導語：借鑒國外發展經驗加速中國農業數字化轉型！

數字農業是農業現代化的核心，也是數字鄉村建設和鄉村振興的重要內容。早在2020年農業農村部發布《數字農業農村發展規劃（2019—2025）》，進一步明確數字農業是未來農業的發展方向。

目前，中國數字農業發展雖然取得了明顯成效，但也面臨著諸多問題。具體表現為，農業設備投資重機械化、輕設備數字化；農業數據采集不足，農業智慧程度有待提高；數字經濟薄弱，產品化能力弱；農產品流通數字化投入多，農業生產數字化投入少。這些現象制約了數字農業的進一步發展。

本文旨在分析發達國家數字農業發展新趨勢，并在此基礎上為中國數字農業發展提出建議，以期借鑒國外發展經驗加速中國農業數字化轉型。

美國依托GPS技術，將GPS用于農業機械管理，并結合美國農場規模大且機械化水平高的特點，在農業機械上安裝GPS及地理地形地圖，將農業生產中的機械路線、作業時間、耕作程序、農作物品種、生產資料識別與裝載、機械油料補給等信息數字化，以便智能農機可以自動識別。

農業生產者通過將電腦與既定農業機械相連接，對農作物進行生產前、中、后期全面監測與管理，保證不同地塊、不同作物在各自生產周期內的藥物、化肥自動都得到保障且不會有任何遺漏；同時，根據GPS信號和數字電子圍欄鎖定農業機械使用范圍，避免隨意的非生產性使用，并且具有農機防盜功能。

目前，發達國家開始在農場生產管理中引入遙感技術、智能機械系統、計算機網絡、機器視覺技術等現代農業技術，使傳統農業演化至農業智慧化階段。通過地塊光電感應器將農作物生長階段、營養狀態、健康水平以及光照、溫濕度、空氣、土壤含水率和養分等物理狀態數字化，并傳輸到智能生長控制系統，讓人工智能自動分析處理和制訂生產管理措施，實現對農作物生長的智能控制。

例如，孟山都公司借助遙感衛星和無人機光電掃描技術，定期將耕地紅外圖像發送至智能生長控制系統，將農作物的播種、施肥、灌溉、噴藥等生產環節智慧化、管控科學化，實現農地資源利用和生態環境保護之間的最優平衡。約翰迪爾公司推出的“綠色之星”智能精準農業系統，結合全球定位系統、地理信息系統、人工智能和物聯網技術，將傳統的精準農業進化成智慧農業，促進農作物優質高產。

日本針對其資源短缺問題，發展“戰略性創新創造計劃”、“智能機械+現代信息”等次生代技術，將最科學的種植知識和經驗轉化成數字，再通過物聯網和帶有人工智能的機械來管理農業生產，從而催生了數智農業；將傳統親臨生產現場并依賴經驗和直覺判斷農業生長狀況、進而將管理農業生產的模式，轉化為依賴機械設備之間的數字傳遞，控制機械運作方式、運作時間、生產模式來實現最優的水、農藥和化肥施用。

日本推出基于人工智能的數字作物優化平臺XARVIO FIELD MANAGER，農民可以在平臺上看到對作物各生長階段以及病害和雜草風險的實況及其未來的模擬，并獲得人工智能提供的管理措施建議。結合GPS導航、地理信息系統和傳感器，通過平臺與無人機、拖拉機、帶攝像頭和傳感器的機器人連接，讓機器人或智能機械負責繁重或有危險性的勞動，如農藥噴灑、收割、卸貨等，并根據傳感器收集的大數據和智能機器的機器學習，不斷改進農業生產管理方法，實現農業高質量增產。

發達國家致力于利用人工智能和數字技術智慧化農產品流通，以削減成本和提高效率。

美國制訂LACIE計劃和AGRESTARS計劃，利用遙感、地理信息系統等技術對美國以及全球糧食作物的種植面積、種植品種、生長狀況、病蟲害、自然災害進行監測和產量預測，并據此為農業生產者提供準確的市場供求預測，引導生產和國際貿易等信息，為美國農業提高流通效率、占領全球市場和避免市場風險搶占先機。

歐盟提出智慧農產品流通研究計劃，管理部門與生產企業共同利用數字技術、區塊鏈技術標記蔬菜生產管理措施、地理位置信息和質量標準等相關信息，通過區塊鏈不可篡改、可追溯優點和實體產品數字化等特點，使消費者可以獲得自己所購買蔬菜的所有完備信息，克服農產品市場信息不對稱問題，從而保障了食品安全，滿足消費者的更高要求，提高了流通效率。

荷蘭的《數字化戰略》明確提出大力推動數字化技術在農業生產鏈各環節的廣泛應用。其2020年食品和農場互聯網計劃（IOF2020）及智能農業樞紐計劃（SmartAgriHubs），利用物聯網、大數據、人工智能和GPS定位等技術幫助200萬個分布全歐洲的農場實現數字化，將歐洲16個國家的合作者和銷售者聯結起來，實現農場與市場智能化對接，節省了流通成本。

數字農業生產擺脫了傳統農業必須人工親自操作的局限性，實現農業設備不間斷、精細化的自動智能收集和處理數字信號，并將信號連續不斷傳輸至人工智能系統以幫助農民進行科學判斷和生產決策。精細化農業的基本特征是管理過程精細和資源投入精省。

美國將通過衛星獲取的全國農業數據包括溫度、濕度、風力、雨水、土壤成分等上傳送至農業數據平臺，農戶通過輸入地塊坐標即可下載相關數據，并獲得農業種植品種、種植密度、雜草消除、病蟲防治、肥料施用等系統提供的精準建議，克服了傳統的農業生產者憑經驗生產的局限，實現了成本降低、資源節約。

歐盟推出以數字化為特征的“農業4.0”，利用衛星定位系統、物聯網和人工智能技術將農作物生產管理數字化，根據農作物生長階段和環境變化，農業機械自動根據要求管理松土、施肥、修剪、除草、灌溉，傳統農業生產中的細枝末節生產經營活動自動由機械根據人工智能和大數據經驗來處理。同時，利用人工智能和大數據，制訂最優農作物生長調節解決方案，并根據其地理位置和氣候環境特點，實現差異化的自動化、精準化、變量化作業，確保農作物高效、優質生產和環境保護的實現。

德國拜耳公司的數字農業支持系統及方案，通過田間監測與人工智能識別系統，高效識別和分析作物生長階段和病蟲害信息，幫助農民優化田塊單獨管理和農田統籌優化。

法國Naio Technologies推出的農業機器人——Dino，結合人工智能、GPS和農田傳感器，可以高精確度全天候除雜草雜物、緩解法國勞動力匱乏，符合日益嚴格的食品安全要求。

由于農業數字化需要完善的數字化農業公共基礎設施作為支撐，除了要具備的GPS定位技術、地理信息系統外，還需要移動信息傳輸系統、智能公共服務平臺，這需要巨量的前期投入，短期內沒有一個國家可以實現。因此，發達國家數字化發展并不是全面鋪開，而是重點在數字農業成本較低的農業重點地區實施，以便形成經濟和社會效益高的數字農業示范區，分階段分地區，由易到難，逐步帶動周邊地區推廣數字農業。

由于日本多為丘陵地形，農場面積也小，農業機械以小型為主，所以日本數字農業實施初期沒有考慮地理位置，而是選擇在鄰近市場、移動網絡等基礎設施完善且經濟較發達的地區開始。這些地區農戶收入較高，對數字農業機械的投資也有較高承受能力。同時，這些地區與市場距離近、農產品需求大和消費者也有較高價格承受能力，適合數字農業初始時期農產品質高價高的特點，保證數字農業較容易獲得利潤，從而對周邊地區形成示范效應，帶動周邊地區實施數字農業，逐步擴大數字化農業的經營規模，最終確保數字農業實現高效率、高產出和在保證高質量的前提下大幅度降低農產品成本。

美國數字化農業主要集中于中部、北部和南部，這些地區是美國的玉米帶、棉花帶、小麥帶，當地農場多且規模大，同種農作物的播種面積大，農業機械多，農場主對數字農業機械設備承受能力也高，數字農業基礎設施利用率和回報均較高，因此也具有較完善的數字化農業基礎設施。

法國有22個大農業區，但數字農業優先在巴黎盆地實施，主要是考慮到當地土地平整、農場規模大，主要農作物為小麥，其耕作機械化程度高；同時，當地農場主收入高，移動網絡等基礎設施完善，數字化農業基礎設施農業投資相對較低，數字農業也容易獲得良好的經濟收益。

總的來說，發達國家都在加大力度推進數字技術與農業生產融合，也建設了許多數字農業示范區，體現出農業機械數字化、生產智慧化、流通智能化、種植精細化等特點。但是這些數字技術在農業中的應用離不開完善的基礎設施，因此發達國家除了大力完善地理信息系統、農業遙感系統、氣溫氣候監測和網絡系統外，還致力于鼓勵企業和機構將主要農作物各生長階段、病蟲害、化學品、土壤的特征數字化，使人工智能系統能夠識別、分析、學習、管理，并向農業生產機械發出最優決策指令，這也是數字農業發展中最為關鍵的一環。

智慧農業依賴人工智能處理數字化信息來管理農業生產。高端人工智能具有自我學習和自我完善能力，這需要運用大量的人工標簽化的數據來進行機器學習和深度學習才能完成，因為數據也很難做到百分之百準確，所以樣本量越大，得到準確結果的概率也越高。然而，目前數字的產權不清晰且涉及到個人隱私，業務關聯的企業、農業生產者、消費者共同創造的數字也無法界定產權，企業使用這些數據也缺乏明確法律依據。農作物、病蟲害、土壤等數字化需要信息科學和農業科學兩個領域的專家共同協調開發，并且這些人工標簽化的數字需要投入大量人力和物力，如果其權利得不到保障，就會打擊農業數字化創新發展，最終制約數字農業發展。

因此，應完善數據安全保護制度，規定數據創造過程中的所有權分配機制，規定具有承繼權、出讓權的數據類型，明確受法律保護或不受法律保護的數據類型的界限，使數據創造的利益相關方的利益得到保障和彼此制約，在充分利用數字的經濟利益時，避免惡意競爭和“殺熟”等非法使用數字的行為。同時也要建立合理的數據行業自律組織和數字司法體系，包括司法訴訟、違法違規舉報等制度，以解決智慧農業和數字農業時代所帶來的數據所有權矛盾，從而激勵農業相關各方努力創造出更多更高質量的數據。

目前使用最多的農業數據是銷售數據，尤其是電子商務所帶來的消費者瀏覽、購買農產品或商家銷售農產品的數據，而缺乏農作物生長階段、生長環境、病蟲害狀況、土壤成分、地塊氣候等生產管理各個環節的數據，從而嚴重制約了數字化設備應用和數字農業發展。目前這些生產環節的人工智能處于實踐階段，應用范圍和智能程度有限，還無法有效實施精細化、智能化、數智化農業生產經營。因此說明，數字農業初期應加大主要農產品核心數字的生成，以推動農產品產前、產中、產后的數字化改造。

1. 建設農情數字。利用衛星遙感、航空遙感、地面物聯網等手段，動態監測重要農作物的種植類型、種植面積、土壤墑情、作物長勢、災情蟲情等，并對這些信息進行數字化處理，傳輸至數字平臺，以便農戶下載及智能農機設備可以識別、處理、應用這些數據，從而提升農業生產管理智慧化程度。

2. 創建病蟲害和植保數字庫。構建農業病蟲害測報監測網絡和植保防御體系，將監測信息數字化后傳入數字平臺，實現重大病蟲害智能化識別和數字化防控。

3. 建設數字田園。架設田間光電感應設備，收集相關地塊信息，將農業機械設備數字化和智能化，以推動智能感知、智能分析、智能控制技術與裝備在大田種植和設施園藝上的集成應用；建設環境控制、水肥藥精準施用、精準種植、農機智能作業與調度監控、智能分等分級決策系統，發展智能“車間農業”，推進種植業生產經營智能管理。

4. 構建產品數字標記。推進農場、農貿市場、超市、農業生產資料企業信息數字化，實現相關方的直連直報，實現農業生產資料購買和農產品生產、流通、銷售各環節信息互聯互通及可追溯性。

由于數字農業需要較多的數字設備投入，若相關數字平臺、數字生產和流通設施不完善，就會導致先進的數字化技術不但沒有實現農業成本節約，反而具有較高成本，以至于農產品市場售價也高于普通農產品。此時數字農業的競爭力就在于品質而非成本。而大城市居民收入較高，對農產品高品質具有較強偏好，且對其價格不敏感，這就為數字農業提供了較強的市場需求。因此，數字農業應該首先選擇大城市周邊或經濟發達地區作為試點，以保證數字農業實現較高經濟效益和示范效應，引導其他地區模仿數字農業生產模式，有效降低數字農業和智慧農業投資的邊際成本，并獲得規模經濟效應，充分實現數字農業高品質和低成本的競爭優勢，推動傳統農業全面向數字農業轉型。

完善數字農業基礎設施和服務體系，完善和升級改造農村通信網絡基礎設施，大力降低農村居民網絡使用費用，鼓勵農村居民家庭普及手機和計算機等信息化終端。完善農業科技信息數字化服務平臺，引導各類社會主體利用農業數字化技術開展市場信息、農資供應、廢棄物資源化利用、農機作業、農產品初加工、農業氣象“私人數字化定制”等領域的農業生產服務。結合衛星導航系統，鼓勵相關企業有針對地完善農村耕地的地理信息，將相關的農業監測設備與傳感器、農機設備、管理系統、物流設備、農產品加工設施接入移動網絡、地理信息系統和衛星導航系統等實現物與物的對接，構建鄉村物聯網，支持傳統農業向數字化、智慧化轉變。

利用人工智能管理農業生產環節，把人工智能管理方式由傳統的農業生產數據收集、自動模型處理升級為人工智能參與生產管理、決策判斷以及完全自動化協作生產，既減輕勞動強度和勞動投入，又更加精準地管理控制生產過程，實現優質、高效、節約的農業生產。

同時，農業產業鏈不斷與物聯網、海量大數據、云計算、區塊鏈等新一代信息技術結合，結合市場端銷售大數據的反饋和訓練，使人工智能可以自動提前預知市場需求對產品品種、數量、特點、時間的準確要求，從而為生產者提出科學生產管理建議，并自動調節生產管理以適應市場需求。與智能供應鏈相連接，將農產品物流、銷售信息相關關聯，減少中間流程消耗成本，提高農產品新鮮程度。

在主要農產品實施人工智能管理后，根據人工智能技術成本的下降情況，人工智能可以逐步提供更加豐富的應用場景和更加高效的解決方案，從而在育種、種植機械、病害害防治、采摘、農產品運輸、銷售、農業生產流通及消費的一切環節發揮不可替代的作用，完全實現市場需求與農業生產的精準銜接。

內容來源：經濟研究導刊，農業行業觀察全網推薦

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