杜洪燕，陈俊红

（北京市农林科学院农业信息与经济研究所，北京海淀 100097）

数字农业是现代农业的重要方向，将互联网技术融入到农业的管理与发展过程中，能够更好地推动传统农业向现代化农业发展转型，进而为构建完善的现代化农业体系奠定良好基础。结合中国数字农业的发展现状、所取得的成效进行分析，并针对其中存在的问题进行优化策略的探究。

1 发展现状

数字农业是融合信息化、网络化、智能化一体化发展的产物，乡村振兴战略实施以来，党中央高度重视数字农业农村的建设和发展，在相关扶持农业发展的文件出台及落实的过程中，我国的数字农业发展进程也在不断推进，各地政府及企业也积极响应农业信息化建设的号召，结合不同区域的农业发展实际情况，制定数字农业技术解决方案，进而为落实乡村振兴战略目标及促进全面建成小康社会目标奠定良好基础［1］。

2 取得的成效

2.1 推动农业转型升级

在大数据技术的支持下，企业应给予农民科学合理的指导，向其提供适宜种植的农作物类型、精确的播种时间及收获时间等细节信息，引导其进行生产种植活动等，从而使农作物能够有更高的产出率，进而为农民谋求更大的福利。发展数字农业能够更好地将农业的种植与市场需求进行匹配，同时更好地基于生态环境的条件做好优化配置工作，实现农业观光旅游与农村一二三产业融合发展，也能够更好地促进农村农林牧渔等产业的转型变化，进而为推动农业结构转型升级奠定良好基础。数字农业推动传统农业向现代化农业发展作出了巨大的贡献。

2.2 实现农业现代化

当前，我国农业生产还是以家庭联产承包制为主，在生产建设过程中依然呈现着分散化的特征，而发展数字农业则能够利用区块链大数据云平台对农产品进行溯源和监管，进而为确保农产品的质量安全奠定良好基础。同时，数字农业实现了农产品公开化、透明化的产销精准对接目的，为构建更加完善的农产品销售渠道提供了技术支持［2］。此外，数字农业在多年的发展过程中也解决了“谁来种地、怎么种地”的问题，将大数据及人工技术等转化为知识数据，为促进不同类型职业农业的发展提供了现代化技术支持，化解了农业生产经营及管理方面的问题，进而实现了农业现代化的目标。

2.3 提升农业经济发展潜力

将大数据技术应用于农业生产中，能够提高政府引导和掌控当地农业生产经营活动的能力，从而更好地规划当地的农业生产经营模式和方向。大数据已经渗透到了农业经济的产业链中，同时在我国相关政策的支持下，许多企业纷纷加入到了农业行业中，所以在农业市场中拥有更完善的大数据技术，就能够掌握更多的顾客需求信息，也就拥有更好的发展机会。利用大数据技术分析消费者的购买决策，是农业电商营销方案制定的基本依据，其能够优化传统的农业生产活动，并提高农产品的营销效率。由此可见，农业大数据在我国的农业经济管理中有着巨大的商业价值。

3 面临的问题

3.1 投入不足，发展基础不牢固

数字农业在发展过程中依然存在农业基础薄、数据资源体系构建不完善的问题，导致数字农业的发展基础存在不牢固的现象［3］。1）数字农业的政策导向依然存在一定的模糊性，进而使得数字农业的基础设施建设方向不明确，部分数字农业应用缺乏专项资金的引导和支持，使得一系列的政策导向出现问题，同时部分区域的数字农业在应用技术上依然停留在硬件软件服务层面，大部分的大数据利用效率较为低下。2）部分区域的数字农业资金投入不足，在基础设施及网络配套建设上依然存在进程缓慢的现象，例如部分的物联网基地由于资金结付等问题出现软件系统落后、农业信息滞后等问题，影响了数字农业的预期建设效果。

3.2 研发力量不足，创新能力缺失

许多经济发展较为落后的农村地区，其在数字农业建设的过程中依然缺少专业化的农业信息科研机构及科研能力较强的信息化企业，同时在大量青年群体流失的情况下，既懂农业技术又懂信息技术的人才在农村中数量极少，缺乏专业化的培训机制，研发力量及创新力量将会成为发展数字农业过程中的痛点。核心的研发力量将直接制约数字技术的发展和应用，农村在推进农业生产智能化、经营网络化、管理数字化、服务精准化方面依然缺乏相应的人才保障。

3.3 融合力度不足，产业化水平低下

数字技术与农业融合的力度依然存在不足之处，数据整合与系统的运用程度依然较为低下，导致数字农业的产业化水平处于低下状态，政府的引导力度不足，方案试点示范的过程中缺乏协调力量，尚未得到建立农业与数字化资源联动机制。同时，由于尚未构建完善的农业信息数字管理平台，这些问题也成为了限制数字农业发展的原因。此外，数字农业中缺乏专业的农业智能装备，使得各个区域的农业发展在信息化建设上出现参差不齐的现象，进而影响“互联网+”现代农业和智慧农业的发展进程。

4 对策建议

4.1 创设数字化农业发展联盟，整合数字农业资源

1）为了更好地提高农产品后期的销量，需要借助大数据进行农业产业链前端数据的采集与利用，通过对市场供求关系的分析，进而对农作物进行选种，同时创新农业种植的科学技术，向农民传播更具有创新性的农业种植技术。2）通过大数据手段还可以将试验田的数据运用于后期的成效检验，通过后期农民的反馈信息分析，实现新一轮的大数据分析。3）通过农业产业链前端数据采集与利用能够更好地对农产品的生产特性及销售流程进行数据的支撑，同时在农作物的病虫害用药、劳动力投入及市场需求上将能够为后续的农业发展提高经验支持。农业产业链中段数据采集主要指农作物从收割到加工、物流的环节，在农产品加工过程中，通过计算机网络技术提高对数据的挖掘深度，同时采用机械化与流水线作业的方式，使得农作物生产的实际效率得以提升［4］。4）在农产品的流通环节设置信息采集设备，能够对农作物的整个生产环节进行监控，细化到农产品源头、运输路线、目的地、运输量等信息的记录，进而更好地确保农作物的安全性。

4.2 创建数字农业试验区，发挥示范引领作用

1）创建一批数字农业试验区。针对不同区域构建完善的企业生产主体，大量建设全产业覆盖的数字农业试验区。同时，出台不同的补贴制度及激励机制降低数字农业项目建设的经营风险。2）培育一批数字农业示范龙头企业，鼓励龙头企业将数字技术融入到农产品加工和销售过程中，加强对农产品质量的全过程监控，为确保流入市场的农产品安全质量奠定良好基础［5］。此外，可将农业与休闲观光、乡村旅游等充分融合起来，进而为达到一体化的农业体系奠定良好基础。3）培育一批数字农民。数字农民的专业能力将决定推广工作的整体质量水平，因而需要积极引进专业的农业技术推广人才，在公务员的招考录用工作中，要对数字农民的专业技能及素质能力进行综合考量，进而建立一支高素质的农业技术推广队伍。在人才的培育方面，可以与各大高校构建农业实习基地，使得大学生能够将所学的知识带入到基地中，为提升农业技术推广质量奠定良好基础。

5 结语

数字农业将大数据及智能技术融入到农业生产管理及销售过程中，能够更好地降低农业生产的风险，为农民提供更加全面的大数据信息，进而为推动农业转型升级及实现现代化目标奠定良好基础。当前，我国数字农业发展过程中依然存在投入不足、发展基础不牢固、研发力量不足、创新能力缺失、融合力度不足及产业化水平低下等问题，因此提出了创设数字化农业发展联盟、整合数字农业资源、创建数字农业试验区、发挥示范引领作用、培育科技示范创新团队、突破技术瓶颈等优化策略，以期更好地推动中国数字农业发展。