从传统到智能：数字农业的颠覆性革命

作者：农业行业观察内容团队 2025/11/3 14:19:54

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。

政策背景

2017年，农业部办公室发文《关于做好2017年数字农业建设试点项目前期工作的通知》提出探索数字农业技术集成应用解决方案和产业化模式。

2019年，《数字乡村发展战略纲要》印发，明确提出“数字乡村”要成为数字中国的重要组成部分。

2022年，中央网信办等10部门印发了《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》，部署了8个方面的重点行动，包括“数字基础设施升级行动”与“智慧农业创新发展行动”两大行动。

2023年，中央网信办、农业农村部等五部门联合印发《2023年数字乡村发展工作要点》提出要“加快农业全产业链数字化转型，强化农业科技和智能装备支撑”。

2024年，中央网信办、农业农村部等五部门联合印发《2024年数字乡村发展工作要点》，使得数字乡村的建设内容更加细致且具体。

2025年，中央网信办、农业农村部等五部门联合印发《2025年数字乡村发展工作要点》指出加快推进智慧农业发展，统筹推进数字乡村建设。

数字农业的组成

# 01

农业物联网

农业物联网从本质上讲，是一套数控系统。在一个特定的封闭系统内，以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它根据已经确定的参数和模型，进行自动化调控和操作。

由于需要以硬件设备的投资和联网为基础，因此投资额较大，主要用于设施农业生产过程的管理和操作，也用于农产品的加工、仓储和物流管理。

# 02

农业大数据

农业大数据是与农业物联网相对应的概念，它是一个数据系统，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据库，通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数据，为生产操作和经营决策提供依据，并实现部分自动化控制和操作。

因为它是在完全开放的系统中运作，因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的操作和经营。

# 03

精准农业

精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和操作系统。它主要是以农机的单机硬件为基础，配以探测设备和智能化的控制软件，以实现精准操作，变量控制（包括变量播种、变量施肥、变量喷药等），无人驾驶，以及最佳的工作环境和场景适配。

精准农业强调的是（单体）设备和设施操作的精准和智能化控制，是硬件+软件。

# 04

智慧农业

智慧农业是建立在经验模型基础之上的专家决策系统，其核心是软件系统。智慧农业强调的是智能化的决策系统，配之以多种多样的硬件设施和设备，是系统+硬件。智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用。

2016年，谷歌旗下Deep Mind的Alpha Go横空出世，把人工智能为（AI）的决策水平提高到一个前所未有的高度，让人们认识到人空智能发展的提速和广阔的前景，也为数字农业的发展注入了强心针。

数字农业应用场景

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%。

# 01

数字种植

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。

# 02

数字温室

数字温室，也被称为自动化温室大棚，通过整合计算机控制系统、移动天窗、遮阳系统、保温保湿窗帘、风扇降温系统、喷滴灌系统以及移动苗床等先进设施，构建一个高度自动化的生产环境，实现环境控制、自动化管理和智能决策的有机结合。该系统由信号采集系统、中心计算机和控制系统三大核心部分组成，对温室内部环境进行精准感知与智能控制，从而有效管理温室大棚内部环境。数字温室大棚的应用范围广泛，覆盖了农业、园艺、畜牧业等多个领域，特别是在露地蔬菜智能化自主移栽、土壤元素快速检测、基于图像技术的设施园艺动态监测、新型装配式温室精准感知与智能环控等应用场景中表现突出。这些应用不仅提高了农作物的生长能力，还通过智能施肥与植保、智能种植管理等手段，提高生产效率，优化资源利用率。

# 03

数字畜牧

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。

# 04

数字渔业

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。

# 05

数字农产品溯源

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。

数字农业发展困境

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。

三是数字治理能力缺乏，有效的数字供给制度不完善，存在数字“负能”的风险。在农业数字化转型的关键阶段，数字治理能力对数字农业发展的影响尤为深刻。数字治理作为一种创新的治理工具在理论功效与实际成果之间具有不一致性，在促进或阻碍农业数字化转型升级方面扮演着双重角色，这种双重性体现在数字“赋能”与数字“负能”的一字之差上。一方面，一些地方政府在追求政绩的驱动下忽视实际发展条件，盲目推进数字化项目，从而影响项目的实际效果和可持续性，不仅未有效解决农业发展实际问题，还导致了数字技术应用与建设目标的错位情形。另一方面，快餐式的数字化建设催生出“伪数字化陷阱”现象。在追求快速成果和试点亮点的过程中，一些地区和企业的数字化建设采用了表面化和短期化的策略，做表面功夫，“数字上墙”现象明显，造成了资金与资源的严重浪费。