數據化、智能化與模式創(chuàng)新這三駕馬車將驅動數字農業(yè)農村建設駛上快車道。

未來農業(yè)作業(yè)標準化體系建設、農業(yè)資源統(tǒng)籌管理、農業(yè)生產決策、農產品質量監(jiān)管、農村現(xiàn)代化服務、農村數字信用體系建設等都將是以數據為驅動。

目前我國農業(yè)生產精細化、集約化程度不高，利用現(xiàn)代科技指導農業(yè)生產能力不足，如遭遇惡劣天氣等不可控因素將嚴重影響農業(yè)生產，帶來經濟損失，而豐年豐產又可能遇到價格低迷。依托海量農業(yè)數據對農產品產前規(guī)劃、產中管理與產后銷售進行全鏈條大數據管理，農戶可以有效掌握市場供需預期，以需促產，提高產品的供給與市場的匹配度，降低生產風險，提升議價能力。政府可利用大數據優(yōu)化農業(yè)要素布局，引入先進的科學技術，提升農產品的競爭力與價值品質，促進農業(yè)農村經濟發(fā)展。比如吉林云耕農業(yè)股份有限公司利用華為區(qū)塊鏈技術已實現(xiàn)吉林水稻、新疆小麥、云南古樹茶的全產業(yè)鏈質量追溯。

當前農業(yè)生產還比較粗放，而人工智能可助力農業(yè)生產精細化。生產者利用人工智能對農作物生長情況及環(huán)境數據進行建模分析，為農業(yè)生產提供精準指導，從而促進農業(yè)提質增效。例如原孟山都公司，通過人工智能篩選，只需對最具開發(fā)潛力的品種分子進行田間測試，即可幫助農民增收。此外，借助機器學習和預測建模技術，可快速為農民提供數字化解決方案。

同時，人工智能也有助于提升政府農業(yè)管理服務水平。行業(yè)主管部門或企業(yè)運用人工智能建立農產品價格走勢預測模型，指導農業(yè)生產主體動態(tài)調整產能，既可減少由于盲目生產導致的成本浪費，也能提升消費者滿意度。例如笛卡爾實驗室使用基于衛(wèi)星數據訓練的機器學習模型，預測美國國內的玉米產量，為農民的生產決策提供參考。

未來，農業(yè)生產方式既需要標準化、集約化、規(guī)?；?，也需要靈活、快速響應、定制化的方式。在數字技術催化下，現(xiàn)有的相對封閉、自給自足的農業(yè)產業(yè)鏈協(xié)作方式將向開放式、融合化的協(xié)作生產經營演化，普惠技術平臺提供方、智慧農業(yè)服務商、農業(yè)品牌IP運營方、農產品經營方等，共同構成數字農業(yè)農村生態(tài)圈。

在農業(yè)數字產業(yè)化過程中，在農業(yè)生態(tài)云平臺、農業(yè)產業(yè)服務平臺、農業(yè)交易平臺等新型農業(yè)數字產業(yè)支持下，新業(yè)態(tài)新模式將層出不窮，消費者個性化需求與農業(yè)供給精準、高效對接，小農戶也能生產高附加值產品，定制農業(yè)、云農場、農業(yè)農村生態(tài)旅游等新業(yè)態(tài)興起，就是通過增加消費者體驗，讓農民更好分享全產業(yè)鏈的增值收益，從而進一步擴大農業(yè)市場規(guī)模。