摘要：从挑战来看，我国传统农业正面临着部门结构单一、劳动成本偏高、产品缺乏科学管理、劳动力趋紧、劳动生产率待提高、创新力不强等一系列问题。而且，随着全球人口的增长和人们生活水平的提高，对农产品的需求日益多样化，对食品安全、质量的要求也不断提升，这给农业发展带来了巨大
——基于数据资产化与生态协同的农业智能化转型
引言
在当今时代，科技的飞速发展正深刻改变着各个行业的格局，农业领域也不例外。农业作为国民经济的基础产业，面临着诸多挑战与机遇。
从挑战来看，我国传统农业正面临着部门结构单一、劳动成本偏高、产品缺乏科学管理、劳动力趋紧、劳动生产率待提高、创新力不强等一系列问题。而且，随着全球人口的增长和人们生活水平的提高，对农产品的需求日益多样化，对食品安全、质量的要求也不断提升，这给农业发展带来了巨大压力。
而从机遇方面讲，人工智能、“互联网+”、大数据等现代信息技术的快速发展，为农业智能化转型提供了有力支撑。农业智能化转型具有重要意义，它能有效解决传统农业的诸多痛点，提高农业生产效率，降低生产成本，保障农产品质量，实现农业的可持续发展。通过智能化管理，可精准配置生产要素，实现资源的高效利用与生态功能的持续提升。这不仅关乎亿万国民的生产生活，更是全面建设社会主义现代化国家、实现乡村振兴的关键所在。
农业智能化转型的核心痛点
数据资产化梗阻
在农业智能化转型进程中，数据资产化梗阻是亟待解决的关键问题。一方面，农业科研数据沉没现象严重。我国农业科研机构众多，每年产生大量科研数据，但由于缺乏有效的共享机制和平台，这些数据往往分散在不同部门和机构内部，难以实现互联互通和有效利用。科研人员获取所需数据困难，重复研究现象时有发生，造成资源极大浪费。而且，科研数据的标准化程度低，不同机构的数据格式、指标体系差异较大，进一步增加了数据整合和利用的难度，使得科研数据难以转化为推动农业智能化发展的有效资产。
另一方面，生产数据碎片化问题突出。在农业生产过程中，从农田环境监测、作物生长管理到农产品销售流通，各个环节都产生着大量数据。这些数据分散在不同的农业经营主体手中，如农户、合作社、农业企业等，且数据来源多样，包括传感器、移动设备、传统记录等。由于缺乏统一的数据标准和采集规范，数据格式不统一、数据质量参差不齐，难以进行有效的整合和分析，无法形成完整、准确的农业生产数据链，严重阻碍了数据价值的挖掘和利用，影响了农业智能化决策的准确性和有效性。
装备协同性断裂
智能农机设备通信协议匹配率低是农业智能化转型中装备协同性断裂的重要体现。当前，智能农机设备种类繁多，包括土壤分析仪、智能播种机、无人机植保机、智能收割机等，这些设备来自不同的生产厂家，采用不同的通信协议和接口标准。在实际农业生产中，当多种智能农机设备同时作业时，由于通信协议不匹配，难以实现设备间的互联互通和数据共享，导致设备无法协同工作，无法充分发挥智能农机的整体效能。
例如，在农田作业时，智能播种机与无人机植保机之间无法实时传递播种信息和作物生长状况信息，无法根据实际需求精准调整植保作业计划，增加了人工干预的难度和工作量，降低了农业生产效率。而且，由于设备间数据无法共享，难以构建完整的农田生产数据体系，无法为农业生产决策提供全面、准确的数据支持，影响了农业智能化管理的实施效果。这种装备协同性断裂的问题，不仅增加了农业生产成本，还制约了农业智能化水平的提升，成为农业智能化转型道路上的重要阻碍。
服务生态离散化
农业服务平台集成度低是农业智能化转型中服务生态离散化问题的集中表现。目前，虽然各地建立了众多农业服务平台，但这些平台往往各自为政，缺乏有效的整合和协同。平台功能单一，大多只能提供某一方面的服务，如农资供应、技术咨询、农产品销售等，无法满足农户和农业企业在农业生产全链条中的多元化需求。农户和农业企业需要在多个平台之间频繁切换，浪费了大量时间和精力，增加了使用成本。
而且，平台间的数据无法共享，信息孤岛现象严重。农业服务平台难以获取全面、准确的农业生产数据，无法为农户提供精准的决策建议和服务。同时，由于缺乏统一的平台标准和管理规范，平台的服务质量参差不齐，难以保障农户的合法权益。这种服务生态离散化的问题，不仅降低了农业服务平台的效用，还影响了农业智能化转型的整体推进，制约了农业现代化的发展进程。
数据资产化与生态协同的理论框架
数据资产化理论
数据资产化是指将数据资源转化为可量化的资产，使其具备明确的价值和可交易性。在农业领域，数据资产化具有重要意义。随着数字经济的蓬勃发展，农业数据资源的作用日益凸显。农业数据涵盖了从农田环境监测、作物生长管理到农产品销售流通的各个环节，包括土壤湿度、温度、光照等环境数据，作物生长周期、病虫害情况等生产数据，以及农产品的产量、价格、销售渠道等市场数据。
通过数据资产化，这些分散、零碎的数据资源得以收集、整理和分析，形成具有高价值的农业数据资产。农业企业可以利用自身积累的生产经营数据，优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。政府部门则可基于全面的农业数据，制定更加科学合理的农业政策，引导农业生产和发展。农业数据资产化还能促进农业产业链上下游的协同合作，推动农业产业升级和转型，为农业现代化发展注入新的动力。
生态协同理论
生态协同理论强调系统中各要素之间的相互依存、相互促进和协同发展。在农业智能化转型中，生态协同理论发挥着重要作用。农业是一个复杂的生态系统，涵盖了种植、养殖、加工、销售等多个环节，涉及农户、农业企业、政府部门、科研机构等多个主体。
从产业链角度看，生态协同理论有助于促进农业产业链上下游的紧密合作。通过信息共享和资源整合，农户可以与农业企业、科研机构等建立稳定的合作关系，提高农产品的质量和产量，降低市场风险。农业企业则可借助科研机构的技术支持，提升自身的技术水平和创新能力，推动农业产业升级。
从生态环境角度看，生态协同理论有助于实现农业的可持续发展。通过推广生态农业模式，如循环农业、有机农业等，可减少农业对环境的污染，保护生态环境。同时，利用现代信息技术对农业生产进行精准管理，合理利用水资源、化肥等资源，提高资源利用效率，实现农业与生态环境的和谐共生。生态协同理论为农业智能化转型提供了新的思路和方法，有助于推动农业向更加高效、绿色、智能的方向发展。
理论框架构建
基于数据资产化和生态协同，构建农业智能化转型框架。首先，要建立完善的数据资产化体系。这包括制定统一的数据标准和采集规范，对农业生产过程中的各类数据进行标准化处理，确保数据的准确性和一致性。建立农业数据平台，实现数据的集中存储和共享，打破信息孤岛，促进数据资源的高效流通。明确数据产权，保护数据所有者的合法权益，激发数据生产的积极性，推动农业数据的资产化进程。
其次，要构建生态协同机制。加强农业产业链上下游的协同合作，建立稳定的合作关系和利益共享机制，促进资源的优化配置和高效利用。推动农业与生态环境的协同发展，推广生态农业模式，加强生态环境保护，实现农业的可持续发展。加强政府、企业、农户、科研机构等各方之间的协同合作，形成合力，共同推动农业智能化转型。
最后，要以数据资产化和生态协同为基础，推动农业智能化技术的应用和创新。利用大数据、人工智能、物联网等现代信息技术，对农业生产进行精准管理，提高农业生产效率和质量。通过数据分析和挖掘，发现农业生产中的潜在问题和机遇，为农业决策提供科学依据，推动农业产业的升级和转型，实现农业现代化发展的目标。
荷兰精准农业的实证研究
荷兰精准农业体系分析
荷兰精准农业的发展历程可谓一部科技与农业深度融合的传奇。早期，荷兰受限于国土面积小、资源匮乏的现实，不得不另辟蹊径，依靠科技创新发展农业。从最初的简单温室种植，到如今的高度智能化、精准化农业体系，荷兰经历了漫长而艰辛的探索过程。
在发展过程中，荷兰精准农业积累了诸多成功经验。其一，调整产业结构，将有限的土地资源高效利用，种植花卉、蔬菜和发展畜牧业，实现了资源的最大化产出。其二，大力发展温室技术，如今荷兰的玻璃温室技术世界领先，为作物提供了精准的生长环境。其三，注重科技研发与投入，不断推出先进的农业设备和技术，如传感器、无人机等，实现了农业生产的自动化和智能化。其四，建立完善的农业服务体系，从农资供应到技术咨询，再到农产品销售，形成了一条完整的产业链，为农业生产提供了有力保障。
荷兰精准农业的成功，不仅为荷兰创造了巨大的经济价值，也为全球农业发展提供了宝贵经验。对于我国这样的人多地少、资源不足的国家，学习荷兰经验，发展精准农业，是实现农业现代化、提高农业生产效率的重要途径。
实证结果分析
通过对荷兰精准农业的实证研究，可以发现数据资产化与生态协同在农业智能化转型中的重要作用。
在荷兰精准农业体系中，科技研发与投入、温室技术、产业结构调整以及完善的农业服务体系，共同推动了精准农业的发展，实现了资源的高效利用和农业的高产高效。
这些实证研究给我们带来了诸多启示。一方面，要重视数据资产化建设，建立健全农业数据平台，完善数据标准和采集规范，推动数据的互联互通和共享利用，将数据资源转化为推动农业发展的资产。另一方面，要加强生态协同，不仅要促进农业产业链上下游的紧密合作，还要推动农业与生态环境的和谐共生，实现农业的可持续发展。
实证研究还表明，通过数据资产化和生态协同，可以有效解决农业智能化转型中的核心痛点，如数据资产化梗阻、装备协同性断裂和服务生态离散化等问题，为农业智能化转型提供了新的路径和方法，具有重要的实践意义和推广价值。
农业智能化转型的路径探析
数据工程路径
在农业智能化转型中，数据工程路径是破解数据资产化梗阻的关键。首先，要做好数据汇聚盘点，这是数据资产化的基础。当前，“信息孤岛”现象普遍存在，各级政府虽建立了大量数据中台，但数据质量不高、使用效率欠佳。要通过摸清“数据家底”，梳理数据资源目录，盘点现有数据资源分布状况，打破部门、层级间的数据壁垒，促进数据互联互通。
建立统一的数据标准和采集规范至关重要。不同机构、主体产生的农业数据格式、指标体系差异大，严重阻碍了数据整合利用。应制定涵盖农田环境监测、作物生长管理、农产品销售流通等各环节的统一标准，确保数据的准确性和一致性，为数据资产化奠定基础。
构建农业数据平台，实现数据的集中存储与共享。平台应具有强大的数据处理和分析能力，能够对海量农业数据进行清洗、整理、分析，挖掘数据价值，为农业生产决策提供科学依据。通过数据平台，打破信息孤岛，促进数据资源的高效流通，将分散的数据资源转化为可利用的资产，提高农业智能化水平。
明确数据产权，保护数据所有者的合法权益。数据资产化进程中，数据产权归属不明确易引发纠纷，影响数据生产的积极性。应建立健全数据产权制度，明确数据所有权、使用权、收益权等，激发数据生产主体的活力，推动农业数据的资产化进程，为农业智能化转型提供有力支撑。
装备协同路径
装备协同路径是解决农业智能化转型中装备协同性断裂问题的有效策略。建立统一的技术标准是提升设备互通率的基础。智能农机设备通信协议匹配率低，导致设备间难以协同工作。要通过强化国际合作，积极参与国际标准化组织的工作，共同制定符合全球需求和利益的技术标准，提升我国在智能农机标准制定方面的话语权。
组建产业联盟或标准化组织，推动标准制定。相关企业和机构可携手，共同研究和制定智能农机设备的技术标准。通过广泛的合作和共识，形成统一的标准体系，使不同厂家生产的智能农机设备能够实现互联互通和数据共享，提高设备协同工作的效率。
鼓励各方在开放平台中测试和验证标准。开放平台可为智能农机设备的研发、测试和验证提供便利条件，帮助企业和研发机构及时发现和解决标准实施过程中遇到的问题，不断完善和优化标准体系。
加强技术研发与创新，推动智能农机设备的升级换代。在遵循统一技术标准的前提下，企业应加大技术研发投入，提升智能农机设备的性能和智能化水平，使其更好地适应农业生产需求。通过技术研发，推动智能农机设备向更加智能化、协同化的方向发展，为农业智能化转型提供有力装备支撑。
加强宣传培训和示范推广，提高农户和农业企业对智能农机设备技术标准的应用能力。通过举办培训班、现场演示等方式，让农户和农业企业了解技术标准的重要性，掌握智能农机设备的使用方法和操作技巧，促进智能农机设备的推广应用，提升农业生产的智能化水平。
服务生态路径
服务生态路径对于解决农业智能化转型中的服务生态离散化问题意义重大。构建集成化农业服务平台是核心。当前农业服务平台集成度低、功能单一，难以满足农户和农业企业的多元化需求。要建设一个集农资供应、技术咨询、农产品销售等多功能于一体的综合性服务平台，整合各类农业服务资源，为农户和农业企业提供一站式服务，降低其使用成本，提高服务效率。
制定统一的平台标准和管理规范，保障服务质量。各地农业服务平台服务质量参差不齐，农户合法权益难以保障。应制定统一的平台标准，明确服务内容、服务流程、服务质量要求等，建立平台准入机制，对入驻平台的服务提供商进行严格审核，确保其具备相应的服务能力和资质。同时，加强平台监管，建立健全服务评价体系，鼓励农户对服务平台进行评价和监督，倒逼服务提供商提升服务质量。
加强平台间的数据共享，打破信息孤岛。农业服务平台应建立数据共享机制，实现与政府部门、科研机构、农业企业等的数据互联互通，获取全面、准确的农业生产数据，为农户提供精准的决策建议和服务。通过数据共享，平台可及时掌握市场动态、政策信息等，为农户提供更加及时、有效的服务。
推动平台与农业产业链上下游的协同合作。平台不仅要提供单一的服务，还要发挥桥梁和纽带作用，促进农户与农业企业、科研机构等的合作，推动农业产业链的整合与优化。通过平台，农户可以与农业企业建立稳定的合作关系，提高农产品的质量和产量；农业企业则可借助科研机构的技术支持，提升自身的技术水平和创新能力，实现共赢发展。
加强平台宣传推广，提高农户和农业企业的知晓率和使用率。通过多种渠道宣传平台的功能和优势，引导农户和农业企业积极使用平台，享受便捷、高效的农业服务，推动农业智能化转型的顺利进行。
研究结论与展望
主要研究结论
本研究聚焦于数据资产化与生态协同背景下的农业智能化转型路径，深入探讨了农业智能化转型的核心痛点、理论框架及路径探析，并借助荷兰精准农业的实证研究，得出以下主要结论。
农业智能化转型面临着数据资产化梗阻、装备协同性断裂和服务生态离散化三大核心痛点。数据资产化方面，科研数据沉没与生产数据碎片化问题并存，严重阻碍了数据价值的挖掘与利用；装备协同性断裂表现为智能农机设备通信协议匹配率低，难以实现协同工作；服务生态离散化则因农业服务平台集成度低、功能单一，导致信息孤岛现象严重，服务质量参差不齐。
数据资产化与生态协同理论为农业智能化转型提供了重要支撑。数据资产化能将分散的农业数据资源转化为高价值资产，推动农业产业发展；生态协同理论强调农业系统中各要素的相互依存与协同发展，有助于促进产业链上下游合作，实现农业可持续发展。
在路径探析上，数据工程路径通过数据汇聚盘点、标准制定、平台构建和产权明确，破解数据资产化梗阻；装备协同路径通过建立统一技术标准、组建产业联盟等，解决装备协同性问题；服务生态路径则通过构建集成化平台、制定统一标准、加强数据共享和推动产业链协同，来应对服务生态离散化挑战。
荷兰精准农业的实证研究进一步证明了数据资产化与生态协同在农业智能化转型中的关键作用，为我国农业智能化发展提供了宝贵经验和借鉴。
未来研究方向
基于本研究的局限性和当前农业智能化发展的趋势，未来研究可从以下几个方面进行拓展和深化。
加强数据收集和处理技术研究，建立更加完善和全面的农业数据收集体系，采用大数据技术、人工智能等技术手段，对海量农业数据进行深度挖掘和分析，提高数据的准确性和利用率，构建更加科学合理的农业智能化模型和指标体系。
拓展研究方法，综合运用定量分析、模型构建、仿真模拟等多种研究方法，深入探究农业智能化转型中的复杂影响因素和内在机制，如政策效应、市场需求、技术创新等，以更全面、系统的视角分析农业智能化转型问题。
拓宽研究内容，除了关注数据资产化和生态协同，还应加强对政策环境、人才培养、市场机制等方面对农业智能化转型影响的研究，构建更加完整的农业智能化转型研究框架，探讨多因素协同作用下的农业智能化发展路径。
增加实证研究的广度和深度，选取更多不同地区、不同类型的农业智能化案例进行分析，比较不同地区和模式之间的差异和共性，总结出更具普适性和推广价值的农业智能化转型经验和模式，为我国农业现代化发展提供更加全面、科学的理论支持和实践指导。
来源：万万没想到选集
