我国智慧农业发展的现实梗阻与优化策略

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一、引言

智慧农业作为农业发展的高级形态，以现代新兴技术和智能化装备助力农业生产，可以通过远程监控平台和数据集成系统对农业生产环境进行智能感知、数据分析、智能预警，全面提升农业生产效率和农产品质量。我国高度重视数字技术与农业发展的深度融合，推动传统农业向智慧农业变革，2022年、2023年、2024年中央一号文件多次对智慧农业做出部署安排。智慧农业是大农业发展的重要体现，是推动农业高质量发展的重要力量，也是实现推动农业现代化发展，实现乡村全面振兴的重要抓手。但我国智慧农业正处于初步探索阶段，面临时代发展机遇的同时也遭受着一系列新挑战。本文系统梳理智慧技术赋能农业生产的实现形式，基于智慧农业发展的现实梗阻探索优化策略，为切实解决好“三农”问题，推动农业高质量发展提供借鉴。

二、智慧技术赋能农业高效生产的实现形式

（一）赋能农业生产：降低劳作成本，提高生产效率

1.降低农业生产劳作成本和运营成本。首先，智慧农业以降低农业经营成本赋能农业生产。智慧农业对传统农业生产过程进行改造升级，能够促进各类资源在农业领域的深度应用，在提高农业主体获取信息能力基础上降低农业运营成本。农业生产经历多个生产、经销环节，智慧农业系统能保障各环节信息畅通，降低农业信息壁垒带来的成本上升风险。其次，智慧农业有利于减少农业各类环节的损失。粮食损失在收获、运输及仓储等过程都是一个重大问题，据统计，全球农业生产损失指数约为13.8%。我国在仓储环节损失最为严重。智慧农业的推进可以为农户提供最佳的收获方式，制定高效的收获方案，降低收获环节的损失；在运输环节，通过智能化调控，降低运输环节粮食遗失风险；在仓储环节，智慧农业建立信息监测系统，实时预警各类突发情况，进一步节省生产成本，同时利用各类机械设备干燥舱内环境，防止农业产品受潮导致的产品变质，减少农业生产损失。

2.提高农业生产效率。首先，智慧农业通过物联网及智能技术形成完备的农业生态系统。智慧农业利用在农田间收获到的信息对农业生产过程进行深度分析，以此优化农业资源要素，提升农业产出效率。智慧农业优化有利于树立各地农业品牌，利用大数据分析为产出的农业产品进行精准分类，提升产品品种知名度，为农业品牌奠定扎实基础。其次，智慧农业提高农业的供给能力。农业作为传统产业，从育种到作物生产经历较长的周期，容易遭受各类风险，有较大的不确定性。智慧农业则可以有效降低农业的波动风险，保证农业稳产稳增。智慧农业在生产中引入数据这一要素，与土地、劳动力及资本深度融合，发挥多重效能，促进农业生产边际收益递增，与此同时智慧农业系统与外界市场相联通，能够及时捕获市场信息，提供成熟的优质优价机制供农户参考，保障农业产量及质量。在不同地区，农业生产效率也不相同，智慧农业的建立可以缩小我国的农业生产效率差距，在效率低的地区则大范围普及智慧农业，提高我国农业的整体水平。

（二）赋能农业管理：提供精准决策，激发产业动能

1.提供精准决策服务。首先，智慧农业推进农业管理精准化。智慧农业利用信息技术赋能农业产业链，以大数据系统建立农业生产决策库。近年来我国不断重视农业用地情况，既要保护现有耕地，又要开发农业耕地以提供粮食生产，土地精准耕种是农业现代化生产的目标之一。智慧农业利用遥感技术，全方位获取农业土壤质量信息，利用激光技术平整耕地，再结合土壤信息为种植不同作物制定方案。其次，优化农业灌溉方式。传统农业灌溉方式粗狂，要么土地灌溉过量，土壤含水量过多，要么土地未得到有效灌溉，造成作物枯萎。智慧农业利用高效的喷灌机能够全方位为农田施水，提高作物对水资源的利用效率。再次，实现有机生产。我国化肥农药施用量近年来有所下降，这与我国绿色发展理念与智慧农业的推行息息相关。智慧农业通过作物能够深度检测，再结合病虫害知识快速检测农业作物的最佳施肥和喷药时间，以此变量控制农药化肥用量，为农户及农业经营者提供精准决策。

2.激发农业产业动能。首先，智慧农业为农业发展提供内生动力。目前我国已有多个地区借助农业智能系统，大规模种植高品质的农业产物，这能激发农业发展的活力，为优化农业结构提供发展空间。以北京密云区为例，北京集聚了众多人口，对农产品的需求量较大，在一些周边县区则抓住农业发展机遇，通过传感器等智慧农业设备精准控制农业生产，利用农业一体化设备实时监测农业生产，节省了大量的劳动成本又提高劳动效率，为农业规模化种植奠定良好基础，使得农户有精力提高产品品质，建立完备的农业产业链体系。其次，智慧农业发展又带动农村地区其他产业发展，拓展农业的多元价值。在智慧农业发展过程中，云技术等技术联合农村其他产业共同发展，提升各产业的协同性发展，如无人机种植技术能够推动乡村旅游业发展，大鹏种植蔬果会吸引更对城市居民下乡采摘，激发农村发展新业态、新模式，更加促进农村产业融合、转型升级。

（三）赋能农业服务：强化设施建设，推动农村金融

1.强化农业设施建设。首先，智慧农业助力农村地区引进农机设备。农机设备涵盖多种类型，智慧农业推动我国农业从传统走向智慧转型主要依靠农机设备。如农村地区普及无人机，可以通过GPS与机器视觉等多种技术对农业实时监测，做好农业信息收集、数据统计工作；智能化温室是农机设备的进一步拓展，利用综合环境控制系统调节室内温度、水分等影响，实现农业的高质量生产。其次，利用无人驾驶收割机代替人工劳动力，提高农业种植效率。目前，对于我国农业大省，已经开始普及智能无人驾驶收割机，无人驾驶收割机能够自动化收割，从收割到打包各环节提高作业效率，减少农业作物的损失，推动农业生产智能化与高效化。再次，智慧农业的发展也推动农村基础设施建设。智慧农业为农村发展带来契机，加强农村基础设施升级改造，打造以农业发展为中心的网络信息体系，为农村农业发展奠定物质基础。

2.推动农村金融普惠发展。首先，智慧农业的出现为农业农村发展提供了金融支撑。智慧农业赋能农业发展的本质是将数据要素融入农业生产过程中，使之实现现代化转型升级。但不容忽视的是，农业要发展，还要有资金支持，智慧农业推动农村金融服务。传统农业个体比较分散，要实现农业高质量发展需要规模化经营，农村金融机构满足农场主对金融功能的需求，在贷款、信用支持上提供极大的便利。其次，智慧农业也能延展农业金融信息服务。智慧农业天然具有数字性特征，拥有广泛的农业数据，这些数据在金融机构的作用下，能够为政府部门提供精准化的金融服务决策，扩大金融服务范围。比如农业龙头企业与金融机构合作，打造全产业链的农业生态系统，打通各部门之间的资金、信息联结渠道，最终为农业产业链提供全过程的金融服务，为扩大农业生产提供资金支持。

三、我国智慧农业发展面临的现实梗阻

（一）智慧农业推广受限，个别领域重复建设

1.智慧农业推广受限。首先，农户小规模经营制约了智慧农业的推广。当前，我国农业经营主体主要还是以小农户为主，农户的小农思想导致在乡村在普及智慧农业时面临多重困境，多数农户习惯了传统生产方式，不愿意甚至不想用新型生产方式进行农业生产，再者农户对新技术以及新设备的应用能力较差，智慧农业的技术门槛阻碍了其大规模发展。其次，乡村的信息化水平影响智慧农业的发展进程。乡村发展水平桎梏了现代农业设备的引进，各类先进农机装备不能很好赋能农业耕种，农业生产方式落后，乡村的机械化生产和技术得不到有效提高，在面临各类市场风险时，若处置不当将会影响农业生产的稳定性，不利于“智慧+”赋能农业高质量发展。再次，土地的流转也影响着智慧农业的发展。土地是农业最基本的生产要素，土地流转困难，被荒废的土地不能充分发挥其生产性能，制约农业的发展也会妨碍智慧农业的推广。

2.智慧农业项目重复建设。首先，财政支持智慧农业发展的项目存在不同程度的重复。我国大力支持智慧农业发展，每年用于智慧农业的项目经费只增不减，但从智慧农业项目发展方向来看，部分领域重复建设，以数字平台为例，各地区域从省级到县乡政府，都将数字平台作为智慧发展的重要领域，关于招投标的项目也以数字平台建设为主，但这些项目存在重复交叉问题，相似性较高，不能很好发挥智慧农业的创新性。其次，智慧农业的发展不能很好满足农业农村发展实际需求。从目前来看，农村地区虽然引入智慧农业系统，但相关的物联网技术和人工智能技术还在适应阶段，在较短时间内难以匹配农业实际发展需求，也难以解决农业发展过程中面临的实际问题。再次，智慧农业缺乏中长期规划。我国智慧农业发展项目多由政府牵头，多数对智慧农业发展还处于探索阶段，有些技术与项目还不成熟，缺乏中长期规划与精细化的发展政策。

（二）信息垄断风险较大，数据采集管理较弱

1.信息垄断风险较大。首先，智慧农业在数据管理上容易遭受强者通吃问题。从组织内部结构上看，智慧农业是数据驱动型产业，农业既是数据的产生者又是数据的使用者，智慧农业依靠收集各类数据进行高效作业，但也导致企业对农业数据的绝对性控制，研发智慧农业的企业能够掌控各类农业数据，企业数据管理一旦出现失误，会影响整个农业产业链的稳定性。其次，农户在智慧农业的使用与收益上处于不利地位。智慧农业系统应用到农业领域，需要依靠盈利收入才能不断更新，现实中，智慧农业的研发公司与农业数据的产生和使用者出现价值观念的分歧，在智慧农业使用价格与租金谈判上存在出入，影响智慧农业领域的整体发展方向及投资积极性。再次，智慧农业面临数字垄断问题。智慧农业是农业产业的更高发展形态，各类型智慧农业主体依托核心数据资源做出农业决策，这一背后依靠的是数据要素以及各类型生产资源共同作用的结果，但是数据资源累计会导致垄断性问题，有不同因素影响农业决策，在一定程度上阻碍智慧农业发展。

2.农业数据采集管理较弱。首先，智慧农业数据收集较为困难。农业生产环境多样且复杂，采集各类分散的数据较为困难。一方面智慧农业各类数据需要依靠高端传感器或探测器进行实时监控采集，这些设备采集的数据格式和标准不统一，每一生产环节产生的大量数据不能及时储存，要储存全部农业数据还要有庞大的服务器支撑，这些现实条件影响数据收集的便利性。其次，智慧农业各类数据不能很好做到共享使用状态。农业涉及多类部门，包括政府农业部门、农业产业链上各类经销商，这些部门有一部分是因为数据安全问题不能公开共享，但有些数据由于各类参数不一致，只能用于各自部门的使用，不能进行共享，造成农业数据资源的浪费与闲置。再次，智慧农业数据安全挑战。智慧农业的各类数据暴露在网络环境中，不法分子或者黑客容易侵入智慧农业系统，窃取和攻击农业领域的敏感数据和关键资料，一旦数据被非法使用，将会给我国农业领域带来严重的经济损失。因此，农业的数据管理与使用是我国智慧农业面临的一大挑战。

（三）区域发展极不平衡，核心技术创新不足

1.区域发展极不平衡。首先，智慧农业硬件设施上存在差异。我国不同区域间经济、社会等自然条件存在不同程度的发展差异，在农业农村方面，突出表现在数字乡村建设程度上。我国东部地区数字经济发展领先于中西部地区，农村光纤设备及宽带覆盖率水平也遥遥领先，这些硬件条件加快了智慧农业建设，中西部地区由于通信基础设施的落后制约了智慧农业发展，由此在我国智慧农业发展形成两个极端。其次，我国农机利用率存在区域差异。农业生产环境复杂多样是我国农业发展的一大特点，也决定了区域农作物种类的差别。对于不同农作物，需要不同的农业机械装备，然而受地势影响，我国西南地区机械化利用水平不高，农机机械化率远低于全国水平，难以进行大规模种植采摘，发展智慧农业则更加有困难。因此，不同地区的数字发展程度以及地形地势影响制约智慧农业的均衡化发展。

2.核心技术创新不足。首先，与先进国家相比，我国智慧农业在软件系统上存在较大差距。已有组织为探索土地适度规模化开展了大量有益实践，但在实际效果上，农业农田的控制与管理平台研发技术上还有不足，在数量及质量上依然落后。国外已经开始农业全领域的智慧种植，我国仅在黄瓜、西红柿等个别品种上实现智慧农业，在一些核心领域还不能做到大范围的智慧种植。其次，我国面向农业生产的信息基础研发和应用还有较大发展空间。当前我国用于农业种植的信息研发技术明显滞后，市场上对农业技术的需求大于供给，一些遥感器质量偏低，在预测植物生产模型上，以及相关农业数据分析技术较为滞后，难以满足智慧农业发展的要求。再次，我国农业技术元件依赖进口。我国自主研发的农业传感器稳定性跟不上农业发展要求，大部分设施元件需要依赖进口，农业机器领域的高性能整机产品缺乏，在核心领域仍未掌握关键技术，影响智慧农业赋能农业高质量发展效果。

四、我国智慧农业发展的优化策略

（一）构建推广体系，攻克关键技术

1.构建智慧农业生产模式推广体系。首先，根据不同农业生产主体特征制定有差异化的推广宣传方案。我国农业经营主体组成丰富，既有国有企业参与农业生产，又有当地农业企业与农村集体组织合作，更有分散的小农户，这些不同农业生产主体各有发展特色，推广智慧农业要根据其发展特点探索适用在不同场景的智慧农业实现形式。企业要推动数字平台建设与农业软件等应用；小农户则要提高其数字使用技能。其次，扩大对智能设备的使用补贴。要大规模扩大智慧农业，需要提高对智慧农业使用的补贴力度，推动农业智慧化，在农村地区积极宣传各类农村管理软件，以解放劳动力提升农业智能化应用水平。再次，支持农业专业人才投身到农业农村发展。农业专业的学生掌握了核心农业知识，是我国新型农民的储备力量，对于这些农业专业人才要鼓励到智慧农业参与中，一方面可以起到很好的推广作用，另一方面能够提升农村居民的数智化软件应用水平，提供基础型农业社会化服务，带动农村地区智慧农业发展。

2.攻克农业生产关键技术。首先，加强智慧农业的理论研究。农业理论研究是实现农业科技创新的源泉，一切科技创新都是建立在基础研究上。要提高农业科技创新水平，需要在遥感系统、智慧决策等领域打下扎实基础，做好基础性研究工作，利用各方资源优势，集中力量突破一些基础性理论难题，为实际技术创新提供解决方案。其次，在核心技术上实现自主创新。我国智慧农业科技创新短板集中在核心技术上，要尽快实现科技自主创新，破解智慧农业技术应用的难题，增加国产农业机器人的比例，在智慧农业预测模型上，要鼓励高端科技人才攻克技术，掌握核心算法，提高智慧农业的自主创新水平和安全稳定性。再次，激发市场主体的创新积极性。要实现多元主体协同创新机制，利用市场主体先天的敏锐性，研发符合农业高质量发展需求的智慧农业系统，农业主体也积极配合参与智慧农业创新实践，利用系统思维汇聚多方优势支持农业技术创新。

（二）完善行业规划，强化设施建设

1.完善智慧农业行业规划。首先，农业相关部门超前做好智慧农业发展规划。智慧农业从开始建设到后面的全方位应用，需要有多方力量支持。在起步阶段，智慧农业硬件准备就要达到相当的规模，在各地乡村配备好智慧农业系统。政府要做好有前瞻性的顶层设计，制定智慧农业发展目标和方案，设立专门部门探讨智慧农业实现路径。其次，科研人员也要对智慧农业开发预留足够的发展空间。在发展智慧农业时，要考虑数智技术的规模效应和集聚效应，我国有众多分散的小农户个体，在普及智慧农业时要考虑这一因素，充分发挥这一智慧农业单元的力量，支持进行农业智慧转型，由此带动其他农户运用智慧农业，构成智慧农业网络共同体。再次，完善智慧农业投入保障机制。保证预算内对于智慧农业的投入逐年上升，提高对智慧农业专项资金的使用效益，支持各类金融机构服务智慧农业，创新金融产品，构建多层次资金供应渠道，保证智慧农业可以有效持续发展。

2.强化智慧农业设施建设。首先，夯实农村地区智慧农业设施基础。智慧农业应用依赖物联网普及，智慧设备用于各类农业数据监测可保障农业高质量发展，智慧农业需要建立良好的信息基础设施。基层工作人员要根据农村发展方向制定设施规划，推动各项基础设施项目的落成，尤其是在农村偏于地区做好信息通信工程，普及互联网，在重点地区则要建立遥感卫星等设备，用于实时监测农业生产环境，为智慧农业决策提供精准信息。其次，做好农业社会化服务相关工作。农业高质量发展要完善农业社会化服务。农业社会化服务是引入现代技术，提高农村地区的机械化和智能化应用水平。同时要鼓励农业企业与新兴互联网企业合作，推动农业企业智能化转型，促进智慧农业规范化发展。

（三）健全数据治理，均衡智慧发展

1.健全农业生产经营数据治理。首先，完善农业大数据体系。农业数据收集范围广泛，据采集系统，对于农村复杂的地理环境，可以利用遥感技术以及无人机等设备对农业产业进行全过程数据采集，采集的数据统一管理。政府部门需与企业建立数据共享平台，统一规划农业数据标准，统筹进行利用，打破农业企业与政府部门的数据“孤岛”现象。其次，在重点领域，数据收集及利用均由政府或行业协会统一管理。在涉及国家安全和稳定的农业领域数据，应由政府部门进行统一收集、统一利用，在编制相关数据参数和标准上，也要做到严格管理，保证核心领域的数据安全和稳定。再次，建立各类数据管理的权责范围。智慧农业的数据管控要在相应的法律体系下完成，对每一主体负责的农业数据，要做好职责界定，一旦发现有故意泄露数据的情形，要严格处置，对于涉农数据的使用权限也要严加管理，保证农村智慧农业的数据安全。

2.均衡智慧发展模式。首先，解决智慧农业的地区不均衡发展问题。从区域政策出发，系统分析各区域智慧农业发展的特点和目标，根据这些有序地推进智慧农业建设方案，同时，因地制宜设定智慧农业发展模式，西部地区应先完善智慧农业基础设施，跟上全国发展的硬件条件步伐，对于东部地区，则要重视智慧农业的软件应用，选择好示范区域试验各类智慧农业系统，效果良好则在全国范围内普及。其次，加大对落后地区的智慧农业扶持力度。尤其加大对山区的农业扶持，发挥社会资本优势，引导资源及相关设备进入农村地区，政府牵头设立各类项目加快当地发展高效农业项目，推动山区的农业生产和管理智能化，同时对于农业机械设备，要适时改良适应山区农业作业环境，提高机械设备的适应性，为均衡地区智慧农业发展注入动力。

参考文献：

[1]孙婷.我国智慧农业发展的现实梗阻与优化策略[J].农业经济,2025,(08):7-10.

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