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。通过深度融合物联网、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，以达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量的目的。

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。

《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、智能增氧等技术被广泛应用，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%。

数字种植是运用信息技术、传感器技术和大数据分析等技术和管理方法，实现生产全过程的智能化、高效化和可持续发展的创新型种植业模式，应用于规模化农业作物生产、园艺精细化生产、园林生产等多个领域。内容涵盖农作物生长环境的智能化监控、精准农业生产、农作物病虫害的智能预测和防治、农产品质量的追踪管理。

具体而言，通过物联网技术和传感器实现土壤湿度、温度等环境参数的实时监测，实现农作物生长环境监控；利用大数据和人工智能技术对农作物的生长状态进行分析，实现农作物生长过程的精细管理和高效率生产；运用高精度传感器和遥感技术快速识别病虫害情况，结合智能化的防治系统及时采取有效措施；采取信息技术手段，实现农产品质量从种植到收获再到市场的全过程追踪，加强对农作物生产过程的质量管理，建立农产品质量安全可追溯体系。

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、环境因素的智能检测与调控、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，进一步优化养殖决策过程；通过人工智能技术，实现畜禽个体位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。

数字渔业作为现代渔业发展的高级阶段，基于现代信息技术收集整合、深入开发和利用渔业全产业链信息资源，显著提高渔业综合生产力和经营管理效率。数字渔业的具体应用场景涵盖水产养殖智能化、海洋捕捞智慧化以及水产加工智慧化。水产养殖方面，基于大数据实现综合养殖决策、环境监控（水质参数、视频）、养殖设备智能控制、病害监测预警、远程诊断等水产养殖信息化服务。海洋捕捞方面，通过船载自动识别系统（AIS）等技术实现渔业捕捞预测分析服务、渔获量分析预报服务，真正做到“未捕先知”，实现电子渔捞日志、捕捞水产品追溯，提升捕捞信息化程度。水产品加工则通过智能化手段实现水产品养殖、加工、流通环节的质量安全追溯，加强水产养殖过程质量管理、建立水产品质量安全可追溯体系。

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，呈现显著发展态势。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，进一步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，资本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，但资本市场对数字农业能够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足，与国际比较更为明显。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各个环节可以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，企业应更加注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企业发展成熟度的关键。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，诸多企业缺乏创新能力，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以及创新能力。

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