百度 早在2012年的时候，腾讯就认为二维码一个看似很简单的技术，是连接线上线下的一个重要桥梁。
《加快建设农业强国规划（2024—2035年）》提出“实施智慧农业建设工程，推动规模化农场（牧场、渔场）数字化升级，培育链条完整、协同联动的智慧农业集群”。2025年中央一号文件也指出要“支持发展智慧农业”“以科技创新引领先进生产要素集聚，因地制宜发展农业新质生产力”。数字生产力作为新质生产力的重要构成部分，以科技创新为内核，正全方位、深层次地重塑传统农业的生产方式与发展模式。在全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的背景下，借助数字生产力赋能智慧农业发展具有重要意义。
近年来，我国智慧农业加速发展，政策体系不断完善。智慧农业公共服务能力提升，农业农村大数据平台和农业农村用地“一张图”启动建设，持续开展全国农民手机应用技能培训。创新应用项目不断落地，支持建设国家智慧农业创新应用项目100多个，众多智慧农场、牧场和渔场加快发展。
同时，智慧农业集群发展也面临一些问题。目前，一些农业领域从业者年纪较大、知识更新滞后，对智能设备操作、数据分析等新技术的接受和应用能力不足，高素质复合型人才稀缺成为制约智慧农业集群发展的瓶颈。而智慧农业集群发展所需的一些智能设备、软件系统及基础设施，由于不同厂商设备和系统的数据格式、通信协议不同，数据难以互通共享，形成“信息孤岛”，无法实现资源的协同优化配置。
应以数字生产力为引领，推动智慧农业集群发展，聚焦三大着力点，为农业高质量发展注入动力。
一是以数字技术优化人才培养与管理，破解人才稀缺难题。人才是智慧农业发展的核心动能，以数字技术为抓手，构建“线上+线下”协同发力的现代化人才培育体系，是破解智慧农业复合型人才短缺困境的关键路径。线上依托虚拟现实、云计算等技术，打造沉浸式智慧农业数字学习平台，将现代农业技术原理、数据分析建模、智能设备操作等核心课程进行数字化重构，通过仿真技术还原无人机植保航线规划、智能温室环境调控等真实作业场景，实现“云端实训”，打破时空壁垒，提升培训效率与质量。线下深化产教融合，联动农业科技园区与高校实训基地，建设数字化实操工坊，配套智能设备可视化操作手册与远程专家指导系统，让学员在“学中做、做中学”，快速掌握技术精髓。同时，运用大数据构建智慧农业人才画像系统，动态追踪人才技能成长轨迹、培训经历与就业意向，实现企业需求与人才供给的精准对接，引导高校相关专业毕业生向农业一线有序流动；依托数字管理中台，搭建远程技术支援与量化绩效激励体系，营造良好的人才发展生态，为智慧农业发展注入持久动力。
二是以数字技术驱动技术创新与成本管控，突破劳动资料发展瓶颈。面对智慧农业设备“卡脖子”与高成本的双重挑战，亟须以数字技术为引擎，构建全链条创新体系，推动劳动资料迭代升级。在技术攻关方面，加大数字技术在智慧农业设备研发领域的投入力度，鼓励企业与科研机构建立产学研用协同创新机制，运用人工智能等先进算法，对土壤传感器、精准农业软件算法等关键技术进行优化升级，提升国产设备的精度、稳定性和可靠性，实现核心技术自主可控。在成本控制领域，充分发挥云计算和边缘计算技术优势，搭建智慧农业集群共享服务平台，为企业提供弹性化的计算资源和软件服务，变“硬件购置”为“按需租用”，降低企业硬件和软件建设成本。同时，借助区块链技术建立智慧农业设备供应链联盟，实现零部件生产、采购、销售全流程信息共享，通过智能合约优化供应链管理，降低设备采购和维护成本，推动智慧农业集群向高端化、规模化迈进，夯实智慧农业发展的基础。
三是以数字技术促进数据整合与高效运用，攻克劳动对象利用难题。数据作为新型生产要素，是激活智慧农业发展潜能的关键所在。以数字技术为纽带，构建统一的数据标准和通信协议，借助物联网与5G技术，搭建全域感知网络，实现不同厂商设备和系统的数据互联互通，打破“信息孤岛”，为数据的深度挖掘与应用奠定基础。在此之上，打造智慧农业大数据平台，整合种植、养殖、环境监测等多维度数据资源，运用数据挖掘和人工智能算法，对海量数据进行深度分析与价值提炼。如通过整合土壤墒情、气象变化、作物生长等数据，构建病虫害预警模型，预判灾害风险，为科学决策提供有力支撑；利用大数据分析种植与养殖环节的资源需求和产出，实现水、肥、饲料等精准配置，提高资源利用效率。运用数字技术开发农产品质量追溯系统，对农产品从田间到餐桌的全过程数据进行记录追踪，实现质量安全全程可溯，提升农产品市场竞争力，充分释放劳动对象的数字化价值，为智慧农业集群高质量发展注入动能。
（作者：李春顶、李宁静，分别为北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员，中国农业大学经济管理学院副院长、教授；北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员）
