我国“数字农业”的现状及发展趋势（10篇）我国“数字农业”的现状及发展趋势 数字农业发展现状及未来展望 摘要：近年来，数字科技在不同领域发挥着巨大作用，掀起了数字化转型热潮。数字农业是农业现代化的高级阶段，下面是小编为大家整理的我国“数字农业”的现状及发展趋势（10篇）,供大家参考。
篇一：我国“数字农业”的现状及发展趋势
数字农业发展现状及未来展望摘要：近年来，数字科技在不同领域发挥着巨大作用，掀起了数字化转型热潮。数字农业是农业现代化的高级阶段，是信息技术在农业领域的综合应用，是创新推动农业农村信息化建设的有效伎俩，也是推动我国由农业大国迈向农业强国的技术撑持。２０２０年是“十三五〞收官和“十四五〞谋划的关键时期，准确把握现代化农业开展的新特征和新技术对于我国农业开展具有重要意义。本文通过分析我国数字农业的现状和问题，探讨解决对策，旨在为我国农业现代化开展提供参考。
关键词：数字农业；互联网大数据；农业现代化
前言
农业现代化的本质是通过转型升级最终实现农业生产效率和经济效益的共同提升。随着互联网、云计算、大数据以及人工智能等先进技术的开展，并广泛应用于农业领域，农业生产也向精细化、数字化和智能化迈进。数字农业是集信息化、数字化、网络化等多种技术为一体的应用系统，主要包括农业物联网、农业大数据、精准农业、智慧农业等方面［１］。数字农业利用互联网大数据对农业生产经营、监测管理、信息效劳以及农业资源环境爱护等领域进行设计和改造，最终实现农业数字化［２］。近年来，我国高度重视数字农业开展，总书记强调：“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，加快推动农业数字化、网络化、智能化〞。?中共中央、国务院关于实施乡村振兴战略的意见》?数字经济开展战略纲要》提出“要大力开展数字农业，实施数字乡村战略，推动农业数字化转型〞。２０２０年１月２０日，农业农村部、中央网信办联合印发了?数字农业农村开展规划〔２〇２〇＿２〇２５〕》，对推进我国数字农业农村开展做出了顶层设计和系统谋划，对推动信息技术与农业农村全面深度融合、引领驱动乡村振兴具有重要意义。因此，进一步认识我国数字农业的开展现状，深刻分析问题，提出解决对策，对于推动我国农业数字化进程至关重要。
一、我国数字农业的开展情况
２０世纪９０年代初期，科技部推出支持研究“农业智能应用系统〞的方案，研发出２００余个实用专家系统，并应用于全国２２个示范区。国家“七五〞规划期间，中科院和中国项目院提出了“开展‘数字中国’的战略〞，尔后“数字农业〞“数字城市〞“数字水利〞等探索与研究相继展开。２００３年，科技部将“大规模现代化农业数字化技术应用研究与开发〞列为重大科技研究专项，并取得了阶段性成果。２０１３年，农业部在天津、上海、安
徽等地率先发展物联网区域试验项目，开始探索农业实时数据采集和物联网应用。２０１４年，在黑龙江农垦、北京、江苏分别发展了“大田种植〞“设施园艺〞“畜禽水产养殖〞国家物联网应用示范项目，随后在全国建设了１３个数字农业试点县。２０１５年，农业互联网大数据的战略地位显著提高，农业部发布的?关于推进农业农村大数据开展的实施意见》为农业互联网大数据的开展和应用指明了方向。２０１７年，农业部正式设立“数字农业〞专项，加快推进农业现代化和数字化进程。２０１８年以来，我国数字农业科技得到快速开展，根据农业农村部信息中心统计数据显示，２０１８年全国县域数字农业农村开展总体水平到达３３％，其中农业生产数字化水平为１８．６％。随着信息技术的快速开展，我国数字农业的研究和开发已初具规模，规范化技术和应用过程也相对成熟，现代信息技术与农业产业已呈现出全面融合开展的趋势，但与国际兴旺国家农业现代化水平相比拟，还存在一定差距。
二、我国数字农业开展存在的问题
１．专业技术人才短缺限制数字农业开展随着我国城镇化进程的加剧和农村空心化的加快，在城镇人口不断攀升的同时，农业人口却大幅度下降，尤其是青壮年劳动力人口的减少更使得乡村人口结构呈现出老龄化特征，农村残余劳动力的普遍文化程度较低，对新生事物和科技掌握能力较差，新技术和新办法无法得到很好的引进和应用。因此，不足专业的技术人才是妨碍我国数字农业开展的主要人力资源因素。２．资金投入缺乏制约数字农业开展目前，我国数字农业开展仍处在初级阶段，国家财政资金支持是农业科技开展的重要资金来源，其他金融支持方式在现代农业开展中发挥的作用并不显著。同时，政策性金融农业科技贷款的门槛较高，商业性金融机构对农业科技型企业贷款发放较为谨慎［３］。此外，开展数字农业所需要的设备生产本钱较高，后期维护和运营也需要投入大量资金。因此，短少资金投入是制约我国数字农业开展的一个关键因素。
三、解决制约我国数字农业开展瓶颈的对策
１．加强农业前沿研究，提升科技创新能力总书记指出：“农业出路在现代化，农业现代化关键在科技进步。〞加强农业科技前沿研究对于推进我国农业现代化进程至关重要。我国可以通过加强农业信息化、机械化关键技术创新，探索适合本国实际的数字农业开展模式，示例加强高光效育种、智能作业机械等农业技术研发，推进技术创新，推广农业大数据与农业互联网的作用，遍及应用农业新材料、新技术等，进一步发挥科技在现代农业开展中的引领作用。２．培育新型农民，提升农民科技意识农业生产的主体是农民，要促进农业増产、农民增收，就要进一步提高生产力，而提高农业生产力的有效途径就是提高农民的科技意识，从而提升科技成果转化为现实生产力的能力。因此，培育新型农民对于加快推进农业现代化具有重要意义。我国可以因地制宜，通过搭建数字化教育平台，让农民学习智能化农业耕种
与管理技术、电子商务交易知识、现代物流管理知识等，增强农民科技意识，让新型职业农民主体成为我国开展现代农业的生力军［４］〇３．加大数字农业科技资金投入数字农业需要大量资金支持，我国应把农业科技开展提高到战略高度，加大资金投入力度，引进资金投入数字农业科技创新工程；加快改革农业科技金融管理方法，发挥政策性金融对农业科技研究的支持作用；激励商业性金融贷款机构推出农业科技类信贷计划，支持农业科技创新及成果转化；创新合乎农业科技企业特点的金融效劳平台，探索新型融资渠道。
四、展望
数字农业是现代农业开展的基本方向，也是我国实现“乡村振兴〞战略的重要技术撑持［５］。随着“互联网＋现代农业〞的开展，现代信息技术全产业链将贯通于我国农业现代化建设的全过程［６］。我国数字农业应以理论研究和技术创新为核心，提升农业信息化开展水平，力争成为农业现代化开展的创新驱动力。同时，应加快完善我国农业产业体系建设，强化一产、优化二产、推进三产，促进一二三产业融合开展，进一步推动我国农业走向规模化、规范化、专业化和现代化。综上所述，开展数字农业是进一步解放和开展农业生产力，实现农业现代化的重要举措，我国要加快推进数字农业技术的开发和应用，抢占数字农业开展的制高点，推动我国农业高质量开展。
参考文献
［１］周清波，吴文斌，宋茜．数字农业研究现状和开展趋势分析［Ｊ］＿中国农业信息，２０１８，３０〔０１〕：１－９
［２］马君，刘强，孙先明．数字农业现状及其项目技术开展方向［Ｊ］．农机使用与维修，２０１９，〔１２〕：１－３
［３］付佳，安增龙．基于农业物联网技术的智慧农业研究进展Ｕ］．现代农业科技，２０２０，０５：２３２－２３３
［４］刘美平，孙玉瑶．深入推进我国农村数字经济开展的新路径［Ｊ］．生产力研究，２０２０，〔０１〕：４４－５０
［５］申格，吴文斌，史云，我国智慧农业研究和应用最新进展分析［Ｊ］．中国农业信息，２０１８，３０〔０２〕：１－１４
［６］王亚华，臧良震，苏毅清．２０３５年中国农业现代化前景展望［Ｊ］．农业现代化研究，２０２０，４１〔０１〕：１６－２３
篇二：我国“数字农业”的现状及发展趋势
数字农业的现状及发展趋势探讨作者：林乐刚
李丽丽
来源：《科学导报·学术》2020年第42期
摘;要：在信息技术时代，各行各业都在开展数字化建设，农业也不例外，信息技术进入农业领域成为推动农业经济发展的重要力量。现阶段，我国正推动传统农业向现代农业转型，在这一关键时期合理加大对数字技术的运用，无疑会提升我国农业转型速度与质量。本文联系实际，对数字农业的现状以及发展趋势进行分析探讨，以供参考。
关键词：数字农业;发展现状;发展趋势
1数字农业现状分析
农业是国家之根本，农业发展质量直接决定了国家的发展潜力，决定了民生水平。一直以来，中央政府高度重视农业的发展与建设，并立足时代与社会背景提出科技强国、数字中国等具体的发展目标，这为我国的农业建设提供了思路与方向。
在我国之前，日本、美国等国家就顺应信息数字技术发展趋势大力开始了农业数字化建设，提出了“农业发展4.0框架”等构想与发展战略。在结合自身国情的基础上，这些国家将数字技术广泛应用于整个农业生产活动与经济环境，创建了数字农业经济，迅速提升了农业经济发展水平，为农业的长远稳定发展奠定了相对良好的基础。我国在《全国农业现代化规划（2016～2020年）》这一文件中，明确提出了要将农业生产、农产品加工与数字信息技术、智能装备有机结合，基于先进知识理论与技术手段推进农业信息监测预警信息化、农业生产数字化、农业管理智能化与数字化，有效增强农业抗风险能力，提高农业发展质量【1】。
国家指出，数字农业简单来讲就是将农业数字化。在农业生产与经营过程中，将地理信息系统、遥感、物联网以及全球定位系统等先进信息技术与各类智能装备运用到其中，实现对农业生产经营过程、农业对象、农业环境等的数字化设计与可视化表达、信息化管理【2】。现在我们说农业，不仅是简单种植，它还关系到生态、地理、土壤以及植物生理等多门学科。只有正确认识到农业的多学科性，并将这些基础学科与现代先进信息技术有机结合，才能建立起数字化农业、现代化农业。而在建立起数字农业后，农业生产方式、经营模式、管理理念以及技术方法都将得到改变，农业的发展会更加健康合理，农业资源的利用率也会更高，农业生产成本将进一步降低。当前，我国对数字农业的研究与应用具体表现在以下几个方面：
1.13S技術
在当前背景下，数字农业依然是以地理信息系统、遥感以及全球定位系统这“3S”技术为核心。自20世纪80年代开始，我国就已经开始了作物遥感估产研究与试验，建立了北方11省
篇三：我国“数字农业”的现状及发展趋势
数字农业现状及发展方向-农业科技论文-农业论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——
摘要：数字农业是将数字化信息作为农业新的生产要素，用数字信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的新兴农业发展形态，是数字经济范畴下用数字化重组方式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一［１］。同数字农业比较，传统农业通常根据过往总结的经验来进行评判和实施，以“人”为主导，便造成了全程农业生产环节效率低、农作物和农产品质量不能得到保证等情况，但在数字农业模式里，依靠数字化设施田间摄像头、温湿度测控、土壤监测、无人机拍摄等，以实时“数据”为基点来管控和精准执行生产决策，并依靠大量的数据和人工智能进行数据和技术支持，进而大幅提高农业生产效率，同时优化资源分配［２］。
关键词：数字农业；数据；人工智能；农业生产
物联网在农业生产环节适用较广，依据物联网的农业提升方案，１．１物联网
１数字技术助力传统农业转型升级
通过实时采集并分析处理现场数据，实现提高农业生产效率、增加收益、减少损耗的目的。智能大棚、智能浇灌、精准农业等各种依靠物联网的应用将推进农业快速发展。物联网技术可以用来解决农业生产环节的一些问题，建设基于物联网的智慧农场，实现农作物产量和质量双提升。
１．２大数据
万物互联在促进众多设备联入的同时，还会在云端形成大量的数据，而提取这些通过物联网产生的大数据中隐藏的重要信息就必须依靠人工智能，物联网最重要的农业价值就是对形成的海量的数据进行智能化分析、处理，从而全面提升农业生产各环节的质量。
在种植方面，人工智能可以增加粮食产量、避免造成浪费。在养１．３人工智能
殖方面，依靠人工智能能够有效预防畜禽疾病的发生。人工智能能够缩短农业研发进程，帮助培育出更好的农作物基因，生产出更安全、更有效的化肥。
２中国数字农业面临的问题
２．１对软件重视不足
不管是政府还是农民都容易将数字农业与农业机械化的定义混淆，数字农业和农业机械化的本质差别在于，农业机械化是依靠农机装备来替代人力作业，而数字农业是指依靠数据来控制机械，实现自动化作业和智能化调节，没有数据和软件来控制的物联网，本质上还是工具，与机械农业没有实质上的区别，掌握软件平台才能真正实现大数据、智慧农业和数字经济。
数据是数字农业的根本保证，当前政府同企业在数据采集上合作２．２数据利用化不高
频繁，但是往往没有明确的利用化方向，缺少必须的数据运营手段，对采集数据的正确筛选、处理分析和建模应用等领域的工作跟进不够及时，数据的采集与利用是一个相互促进的关系，只有不断通过采集的数据产生农业价值，才会形成长期有效的数据来源渠道。
目前我国农业电商的模式是通过数字来驱动市场经济，但这种方２．３数字经济发展不足
式在市场推广营运、产品特性突出、物流运输等方面有很多明显的缺点，如果农业电商的经营方式以数据为基础，利用市场资本来反向驱动农业数字经济，一些问题的处理就变得简单许多。我国数字农业技术的利用基本上都是在农业生产阶段，数字农业的信息化和经济化水平不高，数字经济创新突破的同时，也将带动“全产业链”的农业大数据快速提升［２］。
随着数字农业的发展，农业数据服务企业越来越多，但数据产品２．４数据服务产品化不强
的服务能力完全依靠于所采集的数据质量，一些企业对农业生产经营主体的服务水平不足，导致产品市场化受阻，只有通过持续积累高价值的数据，不断增强数据产品的实用性，让数据产品具有强大的生命力，才能开拓巨大的农业数字化市场。
数据资源是数字农业发展的根本保证，当前我国数字农业具有数３．１数据定制化供应
３未来数字农业的发展趋势
据采集费用较高的问题，随着数字农业优势的显现，数据采集的组织成本会慢慢下降，同时农业物联网持续升级换代、公共数据的利用不断开源、数据分析者的信息化水平逐渐增强，数据采集的综合成本也逐渐减少。今后农业数据服务企业将会逐步建立起自己的定制化数据供应系统，并且数据库里以往采集的高价值数据信息，将会随着企业的数字化服务能力提升而持续汇入到产业链中，通过交换、融合或再
生来创造更多的价值，实现数据服务的数字化驱动。
实现数据价值是数字农业最困难，也是最终的根本目标，硬件设３．２国产数据模型得到发展
施可以从国外买到，但对于后台系统国外却对我国严防死守，所以必须掌握实现数据价值模型的核心技术。目前国与国之间的科技力量竞争不断加剧，引进科技成果的壁垒持续增高，同时国内外农业生产经营模式存在很大差别，因此不能直接套用国外的数据模型。我国不断鼓励科研成果的转化利用，农业数据模型的跨界合作正在逐步深入，所以农业核心数据模型的自主研发在今后一定会实现。
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就在于“数据驱动”，“中国制造２０２５”明确要把“智能制造”作为今后的努力方向。顺应时代发展，海尔等一些国内的制造企业已经逐步进行数字化转型升级，从而获得新的经济增长点，农机企业也必须通过数据来对农机装备赋能，适应数字农业的发展要求，完成从农机制造商向农机服务商的转型升级目标［３］。
由于农业生产各环节数字化水平的逐渐提高，数字化驱动的农机３．４产业链向虚拟化方向发展
智能与商业智能同农业生产经营联系越来越紧密，数字农业产业链将慢慢走进网络世界中，通过互联网进一步实现农业数字化的映射，数字农业产业链虚拟化会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，供应链金融高速提升，２０２０年我国供应链金融的市场规模已达到１４．９８万亿元，供应链金融是农业产业提升的重要环节，可以改善资金流从而促进农业产业、尤其是中小型企业的良好发展。依靠物联网、大数据及人工智能等一系列科技手段，数字农业会进一步促进中小企业逐渐融入到农业产业体系中，为供应链金融普惠化打下良好的发展基础。农业产业虚拟化的同时，会使其变得更加透明，信用责任也更容易得到保证，因此金融风险的量化管理也变得不再复杂。
不管是地块的信息数据，还是企业的经营数据都能直接表现出农３．６数据安全更加重视
业生产经营主体或企业的当前情况，数据促进农业发展的同时，也有被泄露和乱用的风险，所以保证数据安全也是农业数字化发展不可忽视的问题，存储和使用数据的信息化系统的安全性要求越来越高，数
据所有权的保证也会随着法律的不断优化而彻底解决。
智能农机装备是农业生产的重要工具，通过物联网和信息化技术４．１智能农机装备
４数字农业的发展领域
可以达到最优的农业实施方案，从农作物耕种收等各个环节来降低农业成本，实现农产品增产增收，从规模化种植角度，能够实现农业资源可持续发展，农业生态良性循环［４］。
４．２智能灌溉
提高浇灌效率和避免水资源浪费是农业良好发展的根本要求，可以依靠建设可持续和高效节本的智能灌溉系统来达到节约水资源的目的。目前以物联网为基础的智能灌溉系统，可以利用空气湿度、土壤湿度、土壤温度和光照度等参数进行精准的计算，从而根据用水需求来进行智能化控制灌溉，提高效率且降低成本。
无人机在农业领域具有广泛的应用，可以用来进行农作物生长情４．３农业无人机
况检测、农业摄影、农作物植保和牲畜管理等。农业无人机可以提高监测效率、降低监测成本，同时还可以采集大量的数据传输至后台。
４．４智能温室
智能温室可以连续不间断地测量温室内的各项环境数据，包括室内温度、室内湿度、光照度和土壤湿度等，当这些重要的参数超出设定的正常范围时，系统会对这些参数进行分析和评估，并做出自动响应，将这些参数的误差进行校正，从而使温室的环境保持在农作物生长的最佳范围内，极大地降低了人力和物力成本。
收获监测不只是针对农作物产量这一个指标，而是对收获环节所４．５收获监测
有可能影响最终收获量的因素进行监测，包括粮食含水量、粮食饱满度、粮食破碎量和总收获量等。对在收获监测中获得的实时数据进行有效的分析处理，可以辅助农民做出正确的决断，从而降低成本，增加产量。
４．６土壤监测系统
土壤监测系统主要用来监测和改良土壤综合性能，避免土壤退化，此系统可以监测土壤的大部分重要参数（包括土壤紧实度、蓄水保墒能力、土壤温度等），从而防止土壤板结、土壤侵蚀等。
农业管理系统可以为农业工作者和相关企业提供数据收集和管理４．７农业管理系统
功能。得到的数据被存储和分析从而为使用者提供决策依据，农业管理系统还可以用来建立农业数据模型。其优势包括为使用者作出重要决策时提供了理论数据支持，提高了农业生产的综合管理能力。
５互联网巨头布局数字农业案例
阿里巴巴数字农业事业部始终将农业全产业链数字化转型升级作５．１阿里巴巴：盒马村
为战略目标，力争尽快建成１０００个高效规模化的数字农业示范基地。从去年开始，阿里巴巴数字农业事业部更是全面加紧了对盒马村的布局和建设，以希望先于其它企业完成数字农业示范基地建设的战略任务。盒马村并不是指某一个村落，而是所有为盒马种植农产品的村落的统称，盒马村模式是新时代农村转型升级的一个标杆，根据订单情况，针对不同的村落，因地制宜地发展数字农业，让种植户和销售企业直接对接，从而使优质的农产品快速入城，同时将城里的优质资本引进村落，形成良性循环。通过阿里巴巴建设的“产—供—销”一体化平台，让原本分散孤立的村落紧密联系在一起，成为现代数字农业产业链的一部分，种出更优质的农产品，让农民获得更大的收益。依托阿里云技术和
电商平台，盒马模式帮助农业产业的种植端和销售端实现了数字化的升级，盒马利用其强大的销售汇聚能力，解决了小农户难销售的问题，改变了以往小农生产模式产销散乱的面貌，帮助农户降低了风险，开拓了销售渠道，提高了销售效率。据有关新闻报道，截至２０２０年底，上海、江苏、海南等全国１３个省、市、自治区已经建立盒马村，盒马村模式为我国数字农业发展提供了良好的参考。
从２０１８年开始，京东农场便逐步进行数字化农业的试验，京５．２京东：京东农场
东农场广泛同全国各地的高标准农场开展合作，共同建立更高品质的农业生产基地，全面实行农作物标准化和规范化种植，从源头开始建立农作物全程可视化追溯性模式，让农作物从田间到餐桌的安全性得到保证，全面提升京东农场的农产品质量。其建立的“京品源”品牌，拥有产销一体化的全套服务体系，对京东农场的农产品在品牌、品质、供应、产销等方面进行全面的支撑。根据有关新闻报道，京东农场进行了广泛的战略布局，截至２０２０年底，其已经在全国各地建立了１７个示范农场。从农产品的种植、加工、运输，到供销的各个阶段，京东农场利用区块链、人工智能、物联网等技术对传统农业进行赋能，彻底改变了传统农业的产销模式，为数字农业发展作出了重要贡献。
技术实力雄厚的华为，一直希望利用其技术优势，帮助传统企业５．３华为：联手北大荒，助力数字化转型
进行转型升级。２０１９年８月，华为同北大荒农垦集团签定了战略合作协议，按照协议内容，双方将建立长期的战略合作伙伴关系，彼此会充分利用行业地位和自身技术为另一方提供全面的帮助，贯彻取长补短、互惠互利的原则，在人才培养、平安垦区、智慧农业、华为云建设等多方面进行密切合作，携手探索数字农业的新发展模式，全面开展北大荒集团的转型升级。华为除了和北大荒合作以外，还将利用其大数据、云计算、人工智能及５Ｇ技术与袁隆平团队共同打造“互联网农场”。
腾讯作为互联网巨头之一，也依靠其技术优势早早进入到数字化５．４腾讯：ＡＩ技术种黄瓜
农业生产。２０１８年，腾讯利用ＡＩ技术试验种植黄瓜，根据网上资料显示，其种植的ＡＩ黄瓜产量高达５７ｋｇｍ－２。根据网上有关资料介绍，腾讯种植的ＡＩ黄瓜是在完全依靠人工智能技术建立的生态系统中生长的，该生态系统中的所有气候条件，如温度、湿度等都是按照最适宜黄瓜生长的条件进行控制的，而且这些参数全都和ＡＩ系统连接在一起，此ＡＩ系统可以实时监控温度、湿度等参数，按照这些参数的改变来控制机器人操作，以往需要人力来完成的工作可以由人工智能系统和机器人替代。
［１］马丽．浅谈数字农业［Ｊ］．云南农业，２０２０（０７）：参考文献
２３－２４．
［２］陈挚，邱云桥．数字农业助力乡村振兴的思考［Ｊ］．四川农业与农机，２０１９（０６）：６－８．
［３］郭建伟，祁丽君．数字农业如何破解传统农业发展瓶颈［Ｊ］．农业知识，２０１９（２２）：８－１１．
［４］王富增．数字农业离我们究竟多远科技赋农，未来可期［Ｊ］．中国自动识别技术，２０１９（０５）：４１－４７．
篇四：我国“数字农业”的现状及发展趋势
中国数字乡村的发展现状与展望我国是传统的农业大国，农业、农村、农民问题是关系国计民生的根本性问题。农业、农村现代化是国家全面现代化的先决条件。近些年来，信息技术作为先导性科学技术，正在驱动农业、农村现代化发展进入新阶段，农业、农村信息化也取得了显著成效。乡村振兴战略明确提出要实施数字乡村战略。数字乡村是在经济社会数字化转型背景下，信息化与农业农村农民深度融合的新型发展范式，是乡村振兴的战略方向，也是数字中国建设的重要方面，对于尽快缩小城乡差距，转变农村生产生活方式，加快推进农业农村现代化，提升农民的获得感、幸福感和安全感具有巨大的现实意义。
一
数字乡村发展的基本情况
我国数字乡村的概念是在2018年乡村振兴战略中正式提出的，是农业农村信息化的升级版。而农业农村信息化开始较早，可以追溯到20世纪90年代，到目前为止可以大致分为三个阶段。起步期大约开始于20世纪90年代初。2000年以后，进入发展期。第三个阶段是从2010年前后到现在，正处于快速发展期。
（一）农村信息基础设施日益完善
随着“宽带中国”战略的深入实施，我国农村宽带网络覆盖率逐年提升，为推进信息技术在农业农村的创新应用提供了有力支撑。截至2018年底，电信普遍服务三批试点已经基本完工，农村宽带接入用户数达到1.17亿户，全年净增2364万户，比上年末增长25.2%。行政村通光纤比例超过98%。[1]城乡固定宽带用户普及率差距相比2017年同期缩小1.9个百分点，城乡差距逐渐缩小。
图1农村宽带用户数情况
我国行政村4G网络覆盖率已经达到95%，较上年末提升4.3个百分点。2018年启动了第四批电信普遍服务试点，侧重支持了行政村、重点边疆民族地区、海岛的4G网络覆盖。截至2018年底，农村地区互联网普及率为38.4%，农村网民规模达到2.22亿人。信息终端和应用供给更加丰富，用于社保、就业、金融等服务的终端在农村地区正在加速普及。
（二）农村数字经济发展初显成效
信息技术广泛应用于农业生产、经营和管理，提高了农业发展的质量和效益。RFID电子标签、远程监控系统、无线传感器监测、二维码等技术被逐步应用到数字化农业中，支撑农业生产管理，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策的依据，提高了农业生产管理效率，提高了农产品的附加值。农业物联网试点成效显现，9个省开展了农业物联网区域试验，发布了426项节本增效农业物联网产品技术和应用模式。农业农村大数据中心建设试点有序开展，积极探索大数据在农业生产、经营、管理、服务等各环节、各领域的应用。
农村电商快速发展，农产品“上行”和工业品“下行”的发展格局正在形成。农村电商物流体系初步建立，电商企业的运营节点覆盖至县级，许多地方延伸到乡镇和村。2018年全国农村网络零售额达到1.37万亿元，全国农产品网络零售额达到2305亿元，同比增长33.8%。[2]电商进农村综合示范覆盖全国1016个县，建成县级电商服务中心和物流配送中心1000余个，[3]乡村电商服务站8万余个，覆盖了全国约2/3的行政村，农村网店1000余万家，带动就业人数近3000万人，示范地区初步建成“两中心一站点”的电商运营体系。全国新增直接通邮建制村1.6万个，直接通邮率超过98.9%，全国24个省份实现全部建制村直接通邮，快递网点乡镇覆盖率达到92.4%。[4]
图2全国农村网络零售规模
以“互联网+休闲农业”“互联网+乡村精品旅游”“互联网+农村特色文化产业”等为代表
的农村新业态蓬勃发展，农民增收效果显著。例如四川凉山州海南乡核桃村，利用沿邛海渔民异地搬迁契机，引入有实力的旅游度假企业，采用企业租赁闲置房屋和雇佣渔民的模式，利用互联网渠道开展旅游推广，实现企业、渔民双赢。
（三）智慧绿色乡村建设深入推进
新一代信息技术和传感设备应用于农村环境综合整治和环境生态保护。涵盖基础地理、土地、地质、矿产资源、地质环境与地质灾害等数据的全国自然资源“一张图”平台建立起来，打造出“天上看、地上查、网上管”自然资源监管新模式，实现了对全国每一块土地开发的全流程、全覆盖监管。涵盖基础地理、遥感影像、水利基础和水利专题等数据的水利“一张图”平台建立，数据总量达到700TB，有效促进了水利信息资源的全面整合，完善了国家基础水利信息体系。
农村的人居环境不断改善。农民群众的环境意识明显提升，绿色文明的生活习惯逐步养成。北京市大力推动农村供水和污水处理信息化，极大改善了农村地区饮水条件，显著提高了农村地区污水的监管和处理效率。陕西省在农村环境连片整治示范项目中积极引入信息技术，陕南南水北调水源区、关中渭河和陕北延河等流域，以及道路沿线、人口密集地区等示范区域农村环境明显改善，农民群众的环境意识明显提升。辽宁省建立了环境监管移动执法平台，汇聚规模以上畜禽养殖、屠宰加工企业的重点污染源信息，通过便携式手持移动执法终端，随时调取企业信息开展现场执法。
（四）乡村数字文化建设快速发展
互联网逐步成为文化传播和精神文明建设的新阵地。各地积极应用互联网平台宣传党和国家的方针政策、文明村镇、新乡贤、优秀传统文化等内容。运用数字化技术对农村优秀民俗文化资源进行发掘、整理和保护，有重点地建设了一批具有鲜明地方文化特点，具有较强代表性和较高历史、人文、科学价值的数字文化资源。同时，适应农民对信息内容和获取渠道等需求的变化，对传统农家书屋、阅览室等进行信息化改造，充实数字化资源，建设数字农家书屋。甘肃省着力打造了“读者数字农家书屋”，通过书屋将政策信息、农业技术、便民技术等内容传递给农民。
县级融媒体中心快速发展。2018年起全国推进县级融媒体中心建设，县级融媒体在机构、内容、渠道、平台、人员、经营、管理等方面的深度融合加快推进，促进了基层宣传工作与党委政府中心工作、群众生产生活的有机结合。数字广播电视户户通扎实推进，截至2018年9月底，我国有线数字电视用户数达1.98亿户。全国文化信息资源共享工程实施，建成了2.86万个乡镇基层服务点，60万个村基层服务点。
（五）农村治理模式不断创新
“互联网+党建”加快发展。各地区各部门不断完善农村基层党建信息平台。共产党员网推出30余个系列党员教育示范培训课程，通过全国党建网站联盟将党员教育资源直接推送到全国2万余家党建网站。全国党员干部现代远程教育进一步完善，形成了从中央直达基层的远程教育网络体系，经过不断更新升级站点设备，实现了站点建设由“基本型”向“拓展型”的转变。同时，实施完成党员教育“精品工程”，有效提升党员教育的吸引力和影响力。
电子政务向乡村延伸覆盖。电子政务服务向农村基层延伸，提升了政府部门公共服务效率，节约了乡村居民的办事成本。贵州省网上办事大厅覆盖省市县乡村五级，基本实现全省政务、事务、商务服务“进一张网，办全省事”，实现了跨部门、跨地区、跨层级的数据共享交换、联动审批和全程追溯。浙江推动“最多跑一次”向乡村覆盖，截至2018年10月，已经有2万余个村（社区）在浙江政务服务网上实现了农业农村行政审批网上办理。
（六）乡村信息服务深入推进
“互联网+医疗”推动了医疗服务向基层、偏远和欠发达地区延伸。全国近7000家医疗机构开展了远程医疗服务。宁夏、云南、内蒙古、贵州、西藏等省份远程医疗政策试点稳步推进，贵州县级以上公立医院全部接入了远程医疗网络，有力促进了优质医疗资源的“重心下移、资源下沉”。远程医疗服务已经覆盖全国所有地级市和1800多个县，包括所有国家级贫困县。国家级平台新农合跨省就医结算与监管信息系统基本建成，与卫生计生部门管理新农合省份（除西藏外）的信息平台及部分大型医疗机构互联互通。2015～2016年，中医馆健康信息平台建设项目启动，构建国家、省两级中医馆健康信息平台，为基层中医馆提供辨证论治、治未病、知识库等信息化服务。
“互联网+教育”切实提高了农村的教育信息化水平。“三通两平台”的建设与应用，推进了数字教育资源开放共享，为农村地区提供了有针对性的数字教育资源服务。截至2018年底，全国96.7%的中小学实现网络接入，92.3%的中小学拥有多媒体教室，数量达到333万间，其中71.2%的中小学实现多媒体教学设备全覆盖。[5]教育卫星宽带传输网直接服务农村中小学师生的数量超过1亿人。人大附中的“双师教学”已经覆盖了全国21个省市自治区，超过200所乡村中学。“国培计划”累计培训乡村教师和校园长540万余人次。农村教师特岗计划实施以来，28万名农村特岗教师活跃在中西部22个省（区、市）1000多个县3万余所农村学校（村小、教学点）。
农业部2014年开始试点益农信息社，在农村设立信息服务站点，为农民提供综合信息服
务。2017年在18个省市开展整省推进。截至2018年5月底，全国共建设运营益农信息社20.4万个，累计培训村级信息员63.3万人次，为农民提供公益服务8250万人次、开展便民服务2.9亿人次，实现电子商务交易额177亿元。
新型职业农民培养工程逐步实施，累计培训农村青年近60万人次，加快培养造就了一支爱农业、懂网络、善经营的新型职业农民队伍。截至2017年底，各类新型农业经营主体超过300万家，新型职业农民达到1400万人。新型职业农民通过弹性学制参加中高等农业职业教育、农业信息化教育、互联网技能教育、新技术应用教育等。相关部门推行终身职业技能培训，大范围推广“互联网+职业培训”，面向农民的培训便利性和可及性大幅提升。
（七）网络扶贫成效显著
贫困农村网络覆盖加快。实施了四批电信普遍服务试点，贫困村通宽带比例达到97%。截至2018年底，832个国家级贫困县固定宽带用户数达到4522万户，较上年同期增长28.6%；移动宽带用户数1.69亿户，较上年同期增长19.5%。安徽、河南、重庆等省份所有贫困县已经实现100%行政村通光纤和通宽带。安徽、河南、重庆、云南、江西等省份已经实现贫困县行政村的4G网络全面覆盖。
图3832个国家级贫困县宽带用户数情况
农村电商带动脱贫增收。电子商务进农村示范累计支持了737个国家级贫困县，占贫困县总数的88%。截至2018年前3季度，纳入综合示范的贫困县网络零售额1101亿元，增速高出全国平均增速31.5个百分点。
二
数字乡村发展面临的问题
（一）城乡数字鸿沟依然较大
农村网民增速仍低于城镇网民增速，2018年农村网民数比2017年增长6.2%，而同期城镇网民数增速为7.8%。农村地区与城市地区互联网普及率差距有所扩大。根据CNNIC数据，2018年农村互联网普及率与城镇互联网普及率的差距，较2014年扩大了2.2个百分点。在应用方面，农村网民在网络购物、网上支付、互联网金融等互联网应用服务的使用率明显低于城镇网民。
（二）农业农村信息服务缺乏统筹
一是涉农信息系统相互割裂。不同部门搭建的涉农信息系统在数据收集、相关系统填报、信息报送等方面协调力度不够，致使数据对接不足，难以形成合力。这一问题在各地都不同程度地存在。二是农村信息服务站点重复建设。农业、商务、邮政、供销社等相关部门在农村基层开展的试点示范和信息站点比较多，但是每个部门建一个站点、挂一块牌子的现象比较普遍，且缺乏有效的资源整合和共享。三是农村数字经济发展相对滞后。根据测算，2018年农业数字经济占行业增加值比重仅为7.3%，远远低于服务业的35.9%和工业的18.3%。
（三）区域之间发展不平衡
一是网络覆盖程度存在差距。在一些位置偏远、环境恶劣的乡村，受自然条件限制，网络覆盖成本高、难度大，网络覆盖工作进程相对缓慢。例如，截至2017年底，浙江全省行政村宽带村通率达98.4%，4G网络已实现城乡全覆盖。而同期四川凉山、阿坝、甘孜3个地区的贫困村光纤和4G网络通达率分别仅为71%和61%。二是信息应用水平差距明显。东部地区一些乡村已经开始迈入数字乡村阶段，西部地区很多农村刚刚接入互联网，一些农民还不会上网，农村信息化应用还处于比较初级的阶段。
（四）数字乡村建设人才基础薄弱
一是农业信息化专业人才匮乏。既懂信息技术又懂农业生产经营管理的人才少，信息利用能力欠缺、信息效用不高，互联网带动农民创业创新的氛围还没有形成，严重阻碍了农业信息技术普及推广和“互联网+”现代农业建设进度。二是农村居民信息素养不高。第六次全国人口普查显示，我国农村人口小学以下文化程度占43.5%，大专及以上文化人员比重仅占0.6%，农民对现代通信信息技术了解很少，信息化意识和利用信息的能力不强。对于庞大的农民群体来说，现有的培训资源严重不足。
（五）数字乡村建设资金投入不足
一是资金总体投入量不足。农业信息化资金投入不足，各类农业项目多偏重于高产创建、新技术应用、新品种研发推广等，直接涉及农业信息化的项目较少。地方财政在农村卫生健
康、教育等公共服务领域的信息化方面的投入尚显不足。二是没有建立长效投入机制。数字乡村建设“政府一头热”的现象不同程度存在。农村项目的效益大部分低于城市，企业积极性相对较低。需要进一步深化改革创新，以发挥市场在配置资源中的决定性作用和更好地发挥政府作用，逐步形成既使农民受益又让市场主体有积极性的建设发展机制，撬动更多社会力量参与数字乡村建设。
（六）网络安全保障不足
一是系统安全保障不足。农业系统网络安全专业人才和网络安全防护软、硬件设施均不足，网络信息安全环境保护能力不足。二是农民对不良信息防范意识较为薄弱。农村居民文化水平较低、辨识能力差，容易成为网络电信诈骗的重点对象。农村留守儿童缺少监护人的监督和教导，也容易沉迷于网络。
三
数字乡村发展形势分析
（一）国家政策对数字乡村发展提出新要求
党的十九大对建设数字中国做出重大战略部署。农村不应成为数字中国建设的短板，数字乡村是数字中国建设的重要组成部分。《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》明确提出要实施数字乡村战略。乡村振兴战略是党中央统筹推进“五位一体”总体布局、协调推进“四个全面”战略布局的重大战略选择。乡村振兴战略的总要求是产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕，这同时是对数字乡村的总要求。2019年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《数字乡村发展战略纲要》，确立了从2020年到本世纪中叶四个阶段的数字乡村发展目标，部署了加快乡村信息基础设施建设、发展农村数字经济、强化农业农村科技创新供给、建设智慧绿色乡村、繁荣发展乡村网络文化、推进乡村治理能力现代化、深化信息惠民服务、激发乡村振兴内生动力、推动网络扶贫向纵深发展、统筹推动城乡信息化融合发展等十项重点任务。战略纲要的发布为未来一段时间我国数字乡村的发展提供了清晰的战略指引。
（二）新一代信息技术发展为数字乡村提供新支撑
互联网、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术不断创新，新技术、新应用、新设备不断涌现，且与实体经济深度融合，为数字乡村发展提供了有力的技术支撑。
“互联网+农业”构建新型农业生产经营方式，利用互联网促进分散的小农户集中连片，提升农业企业、家庭农场、合作社等规模化生产主体的产销对接水平，推动生产流通销售方式变革和发展方式转变。“互联网+医疗”向偏远和欠发达地区延伸，利用互联网实现精准治
疗、一站结算、医疗众筹，为农民提供更加便捷的医疗服务。“互联网+教育”提升农村地区教育教学水平，通过“三通两平台”建设、远程教学、网络助学等方式，改善农村办学基础条件，为农村地区学生提供优质的教学资源。农村电子政务改善农村治理方式，推动政务服务和公共服务向农村基层延伸覆盖，“一网审批”解决农村办事“最后一公里”。
（三）国内外的形势变化给数字乡村发展带来新挑战
进入21世纪以来，世界主要国家纷纷把数字农业作为国家战略重点，将现代信息技术广泛应用于农业生产和农村生活，构筑新一轮的产业革命新优势。我国的数字乡村建设与发达国家相比还存在较大差距。美国将信息技术与大规模机械化作业融合发展，大力发展精准农业，农场的精准农业技术应用比例在2013年就已经超过85%。以色列将物联网技术广泛应用于设施农业，在农业滴灌、温室自动控制、农产品追溯等方面处于世界领先水平。德国早在20世纪80年代就着手建立面向农业的资源数据中心，现在已经将“工业4.0”与农业紧密结合，着力发展智能化农业生产。我国数字乡村建设需要顺应数字化转型趋势，加强顶层设计和整体规划，加快补齐农业农村发展短板，走中国特色数字乡村发展之路。
当前我国主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，不平衡不充分问题最为突出的表现在乡村。社会主要矛盾的转化是关系全局的历史性变化，这也对实施数字乡村战略带来了新的挑战。数字乡村需要解决的核心问题是缩小数字鸿沟，促进农民增收，提高农民生活质量，让亿万农民在数字乡村建设过程中有更多获得感和幸福感。同时，我国正处于向农业现代化迈进的关键时期，建设农业强国，抢占全球农业产业制高点，要求数字乡村建设顺应世界农业发展潮流，积极推进以信息化驱动农业现代化，以数字技术引领农业农村高质量发展，不断提升我国农业的国际竞争力和影响力，赢得先机、获取主动。
四
数字乡村发展展望
数字乡村是新时期农村发展的一种新范式。其内涵是以新一代信息通信技术作为农业生产经营的新工具、农民生活幸福的新驱动、乡村生态保护的新手段，信息化赋能农业生产、经营、管理和服务等各个环节，不断提升农业农村数字化、网络化、智能化水平，提升农民生活智慧化水平，促进农民收入稳步增长、生活质量显著提升。
数字乡村不同于过去传统的农业农村信息化。数字乡村建设的对象更全面，包括农业、农村、农民三方面主体；涵盖范围更广泛，包括生产、生活、生态等各个领域；应用信息技术更先进，大数据、云计算、人工智能等新技术得到深度引用。
图4数字乡村发展范式
数字乡村既是一种发展范式，也是新时期乡村发展的目标形态。展望未来，可以从以下六个方面描绘数字乡村的核心内容和主要特征。
（一）农村网络普及完善
以有线、无线、卫星等多种方式，在乡村地区构建起高速、泛在、安全的通信网络，提供与城市地区无差别的网络质量和速率，全面支撑农村生产生活和生态保护的数字化转型。适合农民的信息终端和服务供给丰富多样，乡村居民可以通过多种渠道获得各类服务信息。与农村居民生产、生活密切相关的水利、电网、交通、物流等基础设施实现数字化转型升级，农业生产效率和农民生活品质进一步得到提高。
（二）农村数字经济发展壮大
数字技术应用于农业生产经营管理的各个环节之中，实现农业数字化、智能化。遥感监测、智能感知、智能控制等在大田管理、作物种植、畜禽养殖、水产养殖等领域得到广泛应用。智慧农田、智慧牧场、智慧渔场等全面普及，显著提高农业发展质量和效益。农村电子商务基础设施完备，物流四通八达。农村电商成为农产品出村进城的重要渠道，推动农产品实现标准化、品牌化生产。
（三）乡村生态智慧保护
农村物联网在农业生产领域普及应用，现代设施农业、观光农业等绿色农业实现规模化发展。对化肥、农药等投入品实现全程信息化监管，农业投入品减量化使用。卫星遥感技术、无人机、高清远程视频监控系统等应用于对农村生态系统脆弱区和敏感区的重点监测。信息技术和传感设备广泛应用于农村饮用水水源水质的监测保护，农村污染物、污染源全时全程处于被监测状态。
（四）乡村网络文化繁荣发展
线上线下、互联互通的农村文化网络服务体系完善，面向农民的数字文化资源产品丰富。通过数字博物馆、数字影像馆等对乡村优秀文化资源实现数字化留存和传承，为农民留住乡愁。互联网成为宣传党的农村政策，弘扬孝老爱亲、勤读力耕、诚实守信等中华优秀传统文化的重要阵地。农村网络文化积极向上，农村网络空间风清气正。
（五）乡村治理体系创新
面向农村的电子政务服务水平持续提升，“最多跑一次”“不见面审批”等改革模式推广至农村，乡村办事流程简化提速。“省—市—县（区）—乡镇—村”五级综合信息服务体系建设完善，实现网上办、马上办、全程帮办、少跑快办。借助互联网不断创新村民自治形式，实现网络村务公开，农民自治能力显著提高。
（六）信息服务体系城乡一体
“互联网+教育”在乡村得到普及，城市优质教育资源与乡村中小学对接，乡村学生享受与城市学生同样的教育资源。“互联网+医疗健康”广泛应用，高速宽带网络全面覆盖乡村医疗机构，医疗机构利用健康大数据为农民提供在线健康管理服务，城市医院向农村基层医疗卫生机构提供远程医疗、远程教学、远程培训等服务。民生保障信息服务丰富完善，社会保障、社会救助系统全面覆盖乡村。网络公益成为向农村留守儿童和妇女、老年人、残障人士以及困境儿童提供关爱的重要途径。
五
推进数字乡村建设的建议
（一）加强统筹协调
加强统筹规划和顶层设计，完善数字乡村发展重大政策制度。建立跨部门协同机制，统筹协调各部门资源，推进各部门涉农信息数据的互联互通，推动农村基层服务站点共建共享共用，提高数字乡村建设质量和效益。处理好政府和市场的关系，统筹协调社会各方力量，探索数字乡村建设发展长效机制，以财政投入撬动社会投入，带动更多社会力量投入数字乡村
建设。
（二）引导数字乡村分类建设
我国东西部地区经济和信息化发展水平差距较大，数字乡村建设需要根据各地区的特点进行因地制宜、分类指导，避免“一刀切”。具体到村庄类型，针对四类乡村需要分类施策。对集聚提升类村庄，重点强化信息技术在农业生产经营中的应用，积极培育乡村新业态；对城郊融合类村庄，加快乡村与智慧城市的融合发展，促进城市优势资源向乡村流动；对特色保护类村庄，发展乡村旅游和特色产业，形成特色资源保护与村庄发展的良性互促机制；对搬迁撤并类村庄，重点考虑迁入地的网络基础设施建设和各类信息服务的接续问题。
（三）数字乡村与智慧城市融合发展
数字乡村与智慧城市紧密联系、各有侧重。数字乡村需要与智慧城市协同推进、融合发展，既要吸收智慧城市建设中的优秀经验，又要充分考虑农村地区产业结构、基础设施、人员特点等实际，通过推动城乡之间数据资源流动和均衡配置，带动城乡之间各类生产要素的自由流动，促进城市地区优质的医疗、教育、文化等资源向农村流动，缩小城乡差距，发展具有中国特色的数字乡村。
（四）强化数字乡村建设的人才支撑
提升农村基层干部的信息化素养，发挥返乡创业人员的带头作用，建立一支爱农业、懂网络、善创新的人才队伍。借助新型职业农民培养工程，发挥社会各界力量的积极性，组织教育教学资源，充分利用已有的农民夜校、益农信息社等软硬件设施，广泛开展农村居民的信息技能培训，提升农民的信息应用水平。
（五）加强农村网络安全保障
强化对农业、电子政务、民生等重要信息系统的安全保障，实施分级分类保护，推动提高农村网络和设施对各种入侵破坏的防范能力。注意加强对农民的网络安全教育，提高他们的自我保护意识和防护能力，同时加强网络巡查，净化农村网络空间。
-全文完-
篇五：我国“数字农业”的现状及发展趋势
中国数字农业的发展概况日益膨胀的人口规模与日渐短缺的资源之间的矛盾在全球各个产业中都呈现出持续加重的趋势，尤其是处在人口和资源中间、与两者相关性最高的农业。数字经济快速发展背景下，“数字农业”应运而生。数字农业是将数字化信息作为农业新的生产要素，用数字信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的新兴农业发展形态，是数字经济范畴下用数字化重组方式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一。
与数字农业相比，传统农业主要依靠过去积累的经验或手艺来进行判断决策和执行，以“人”为核心，这也导致了整体生产环节效率低、波动性大、农作物或农产品质量无法控制等问题。而在数字农业模式中，通过数字化设备比如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等，以实时“数据”为核心来帮助生产决策的管控和精准实施，并通过海量数据和人工智能对设备的预防性维护、智能物流、多样化风险管理手段进行数据和技术支持，进而大幅提升农业产业链运营效率并优化资源配置效率等。
传统农业与数字农业的核心因素对比
（来源：《数字生态论》赵国栋）
现在普遍认为，数字农业是一个集合概念，主要包括4个方面：农业物联网、农业大数据、精准农业、智慧农业。
1、国内外数字农业的发展历程
国外计算机及信息技术在农业上的应用发展阶段
①20世纪50～60年代，农业应用计算机技术的重点在农业数据的科学计算，促进农业科技的定量化；
②70年代，农业应用计算机技术处理农业数据，重点发展农业数据库；
③80年代，以农业知识工程、专家系统的研究为重点；
④90年代，应用网络技术，开展农业信息服务网络的研究与开发；
⑤21世纪，采用标准化网络新技术，实施三维农业信息服务标准化网络连接新阶段。
发达国家通过计算机网络、遥感技术和地理信息系统技术来获取、处理和传递各类农业信息的应用技术已进入实用化阶段。相对于发达国家，中国数字农业较国外起步较晚，早期发展以政府政策引导和资金支持为主。
1990年，国家科技部推出“863”计划，支持计算机研究“农业智能应用系统”，包括“鱼病防治、苹果生产管理专家系统”在内的5个专家项目研究平台，研发了200多个实用专家系统，并在全国22个示范区应用。
1998年“七五”期间，国家领导人在中国科学院和中国工程院院士大会上提出了发展“数字中国”的战略。随后，“数字农业”“数字城市”、“数字水利”等的探索与研究在中国全面展开。
2003年国家“863”计划将“大规模现代化农业数字化技术应用研究与开发”列为重大科技专项进行研究，并取得阶段性成果。
从2013年开始，国家农业部在天津、上海、安徽三省市率先开展了物联网区域试验工程，对采集农业实时数据和物联网应用方面进行了探索。
2015年，随着大数据的战略地位提高，农业大数据也成为新焦点，年底，《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》发布，国家为农业＋大数据的发展应用指明了方向、重难点。
2017年，农业部正式设立“数字农业”专项，加快中国农业现代化、数字化进程发展。
随着政府对数字农业的支持与引导，中国企业在农业信息采集技术、动植物数字化虚拟设计技术、农业问题远程诊断、嵌入式手持农业信息技术产品、温室环境智能控制系统、数字化农业宏观监测系统等方面的研究应用上，都取得了重要的阶段性成果，通过不同类型地区应用示范，初步形成了中国数字农业技术框架和数字农业技术体系、应用体系和运行管理体系，促进了中国农业信息化和农业现代化进程。
2019年4月20日，《2019全国县域数字农业农村发展水平评价报告》在2019中国农业展望大会上发布。报告显示，2018年全国县
域数字农业农村发展总体水平达到33%，其中，农业生产数字化水平达到18.6%。中国农业生产数字化改造虽然快速起步，但和国际发达国家相比，还有很长一段路需要走。
报告从不同的行业分析，中国农作物种植数字化水平为16.2%，设施栽培信息化水平为27.2%，畜禽养殖信息化水平为19.3%，水产养殖信息化水平为15.3%。这些数字技术包括生产环境监测、体征监测、农作物病虫害和动物疫情精准诊断及防控等方面，被率先应用在经济效益较高的行业。
2、数字技术助力传统农业转型升级
2.1物联网
农业数据实时获取，奠定农业数字化基础。物联网在农业领域应用范围广泛，基于物联网的农业解决方案，通过实时收集并分析现场
数据及部署指挥机制的方式，达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题，打造基于物联网的智慧农场，实现作物质量和产量双丰收。
2.2大数据
决策“数字化”，全面提升生产效率。万物互联在推动海量设备接入的同时，也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理，从而生成基于不同商业模式的各类应用。
2.3人工智能
潜力巨大，激活农业高效发展
在种植领域，人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。在养殖领域中，利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。人工智能缩短农业研发进程。在实验室和研究中心，机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因，创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥，并且开发更多的农产品。
3、中国数字农业面临的4大难题
中国的数字农业依然处在相对早期的阶段，大量硬件投入实际上还未完全解决农业的根本问题。很多地方的数字农业建设，都存在“增量不增收”，“种，产，销”三个阶段脱节，或者数字概念脱离实际生产环境等问题。具体包括：
3.1重硬件，轻软件
无论是政府还是农户容易把数字农业与农业机械化的概念相混淆。数字农业与农业机械化的根本区别在于，机械化是用机械来代替人工劳动，数字农业则是以数据来驱动机械实现自动化运转和智能化调节。没有数据和软件来驱动的物联网，其实还是工具，与机械农业并无本质上的差别。打通软件平台才有打开大数据，智慧农业，数字经济大门的钥匙。
3.2有数据，没智慧
数据是数字农业的基础资源，近年来政府与企业多在数据采集上投入重金。然而，由于缺乏明确的业务化方向和必要的数据运营技能，对获取数据的质量控制、分析加工和建模应用方面的工作相对滞后。数据的获取与应用是一个双向互动的过程，只有不断尝试利用数据产生业务价值，才能建立有价值的数据采集渠道。
3.3数字经济薄弱
当前中国数字农业的绝大部分应用还停留在生产环节，严格来说处于现代农业3.0的初级阶段，产业链其他环节的信息化和经济化程度较低。虽然农业部提出了“全产业链”的农业大数据发展路径，尚未能充分激发产业链其他环节的潜力，农产品电商的经营方式也还未开始数据驱动的尝试。农业的数字经济和其他的数字农业关键因素有所不同，其实农业数字经济是以市场资本反向驱动的。农业电商的模式是以数字驱动市场经济，在市场推广营运、产品特性、物流等方面受到了非常多的阻力，如若当反向驱动形成现实，一切问题就变得简单起来。
3.4产品化能力弱
近年来，农业数据服务企业层出不穷，但对农业生产经营主体的服务能力普遍不足，产品市场化困难。数据产品的服务能力严重依赖于数据质量，随着高价值数据的不断积累，有望提升产品实用性。只有持续打造有生命力的数据产品，才能撬动庞大的农业数字化市场。
4、未来数字农业的发展趋势
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。我们认为中国数字农业的发展将呈现以下六大趋势：
4.1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；随着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。
4.2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。
4.3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。
4.4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。
4.5供应链金融普惠化
近年来供应链金融迅猛发展，据测算，到2020年，中国供应链金融的市场规模可达14.98万亿元。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。
4.6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。
5、数字农业的发展领域
数字技术中物联网技术，能实时获取大量农业数据，是数字农业数据的主要来源，为农业数字化奠定了基础。农业物联网被列为欧洲物联网18个重要发展方向之一，也是中国物联网9个领域的重点示范项目之一。物联网技术可以用来解决农业领域的独特问题，各种基于物联网的应用，如精准农业、智能灌溉和智能温室将推动农业过程的改进。未来基于农业物联网技术，数字农业技术和模式将有望在以下几个典型的农业细分领域优先突破、大有作为。
5.1智能农机装备
作为一种农业生产手段，智能农机装备利用物联网技术和信息通信技术实现最佳生产和精益化生产，从农业作业手段上，推动农产品增产，农民降本增效，从集约化运作角度，实现环境资源可持续发展，农业生态良性循环。
5.2智能灌溉
提高灌溉效率和减少水资源浪费的需求正在增长。这种通过部署可持续和有效的灌溉系统来保护水资源的方法正在受到越来越多的关注。基于物联网的智能灌溉测量空气湿度，土壤湿度，温度和照度等参数，从而准确计算出对灌溉用水的需求。已经证明，这种机制可以有效地提高灌溉效率。
5.3农业无人机
无人机拥有丰富的农业应用，用于监测作物健康，农业摄影（用于促进健康作物生长），可变速率应用，牲畜管理等。无人机可以低成本监测大面积区域，传感器可以轻松实现收集大量数据。
5.4智能温室
智能温室持续监测气候条件，如温度，空气湿度，光照，土壤湿度等，并最大限度地减少作物种植期间的人工干预。这些气候条件的变化会触发自动响应。在分析和评估气候变化后，温室将自动进行误差校正，以将气候条件保持在作物生长的最佳水平。
5.5收获监测
收获监测机制可以监测影响农业收获的各种因素，包括粮食质量流量，水量和总收获量。从监测中获得的实时数据可以帮助农民做出决策。这种机制有助于降低成本和增加产量。
5.6农业管理系统（FMS）
FMS通过传感器和跟踪设备为农民和其他利益相关者提供数据收集和管理服务。收集的数据被存储和分析以支持复杂的决策。此外，FMS可用于识别农业数据分析最佳实践和软件交付模型。其优势包括：提供可靠的财务数据和生产数据管理，以及改善与天气或紧急情况相关的风险缓解能力。
5.7土壤监测系统
土壤监测系统帮助农民跟踪和改善土壤质量，防止土壤退化。该系统可以监测一系列物理，化学和生物指标（如土壤质量，持水能力，吸收率等），以减少土壤侵蚀，致密化，盐碱化，酸化和被有毒物质污染的风险。土壤的质量。
5.8精准家畜饲养
精准家畜育种提供牲畜生殖，健康和心理状况的实时监测，以确保最大的回报。农民可以使用先进技术实施持续监测，并根据监测结果做出决策，从而改善牲畜的健康状况。
据华为技术数据预测，到2020年，世界数字农业的潜在市场规模预计将从2015年的137亿美元增长到268亿美元，复合年增长率为14.3%。未来农业发展对信息流通性、行业连通性要求极高，数字农业，顺势发展，将拥有巨大的市场潜力。
篇六：我国“数字农业”的现状及发展趋势
智慧农业是什么？智慧农业是农业专家智能系统、农业生产物联控制系统和有机农产品安全溯源系统三大系统利用网络平台技术、运用云计算方法，实现农业信息数字化、农业生产自动化、农业管理智能化。
智慧农业主要内容？
1、以开发利用智能专家系统为先导，对气候、土壤、水质等环境数据的分析研判，系统规划园区分布、合理选配农产品种，科学指导生态轮作。
2、基于物联网技术，通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的光照、温度、湿度等参数及农产品的生长状况等信息，远程监控生产环境。将采集的参数和信息进行数字化转化后，实时传输网络平台进行汇总整合，利用农业专家智能系统按照农产品生长的各项指标要求，进行定时、定量、定位云计算处理，及时精确地遥控指定农业设备自动开启或者关闭（如远程控制节水浇灌、节能增氧、卷帘开关等）。
3、通过在生产(加工)环节给农产品本身或货运包装中加装RFID电子标签，并在运输、仓储、销售等环节不断添加、更新信息，从而搭建有机农产品安全溯源系统。有机农产品安全溯源系统加强了农业生产、加工、运输到销售等全流程数据共享与透明管理，实现农产品全流程可追溯，提高了农业生产的管理效率，促进了农产品的品牌建设，提升了农产品的附加值。
我国智慧农业发展现状?
1、政策方面
我国政府部门高度重视我国农业的发展，先后出台了《农业科技发展"十二五"规划》、《关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》、《全国农垦农产品质量追溯体系建设发展规划（2011-2015）》等政策，全力支持"十二五"期间我国农业的发展。
最新发布的《全国农业农村信息化发展″十二五″规划》(以下简称《规划》)透露，物联网技术有望在农业部确定的200个国家级现代农业示范区获得农业部和财政部资金补贴。并先行先试重点开展3G、物联网、传感网、机器人等现代信息技术在该区域的先行先试，推进资源管理、农情监测预警、农机调度等信息化的试验示范工作，完善运营机制与模式。将据悉，按照《规划》要求，今后五年，农业农村信息化总体水平将从现在的20%提高到35%，基本完成农业农村信息化从起步阶段向快速推进阶段的过渡。具体指标包括：农业生产信息化整体水平翻两番，达到12%；农业经营信息化整体水平翻两番，达到20%；农业管理信息化整体水平达到60%；农业服务信息化整体水平达到50%等。
2、技术方面
随着物联网技术的不断发展，越来越多的技术应用到农业生产中。目前，RFID电子标签、远程监控系统、无线传感器监测、二维码等技术日趋成熟，并逐步应用到了智慧农业建设中，提高了农业生产的管理效率、提升了农产品的附加值、加快了智慧农业的建设步伐。
3、应用方面
目前，利用RFID、无线数据通信等技术采集农业生产信息，以帮助农民及时发现问题，并且准确地确定发生问题的位置，使农业生产自动化、智能化，并可远程控制。
我国各地区智慧农业应用案例？
1、河南
在某移动运营商出的农业信息化解决方案中，用3G手机打理种花大棚智慧农业。在农业大棚基地，门头上的电子屏滚动播报着实时数据，内容包括：环境温度、环境湿度、光照强度、土壤温度、土壤湿度。如果超过或低于设定参数，系统就会自动给绑定的手机发送短
信提醒。
2、南京
南京某物联网公司为某农场开发的物联网技术应用案例。这家农场近30个标准化大棚内，布满了40个温度、适度、视频、光照等类型的传感器，利用传感器采集数据，系统实时绘制出一目了然的数值空间分布场图，通过物联网模块将传输数据，操作人员凭着电脑和手机就能对蔬菜进行实时了解和掌控。
3、江苏
在江苏宜兴市新建镇新建村，"物联网"技术则应用到养殖业领域，切切实实为当地的蟹农们"养"起了螃蟹，蟹农们用手机能随时随地了解养殖塘内的溶氧量、温度、水质等指标参数，并操控自动投喂机按预先设定的间隔时长、投喂量为塘区的水产动物投喂饲料。监控几十亩的水塘，不到10分钟就可以全部完成。
4、山东
山东省七级镇为推广食用菌种植，2011年给冬暖棚配备智能化喷淋系统。解决了食用菌种植的技术"瓶颈"，为菌农们带来了巨大收益。
其他商企
？
1、电信直接与当地政府或农企联合
2、电信联合高校或农科院面对当地政府或农企
3、中小专业从事智慧型农业的企业
细分市场
1、目标市场---?市场组合
2、产品组合，核心产品
3、市场定位：卖给谁、购买欲望购买行为及购买期望
4、营销方案：产品、价格、渠道、推广
5、竞争分析：驱动竞争因素、进入市场的难度、竞争激烈程度
6、波士顿矩阵及产业结构分析
----?竞争定位
价值链分析
（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注）
篇七：我国“数字农业”的现状及发展趋势
数字农业的发展趋势与推进路径作者：暂无
来源：《中国果业信息》2020年第3期
当前全球范围内正在开启一次具有革命性的数字化转型。主动适应潮流，大力发展数字农业，已经成为我国推动乡村振兴、建设数字中国的重要组成部分。
农业数字化转型是农业现代化的必然选择。农业数字化转型是农业绿色可持续发展的必然要求：利用传感实时在线数据和历史记录数据构建动植物生长模型，实行精准化种养，可最大限度挖掘动植物生长潜力，减少投入，降低成本，实现农业生产优质、高产、高效。农业数字化转型是保障农产品质量安全的必然要求：利用区块链、大数据、云平台等提供精准生产、加工、流通各环节的数据信息，可实现从生产到消费全过程的有效监管和可追溯，保障农产品质量安全。农业数字化转型是促进农产品产销精准对接的必然要求：推动农产品生产流通各环节的数字化，可提高产需双方信息获取效率和处理效率，减少信息不透明、不对称等影响，降低交易过程中的不确定性，实现更为精准的产需对接。农业数字化转型是解决“谁来种地、怎么种地”的必然选择：利用大数据、人工智能，将经验、知识和技术数据化，可实现智能化、产业化、高效化生产，降低农业从业门槛，有效解决劳动力缺乏、行业风险高、生产效益低等问题。
我国数字农业发展面临的挑战。核心关键技术研发滞后：传感器国产化、精确度、集成度、抗逆性都不高，动植物本体传感器基本处于空白，尚未研发出专用智能芯片，也尚未构建起动植物生长模型。信息数据资源共享机制不健全：政务信息系统互联互通不够，公共服务信息化进程滞后，部省联动、部门协作、合力推进的工作机制有待强化，全国性和全产业链数据共享平台仍未建立。利用现代信息技术解决农业产业中的现实问题有待加强：生产环节的智能装备研发滞后，全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、第五代通信技术（5G）等技术的融合集成度低，相关装备的易操作性差、价格高。农村缺乏高素质劳动力，在一定程度上制约了数字技术的应用。财政经费保障不足：据农业农村部信息中心监测，2018年全国县域用于农业农村信息化建设的财政投入，25.2%的县域低于10万元，仅有20.0%的县域在500万元以上。
大力发展数字农业，需瞄准农业农村现代化的主攻方向，以创新驱动农业高质量发展。第一，建设国家和省级农业农村大数据中心：紧紧围绕农业供给侧结构性改革、农业高质量发展等，加快构建天空地一体化的农业数字资源体系，抓紧启动建设国家农业农村大数据中心；鼓励支持各地建设省级农业农村大数据中心；加快推进现有数据资源整合，尽快明确涉农数据权属，建立健全市场主体共享数据的相关机制，特别是对各级财政支持的各类农业项目，立项时可明确数据共享义务，验收时亦把数据共享作为前置条件。第二，条块结合推进农业大数据建设：以重点农产品全产业链为主线建设“条数据”，从苹果、生猪、大豆等重点品种入手，积极探索单品种全产业链大数据建设的路径、模式和可持续发展机制；以县域农产品生产基地和现代农业园区为单元，在国家农业农村地理信息平台的基础上建设“块数据”；条块结合，建立健全数据采集、分析、应用循环体系；积极探索农业大数据应用场景，与有关科研单位、大数据企业合作，打造内容丰富、模式多样、载体多元的信息服务产品。第三，加快数字农业技术创新和转化：在相关核心关键技术攻关中，要对智慧农业技术研发予以重点支持，加大数字农业领域新技术新产品新模式的应用推广力度，尽快将农业传感器、智能装备等纳入农机购置补贴；布局建设一批农业大数据试点示范县和农业农村数字经济示范区，前瞻性探索5G技术在农业农村中的应用场景，在全国农产品质量安全示范县、一村一品示范村（镇）开展区块链技术应用试点，推动科技成果尽快转化为现实生产力。第四，培育壮大农业数字经济：把传统农业的数字化改造作为农业数字经济发展的主阵地，打造数字农产品，提高农业附加值；深入挖掘农村在推进数字技术产业化方面的潜力，不断催生新业态新模式；创新发展农村电子商务，
篇八：我国“数字农业”的现状及发展趋势
浅析数字农业的现状及前景一、数字农业的内涵
实施数字乡村战略是我国新时代做好“三农”工作的总抓手，新一代信息技术的发展带动了中国各行各业的飞速发展，毫无例外，农业更是深受其益，这就使数字技术与农业相结合，形成了数字农业。国家高度重视网络技术的发展，为数字农业的发展提供了基础，信息化与新型工业化、城镇化和农业农村现代化同步发展，城乡数字鸿沟加快弥合，数字技术的普惠效应有效释放，为数字农业农村发展提供了强大动力。
二、数字农业对农业的促进作用
（一）数字农业推动农业经济增长
数字农业的建设使农民将产品放到各大电商平台，及时宣传出售，再通过机械化的处理、包装，最后通过现代物流运输送到全国各地人们的手中。这比起传统销售模式更加方便快速，而且解决了农产品因为交通运输、天气等原因而坏掉的问题，从而带动农业经济的增长。
（二）数字农业为农民提供数据信息
数字农业利用大数据、云计算、物联网等现代信息技术，提供相关信息，分析得出了精确的数据和预测走势。一方面，农民在互联网上根据这些数据了解行业相关内容，在销售中商家了解客户偏爱哪类品种、供需数量，从而对自己的农作物做出相应改变，促进销售;农民也可以从中了解行业走向以及相关新兴技术的出现，因地制宜提高生产效率和水平。另一方面，农民数字农业不仅可以对天气进行预测，还可以为农作物的土壤、水分、阳光、质量等提供相关数据，从而提高农作物质量与产量。
（三）推动农业生产标准化
一方面，借助数字技术实现农业生产的系统化管理，从生产到销售，全部建立完善的网络化系统，推动农业生产的实时记录及追踪;另
一方面，充分利用农业电子商务的契机，积极推进建立农业与电子商务的对接，建立农业生产安全标准及技术应用标准，提高农业生产的标准化。
三、数字农业现状
作为数字中国的重要构成，数字农业可以有效创新推动农业农村信息化发展，也是抢占农业农村现代化制高点的战略举措。近年来，我国在推动数字农业农村发展方面取得了显著的成就，但是也暴露出诸多问题，面临诸多挑战。
（一）数字农业核心关键技术研发滞后
尽管我国数字农业经过了长足发展，取得了一系列重大成就，但与西方发达国家相比，核心关键技术研发滞后许多。传感器国产化、精确度、集成度、抗逆性都不高，更为严峻的是，动植物本体传感器基本处于空白，至今没有研发出专用智能芯片，这些无疑极大程度上阻碍了数字农业的推进，给我国农业农村数字化带来巨大挑战。
（二）数字技术在农业产业链各个环节不深入
如果数字技术能普遍应用到农业生产过程中，就能大幅度提高农业生产效率，实现农业精细化管理，在很大程度上为农业产业链的可持续发展提供保障，但是，数字技术在农业产业链各个环节并不够深入，在一定程度上数字技术在农业产业链中缺乏价值创造，这对农业产业链的发展有着很大的不利影响，对数字技术在农业生产链各个环节的应用造成很大阻碍，不利于农业产业结构的转型升级和系统性优化，最终造成了数字农业的形成没有新引擎。
（三）数字农业科技创新能力不足
目前，我国工业和服务业数字化进程已经取得显著成就，而农业农村领域数字化程度明显不足。具体表现在，相关与之配套的基础设施需要大量建设，数据资源体系建设还不够完善，有关标准的缺失也成为了阻碍，发展基础‘空挡;创新能力‘掉档;数字技术与农业农村的融合仍需要进一步推进，数据的整合不够充分、开发应用明显不足、产业化水平‘断档。
（四）农民数字素养较低，学习能力欠缺。
我国传统的老一辈的农民大多没有接受过高等教育，普遍文化程度较低，有的甚至不能识文断字，建国初期存在的教育农民的问题依旧严峻。农民对数字技术的不了解和不接受，最终导致无法充分利用数字技术做出农业生产链中的精准决策。
四、数字农业发展前景
（一）抓住数字农业经济在我国的市场机遇
基于我国的国情，我国是传统农业大国，农业规模广大，但农业生产高度专业化、规模化、企业化的目前极少，在数字农业市场这方面还未饱和，处于稀缺状态，市场有较大潜力。当前，拥有核心知识产权，技术过硬的企业并不多，行业内优秀品牌企业稀少，企业若能抓住机会，进一步提高研发能力，降低成本，真正解决客户的实际困难，严把质量关，必会占领市场。
（二）着力建设基础数据资源体系，加强数字生产能力建设
数字农业发展在我国仍处于初级阶段，基础信息是数字农业的基础。充分利用数字技术建设针对农业技术、生产、管理、经营、服务的基础数据资源体系，统筹建设针对农产品种植、培育的数据系统，为农业农村精准管理和服务提供基础数据支撑。
（三）运用多方面新兴技术手段顺应市场变化
近年来，网络的发展突飞猛进，G网络更是走进了大众的視线，网络普及面积更广，农村网络基础支撑能力明显增强，随着种业大数据的研发与应用不断加深，数据库的应用，出现了电子商务进农村的趋势，衍生出多种类的“互联网”农产品，这为数字农业的发展提供了宝贵的契机。不断的根据农业生产的变化及市场需求的变化，及时对数据进行记录和统计分析，并根据变化及时作出调整，这样才不至于因为信息及数据的滞后而给产品的生产和销售带来负面影响。
（四）注重对农民等农业劳动者的素质培训
目前，从事农业生产的劳动者大多文化素质不高，使得农业生产往往是简单的自给自足，个体经营。要加强对农业生产者的技术培训，提高其农业生产知识素质，为数字农业的规模发展提供足够储备力量，让更多农作者加入数字农业的队伍，成为主力军。
五、结语
数字农业的发展对农业的变革转型具有重大意义。对于存在的以上问题，在未来发展建设过程中都会一一得到解决，而数字农业的建设与发展不仅仅只是农民个人的责任，它更是需要国家、全社会和农民的共同努力。
篇九：我国“数字农业”的现状及发展趋势
。数字农业的发展现状及未来趋势
摘要：分析数字农业的技术内涵，数字农业技术体系的结构、功能和主要内容，论述了国内外数字农业技术研究与应用的现状和发展趋势，以及近阶段数字农业技术的主要研究领域和方向。
关键词：数字农业;数字农业技术体系;现状;趋势
中图分类号：
文章标识码：A
文章编号：
Thedigitalagriculturedevelopmentsituationandfuturetrends
Abstract:Analysisoftheconnotationofdigitalagriculturetechnology,thedigitalagriculturetechnologysystemstructure,functionandmaincontents,discussesthedigitalagriculturetechnologyresearchandapplicationstatusanddevelopmenttrendofdigitalagriculture,andthemainresearchfieldsanddirection.
Keywords:digitalagriculture,thedigitalagriculturetechnologysystem,statusTrend
1、引言
1、1数字农业的含义及特点。
"数字农业"是将遥感、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-可编辑修改-。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、水肥状况以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，达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提供农作物产品和质量的目的。简单地说，数字农业就是把数字地球技术与现代农业技术相结合的综合的农业生产管理技术系统。它具有如下几个特点:（1）"数字农业"数据库中存储的数字具有多源、多维、时态性和海量的特点。数据的多源是指数据来源多种多样，数据格式也不尽相同，可以是遥感、图形、声音、视频和文本数据等。
（2）
研究新一代时态数据库管理系统，并进而形成时态空间信息系统。这种时态空间信息系统不仅可以有效地存储空间数据，同时能够形象地显示多维数据和时空分析后的结果。
（3）"数字农业"要在大量的时空数据基础上，对农业某一自然现象或生产、经济过程进行模拟仿真和虚拟现实。
2、数字农业的理论基础和技术体系
2、1数字农业的理论基础
数字农业首先是农业，但不是传统农业，二是现代农业和高科技农业。因此，数字农业的基础理论由以下3个部分组成。
（1）农业与农业生态理论
农业与农业生态理论是数字农业的理论基础，现代农业或高科技农业必须符合农业与农业生态理论，农业的机械化、自动化和信息化都要遵循农业与农业生态理论才能发挥作用和产生很好的效果。
（2）农业工程技术理论
-可编辑修改-。包括农业系统工程理论和农业信息工程理论在内，农业系统工程不仅是农业种植、农业耕作技术的理论基础，而且还是农业机械化、自动化等工程的理论基础。
（3）农业经济与农业管理理论
数字农业属于高度科学管理的农业。数字农业要达到较好的经济效益，必须遵循农业经济与农业管理理论。
2、2数字农业的技术体系
实现农业的数字化，须建立相应的技术体系。理论上，数字农业技术体系与传统农业技术体系相比具有更广泛的方面和内容。图1简要的描述了数字农业的技术体系。
图1数字农业技术体系
Fig.1Technology
system
of
digital
agriculture
-可编辑修改-。3、国内外数字农业技术的发展动态
3、1国外数字农业技术的发展现状
目前国外数字农业技术发展到了一个较高的水平，国外在数字农业方面，主要利用遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥测技术（DCS）、作物生产管理与决策支持系统（DSS）等地学空间信息技术和生物工程、自动化的农业操作技术及生产管理技术。
近年来，随着GPS技术的迅速发展，开发了与智能化农业机械配套的DGPS定位系统，具有12个通道，动态条件下美妙自动提供3D定位数据，并具有与农机智能监控装置的通用标准接口。遥感技术在数字农业中将发挥信息采集与动态监测的优势。智能农业机械目前已进入商品化阶段。
目前作物模拟模型是农业数字模型的主体著名模型有CERES、GOSSYM、SOYGRO、SUCROS、BACROS、MACROS等，特别是90年代中期以来，模型被视为启发式工具，在指导作物管理、育种、施肥、灌溉等方面获得了成功的实践，许多研究者利用作物模型来探索全球气候变化的影响及农业生产可持续发展的策略等，还与其它信息技术如遥感（RemoteSense,RS）、GIS、全球定位系统（GlobalPositioningSystem,GPS）、网络技术等相结合，在信息农业中发挥出更大的作用。1997年，国际玉米小麦改良中心建立了基于数字模型的国际作物信息系统，用于作物育种和产量潜力的研究。国外关于花生模拟模型的研究始于80年代中后期，最具代表性的是CERES-PENUT模型。在开展花生模拟模型研究的同时，将作物模型、数据库管理系统和应用程序三者有机地结合起来。
3、2国内数字农业技术的发展现状
我国数字农业起步较晚,开始于“七五”期间随后，“数字社会”、“数字城市”、“数字农业”、“数字水利”
、“数字-可编辑修改-。地质”等的研究与探索在我国全面展开。
我国在“数字农业”方面已取得可喜的成绩。从1990年开始，“863计划”智能计算机主题连续支持“农业智能应用系统”的研究与应用，已研制出棉花、水稻、芒果等多种作物的生育全程调控和农事管理专家系统，以及鱼病防治、苹果生产管理专家系统，推出了5个具有较高水平的农业专家系统开发平台；开发出“高产型”、“经济型”、“优质型”的实用农业专家系统200多个，在全国22个示范区应用，取得了显著的经济社会效益。通过相关攻关项目等的支持，研究开发了采用农业信息分类标准，应用所有信息在数据库管理系统存储并实现XML调用的数据组织技术，集成了农业信息智能检索以及用户需求智能判别和信息推送技术，具有互联网和移动网络多形式接入，并具有WebGIS功能的智能化农业信息网络通用平台；研制了采用卫星遥感遥感信息提取技术，结合农业气候气象分析模型的农情预报和作物估产的服务系统和基于WebGIS的农业气象信息服务应用系统。开创性地进行了作物高光谱营养诊断和养分及水分填图技术的研究，研制出了精准农业地理信息管理、联合收割机产量数据处理、变量施肥处方图生成、农田信息采集等系列软件及相关配套设备，为精准农业的发展提供了技术积累；开发了政务管理、技术传播、企业经“十五”期间，科技部等部门继续加大对以“数字农业”为主要内容的农业信息技术研究的投入，以“精准农业”、“虚拟农业”、“智能农业”和“网络农业”等内容为切入点，组织实施“数字农业科技行动”。通过该行动的实施，突破一批“数字农业”关键技术，建立数字农业技术平台，开发国家农业信息资源数据库，研究开发一批实用性强的农业信息服务系统，初步构建我国“数字农业”的技术框架，加速我国农业信息化进程。
3、3山东省数字农业的发展情况
山东是一个农业大省，农业是最为重要的基础性产业。进入新世纪，我省人口压力继续加大，土地资源不断减少，农业可持续发展矛盾突出，虽着加入WTO面临全球经济一体化，农产品价格、质量竞争日-可编辑修改-。愈激烈，而我省农业生产还没有从根本上摆脱小生产的束缚，投入大产出小，科技含量低，资源利用率和转化率不充分，在这种情况下加快发展现代农业替代传统农业，实现农业现代化的跨越己刻不容缓，当前席卷全球的信息化浪潮为我们改造传统农业提供了有效的技术支撑，我们必须充分认识，抓住机遇加快发展，让数字化农业在我省农业现化发展建设中扮演重要角色。
我省关于“数字农业”的整体研究与应用尚未开展，但有关农村信息化等科技工作已经有了一定基础。经过近10年，特别是“九五”期间的发展，全省范围内实施广播、电视、电话“村村通”、“科技110”等工程，无论是信息传播基础设施，还是农业信息平台和资源建设等方面都有了一定的基础。初步形成了覆盖全省的农业信息网络框架，全省农业信息网站己有50多个，并在信息服务内容和服务手段上进行着不懈的努力不断取得新的进展。在有农业作物模拟方面我们也取得了一些可喜的进步和成绩：
“九五”期间，我省承担了国家“863计划”智能化信息技术应用示范工程—山东示范区项目，研发出了小麦、玉米、水产、果树、蔬菜、花卉等共5类19个品种的专家系统，在烟台、威海等地区进行了集中示范，共举办培训班40期，培训1万人次，年增经济效益2亿多元。
2001年，山东省小麦智能化管理决策系统已经完成，同时，山东省主要作物生态平衡施肥决策系统已经完成初步开发。此外，果树研究新方法探讨与科研数据处理软件、高效蔬菜育种计算机管理模式、防治抗性棉铃虫计算机指导系统、花生、大白菜等数据库建立等成果的取得，推动了我省智能化信息技术在农业中的应用。另外，省农业科学院承担的省科技攻关项目“农业信息化关键技术的研究与开发”、“农业信息网络关键技术研究与开发”及拟开展的研究项目“基于模拟模型和知识库的主要作物高产优质高效智能化决策系统的研究”将会推出适合山东情况的主要粮食、油料、棉花、蔬菜等作物的高产优质高效智能化决策系统，“优质专用小麦生态分布与评价地理信息系统的研究”将对山东省优质小麦产业化发展有重要的科学与实践意义，关于“花生模拟优化决策系统的研究”将会填补国内同类研究的空白。
“十五”期间，我省农村信息化科技工作将会继续得到国家863计划“智能化农业信息处理系统山东示范区”、国家科技攻关“农业信息化技术应用示范”、国家星火计划科技行动“山东省农村信息化-可编辑修改-
篇十：我国“数字农业”的现状及发展趋势
数字农业现状及发展方向摘要：数字农业是将数字化信息作为农业新的生产要素，用数字信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化叙述、数字化设计、信息化管理的新兴农业开展形态，是数字经济范畴下用数字化重组方式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一［１］。同数字农业比拟，传统农业通常根据过往总结的经验来进行评判和实施，以“人〞为主导，便造成了全程农业生产环节效率低、农作物和农产品质量不能得到保证等情况，但在数字农业模式里，依靠数字化设施田间摄像头、温湿度测控、土壤监测、无人机拍摄等，以实时“数据〞为基点来管控和精准执行生产决策，并依靠大量的数据和人工智能进行数据和技术支持，进而大幅提高农业生产效率，同时优化资源分配［２］。
关键词：数字农业；数据；人工智能；农业生产
１数字技术助力传统农业转型升级
１．１物联网
物联网在农业生产环节适用较广，依据物联网的农业提升计划，通过实时采集并分析处理现场数据，实现提高农业生产效率、增加收益、减少损耗的目的。智能大棚、智能浇灌、精准农业等各种依靠物联网的应用将推进农业快速开展。物联网技术可以用来解决农业生产环节的一些问题，建设基于物联网的智慧农场，实现农作物产量和质量双提升。
１．２大数据
万物互联在促进众多设备联入的同时，还会在云端形成大量的数据，而提取这些通过物联网产生的大数据中隐藏的重要信息就必须依靠人工智能，物联网最重要的农业价值就是对形成的海量的数据进行智能化分析、处理，从而全面提升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、防止造成浪费。在养殖方面，依靠人工智能能够有效预防畜禽疾病的发生。人工智能能够缩短农业研发进程，帮忙培育出更好的农作物基因，生产出更平安、更有效的化肥。
２中国数字农业面临的问题
２．１对软件重视缺乏
不论是政府还是农民都容易将数字农业与农业机械化的定义混同，数字农业和农业机械化的本质差异在于，农业机械化是依靠农机装备来替代人力作业，而数字农业是指依靠数据来控制机械，实现自动化作业和智能化调节，没有数据和软件来控制的物联网，本质上还是工具，与机械农业没有实质上的区别，掌握软件平台才能真正实现大数据、智慧农业和数字经济。
２．２数据利用化不高
数据是数字农业的基本保证，当前政府同企业在数据采集上合作频繁，但是往往没有明确的利用化方向，短少必须的数据运营伎俩，对采集数据的正确筛选、处理分析和建模应用等领域的工作跟进不够及时，数据的采集与利用是一个相互促进的关系，只有不断通过采集的数据产生农业价值，才会形成长期有效的数据来源渠道。
２．３数字经济开展缺乏
目前我国农业电商的模式是通过数字来驱动市场经济，但这种方式在市场推广营运、产品特性突出、物流运输等方面有很多明显的缺点，如果农业电商的经营方式以数据为根底，利用市场资本来反向驱动农业数字经济，一些问题的处理就变得简单许多。我国数字农业技术的利用根本上都是在农业生产阶段，数字农业的信息化和经济化水平不高，数字经济创新突破的同时，也将带动“全产业链〞的农业大数据快速提升［２］。
２．４数据效劳产品化不强
随着数字农业的开展，农业数据效劳企业越来越多，但数据产品的效劳能力完全依靠于所采集的数据质量，一些企业对农业生产经营主体的效劳水平缺乏，导致产品市场化受阻，只有通过持续积累高价值的数据，不断增强数据产品的实用性，让数据产品具有强大的生命力，才能开拓巨大的农业数字化市场。
３未来数字农业的开展趋势
３．１数据定制化供给
数据资源是数字农业开展的基本保证，当前我国数字农业具有数据采集费用较高的问题，随着数字农业优势的显现，数据采集的组织本钱会慢慢下降，同时农业物联网持续升级换代、公共数据的利用不断开源、数据分析者的信息化水平逐渐增强，数据采集的综合本钱也逐渐减少。今后农业数据效劳企业将会逐步建立起自己的定制化数据供给系统，并且数据库里以往采集的高价值数据信息，将会随着企业的数字化效劳能力提升而持续汇入到产业链中，通过交换、融合或再生来发明更多的价值，实现数据效劳的数字化驱动。
３．２国产数据模型得到开展
实现数据价值是数字农业最困难，也是最终的基本目标，硬件设施可以从国外买到，但对于后台系统国外却对我国严防死守，所以必须掌握实现数据价值模型的核心技术。目前国与国之间的科技力量竞争不断加剧，引进科技成果的壁垒持续增高，同时国内外农业生产经营模式存在很大差异，因此不能直接套用国外的数据模型。我国不断激励科研成果的转化利用，农业数据模型的跨界合作正在逐步深入，所以农业核心数据模型的自主研发在今后一定会实现。
３．３农业机械智能化加快
农业机械化与农业智能化最基本的区别就在于“数据驱动〞，“中国制造２０２５〞明确要把“智能制造〞作为今后的努力方向。顺应时代开展，海尔等一些国内的制造企业已经逐步进行数字化转型升级，从而获得新的经济增长点，农机企业也必须通过数据来对农机装备赋能，适应数字农业的开展要求，完成从农机制造商向农机效劳商的转型升级目标［３］。
３．４产业链向虚拟化方向开展
由于农业生产各环节数字化水平的逐渐提高，数字化驱动的农机智能与商业智能同农业生产经营联系越来越紧密，数字农业产业链将慢慢走进网络世界中，通过互联网进一步实现农业数字化的映射，数字农业产业链虚拟化会慢慢打消农业信息不对称，提高产业整体效率，促进数字农业更好更快的开展。
３．５供给链金融普惠化
近年来，供给链金融高速提升，２０２０年我国供给链金融的市场规模已到达１４．９８万亿元，供给链金融是农业产业提升的重要环节，可以改善资金流从而促进农业产业、尤其是中小型企业的良好开展。依靠物联网、大数据及人工智能等一系列科技伎俩，数字农业会进一步促进中小企业逐渐融入到农业产业体系中，为供给链金融普惠化打下良好的开展根底。农业产业虚拟化的同时，会使其变得更加透明，信用责任也更容易得到保证，因此金融风险的量化管理也变得不再复杂。
３．６数据平安更加重视
不论是地块的信息数据，还是企业的经营数据都能直接表现出农业生产经营主体或企业的当前情况，数据促进农业开展的同时，也有被泄露和乱用的风险，所以保证数据平安也是农业数字化开展不可无视的问题，存储和使用数据的信息化系统的平安性要求越来越高，数据所有权的保证也会随着法律的不断优化而彻底解决。
４数字农业的开展领域
４．１智能农机装备
智能农机装备是农业生产的重要工具，通过物联网和信息化技术可以到达最优的农业实施计划，从农作物耕种收等各个环节来降低农业本钱，实现农产品增产增收，从规模化种植角度，能够实现农业资源可持续开展，农业生态良性循环［４］。
４．２智能灌溉
提高浇灌效率和防止水资源浪费是农业良好开展的基本要求，可以依靠建设可持续和高效节本的智能灌溉系统来到达节约水资源的目的。目前以物联网为根底的智能灌溉系统，可以利用空气湿度、土壤湿度、土壤温度和光照度等参数进行精准的计算，从而根据用水需求来进行智能化控制灌溉，大大提高效率且降低本钱。
４．３农业无人机
无人机在农业领域具有广泛的应用，可以用来进行农作物生长情况检测、农业摄影、农作物植保和牲畜管理等。农业无人机可以提高监测效率、降低监测本钱，同时还可以采集大量的数据传输至后台。
４．４智能温室
智能温室可以连续不间断地测量温室内的各项环境数据，包括室内温度、室内湿度、光照度和土壤湿度等，当这些重要的参数超出设定的正常范围时，系统会对这些参数进行分析和评估，并做出自动响应，将这些参数的误差进行校正，从而使温室的环境保持在农作物生
长的最正确范围内，极大地降低了人力和物力本钱。
４．５收获监测
收获监测不只是针对农作物产量这一个指标，而是对收获环节所有可能影响最终收获量的因素进行监测，包括粮食含水量、粮食丰满度、粮食破碎量和总收获量等。对在收获监测中获得的实时数据进行有效的分析处理，可以辅助农民做出正确的决断，从而降低本钱，增加产量。
４．６土壤监测系统
土壤监测系统主要用来监测和改进土壤综合性能，防止土壤退化，此系统可以监测土壤的大局部重要参数〔包括土壤紧实度、蓄水保墒能力、土壤温度等〕，从而避免土壤板结、土壤侵蚀等。
４．７农业管理系统
农业管理系统可以为农业工作者和相关企业提供数据收集和管理功能。得到的数据被存储和分析从而为使用者提供决策依据，农业管理系统还可以用来建立农业数据模型。其优势包括为使用者作出重要决策时提供了理论数据支持，提高了农业生产的综合管理能力。
５互联网巨头布局数字农业案例
５．１阿里巴巴：盒马村
阿里巴巴数字农业事业部始终将农业全产业链数字化转型升级作为战略目标，力争尽快
建成１０００个高效规模化的数字农业示范基地。从去年开始，阿里巴巴数字农业事业部更是全面加紧了对盒马村的布局和建设，以希望先于其它企业完成数字农业示范基地建设的战略任务。盒马村并不是指某一个村落，而是所有为盒马种植农产品的村落的统称，盒马村模式是新时代农村转型升级的一个标杆，根据订单情况，针对不同的村落，因地制宜地开展数字农业，让种植户和销售企业直接对接，从而使优质的农产品快速入城，同时将城里的优质资本引进村落，形成良性循环。通过阿里巴巴建设的“产—供—销〞一体化平台，让原本分散孤立的村落紧密联系在一起，成为现代数字农业产业链的一局部，种出更优质的农产品，让农民获得更大的收益。依托阿里云技术和淘宝电商平台，盒马模式帮忙农业产业的种植端和销售端实现了数字化的升级，盒马利用其强大的销售会聚能力，解决了小农户难销售的问题，改变了以往小农生产模式产销散乱的面貌，帮忙农户降低了风险，开拓了销售渠道，提高了销售效率。据有关新闻报道，截至２０２０年底，上海、江苏、海南等全国１３个省、市、自治区已经建立盒马村，盒马村模式为我国数字农业开展提供了良好的参考。
５．２京东：京东农场
从２０１８年开始，京东农场便逐步进行数字化农业的试验，京东农场广泛同全国各地的高规范农场发展合作，共同建立更高品质的农业生产基地，全面实行农作物规范化和标准化种植，从源头开始建立农作物全程可视化追溯性模式，让农作物从田间到餐桌的平安性得到保证，全面提升京东农场的农产品质量。其建立的“京品源〞品牌，拥有产销一体化的全套效劳体系，对京东农场的农产品在品牌、品质、供给、产销等方面进行全面的撑持。根据有关新闻报道，京东农场进行了广泛的战略布局，截至２０２０年底，其已经在全国各地建立了１７个示范农场。从农产品的种植、加工、运输，到供销的各个阶段，京东农场利用区块链、人工智能、物联网等技术对传统农业进行赋能，彻底改变了传统农业的产销模式，为数字农业开展作出了重要奉献。
５．３华为：联手北大荒，助力数字化转型
技术实力雄厚的华为，一直希望利用其技术优势，帮忙传统企业进行转型升级。２０１９年８月，华为同北大荒农垦集团签定了战略合作协议，按照协议内容，双方将建立长期的战略合作搭档关系，彼此会充沛利用行业地位和自身技术为另一方提供全面的帮忙，贯彻取长补短、互惠互利的原那么，在人才培养、安全垦区、智慧农业、华为云建设等多方面进行密切合作，携手探索数字农业的新开展模式，全面发展北大荒集团的转型升级。华为除了和北大荒合作以外，还将利用其大数据、云计算、人工智能及５Ｇ技术与袁隆平团队共同打造“互联网农场〞。
５．４腾讯：ＡＩ技术种黄瓜
腾讯作为互联网巨头之一，也依靠其技术优势早早进入到数字化农业生产。２０１８年，腾讯利用ＡＩ技术试验种植黄瓜，根据网上资料显示，其种植的ＡＩ黄瓜产量高达５７ｋｇ·ｍ－２。根据网上有关资料介绍，腾讯种植的ＡＩ黄瓜是在完全依靠人工智能技术建立的生态系统中生长的，该生态系统中的所有气候条件，如温度、湿度等都是按照最合适黄瓜生长的条件进行控制的，而且这些参数全都和ＡＩ系统连接在一起，此ＡＩ系统可以实时监控温度、湿度等参数，按照这些参数的改变来控制机器人操作，以往需要人力来完成的工作可以由人工智能系统和机器人替代。
参考文献
［１］马丽．浅谈数字农业［Ｊ］．云南农业，２０２０〔０７〕：２３－２４．
［２］陈挚，邱云桥．数字农业助力乡村振兴的思考［Ｊ］．四川农业与农机，２０１９〔０６〕：６－８．
［３］郭建伟，祁丽君．数字农业如何破解传统农业开展瓶颈［Ｊ］．农业知识，２０１９〔２２〕：８－１１．
［４］王富增．数字农业离我们究竟多远科技赋农，未来可期［Ｊ］．中国自动辨认技术，２０１９〔０５〕：４１－４７．
推荐访问:我国“数字农业”的现状及发展趋势 发展趋势 现状及 我国