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。

传统农业与数字农业的核心因素对比资料来源：《数字生态论》赵国栋

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。

1、数字化提升空间大。农业数字化相对滞后是当前我国农业发展的大背景。与工业和服务业相比，农业不仅数字化水平处于相对较低位置，数字化速度也相对较慢。数字农业发展相对滞后，数字化转型才刚开始。

2、政策扶助力度大。乡村振兴+补贴激励，为数字农业发展带路。2019年2月，中央一号文件《农业农村部关于做好2019年农业农村工作的实施意见》，在数字农业方面，《意见》提出要强化农业科技创新推广、推进农机化转型升级、以及实施数字乡村战略。国家与地方政府大力支持，高额补贴激励数字农业项目落地，指明数字农业具体发展方向。

3、规模化经营潜力大。土地流转改革为数字农业落地提供用地。从土地经营规模来看，我国农业在国际上的竞争力非常低，规模化经营可以说是我国推行标准化生产，提高农业生产效率，降低生产成本，提高农业国际竞争力的一剂良药。

4、新型经营主体快速崛起。传统农业人口持续减少，倒逼传统“劳动力密集型”的生产方式向“资本、技术密集型”的生产方式转型。“新农人”将逐步成为农业现代化发展的主力军。

图片来源：东方IC

“新农人”指具有科学文化素质、掌握现代农业生产技能、具备一定经营管理能力，以农业生产、经营或服务作为主要职业，以农业收入作为主要生活来源，居住在农村或城市的农业从业人员

5、新兴技术不断进步，应用成本下降。联网技术不断突破。面向物联网广覆盖、低时延场景的5G技术标准化进程加速。大数据、物联网、人工智能在数字农业升级中的应用能够有效释放农业产业庞大数据的潜在价值。云计算的成熟、开源软件等有效降低了企业构建生态的门槛，推动全球范围内农业数字化的兴起和农业物联网操作系统的进步。

数字农业前景广阔，但目前我国农业发展依然面临多方挑战。

1、需求侧——日益增长的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，对外依存度高。随着收入增加，消费者将从满足基本的生存需求向品质更高的生活方式进行转换，进而摄入更多的肉类、蛋奶类制品以满足能量需要，对粮食等农产品的需求量逐步提高。不仅如此，随着我国居民收入的持续提升，居民对于高品质的农产品的需求也在持续提升，我国农产品生产的矛盾也逐渐将由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。

2、供给侧——小规模分散经营，生产成本高，盈利能力弱。我国农业总产值虽常年居于世界首位，但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种养殖现状，导致农业技术水平低，无论是在机械化水平还是在生化技术水平，均落后于发达国家。同时，我国农业产业化程度较低，价值链短，附加值低，导致农业盈利薄弱，人均农业增加值远低于发达国家。

3、服务侧——融资困难、非标准化、信息不对称。融资环节复杂，成本高，时效性差。“三农”贷款难问题突出，民间借贷现象加大农村金融风险。农业的标准化生产和销售体系尚未建立。农产品生产技术和流程标准不完善，农产品标准化的销售体系不健全，品牌意识普遍不高。链条冗余、信息不对称导致销售难度加大、生产端附加值低。农产品从生产到消费交易链条过长，交易成本、运输成本较高，交易的不确定性增大、损耗也较高。

针对传统农业面临的以上问题，物联网、大数据、人工智能将会有效助力传统农业向数字农业转型升级。

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、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。

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。

说到数字技术助推农业发展，就不得不提到以色列。以色列天然水资源短缺、降水稀少，有三分之二的地区被定义为半干旱或干旱地区。资源匮乏迫使国家聚力提高农业效率，为挖掘大数据潜力刺激数字农业发展。近年来，以色列越来越的农业领域正通过热像仪，传感器，无人机，卫星图像等技术监测使得实时数据及时传达给农民，大幅提高了农民相应速度，最大限度地减少了极端天气条件下的农业损害、最大限度地提高农业产量。经过农业现代化进程，截至2016年，以色列实现了从建国初期80%粮食靠进口的现象到可以生产满足自身95%需求的转变。

来源：新华社新媒体          

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