數據化、智能化與模式創新這三駕馬車將驅動數字農業農村建設駛上快車道。

未來農業作業標準化體系建設、農業資源統籌管理、農業生產決策、農產品質量監管、農村現代化服務、農村數字信用體系建設等都將是以數據為驅動。

目前我國農業生產精細化、集約化程度不高，利用現代科技指導農業生產能力不足，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。依托海量農業數據對農產品產前規劃、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化農業要素布局，引入先進的科學技術，提升農產品的競爭力與價值品質，促進農業農村經濟發展。比如吉林云耕農業股份有限公司利用華為區塊鏈技術已實現吉林水稻、新疆小麥、云南古樹茶的全產業鏈質量追溯。

當前農業生產還比較粗放，而人工智能可助力農業生產精細化。生產者利用人工智能對農作物生長情況及環境數據進行建模分析，為農業生產提供精準指導，從而促進農業提質增效。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管理服務水平。行業主管部門或企業運用人工智能建立農產品價格走勢預測模型，指導農業生產主體動態調整產能，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，農業生產方式既需要標準化、集約化、規模化，也需要靈活、快速響應、定制化的方式。在數字技術催化下，現有的相對封閉、自給自足的農業產業鏈協作方式將向開放式、融合化的協作生產經營演化，普惠技術平臺提供方、智慧農業服務商、農業品牌IP運營方、農產品經營方等，共同構成數字農業農村生態圈。

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

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