数字农业行业发展前景分析2023

• 陈观秋 2023年3月13日 来源：农业品牌联盟 农业行业观察 1002 63
• 繁体

农业是国民经济发展的关键基础，同时也是国家安全的重要保障，自古以来，我国对于农业发展就极为重视。但近年来，农业资源和需求间的矛盾不断凸显，如何利用有限资源满足更多人的需求，成为我国亟待解决的问题。

农业是国民经济发展的关键基础，同时也是国家安全的重要保障，自古以来，我国对于农业发展就极为重视。但近年来，农业资源和需求间的矛盾不断凸显，如何利用有限资源满足更多人的需求，成为我国亟待解决的问题。

数字经济快速发展背景下，“数字农业”应运而生。数字农业是将数字化信息作为农业新的生产要素，用数字信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的新兴农业发展形态，是数字经济范畴下用数字化重组方式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一。

一、数字农业概念

数字农业是信息技术在农业领域的综合和全面的应用。具体来讲，数字农业是指将遥感、地理信息系统、定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来，从而实现在农业生产的全过程中，对农作物从规划、投入、生产，到农产品收获、加工、营销等全过程模拟、监测、判断、预测和建议等，达到提高资源利用率，降低成本，提高生产效率和产品质量，改善生态环境的目的。

数字农业是一个集合概念，它主要包含以下4个主要部分：

1.农业物联网(InternetofThings)

农业物联网从本质上讲，是一套数控系统。在一个特定的封闭系统内，以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它根据已经确定的参数和模型，进行自动化调控和操作。由于需要以硬件设备的投资和联网为基础，因此投资额较大，主要用于设施农业生产过程的管理和操作，也用于农产品的加工、仓储和物流管理。

2.农业大数据(BigData)

农业大数据是与农业物联网相对应的概念，它是一个数据系统，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据库，通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数据，为生产操作和经营决策提供依据，并实现部分自动化控制和操作。因为它是在完全开放的系统中运作，因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的操作和经营。

3.精准农业(PrecisionFarming)

精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和操作系统。它主要是以农机的单机硬件为基础，配以探测设备和智能化的控制软件，以实现精准操作，变量控制(包括变量播种、变量施肥、变量喷药等)，无人驾驶，以及理想的工作环境和场景适配。精准农业强调的是(单体)设备和设施操作的精准和智能化控制，是硬件+软件。

4.智慧农业(SmartAgriculture)

智慧农业是建立在经验模型基础之上的专家决策系统，其核心是软件系统。智慧农业强调的是智能化的决策系统，配之以多种多样的硬件设施和设备，是系统+硬件。智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用。

由于数字农业的发展还处于早期阶段，对于其核心的组成部分以及各个部分的理解还有不少歧义，因此，概念被用错和被混为一谈的事情经常发生。

数字农业行业调研

从全球农业数字经济情况来看，相较于其他地区的农业数字经济渗透率，中国农业数字经济渗透率处于较低水平，与德国、英国等发达国家还存在较大差距。

据中研产业研究院《2022-2027年中国数字农业行业市场全景调研与发展前景预测报告》分析：

数字农业是我国由农业大国迈向农业强国的必经之路。纵观全球，发达国家都将发展数字农业作为构筑农业现代化发展产业优势的方向，积极将数字科技与农业发展相融合，推进农业产业的数字化转型。

自20世纪末以来，我国日益重视数字农业发展，相关政策措施陆续出台，明确提出推动数字技术与农业生产经营管理等方面的融合。随着《数字农业农村发展规划(2019—2025 年)》的发布，以及2021 年和2022年中央一号文件明确提出开展数字乡村试点、实施数字乡村建设发展工程，我国数字农业也日益从顶层规划走向实践落地。

2021年11月《国务院关于印发“十四五”推进农业农村现代化规划》提出，强化现代农业科技支撑，开展农业关键核心技术攻关，完善农业科技领域基础研究稳定支持机制，加强农业基础理论、科研基础设施、定位观测体系、资源生态监测系统建设。

2022年2月《中共中央国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》提出，推进智慧农业发展，促进信息技术与农机农艺融合应用。加强农民数字素养与技能培训。以数字技术赋能乡村公共服务，推动“互联网+政务服务”向乡村延伸覆盖。着眼解决实际问题，拓展农业农村大数据应用场景。加快推动数字乡村标准化建设，研究制定发展评价指标体系，持续开展数字乡村试点。

近年来，我国数字农业快速发展，突破了一批数字农业关键技术，开发了一批实用的数字农业技术产品，建立了网络化数字农业技术平台。在农业数字信息标准体系、农业信息采集技术、数字化农业宏观监测系统、农业生物信息学等方面的研究应用上，中国企业都取得了重要的阶段性成果，通过不同类型地区的应用示范，初步形成了我国数字农业技术框架及数字农业技术体系、应用体系和运行管理体系，促进了我国农业信息化和农业现代化进程。

从全国农业信息化水平来看，据农业农村部数据，2021年浙江省农业农村信息化发展总体水平达到66.7%，已积累较大的领先优势，江苏、上海、安徽、湖南等省市均处于全国领先地位。

数字农业行业发展前景

2016年，谷歌旗下DeepMind的AlphaGo横空出世，把人工智能为(AI)的决策水平提高到一个前所未有的高度，让人们认识到人工智能发展的提速和广阔的前景，也为数字农业的发展注入了强心针。

近年来，我国数字农业技术得到快速发展，突破了一批数字农业关键技术，开发一批实用的数字农业技术产品，建立了网络化数字农业技术平台。

例如农业农村部在陕西省试点的“苹果产业大数据中心”，托普云农为浙江省政府搭建的智慧农业云平台都是数字农业大数据应用案例。

目前，在农业数字信息标准体系、农业信息采集技术、大比例尺的农业空间信息资源数据库、农作物生长模型、动植物数字化虚拟设计技术、农业问题远程诊断、农业专家系统与决策支持系统、农业远程教育多媒体信息系统、嵌入式手持农业信息技术产品、温室环境智能控制系统、数字化农业宏观监测系统、农业生物信息学方面的研究应用上，企业都取得了重要的阶段性成果，通过不同类型地区应用示范，初步形成了我国数字农业技术框架和数字农业技术体系、应用体系和运行管理体系，促进了我国农业信息化和农业现代化进程。

数字农业未来的发展前景虽然非常富有吸引力，但是由于农业的生产涉及的品类和品种繁多，生产过程漫长和复杂，不可控因素多，变量多，因此数字农业从单点突破到全面进步和应用还需要假以时日。

想要了解更多数字农业行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2022-2027年中国数字农业行业市场全景调研与发展前景预测报告》。报告对我国数字农业的行业现状、市场各类经营指标的情况、重点企业状况、区域市场发展情况等内容进行详细的阐述和深入的分析，着重对数字农业业务的发展进行详尽深入的分析，并根据数字农业行业的政策经济发展环境对数字农业行业潜在的风险和防范建议进行分析。最后提出研究者对数字农业行业的研究观点，以供投资决策者参考。

• 相关深度报告REPORTS

  

  2022-2027年中国数字农业行业市场全景调研与发展前景预测报告

  中研普华通过对数字农业行业长期跟踪监测，分析数字农业行业需求、供给、经营特性、获取能力、产业链和价值链等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深...

  查看详情

延伸阅读

推荐阅读

猜您喜欢