过互联网进一步实现农业数字映射，数字农业产业链虚拟化将慢慢消除农业信息不对称，提高产业整体效率，促进数字农业更好更快的发展。

3.5供应链金融普惠化

近年来，供应链金融发展迅速。2020年，中国供应链金融市场规模达到14.98万亿元。供应链金融是农业产业改善的重要环节，可以改善资本流动，促进农业产业的良好发展，特别是中小企业。数字农业依托物联网、大数据、人工智能等一系列技术手段，将进一步促进中小企业逐步融入农业产业体系，为供应链金融包容性奠定良好的发展基础。农业产业虚拟化，使其更加透明，信用责任更容易得到保障，金融风险的定量管理不再复杂。

3.6数据安全更加重视

无论是地块信息数据，还是企业业务数据可以直接反映农业生产经营实体或企业的现状，数据促进农业发展，也有泄露和滥用的风险，确保数据安全也是农业数字化发展不容忽视的问题，存储和使用数据信息系统的安全要求越来越高，数据所有权保障将随着法律的不断优化而完全解决。