农业数字化的发展趋势及挑战是什么

农业数字化的发展趋势

数字农业技术的应用与推广

农业数字化的一个重要发展趋势是数字农业技术的应用与推广。数字农业技术可以帮助农民收集和分析大量的农业数据，从而提高农业生产效率和管理水平。此外，数字农业技术还可以帮助农民实现农业生产的精细化管理，例如通过物联网设备深度参与农业生产与服务环节，最终实现农业整体的数字转型。

农业模型的落地与应用

另一个重要的发展趋势是农业模型的落地与应用。农业模型可以涵盖农业生产全流程，但是目前我国在传感器的开发、农业生产可视化等农业模型的应用方面存在不足。未来，我们需要在这些方面进行更多的研究和实践，以提高农业模型的实用性和效果。

农业数据的获取与应用

农业数字化的另一个发展趋势是农业数据的获取与应用。随着技术的进步，我们可以获取到更多关于农业生产的数据，这些数据可以帮助我们更好地了解农业生产的过程和结果，从而提高农业生产效率和质量。未来，我们需要在数据采集、存储、分析和应用等方面进行更多的投入和努力，以充分利用这些数据。

农业数字化面临的挑战

技术应用比例较低

农业数字化面临的第一个挑战是技术应用比例较低。目前我国数字农业技术应用比例较低，这主要是由于缺乏核心技术研发和技术应用条件不足导致的。为了克服这个挑战，我们需要加大核心技术的研发力度，提高技术应用条件，从而提高农业生产经营技术的采用率。

农业模型落地难度大

农业数字化面临的第二个挑战是农业模型落地难度大。我国目前缺乏在传感器的开发、农业生产可视化等农业模型的应用，这使得农业模型落地难度大，限制了我国数字农业模型的推广与应用。为了克服这个挑战，我们需要在这些方面进行更多的研究和实践，以提高农业模型的实用性和效果。

数据获取范围不广

农业数字化面临的第三个挑战是数据获取范围不广。目前我国数字农业项目主要聚焦于生产环节，但是在农业产业链其他环节投入不足，缺乏与农产品相关生产数据之间的融合，这使得我们难以获取到完整和全面的农业生产数据。为了克服这个挑战，我们需要在农业产业链其他环节加大投入，实现数据的全面收集和融合。

网络基础设施设置薄弱

农业数字化面临的第四个挑战是网络基础设施设置薄弱。目前我国农村农业生产基地信号的盲点较多，这使得我们难以实现农业数据的全面收集和传输。为了克服这个挑战，我们需要加强农村地区的网络基础设施建设，提高信号覆盖率，从而实现农业数据的全面收集和传输。

缺乏数字化人才

农业数字化面临的第五个挑战是缺乏数字化人才。由于目前缺乏农业数字化复合型人才，这直接影响到了农业数字化的技术应用和推广。为了克服这个挑战，我们需要加强数字化人才的培养和引进，提高农民的数字素养，从而推动农业数字化的发展。