數(shù)字農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的階段之一，是邁向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的必經(jīng)之路，近些年來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)字化取得了顯著的成效，但是也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并作出調(diào)整將是我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)未來(lái)的發(fā)展重點(diǎn)，制約數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素很多，本文將深度分析我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)一：數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用比例較低

目前我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用比例較低，在技術(shù)方面，缺乏核心技術(shù)研發(fā)，還有技術(shù)應(yīng)用條件不足，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)技術(shù)采用方面存在約束，由于數(shù)字農(nóng)業(yè)具有知識(shí)含量高的特點(diǎn)，并且在采用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)時(shí)，如何克服知識(shí)門檻形成認(rèn)知和理解，使其難度較高，這決定著先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)是否能轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，因此在數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的用戶推廣上存在一定的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)二：農(nóng)業(yè)模型落地難度大

農(nóng)業(yè)模型可以涵蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程，但是我國(guó)目前缺乏在傳感器的開發(fā)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可視化等農(nóng)業(yè)模型的應(yīng)用，并且研究力量、實(shí)踐積累和推廣應(yīng)用等方面存在不足，使得農(nóng)業(yè)模型落地難度大，在一定程度上限制了我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)模型的推廣與應(yīng)用。

挑戰(zhàn)三：數(shù)字農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)獲取范圍不廣

近幾年來(lái)國(guó)內(nèi)大多數(shù)數(shù)字農(nóng)業(yè)項(xiàng)目主要聚焦于生產(chǎn)環(huán)節(jié)，比如物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用中的大田種植灌溉、水產(chǎn)養(yǎng)殖自動(dòng)增氧等，但是在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈其他環(huán)節(jié)投入不足，缺乏與農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的融合，獲取數(shù)據(jù)的范圍不廣，還未形成完整的全流程數(shù)字化能力。

挑戰(zhàn)四：網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)置薄弱

目前我國(guó)農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地信號(hào)的盲點(diǎn)較多，比如農(nóng)村5G基站、光纖寬帶和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)置薄弱，在整體布局和數(shù)量上都有待完善。

挑戰(zhàn)五：缺乏數(shù)字化人才、創(chuàng)新能力不足

由于目前缺乏農(nóng)業(yè)數(shù)字化復(fù)合型人才，并且整體呈現(xiàn)人員數(shù)字素養(yǎng)不高，直接導(dǎo)致數(shù)字化農(nóng)業(yè)技術(shù)難以應(yīng)用與推廣。我國(guó)在數(shù)字農(nóng)業(yè)核心技術(shù)創(chuàng)新方面存在不足，比較缺乏自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的農(nóng)業(yè)專用傳感器等，其次農(nóng)業(yè)機(jī)器人和農(nóng)機(jī)設(shè)備不能很好地適應(yīng)。

挑戰(zhàn)六：農(nóng)作物遙感制圖處于起步階段，無(wú)人機(jī)遙感尚未被廣泛應(yīng)用

監(jiān)測(cè)農(nóng)作物種植面積和分布信息是調(diào)整農(nóng)作物結(jié)構(gòu)和布局的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，由于煙桿技術(shù)具有高時(shí)效和大范圍的優(yōu)勢(shì)，是獲取農(nóng)作物種植面積和分布信息的有效方式，目前美國(guó)和歐盟等國(guó)家和地區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了遙感制圖的業(yè)務(wù)化運(yùn)行，但我國(guó)目前還處于探索階段，缺乏高精度、連續(xù)性的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，除此之外，無(wú)人機(jī)遙感作為一項(xiàng)數(shù)字農(nóng)業(yè)的新型技術(shù)，憑其靈活性和部署性被廣泛地應(yīng)用，但是在我國(guó)，目前無(wú)人機(jī)遙感還沒(méi)有被廣泛地接受和應(yīng)用。

隨著我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，農(nóng)業(yè)模型在落地應(yīng)用上遭遇瓶頸，主要體現(xiàn)在研究力量不足、推廣力度不夠和缺乏綜合模型等方面，我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)還需要深入改善。

研精畢智市場(chǎng)調(diào)研網(wǎng)隸屬于北京研精畢智信息咨詢有限公司（英文簡(jiǎn)稱：XYZResearch），是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的行業(yè)研究及企業(yè)研究服務(wù)供應(yīng)商。通過(guò)有效分析復(fù)雜數(shù)據(jù)和各類渠道信息，助力客戶深入了解所關(guān)注的細(xì)分市場(chǎng)，包括市場(chǎng)空間、競(jìng)爭(zhēng)格局、市場(chǎng)進(jìn)入策略、用戶結(jié)構(gòu)等，包括深度研究目標(biāo)企業(yè)組織架構(gòu)，市場(chǎng)策略、銷售結(jié)構(gòu)、戰(zhàn)略規(guī)劃等，幫助企業(yè)做出更有價(jià)值的商業(yè)決策。