中国数字农业面临的4大难题
中国的数字农业依然处在相对早期的阶段，大量硬件投入实际上还未完全解决农业的根本问题。很多地方的数字农业建设，都存在“增量不增收”，“种，产，销”三个阶段脱节，或者数字概念脱离实际生产环境等问题。具体包括：
01
重硬件、轻软件
无论是政府还是农户容易把数字农业与农业机械化的概念相混淆。数字农业与农业机械化的根本区别在于，机械化是用机械来代替人工劳动，数字农业则是以数据来驱动机械实现自动化运转和智能化调节。没有数据和软件来驱动的物联网，其实还是工具，与机械农业并无本质上的差别。打通软件平台才有打开大数据，智慧农业，数字经济大门的钥匙。
02
有数据，没智慧
数据是数字农业的基础资源，近年来政府与企业多在数据采集上投入重金。然而，由于缺乏明确的业务化方向和必要的数据运营技能，对获取数据的质量控制、分析加工和建模应用方面的工作相对滞后。数据的获取与应用是一个双向互动的过程，只有不断尝试利用数据产生业务价值，才能建立有价值的数据采集渠道。
03
数字经济薄弱
当前中国数字农业的绝大部分应用还停留在生产环节，严格来说处于现代农业3.0的初级阶段，产业链其他环节的信息化和经济化程度较低。虽然农业部提出了“全产业链”的农业大数据发展路径，尚未能充分激发产业链其他环节的潜力，农产品电商的经营方式也还未开始数据驱动的尝试。农业的数字经济和其他的数字农业关键因素有所不同，其实农业数字经济是以市场资本反向驱动的。农业电商的模式是以数字驱动市场经济，在市场推广营运、产品特性、物流等方面受到了非常多的阻力，如若当反向驱动形成现实，一切问题就变得简单起来。
04
产品化能力弱
近年来，农业数据服务企业层出不穷，但对农业生产经营主体的服务能力普遍不足，产品市场化困难。数据产品的服务能力严重依赖于数据质量，随着高价值数据的不断积累，有望提升产品实用性。只有持续打造有生命力的数据产品，才能撬动庞大的农业数字化市场。
文章来源：国际稻都