[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-294":3,"related-294":73},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":9,"source_name":10,"source_url":8,"published_at":11,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":14,"score":15,"score_detail":16,"sources":23,"tags":28,"primary_topic":34,"secondary_topics":40,"classification":41,"search_phrases":66,"slug":69,"view_count":70,"doi":71,"paper":8,"created_at":72},294,"智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角","https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002FCN\u002Frich_html\u002F10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010","顾雪微、赵向豪在《智慧农业(中英文)》2026年第3期发表《智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角》论文。研究智慧农业技术应用对农业绿色全要素生产率(AGTFP)的影响,基于技术革新视角系统分析智慧农业赋能农业绿色转型的内在逻辑、现实障碍与政策建议。研究通过构建智慧农业技术应用对AGTFP的影响机制框架,引入农业数据作为新质生产要素,考察「智慧农业技术应用→农业数据要素积累→要素配置效率提升→AGTFP提升」的传导路径,识别不同区域、不同农业发展水平下智慧农业技术赋能效应的差异化特征。研究发现,智慧农业技术的采纳显著提升了农业绿色全要素生产率,但其赋能效应受区域数字基础设施、农业产业化程度、农民数字素养等门槛条件制约。研究指出推进智慧农业赋能农业绿色转型需坚持技术革新与制度创新双轮驱动,加快农业数据要素市场化配置,完善智慧农业技术标准与质量评价体系,构建跨区域协同推进机制,缩小区域间数字农业发展差距。",null,"文章编号: 1756196937923-382175617\n\n文献标识码: A\n\n专刊--数字技术赋能与农业经济范式转型\n\n智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角\n\n*    顾雪微 1, \n*    赵向豪 [](mailto:709007878@qq.com), 2\n*    {{custom_author.prefix_cn}} {{custom_author.name_cn}}  {{custom_author.suffix_cn}} {{custom_author.prefix_cn}} {{custom_author.name_cn}}  {{custom_author.suffix_cn}} {{javascript:window.splitNeed=false;}} {{javascript:window.splitNeed=true;}}[![Image 1](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002Forcid.png)](https:\u002F\u002Forcid.org\u002F%7B%7Bcustom_author.orcid%7D%7D), {{javascript:window.splitNeed=true;}}[](mailto:{{custom_author.email}}), {{custom_author.xref}}, \n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002F2.png)\n[检索](javascript:;)\n\n[作者关系图](javascript:;)\n\n展开\n\n*   1. 新疆财经大学信息管理学院，新疆 乌鲁木齐 830012，中国\n*   2. 新疆财经大学经济学院，新疆 乌鲁木齐 830012，中国\n*   {{custom_aff}}\n\n {{custom_authorNote.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>作者简介: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>作者简介: \u003C\u002Fstrong>$1\")}} \n\n**作者简介:**顾雪微，硕士，讲师，研究方向为数据管理与分析预测。E-mail： [1048307092@qq.com](mailto:1048307092@qq.com)\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002FCN\u002Frich_html\u002F10.12133\u002F%7B%7Bcustom_bio.imgUrl%7D%7D){{custom_bio.content.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>作者简介: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>作者简介: \u003C\u002Fstrong>$1\")}}\n\n**通信作者:**赵向豪，博士，副教授，研究方向为中国特色社会主义经济理论与农业经济问题。E-mail： [709007878@qq.com](mailto:709007878@qq.com)\n\n {{custom_authorNote.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>通信作者: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>通信作者: \u003C\u002Fstrong>$1\")}} \n\n**收稿日期：**2025-05-13\n\n**网络出版日期：**2025-08-26\n\n**基金资助**\n\n国家社会科学基金一般项目(22BGL165)\n\n{{custom_fund}}\n\nLogic, Impediments and Suggestion of Smart Agriculture-Enabled Green Transition in Agriculture: Based on the Perspective of Technological Innovation\n\n*    GU Xuewei 1,\n*    ZHAO Xianghao [](mailto:709007878@qq.com), 2\n*    {{custom_author.prefix_en}} {{custom_author.name_en}}  {{custom_author.suffix_en}} {{custom_author.prefix_en}} {{custom_author.name_en}}  {{custom_author.suffix_en}} {{javascript:window.splitNeed=false;}} {{javascript:window.splitNeed=true;}}[![Image 4](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002Forcid.png)](https:\u002F\u002Forcid.org\u002F%7B%7Bcustom_author.orcid%7D%7D), {{javascript:window.splitNeed=true;}}[](mailto:{{custom_author.email}}), {{custom_author.xref_en}} ,\n\n![Image 5](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Fdevelop\u002Fmag_rich_cn\u002Fimg\u002F2.png)\n[检索](javascript:;)\n\n[作者关系图](javascript:;)\n\nExpand\n\n*   1. The School of Information Management, Xinjiang University of Finance Economics, Urumqi 830012, China\n*   2. The School of Economics, Xinjiang University of Finance Economics, Urumqi 830012, China\n*   {{custom_aff}}\n\n {{custom_authorNote.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>$1\")}} \n\n**First author:**biography:GU Xuewei, E-mail: [1048307092@qq.com](mailto:1048307092@qq.com)\n\n![Image 6](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002FCN\u002Frich_html\u002F10.12133\u002F%7B%7Bcustom_bio.imgUrl%7D%7D){{custom_bio.content.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>First author: \u003C\u002Fstrong>$1\")}}\n\n**Corresponding author:**ZHAO Xianghao, E-mail: [709007878@qq.com](mailto:709007878@qq.com)\n\n {{custom_authorNote.replace(\u002F^\\s*\u003Cp( [^\u003C]*)?>\u002Fig,\"\u003Cp>\u003Cstrong>Corresponding author: \u003C\u002Fstrong>\").replace(\u002F^(?!\u003Cp)(.)\u002Fg,\"\u003Cstrong>Corresponding author: \u003C\u002Fstrong>$1\")}} \n\n**Received：**2025-05-13\n\n**Online：**2025-08-26\n\n**Fund**\n\nThe National Social Science Fund of China(22BGL165)\n\n{{custom_fund}}\n\n**Copyright**\n\ncopyright©2026 by the authors\n\n**【目的\u002F意义】** 现代农业发展通过采用智慧农业技术推进农业绿色转型发展，实现农业生产技术范式转型，增加农业的期望产出，降低农业的非期望产出，从而提升农业绿色全要素生产率。本文旨在对智慧农业技术革新赋能农业绿色转型开展系统研究，重点厘清其赋能农业绿色转型的内在逻辑，深入剖析存在的障碍，并提出可行的对策建议，以全面提升智慧农业技术革新对农业绿色转型的赋能效果，为农业绿色转型注入新的活力。 **【进展】** 系统探究了智慧农业技术革新赋能农业绿色转型的内在逻辑：从数据维度切入，构建多源异构的农业数据采集体系，夯实数据根基；从算法层面发力，借助智能决策重塑资源配置模式，实现精准调控；在设备领域推进，突破传统装备创新范式，提升生产效率；自生态视角着眼，构筑绿色生态监测体系，实现农业可持续发展。通过“数据-算法-设备-生态”的协同演进，构成智慧农业赋能农业绿色转型的创新逻辑。同时，研究发现智慧农业的技术革新赋能农业绿色转型面临诸多障碍，如核心能力缺失与技术落地场景的适配性危机、市场需求侧与供给侧的适用性错配、政策培育的协同缺失与标准体系结构性缺失等。 **【结论\u002F展望】** 提出如下对策建议：打破技术应用“最后一公里”，激发农业主体能动性；加速市场化进程，提升农业绿色资源配置效率；加强顶层设计，形成普惠型智慧农业新格局。\n\n**关键词：** 智慧农业;  农业绿色转型;  赋能逻辑;  赋能障碍;  农业数据;  新质生产力 [{{custom_kwd}}](javascript:;);\n\n**中图分类号：** F303.3  {{custom_clc.code}} ({{custom_clc.text}})\n\n顾雪微, 赵向豪. 智慧农业赋能农业绿色转型的逻辑、障碍与建议——基于技术革新视角[J]. 智慧农业(中英文), 2026, 8(3): 40-50.  DOI: [10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010)\n\nGU Xuewei, ZHAO Xianghao. Logic, Impediments and Suggestion of Smart Agriculture-Enabled Green Transition in Agriculture: Based on the Perspective of Technological Innovation[J]. _Smart Agriculture_, 2026, 8(3): 40-50.  DOI: 10.12133\u002Fj.smartag.SA202505010\n\n**[Significance]** The adoption of smart agricultural technologies has significantly accelerated the development of modern agriculture, emerging as a pivotal driver for green transition within the agricultural sector. By enabling a fundamental shift in agricultural production paradigms, these innovations not only enhance desirable agricultural outputs but also effectively reduce undesirable environmental outputs. This dual effect substantially contributes to the improvement of agricultural green total factor productivity (AGTFP). **[Progress]** A systematic investigation was undertaken into the pivotal role of smart agriculture technology innovation in driving the green transition within the agricultural sector. The analysis was meticulously structured across three sequential stages: Firstly, it elucidated the intrinsic mechanisms through which technological advancements serve as enablers for this green transition, detailing how innovations in agriculture technology translate into environmental sustainability gains. Secondly, it identified and categorized the existing implementation barriers that hinder the widespread adoption of smart agriculture solutions, providing insights into the challenges faced by stakeholders at various levels. The advancement of smart agricultural technologies facilitated a paradigm shift, moving from isolated, fragmented data systems to cohesive, interconnected ecological systems that support sustainable growth. The core technological logic underpinning this transition operates through a synergistic \"data-algorithm-equipment-ecology\" evolutionary trajectory: (1) Data infrastructure construction: Establishing comprehensive, multi-source heterogeneous agricultural data acquisition systems that collect, process, and analyze data from diverse sources, forming the foundational data assets necessary for the development and deployment of smart agriculture solutions. (2) Algorithmic decision-making: Developing sophisticated AI-driven resource allocation models that leverage big data analytics to enable precision management, optimizing resource use, and enhancing productivity through intelligent decision-making systems. (3) Equipment modernization: Creating technical closed loops characterized by a virtuous cycle of \"equipment upgrading-efficiency enhancement-cost reduction-environmental benefits\" through the implementation of automated production management and intelligent harvesting systems that minimize human intervention and maximize output. (4) Ecological optimization: Building circular systems for waste valorization, carbon footprint tracking, and ecological monitoring that facilitate the recycling of agricultural by-products, reduce greenhouse gas emissions, and promote the restoration and preservation of agricultural ecosystems, ultimately achieving self-regulating, resilient agricultural environments. However, the implementation process faces three categories of barriers: (1) Technological barriers: High infrastructure costs, inefficient technology commercialization, insufficient digital literacy among farmers, and inadequate full-process automation\u002Fintelligence levels constrain transformation depth. (2) Market barriers: Significant mismatches between supply-side capabilities and demand-side requirements in technology applicability. (3) Institutional barriers: Firstly, the lack of policy coordination is evident in the \"prioritizing construction over operation\" approach, leading to many agricultural big data platforms failing to effectively implement green technologies post-completion due to inadequate policies supporting sustained operations and practical applications. Secondly, structural deficiencies in the standard system, particularly the absence of unified classification standards for agricultural information resources, create technical barriers to cross-departmental and cross-regional data sharing. **[Conclusions and Prospects]** To effectively advance smart agriculture technology in driving the agricultural green transition and systematically address identified barriers, the following policy recommendations are proposed: (1) To effectively overcome the persistent \"last mile\" barrier that impedes the widespread adoption of technological innovations among smallholder farmers, it is imperative to actively promote multi-stakeholder participation across the agricultural sector. This involves fostering collaboration among governments, private enterprises, non-profit organizations, and local communities. Additionally, establishing a comprehensive technical service network is crucial, one that seamlessly integrates government guidance to ensure policy alignment, market operations to drive efficiency and sustainability, and social engagement to enhance community buy-in and knowledge dissemination. (2) To significantly boost the efficiency of green resource allocation within the agricultural sector, it is imperative to harness the power of market-oriented reforms. These reforms should serve as the cornerstone for forging a novel supply-demand-driven model that is both dynamic and responsive. By integrating intelligent algorithms and advanced data analytics, this coordinated approach will facilitate the precise matching of essential resources such as land, capital, and cutting-edge green technologies. Such precision will enable a paradigm shift from traditional, scale-oriented production methods to more flexible, demand-driven customization tailored to specific market needs. Ultimately, this transformation will cultivate sustainable endogenous growth momentum, providing a robust foundation for the agricultural sector's green transition and ensuring its long-term viability and competitiveness. (3) Governments ought to take the lead in driving systemic and comprehensive reform of existing policy formulation frameworks, ensuring that agricultural development strategies are aligned with long-term sustainability goals. Additionally, they should strengthen technological support systems for agricultural resource zoning, leveraging advanced tools such as big data analytics and geographic information systems to optimize land use and resource allocation. By doing so, governments can foster a new universal smart agriculture development paradigm that integrates digital innovation with ecological principles. These targeted measures will not only enhance agricultural productivity but also accumulate valuable experience for comprehensively advancing the agricultural green transition and promoting rural ecological revitalization in a systematic manner.\n\n### **{{custom_notes.title}}**\n\n {{custom_notes.content}} \n\n农业绿色转型作为新质生产力在农业领域的具体体现，其“新”的关键在于创新驱动，“质”的锚点在于高质量发展［1］。具体而言，农业绿色转型，指的是农业在绿色发展理念引领下，以绿色技术为核心驱动力，逐步从以往单纯追求经济增长的传统农业模式，转变为“减排”与“增效”协同共进、生态效益与经济效益并驾齐驱的新型农业发展形态的过程。\n\n智慧农业又称数字农业或信息农业［2］，是将大模型、物联网、大数据等技术运用到农业中，通过传感器采集数据，利用移动平台或电脑平台对农业生产进行控制，实现农业生产的精准化、智能化和高效化。它涉及农业信息快速获取、农田种植、土地管理、农药利用、污染控制、农业工程设备及其产业化技术等多种农业高新技术，是中国由农业大国迈向农业强国的必经之路。随着2017年提出的《关于创新体制机制推进农业绿色发展的意见》和2018年提出的《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》，中央和各部门连续提出了一系列重要举措发展智慧农业，在持续关注农业绿色转型的同时，不断深化数字化绿色化协同转型发展，实现数字化赋能现代农业绿色化转型，支撑农业现代化建设［3］。相关政策文件如图1所示。\n\n![Image 7](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Farticle\u002F2026\u002F2096-8094\u002F22558\u002F2096-8094-2026-8-3-40\u002Fthumbnail\u002F66C62C93-8750-4836-B2E0-481125182871-F001.jpg)\n\n##### **图1 2017—2025年提出的关于发展智慧农业和推动农业绿色转型的相关政策文件**\n\nFig. 1 Policy documents pertaining to smart agriculture development and agricultural green transition promulgated from 2017 to 2025\n\n在此背景下，根据马克思生产力和生产关系矛盾运动规律，新型生产力的发展需要与之相适应的新型生产关系［4］。现代农业发展通过采用智慧农业技术推进农业绿色转型发展，实现农业生产技术范式转型，增加农业的期望产出，降低农业的非期望产出，从而提升农业绿色全要素生产率。智慧农业通过突破传统生产边界，实现降耗增效与生态保护的协同发展，为农业绿色转型提供了强有力的技术支持。据此，从本体论、认识论、方法论［5］三个层面阐释智慧农业技术革新的内涵，这些创新如何使智慧农业成为农业绿色转型的关键驱动力，也是实现农业高质量发展与生态文明建设深度融合的必由之路。\n\n从本体论视角审视，农业绿色转型的全环节覆盖［6］包括：（1）农业空间布局绿色转型。遵循“因地制宜、宜农则农”，科学规划农业空间布局，适配资源环境承载力，优化产业结构，构建生态友好型布局体系。（2）农业资源利用绿色转型。以水土保持为核心，推广节水灌溉、提升耕地质量等技术，强化综合生产能力；推进农业废弃物资源化利用，构建资源节约型路径。（3）农业生产手段绿色转型。加强农业基建，推进农机装备绿色化、智能化改造；集成推广绿色生产技术，加快智慧农业应用，构建智慧化绿色生产体系。（4）农业产业链绿色转型。以全产业链转型为目标，推动农村一二三产业融合，发展精深加工、冷链物流等业态，延伸绿色产业链，提升附加值。（5）农产品供给绿色转型。对接消费升级，推动农产品供给优质化、多元化、营养化；完善质量标准体系，构建全链条信息化监管网络，保障绿色供给。（6）农产品消费绿色转型。强化绿色食品等认证，探索“碳标签”机制；提高全民健康与环保意识，提升绿色低碳产品市场占有率，倡导绿色消费方式。（7）农业生态环境绿色转型。聚焦减污降碳、资源利用与生态修复，通过防治农业面源污染、推广化肥农药减量增效、发展种养循环、提升耕地质量及保护生物多样性，构建绿色低碳农业体系［7］。智慧农业的技术革新以农业对象、农业环境、生产过程的三维数字化建模为基础，构建起覆盖农业空间布局、农业资源利用、农业生产手段、农业产业链、农产品供给、农产品消费、农业生态环境全环节的绿色转型数字化系统，重构传统农业的生产模式，实现农业系统要素的可视化表达、状态参数的实时采集与动态分析，进而通过数据融合与智能算法形成决策支持，最终达成农业生产系统的精准化调控与智能化优化，为破解农业高碳发展困局提供了系统性解决方案。\n\n从认识论视角审视，面对全球气候变化、资源约束与生态压力的多重挑战，农业绿色转型已超越单一环节改良，演变为涵盖经济、生态、社会多维目标的系统性变革［8］。绿色技术作为这场变革的核心驱动力，通过构建“感知-传输-分析-决策-执行”的智慧农业闭环，实现了农业生产函数的根本性重构。这种重构不仅体现为物联网设备、大数据分析等工具层面的技术升级，更深层次地推动着传统农业从经验驱动的边际改进向数据驱动的范式突破跃迁。当数字孪生技术赋予农业系统自我学习与优化能力时，农业生产开始呈现指数型增长特征——技术、组织、制度三大要素形成协同创新网络，推动农业从自然再生产过程向数据再生产与自然再生产深度耦合的新型生产方式演进［9］。这种转变标志着人类对农业系统的认知与改造进入新阶段，在实现资源高效利用、生态环境保护与经济价值创造的动态平衡中，绿色技术正引领农业绿色转型迈向量子跃迁式的创新发展路径。\n\n从方法论来看，农业绿色转型的理论研究正逐步深化其内涵建构，核心聚焦于“转型路径”的系统性探索。学者基于农业多功能性视角［10］，重新界定绿色转型的复合价值内涵；在技术创新维度［11］，构建资源高效利用与环境友好的技术解决方案；从竞争策略视角出发［12］，提出市场导向的绿色转型战略选择；在宏观驱动层面，依托低碳带动视角［13］，设计政策引导与碳减排协同的转型机制。智慧农业作为现代农业技术集成的核心平台，正在农业领域掀起一场深刻的变革。在信息感知方面，通过遥感卫星、无人机和地面传感器等设备，可以实现对农田环境的实时监测和数据分析，为农业生产手段绿色革新提供科学依据。在智能决策方面，利用大数据分析和机器学习技术，可以对农田环境、作物生长周期和农业资源进行深入挖掘和分析，为农业资源利用绿色转型提供科学的决策支持。在精准作业方面，通过集成先进的自动化设备和机器人技术，可以实现农田作业的智能化和自动化，提高农业绿色生产效率和质量。\n\n综上所述，智慧农业的技术革新为农业的绿色转型提供了新的思路和解决方案。本研究将深入探讨智慧农业的技术革新如何赋能农业绿色转型，系统分析其内在逻辑，深入剖析存在的障碍，并提出可行的对策建议。\n\n本研究遵循“系统探究-障碍剖析-对策建议”的递进式研究方法，基于研究目标与内容，研究思路如图2所示。\n\n![Image 8](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Farticle\u002F2026\u002F2096-8094\u002F22558\u002F2096-8094-2026-8-3-40\u002Fthumbnail\u002F66C62C93-8750-4836-B2E0-481125182871-F002.jpg)\n\n##### **图2 智慧农业赋能农业绿色转型的总体研究思路**\n\nFig. 2 The overarching research framework for smart agriculture-enabled green transition in agriculture\n\n农业绿色转型涵盖农业空间布局、农业资源利用、农业生产手段、农业产业链、农产品供给、农产品消费、农业生态环境等环节。而智慧农业的技术革新通过数据要素渗透、智能装备替代、全链协同创新，重构了农业绿色转型的技术底座与商业模式，推动了从数据孤岛到生态闭环的技术突破。其技术逻辑本质上是利用“数据-算法-设备-生态”的协同进化，将农业生产的“经验依赖”转化为“数据智能驱动”，在提升效率的同时构建生态正循环，为农业绿色转型提供可量化的技术实现路径，如图3所示。\n\n![Image 9](https:\u002F\u002Fwww.smartag.net.cn\u002Farticle\u002F2026\u002F2096-8094\u002F22558\u002F2096-8094-2026-8-3-40\u002Fthumbnail\u002F66C62C93-8750-4836-B2E0-481125182871-F003.jpg)\n\n##### **图3 智慧农业赋能农业绿色转型的技术逻辑**\n\nFig. 3 The technical mechanisms of smart agriculture enabling the green transition in agriculture\n\n在新一轮技术革命和产业变革的背景下，智慧农业将数据要素融入农业绿色生产环节，对于改造传统农业、转变农业发展方式具有重要意义。第一，农业现代化的新基建逻辑。在数字经济时代，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素［14］。智慧农业的技术革新首先聚焦于数据层的重构，将农业绿色转型理念深度嵌入其技术体系。其逻辑起点在于农业信息论［15］与生态经济学的交叉融合。通过构建多源异构数据采集体系，依托多种绿色技术嵌入环境监测，实现农业活动数字孪生与绿色映射，解决数据采集痛点，构建含生态参数的数字底座，为决策优化提供支撑。第二，农业数据的复杂性管理。农业数据多源异构源于生产系统开放及与自然生态系统耦合。智慧农业突破数据采集体系兼容性与内化绿色转型的目标，采用低功耗广域网络（Low-Power Wide-Area Network，LPWAN）技术，开发太阳能供电模块降低能耗。通过标准化与语义对齐技术，嵌入生态约束条件，构建多模态融合模型，实现数据融合与互操作。如农作物长势监测中，通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，智慧平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植方案。表1汇总了智慧农业的典型应用场景及实践效益，直观展现了数据要素对农业绿色转型的赋能效果。\n\n###### **表1 智慧农业赋能农业绿色转型的典型应用案例及效益分析**\n\nTable 1 Smart agriculture-enabled agricultural green transition： exemplary implementation cases and benefit analytics\n\n| 技术方案 | 实际案例 | 实施模式 | 实施效果 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| 人工智能+水肥一体化 | 北大荒集团鹤山农场 | 以智慧农业全国重点实验室项目为依托，通过模型计算生成变量施肥处方图；通过水肥一体化系统控制中心的云计算，实现分区按需自动灌溉和施肥，形成了田间农事信息“采、传、算、用”的全链路数据处理、执行模式 | 水肥利用率提高到60%，减少化肥用量5%，粮食增产8% |\n| 人工智能+农作物害虫防控 | 江苏姜堰井贤农场示范基地 | 平台可以通过输入作物、病种和环境信息，实现精准响应和无人机施药参数的指导 | 水稻区农药滥用率下降20% |\n| 人工智能+农业决策 | 巨野县太平镇 | 通过对气象、土壤、市场数据的深度分析，农户依据精准气象预警，提前采取保温措施，守护麦苗安全 | 收集气象环境、土壤养分、虫情、病害、作物长势等8大类信息，为绿色农事决策提供数据支撑 |\n| 人工智能+农情服务 | 巨野县核桃园镇 | 依托“作物云-农田遥感监测系统”，农户们精准掌握小麦生长动态，科学开展穗期病虫防控和抗旱减灾工作 | 小麦生育期监测分布图、干旱诊断图清晰呈现，让农业绿色生产管理更加精准高效 |\n| 人工智能+多光谱无人机 | 潍坊市安丘市石堆镇岳家官庄村的智慧化示范田 | 用智能传感装置构建数据采集网络，通过中化现代农业技术服务平台（Modern Agriculture Platform， MAP）智能算法模型，生成“一田一策”的种植方案 | 化肥用量直降20%、麦苗均匀度提升超10% |\n| 人工智能+麦田管理 | 南阳市新野县施庵镇的高标准农田 | 通过收集卫星影像、无人机航拍，并进行光谱分析、气象站实时监测、土壤墒情等数据，传回大数据处理中心，由农业专家提出农事精细化管理方案，新型喷灌机-指针式喷灌机进行作业 | 亩均节水120 m 3，节水率达到48% |\n\n智慧农业利用算法技术构建“数据解析-模型构建-决策优化-绿色效应”的闭环，通过提升农资供应水平、增强农资精准利用效率，将农业经验决策转化为人工智能智能驱动，进而打破农业绿色转型桎梏，实现农业资源利用绿色转型。\n\n第一，农业知识的数字化解构。农业经验决策的本质是模糊逻辑与隐性知识的集合，而数据解析的核心任务是通过算法将非结构化经验转化为结构化数据。基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）［16］与循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的混合架构，系统可优先识别资源消耗节点，解析农业数据的时空特征。引入贝叶斯网络（Bayesian Network）［17］构建农业知识图谱，将高温高湿导致病害暴发等经验规则转化为概率图模型。采用模糊逻辑（Fuzzy Logic）［18］处理农业数据的模糊性，将土壤肥力中等模糊表述转化为隶属度函数，通过模糊推理系统生成施肥建议，使决策更符合农业绿色生产的实际情境。\n\n第二，农业系统的认知建模。模型构建是算法层的核心，其目标是通过数学建模实现对农业系统的认知映射。智慧农业综合运用机器学习模型，应用于精准种植决策、病虫害绿色防控、碳足迹与生态优化、供应链与市场优化等场景。例如，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）模型预测作物需水量以优化灌溉计划，XGBoost回归优化物流路径，ResNet34改进提升病虫害识别准确率，强化学习动态调整灌溉策略，迁移学习减少病虫害识别模型训练数据量。智慧农业利用算法逻辑解构农业知识体系，借助认知建模实现农业系统的创新性重构，通过闭环控制实现数据到行动的转化，最终通过精准资源利用达成农业可持续发展的目标，推进农业绿色转型进程。这场算法驱动的农业革命，标志着人类从征服自然的工业化思维，向与自然和谐共生的生态文明思维转变。\n\n智慧农业通过自动化生产管理、智能化机械收割推动农业生产手段绿色转型。其核心逻辑在于构建“设备升级-效率提升-成本降低-环境友好”的技术闭环，实现农业生产与生态保护的协同发展。\n\n第一，农业装备的智能化跃迁。传统农业装备的本质是能量转换工具，其功能局限于机械力的放大与传递。智慧农业基于大模型技术中计算机视觉与多传感器融合，开发适应复杂农田环境的无人驾驶农机，实现厘米级路径规划与避障，并搭载土壤成分传感器与智能算法，实时分析土壤湿度、肥力数据，动态调整耕作参数，减少化肥、农药过量使用，降低碳排放。同时，利用大模型技术和机器人技术，研发出适用于不同农产品的自动化采摘设备，通过精准识别与轻柔操作减少机械损伤，降低果实腐烂率。如合肥市长丰县草莓采摘机器人，配备高分辨率摄像头与高精度机械手臂，通过视觉识别技术，准确判断作物成熟度与位置［19］。\n\n第二，生产函数的重构与优化。设备升级直接提升农业生产效率，通过精准作业减少化肥、农药等农资过量使用，降低环境污染，突破传统生产函数边际报酬递减规律。智能设备使要素投入的边际产出持续提升，并突破人类劳动生理限制，实现全天候环境友好型作业与多任务并行处理。\n\n第三，全生命周期的经济性革命。设备层技术的成本降低效应不仅体现在直接人力成本节约，更在于全生命周期的成本优化。江苏省吴江区通过机器人除草、覆膜插秧、侧深施肥等绿色新质生产力技术，赋能形成集约节约、循环高效的绿色生态型无人农场发展新模式［20］。当拖拉机进化为移动的超级计算机，采摘臂升级为精准的生物工程师，农业便从体力密集型产业蜕变为技术密集型产业。这场设备驱动的农业革命，标志着人类从依赖自然的农耕文明，历史性地向驾驭自然的智能文明跨越。\n\n智慧农业通过废弃物资源化、碳足迹追踪等生态优化措施，构建“资源循环-碳减排-生态监测”的闭环，实现农业生态系统的自我调节与持续优化，从而推动农业绿色转型。\n\n第一，农业生态系统的物质流重构。资源循环的本质是打破传统农业“资源-产品-废弃物”的线性代谢模式，构建“资源-产品-再生资源”的闭环系统。通过生物转化、热化学转化等技术，将农业废弃物转化为高值化产品。智慧农业通过在线分析粪便成分，精准调控发酵参数，加速腐熟过程，提升有机肥质量，并改造废旧水泥窑生产高效矿物质肥料，实现工业废弃物的资源化利用。基于物质流分析（Material Flow Analysis, MFA）理论，构建农业系统的物质代谢模型，系统可追踪化肥从生产，到施用，再到作物吸收的全过程，通过氮素利用效率指标量化资源浪费［21］。\n\n第二，农业气候责任的主动担当。农业既是碳源也是碳汇，其碳减排的紧迫性源于全球气候变化的压力。在碳足迹追踪上，通过追踪农产品从生产到消费的全流程碳排放，生成碳足迹报告，结合气象数据与土壤湿度传感器，动态调整灌溉与施肥方案，减少资源浪费［22］。此外，智慧农业利用AI无人机与图像识别，监测农田周边鸟类、昆虫活动，评估生态影响，并实时监测水体、土壤中的重金属与农药残留，提前预警污染风险。例如，新疆昌吉棉花碳足迹试点搭建物联网碳监测体系，借助传感设备与AI无人机采集全流程种植数据，自动核算棉花碳足迹。依托监测数据推行减肥节水、秸秆炭化技术，大幅降低农田碳排放，氮肥施用减少25%［23］。\n\n第三，农业生态安全的守护机制。生态监测是农业绿色转型的“眼睛”，其核心价值在于提供实时、精准的生态状态信息。基于遥感、物联网、无人机等技术，构建“空天地一体化”监测体系，卫星遥感可监测区域植被覆盖度，无人机可捕捉田间微地形变化，地面传感器可实时监测土壤质量。引入生物完整性指数（Index of Biotic Integrity, IBI）［24］、土壤质量指数（Soil Quality Index, SQI）［25］等指标，构建农业生态健康评估框架，系统可通过分析昆虫多样性、微生物群落结构等参数，评估农田生态系统的稳定性。基于机器学习算法构建生态风险预测模型，系统可提前预测病虫害暴发概率，并生成生物防治、物理防控等综合方案，减少化学农药的使用。这一过程不仅体现了技术进步的力量，更揭示了农业作为生态系统的本质属性。当秸秆转化为肥料，当碳汇成为资产，当监测数据守护生态安全时，农业便实现了生态环境层面的绿色转型。\n\n中国农业绿色转型虽已取得初步成效，但在向纵深推进的征程中，仍面临技术、市场与体制机制层面的多重掣肘。在“大国小农”的国情农情背景下，传统生产方式向智慧化、绿色化转变的复杂性不容小觑，智慧农业技术的适配性与推广普及面临着严峻挑战。智慧农业作为农业强国和“双碳”目标［26］两大战略目标的关键引擎，其深度融合应用与全方位推广，尚有诸多难题亟待攻克［27］。由此可见，借助智慧农业提升中国农产品绿色竞争力的任务艰巨，农业绿色转型之路依旧任重道远。\n\n在智慧农业发展初期，农业基础设施投入成本过高、技术成果转化效率低下、农民对数字农业模式认识程度不足等限制无法得到有效破解；智慧农业全流程信息化、自动化、智能化程度不足在一定程度上桎梏着农业绿色转型的深度［28］。\n\n一是高端传感器与智能芯片的“卡脖子”困境［29］。农业传感器作为数据采集的神经末梢，其技术成熟度直接决定数据质量。中国传感器产业快速增长，应用模式也日渐成熟。目前，中国传感器产品约6 000种，而国外已达20 000多种，远远满足不了国内市场需求。中高端传感器进口占比达80%，传感器芯片进口更是达90%，国产化缺口巨大。其中数字化、智能化、微型化等高新技术产品严重短缺。国家重大装备所需高端产品主要依赖进口，生物信息传感器产品，如作物生长信息传感器、畜牧养殖信息传感器、水产养殖信息传感器几乎都来自国外企业，中国相关产品仍处于研发和试用阶段，真正市场化的产品不多，使得农业绿色转型进展缓慢［30］。\n\n二是算法黑箱与决策信任危机。技术可解释性是农业技术推广的关键。首先，大多数大数据模型的决策逻辑呈现“黑箱”特性，缺乏面向农业生产者的可视化解释路径。农户的传统经验与大数据决策冲突，农户对预测结果的信任度不足，间接制约了绿色技术推广效率，限制了农业生产方式的绿色转型［31］。其次，智慧农业虽被寄予了精准减量的期待，但在实践中却陷入技术增量不减量的悖论。农业面源污染已成为水体富营养化与土壤退化的主要诱因，当前，中国农业化肥利用率仅为40.2%［32］，导致大量氮、磷元素及化学残留物通过地表径流进入水体。更严峻的是，数字技术的硬件依赖可能加剧污染风险，如无人机植保作业因缺乏药液漂移的控制算法，对邻近田地造成损伤。\n\n三是小农户场景的","智慧农业(中英文) 2026, 8(3): 40-50","2026-08-05T00:00:00Z","论文",25,false,75,{"impact":17,"substance":18,"depth":17,"authority":19,"freshness":20,"relevant":21,"comment":22},18,20,14,5,1,"核心期刊论文，系统阐述智慧农业赋能绿色转型的逻辑与障碍，具有学术深度，但时效性一般。",[24,25],{"name":10,"url":6},{"name":26,"url":27},"智慧农业(中英文) 2026年第3期","https:\u002F\u002Fh.mffb.com.cn\u002Fa\u002F567288.html",[29,30,31,32,33],"智慧农业","AGTFP","智慧农业期刊","农业绿色转型","技术革新",{"code":35,"slug":36,"name":37,"path":38,"parent_code":39},"I6","digital-village","数字乡村与数据要素","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fdigital-village","I",[],{"status":42,"locked":14,"version":43,"method":44,"evidence":45},"classified","2026-10-22.2","rules",{"candidates":46,"agricultural_evidence":50},[47,55,61],{"code":48,"score":49,"supported":50,"title":51,"abstract":52,"tags":54},"I1",15,true,[29],[29,53],"数字农业",[29],{"code":35,"score":56,"supported":50,"title":57,"abstract":58,"tags":60},3,[],[59],"数据要素",[],{"code":62,"score":21,"supported":14,"title":63,"abstract":64,"tags":65},"H4",[],[],[32],[67,68],"农业绿色转型 智慧农业期刊 技术革新 智慧农业","农业绿色转型 智慧农业期刊","农业绿色转型智慧农业期刊技术革新智慧农业-294",8,"10.12133\u002Fj.smartag.sa202505010","2026-08-07T23:57:51.274027Z",{"total":74,"page":21,"page_size":74,"items":75},6,[76,123,160,208,266,310],{"id":77,"title":78,"url":79,"summary":80,"summary_zh":8,"content":81,"source_name":82,"source_url":8,"published_at":83,"category":84,"cover_url":8,"hotness":85,"is_selected":14,"score":86,"score_detail":87,"sources":91,"tags":93,"primary_topic":98,"secondary_topics":99,"classification":100,"search_phrases":117,"slug":120,"view_count":121,"doi":8,"paper":8,"created_at":122},5505,"广西以赛聚智赋能「AI+农业」 桂字号品牌与东盟水果IP赛道决出","https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzt\u002Fzhzz\u002Ftp\u002F202610\u002Ft20261019_8877223.htm","10月16日2026年广西智慧农业（数字乡村）创新大赛「桂字号」农业品牌推广赛道、中国（广西）—东盟水果贸易第一IP打造赛道决赛举行，55个项目同台竞技。自治区农业农村厅提出广西正按「北上广研发+广西集成+东盟应用」路径打造中国（广西）—东盟智慧农业先行区，去年一批项目已入选广西人工智能赋能千行百业拟补贴名单。","自治区农业农村厅党组成员、副厅长欧毅霞表示，本次大赛是落实中央一号文件关于因地制宜发展农业新质生产力、大力发展智慧农业部署的具体行动，也是推动人工智能与农业深度融合的重要举措。今年大赛聚焦“桂字号”农业品牌推广和中国（广西）—东盟水果贸易第一IP打造这两个赛道，主要基于三点考虑：一是广西农业资源丰富，“桂字号”品牌基础扎实，但数字化运营和品牌传播仍是短板，需要以赛聚智、以赛促创，借助数字化手段让好产品卖出好价钱；二是广西面向东盟的区位优势得天独厚，水果贸易体量大、潜力足，亟需打造具有国际影响力的第一IP，以数字技术赋能贸易全链条，提升通关、溯源、营销等环节效率；三是这两个赛道切口小、场景实、应用性强，能够有效打通“技术—产业—市场”闭环，推动创新链与产业链精准对接，让更多“金种子”项目在八桂大地上落地生根、开花结果。\n\n欧毅霞提出三点希望：专业组勇当产业升级“领跑者”，形成可复制、可推广的解决方案；学生组争做乡村振兴“生力军”，把创新火花带回课堂、实验室和田间地头；各方共筑智慧农业“生态圈”，推动技术、资本、人才、政策等要素集聚。\n\n广西农业职业技术大学党委书记韦波在致辞中表示，作为承办方，学校将联合广西数字乡村研究院，在赛道组委会统一领导下做好组织、服务与保障，推动赛事成果与教育教学、产业需求有效对接，发挥面向东盟农业职业教育合作优势，为“桂字号”出海、中国—东盟水果贸易双向流通搭建桥梁。\n\n据介绍，广西正按照“北上广研发+广西集成+东盟应用”路径，打造中国（广西）—东盟智慧农业先行区。智慧农业创新大赛不仅是竞技舞台，更是创新成果转化、产业赋能的重要平台。去年，广西首次举办智慧农业创新大赛并取得丰硕成果，一批新技术、新理念、新模式脱颖而出，逐步被大家看见、被市场认可；如捷佳润科技跨境农业智能决策系统、北部湾产权交易所集团AI赋能广西桑蚕茧丝绸全产业链项目入选广西人工智能赋能千行百业拟补贴项目名单；荣获“最佳潜力奖”的“桂鸟先飞—滴滴打药平台”获得地方政府投资扩容实现了升级蝶变。\n\n以赛为媒，向新而行。随着多个项目在决赛中展开比拼，一批聚焦品牌数字化运营、跨境贸易、品控溯源和IP打造的创新项目将在八桂大地加速落地。未来，广西将持续以大赛为纽带，推动技术、资本、人才、政策等要素向智慧农业集聚，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，让更多“金种子”项目生根发芽、茁壮成长，为“桂字号”香飘东盟、中国—东盟水果贸易双向流通注入新动能，助力中国（广西）—东盟智慧农业先行区建设迈上新台阶。","中国农业农村信息网 2026-10-19","2026-10-19T00:00:00Z","报道",10,66,{"impact":17,"substance":88,"depth":19,"authority":89,"freshness":74,"relevant":21,"comment":90},16,12,"省级智慧农业赛事报道，聚焦AI赋能品牌与东盟水果贸易，有具体路径与落地案例，但属活动通稿，时效稍滞后。",[92],{"name":82,"url":79},[94,29,95,96,97],"数字乡村","农业人工智能","桂字号","东盟水果贸易",{"code":35,"slug":36,"name":37,"path":38,"parent_code":39},[],{"status":42,"locked":14,"version":43,"method":44,"evidence":101},{"candidates":102,"agricultural_evidence":50},[103,108,112],{"code":48,"score":104,"supported":50,"title":105,"abstract":106,"tags":107},4,[],[29],[29],{"code":35,"score":104,"supported":50,"title":109,"abstract":110,"tags":111},[],[94],[94],{"code":113,"score":21,"supported":14,"title":114,"abstract":115,"tags":116},"I2",[],[],[95],[118,119],"广西 智慧农业创新大赛","桂字号 东盟水果 IP","广西智慧农业创新大赛-5505",0,"2026-10-22T00:06:58.572242Z",{"id":124,"title":125,"url":126,"summary":127,"summary_zh":8,"content":128,"source_name":82,"source_url":8,"published_at":83,"category":84,"cover_url":8,"hotness":85,"is_selected":14,"score":129,"score_detail":130,"sources":133,"tags":135,"primary_topic":138,"secondary_topics":139,"classification":140,"search_phrases":155,"slug":158,"view_count":121,"doi":8,"paper":8,"created_at":159},5408,"2026年全国农产品批发市场信息员培训班在长沙举办 聚焦人工智能赋能智慧农业","https:\u002F\u002Fwww.agri.cn\u002Fzx\u002Fnyyw\u002F202610\u002Ft20261019_8877219.htm","10月15—16日，2026年全国农产品批发市场信息员培训班在长沙举办，对来自全国农产品批发市场约100名信息员开展培训，内容重点围绕人工智能赋能智慧农业发展、批发市场价格数据质量提升、市场行情采集与分析。培训班提出加快电子结算系统和智能采集装备建设，推进市场数智化转型升级，提升以农产品批发价格200指数为代表的数据产品公信力。这标志着价格监测与AI融合正在从试点走向常态化能力建设，批发市场成为农业数据要素的重要入口。","本网讯　10月15—16日，2026年全国农产品批发市场信息员培训班在长沙举办。本次培训重点围绕人工智能赋能智慧农业发展、批发市场价格数据质量提升、市场行情采集与分析等，对来自全国农产品批发市场约100名信息员进行了培训。中国农产品市场协会、中国苹果产业协会、中国农业大学、阿里巴巴商学院等单位专家应邀授课。农业农村部市场与信息化司、农业农村部信息中心和湖南省农业农村厅有关负责同志出席培训班。\n\n培训班指出，“十五五”规划对强化农业科技和装备支撑、建设高效顺畅的农产品流通体系、培育农业新质生产力作出系统部署，数据作为新型生产要素的重要性日益凸显。批发市场价格数据是研判农产品市场形势、服务宏观决策、引导产销衔接的重要基础，数据质量直接关系以农产品批发价格200指数为代表的数据产品的权威性和公信力。加强信息员培训、锻造一支懂市场、懂数据、懂技术的一线队伍，是夯实价格监测微观基础、提升数据产品公信力的关键之举。各批发市场要主动拥抱技术变革，把提升数据质量、深化数据应用作为信息工作的主线，推动信息采集报送工作上新台阶。\n\n培训班强调，各批发市场要高度重视信息报送工作，将其作为农业农村部定点市场建设的重要内容抓紧抓实；要深化数据开发利用，加强市场行情分析研判，及时发布预警信息；要推进市场数智化转型升级，加快电子结算系统和智能采集装备建设，不断提升价格监测服务的及时性、精准性和公信力，为保障重要农产品稳定安全供给、加快建设农业强国提供坚实数据支撑。",73,{"impact":131,"substance":88,"depth":19,"authority":49,"freshness":74,"relevant":21,"comment":132},22,"全国性行业培训，聚焦AI赋能与批发市场价格数据质量，有实质部署但属常规年度培训，时效稍逊。",[134],{"name":82,"url":126},[29,95,59,136,137],"农产品批发市场","价格监测",{"code":35,"slug":36,"name":37,"path":38,"parent_code":39},[],{"status":42,"locked":14,"version":43,"method":44,"evidence":141},{"candidates":142,"agricultural_evidence":50},[143,147,151],{"code":48,"score":89,"supported":50,"title":144,"abstract":145,"tags":146},[29],[29],[29],{"code":35,"score":104,"supported":50,"title":148,"abstract":149,"tags":150},[],[59],[59],{"code":113,"score":21,"supported":14,"title":152,"abstract":153,"tags":154},[],[],[95],[156,157],"全国农产品批发市场 信息员培训班","农产品批发市场 农业人工智能 价格监测 数据要素","全国农产品批发市场信息员培训班-5408","2026-10-21T00:09:53.871350Z",{"id":161,"title":162,"url":163,"summary":164,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":165,"source_url":8,"published_at":166,"category":84,"cover_url":8,"hotness":85,"is_selected":14,"score":167,"score_detail":168,"sources":170,"tags":172,"primary_topic":175,"secondary_topics":176,"classification":177,"search_phrases":203,"slug":206,"view_count":121,"doi":8,"paper":8,"created_at":207},5334,"让 AI 赋能民族乡高质量发展:从经验农业到数据农业的关键一跃","https:\u002F\u002Fbig5.china.com.cn\u002Fgate\u002Fbig5\u002Fszjj.china.com.cn\u002F2026-10\u002F14\u002Fcontent_43497785.html","评论指出 AI 应成为民族乡田野上的新农具。贵州雷山用 AI 导游+云端茶园盘活苗岭资源,广西崇左以 AI 重构甘蔗糖业链条;民族乡多语言、多习俗、山寨分散,治理成本高,数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030 年)明确提出远程医疗、智慧政务、数字健康向边远地区倾斜。同时强调要防止技术悬浮(设备闲置、群众不会用)和文化失语(算法把民族故事包装成流量模板)。AI 须懂方言、界面要适老、数据权属要清晰,非遗内容要人工复核。","中国网 2026-10-14","2026-10-14T00:00:00Z",64,{"impact":17,"substance":88,"depth":49,"authority":89,"freshness":56,"relevant":21,"comment":169},"央媒评论结合贵州雷山、广西崇左案例与数字乡村行动计划，观点有实质，但属评论性报道且已发布近一周，时效偏弱，可作主题聚合而非每日精选。",[171],{"name":165,"url":163},[94,29,95,173,174],"数字治理","民族地区",{"code":35,"slug":36,"name":37,"path":38,"parent_code":39},[],{"status":42,"locked":14,"version":43,"method":44,"evidence":178},{"candidates":179,"agricultural_evidence":50},[180,184,190,195,199],{"code":35,"score":104,"supported":50,"title":181,"abstract":182,"tags":183},[],[94],[94],{"code":185,"score":56,"supported":50,"title":186,"abstract":187,"tags":189},"A6",[],[188],"甘蔗",[],{"code":191,"score":21,"supported":14,"title":192,"abstract":193,"tags":194},"G5",[],[],[173],{"code":48,"score":21,"supported":14,"title":196,"abstract":197,"tags":198},[],[],[29],{"code":113,"score":21,"supported":14,"title":200,"abstract":201,"tags":202},[],[],[95],[204,205],"雷山 云端茶园 AI导游","崇左 甘蔗糖业 AI","雷山云端茶园AI导游-5334","2026-10-20T02:47:36.879141Z",{"id":209,"title":210,"url":211,"summary":212,"summary_zh":8,"content":213,"source_name":214,"source_url":8,"published_at":8,"category":215,"cover_url":8,"hotness":85,"is_selected":50,"score":216,"score_detail":217,"sources":221,"tags":223,"primary_topic":227,"secondary_topics":228,"classification":229,"search_phrases":261,"slug":264,"view_count":121,"doi":8,"paper":8,"created_at":265},5329,"中央网信办 农业农村部 工信部联合印发《数字乡村高质量发展行动计划 2026—2030 年》","https:\u002F\u002Fwww.163.com\u002Fdy\u002Farticle\u002FL96CPJFF0538J4LT.html","中央网信办、农业农村部、工业和信息化部近日联合印发《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030 年)》,对十五五时期数字乡村发展作出系统部署,围绕强农惠农富农目标,部署 5 个方面 24 项工作举措,明确到 2030 年的 8 项主要发展指标。《行动计划》强调到 2030 年数字乡村发展取得显著成效,乡村新型信息基础设施优化完善,乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化整体水平明显提升。10 月 13 日,2026 年全国数字乡村建设工作现场推进会在陕西延安市吴起县召开,中央网信办副主任、国家网信办副主任王京涛出席会议并讲话。","![Image 1](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2026%2F1014%2F40728f42g00tmvcan00xfd200f0005ig00f0005i.gif&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=gif)\n\n近日，中央网信办、农业农村部、工业和信息化部联合印发《数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）》（以下简称《行动计划》），明确了“十五五”时期推进数字乡村高质量发展的思路目标、重点任务和政策举措。\n\n《行动计划》坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，全面贯彻习近平总书记关于网络强国的重要思想、关于“三农”工作的重要论述，以学习运用“千万工程”经验为引领，以推动高质量发展为主题，以强农惠农富农为目标，统筹发展和安全，着力夯实数字乡村发展基础，着力推进乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化一体发展，着力激发数字乡村发展内生动力，加快以信息化驱动引领农业农村现代化、促进乡村全面振兴，为网络强国、农业强国建设提供有力支撑。\n\n《行动计划》明确，到2030年，数字乡村发展取得显著成效，乡村新型信息基础设施优化完善，乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化的整体水平明显提升，数字乡村可持续发展机制更加健全，农民群众在共享信息化发展成果中的获得感、幸福感、安全感更加充实。\n\n《行动计划》围绕“十五五”发展主要目标，明确到2030年的8项主要发展指标，部署了5个方面24项工作举措，包括夯实数字乡村发展基础、提升乡村产业数字化水平、提升乡村建设信息化水平、提升乡村治理智慧化水平、激发数字乡村发展内生动力等，并就加强组织实施提出工作要求，强化政策协同与资源统筹，树立和践行正确政绩观，因地制宜推进各项任务落地见效。\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2026%2F1014%2F6e70ed28j00tmvcan002hd200rs00j5g00ao007c.jpg&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=jpg)\n\n中国网信网截图\n\n**数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）**\n\n数字乡村是乡村振兴的战略方向，是建设网络强国、农业强国的重要内容。为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》和《数字乡村发展战略纲要》部署要求，推进“十五五”时期数字乡村高质量发展，制定本行动计划。\n\n**一、总体要求**\n\n坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，全面贯彻习近平总书记关于网络强国的重要思想、关于“三农”工作的重要论述，以学习运用“千万工程”经验为引领，以推动高质量发展为主题，以强农惠农富农为目标，统筹发展和安全，着力夯实数字乡村发展基础，着力推进乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化一体发展，着力激发数字乡村发展内生动力，加快以信息化驱动引领农业农村现代化、促进乡村全面振兴，为网络强国、农业强国建设提供有力支撑。\n\n主要目标是：到2030年，数字乡村发展取得显著成效，乡村新型信息基础设施优化完善，乡村产业数字化、乡村建设信息化、乡村治理智慧化的整体水平明显提升，数字乡村可持续发展机制更加健全，农民群众在共享信息化发展成果中的获得感、幸福感、安全感更加充实。\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fnimg.ws.126.net\u002F?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2026%2F1014%2Fce08e6f1j00tmvcan002hd200u000h5g00an0062.jpg&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=jpg)\n\n**二、夯实数字乡村发展基础**\n\n**1.提升乡村网络基础设施水平。**深化电信普遍服务和“宽带边疆”建设，按需推进农村地区5G和千兆光网部署。探索运用高通量卫星、低轨卫星互联网等方式为农村及偏远地区提供多样化网络接入服务。深入实施智慧广电乡村工程，加快建设新型广电网络，丰富农村基本收视服务与综合信息服务供给。\n\n**2.建设完善乡村融合应用设施。**强化卫星遥感与航空遥感资源共享，加快北斗卫星导航系统在精准作业、灾害监测预警等场景深度应用。推广区块链技术在农产品追溯、农村集体资产管理等领域创新应用。拓展“低空经济+”农业农村应用场景。\n\n**3.推进乡村传统设施数字化升级。**深化农村公路“一路一档”信息化建设。提升信息技术在农村供水和灌区建设中的应用水平。鼓励有条件的地区稳步推动农村电网数字化、智能化转型发展，布局建设农村公共充电基础设施。推动农产品产地冷链物流设施智能化绿色改造和冷链节点互联互通，提升冷链物流信息共享和协同运作水平。推动农村综合信息服务建设，加强信息资源整合共享与利用。开展农村客货邮融合发展提质增效行动，鼓励有条件的地区打造客货邮综合服务智能体。\n\n**4.建设涉农数据资源体系。**完善国家农业农村大数据体系，加快建设农业农村领域高质量数据集，建立健全涉农公共数据资源开发利用机制，打造面向农业农村的可信数据空间。深化自然资源管理和国土空间规划“一张图”在农业农村领域的应用，建立农村耕地数字档案。鼓励涉农企业提升数据管理能力，开展数据管理国家标准（DCMM）贯标工作。\n\n**三、提升乡村产业数字化水平**\n\n**5.加快建设智慧农业。**加快良田良种良机良法与数字化有机融合，聚焦重点区域重点品种，集成推广一批主要作物大面积单产提升数智化解决方案。建立智慧农（牧、渔）场数字化场景认证体系，因地制宜建设一批智慧农（牧、渔）场。推动智能育种技术研发应用，建设一批智能化现代化的农作物优势制种区和畜禽、水产核心育种场。研究完善农业人工智能标准体系，推广人工智能与农业融合应用场景。发挥现代农事综合服务中心等作用，提升农业社会化服务数字化、智能化水平。\n\n**6.强化农业科技创新。**加强智慧农业创新载体建设，构建基础研究、应用研究、研发制造一体化创新体系。推进智慧农业技术模式迭代创新，攻坚突破农业传感器与专用芯片、核心算法、机器人、智能设计育种工具等关键核心技术。实施农机装备高质量发展行动，研发推广高精准作业水平的智能农机装备。完善智慧农业技术装备质量检验测试体系，推动数智技术与农机、农艺技术协同攻关。深入开展无人农机作业试验，提升农业生产智能化水平。指导符合条件的地区探索建设数字乡村技术创新中心。\n\n**7.推动农村电商提质增效。**深入实施农村电商高质量发展工程，构建多层次农村电商综合服务体系，培育多元化新型农村电商主体。深入实施数商兴农，面向中西部地区开展“数商兴农”进地方活动。推进“互联网+”农产品出村进城工程，促进农产品顺畅销售。优化农村电商流通体系，推进县级物流配送中心、乡镇快递网点数字化、智能化改造，在确保安全的前提下，按需有序推广低空物流。加强村级寄递物流综合服务站点建设。\n\n**8.培育乡村数字产业新业态。**深化农文旅融合，开展乡村旅游数字提升行动、乡村“小而美”文旅业态提升行动。积极探索共享农场、共享农机、共享集市等网络经营模式，发展“互联网+”特色优势产业，构建契合农业农村现代化发展需要的智能化产业生态。深化“乡村著名行动”，持续推进地名信息赋能应用。鼓励有条件的地区发展呼叫服务、数据标注等业态，拓宽农民就业增收渠道。\n\n**9.扩大农村数字消费。**推进县域商业体系提质增效，发展网订店取、生鲜直送、农资预订等便民服务。支持新能源汽车、绿色智能家电下乡，鼓励企业研发符合农村生活需要的智能软硬件产品。持续开展“数字消费助力乡村振兴”区县行活动。健全县域数字消费维权机制，营造安全放心的农村数字消费环境。\n\n**四、提升乡村建设信息化水平**\n\n**10.推进乡村数字教育普及应用。**深化国家中小学智慧教育平台应用，推动优质教育资源服务向农村、偏远地区延伸。推动人工智能与乡村教育深度融合，鼓励有条件的乡村学校部署应用智能教育终端、教育智能体等，推进人工智能通识教育。实施数字化赋能教师发展行动，提升农村教师数字素养与技能。\n\n**11.提升乡村数字健康服务能力。**推进紧密型县域医共体信息化建设，加强数据互通共享和业务协同，促进医疗资源联动共享，推广医学人工智能辅助治疗和赋能基本公共卫生服务在乡村医疗卫生机构的配置应用。完善远程医疗服务网络，特别是边远少数民族地区，推动优质医疗资源下沉。优化农村地区医保智能终端配置，为农村地区群众提供优质便捷的医保服务。\n\n**12.强化重点人群信息服务保障。**充分运用信息技术强化农村“一老一小”、残疾人等重点人群的主动发现和精准救助。持续推进乡村数字化产品和服务的适老化、无障碍改造升级。\n\n**13.优化乡村数字普惠金融服务。**在金融科技赋能乡村振兴示范工程基础上实施专项行动计划，积极开展政银企农融资对接。引导金融机构推出与农村经济活动特征和农村居民需求相适配的数字信贷、保险等产品，推广“数字+信贷+担保”等模式，推动数字技术在承保验标、灾损查勘、定损理赔全流程应用，实现精准承保、高效定损、快速理赔，提升农村普惠金融服务可得性、覆盖面与满意度。\n\n**14.繁荣发展乡村数字文化。**实施“文艺赋美乡村”行动，扶持一批“三农”题材优秀网络文化作品创作，培育一批乡村本土文化创作人才。推动乡村文化场所提升数字化应用水平，推动优质文化资源直达农村基层。发挥县级融媒体中心等作用，打造乡村文化数字传播矩阵。开展农村文物资源、非遗传承人等数字化建档，推动非遗资源与数字文创、乡村旅游深度融合。\n\n**15.建设智慧美丽乡村。**构建“天空地海”一体化生态环境监测网络体系。强化农村污染源监测评估，构建农村生活源和农业源污染精准监测、秸秆焚烧风险监测评估、散煤复烧监管等技术体系。开展全国地表覆盖及土地利用变化监测，支撑自然资源开发利用和生态保护修复。健全农村人居环境问题在线受理与响应机制。优化供水水质监测体系，推进生活污水设施数字化改造。梳理农房相关信息数据，提高农房建设管理信息化水平。\n\n**五、提升乡村治理智慧化水平**\n\n**16.深化农村“三务”信息化建设。**提升农村基层党建信息化水平，加强党员信息管理。推进村级事务管理信息化应用，规范管理政务移动互联网应用程序。持续推动农村居民社保、医保、民政等高频事项“全程网办”、“跨省通办”。围绕农村政务服务高频、共性需求，稳妥推进人工智能大模型部署应用，协助开展智能导办、材料预审、政策解读、信息推送等服务。加强全国农村集体资产监督管理，推动村级财务应公开尽公开。\n\n**17.稳步推进数字赋能乡村治理。**集约应用乡村治理数字化工具，推动“数字化+网格”等模式创新应用。依法深入打击农村电信网络诈骗、网络赌博、非法金融活动等违法犯罪行为。持续推进“清朗”专项行动，营造良好网上舆论环境。健全“互联网+公共法律服务”、“智慧公共法律服务”供给机制，畅通农民群体获取优质法律服务渠道。\n\n**18.完善农村智慧应急管理体系。**提升国家自然灾害综合监测预警能力，加快乡村应急广播体系建设，优化偏远山区、边境乡村气象监测布局，提升灾害监测预警与信息发布能力。推动智慧应急与基层治理有机融合，加快“久安”大模型、应急指挥“一张图”等融合应用。提升乡村公共卫生安全信息化防控能力。\n\n**六、激发数字乡村发展内生动力**\n\n**19.培育开放数字乡村应用场景。**聚焦数字乡村建设核心需求，安全有序开放农业生产、乡村治理、民生服务、文旅体验等领域应用场景，组织实施一批示范效应强的重大项目，推动新场景规模应用。鼓励各地因地制宜探索建设服务资源池，强化供给资源对接，促进场景资源公平高效配置。\n\n**20.分级分类推进数字乡村发展。**持续完善数字乡村标准体系，迭代更新数字乡村建设指南。立足乡村资源禀赋和数字化基础，推动城郊融合类村庄重点聚焦与城市数字基础设施、公共服务、产业发展协同联动，集聚提升类村庄重点加快产业数字化发展，特色保护类村庄重点做好自然历史文化资源数字化保护和利用，搬迁撤并类村庄重点运用数字技术赋能民生保障、就业增收和生态保护。\n\n**21.壮大乡村数字人才队伍。**完善驻村帮扶、专家人才服务基层、“三支一扶”等机制，引导激励科技人才下乡服务。优化数字乡村发展相关学科专业布局，推动学科交叉融合和创新发展。强化政策支持，培育乡村数字人才，吸引数字游民等新群体投身乡村创业就业。统筹用好各类培训项目，提升农民、基层干部、农业生产经营主体的数字素养与技能。\n\n**22.强化多元主体协同共建。**鼓励网信企业参与智慧农业、农村电商、农文旅融合、信息服务等领域技术产品研发应用。支持农业企业开展数字化升级，提升农业产业链数字化水平。健全联农带农机制，强化对小农户、新型农业经营主体的数字技能培训和金融信贷支持。\n\n**23.健全常态化精准帮扶体系。**建立健全常态化防止返贫致贫帮扶机制，提升信息化监测帮扶效能。用好脱贫地区农副产品网络销售平台、央企消费帮扶电商平台等线上渠道，支持对欠发达地区特色农产品消费采购。鼓励网络社会组织、网信企业等，开发实施一批数字乡村公益项目。\n\n**24.守牢安全底线。**坚持底线思维，增强风险意识，完善风险评估与预警机制，强化数字乡村重点领域网络安全防护能力建设。健全农村数字基础设施安全管理机制，规范数据采集、存储和使用管理，做好个人信息保护，保障涉农重要数据安全。\n\n**七、加强组织实施**\n\n充分发挥国家信息化发展工作统筹协调机制作用，中央网信办会同农业农村部、工业和信息化部等部门强化政策协同与资源统筹，常态化开展数字乡村发展监测分析，及时掌握工作动态，协调解决重大问题。加强数字乡村理论研究与政策解读，总结推广成效经验和典型案例，加强国际交流合作，讲好中国数字乡村发展故事。要树立和践行正确政绩观，结合地区实际，坚持尽力而为、量力而行，坚决防止形式主义、官僚主义，因地制宜推进各项任务落地见效。\n\n来源：农民日报-","中国网信网(网易转载) 2026-10","政策",90,{"impact":218,"substance":219,"depth":17,"authority":19,"freshness":74,"relevant":21,"comment":220},28,24,"三部委联合印发的数字乡村五年行动计划，含8项指标与24项举措，属全国性重大政策，条款详实，值得进入每日精选。",[222],{"name":214,"url":211},[224,225,94,29,226],"农村电商","十五五","乡村产业数字化",{"code":35,"slug":36,"name":37,"path":38,"parent_code":39},[],{"status":42,"locked":14,"version":43,"method":44,"evidence":230},{"candidates":231,"agricultural_evidence":50},[232,236,242,247,252,256],{"code":35,"score":89,"supported":50,"title":233,"abstract":234,"tags":235},[94],[94],[94],{"code":237,"score":56,"supported":50,"title":238,"abstract":239,"tags":241},"G4",[],[240],"乡村产业",[],{"code":191,"score":56,"supported":50,"title":243,"abstract":244,"tags":246},[],[245],"乡村治理",[],{"code":248,"score":21,"supported":14,"title":249,"abstract":250,"tags":251},"E5",[],[],[224],{"code":48,"score":21,"supported":14,"title":253,"abstract":254,"tags":255},[],[],[29],{"code":257,"score":21,"supported":14,"title":258,"abstract":259,"tags":260},"J1",[],[],[225],[262,263],"中央网信办 农业农村部 工信部 数字乡村","乡村产业数字化 农村电商 数字乡村 智慧农业","中央网信办农业农村部工信部数字乡村-5329","2026-10-20T02:47:36.474001Z",{"id":267,"title":268,"url":269,"summary":270,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":271,"source_url":8,"published_at":272,"category":12,"cover_url":8,"hotness":85,"is_selected":14,"score":273,"score_detail":274,"sources":276,"tags":278,"primary_topic":283,"secondary_topics":284,"classification":285,"search_phrases":296,"slug":299,"view_count":21,"doi":8,"paper":300,"created_at":309},5295,"罗锡文院士团队《农作物生产大数据管理与服务平台关键技术及研究进展》","https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Farticle\u002F7695593285984780850","《农业工程学报》2026年第42卷第14期刊载华南农业大学廖娟、罗锡文等论文,以农作物生产为例对农业大数据管理与服务平台展开系统性综述;凝练数据采集与传输、数据存储与清洗、数据安全与保护、数据挖掘与建模和数据展示与决策5类关键技术;提出政策、管理、技术、推广应用和人才培养等协同发力对策建议。","农业工程学报(2026,42(14))","2026-10-16T00:00:00Z",79,{"impact":17,"substance":18,"depth":17,"authority":49,"freshness":70,"relevant":21,"comment":275},"核心期刊系统性综述，凝练五类关键技术并提出协同对策，专业性强但属综述类成果，产业影响偏间接，可入精选备选。",[277],{"name":271,"url":269},[29,279,280,281,282],"农业大数据","数据平台","数据挖掘","农作物生产",{"code":35,"slug":36,"name":37,"path":38,"parent_code":39},[],{"status":42,"locked":14,"version":43,"method":44,"evidence":286},{"candidates":287,"agricultural_evidence":50},[288,292],{"code":35,"score":104,"supported":50,"title":289,"abstract":290,"tags":291},[],[279],[279],{"code":48,"score":21,"supported":14,"title":293,"abstract":294,"tags":295},[],[],[29],[297,298],"罗锡文 农作物生产 大数据平台","农业大数据 服务平台 关键技术","罗锡文农作物生产大数据平台-5295",{"doi":8,"openalex_id":8,"authors":301,"venue":8,"cited_by_count":121,"oa_url":8,"card":302,"direction":306,"ingested_from":308},[],{"tldr":303,"method":304,"finding":305,"direction":306,"opportunity":307},"系统综述农作物生产大数据管理与服务平台的关键技术及研究进展。","综述数据采集传输、存储清洗、安全、挖掘建模与展示决策五类技术。","凝练五类关键技术，并提出政策、管理、技术、推广与人才协同对策。","数字乡村与农业信息化","可针对五类技术间的集成耦合与平台落地效果评估展开实证研究。","agent","2026-10-19T00:07:47.977898Z",{"id":311,"title":312,"url":313,"summary":314,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":315,"source_url":8,"published_at":272,"category":84,"cover_url":8,"hotness":85,"is_selected":14,"score":316,"score_detail":317,"sources":321,"tags":323,"primary_topic":325,"secondary_topics":326,"classification":327,"search_phrases":359,"slug":362,"view_count":21,"doi":8,"paper":8,"created_at":363},5110,"专家解读:让更多数智成果惠及普通农户——数字乡村要从「盆景」走向「风景」","http:\u002F\u002Fwww.71.cn\u002F2026\u002F1016\u002F1304272.shtml","中国农业大学信息与电气工程学院副教授李想在宣讲家网撰文指出,《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》提出加强核心算法攻关,推动数字技术与农机、农艺协同创新。农业人工智能既要把农艺知识、作物机理和专家经验融入模型,也要不断提升算法对不同区域、不同作物、不同生育阶段和不同生产条件的适应能力。当前农业人工智能算法和大模型在复杂田间环境中的准确性、稳定性仍不足以直接替代专业农技判断,现阶段更适合作为农事服务人员的辅助工具。「十五五」期间,数字乡村、智慧农业既要持续加强技术研发,也要更加重视通过完善的服务体系把数字化、智能化能力送到田间地头。","宣讲家网 中国农业大学 2026 年 10 月 16 日",78,{"impact":131,"substance":17,"depth":88,"authority":318,"freshness":319,"relevant":21,"comment":320},13,9,"中国农大学者结合《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》解读农业AI落地路径，观点明确、信源权威，具备进入每日精选的价值。",[322],{"name":315,"url":313},[225,94,29,95,324],"农事服务",{"code":35,"slug":36,"name":37,"path":38,"parent_code":39},[],{"status":42,"locked":14,"version":43,"method":44,"evidence":328},{"candidates":329,"agricultural_evidence":50},[330,334,340,344,350,355],{"code":35,"score":89,"supported":50,"title":331,"abstract":332,"tags":333},[94],[94],[94],{"code":113,"score":335,"supported":50,"title":336,"abstract":337,"tags":339},7,[],[95,338],"大模型",[95],{"code":48,"score":104,"supported":50,"title":341,"abstract":342,"tags":343},[],[29],[29],{"code":345,"score":56,"supported":50,"title":346,"abstract":347,"tags":349},"F5",[],[348],"农机",[],{"code":351,"score":21,"supported":14,"title":352,"abstract":353,"tags":354},"G2",[],[],[324],{"code":257,"score":21,"supported":14,"title":356,"abstract":357,"tags":358},[],[],[225],[360,361],"中国农业大学 李想 数字乡村","数字乡村高质量发展行动计划 2026-2030","中国农业大学李想数字乡村-5110","2026-10-17T00:13:01.989112Z"]