数字农业产业深度调研及未来发展趋势预测

数字农业的概念

数字农业是指将遥感、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，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。

数字农业是将信息作为农业生产要素，用现代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、信息化管理的现代农业。数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合，对改造传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。

数字农业还包括利用信息技术和数字化手段在农业的生产，流通，运营环节的融合和利用，实现合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量，提升农产品的附加值和市场品牌影响力，利用数字化手段拓展农产品的营销能力，降低市场运营成本，提升农产品的溢价能力，利用信息化和数字化方式提升农业产品的竞争力。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年数字农业产业深度调研及未来发展现状趋势预测报告》显示：

数字农业是我国由农业大国迈向农业强国的必经之路。纵观全球，发达国家都将发展数字农业作为构筑农业现代化发展产业优势的方向，积极将数字科技与农业发展相融合，推进农业产业的数字化转型。

自20世纪末以来，我国日益重视数字农业发展，相关政策措施陆续出台，明确提出推动数字技术与农业生产经营管理等方面的融合。随着《数字农业农村发展规划(2019—2025 年)》的发布，以及2021 年和2022年中央一号文件明确提出开展数字乡村试点、实施数字乡村建设发展工程，我国数字农业也日益从顶层规划走向实践落地。

数字农业行业发展现状分析

近年来，我国数字农业技术得到快速发展，突破了一批数字农业关键技术，开发一批实用的数字农业技术产品，建立了网络化数字农业技术平台，在农业数字信息标准体系、农业信息采集技术、大比例尺的农业空间信息资源数据库、农作物生长模型、动植物数字化虚拟设计技术、农业问题远程诊断、农业专家系统与决策支持系统、农业远程教育多媒体信息系统、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、农业生物信息学方面的研究应用上，取得了重要的阶段性成果、通过不同类型地区应用示范，初步形成了我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，促进了我国农业信息化和农业现代化进程。

据农业农村部数据，2021年浙江省农业农村信息化发展总体水平达到66.7%，已积累较大的领先优势，江苏、上海、安徽、湖南等省市均处于全国领先地位。

从重庆市农业农村委获悉，近日，《重庆市数字农业农村发展“十四五”规划》(下称《规划》)正式发布，明确到2025年基本建成西部“智慧农业·数字乡村”示范区。《规划》明确提出要以产业数字化、数字产业化为发展主线，以数字技术与农业农村经济深度融合为主攻方向， 重点实施农业农村大数据建设、提升产业智慧化水平、促进经营服务智能化转型、推动数字农业农村技术创新应用、打造整合协同的信息化应用体系五大任务。力争新建智慧农业试验示范基地200个，全市农业数字经济增加值达150亿元，农产品网络零售额达240亿元，农村互联网普及率达70%以上，农村综合信息服务站行政村覆盖率达100%，数字农业农村发展总体水平超过50%。

农业农村数据采集体系建立健全，天空地一体化观测网络、农业农村基础数据资源体系、农业农村云平台基本建成。数字技术与农业产业体系、生产体系、经营体系加快融合，农业生产经营数字化转型取得明显进展，管理服务数字化水平明显提升，农业数字经济比重大幅提升，乡村数字治理体系日趋完善。

数字农业行业存在的问题

数字农业环节繁多，涉及农产品的生产、流通、消费、服务(金融和信息)、农村电子政务等多个方面，目前的政策供给缺乏顶层组成部设计，政策之间缺乏统筹，衔接性和可操作性不强，没有统一的行业性统产品预筹协调机构和公共服务平台。

我国农村物流建设滞后，尚未建成农村地区的综合交通运输体系，运输结构有待进一步完善。农村地区物流服务体系不健全，农村物流主体普遍规模小，层次低，服务水平低下，服务效率不高。农村地区互联网基础设施供给不足，互联网普及率仅为36.5%。大量农村地区存在网络信号差、网速慢、资费高的问题。

应加大对农业科技发展的财政扶持力度，鼓励高校和科研院所、相关标准化组织、企业展开合作，开展农业物联网、农业大数据、农业机器人等核心 技术的技术攻关和设备研发，强化先进实用的传感器、智能控制等的推广应用。在“数字农业”应用相对成熟的地区，联合重点企业，建设一批示范应用联盟，形成一批成本较低、成熟可复制的“数字农业”应用模式。

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