智慧农业赋能我国粮食安全保障的路径与对策

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粮食安全是"国之大者"，是国家安全的重要基石。当前，我国粮食安全面临多重刚性约束，耕地资源趋紧、水资源短缺问题突出，极端天气事件频发加剧生产波动，农村劳动力老龄化、结构性短缺日益凸显，粮食产业链条韧性不足、产后损耗偏高，传统农业生产方式已难以适配新时代稳产保供需求。

在此背景下，数字乡村战略深入推进、智慧农业加速发展，成为破解粮食安全困境、筑牢粮食安全屏障的核心抓手。近年来，国家连续出台重磅政策，为智慧农业赋能粮食安全提供顶层指引[1]。如2025年"中央一号"文件明确提出"强化农业科技和装备支撑，大力发展智慧农业，推进农业大数据、物联网、人工智能与粮食生产深度融合，提升粮食生产精准化、智能化水平"，将智慧农业作为保障粮食产能、稳定粮食供给的关键举措；《"十四五"数字农业农村发展规划》强调，要以数字化转型驱动农业现代化，构建智慧农业生产体系、经营体系、管理体系，为粮食全产业链安全提供技术支撑；2025年政府工作报告进一步部署，加快农业数字化转型，推广智能农机、精准种养技术，强化粮食生产抗风险能力，推动粮食生产提质增效、节本减损。

新形势下，以数字技术为核心的智慧农业，正从单一生产环节应用向育种、种植、仓储、流通、监管全链条延伸，成为对冲资源约束、抵御自然风险、补齐劳动力短板、降低产后损耗的新动能[2]。探索智慧农业赋能粮食安全的内在逻辑、现实路径与保障对策，既是响应国家战略部署的必然要求，也是破解我国粮食安全痛点、实现粮食安全可持续保障的现实需要。

1 文献综述与理论框架1.1 文献综述

当前，国内外学界围绕智慧农业、粮食安全及二者融合开展了较为丰富的研究。关于智慧农业发展，国内研究普遍将农业机械化视为数字化转型的基础，强调技术、资金和人才是规模化落地的关键约束[3,4]；国际研究则更关注人工智能、遥感等技术组合对农业韧性和可持续性的影响[5-7]。关于粮食安全保障，相关研究从产能提升、新质生产力、供应链协同和农业保险等角度，讨论智慧农业对稳产、减损和风险分散的促进作用[8-12]。

但现有研究尚存在三方面争论。其一，关于智慧农业的作用性质，部分研究将其主要理解为提高投入产出效率的工具，另一些研究则强调其通过数据和平台改变主体获取信息、组织生产和应对风险的能力；后者所揭示的"赋能"内涵尚未在粮食安全研究中得到充分展开。其二，关于技术效应的普适性，规模经营和高标准农田中的增产减损效果较为显著，但小农户、丘陵山区以及服务供给薄弱地区能否复制同样效果，仍取决于组织化、成本分担和技术适配。其三，关于治理路径，既有研究分别强调设备投入、数据平台或市场机制，却较少说明数据共享、主体能力、产业链协同与公共治理如何共同形成粮食安全效应。

据此，本文从数字技术赋能与粮食安全目标的耦合关系出发，构建"资源重构—能力激活—价值实现"的分析框架，数字技术首先使土地、农机、水肥、仓储等要素及其信息可感知、可连接、可配置，继而提升经营主体的信息识别、方案比较、协同作业和风险处置能力，最终作用于粮食数量、质量、生态、流通储备与风险安全。

1.2 理论框架1.2.1 数字技术赋能理论

数字技术赋能理论源于赋能理论（Empowerment Theory），早期聚焦组织管理与个体能力提升，21世纪后随数字经济发展延伸至产业领域，形成数字赋能研究体系。国际学者Nambisan（2017）[13]构建数字赋能三维框架，提出数字技术通过资源重构、能力激活、价值增值三大路径，打破传统产业资源约束、优化生产逻辑；国内学者黄群慧（2021）[14]进一步指出，数字赋能的核心是依托大数据、物联网、人工智能等技术，推动传统产业要素数字化、流程智能化、模式创新化。

智慧农业是数字技术赋能农业的核心载体。数字技术赋能理论在本文中并非背景性说明，而是被具体转化为三条可观察的传导路径。第一，资源重构，即将土地、农机、水肥、仓储和数据等分散要素转化为可感知、可连接、可配置的数字资源；第二，能力激活，即依托数据分析、智能终端和社会化服务，提升经营主体的信息识别、方案比较、协同作业和风险处置能力；第三，价值实现，即把主体能力的提升转化为粮食稳产、提质、减损、绿色生产和保供韧性。

1.2.2 粮食安全理论

粮食安全理论由联合国粮农组织（FAO）于1974年在世界粮食大会上首次提出，初始定义聚焦"所有人在任何时候都能获得足够、安全、营养的粮食"；1983年FAO将其扩展为"数量充足、质量安全、供应稳定、获取便捷"四维内涵；2015年后，结合全球气候变化、生态约束与产业链风险，粮食安全理论进一步升级，形成涵盖数量安全、质量安全、生态安全、流通储备安全、风险安全的新时代粮食安全观，成为各国粮食保障政策的核心遵循。

我国始终将粮食安全置于国家安全首位。新时代粮食安全理论强调"全方位、全链条、可持续"保障粮食安全。本研究以数量、质量、生态、流通储备和风险安全为价值锚点，并将前述三条数字赋能路径嵌入其中：资源重构为五维安全提供数据和装备基础，能力激活使生产者、服务组织和政府部门能够据此作出更及时、更自主、更协同的决策，价值实现则表现为五维粮食安全目标的改善。由此，精准生产、全程溯源、绿色管控、智能调度和风险预警不再是彼此孤立的技术应用，而是数字技术赋能在粮食安全场景中的具体机制环节。

2 我国智慧农业发展与粮食安全现状2.1 我国智慧农业发展现状

我国智慧农业发展呈现基础设施持续完善、应用场景不断拓展与区域普惠性不足并存的特征。依据农业农村部《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，当前政策重点已由单点技术示范转向智慧农场建设、主要作物大面积单产提升、全产业链数字化和公共服务能力完善[15]。但数字基础设施、智能装备和服务资源仍主要集中于条件较好的主产区和规模经营主体，零散地块与小农户的可及性相对有限。

2.2 我国粮食安全保障现状

我国粮食安全保障总体稳健但仍面临资源环境和链条韧性约束。国家统计局公告显示，2024年全国粮食总产量为70650万t（14130亿斤），比上年增长1.6%；粮食单位面积产量为395kg/667m²，谷物单位面积产量为433kg/667m²[18]。在此基础上，粮食安全仍需统筹质量安全、绿色生产、储备流通与风险防控，避免以单一总产量指标替代多维安全判断。

2.3 智慧农业赋能粮食安全的现实成效

在智慧农业赋能粮食安全的现实成效方面，数字技术已在精准种植、仓储管理、质量追溯、水肥调控和灾害监测等场景中形成应用。以北大荒为例，其数字农服平台已集成土地承包、农机调度、保险服务等10项农事服务功能，平台注册用户近59万，累计农机调度作业超过1.1亿亩次；这表明平台化服务能够把分散的技术设备转化为可被经营主体调用的生产服务。与此同时，智慧农业的实际效应受地块条件、作物类型、经营规模和服务能力影响，应结合具体项目的可比口径加以判断。

3 我国智慧农业赋能粮食安全的现存突出问题3.1 区域布局失衡明显，基层普惠化落地应用不足

我国农业农村网络基础和生产数字化水平持续提升。农业农村部数据显示，2022年全国农业生产信息化率达到27.6%，较上年提高2.2个百分点；农业农村部2024年公开资料显示，全国行政村通5G比例已超过80%[16]。这些数据表明，网络接入和数字终端已具备较好基础，但"通网"并不等同于"用数"，数字设施向田间生产、经营决策和社会化服务转化仍受多重条件约束。

从区域看，主产区、高标准农田和规模经营主体更容易形成设备部署、数据采集、农机作业和农技服务相互支撑的应用闭环；零散地块、丘陵山区和小农户则面临终端布设成本高、维护半径大、服务组织薄弱等现实限制。区域布局失衡会使不同主体获得信息、比较方案和组织作业的能力出现差异，进而影响智慧农业对稳产保供的普惠性。

因此，基层普惠化不能仅以设备覆盖率衡量，更应关注小农户是否能够通过农机托管、技术租赁、订单服务和基层农技服务获得稳定的数据与决策支持。2024年全国农机托管作业面积已达5.18亿亩，说明社会化服务具有连接小农户与现代装备的重要基础[17]；但其数字化服务能力、收费模式和跨区域供给仍需进一步完善。

3.2 核心技术装备适配性短板突出，应用成本约束显著

我国农业机械化基础不断增强。2024年全国农作物耕种收综合机械化率达到75.64%，小麦、水稻和玉米的综合机械化率分别为98.00%、89.18%和92.23%；植保无人驾驶航空器拥有量达到20.1万架[17]。这为智慧农业提供了装备基础，但基础机械化并不必然转化为变量作业、数据感知和精准控制能力。

此外，装备之间、装备与平台之间的兼容性也直接影响应用效果。若定位、作业、传感和管理系统不能实现稳定对接，田间数据就难以转化为连续的生产决策，设备价值也会被局限在单一作业环节。因此，技术适配问题既是硬件性能问题，也是标准接口和服务体系问题。

一方面，智能农机、传感器和软件平台在不同土壤条件、作物类型和经营规模下需要进行适配，丘陵山区和小地块尤其面临通信、续航、转场和维护等约束；另一方面，购置、更新、维修和数据服务费用会提高小规模经营主体的初始使用门槛。若缺少共享使用、融资租赁和专业化服务，先进装备容易集中于示范区和大型经营主体，难以形成广泛的扩散效应。

3.3 农业数据壁垒尚未破除，粮食数字化治理效能偏低

粮食收购、储存、加工、运输和销售等环节已形成较为完整的标准基础[19]，一些地方也已建设质量追溯平台。但生产、流通、储备、检测和调度数据分别沉淀在不同部门、企业和平台，数据格式、接口协议、质量标准和技术规则并不一致，难以形成贯通全链条的实时协同。

同时，农业数据具有主体多元、时空差异大和商业敏感性强等特点。数据治理若只强调汇集而忽视确权、授权和安全保护，可能削弱经营主体参与数据共享的意愿；若只强调封闭保护又会降低数据价值。如何在公共治理、市场服务和主体权益之间形成清晰边界，是提升粮食数字化治理效能的关键。

农业农村部于2024年成立农业农村部数据标准化技术委员会，明确将数据质量、传输协议和数据接口不统一作为重点解决问题[19]。这说明农业数据治理已由"有没有数据"转向"数据能否可信流动和有效使用"。若数据无法在安全合规前提下被授权共享，生产端难以获得精准处方，流通端难以及时研判供需，政府部门也难以实现跨区域联动。

3.4 复合型人才供给短缺，农户数字素养适配性不足

智慧农业的推广不仅依赖设备，也依赖人。2024年全国乡村农机从业人员为5009.67万人，其中持证人员1172.69万人[17]。这一结构表明，基层拥有庞大的农机作业和服务队伍，但能够同时理解农业生产、装备操作和数据分析的复合型人才仍显不足。

人才短缺还会放大地区之间的技术扩散差异。规模化主体通常能够配置专职技术人员或购买数字化服务，而普通农户更依赖基层农技推广和社会化服务组织。若服务人员无法将复杂数据转译为简明、可执行的农事建议，技术优势便难以真正转化为农户的生产能力。

数字技术的使用门槛不仅体现在软件操作，还体现在对数据含义、模型建议和风险预警的理解。部分农户即使能够接入平台，也可能因缺少持续培训和现场指导而难以将监测数据转化为播种、施肥、植保和排灌决策；基层农技人员则面临服务对象多、场景复杂和数字工具更新快等压力。

3.5 粮食全链条数字化协同不足，应急保供体系不完善

当前，智慧农业建设仍相对偏重生产环节，收获后的仓储、运输、加工、调度和应急保供等后端环节数字化协同不足。国家粮食和物资储备局公布的数据显示，截至2024年底，全国已有近7000家粮食应急加工企业、近6万家应急供应网点和近4000个应急配送中心[20]，应急保障网络具备较好基础。

但应急资源的"数量充足"不等于"调度高效"。在极端天气、局部灾情和市场波动叠加时，生产、库存、物流、消费和价格信息仍需要更快速集并联动使用。若缺少统一的数据标准、库存状态识别和运力动态匹配机制，跨区域调运和应急投放就难以充分发挥既有网络优势。

同时，极端天气频发、病虫害风险增加和市场波动加剧，对预警响应、动态调度和应急处置提出更高要求。粮食全链条数字化协同的关键在于将生产端风险监测、仓储端质量监测、流通端物流状态和市场端需求变化纳入同一研判框架，提升保供体系的前瞻性和韧性。

3.6 标准规范与市场化机制缺位，长效发展动力不足

智慧农业和粮食工程已形成较大投入规模，但项目建设并不天然等于持续运营。数字平台、传感终端和智能装备普遍具有前期投入较高、后期运维持续、数据更新频繁等特征，若缺少稳定的服务主体、收益机制和标准接口，容易出现"重建设、轻运维"或示范项目难以复制的问题。

特别是在粮食价格波动有限、数字化收益难以被即时识别的情况下，经营主体的采用意愿容易受到影响。应通过以服务绩效为导向的补贴、农机作业和农业保险联动、质量追溯与品牌溢价衔接等方式，使节本、减损、提质和抗风险收益能够被经营主体合理分享。

从市场机制看，粮食生产具有公益性、季节性和收益周期长等特点，单个农户往往难以独立承担数字化转型成本；而数据服务商、装备企业和农业服务组织又需要明确的数据权益、服务收费和风险分担机制。只有把财政支持、标准建设、优质优价和社会化服务结合起来，才能形成技术持续迭代与主体持续使用的内生动力。

六类问题具有内在关联：区域、装备、数据和人才短板限制数字资源的可得与可用，全链条协同不足削弱资源配置效率，标准与市场机制不完善则影响技术应用的持续性。它们共同决定智慧农业能否由单点应用转化为稳定的粮食安全保障能力。

4 智慧农业赋能粮食安全的内在机制4.1 赋能粮食数量安全：精准生产，稳产增产

粮食数量安全是保供根基。在"资源重构—能力激活—价值实现"链条中，北斗农机、田间物联网和作物模型先将地力、墒情、农机与水肥等要素转化为可识别、可配置的数据资源；继而通过决策建议和社会化服务，使经营主体能够比较地块差异、安排适宜播期和投入方案；最终以降低决策的不确定性、提升作业一致性来服务稳产增产。传统小农粗放经营依靠经验种养，水肥、播种管控随意，土地产出受限。

落地案例1：黑龙江北大荒友谊农场

黑龙江北大荒友谊农场是我国大型粮食生产基地，约190万亩耕地中已有19万亩建成智慧农业"神经网络"。农场布设500余套物联网设备，田间气象站每10分钟更新一次数据，并通过120套智能闸门与水位计联动实现自动灌溉。

该案例的赋能过程在于田间环境、作物长势和灌排状态被持续采集后，数据被用于叶龄诊断、分区施肥和灌排控制，管理者据此由经验判断转向基于数据的作业安排；规模化统一管护又使设备、农机和用水能够在地块间协同配置。由此，技术不仅提高单项作业效率，更强化了农场对生产过程的实时感知和精准决策能力。

4.2 赋能粮食质量安全：全程溯源，标准可控

粮食质量安全的关键不只是记录更多数据，而是把分散记录转化为主体可使用、责任可追溯的治理资源。物联网、区块链和追溯标识重构了投入品、生产、加工和流通信息；数据留痕、责任定位和优质优价机制提升了经营主体遵守标准、监管部门协同监管和消费者识别质量的能力；其价值实现表现为质量风险可追责、标准执行更具约束力。居民消费不断升级，市场对绿色优质粮食需求日益增长。

落地案例2：江苏兴化优质大米产业

江苏兴化是重要的稻米产区，优质稻米产业覆盖种植、烘干、加工和销售等多个环节。围绕优质大米生产，当地企业和合作社将投入品使用、田间管理、收购加工和产品流向等信息纳入追溯管理，以形成批次清晰的质量档案。

在这一过程中，追溯系统将原本分散于生产者、加工企业和经销环节的信息连接起来：经营主体能够据此规范投入品和生产记录，加工企业可以按批次识别原料来源，监管部门和消费者则可通过溯源信息了解产品形成过程。数据连续留痕使质量责任由事后追责前移为过程约束，并为优质优价提供可验证的依据。

4.3 赋能粮食生态安全：绿色智慧，节本减损

粮食生态安全是粮食长期稳产的关键支撑。数字监测将土壤、墒情、病虫和投入品使用转化为可动态识别的资源信息；处方建议和智能控制提升经营主体按需施用、及时调整的能力；其价值实现不是简单减少投入，而是在不损害产能的前提下减轻面源污染和资源消耗。

落地案例3：河北沧州旱作小麦种植区

河北沧州位于华北水资源约束较强地区，小麦生产需要兼顾稳产与节水。当地旱作小麦种植区依托高标准农田建设，探索将土壤墒情监测、气象信息和水肥一体化设施用于田间管理，以减少传统灌溉和施肥中的经验性偏差。

其赋能逻辑在于，传感设备将土壤水分、作物生育期和气象变化转化为可识别信息，管理者据此确定灌溉时机和水肥投入强度；水肥一体化设施再将决策转化为可执行的精准作业。与单纯增加投入相比，该模式强调在资源约束下提高投入匹配度，从而兼顾农业节水、减肥与粮食稳产。

4.4 赋能粮食流通储备安全：智能调度，减少损耗

粮食仓储流通串联生产与消费，是平抑供需波动的关键环节。智能粮仓、物流定位和产销数据平台把库存、质量、运力和需求信息转化为可协同配置的资源；粮库、企业和管理部门据此提升库存监测、调运排序和跨区域协同能力；其价值实现表现为减损、保质与供需衔接。

落地案例4：中储粮江苏智能化储备库

江苏是粮食产销和流通较为活跃的省份，储备粮库承担着粮食保管、质量监测和区域调运等功能。部分粮库在智能化改造中配置温湿度、虫情等在线监测设备，并将仓储状态与调度信息接入区域粮食管理平台。

仓内环境数据能够支持通风、控温和虫害防治的及时决策，降低人工巡检滞后带来的质量风险；库存、质量和运力等信息汇集后，又为区域间调拨排序和物流路线优化提供依据。该案例表明，智能仓储的作用不仅在于单仓保管，还在于把储备环节嵌入产销衔接和应急保供的协同网络。

4.5 赋能粮食风险安全：智能预警，抵御灾害

农业生产受气象、病虫等自然条件制约明显。遥感、气象与地面监测将分散风险信号整合为可识别的信息资源；分级预警、农技服务和数字保险提升农户提前防护、组织统防统治和灾后恢复的自主应对能力；其价值实现表现为风险损失下降和粮食生产韧性增强。

落地案例5：河南黄淮海豫北小麦主产区智能防灾项目

豫北地处黄淮海小麦主产区，小麦灌浆期易受干热风、病虫害等因素影响。当地围绕小麦生产建立墒情、气象和病虫监测点，并与省级农业信息服务和基层农技推广相衔接，形成面向合作社和农户的风险提示与技术指导场景。

该模式将分散的气象、土壤和病虫信号转化为风险识别信息，并通过分级预警、农技指导和统防统治组织将信息转化为行动。对于规模经营主体，预警信息有助于提前安排机械和植保作业；对于小农户，基层服务组织能够降低其独立获取和解读信息的成本。由此，数字预警提升了不同主体的主动防护和协同应对能力。

本文所称"赋能"并不等同于安装设备后产生的静态效率提升，而是指数字技术改变行动主体使用资源和作出决策的条件。对农户和经营主体而言，传感器、遥感与平台数据降低了田间信息获取成本，模型和社会化服务扩展了比较种植方案、安排作业和连接市场的能力，预警、保险与协同调度则增强了不确定条件下主动采取措施的能力。对政府和服务组织而言，数据贯通提高了跨区域、跨环节配置资源和组织应急的能力。技术可及、数据可信、服务可用并能够转化为行动，是智慧农业形成实质性赋能的必要条件。

5 智慧农业赋能粮食安全的实现路径与保障对策5.1 智慧农业赋能粮食安全的实现路径

五类路径与现实约束形成相互衔接的组合治理。五大实现路径紧扣新时代粮食安全"数量、质量、生态、流通、风险"五大核心维度，形成覆盖粮食生产全生命周期的闭环赋能体系。路径设计以行动主体能力提升为中介，生产端提高分区决策和作业组织能力，质量端提高标准执行与责任追溯能力，生态端提高按需投入能力，流通端提高协同配置能力，风险端提高主动防控能力。

5.2 智慧农业赋能粮食安全的保障对策

智慧农业赋能粮食安全需要构建政策、技术、人才、数据、资金、市场六位一体协同保障体系，并按主体和区域实行差异化设计。政策维度应对主产区、丘陵山区和小农户分别设置建设重点与补贴方式；技术维度围绕兼容性、耐用性和维护可得性开发模块化、低成本装备；人才维度将平台操作、数据判读和风险处置纳入基层农技服务；数据维度明确采集标准、授权边界、收益分配和安全责任；资金维度探索设备租赁、服务补贴和保险联动，降低一次性投入门槛；市场维度以可验证的质量数据支撑优质优价，并培育第三方服务组织。

六项保障措施共同作用于"资源可得—能力可用—价值可持续"的全过程。政策、资金和技术保障资源可得，人才和数据治理保障主体能够有效使用资源，市场机制保障增产、提质、减损等收益能够稳定回流至经营主体和服务组织，从而避免智慧农业停留在设备投入或示范项目层面。

6 结语

本文以数字技术赋能理论与粮食安全理论的衔接为主线，说明智慧农业并非仅通过提高作业效率保障粮食安全，而是经由资源重构、主体能力激活与价值实现三个环节发挥作用。精准生产、全程溯源、绿色管控、智能调度和风险预警分别对应数量、质量、生态、流通储备和风险安全；其中，经营主体的信息获取、比较决策、协同作业与自主风险应对能力是技术投入转化为粮食安全效应的关键中介。展望未来，数字技术和农业生产持续迭代，研究与实践均需关注技术效应的条件差异。主产区、丘陵山区和小农户面对的基础设施、组织化程度与服务供给不同，不能以单一示范区经验替代普遍结论。未来应在统一数据口径、开展可比较的项目评估、完善数据权益与服务机制的基础上，推动智慧农业由规模经营场景向更多分散经营主体延伸，形成更包容、可持续的粮食安全数字化保障模式。

参考文献：

[1]王勇胜.智慧农业赋能我国粮食安全保障的路径与对策[J/OL].

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