我國智慧農業的發展現狀、路徑與對策建議

曹冰雪，李瑾，馮獻，何昉

（1.北京市農林科學院信息技術研究中心，北京 100097；2.中核戰略規劃研究總院，北京 100048）

智慧農業起源于20世紀80年代計算機在農業中的應用，融合了品種、設施裝備和信息技術三大科技要素，對農業發展具有里程碑意義[1]。近年來，我國政府對智慧農業發展給予了高度重視。2017年“中央一號”文件提出“實施智慧農業工程”。2018—2020年，《關于實施鄉村振興戰略的意見》《數字鄉村發展戰略綱要》《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》等戰略性綱領文件相繼提出發展“智慧農業”、實施“智慧農業引領工程”。2021年“十四五規劃”進一步將“建設智慧農業”作為十四五時期以及面向2035年提高農業質量效益與競爭力的重要內容，為我國智慧農業的發展繪制出清晰的“路線圖”。在政府宏觀政策導向下，我國智慧農業發展迅速，涌現出一批無人農場、智能玻璃溫室、AI養殖等典型應用場景。但受技術邊際效益偏低、經營者科技儲備不足、技術適用性不強、設備和系統操作復雜等多重因素影響，我國智慧農業建設正處于起步階段，難以大范圍推廣應用，是現階段亟待解決的關鍵問題之一[2]。

智慧農業已成為學術界關注的熱點，縱觀已有文獻，關于智慧農業的研究主要體現在四個方面： 1）智慧農業概念內涵界定。如Jayaraman等[3]、趙春江[1]和汪懋華[4]從不同維度對智慧農業的內涵與外延進行分析；2）智慧農業技術應用分析。張在一和毛學峰[5]、Goel等[6]的研究表明，智能農機裝備、農業大數據和物聯網、農產品電商平臺等的應用為突破農業資源環境約束、降低勞動力成本、提高農業生產流通效率提供關鍵手段。但在應用推廣中面臨技術產品運營維護成本高[7]、相關配套產業發展滯后[8]、數據安全保障不足[9]、技術人才缺 乏[10]等突出問題；3）智慧農業典型做法總結。Carbonell[11]、溫濤和陳一明[12]、蘇杭和馬曉蕾[13]梳理總結了美國、日本、歐盟等國家（地區）的智慧農業核心做法。劉海啟[14]、汪旭暉等[15]、李道亮和劉暢[16]聚焦產業，分別對我國棉花、生豬、水產養殖業的典型智慧實踐進行總結；4）智慧農業路徑對策分析。已有研究主要從頂層設計、平臺構建、產業體系、人才建設和網絡安全等方面提出了促進智慧農業發展的路徑建議[17-19]。

雖然學術界對于智慧農業已進行一定探討，但已有研究主要集中于理論性論述與二手資料定性描述，難以對我國智慧農業的實際發展情況進行客觀定量分析，且鮮有能夠從不同領域進行智慧農業戰略路徑設計，存在一定的局限性。據此，本研究將對智慧農業的概念內涵與基本特征進行界定分析，在此基礎上，利用宏觀統計數據和2019年全國智慧農業發展情況調查數據，從智慧農業整體情況、智慧農業基礎設施、智慧種植業、智慧養殖業、農產品智慧供應鏈等領域，深入剖析我國智慧農業的發展現狀，厘清我國智慧農業發展存在的短板問題，并提出面向農業產前、產中和產后不同環節的實施路徑及相應對策建議，以期彌補現有研究調查不深入、針對性不強等不足，為加快推進我國智慧農業發展提供政策參考。

1 智慧農業的概念與特征

1.1 概念內涵

對于智慧農業，國內外學者已從不同維度進行概念界定。劉麗偉和高中理[20]、Jayaraman等[3]和汪懋華[4]從技術體系視角，認為智慧農業是信息經濟時代把握新一代信息與通信技術發展新趨勢與推動農業現代化深度融合發展的科學技術體系。李道亮[21]、趙春江[1]和唐華俊[22]從全產業鏈視角，認為智慧農業是現代信息技術與農業產業鏈的深度融合，包括智慧生產、智慧流通、智慧銷售、智慧社區、智慧組織和智慧管理等環節。申格等[23]從農業產業發展視角，認為智慧農業是以信息知識為核心，以數字化、自動化、精準化和智能化為基本特征的現代農業發展高級形態。借鑒上述研究結論，結合現代農業發展趨勢，本研究認為智慧農業是指利用大數據、云計算、移動互聯網、區塊鏈、人工智能等新一代信息技術，基于農業全要素、全過程、全生命周期數字化與互聯化，形成以農業信息感知、定量決策、智能控制、精準投入和個性化服務為技術特征的現代農業產業形態。其是先進生產要素組合后的產業變革形態，是農業信息化發展從數字化到智能化的高級形態，涵蓋了從產前育種、資源環境監測、產中種養殖生產、產后農產品流通等農業全過程、全周期智慧化的新型產業業態、服務模式和工程科技。

1.2 基本特征

根據智慧農業的內涵與外延，智慧農業的基礎在于農業全要素、全過程、全生命周期的信息智能感知，根本在于實現智能控制與決策，目的在于農產品高質量、農業生產高效率、農業管理服務高效能。與之對應，精準農業是指運用現代信息技術和智能裝備技術，對農業生產進行定量決策、變量投入和定位實施的現代農業[24]。數字農業是以數據為核心，運用數字地球技術與信息感知技術，將農業全要素進行數字化表達、可視化呈現和信息化管理的現代農業發展方式[25]。農業信息化是指用現代信息技術裝備現代農業，依托信息網絡化與數字化支持農業經營管理、監測農業資源與環境，支撐農業經濟與農村社會信息化[26]。據此，數字農業是農業數字化轉型中所出現的重要產業形態，是智慧農業的基礎；精準農業是智慧農業的主要場景表現；智慧農業則是農業信息化發展從數字化到網絡化再到智能化的高級階段[1]。從智慧農業技術應用特點看，智慧農業發展特征主要表現為：

1）農業信息感知數字化。通過物聯網技術、3S技術等底層信息獲取技術形成農業大數據基礎數據庫，為農業生產經營決策提供數據支撐與服務，使得農業全過程人機物相聯系，各種農業要素、信息和環境自動感知與精準識別。

2）農業管理決策科學化。借助大數據、人工智能等技術，通過“機器學習+經驗模型”建立數字化、智能化技術和控制作業裝備高度集成的系統與農業管理決策模型，推動農業在設備裝備控制、農業投入和農業個性化服務等方面的定量決策。

3）農業裝備控制智能化。通過“人工智能+物聯網技術”，推動農業傳感器、通信系統和智能控制系統形成一個智慧網絡系統，實現農業裝備作業的自動化和智能化操作，推進全方位的無人作業。

4）農業要素投入精準化。依托農業定量決策模型，精細準確地優化農業全產業鏈每一環節的資源配置，推動農業生產經營管理決策的定量化和精準化，實現投入減少、資源節約和節本增效。

5）農業信息服務個性化。基于農業大數據平 臺，有針對性地、及時地向農業經營主體推送符合其需求的多樣化信息服務，有助于信息服務供需主體的精準對接。

2 數據來源與概況

本研究所用數據來自宏觀統計數據和2019年4—11月開展的“全國智慧農業發展情況調查”數據。調查核心內容主要為我國智慧農業技術應用現狀、問題和需求等。本次調查結合實地入戶問卷調查和互聯網問卷調查（依托國家農業信息化工程技術研究中心全國農技推廣云平臺中的注冊農技人員向農戶、新型農業經營主體發放電子版問卷），對31個省市區（不含香港、澳門和臺灣地區）不同經營類別與產業類型的農業經營主體進行問卷調查，最后共回收有效問卷7272份。

調查樣本基本特征見表1，受訪者男性占比較高，年齡主要集中在41～50歲之間，受教育程度分布較均勻，經營類別包含普通農戶、種養大戶、 家庭農場、農民合作社、農業龍頭企業和國家現代農業產業園6類，產業類型涵蓋大田種植（糧食/棉花）、設施栽培（蔬菜、花卉、茶園/果園）和養殖3大類。

表1 調查樣本基本特征Table 1 Basic characteristics of survey samples

3 我國智慧農業發展現狀

3.1 智慧農業整體現狀

在政府政策導向、多元主體共同參與下，我國智慧農業高速發展。在科技研發層面，國家“863”計劃、國家重點研發計劃部署了一批農業專家系統、精準農業技術與裝備、農村與農業信息化科技發展、智能化農機技術與裝備等重點研發計劃。在國家項目層面，2016年“智慧農業”分別被列為國民經濟“十三五”規劃八項農業現代化重大工程之一與農業現代化“十三五”規劃五大創新強農重大工程之一，此外相繼開展了農業物聯網區域試驗工程、信息進村入戶試點工程、農業農村大數據應用試點省、數字農業試點、“互聯網+”農產品出村進城工程試點、數字鄉村試點等工程項目。在產業發展層面，根據《中國數字鄉村發展報告（2019）》的預測，2020年我國智慧農業潛在市場規模將達到2000億元。阿里云、網易、京東等互聯網企業，以及新希望、大北農等龍頭企業紛紛涉足智慧農業，逐步形成智慧育種、智慧種植、智慧養殖、農產品智慧供應鏈、農業信息服務等新型業態。在地方推動層面，智慧農業成為各地發展熱點，已開展如北京智慧農園、長沙智慧農業示范區、濟南智慧農業試驗區、廣東5G+智慧農業試驗區、福建現代農業智慧園等創新實踐。

3.2 智慧農業基礎設施現狀

我國已初步建成融合、泛在、安全和綠色的寬帶網絡環境，基本實現“農村寬帶進鄉入村”。CNNIC數據顯示，截至2020年6月，我國農村地區互聯網普及率為52.3%，較2013年底提升24.2個百分點（圖1），全國行政村通寬帶和通4G比例均超過98%，貧困村通光纖比例從2017年的不足70%提升至2020年的98%，實現了全球領先的農村網絡與光纖覆蓋。同時，我國農業新基建初步取得成效，正啟動建設全國農業農村大數據示范省（區），各地相繼建成省級農業大數據中心。例如陜西省楊凌示范區依托5G技術建成農業大數據管控中心和基于物聯網的農業生產運營管控體系。此外，調查數據顯示，57.4%的國家現代農業產業園啟動建設大數據中心。鑒于信息化基礎設施的公共產品屬性，我國充分發揮政府引領作用，通過頂層設計，開展金農工程、“寬帶鄉村”試點工程等，最大程度提高我國智慧農業基礎設施建設效率，為我國智慧農業發展提供基礎支撐。

3.3 智慧種植業現狀

在大田種植領域，目前精細化施肥與農情監測技術已有一定規模應用，根據調查結果，在施肥方式上，采取測土配方施肥和水肥一體化的經營主體比例分別為36.1%和30.6%；在農情監測方式上，病蟲害監測預警系統應用已較為廣泛，各類經營主體的應用比例達到35.3%（表2）。智能農機裝備在大田作物耕種管收中的應用也日益廣泛，以新疆為例，截至2019年底，新疆石河子墾區已有3500多臺機車安裝了北斗導航自動駕駛系統，2019年完成墾區近400萬畝棉花的播種、中耕、施肥、采收和殘膜回收等工作，目前，新疆安裝自動駕駛系統的機車已突破6000臺[27]。

表2 智慧種植業關鍵技術應用情況Table 2 Application of key technologies in smart planting

在設施栽培領域，伴隨設施栽培標準化水平的提高，水肥一體化、精準施藥和生產環境智能化控制技術應用呈較快增長態勢。調查數據顯示，我國設施栽培中的各經營主體關于水肥一體化、精準施藥和生產環境智能化控制技術的應用比例較高，占比均超過35%，病蟲害監測預警系統的應用比例則為18.3%（表2）。且設施栽培環境大多配置了灌溉閥門、井房水泵、卷膜、外遮陰和風機等自動化控制設備，上述控制設備應用比例均超過50%。

我國信息化與種植業發展不斷融合。其原因主要在于在“政產學研”合作下，智慧種植技術與裝備日益熟化，能夠顯著提升勞動生產效率，實現節水節藥節人工，部分地方政府也出臺了相關智能農機裝備購置補貼激勵政策，因此，智慧種植技術產品在經營主體中的推廣普及不斷加快。

3.4 智慧養殖業現狀

在畜牧養殖領域，隨著智慧畜牧理念的普及和滲透，環境精準控制、電子識別和智慧養殖管理系統在畜牧養殖數字化轉型中得到較好應用。根據調查數據，開展包括溫濕度、光照強度和通風情況監測等在內的畜牧養殖環境自動化監測的經營主體占35%以上，個體標識技術和精準飼喂系統得到長足發展，應用比例分別達70.0%和52.4%（圖2），基本實現生豬、奶牛等主要品種“一畜一標”。

在家禽養殖領域，環境自動化控制、廢棄物無害化處理和精準飼喂得到較大應用。根據調查數據，家禽養殖環境自動化監測的主要指標有空氣溫度、空氣濕度和光照強度等，應用比例均超過45%，同時廢棄物自動化處理和精準飼喂系統應用比例較高，占比分別為35.6%和30.5%（圖2）。

在水產養殖領域，我國水產智慧化養殖雖較發達國家起步較晚，但近年智慧化養殖實踐不斷擴大。調查數據顯示，目前部分經營主體采用自動化儀器對溫度、濕度、光照強度、噪聲等養殖場環境指標，以及水的溶解氧、pH值、水位、溫度等水質環境指標進行監測，其中有39.6%的水產養殖主體對空氣濕度進行監控，成為最普遍的監測指標，而魚群健康智能監測系統、種苗繁育系統等應用比例相對較小，均不足16.0%（圖2）。

信息技術產品在養殖業得到較為普遍的應用。其背后驅動因素主要源于受“非洲豬瘟”等影響，養殖業少人化、工廠化和品質化發展需求迫切，給產業智慧化轉型升級提供了重要契機，國內適農性智慧養殖技術和裝備研發不斷深入，大型互聯網企業紛紛進入養殖業開展AI養豬、大數據養雞等實 踐，因此智慧養殖技術產品得到廣泛應用。

3.5 農產品智慧供應鏈現狀

在農產品供應鏈環節中，我國農產品采后自動化處理逐步推進，調查數據顯示，蔬果產品采后自動清洗、自動分級分選和自動包裝的占比在30%～40%之間，但極少采用機器人等智能裝備，采用機器人分級分選、機器人包裝的占比分別僅為6.9%和4.2%。肉蛋奶產品采后主要進行自動清洗、自動包裝和掃碼，占比在28%～43%之間（圖3）。

在倉庫等硬件設施設備建設方面，有45.1%的新型農業經營主體自建農產品存儲倉庫，近五成實現了溫濕度環境自動控制和安保視頻防控，但設備遠程控制、自動稱重和農產品質量實時監測等功能應用較少，占比均小于20%（表3）。

表3 農產品采后倉儲數字化技術應用情況Table 3 Application of digital technologies in post-harvest storage of agricultural products

農產品質量安全追溯體系建設不斷完善，2017年我國上線運行了國家農產品質量安全追溯管理信息平臺，目前已累積入駐各類企業主體9.43萬家、可追溯產品種類981個[28]。通過對已采納質量追溯系統的新型農業經營主體調查發現，目前農產品質量追溯信息主要為產品產地、生產者信息和生產投入品使用信息，占比在68%～90%之間，生產環境信息、產品認證信息、產品加工信息和實時高清視頻等信息追溯較少，占比均小于45%（表4）。

表4 農產品追溯信息情況Table 4 Traceability information of agricultural products

整體來看，我國農產品智慧供應鏈發展迅速。其原因主要是隨著國內消費升級，農產品需求已由“量”向“質”轉變，政府對農產品質量安全全過程監管、農業企業對農產品品牌化發展的訴求不斷擴大，共同推動農產品供應鏈的智慧化轉型。

4 我國智慧農業發展存在的突出問題

4.1 信息化基礎設施薄弱，難以滿足發展需求

我國信息化基礎設施建設在寬帶服務性能、空間設施能力、關鍵核心技術能力等方面與國際先進水平尚有較大差距[29]。同時，國內城鄉信息鴻溝仍需彌合，城鄉互聯網普及率差異仍達20%以上。與其他行業相比，農業信息化基礎設施更為薄弱。調查數據顯示，種養殖基地通光纖寬帶比例僅為27.2%，農戶采用信息化終端監控作物生長的比例僅約為13.6%，同時有32.7%的經營主體認為農業生產基地網速難以滿足應用需求。5G、天基農業物聯網等新基建應用仍處于起步階段，天空地一體化數據采集設施建設不足，區域性和專業性農業大數據平臺較為缺乏。

4.2 信息技術適用性不強，關鍵技術受制于人

由于缺乏基礎性和原創性研究，我國智慧農業技術整體上與發達國家差距在10年以上[30]。其中，國內高端農業環境傳感和生命信息感知設備、動植物知識模型與核心算法、智能控制與精準作業裝備被美國、日本、德國、以色列、荷蘭等壟斷，整體高端技術產品對外依存度高達90%，且智慧農業技術產品適用性普遍不強。調查數據顯示，1/4左右的經營主體反映目前市場中的信息化設備不穩定、容易出現運行故障，應用系統功能不全面、針對性不強。近五成的經營主體表示現有信息技術產品的增收效果不顯著，適用性和作用效果有待提升。

4.3 數據資源共享不足，農業信息服務水平低

數據資源整合共享難度大成為智慧農業建設中的重要瓶頸。研究表明，2016年我國電子政務數據共享水平僅排全球第63位（鄔賀銓，2017）[31]。國內現有法律法規尚未明確相關涉農數據公開與共享的原則和規范，全國統一的涉農數據標準體系建設較為滯后。調查數據顯示，18%的產業園表示其部門之間數據協同共享不足，近一半的產業園表示其信息資源共享水平較低。數據資源共享不足、平臺支撐不夠制約著農業信息服務的供給水平。根據調查，有40.1%的經營主體從未獲得過相關農業信息資源與服務，已獲取的信息資源主要集中于氣象信息、農業新聞和農業政策等公共信息，而對于貸款信息、市場信息和農產品營銷服務等獲取較為困難，獲取比例大多不超過20%。且有50.1%的經營主體表示信息更新不及時，37.6%表示信息服務不符合自己需要。

4.4 專業技術人才缺乏，信息化技能培訓不夠

在農業信息化人才培育方面，發達國家已建立起完備的人才培育體系，例如美國政府與高校通過項目合作積極培養高素質、多樣化智慧農業人才[32]。與之相比，我國智慧農業人才培養體系尚不健全，交叉學科型人才培養基地和學術平臺難以建立，智慧農業技術裝備應用人才、管理人才等缺乏。調查數據顯示，近60%的經營主體認為農業領域信息化發展的不利因素與障礙在于農業信息技術人才短缺。具體就涉農企業人才引進看，八成以上的涉農企業都有智慧農業人才需求缺口，其中技術型人才需求最為旺盛、需求占比達59.3%。有62.9%的企業表示優秀的智慧農業人才引進困難，其中，14.8%的企業表示人才引進非常困難。此外，針對農戶、新型農業經營主體的信息化技能培訓不足，40%的經營主體表示缺乏專業化的技能指導。

4.5 投入成本較大，可持續運營機制尚未建立

智慧農業建設周期長、投入大，近年來美國、歐盟、日本等國家和地區都持續加大了農業信息化的扶持力度，例如美國農業部每年提供7億美元左右基礎設施貸款用于農村寬帶服務供給[32]。而農業農村部《2020全國縣域數字農業農村發展水平評價報告》顯示，我國縣域農業農村信息化建設財政投入相對較低，總投入僅占農林水財政支出的0.8%，難以提供有力資金支持。調查數據顯示，近一半的經營主體表示信息化建設成本過高，33%的經營主體表示后期維護成本過高，很難有效實現成本平抑。與此同時，我國智慧農業建設仍處于由政府主導的試點示范階段，成熟的商業化運行模式較少。且不少應用試點項目僅停留在視頻監控系統建設、數據采集和簡單統計分析展示，與農業全產業鏈融合不夠，難以真正提升農業效率效益。

5 推動我國智慧農業發展的戰略路徑

智慧農業已成為世界農業發展的重要趨勢，亟需面向世界農業工程科技前沿與國家農業高質量發展戰略需求，瞄準我國智慧農業領域技術短板，明確我國智慧農業發展的全產業鏈戰略路徑（圖4），為提升我國智慧農業科技創新能力和產業競爭力提供戰略支撐。

5.1 農業產前智慧化實施路徑

結合國家農業農村大數據中心建設工程，全面推進省市級農業大數據資源中心建設，因地制宜建立全局性、區域性和專業性（優先種植業、養殖業、農機、種業、耕地、科教、典型農產品）大數據中心與農產品全產業鏈大數據平臺[30]。開展農業“天網”“空網”“地網”工程，構建人機協同的天空地一體化農業資源環境數據采集體系，建立健全農業資源環境監測預警系統和大數據云平臺，實現農業資源環境要素、權屬“一張圖”。加快國家種質資源數據庫建設，重點攻克精準育種技術、全基因輔助育種技術、作物表型檢測技術等，著力開展育種大數據云平臺、智能育種農機設備等軟硬件產品研制。不斷完善農資網絡銷售平臺，建立健全農資質量安全追溯體系。

5.2 農業產中智慧化實施路徑

加快推進農業專用傳感技術研發應用，研發具有自主知識產權的土壤養分傳感器、農藥殘留傳感器、動植物生命信息感知傳感器、農機傳感器等，攻克“植物—環境”模擬模型、“動物行為—環境—裝備”互作知識模型難點。加快發展大田作物精準播種、精準施肥/藥、精準收獲等智能裝備，開發推廣適宜于設施環境的耕整地、播種/育苗、移栽、植保、排灌和采摘智能機械，創制畜禽水產養殖精準環控器、智能飼喂系統以及消毒、巡檢、治療、清掃等重點環節作業機器人。以糧食生產功能區、重要農產品生產保護區、特色農產品優勢區、國家現代農業示范區和國家現代農業產業園所在縣市為重點，打造一批智能化程度高、競爭力強、帶動力顯著的無人農場、智能溫室、植物工廠、智慧牧場和無人漁場，實現無人化作業模式應用示范。

5.3 農業產后智慧化實施路徑

結合信息技術，打造集鐵路、公路和航空“三位一體”的智慧多式聯運，形成覆蓋線上線下物流運輸、倉儲配送、商品交易、金融服務和物流誠信等業務的農產品物流生態系統。建立基于農殘智能檢測技術、品質無損檢測技術、移動終端檢測設備、區塊鏈技術等的農產品質量安全實時監測檢測與風險評估體系，構建農產品質量安全風險預警信息平臺。研究基于電商需求的生鮮農產品產地快速預冷裝備、智能微環境感控貯運和配送技術，持續研發面向農產品倉儲、運輸過程的機械臂、機器人、無人機和無人車等智能硬件設備，構建集環境監控、產品模型分析和精準調節于一體的農產品數控系統平臺。在全國范圍內推動農業物聯網全面介入物流基礎設備，實現農產品全程信息化精準調控與管理，不斷增強農產品全過程、全鏈條政府監管能力與公共服務能力。

6 對策建議

6.1 強化智慧農業頂層設計

一是加快制定符合我國國情的“智慧農業發展綱要”，部署我國智慧農業發展的“時間表”和“路線圖”，推動新一代信息技術與農業深度融合。規劃要突出戰略性，堅持落地解決智慧農業發展過程的實際問題，以需求為導向，部署實施一批智慧農業重大工程。二是針對農業數據散亂雜、孤島林立等特點，推動政府部門加快制定農業大數據資源共享開放目錄清單，建立數據整合共享機制和規范化的數據管理制度，并在一定范圍內開放相關數據，促使農業數據共建共享、協同管理和有序開放。三是從國家層面探索建立不同類型智慧農業產業園的創建標準，并對智慧農業重大示范工程、區域建設水平開展定期監測與評價，推動智慧農業規范有序發展。

6.2 研究制定配套政策機制

一是堅持政府主導、市場推動、中央與地方聯動，著力開展智慧農業試驗示范工程建設，通過重大工程牽引，引導國家和地方持續的項目資金投入。二是促進相關政府部門類比農機購置補貼政策、農業綠色發展補貼政策，制定專門的智慧農業技術產品購置支持名錄，對智慧農業技術產品和應用主體給予政策性補貼，減免農村互聯網接入費用和農民移動通訊、數據傳輸費用。同時在社會化服務較成熟的地區，將智能農機購置補貼資金加快向作業服務補貼轉移。三是通過政府政策導向、建立智慧農業發展專項基金等，激發多層次主體參與智慧農業投融資，構建以政府投資為引導、以企業投資為主體、金融機構積極支持和民間資本廣泛參與的投融資模式。

6.3 加強關鍵技術研發與推廣

一是增設智慧農業重點研發計劃專項，圍繞農業專用傳感器、動植物生長調控模型和高端智能農機裝備等短板技術領域，開展聯合攻關和科研創新，不斷提高自主研發能力，加大核心關鍵技術研發力度。二是盡快研制出臺智慧農業名詞術語、標識、元數據、空間編碼和平臺構建等基礎標準，建立健全農業物聯網、農業大數據等關鍵技術標準，研究制定智慧農業行業應用標準框架體系與項目建設規范等，以標準化手段引領智慧農業規范化發展。三是把握不同產業技術與裝備需求，制定智慧農業技術動態推廣機制，定期發布適應大范圍推廣的智慧農業技術和產品目錄，切實推動智慧農業先進適用技術落地。

6.4 推進農業全產業鏈數字化

一是將智慧農業基礎設施建設重點轉向田間、圈舍、魚塘、農機庫和產地倉庫等生產基地數字化改造以及農業新基建，加快推進天空地一體化遙感監測網絡、農業大數據中心建設，為智慧農業發展奠定基礎。二是以新型農業經營主體、國家現代農業產業園為載體，加強新一代信息技術與農機裝備和農藝的深度融合，大力推進智慧大田、智慧設施、智慧畜禽和智慧漁業等生產數字化基地試點示范，著力推動區塊鏈、大數據在農業全產業鏈中的應用，繼續強化農產品智能化倉儲物流與質量追溯體系建設。三是積極發展農業傳感器、農業大數據、智能農機裝備和農業軟件等核心技術產業，加快建立國家及行業認可的第三方產品和技術檢測平臺，建立智慧農業產業生態體系。

6.5 健全信息化人才培育體系

一是依托高校院所資源，加快構建信息化人才培養體系與交流合作平臺，通過專項資金、減稅和補貼等方式，吸引人才參與智慧農業發展。二是依托新型職業農民培育工程等，采用遠程教育、專家授課、網絡微課程和技術觀摩等多種培訓手段，重點對基地標準化數字化改造、信息技術操作規程與工藝、農機智能裝備管護、應用系統與平臺后期維護等領域開展針對性培訓。三是實施農民信息化培訓計劃，采用短視頻宣傳、積分制等方式，加大對普通農民信息化意識與技能的培育力度。