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农业机械化转型升级是支撑农业现代化与农业强国建设的核心引擎,更是实现智慧农业发展目标的战略支点。智慧农业是将物联网、大数据、云计算和人工智能等现代信息技术与农业生产深度融合,推动农业全产业链向数字化、智能化和精准化转型升级的新型农业发展模式11,通过优化农业资源配置,提高农业生产效率和降低农业资源消耗等方式,从根本上革新传统农业的运作形式,最终实现农产品数量和质量的稳步提升与农业产业竞争力的全面增强22。随着全球农业数字化转型的深化,智慧农业的地位显著提升;同时,面对农业用地短缺和气候变化,以及人口增长带来的粮食需求,我国迫切需要重点发展智慧农业。2024年,农业农村部发布的《关于大力发展智慧农业的指导意见》(全国智慧农业行动计划(2024—2028年))中对我国智慧农业的总体要求,重点任务和行动方向等做出系统性阐述,标志着我国智慧农业正式迈入高速发展的新阶段,也意味着推进智慧农业建设成为我国农业领域的焦点。发展智慧农业需重点攻克信息感知、智能决策、精准作业的瓶颈制约,统筹推进技术装备的研发突破、集成落地和示范普及,探索因地制宜的数字化、智能化解决方案;到2030年,要在重点地区、重点领域、关键环节实现重大突破,推动农业全方位、全链条数字化改造和信息化升级,有效提高农业土地产出率,劳动生产率和资源利用率。 作为智慧农业落地的核心支撑与载体,农业机械化在一系列的政策部署中被反复提及并赋予新使命。目前,我国农业机械化虽已进入高质量发展阶段,但对照智慧农业目标仍面临多维度深层矛盾。我国是地域辽阔的农业大国,但受农业机械化起步晚、覆盖区域广和各地自然与经济条件存在显著差异的影响,农业科技整体水平低于国际上农业现代化程度较高的国家。具体体现为核心技术自主化不足、关键技术协同性薄弱、农机人才结构性短缺、作业分工体系不完善等33;同时,呈现区域与产业发展平衡特征并存在农机装备结构不合理短板;加之农机装备使用成本偏高,智能农机推广力度不足,农民的参与积极性被进一步削弱44。此外,我国农业机械化在适宜智慧农业目标的过程中,还面临与绿色低碳发展要求不相适应的新挑战,当前多数农机装备仍以传统燃油为主要动力,存在能耗高、碳排放强的问题,而这一问题的解决受到于绿色低碳型农机研发落后,现有农机节能改造不足、农机作业能耗监测和碳排放核算体系不完善等现实因素。综上,为保障智慧农业稳步推进,农业机械化转型升级刻不容缓。
1 转型升级的内涵解构习近平总书记曾强调“大力推进农业机械化、智能化，给农业现代化插上科技的翅膀”，将机械化与智能化作为现代农业的核心驱动力，这标志着农业生产从“解放人力”向“智慧升级”的跨越；近年来，中央持续聚焦信息技术与农业深度融合，明确智慧农业建设路径，并多次围绕推进农机装备全面升级、发展新质生产力、优化生产经营模式等方向作出部署。因此，智慧农业目标下农业机械化的转型升级不单纯是技术的跃迁，更承载着推动农业生产方式变革、重塑产业发展格局的时代使命。为此，本文紧扣智慧农业发展目标下精准作业、智能决策、绿色低碳[5]的农业机械化主攻方向，从智能农机技术升级、从业人员素养升级、农机社会化服务升级、产业关联升级和政策制度升级5个维度解构农业机械化转型升级的丰富内涵。 1.1 智能农机技术升级在智慧农业目标引领下，智能农机技术作为农业机械化发展的核心，必须适应转型升级对其提出的更高要求[6]。智能农机技术可拆解为智能技术和智能农机，其中智能技术涵盖互联网、大数据、人工智能和物联网等领域；而智能农机则是指集成应用各类智能技术，具备自主感知、智能决策、精准作业和智能管控功能的农机装备[7]。智能农机技术升级要求其技术本身和技术集成应用两方面都达到较高水平[8]。 1）技术本身层面[9-10]。①农业信息感知技术通过卫星遥感、无人机遥感、智能感知终端对农业气象、作物长势、作物产量等各类指标进行观测，确保原始信息的多样性、准确性和连续性，其技术评价体系需兼顾精度、反馈速度、适配性和操作性等核心性能对应指标。其中，卫星遥感需在地块级、县域级、国家级、全球级4种空间尺度下，以多时间分辨率、多空间分辨率的形式，实现多层级监测预警；无人机遥感需聚焦中小尺度场景，搭载高光谱、红外等传感器，弥补卫星遥感低云天气、局部精细观测上的不足；智能感知终端以各类传感器技术为核心组件，需在实现光、温、水、气等一般性环境类传感器国产化的基础上，普及土壤成分、农机工况检测等专用传感器。②农业大数据技术通过数据可视化、模拟预测等前沿技术实现对农业数据的高效整合、存储与基础分析，需在Hadoop、Spark等框架支撑下，持续更新挖掘系统架构与模块、推进分析预测模型构建，精准匹配农业全流程数据需求；技术指标体系需涉及数据兼容、数据承载、数据延时、算法计算能力、加密算法强度等对应指标。③人工智能技术需具备对大数据平台输出的结构化数据进行快速挖掘与智能分析的能力，模型工具应根据农艺要求和海量数据持续优化，保障生成适配不同场景的最优作业方案；技术指标体系则需关注任务完成精度、效率、鲁棒性、决策可视化能力等对应参数。④物联网技术需搭建稳定的设备互联网络，通过LoRa、NB-IoT等低功耗广域网技术，实现智能农机、智能感知终端、农业大数据平台的无缝对接，以提高农机群体作业的协同性，如在大规模农田作业中，通过网络调度多台农机按预设路径分区作业，避免重复或遗落作业，并根据前方农机反馈的作物数据，动态调整后续农机的作业参数，其技术评价体系围绕精度、效率、成本、及时性和机具耐用性等构建。 2）技术集成层面。需将智能技术深度融合并嵌入农机装备，组建协同作业的农机装备群，推动农业生产过程实现感知数字化、决策智能化、作业精准化和管理智慧化的全流程升级[11-12]。其中，大田智能农机装备聚焦北斗导航基础下的自动驾驶系统落地转化；温室装备着重突破温室环境调控、智能微灌、设施采摘等领域技术集成；畜禽养殖装备侧重环境调控、粪污清理、精准饲喂等功能升级；水产养殖装备以智能增氧、智能投饲为重点优化方向。 1.2 从业人员素养升级智慧农业发展目标下，机械化的转型升级不仅包含技术装备的更新迭代，更对从业人员素养提出全新要求。随着中国式农业农村现代化建设的持续推进，农民群体正经历从传统农民向新型职业农民、高素质农民和新农人的身份转变[13]，这标志着农民的职业定位从依附土地保障生存向依托土地创造价值演进，职业角色从体力劳动者向系统管理者重构。值得注意的是，随着“新农人”在政策话语体系中逐渐普及[14]，可将这一群体作为从业人员素养升级的理想范本。结合现有研究[15-17]和农业机械化向智慧化转型的要求，将新农人应当具备的能力总结为“懂管理、懂技术、懂数据、能创新”。 1.3 农机社会化服务升级农机社会化服务在推进农业生产专业化、标准化、集约化发展中发挥着不可替代的作用1818。当前，农机社会化服务在发展形态和应用形态上仍显不足，尤其缺乏对智能农机与社会化服务深度融合模式、数据驱动下服务精准化供给路径等关键问题的系统性探索。因此，农机社会化服务升级需在智慧农业目标指引下，探索并践行智能农机与社会化服务深度融合模式，构建依托智能农机装备与大数据技术的一体化服务体系，即新型农机社会化服务。新型农机社会化服务需具备供需精准匹配、全链条服务供给、全流程智能监管和服务高效调度的功能，而新型农机社会化服务组织则相应配备数字化服务平台、智能农机调度系统、专业技术运维团队和大数据分析平台等，以更好地发挥新型农机社会化服务的效能，满足农户在智慧农业发展中的多样化需求。此外，不同经营特征、服务性质和服务内容的农机社会化服务组织在运营效率与服务辐射范围上存在差异1919，且不同利益联结机制和利益分配机制下的最优服务形式也有所不同2020，所以新型农机社会化服务组织需采取差异化经营策略。 1.4 产业关联升级农业机械化向智慧化转型升级涵盖多层面的系统性重构与协同性提升，必然要求产业关联的升级与产业集群的协同发展。其中，产业关联指农机装备研发、生产、应用各环节之间，以及农业机械化与制造业、信息技术、服务业等其他相关产业之间的相互依存、协同互动关系21−2221−22。我国农机产业经多年发展，已形成多个兼具区域特色和产品特色的集群，其中拖拉机、收割机等主要农机的制造产业集群已具规模、发动机、变速箱等传统关键零部件生产商也已形成规模化生产能力，而智慧农业目标指引下，产业关联升级应当在当前基础上打破传统要素流动壁垒和协同障碍，通过强化纵向、横向联系与协同效能，推动农业机械化从孤立装备应用向全产业链价值贯通和跨领域创新融合。 我国农机产业集群应进一步加强依托龙头企业的品牌影响力，规模带动作用和创新辐射效应，带动智能农机制造、智能控制系统等智能化零部件领域加速集聚；同时，各集群需持续探索形成各具专长、各有特点的发展格局，以差异化特色为支点，深化集群间的联动协作。 1.5 政策制度升级近年来，我国出台了一系列政策推动农业机械化发展，不仅大幅提升了农业生产综合机械化水平，推动智能农机保有量快速增长，农机社会化服务组织蓬勃发展，还促进了农机产业集群规模化发展与核心技术的不断突破。在农业机械化向智慧化转型升级的新阶段，政策制度作为农业机械化发展的调节工具，应紧跟智慧农业技术迭代趋势，将政策效能转化为产业升级动力。聚焦智慧农业目标导向下农业机械化转型升级的政策体系，既要精准地反映转型升级的现实发展要求，更要切实承担起提升各要素适配程度、保障各要素协同作用的关键功能。相关政策需要承多维度协同、全链条覆盖和强精度适配的原则，横向涵盖财政补贴、金融支持、技术推广和标准规范等政策工具，纵向贯穿智能农机研发、生产、流通、应用全生命周期，促进智能农机的高效生产、技术创新与推广应用。 2 转型升级的逻辑在智慧农业目标导向下，农业机械化转型升级遵循“需求牵引、要素驱动、系统重构”的逻辑。以智慧农业精准作业、智能决策、绿色低碳的核心发展目标为牵引2323；用现有新农人、智能农机技术、新型农机社会化服务、农机产业集群、多维政策体系五大要素驱动；最终依托智能农机适配、人机协同发展、系统管理优化和外部环境响应重构要素系统，最终实现农业机械化的系统性转型升级。 2.1 需求引领智慧农业以实现精准作业、智能决策、绿色低碳为核心发展目标，为农业机械化转型升级提供了方向指引。首先，精准作业和智能决策目标要求农业机械化系统必须突破传统功能边界，实现从单一作业能力向多维智能功能的跨越。具体而言，传统农机依赖人工经验与机械传动的运作模式，在精准变量施肥、毫秒级作业响应、全生命周期碳足迹监控等场景中，已显现出技术层面的本质性不足，而智慧农业目标下的农机装备则具备多源信息感知能力、智能决策支持系统和协同控制网络。其次，绿色低碳目标明确生态保护在农业机械化中的地位，即生态保护不再是破坏后的被动治理，而是农机研发和应用环节都必须遵循的基本底线24−2524−25。这就要求农机设计与作业过程中，将土壤、水源等生态要素的保护置于首要位置，确保技术发展始终以生态保护为前提。综上，在智慧农业目标的导向和要求下，农业机械化的转型升级不能只停留于局部效率提升，而是必须构建与智慧农业生产全流程深度适配的技术体系。 此外，智慧农业三大目标的衡量标准随着智慧农业的发展不断升级，标准升级所形成的驱动力，最终将推动农业机械化领域发生系统性变革：农机装备的核心价值会从传统的马力大小比拼，转向智能决策能力的较量，其研发重心将聚焦于人工智能领域的深度应用；产业模式也随之重塑，农机企业不再局限于机器的销售，而是转向提供基于数据的智能决策服务；农业机械化与多产业的联合产业集群将加速形成；农业生产对人才的要求也会发生根本性转变，所需知识与技能范围不断拓宽。 2.2 要素驱动农业机械化转型升级是一个综合性工程，其推进过程受自身逻辑支配，需以自身核心内涵为基础，通过多项关键要素的整合与协同发展实现，每个要素均发挥着各自独特的作用，共同推动着农业机械化转型升级的进程，如图1所示。 四有新农人扮演着主导的角色，这类管理、懂技术、懂数据且能创新的新农人，凭借自身管理才能可合理规划农业机械化的发展布局；依托技术精通度可准确判断适合当地生产条件的先进农机技术并加以引入和运用；依靠数据分析能力可基于数据做出精准决策，优化农业机械化的各个环节；创新能力则为农业机械化转型升级注入源源不断的活力，引领其向更先进、更高效的方向迈进。 智能农机技术及其集成是农业机械化转型升级的关键支撑要素。随着科技的发展，智能农机技术迭代升级态势显著，通过精准传感器、先进自动化控制、智能决策系统等技术的独立突破与集成应用，推动了农业机械化从传统粗放式向数字化、智能化、精准化的转变，大幅提高了农业生产效率和质量，构成农业机械化转型升级的重要基础。 新型农机社会化服务是农业机械化向智慧化转型升级的有效载体。其规模化、专业化、智能化的服务模式，能够推动智能化农机技术与设备向农业生产领域高效渗透，破解小农户在技术应用、设备操作和运维等方面的难题，加速了农业机械化转型升级在实际农业生产中的落地见效。 农机产业集群对农业机械化转型升级具有显著的助推作用。其形成的规模效应，既能降低生产成本，又能促进技术交流与创新，促使各类资源优化配置。产业链的延伸则进一步拓展农业机械化的发展空间，促进从农机研发制造到销售服务等多环节的协同发展，为农业机械化转型升级提供强劲动力。 多维政策体系在农业机械化转型升级过程中提供的全流程保障同样不可或缺。其从数据管理、研发扶持、市场规范等层面，为农业机械化转型升级营造良好的政策环境，确保农业机械化转型升级过程在稳定且有力的支持下顺利推进。 2.3 系统重构农业生产力系统的核心包括劳动工具、劳动力和劳动对象，随着现代农业科学技术的依赖增长，农机装备作为主要劳动工具，要成为催生和发展新质生产力的重要引擎[26]。在智慧农业目标下，农机装备要形成新质生产力，需按照一定层次顺序，以智能农机技术创新为基础，逐步引入要素[27]，达成农业生产力系统的协调，农业生产力系统的高效运转，以及农业生产力系统与外部环境的良性互动，其农业生产力系统协调包含“农机—生产场景”和“农机—人”协调两部分。具体而言，需通过智能农机适配、人机协同发展、系统管理优化、外部环境响应实现，如图2所示。 2.3.1 智能农机适配智能农机适配对智能农机技术要求，是农业机械化转型升级的基础，也是系统重构的技术基石。其核心逻辑在于构建农机与生产场景的动态映射机制[28]，即智能农机能在不同生产条件下，灵活调整作业参数和运行模式以适配场景需求[29]。具体而言，要求在农机设计和应用中保证智能农机本身的性能特点和作业方式，既与农作物的品种特性、栽培模式等农艺要求相契合，又顺应农田的地形特征、土壤条件等环境要素。为达到理想适配效果，农机装备需要突破传统的刚性作业模式，实现作业强度、精度与能耗水平的动态调整。适配性的落地，本质上是将农艺知识转化为可计算的决策规则，并嵌入装备控制系统，从而为后续人机协同提供稳定、可靠且高度灵活的技术载体。 2.3.2 人机协同发展人机协同发展聚焦于劳动力和智能装备的功能耦合与效能管理，要求在智能化机适配的基础上，引入四有新农人这一要素，实现人机系统的协调，促进劳动工具与相应熟练程度的劳动力的功能互补和效能叠加3030。其逻辑内核在于构建人类智能决策与机器精准执行的双向赋能通道：一方面，面对农业生产中复杂多元的现实场景，四有新农人凭借管理洞察力、技术判断力和创新预见性，因地制宜地调整决策，并处理突发情况，进而保障智能农机作业的稳定性和可靠性；另一方面，智能农机依靠实时数据反馈能力与自动化执行能力，扩展四有新农人的操作边界与决策精度3131。这种协同并非静态分工，而是通过持续交互形成的动态优化系统，新农人依据农机装备反馈修正策略，农机装备则基于人类指令调整执行逻辑，最终达成作业效能与资源利用效率最优化。 2.3.3 系统管理优化系统管理优化旨在通过社会化服务机制实现人机系统与支撑要素的全局协调，要求在人机协同发展的基础上，引入新型农机社会化服务这一要素，实现人机—管理系统协调——是运转性协调，要求配套资源保障人机协调系统运转，相关配套资源包括农机能源、交通条件、优质农资、生产端和市场端信息等3232；二是控制性协调，要求新型农机社会化服务组织以科学、合理、灵活的现代化管理能力调控人机协调系统运行33−3433−34；三是发展性协调，要求人机协调系统对接前沿科技，动态适配技术升级。其逻辑架构按三重递进关系搭建：资源协同层聚焦资源整合，构建无缝衔接的供给网络，确保系统运行的物质基础；过程控制层依托新型服务组织的制度化能力，借标准化流程、异常响应规则和弹性调度策略，维持系统运行的稳定性；进化驱动层立足技术前瞻布局，建立技术迭代的吸纳机制，推动系统持续集成前沿成果，实现管理式与工具链的同步升级。 2.3.4 外部环境响应外部环境响应是系统结构的顶层整合机制，其本质是构建农业生产方案与宏观环境的双向适配通道。其要求在系统管理化的基础上，考虑外部因素对农业生产方案的影响，实现内外协同系统的协调。一方面，农业生产方案受到农业产业集群在农机迭代、作业标准、技术规范等方面的制约；另一方面，农业生产方案与政策体系下的智能农机使用成本、劳动力素质等密切相关。因此，外部环境响应强调农业生产方案既要紧跟外部环境导向，在技术层面与行业前沿保持同步，在资源配置上与政策支持精准对接；相应地，外部环境为农业生产方案提供适应发展条件，通过产业集群输出技术与规范指引，依托政策体系释放资源与保障支持。这一协同逻辑需要生产力系统在输入侧和输出侧双向发力，确保农业机械化转型升级始终锚定国家战略与产业变革的最前沿。输入侧主动对接外部环境辐射效应，整合创新成果，降低系统升级成本；输出侧通过调整技术应用与行业前沿的契合度，优化内部资源与政策的匹配度，实现与外部环境的共振发展。 综上，智慧农业目标下的农业机械化转型升级，实际是对新质生产力和相匹配的新型生产关系进行系统性重构，最终实现内外协同系统协调的过程，其遵循“需求牵引—要素驱动—系统重构”的逻辑体系。该体系以精准作业、智能决策、绿色低碳三大目标为根本需求牵引源，明确转型升级的方向与功能边界。这一需求牵引驱动各要素协同响应与深度整合，即以四有新农人为能为主体，以智能农机技术为关键支撑，以新型农机社会化服务为组织纽带，以农机产业集群为生态载体，以多维政策体系为制度保障，各要素相互赋能、形成合力，协同驱动最终导向系统重构，旨在实现农业机械化在智能适配、人机协同、管理协调和环境响应等维度的深度优化与结构重塑。 3 转型升级的路径3.1 构建技术集成创新体系技术集成创新体系是农业机械化向智慧化跃迁的核心支撑，通过信息感知传输、智能决策、自动控制三大技术的融合升级3535，推动农机装备高效协同。 1）强化信息感知传输技术，聚焦信息技术全链提升3636。①文关卫星遥感、5G/6G、北斗定位等核心技术，为农业数据的即时传输、精准定位奠定基础；②整合农业科研机构、农机企业、新型经营主体等多方数据资源，升级大数据平台，缩小与智能农业先发国家的技术差距，积累可与国际平台媲美的高质量农业数据库；③针对农机、气象站、无人机等设备数据格式不统一问题，重视农业数据标准化建设，破解“数据孤岛”现象。 2）优化智能决策技术。针对我国农业区域差异大、种植结构复杂的特点，推动智能决策技术“本地化”。①结合农业地形特点，区域气候特征，开发适合不同地域的农作物生长模型，并根据农作物种类差异，开发适合小麦玉米等普通作物。茶叶水果等特色作物及其他区域性品种农作物的多种生长模型；②降低小农户数据使用门槛，开发适宜向客系统等轻量化AI工具辅助农户进行数据标注，开发一键生成种植方案等简易操作模式，解决小农户在智能农机深度学习中需大量标注数据等操作难题。 3）深化自动控制技术融合应用。在现有自动化播种、自动化灌溉、自动化施肥、自动化收获和自动化加工与分拣等自动化作业的基础上，推动自动化技术融合升级。①加强物联网与自动驾驶拖拉机的融合，通过搭载土壤湿度、气候监测等传感器，实时采集农田数据，结合自动化控制系统精准调整播种深度、灌溉量等参数；②加强智能农机与无人机技术的集成应用，将无人机与自动驾驶拖拉机集成，通过无人机反馈的农作物长势分布等数据，引导拖拉机精准作业；③将人工智能技术应用到自动驾驶拖拉机中，通过深度学习算法让拖拉机识别不同作物/杂草，自动调整作业策略，实现杂草识别与精准除草，并基于历史数据预测作物生长风险。 3.2 培育智能农机产业集群以“链式思维”推动产业升级，培育研发、制造、服务一体化生态，强化智能农机对农业生产的全环节支撑。 1）拓展产业集群。①优化智能农机产业集群的上下游联动，上游整合原材料、零部件供应商；中游集聚智慧农机装备制造商、系统集成商；下游延伸至农业服务提供商、终端用户。②培育集研发设计、生产制造、销售服务、教育培训于一体的智能农机产业链，将服务与培训纳入集群体系。明确售后服务承诺与标准，建立绿色服务通道，动态响应用户参数设置、数据标定和维修需求；开展多层级服务人员和农机手培训，提升服务与操作技能；储备充足配件，满足用户需求。 2）推动示范基地辐射带动。以山东潍坊农机产业集群等产业集群和传统农场等智慧农业示范基地为核心，与家庭农场、集体农场融合，逐步向周边扩大智能化机械设备产业集群规模，将传统农场的“数字孪生+智能农机”模式复制到这些拓展区域，辐射形成智慧农场集群联合体，使其可独立运转、聚可集群协作。 3）创新产业集群融资模式。充分认识资本市场在优化资源配置和助推产业集群发展中的助力作用，围绕产业链配套资金链，加大产业链融资创新力度，探索、加快应收账款融资、订单融资、预付款融资；围绕产业迈向中高端的重要资金需求，运用中长期贷款、融资租赁等方式，优化资金供给；同互联网服务平台合作[37]，开展进货贷、购机贷、消费分期及农机保险等互联网服务，实现农机互联网营销新模式。 3.3 建设农机大数据要素市场数据是农业机械化向智慧化转型升级的关键要素，智慧农业目标下，需通过市场化改革激活其价值，推动数据高效流通与价值实现[38]。 1）建设统一数据交易平台。依托国家级/省级农村数字要素交易平台，增强农机作业数据交易模块。①平台交易应覆盖耕种、管、收、供全环节农机作业数据，平台层面融合卫星遥感、作物生长、土壤监测、气象环境等多项数据，可形成包含农机碳排放量的完整的智慧农业数据包；②完善交易功能，整合数据评估、定价、结算等服务，实现跨层级、跨地域、跨系统的数据流通，打通农业农村、自然资源、市场监管等部门间的数据壁垒，让数据在不同主体间自由流动。 2）提高市场主体参与度。鼓励各类企业投身数据要素市场建设，培育一批数据采集整理、分析、应用、交易等领域的专业企业；鼓励科研机构针对数据要素市场的关键技术难题开展联合攻关、积极参与农业数据标准的制定；支持农民合作社、家庭农场等新型农业经营主体利用数据要素提升生产经营水平，成为数据要素市场的积极参与者。 3）强化数据安全与隐私保护。加强安全监管，结合农机领域的特点，明确各部门、各岗位在数据安全管理中的职责和权限，规范数据处理操作流程，确保数据从产生到销毁的每一个环节都有章可循、有据可查；建立数据安全监管机制，定期对数据处理活动进行检查和评估，运用技术手段和人工检查相结合的方式，对数据处理系统的安全性、合规性进行全面审查，设置数据安全应急预案；采用先进的数据加密、脱敏、访问控制等技术手段，保障农业数据的安全性和隐私性。 4）建立农机数据分级筛机制。①开展农机数据资产普查与评估工作，明确数据资产的范围、类型、权属及价值。②明确数据产权归属，规范数据交易流程。建立农机数据资产登记制度，颁发数据资产证书；建立数据产权制度，明确数据生产者、使用者、管理者等各方在数据产生、收集、存储、使用和交易等环节的权利义务；制定统一的数据交易标准和规范，明确数据交易的申请、审核、签约、交付和结算等环节的具体要求和操作流程；建立数据交易备案制度，对数据交易行为进行全程监管，确保数据交易的合法性和安全性。③出台相关法律法规，明确数据要素流通中违法违规行为的处罚措施，保障数据要素流通在法治轨道上运行；加强对数据市场的监管，防止数据垄断、不正当竞争等行为的发生，维护市场的公平竞争。 3.4 推广智慧大田社会化服务模式社会化服务是突破家庭经营局限、优化生产要素配置的有效途径，需探索新型服务模式推动农业机械化向智慧化转型。 1）推动智能农机深度融入社会化服务主体。加强智能农机市场推广与应用培训，提高农户对智能农机的认知度与接受度，在各区域综合农事服务中心优先推广智能农机，而后逐步通过政策引导、市场驱动提高县级农机服务中心、合作社联合社中智能农机具保有比例。 2）拓展智慧农业综合服务能力。在传统农机社会化服务的基础上，为农户和大型农场增加提供遥感巡田、精准气象、病虫害预警等服务。通过应用遥感巡田，在田间出现异常时，系统将自动预警并及时提供诊断和处方；通过精准气象预报天气预报和气象灾害预报；通过精准种植识别农作物的病虫害和农田杂草。同时，开发具备农场管理、生产决策等方面的APP，解决大型农场管理需求，赋能农场高效运营。 3）构建智能化调度与订单交易平台。开发智能农服调度平台，引入多家农机社会化服务组织进驻平台。通过对服务需求与资源状态的实时分析，实现农机作业、技术指导、农资配送等服务的智能匹配与优化调度；通过明确农机作业标准，整合农机订单资源，着重解决农户与农机社会化服务组织的供需错配与信任难题，降低行业服务成本、提升服务质量。 3.5 提升农业经营主体数字化素养农业经营主体的数字化素养是推动农业机械化向智慧化转型的关键支撑，需培育“懂管理、懂技术、懂数据、能创新”的新农人。 1）构建协同培育体系。在培育覆盖面方面，加大覆盖力度，把各类农业项目负责人和对应企业负责人都纳入培育储备库；在培育模式创新方面，依托高素质农民培育工程，构建“政农会”多元合作的农民教育培训体系，创新农民喜爱的培训模式，开发农业企业管理、智能农机操作、农业大数据分析、农业物联网应用、农业AI技术等专项培训；同步建立智慧农场实训基地，推动理论实践融合。 2）建立行业协会组织。加强信息共享，通过建立新农人联合会、农创客联盟、农民合作社等组织形式，帮助新农人了解各类创业优惠、人才补贴等利好政策，获取产业、创业和培训等扶持政策相关的信息和项目，通过组织化的正式互动，破解“三农”产业政策的“信息盘房”。 3）建立数字能力认证标准。推行农业经营者数字素养分级认证，建立初级至高级认证体系，分级考核管理能力、技术能力、数据处理能力和创新能力。其中，管理能力考核农业供应链数字化管理，提升其对土地、设备、人力等全产业链资源的数字化整合与运营水平；技术能力考核农业传感器部署、智能农机作业等实施技术、数据处理能力考核农业数据采集、建模等内容，强化新农人对农业生产全流程数字化农机的应用能力；创新能力考核农机装备改良实践、智慧农业模式改良等内容，引导新农人运用自身实践经验在技术集成与模式创新方面改良和创新。 3.6 创新智能农机装备管理政策1）建立农机企业准入制度。在智慧农业转型过程中，建立智能农机企业准入制度是规范市场、推动产业升级的关键路径，其核心在于确保企业具备全方位的基础资质，从而从源头上保障智能农机的可靠性、安全性和可持续性。①设立严格的准入标准：技术基础方面，企业必须证明拥有完善的数据安全管理系统、一定数量的核心专利，以及可靠的产品安全和性能测试技术；人才基础方面，要求企业配备一定数量、一定级别的专业工程技术人才，并建立持续培训机制。②实施资质评估程序：企业需通过政府监管机构或独立第三方评估，合格后方可获颁发智能农机生产许可证；评估应包括初期严格筛选和后续定期复审，确保企业持续达标。③构建全面期监管机制：结合产品上市前强制性检测和动态市场抽查，设立退出机制，对不合格企业实施暂停审批许可，以预防市场混乱；通过政策激励，对认证企业实行税收优惠、研发补贴等政策，并将其研发生产的农机具体优先纳入农机购置补贴目录，鼓励企业通过认证加入智能农机市场。 2）建立智能农机准入认证制度。①制定智能农机产品准入标准与认证规范，明确安全性能、技术指标、数据安全等核心要求。建立专业认证机构，并在CCC/CCC认证的基础上，建立智能农机的检测和认证体系；实行产品认证准入制度，未经认证的智能农机不得进入市场销售与使用，保障产品质量与作业安全。②在资质审查和产品认证基础上，加强对市场的动态监管。实行定期市场抽查，确保持续合规；对检测或抽查中发现不合格产品的企业，实施罚款、暂停销售等处罚，对重复违规或严重问题，撤销农机企业智能农业生产资料。 3）优化现有智能农机补贴政策。通过精准覆盖、差异化支持和动态监管[39]，提升补贴效能。①将补贴范围从无人驾驶拖拉机、精准播种机扩展至智能灌溉系统、作物监测无人机、农业机器人和智能收获机械等全品类智能装备，并依据技术含量设定分级补贴标准。②增加财政投入，分区域精准施策，优先支持欠发达地区和丘陵山区，在丘陵山区重点补贴小马力智能农机，适配茶叶、果树等传统作物需求；平原地 区则注重大马力智能装备补贴，与高标准农田建设协同提升规模效率。③补贴政策应向绿色智能农机倾斜，促进绿色智能农机的研发和市场推广。 4 结束语随着科技迭代加速与社会发展需求的升级，农业机械化已迈入深刻变革阶段，无论是装备技术的创新突破，还是作业模式的优化调整，都在持续打破传统局限。立足这一变革，我国农业机械化还将沿着更清晰的路径深化发展，呈现出智能化赋能装备升级、以绿色化践行生态理念、以多样化适配场景需求、以高效化提升生产效能、以精准化优化资源配置、以专业化完善服务体系的发展格局，为智慧农业的持续推进与农业高质量发展提供更坚实的支撑。 参考文献： [1]吴星瞳,潘雨曦,杨印生.智慧农业目标下的农业机械化转型升级[J/OL].农机化研究,1-9[2025-11-03]. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2025-11-4 06:00:08