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Copyright reserved to EqualOcean Intelligence, October 2021 2021-2022中国农业生产数字化研究报告 1 2 3 4 5 . 十字路口的中国传统农业 . 农业数字化转型探索 . 农业生产数字化转型路径及趋势 . 他山之石：国外农业生产数字化转型成功经验 . 以数营农：农业生产数字化转型案例精选 .1 十字路口的中国传统农业 中国农业 “ 靠天吃饭 ” 、粮食安全等问题仍较为突出 自然灾害仍严重影响农作物产量 人均耕地面积减少制约粮食供给增长 洪涝和干旱受灾面积及粮食减产对比 2011-2017年中国耕地面积及中国与世界人均耕地面积 2 6,221 2 .985 2.970 1.497 2.940 1.490 20.27 2.925 1.482 2.910 1.473 2.900 1.463 2 1,770 2 0,814 1 9,257 1 8,478 9 1.506 20.29 1 .455 1 3,670 12,380 20.27 20.26 20.25 1 0,569 20.24 20.23 ,201 7 ,913 2 015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2 011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 受灾面积（千公顷） 成灾面积（千公顷） 中国耕地面积（亿亩） 中国人均耕地面积（亩 /人） 世界人均耕地面积（亩 /人） 部分粮食进口比例过大 化肥、农药单位面积使用量远高于世界平均水平，致使耕地质量下降 2 010-2019年小麦、大豆、水稻进口数量（万吨） 各国化肥使用量（千克 /公顷）及农药使用量（公斤 /公顷）对比 1 0000 600 1 0.3 506.11 8 6 4 2 000 000 000 000 0 4 2 00 00 0 2 46.88 2 22.78 3 .69 3.72 1 68.73 3 1 37.03 2.2 大豆进口数量 小麦进口数量 水稻进口数量 中国 美国 法国 英国 日本 中国 美国 法国 英国 德国 数据来源：国家统计局 4 农产品对外依存度高，无法满足消费者多元化需求，农业转型升级迫在眉睫 2 020年中国农产品进出口额（亿美元） 2015-2020年中国农产品贸易逆差（亿美元） 5 4 1 00% 16 948 2 54 1 90 713 出口额 760 8 4 574 1 49 4 96 4 58 1 1 2 0 0 380 4 76 4 33 2 015 2016 2017 2018 2019 2020 进口额 1,708 287 中国农产品贸易逆差持续增长， 2020年农产品出口额仅 760亿美元，而进口额 则达到 1708亿美元，贸易逆差达到 948亿美元，与 2015年相比几近翻倍， 对外 依存度高 。 1 56 1 10 9 5 10 日益多元的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，农产品生产的矛盾逐渐 由总量的供给不足转变为产品结构不匹配 。中国农业已经进入转型升级的关键时 期，进一步调整优化农业结构已成为提高农业发展质量和效益的现实选择。 8 7 3 6 1 8 2 020年 食糖 棉花 食用植 谷物 物油 蔬菜 水果 水产品 其他 食用 畜产品 油籽 数据来源：农业农村局 5 生产端土地小规模分散经营阻碍农业机械化进程 中国农产品主产区分布 由于中国特色的家庭联产承包责任制的推行及人口现状等原因，中国 80%以 上的土地在 2.6亿的小农户手里， 耕地分散、块状明显，导致农业机械化、规 模化进程受阻 。 农产品主产区 种植产品 畜产品 水产品 中国土地经营属于典型的 小规模主导型 ，小规模土地经营者所占比重高达 东北平原主产区 水稻、玉米、大豆 肉牛、奶牛、生猪 9 3%，远高于 世界 平均水平。农业生产经营规模小，产业化程度低，加上农 产品质量不高，导致近年来农业生产成本居高不下，严重影响了农业效益和 竞争力的提高。 小麦、棉花、玉米、 肉牛、肉羊、奶牛、 黄淮海平原主产区 长江流域主产区 大豆 生猪、家禽 1 00% 中国与世界土地经营规模类型划分（ %） 水稻、小麦、棉花、 油菜 生猪、家禽 淡水鱼类、河蟹 世界平均 中国 72% 汾渭平原主产区 河套灌区主产区 华南主产区 小麦、玉米 小麦 93% 日本 69% 对虾、罗非鱼、 鳗鲡 水稻、甘蔗 美国 甘肃新疆主产区 小麦、棉花 农户平均土地经营规模（公顷） 5 数据来源：联合国粮食及农业组织 6 农作物服务费用占比较低，农业技术服务商难获资本支持 由于所需投资较少、审批较快、易于生产经营、市场广阔且投资回报率较高等 中美主要农作物品种物质与服务费用对比（每亩 /元） 原因， 2015-2020年 中国获得融资的农业企业类型主要集中在农产品生产及加 工上 。 美国 中国 481 玉米 稻谷 大豆 对于农业技术研发、农业生物制品生产、农产品品种改良等高风险、高技术含 量和高附加值的项目，投资人因所需投资较多、回收期长、风险较大等原因， 一般较少涉及。这一定程度上 影响了中国现代农业技术发展 ，也间接导致了中 国 农业产业结构不合理 。 3 76 7 35 4 79 2 015-2020年中国获得融资农业企业类型（家） 4 99 4 60 2 99 2 02 3 72 中国农业迈入 “ 高成本 ” 时代，农业成本已全面超越美国。然而与美国相比， 中国多数主要农作物品种 物质与服务费用占比较低 ，美国农业生产更多倚重 物质投入、农机装备、技术服务等，而中国人工成本仍为推高农业成本的主 要因素。 2 55 1 37 美国农业机械 作业 智能化程度远远高于中国， 农业资本、技术、机械等投入 对劳动的替代作用明显 。中国在劳动力素质与职业化程度、农业机械水平、 农业科技等方面与发达国家存在一定差距，导致了农业高成本、低效率、缺 乏农业基础竞争力的现状。 5 6 33 35 33 饲料 化肥 种植 养殖 农产品 农产品 加工 农产品 农技服务 农业大 交易 数据 数据来源：国务院发展研究中心农村经济研究部，亿欧数据 7 农业生产链分为产前、产中、产后环节，流程冗长且复杂 产前环节 产后环节 冷链 产中环节 农资供应 农产品种植 /养殖 农副产品加工 农产品交易 农村金融 保鲜 物流 蔬菜水果 粮食谷物 油料作物 经济作物 种子 批发市场 餐饮零售 电商微商 播种 灌溉 施肥 除草 种 植 化肥农药 农机装备 病虫害防治 肉制品 乳制品 水产品 其他 种苗 饲料 繁育 饲养 病虫害防治 环境清理 养 殖 疫苗兽药 8 The Exploration of Agricultural Digital Transformation 农业数字化转型在农业 4.0阶段实现 中国农业的发展需要经历四个阶段，中国农业大学李道亮教授将其定义为农业 1.0到农业 4.0： 农业 1.0指的是 传统农业 ，此时使用简单的工具，生产效率较低、无法抵抗自然灾害，只是解决了农产品的短缺问题； 农业 2.0指的是 小型规模化农业 ，利用农业机械化工具，实现部分地区规模化发展，提升劳动生产率； 农业 3.0指的是 自动化农业 ，利用计算机、硬件设备等产品，提升专业化水平，实现资源的合理利用； 农业 4.0指的是 智慧化农业 ，利用多种设备获取相应的数据，实现 数字化、智能化生产 ，将各个设备获取的数据打通，进行资源整合，实现无人化生产。 农业发展四阶段概述 农业发展各阶段所占比例 农业 1.0 农业 2.0 农业 3.0 农业 4.0 农业特征 区域 传统农业 小型规模农业 自动化农业 智慧化农业 西部生产条件较差的 主要位于粮食、蔬菜、 主要分布于沿海、东 主要分布于现代农业园 地区，如四川、贵州、棉花等中东部、西部平 部和中西部经济发达 区的实验基地，以高校 甘肃、青海等 原等主产区，如东北垦 地区，以示范应用为 和科研院所的示范实验 区、新疆生产建设兵团 主 等地区 为主，还不具备规模推 广条件 劳动者 传统农民 简单工具 传统农民 职业农民 计算机 计算机 机器人 劳动工具 机械化工具 来源： 整理测算 1 0 随着 “ 数字乡村 ” 政策的推动，农业数字化转型正逢其时 近年来中国多个政策围绕 “ 数字中国 ” 、 “ 乡村振兴 ” 、 “ 数字乡村 ” 进行部署，其中都提到了 农业数字化 。 农业数字化不仅是数字中国的重要组成部分，也是实现农 业农村现代化这一乡村振兴战略总目标的重要途径。众多政策与福利的出台强调了农业生产数字化的必要性，当下是中国全面实施农业生产数字化的大好时机。 2 021年 2月 : 2 021年 “ 中央一号文件 ” 发展 智慧农业 ，建立农业农村大数据体系，推动 新一代信 息技术与农业生产经营深度融合 。完善农业气象综合监测 网络，提升农业气象灾害防范能力。 2 019年 5月： 2 021年 7月： 2021年重点强农惠农政策 数字乡村发展战略纲要 推进 农业数字化转型 。加快推广云计算、大数据、物联网、人 工智能在农业生产经营管理中的运用，打造 科技农业、智慧农 业、品牌农业 。建设智慧农（牧）场，推广精准化农（牧）业 作业。 围绕产品特色化、身份标识化和 全程数字化 ，加强地理标志农 产品特色种质保存和特色品质保持，推动 全产业链标准化 全程 质量控制，提升核心保护区生产及加工储运能力。 数字 乡村 2020年 1月： 数字农业农村发展规划（ 2019-2025年） 2 021年 6月： 中华人民共和国乡村振兴促进法 数字农业农村发展规划中 提到的 2025年发展目标 当前及 “ 十四五 ” 时期是推进 农业农村数字化 的重要战略 机遇期，必须加快数字技术推广应用，大力提升数字化生 产力，抢占数字农业农村制高点，推动农业高质量发展和 乡村全面振兴，让广大农民共享数字经济发展红利。 建设现代农业产业技术体系，推动农业农村创新驱动发 展。国家鼓励 农业信息化建设 ，加强农业信息监测预警 和综合服务，推进农业生产经营信息化。 +10.8% 15.0% 7.3% 2 018年 2025年（目标） 乡村 振兴 数字 中国 农业数字经济占农业增加值比重 2 全面实现农业 强、农村美、 农民富 050 2021年 3月： 2 025 2035 农业农村现代 化基本实现 2 021年 2月： 2021年乡村产业工作要点 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四 农业生产经营 数字化转型 取得明显 进展 个五年规划和 2035年远景目标纲要 实施 “ 上云用数赋智 ” 行动，推动数据赋能全产业 链协同转型。加快发展 智慧农业 ， 推进农业生产经 营和管理服务数字化 改造。 以信息技术带动业态融合，促进农业与信息产业融 合，发展 农村电商、数字农业、智慧农业 等，让农 民跨界增收、跨域获利。 来源： 农业农村部，中央网络安全和信息化委员会办公室 1 1 “ 新基建 ” 、农民数字技能与服务商技术的发展加快农业生产数字化进程 2 015-2020年中国农村宽带接入用户和宽带接入普及率 农村电信基础设施不断优化 27.8% 截至 2020年年末，中国农村宽带接入用户达到 1.42亿户 ，较 019年末增长 712万户 。全国行政村通光纤率和 4G覆盖率均 2 4.7% 2 超过 98%。 0 .64 0.75 2016 0.94 2017 1.17 2018 1.35 1.42 2020 农业遥感、导航和通信卫星应用体系初步确立， “ 新基建 ” 为 人工智能、 5G、大数据等新一代互联网技术创新应用提供了 设备基础，为 农业生产数字化带来重大利好 。 2 015 2019 农村宽带接入用户 (亿户 ) 农村互联网宽带接入普及率 2 018年 6月 -2021年 6月中国农村网民规模及互联网普及率 农民数字技能持续提升 5 9.2% 3 6.5% 截至 2021年 6月，中国农村网民规模为 2.97亿 ，农村地区互联 网普及率为 59.2%，较 2020年 12月提升 3.3%。 越来越多农民意识到将互联网全面融入到生活、优化升级农业 生产模式， 农民生产活力的激发和数字农业技术应用能力的提 高 ，为农业生产数字化转型打下了更夯实的基础。 2 .11 2.22 2.25 2.55 2.85 3.09 2.97 2018.6 2018.12 2019.6 农村地区网民规模（亿） 2020.3 2020.6 农村地区互联网普及率 2020.12 2021.6 2 011-2020年中国软件和信息服务业总收入 农业数字化服务商技术与产品日益成熟 8 .16 2020年中国软件和信息服务业总收入达到 8.16万亿元 ，呈 平 稳较快增长 。 1 .88 具有自主知识产权的技术研发应用、农情信息获取技术、农机 作业监测技术等均不断发展，各类农业信息化平台也已被搭建 起来。 数字农业技术的高质量发展 成为促进农业生产转型升级、 农业农村现代化发展的强大动力。 2 011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 软件和信息技术服务业总收入 (万亿元 ) 数据来源：国家统计局， 中国互联网络信息中心 ，工信部 1 2 跨界玩家争相布局，推动农业数字化转型 “ 门口的野蛮人 ” 大公司出来的创业者 “ 务农 ” 各类跨界玩家争当 “ 农夫 ” 育种 信息 /交易平台 循环农业 彭斌 极飞科技，创始人 曾任职微软 产 前 循环农业 种业 育种 /农村金融 王筱东 慧云信息， CEO 曾任职微软 彭斌 极飞科技，创始人 曾任职微软 无人化农场 智慧农业 智慧种植 /养殖 植物工厂 智慧种植 /养殖 智慧农场 李树欣 览宋科技，创始人 曾任职腾讯 陈祺 麦飞科技，联创 曾任职阿里巴巴 产 中 智慧养殖 智慧种植 /养殖 循环农业 赵洪啟 云洋数据，创始人 曾任职华为 循环农业 智慧养殖 溯源 /智能分拣 无人化农场 循环农业 智慧农场 王筱东 慧云信息， CEO 曾任职微软 赵洪啟 云洋数据，创始人 曾任职华为 产 后 循环农业 王昕 罗炜巍 春播科技，创始人 曾任职搜狐 冻师傅，创始人 曾任职阿里巴巴 社区生鲜 文旅 /特色小镇 旅游小镇 农产品品牌 /都市农场 农产品新零售 /社区生鲜 特色小镇 /农产品新零售 农产品新零售 生鲜投资 增 值 服 务 徐正 每日优鲜，创始人 曾任职联想 余玲兵 宋小菜， CEO 曾任职阿里巴巴 赵洪啟 云洋数据，创始人 曾任职华为 农产品新零售 1 3 农业生产数字化转型服务商图谱 产中环节 产后环节 产前环节 卫星遥感大数据 大 数 据 服 务 数据分析平台 大数据 / 信息提供平台 智能农机 无人机 物 联 网 设 备 现场监测器 / 传感器 农产品安全追溯系统 管 理 系 统 农场 / 牧场 ERP 交易 平台 综合 解决 方案 1 4 The Paths and Trends of Digital Transformation of Agricultural Production 生产数字化：农业科技主要应用于农业生产的产中、产前、产后环节 产前环节 产中环节 产后环节 种子 农药 化肥 农机 农具 农膜 播种 灌溉 施肥 除草 采摘 分拣 农业种植 病虫害防治 选址 选种 建造 饲料 孵化 兽药 繁育 饲养 疾病防疫 环境清理 称重 捕捞 屠宰 称重 畜牧 养殖 农 业 养 殖 选址 种苗 建池塘 饵料 注水 渔药 供氧 投饵 水质监测 /池塘清理 水产 养殖 病害防治 种子品类 土地温湿度及营养成分 物联网：土壤温湿度 化肥 /农药使用量 灌溉水分吸收量 滴水灌溉 天气气候变化情况 作物长势 农业机械 无人机植保 卫星遥感 /气象 无人机遥感 农机自动驾驶 农业种 植信息 技术 水肥一体化 物联网：农业气象 物联网：作物生长 植物化工厂 畜牧品种 /饲料营养 结构 水产苗种 /饲料营养 结构 适宜的生长环境 畜牧产品的生长情况 物联网：耳标监测 疾病防控 投喂次数 /养殖密度 养殖水环境质量管理 物联网：水质检测等 物联网：温度、湿度、 通风管理 物联网：智能投喂机 畜牧养 殖信息 技术 水产养 殖信息 技术 人工智能：图像识别、监测声音表情变化等 1 6 3.1 产前 Before Production 种植业：企业信息化意识持续增强，种业信息化基础得到初步夯实 种业发展历程 种业管理与公共服务信息化状况 “ 四自一辅 ” 阶段 种业技术公共服务信息化水平提升 种业电子政务持续发展 1949-1977年 通过种业信息网，即时发布全国和各省种业法规政策信 息、种业发展动态、种子企业经营许可信息、品种审定 信息、种子市场监管信息、种业规划工程项目信息、种 子基地建设管理信息、种业科研信息。 实行 “ 依靠农业生产合作社自繁、自选、自留、自用，辅之 以调剂 ” 的方针，在全国建立起以县良种场为核心、公社良 种场为桥梁、生产队种子田为基础的三级良种繁育推广体系。 建成了品种区域试验数据库、品种推广 面积数据库、种子管理机构数据库、种 业人才数据库、种业经济运行数据库及 相对应的公共服务平台。 定期对外发布品种区试信息、品种推广 信息、种子产供需形势信息、种子市场 价格信息、种子检验信息、种业经济运 行信息、种子管理机构和人才信息。 种业产学研部分核心业务初步信息化 “ 四化一供 ” 阶段 部分科研单位和公司开发了支持品种选育、试验、推广 等过程的信息管理系统软件产品，研制了考种系统、单 粒播种机、联合收割机等专用智能化、自动化的硬装备。 1 978-2000年 001-2009年 实行 “ 品种布局区域化、种子生产专业化、加工机械化、以 县为单位统一供种 ” 的方针，以大规模建设各类原种场和种 子繁育生产基地为核心。 核心业务启用智能信息系统 改造分子设计与育种管理软件 市场化改革阶段 研发种子质量控制系统 2 试点农技服务、经销商管理和电子商务系统 在严格主承销商资质管理的前提下，实行 “ 改制辅导一年、 证券机构推荐、发审委审核、通过市场确定发行价格、证监 会核准 ” 的审核程序。 ERP系统逐渐普及 种子企业 经营与管理 信息化现况 日常办公实现网络化 深化改革阶段 固化业务流程 应用成熟办公信息系统 统合人、财、物、信息等基本企 业运作要素 农业部把 2010 年定为种子执法年，确立农作物种业国家 战略性、基础性的核心产业地位，明确了深化种业体制改革 的政策措施，提出了推进现代种业发展、建设种业强国的目 标，各项政策陆续出台，加快行业整顿整合。 2010年 -现在 实现产销信息化、财务一体 化、物流费用精细化管理 提升对内管理水平、规避经 营风险 大幅提升种业企业办公效率和经 营管理水平 1 8 畜牧业：数字化、智慧化育种逐渐成为生猪育种体系的主要形式 现代化育种体系逐渐形成。 中国的生猪育种取得了较为可观的进步，早在 019年中国先后通过 “ 中加瘦肉型猪项目 ” 、 “ 农业部 948重大专项 ” 、 国家现代农业技术体系 ” 的专项支持，逐步构建了中国引进品种选育需 数字化育种逐渐成为现实。 在种猪育种体系中，种猪性能测定、分子育种、计 算机应用、 AI养殖等技术不断进步，在遗传评估和育种方案制定过程中利用育 种系统管理海量数据，这意味着数字化、智慧化育种逐渐成为现实。 2 “ 要的种猪性能测定、动物模型 BLUP选育技术体系。 传统育种体系逐渐与信息化手段结合。 目前已构建了核心育种场、国家生猪育 种评估中心等。育种逐渐有了数据的支撑，向着更精准、更大规模的方向迈进。 数据管理 常规管理软件 系谱数据 转基因技术 抗病能力 料肉比 育种技术 表型数据 测序数据 编辑功能基因组 生长速度 生产辅助 建立基因库 国内育种发展方向 育种系统 育种模式 自主知识产权 特色家禽品种 选择方案 核心群遗传 变异监控 功能 种业体系建设 甄选核心群 一键分析 表型性能测定数据 综合育种值 原始数据 国家式育种 集团化育种 遗传性能测定数据 育种分析 育种方案数字化 1 9 主要粮食作物生产机械化，智能农机逐渐成为产前环节数字化的助推器 农业机械是衡量一国农业现代化发展的水平的主要指标之一，目前中国主要粮食作物基本实现全程机械化，薄弱环节机械化进程也在加快推进。而 利用数字化手段来提 高中国农业装备的智能化程度 ，对于推动农业产前环节数字化进程具有重要意义。随着信息技术与数字化技术的迅猛发展，数字化已经全方位、多层次地渗透到农业机 械中，也给农业生产带来了巨大的变化。 主要粮食作物基本实现全程机械化 农业机械的数字化路径 2 015年与 2019年主要粮食作物耕种收综合机械化率对比（ %） 数据开采、知识发现及其重用技术、知识的表达与组织、知识数据库的开 发、基于知识的决策技术 线上互动设计 2 2 015年 019年 德国设计理论的系统化设计方法 TRIZ（ Theory of Inventive Problem Solving） 公理设计（ Axiomatic Design， AD） 9 6 8 9 86 89 8 4 7 8 虚拟现实便捷 农业机械设计与展示 利用虚拟现实技术模拟产品的某些性能 小麦 水稻 玉米 便于设计人员对产品的修改与调整，大大缩短农机产品的设计、生产周期 薄弱环节机械化加快突破 智能农机的发展趋势 2 015年与 2019年薄弱环节机收率对比（ %） 多机物连、协同作业 建立智能农机的大数据平台 2 2 015年 019年 借助于各类农业传感器和中央处理芯片，可实现多 个农机的智能互联，将协同作业的各类农机的工作 状态进行实施采集和分析，并自动控制和调节，优 化农机的作业性能。 大数据平台主要利用先进的网络技术、云计算、数据密集计算等方式 将农业地理信息、农机作业参数、智能农机决策信息等数据进行集成， 建立统一的信息管理平台，实现农业与智能农机数据的远程采集与传 输、数据的分析与决策、数据的共享与应用。 5 0 4 6 4 4 农业机器人技术 智能农机原创性技术开发 3 0 29 农业作业对象的多样性和环境的复杂多变性对农业 机器人提出了更高的要求，因此对农业机器人的设 计、改进和完善也是智能农机未来发展的一个方向。 农业的需求的不断发展和变化对其农机的功能和技术也提出了更高的 要求。加大智能农机原创性技术研究和开发的力度则是应对农业需求 变化的举措之一。 1 9 棉花 花生 油菜 数据来源：农业农村部 2 0 数据管理系统的应用解产前环节信息爆炸的难题 2 0世纪 21世纪 数据库管理系统 初 数字育种技术的开端 数字育种技术飞速发展 信息爆炸：复杂大数据集 生物统计学基本原理开始 在作物育种中应用，标志 着作物数字育种技术的开 端。 随着自动化采样和数据获取 技术的突破，从分子水平的 基因表达数据到宏观性状表 现型数据都实现了质的飞跃。 育种数据的存储、分析、利 用成为现代数字育种技术的 关键。 为确保数据能够不断积累和丰富，需要使用 先进的数据库管理系统 进行管理维护，清晰 地建立各种数据之间的相互关系，便于对这 些数据进行交叉分析，从中找出规律，提取 有用的知识，为后代的选择和新品种的定位 提供可靠的依据。 气候、土壤等 动态环境数据 随着计算机技术的出现， 现代数字育种技术开始孕 育和发展。 田间性状 调查结果 基因型数据 生产管理数据 育种策略 分析 数据采集和 性状分析 杂交组合和 后代选择 基因表达和代 谢物动态数据 数字化 是在对研究对象定性描述的基础上进一步加以定量刻画， 便于进行精确评估和筛选。在定性描述的基础上，结合分子生 物学、生理学、遗传学和物候学等进一步更为精确地定量刻画， 是作物数字育种技术的关键所在。 田间试验设计 和统计分析 分子标记和基 因定位 数据库 定量刻画只是数字化的第一步，数字化内容涵盖了 数据的分类 存储和检索、数据的统计分析、各类模型的建立与应用、可视 化展示和综合应用等 。 生长发育的 系统模拟 基因功能和 调控网络 系谱书和 亲缘分析 2 1 龙头企业精益求精，产前环节数字化进程将进入全新阶段 种业代表企业：中化集团推进 MAP战略 种业数字化发展趋势 中化集团针对中国农业现代化发展需求推出了 MAP现代农业技术服务平台 ， 通过数字化工具、数字化系统在产业上游不断积累农田、土壤、农事作业等 方面的大数据，为所有的合作伙伴提供相应的数据服务。 种质资源信息化工程 一是构建覆盖国家作物种质资源库的国家作物种质信息网络。 二是初步建立海量、快速、整合和安全的作物种质资源数据研究和整合平台。 三是实现国家种质库资源出入库的自动化，基本实现各国家库的智能化监控和管理。 一个平台 四是建立品种资源的数据库共享体系，即时向行业发布信息。 线上线下结合（ O2O）的现代农业服务平台 品种选育信息化工程 两个核心 多方共赢 一是实现各种育种信息和育种资源有效集成和决策。 二是田间表型数据采集信息化。 合作伙伴发展能力获得不断提升 种植户实现降本增效和绿色发展 推动耕地适度规模化 依靠科技真正把地种好 各级政府 “ 乡村振兴战略 ” 落地 区域优势作物得到可持续发展 三是实现田间试验管理精确化，环境监测自动化。 四是随着分子育种技术等新兴育种技术的快速发展，建立数据管理系统，处理大规模数据。 种子繁育加工信息化工程 土地适度规模化 智慧农业 一是综合使用遥感、物联网等信息监测控制手段，实时准确地获取主要制种基地种子生产情况。 二是研发杂交制种智能机械设备、种子快速安全脱水自动控制等技术与设备。 MAP 示范农场 精准种植 三是建立基于移动互联的田间生产管理系统。 管理系统 现代农场 管理系统 四是搭建全国统一的、具有一定信任度的涉及种子生产加工销售全过程的可追溯平台。 品种推广信息化工程 MAP MAP农场 技术服务中心 管理系统 一是使用物联网技术，从农作物品种田块信息直至种植户信息等建立全程跟踪系统。 二是建立种业电子商务平台。 技术标准化 数据公司化 把地种好 三是针对近年来各地农业结构调整带来农村经营单元变化，建立和完善分作物的种植户信息数 据库。 来源：中化集团 2 2 3.2 产中 In Production 数字化技术在产中环节可被广泛应用，驱动中国粮食产量的增长 农业产中环节的发展离不开与农业技术的融合发展，纵观农业技术的每一次革命性迭代都影响着 产中环节的进步和粮食产量的增长 。中国农业从传统向数字化转变的历 程跨越了一个世纪，产中作为农业生产的重要阶段，也是数字化影响和应用最广泛的阶段，涉及了 播种、施肥、灌溉、畜牧养殖、环境监测等 环节，运用的数字化技术 在较为成熟的 5S技术 基础上，还包括了物联网、大数据、云计算等新技术。 传统农业 机械农业 数字农业 技 术 物联网、大数据、人工智能 AI、 5S技术（全球定位系统 GPS、 地理信息系统 GIS、遥感技术 RS）、 5G 金属冶炼 自动化技术、农业机械 影 响 借助工具，提高农耕 效率，增加粮食供给 部分生产环节由机械替代人工，农耕效率 进一步提升，开始实现规模种植、养殖 生产作业、生产决策逐渐实现智能化，农耕资源利用率大幅提 升，实现精准农业 1 990年，国家科技部推出 “ 863” 计划，支持计 2003年， “ 863” 计划将 “ 大规模现代 化农业数字化技术应用研究与开发 ” 列 为重大科技专项进行研究，并取得阶段 性成果 算机研究 “ 农业智能应用系统 ” ，包括 “ 鱼病防 治、苹果生产管理专家系统 ” 在内的 5个专家项 目研究平台，研发了 200多个实用专家系统，并 在全国 22个示范区应用 66,384 0.45 0.30 0.15 0.00 44,624 43,069 1 6,391 - 0.15 1 952 1989 1990 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 中国粮食产量（万吨） 数据来源：国家统计局 2 4 5S技术成熟应用，大数据、云计算等技术应用仍在发展实践 产 中 数 字 化 路 径 当前数字化技术在中国农业产中环节的应用还处在 应用期向发展期转变 的过程中，遥感技术、地理信息系 统和全球定位系统等 5S技术在农业中的应用已经比较成熟 ，大数据和云计算应用较为广泛，处于快速发 展期； AI、物联网（ IoT）已经进入农业领域，在农业生产中逐渐应用起来； 5G技术的整体发展还处在初 期，在农业中的应用也只处于探索期，但随着 5G技术的逐渐发展成熟，对其他技术之间的数据传输效率 产生极大影响，将在农业生产中发挥重要作用。 政治 国家政策相继出台，积极推进农业农村数字化建设。 构建基础数 据资源体系、加快生产经营数字化改造、推进管理服务数字化转 型。数字农业的发展建设已成为建设数字中国的重要组成部分。 经济 农业数字化为解决 “ 小农户 ” 与 “ 大市场 ” 之间的矛盾提供可能 性。 在中国 “ 大国小农 ” 的基本国情下，数字农业 “ 大中后台 +小 前台 ” 的运行模式为高效提供农业生产服务指明了可行路径。 目前，数字技术在产中的应用，已经实现了 大数据生产监测、无人机植保、精细化养殖、产量预测等 。 数字技术在农业产中环节的应用 社会 弥补务农人口老龄化、兼业化引起的农业生产损失和效率下降。 数字技术在农业中的应用，实现了农业生产的全过程精准监控、 预测和决策，有效提高农业生产效率，减少人力需求。 5 S技术 技术 大数据 云计算 农业数字化整体建设成果显著、生产端关注度不够。 中国数字化 技术发展较为成熟，但在农业中的应用还集中在农产品销售等后 端环节，产中生产端的技术应用不够普及和广泛。 物联网 5 G 环境 AI 全球变暖等环境问题显著、农业可持续发展值得关注。 农业生产 中化肥的使用及水、电等资源使用效率都对环境产生影响，数字 技术在农业中的应用可以有效解决资源利用问题。 探索期 应用期 发展期 成熟期 2 5 种植业产中数字化程度高，养殖业中数字化技术多应用于监测识别环节 当前数字化技术在中国农业产中环节的应用还处在发展阶段，许多技术的 应用程度较低、应用范围较窄 。目前 5S技术应用程度最高 ， 数字化应用程度最高的是种植业 ， 主要体现在施肥、灌溉及病虫害防治环节；养殖业的数字化应用 主要体现在监测和对牲畜的定位识别环节 ， 5S技术、大数据和 AI人工智能是主要应用技术。 5G技术整体处于发展初期，在农业上的应用深度和广度都较浅，但技术前景甚佳，对未来农业数字化的发展或将起到驱动作用。 主要环节 主 要 技 术 5 S技术 物联网 人工智能 施肥 灌溉 传感器 传感器 传感器 传感器 传感器 无人机 无人机 智能施肥设备 智能灌溉设备 种植业 环境监测 生长情况监测 环境监测 饲养 GPS+GIS 温度、湿度检测分析系统 生物识别 畜牧业 养 殖 业 GPS+GIS 智能投喂设备 智能投饵设备 投饵 渔业 水质监测 传感器 数字技术在农业产中各环节的应用程度评估 技术应用程度：低 供氧 高 技术当前应用程度 种植业应用程度 灌溉 除草 畜牧业应用程度 饲养 防疫 渔业应用程度 繁殖 投饵 病虫害 防治 定位 追踪 水质 监测 播种 施肥 繁殖 5 S技术 大数据 云计算 人工智能 物联网 5 G 2 6 应用：无人机与大数据平台的多场景应用提高作业精准度和植保效率 无人机植保应用于农作物 施肥、施药、授粉 等场景。农业植保无人机由 飞行平台、遥控系统和喷洒系统 组成，农业植保无人机通过地面遥控或 GPS，以超低空作业的形 式对农作物实现智能化精准喷洒、授粉及监控作用，与传统农业植保机械相比， 作业更精准，植保效率更高 。 无人机植保大数据平台由植保无人机、互联网、大数据平台、云计算中心等组成。植保无人机在施肥、授粉作业中通过 GPS系统的地理位置信息精准定位作业位置实现 精准喷洒，同时无人机利用传感器采集的数据融合地面站信息等多源数据，实现对气象条件、病虫害信息等农业基础数据的低成本精准采集和同步转输，后台建立植保 大数据库分析挖掘应用。 截至 2019年底 GPS导航系统 无人机保有量 5 .5万 余架 无人机群 植保作业面积 8 .5亿 余亩 用 户 终 端 农业规则系统 植保大数据产业平台 飞机信息系统 专家信息系统 植保无人机种类 170+ 种植业信息系统 农业预警信息系统 精准施药信息系统 减少农药使用量 20% 病 害 知 识 库 虫 害 知 识 库 田 间 实 时 库 田 间 小 气 候 实 时 施 药 库 专 家 知 识 库 名 人 专 家 库 优 势 种 地 植 理 业 信 息 90% 农 药 库 节省用水 位 置 30% 提高农药利用率 数据来源：中国航空运输协会 2 7 应用：水肥一体化滴灌系统增效增产、节水节肥，助力规模种植 滴灌是将具有一定压力的水过滤后，经由管网和出水管道组成的滴灌带或滴头以水滴的形式缓慢均匀地滴入植物根部附近土壤的灌水方法，具有节水、灌溉效率高的特 点。目前水肥一体化滴灌技术 已广泛运用到农业生产中 ，可以实现 节水节肥 50%以上，增产 20-30%，同时可以减少人工需求，适用于大规模种植。滴灌系统目前亟 需解决的是管道堵塞的问题，因此过滤系统的选择与配置至关重要。 水源 由水泵和过滤系统组成。水泵将水源输送到过滤系统，经过滤后的水源 外部资源 云端分析 控制终端 通过主管道输送到施肥机。 水肥混合系统 田间灌溉系统 由施肥机、控制器等组成。施肥机通过实时监测混合液酸碱度（ pH） 和电导率（ EC），精准调节施肥浓度，使水源与肥料罐中的肥料按照 合理配比充分混合后进入田间管道。 由田间管道、阀门组、滴灌带等组成。田 间阀门组被分散地布置在田间不同灌溉区 域，可以实现不同灌溉区域的精准控制和 个性化灌溉；滴灌带根据不同的作物类型、 土壤情况等因素有所不同，其分布在田间 实现将水肥混合物精准输送到作物。 监测系统 滴灌带 农田 阀门 肥料罐 过滤系统 水泵 主控制器 由土壤张力计，土壤湿度计、土壤温度计、 水表、气象站等组成。各仪器采集的数据 通过无线传输系统传输到种植者的移动设 备或电脑上，种植者基于此制定更合理的 灌溉施肥计划。 传感器 分控制器 2 8 数字化技术将农业产中各环节推向更智能、更精细、更精确 数字化技术与农业的不断结合，使农业的产中环节 向精准化发展 。在生产作业及管理环节，人工智能（ AI）、大数据、云计算、物联网等技术实现各生产设备、数据处 理系统及农业生产者之间的互联互通，使生产者可以远程监控和控制农业生产过程，同时产中各环节的操作更加精准，提高资源利用率和农业生产效率；在决策环节， 基于智能算法搭建的农业模型，结合现有农业知识和专家经验对全国甚至全球范围内的农业数据进行动态分析，得出更加准确的生产决策。 趋势一：农业生产作业更智能 趋势三：农业生产决策更精确 趋势二：农业生产管理更精细 优化计 算资源 调配 大数据 ： 基于物联网的农业数据存储分析平台 农业模型 &算法 物联网中传感器采集生成的数据通过数据网络传输到大数据系统进行分析， 并生成最终报告 分析 存储 生物 要素 现有农业知识 识 云计算为农业大数据的存储和管理提供更好的运营环境和算力支持 别 5 G 农业专家的技术 经验 判 断 优化传 输网络 及路径 设计 环境 要素 人 工 智 能 云计算 ： 优 化 计算 分析 云计算支持高速数据流的网络传输，可进行更快的大数据处理 云计算的基础架构可以满足农业物联网系统中各应用程序和设备对数据进行 快速处理和分析，并尽快做出决策。 历史农业数据 技术 要素 5 G 5G 分析 结果 物联网 ： 实现动态采集，同时实现设备端与机器端、人与机器端的交互，提 高对采集数据的分析效率和决策实施的及时性。 优化设 备配置 决策 经济 要素 是否调控 &
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