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《“十四五”数字经济发展规划》指出，要大力提升农业数字化水平，推进“三农”综合信息服务，创新发展智慧农业。当前，新一代信息技术与农业决策、生产、流通交易等深度融合，形成了新型农业生产模式与一系列综合解决方案。一方面，数字技术对农业生产进行了全流程跟踪式检测、管理，以数据流驱动技术流、资金流、人才流、物资流相互融合，提升了农业生产的数字化和绿色化发展水平。另一方面，数字技术打通供需连接通道，构建了快速、高效、精准的农业产供销生态系统。同时，农业数字化发展也面临着基础设施、人才、智能机械普及等方面的挑战和问题。
5G、人工智能（AI）、大数据、云计算、边缘计算、物联网（IoT）等数字技术让农业作物监测、精细化育种和环境资源按需分配成为现实。其中，5G技术保证了农业大数据的实时、高效传输；物联网技术保证了农业大数据的完整收集；云计算、边缘计算技术提供了大数据分析处理的海量算力；人工智能技术提供了数据模型的智能分析、管理和决策。这些技术共同构成农业数字化的技术底座。
在大田种植、农业工厂和养殖等领域，数字服务企业提供了计算、存储、安全的基础云能力，以及AI种植模型、AI养殖模型、农业物联网平台、空间遥感监测和数字孪生平台，助力农业生产实现种植规模化和标准化。AI饲养实现了疾病预防、提高肉奶产量，助力生产提质增效。此外，数字技术还加速了都市农业、认养农业的发展，推动了农业生产和供给创新以及消费创新，创新了农业的运营模式，促进农业增收增效。
私域流量： 企业通过自有渠道沉淀的用户资源集合，依托社群、小程序等实现与用户直接触达和高频互动，具有低成本复用与精准运营的特点。
MCN机构： 整合内容创作、达人孵化、商业变现等资源的专业组织，通过系统化运营提升创作者影响力并对接品牌合作，推动数字内容产业商业化发展。
通过构建私域流量，建立数字空间的销售流通渠道，助力农产品品牌提升和运营提效。搭建细分领域的数字化供应链平台，发展数字化供应链服务，并通过产品包装、IP形象设计等方式促进品牌孵化。此外，提供产地溯源平台，搭建由MCN机构、电商平台、社区渠道组成的全网数字化营销网络，从而提升农业市场经销管理水平和农产品的议价能力。
在农业企业内部管理优化方面，推进组织与经营数字化转型、企业数字化升级，助力企业降本增效。在农企云、软件即服务（SaaS）、管理协同、产品安全、IT运维管理等应用场景中，运用数字技术实现运维更轻松、费用更节省、安全更有保障。在农业产业治理和服务方面，数字技术可帮助盘点农业产业资源、提升产业发展规划水平、加强城乡产业发展协同度、促进农村一二三产业融合发展。
市场调研公司Precedence Research分析，预计到2030年，全球智慧农业的规模将达到433.7亿美元，2022年至2030年的复合年增长率为10.2%。
智慧农业的产品主要包括硬件设备及系统（暖通空调系统、LED植物生长灯、阀门、泵、传感器、控制系统）、传感器设备（土壤传感器、水传感器、气候传感器）、软件（基于网络软件、基于云端软件）、服务（数据服务、分析服务、农场经营服务、供应链管理服务、气候信息服务、系统集成与咨询服务、维护与支持服务、管理服务、辅助专业服务）等。目前，精准农业应用占据农业数字化的主要市场，智能温室应用则是增长最快的细分市场，软件应用在农业数字化市场中也在快速增长。
在新技术应用方面，存在投入建设成本高、专用设备特别是专用芯片匮乏、配套设施不完善等问题；在智能设备方面，存在设备技术应用程度不高、标准不完善、运维成本高等问题。例如，智慧农业高度依赖先进机械，如传感器，而中国市场中的传感器存在后期维护成本高、使用寿命较短等问题。尽管智能设备能够大大提高生产效率，但在单位面积内难以带来显著经济效益。
在农业数据要素开发利用方面，同样面临诸多挑战。农业大数据收集的准确性不高，信息共享和信息利用效率较低、应用质量也较差。例如，尽管农业物联网平台和传感器已经得到广泛应用，相关企业和研究机构搜集了大量农业数据，但各地区和部门农业数据差异较大，尚未形成完善的信息资源标准体系。因此，大量的农业信息资源难以实现有效分类、整合以及共享。
农村地区的产业具有小规模经营、老龄化、大范围兼业等特征，这使从业人员难以理解数字技术、无法在农业数字化方面投入足够精力，从而给农业技术的推广与应用、生产方式的变革带来更大的挑战。
从劳动力兼业结构来看，纯农户、高度兼业农户的比例不断下降，而非农户的比例不断上升。从人口特征来看，我国农村地区的年轻劳动力向城市流动，而剩余劳动力自身条件较差且长期处在相对封闭的环境，缺少对现代信息化技术的了解。
此外，大多数农民接受教育的年限较短，文化程度不高，缺乏与数字技术相关的认知能力，不善于通过数字化平台捕捉涉农关键信息，这为智慧农业的推广带来障碍。
当前中国农村绝大多数生产领域的数字化转型面临应用困境，转型停留在基础建设、单向应用层面。建议相关部门加大对“数据要素×智慧农业”创新创业项目的支持，鼓励企业积极参与农业数字技术的开发与落地之中，促进农村地区多产业融合发展。
由于各地气候条件、污染情况、自然资源和生物多样性存在差异，建议根据不同省份的农业环境情况精准推送农业信息内容，搭建化零为整的农业大数据体系，提供可通用参考的知识经验，并针对产地实地情况开展科学分析与反馈。
推广“AI+农业”模式，推动农业领域向“数字化-自动化-智能化”方向递进升级，有效赋能农业生产全产业链。构建“农业云”管理服务公共平台，整合前沿技术，以科学和自动化手段促进农业产值的提升和行业转型升级。利用物联网、云计算、大数据、人工智能、系统安全和移动平台等技术，打造标准一体化智慧农业互联网大数据信息平台，服务于生产对象、生产资料、生产要素。完善重要农业资源数据库和台账，针对耕地、草原、渔业等农业资源打造“数字底图”。
农业云： 基于云计算技术构建的农业数字化服务平台，整合气象、土壤、市场等数据资源，为农业生产、经营、管理提供智能化解决方案与信息支持。
加大农业数字新基建投入力度，推进农业大数据中心建设，加快制定智慧大棚、智慧养殖方案的标准规范，完善行业准入和安全生产标准。充分利用移动互联网、区块链等新技术，加强农业生产、流通全流程把控和安全溯源，保障食品安全。
适度超前布局网络基础设施，契合数字时代经济社会的发展特点，亦是政府以“有形之手”改善市场失灵的可行措施。建议各级政府积极牵头，推动农村地区信息基础设施建设工程。可借鉴英国、美国的经验教训：英美两国过去一段时间内过于依赖市场调节，致使农村地区数字化程度较低。
针对农村与偏远地区网络基础设施建设，建议继续稳步推进“宽带中国”行动计划，全力实现农村通信网络的全方位升级扩容。
可借鉴国际电信联盟（ITU）、经济合作与发展组织（OECD）等机构在提升农村和贫困地区居民数字技能方面的实践经验，研发符合中国实际情况的“数字技能政策工具包”（Digital Skills Toolkit），着力改善农村地区居民基础数字能力，提升农民对数字经济的认知程度。开设数字技能培养课程，并面向农村中老年群体、基层干部、农村教师、乡村医生等开展专门的数字技能培训。
建议在农村地区大力推广各类信息传播工具、平台，结合农村地区的特点和农民的生活习惯，将农业专家与农户沟通的内容进行沉淀和总结，逐步在对应的平台发布涉农信息，为农民通过现代信息工具搜寻和获取信息提供便利。