Page 153 - 现代农业技术发展与创新研究

第五章 中国数字农业技术的研究

农业经营管理方面的数字信息化，主要涉及制度、人才、激励等方面。农户
可以通过各种培训课、专家在线解答、农业论坛等学习技能和交流心得。另外，
对于积极将数字技术运用于农业的农户给予一定的政策倾斜，以提高大家运用数
字技术的积极性。

二、中国数字农业发展存在问题及政策建议

（一）当前中国数字农业发展的突出问题
1. 农业大数据基础较差、质量不高、服务落后
近年来，中国新一代信息技术与农业发展融合加速，但仍面临数据、技术及

融合障碍，与欧美国家提出的数字农业高端化发展相比差距较大。发展数字农业，
首要解决农业大数据问题。中国农业大数据基础较差、质量不高、服务落后。农
业大数据是新一代信息技术与农业融合过程中必不可少的数据基础设施。中国从

国家到县域各级政府都缺乏对全面、系统、开放的农业基础大数据的收集、共享
和管理，导致农业大数据基础较差，数据服务落后，制约了数字技术在农业中的
应用。当前中国农业卫星数据利用难度大，卫星遥感影像的精度在 10m 左右，
无法满足精准农业的需求，且收集卫星遥感影像的成本较高。同时，数据共享的
体制机制未能有效建立。例如，中国 2799 个国家级的气象站点中仅有 699 个交

换站点的数据可以获取。另一个突出问题是中国农业产业链上的数据大部分处于
浪费状态，如种子、化肥、作物保护公司拥有的数据并未得到有效利用。
2. 中国数字农业仍有不少“卡脖子”技术

中国数字农业共性关键技术有待突破。中国在动植物生长信息获取及生产调
控机理模型研究方面落后于美欧国家，中国农机装备专用传感器、农机导航及自
动作业、精准作业和农机智能运维管理等关键装备技术也存在突出问题。中国的
精准农业领域创新局限于地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）、遥感
系统（RS）等单项技术与农业领域结合，而很多底层技术专利属于国外，很容

易被卡脖子。以农业传感器为例，中国目前自主研发的农业传感器数量不到世界
的 10%，且可靠性、稳定性、精准度等性能指标不佳，如土壤墒情监测传感器、
二氧化碳浓度传感器、叶表面分析仪等技术和设备在长期暴露于农田自然环境时，

故障率高，严重影响使用。同类传感器设备，与国外产品相比维护成本过高，性
能差距较大。

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