摘要：党的二十届四中全会做出“加快农业农村现代化，扎实推进乡村全面振兴”的战略部署，强调统筹发展“四个农业”即“科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业”。数智技术有利于激活农业科技创新力，打通生态农业价值转化路径，强化农产品全链条管控，拓宽品牌传播并塑造可信形象，助力品牌农业优质优价，为一体推进“四个农业”融合发展提供新动能。当前，在数智化技术应用方面还存在“卡脖子”与转化不畅、生产主体数智化适配能力不足、配套制度与协同缺位、投入成本与回报失衡等多重困境。为此，要筑牢自主创新根基，畅通成果转化链路；分层提升适配能力，构建协同发展生态；健全标准体系，完善协同机制；优化成本结构，健全回报机制。
作者简介：张宇，南京邮电大学马克思主义学院副教授、江苏省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心南京邮电大学基地研究员，硕士生导师，研究方向为农业信息化与网络意识形态安全；王建华，南京大学马克思主义学院院长，教育部“长江学者”特聘教授、博士生导师，研究方向为中共党史党建理论与实践；杨煦，河南轻工职业学院基础部助理研究员，研究方向为党的创新理论。
党的二十届四中全会在中国式现代化全面发力的关键时期做出“加快农业农村现代化，扎实推进乡村全面振兴”的战略部署，明确将“提升农业综合生产能力和质量效益”作为核心任务，而“统筹发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业，把农业建成现代化大产业”是落实这一任务的关键举措。数智化技术的支撑作用贯穿“四个农业”发展的全过程，为实现农业科技化、绿色化、质量化和品牌化发展提供新的动能，是实现农业高质量发展和农业现代化的重要抓手，是贯彻落实党的二十届四中全会战略部署的重要着力点。
一、数智化对一体推进“四个农业”融合发展的价值意蕴
四中全会强调，要“加快人工智能等数智技术创新”“抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。数智技术为赋能“四个农业”一体化融合发展，带来了重要战略机遇。数智化技术对于激活农业科技创新力、打通生态价值转换路径、强化农产品全链条管理、传播和塑造品牌形象等方面具有重要的功能价值。一体推进“四个农业”融合发展需要发挥数智化的重要支撑作用。
（一）激活农业科技创新力，夯实科技农业发展根基
科技农业强调以农业科技手段“追求经济效益、社会效益和生态效益最大化”“提升科技在农业增长中的贡献份额”，使现代科技向传统农业渗透，延伸农业产业链条，形成农业科技产业。科技农业以技术创新为核心驱动力，其本质是通过应用先进技术突破农业生产的资源约束与效率瓶颈。数智化凭借数据整合与共享、精准对接供需的技术赋能优势，驱动研发范式变革，破解农业科技成果转化难题，深度激活农业科技创新力。
1.数据整合与共享驱动研发范式变革
四中全会提出，要“深化数据资源开发利用”“全面实施‘人工智能＋’行动，以人工智能引领科研范式变革”。传统农业科技研发主要基于特定实验室、试验田的实验数据分析验证展开，受地域和资源分割限制，会导致数据孤岛、资源重复投入，过度依赖个体经验、面向静态需求等问题。数智技术通过农业物联网相关设备实时监测和捕捉气候变化影响、土壤肥力波动、作物生长记录等数据，并通过数据平台共享相关研发数据，提高研发效率、避免重复投入、及时响应生产需求变化。科研团队无需重复开展基础试验，可直接调用平台数据开展针对性研究，大幅减少冗余投入。监测设备的实时性，有效改进生产需求的响应速度。数智技术还有助于打破农学、生态学、计算机科学等学科边界，推动多领域数据交叉分析，催生集成化成果，适配农业现代化对复杂技术体系的需求。质而言之，数智化技术推动传统研发范式向“数据实时共享、需求及时响应、学科跨界融合”的新范式转变。
2.精准对接供需，破解农业科技成果转化“最后一公里”难题
四中全会强调，要“推动科技创新和产业创新深度融合”，“加快重大科技成果高效转化应用”。农业科技成果转化难点在于科研成果与生产需要之间的不适配。科研机构专注技术突破但缺乏对生产需求的精准把握，生产主体亟需实用技术却难以获取适配方案。数智技术通过搭建农业科技成果数字服务平台，构建衔接生产需求、研发供给与技术推广的协同机制。一方面，通过物联网设备采集生产一线土壤墒情、作物长势、生产难题等实时数据，经大数据分析生成区域性技术需求图谱，明确不同区域、作物的技术适配方向。另一方面，整合科研机构成果信息，如技术参数、适用场景、应用效果等，通过智能匹配算法实现需求与供给精准对接。此外，数智化推动科技成果模块化适配，将复杂技术转化为可嵌入智能设备的程序模块，生产主体无需掌握技术原理即可通过设备直接应用，大幅降低使用门槛，加速成果从“实验室”到“田间地头”的落地。
（二）打通生态价值转化路径，巩固绿色农业发展优势
绿色农业既有别于原始的自然农业，也不同于传统的石化农业，是一种新型现代农业发展模式。发展绿色农业的重点在于“加强农业的生态环境建设与发展绿色食品”。绿色农业的核心目标是实现生态保护与农业生产的协同共生，其关键在于解决生态价值难度量、难交易、难变现的困境。数智化通过实时监测生态风险筑牢发展根基，通过量化生态价值变现激活内生动力，为绿色农业提供系统性支撑。
1.精准筑牢绿色农业的生态管控防线
四中全会提出，农业发展要“坚持产量产能、生产生态、增产增收一起抓”。传统农业生态监测依赖人工采样与实验室分析，存在监测范围有限、数据更新滞后、风险预警不及时等问题，难以满足绿色农业对生态环境动态管控的需求。在传统的模式中，往往需要等到生态问题显现，才能采取补救措施。此时不仅治理成本升高，还可能造成不可逆的环境影响。数智技术通过整合物联网传感器、卫星遥感、无人机等技术，构建起覆盖农业生产全场景的监测网络，能够实时采集土壤质量、水体状况、大气成分、病虫害动态等关键生态数据。这些数据经智能算法分析后，可自动识别异常变化，比如土壤养分失衡、水体污染物超标等情况，第一时间触发预警并推送调控建议。这种实时感知、智能预警的模式，让绿色农业的生态管控从“被动应对”转向“主动预防”，确保农业生产活动始终在生态承载范围内开展，从根本上守住绿色农业的生态根基。
2.有效打通绿色农业的生态价值变现通道
四中全会强调，要“完善多元化生态补偿机制，因地制宜拓展生态产品价值实现渠道”。绿色农业需要额外投入成本用于生态保护，比如减少化肥农药使用、搭建污染治理设施等。但在传统模式下，这些生态投入所产生的价值往往难以量化而无法转化为实际收益。农户的生态付出多依赖政策补贴，一旦补贴力度不足，其发展绿色农业的积极性便会受挫。利用数智技术可以构建专业的数字核算模型，对绿色农业产生的碳汇、水土保持、生物多样性保护等隐性生态价值进行科学度量，将原本抽象的生态效益转化为可量化、可评估的指标。这些指标既可为绿色农产品的品质认证提供数据支撑，帮助产品获得市场认可并形成溢价，也能对接生态补偿机制、碳交易市场等平台，让农户的生态投入通过市场化途径获得回报。这一切，促使绿色农业由政策推动转向市场驱动，从而解决生态价值“看不见、算不清、拿不到”的难题，为绿色农业长期发展提供稳定动力。
（三）强化农产品全链条管控，提升质量农业核心效能
四中全会提出，要“提升农业综合生产能力和质量效益”，统筹发展包括质量农业在内的“四个农业”。质量农业以实现“优质安全高效高产为目标，……实现效益与效率的有机统一”。质量农业以“全程标准化、全域可追溯”为核心特征，旨在通过全链条质量管控，保障农产品安全与品质稳定，满足消费升级背景下的品质需求。数智化整合产前、产中、产后管控技术与数据资源，构建“源头可溯、过程可控、结果可查”的标准化体系，从根本上提升质量农业效能。
1.筑牢产前质量源头防控防线
农产品质量安全的根基在源头，传统产前管控因依赖人工检验与纸质记录，易出现种质资源筛选低效、农业投入品监管漏洞等问题。数智技术可通过两大路径强化源头管控。一是构建种质资源数据库，整合品种抗性数据、品质指标数据、适应性数据等，利用大数据算法筛选适配特定区域气候与土壤条件的优质品种，从基因层面保障农产品品质基础；二是建立农业投入品全生命周期追溯系统，借助区块链技术为种子、农药、肥料等投入品赋予唯一数字身份，记录生产厂家、质量检测报告、流通轨迹、使用记录等信息，实现来源可查、去向可追、责任可究。同时，通过数字平台对接投入品生产标准与使用规范，当农户输入地块信息与作物品种时，系统可自动推送合规投入品清单与用量建议，从源头阻断不合格投入品的使用，为农产品质量安全奠定基础。
2.实现产中生产标准化与精准化管控
生产过程的非标准化是导致农产品质量波动的主要原因，传统生产依赖农户经验操作，难以保证统一的品质标准。利用数智技术搭建智能生产管理系统，将农业生产标准转化为可执行的数字指令。例如，在设施农业场景中，传感器实时采集温湿度、光照强度、二氧化碳浓度等环境数据，系统根据作物生长模型自动调节卷帘、灌溉、通风等设备，确保生产环境参数始终处于最优区间；在大田农业场景中，通过北斗导航技术实现农机精准作业，变量施肥机根据土壤养分数据自动调整施肥量，植保无人机依据病虫害监测数据精准喷施药剂。同时，系统实时记录生产操作数据，形成电子档案，出现质量问题时可快速定位责任环节，实现“过程可追溯、风险可预警、问题可整改”，大幅提升农产品质量的稳定性与安全可控性。
3.完善产后加工与流通品质保障体系
传统农产品产后管控模式因缺乏实时监测手段，难以有效控制损耗与质量变化。数智化能够通过全链条技术集成强化产后管控。在加工环节，智能分选设备利用机器视觉技术识别农产品大小、色泽、瑕疵等指标，实现按品质分级分类，同时根据不同等级自动调整加工工艺参数，保障加工产品品质均一；在仓储环节，智能仓储系统实时监测温湿度、气体成分等环境参数，通过自动调控保鲜设备延长农产品保鲜期，降低仓储损耗；在流通环节，冷链物流监测平台全程追踪运输温度、湿度等数据，一旦出现参数异常立即触发预警，确保农产品从田头到餐桌的稳定品质。通过前中后的全链条管控体系，使质量农业的效能从生产环节延伸至全产业链，实现标准统一、过程可控、品质可保的质量保障。
（四）拓宽品牌传播，塑造可信形象，助力品牌农业优质优价
四中全会强调，要“优化提升传统产业”“增强质量技术基础能力，强化标准引领，提升国际化水平，加强品牌建设”。品牌农业是指通过农产品质量认证和商标权注册等方式，打造农产品的差异化特色品牌，“通过提高品牌的认知度获取更高的经济收益的产业”。品牌农业的核心目标是通过差异化品牌建设实现“优质优价”。借助数智技术，能够拓宽传播边界、塑造可信形象，为品牌农业建设赋能，达到“优质”与“优价”的平衡。
1.拓宽品牌传播边界
传统品牌农业受限于成本与地理空间，其传播多依赖线下展会、区域性广告与口碑传播，影响力往往局限于产地周边或特定消费圈层，难以触及更广泛的潜在消费者。数智化能够打破这一壁垒，通过构建“多渠道整合+精准触达”的传播体系重塑品牌传播模式，一方面，整合电商平台、社交媒体、内容社区等多元数字渠道，将品牌信息从线下单点传播转为线上全面渗透，让区域特色农产品品牌突破地域限制，触达全国乃至全球的消费群体，彻底摆脱传统传播的空间束缚；另一方面，借助大数据分析消费者的兴趣偏好、消费习惯与行为轨迹等数据，构建精准的用户画像，实现品牌信息的定向推送，避免传统“广撒网”式传播的资源浪费，让品牌传播既能广覆盖又可高精度。同时，数智化还推动传播模式从单向灌输转向双向互动，通过话题讨论、用户分享、线上体验等形式，让消费者深度参与品牌传播过程，在扩大传播范围的同时，强化消费者对品牌的记忆与情感联结，为品牌积累更稳固的市场基础。
2.塑造品牌可信形象
品牌形象的核心是消费者对品牌品质与价值的信任。传统模式下，品牌形象多依赖包装宣传与口头承诺，信息透明度低，消费者难以验证品牌宣称的“生态种植”“传统工艺”等品质特征，也难以追溯产品的生产流通环节。数智化则通过技术手段为品牌形象注入可信度与立体感，从根本上化解信任难题。一方面，数智化可依托区块链、物联网等技术构建全流程追溯体系，将品牌农产品的生产环境、农事操作、质量检测、仓储物流等信息全程记录并上链存储，消费者通过简单操作即可查询产品全生命周期信息，让品牌品质从抽象宣传变为可查可证的客观事实，消除信息壁垒带来的信任焦虑。另一方面，借助数智技术挖掘并呈现品牌背后的深层价值。例如通过虚拟场景还原农产品的生长环境，展示品牌践行的绿色生态理念，或通过数智技术呈现传统技艺的传承过程，让品牌形象超越单一的产品属性。既能凸显品牌的差异化特色，又契合消费者对可持续发展与文化认同的需求，让品牌形象更具吸引力与美誉度。
二、以数智化一体推进“四个农业”融合发展的现实困境
数智化作为赋能“四个农业”融合发展的重要手段，是破解农业发展瓶颈的重要支撑。然而，在以数智化一体推进“四个农业”融合发展过程中，依然存在数智化技术“卡脖子”与转化不畅、生产主体数智化适配能力不足、配套制度与协同缺位、投入成本与回报失衡等多重困境。
（一）技术层面：数智化技术“卡脖子”与转化不畅
就技术层面而言，当前数智化推动“四个农业”融合发展存在两大困境：一是高端数智技术对外依存度高，二是本土数智化研发成果难以落地应用。这不仅削弱农业数智化发展的技术自主性，还导致数智化本应衔接的创新、产业与价值各链条出现断裂，使农业发展难以形成持续推进的内生动力。
1.核心技术“卡脖子”，自主创新生态难构建
在科技农业所需的数智技术关键领域，我国尚未摆脱对进口技术与装备的依赖，尤其是高端农机的核心零部件、高精度传感技术、智能电控系统等依然受制于人。国产化进程虽然在部分领域，如农机动力系统、动力换挡系统等有所突破，但尚未形成体系化模式。尽管我国农业基础研究支出比例达到6.42%，但仍与世界农业强国存在一定差距，难以满足科技农业对技术自主性的需求。此外，进口技术、设备不仅在获取成本上居高不下，还常附加数据接口封闭、技术升级受限等隐性条件，导致科技农业的发展难以形成从数智技术研发到技术应用再到升级迭代的良性循环。这种被动依赖状态，使得本土技术创新缺乏实践场景的支撑，难以积累核心竞争力，无法构建自主可控的数智化技术生态。
2.成果转化“中梗阻”，科技与生产需求脱节
与西方发达国家相比，我国农业科技成果转化率总体水平不高。在农业农村部等七部门联合印发的《关于加快提升农业科技创新体系整体效能的实施意见》中强调指出，“加快提升农业科技创新体系整体效能，……切实解决好各自为战、低水平重复、转化率不高等突出问题”。不少农业科技成果停留在理论或实验室阶段，难以真正服务于生产实践。之所以存在农业科技成果转化率较低的问题，一个重要原因就在于研发端与生产端之间缺乏有效的协同机制。就研发端而言，科研机构在开展数智化技术研发时，多以技术先进性为导向，往往容易忽视不同区域农业生产场景的复杂性与多样性，导致部分研发出的智能系统因无法适配实际土壤条件、气候特征等生产要素，应用效果大打折扣。就生产端而言，生产主体尤其是小农户，既缺乏接触数智化服务平台的有效渠道，又缺少操作数智化设备、采集分析数据的基础技能，即便引入相关设备，也常因不会用、用不好而闲置，最终使大量数智化研发成果无法转化为推动科技农业发展的实际动力。
（二）主体层面：生产主体数智化适配能力不足
生产主体是以数智化一体推进“四个农业”融合发展的直接执行者，其数智化适配能力的高低直接决定技术落地成效。当前，各类生产主体普遍存在数智化适配能力不足的问题，呈现出能力断层与应用脱节的特征，使数智化技术难以转化为实际生产力。
1.小农户适配能力薄弱，成为数智化进程中的突出短板
受教育水平、数字经验与学习能力等因素的限制，小农户对数智化技术的接受度与应用能力普遍不足。多数小农户不仅缺乏智能灌溉设备、无人机植保系统等硬件的操作技能，更不具备数据采集、分析与应用的基本能力。面对土壤监测数据、病虫害预警信息等数字资源，往往因无法解读而无能为力；面对复杂的数智化管理平台，因操作流程繁琐而选择敬而远之。这种不会用、不敢用的状况，导致大量面向小农户的轻量化数智化工具难以推广，使小农户在“四个农业”融合发展中逐渐被边缘化。此外，小农户的数智化认知存在明显偏差，部分农户将数智化等同于高价设备，认为其不实用、不划算，主观上的排斥心理进一步加剧了适配能力不足的问题。
2.新型经营主体适配能力不足，复合型人才短缺
家庭农场、农民专业合作社、农业龙头企业等新型主体虽然普遍配备了数智化设备，但“懂农业不懂数智、懂数智不懂农业”的现象依然存在，复合型人才短缺问题十分突出。新型经营主体的管理人员熟悉农业生产规律，却无法有效运用大数据分析优化生产决策；技术操作人员虽能操作设备，却难以结合农时季节与作物特性进行参数调试，导致数智化设备的利用率与产出效益大打折扣。部分龙头企业虽搭建了数字化管理平台，但因缺乏专业团队维护，平台数据更新不及时、功能迭代滞后，逐渐沦为“僵尸系统”。新型农业经营主体的数智化设备闲置率与功能浪费现象之所以较为普遍，原因就在于缺乏能够实现技术与农业深度融合的适配能力。此外，新型主体与小农户之间的数智化能力鸿沟进一步加剧了发展失衡。新型主体凭借技术优势不断提升生产效率，而小农户因能力不足难以融入产业链，导致“四个农业”融合发展呈现局部先进、整体滞后的格局。
（三）制度层面：数智化配套制度与协同缺位
以数智化一体推进“四个农业”融合发展需要健全的制度保障与高效的协同机制，当前数智化配套制度的系统性缺失与协同机制的功能性缺位，使数智化技术应用缺乏规范引导与资源整合能力，不利于“四个农业”融合发展的有序推进。
1.配套制度缺位，技术应用陷入混乱
农业数智化涉及数据采集、设备接入、成果评价、安全保障等多个环节，但目前尚未构建起全国统一的配套制度体系，各类标准、规则的缺失与碎片化问题突出。在技术标准方面，不同地区、不同厂商的传感器接口、数据传输协议、平台操作规范等互不兼容，农户只得被迫重复投资适配设备，大幅抬高了应用成本。在数据管理制度方面，农业生产数据、环境监测数据、市场交易数据等的权属界定、采集规范、流通规则尚未明确，既导致数据垄断与数据滥用并存，又阻碍了数据要素的价值变现，使数智化赋能“四个农业”融合发展的潜力无法释放。在安全保障制度方面，数据安全与隐私保护的具体措施缺失，农户信息、生产数据等敏感信息泄漏风险突出，而针对数智化设备质量、服务标准的监管规则不完善，又使部分劣质设备与虚假服务趁机流入市场，严重损害生产主体利益。农业农村部相关调研指出，制度标准不健全已成为制约农业数智化规模化应用的首要制度障碍。
2.协同机制缺位，系统合力难以形成
以数智化一体推进“四个农业”融合发展涉及政府部门、科研机构、企业、生产者等多元主体，但因缺乏有效的协同机制，各主体间存在明显的目标分歧与资源壁垒。在政府内部，农业农村、市场监管、气象、工信等部门的数智化工作缺乏统筹协调，各自为政推进相关项目，容易出现数据不通、资源浪费等现象。例如，农业农村部门的生产监测数据与市场监管部门的质量追溯数据无法共享，气象部门的环境数据难以与农业农村部门的生产指导系统对接，形成大量“数据孤岛”。在产学研用体系中，科研机构侧重学术成果突破，企业追求市场效益最大化，生产主体关注短期成本与收益。三者在技术研发方向、成果转化路径上难以达成共识，导致科研端埋头攻关、企业端热衷营销、生产端急需实用技术的错位局面，也使得数智化技术创新与应用链条严重断裂。
（四）投入层面：数智化投入成本与回报失衡
以数智化一体推进“四个农业”融合发展，需要持续稳定的资源投入。而当前投入成本高企与回报机制失衡，抑制了市场主体的参与热情，使数智化转型出现投入难、回报慢、动力弱等问题。
1.投入成本高企，制约主体参与
数智化投入呈现出硬件购置贵、运维成本高、适配改造难的特性。在硬件投入方面，农业数智化所需的智能传感器、无人机、大数据平台、智能控制设备等核心硬件，价格远超传统农业装备，让多数生产主体难以承受。装备成本高、运维难也是数智化技术推广的主要瓶颈之一。规模化经营主体虽有一定投入能力，但单个数字农场的改造成本涵盖设备购置、系统集成、场地适配等多项开支，投资规模庞大；而小农户的成本压力更为突出，每亩数智化改造还需高额投入，并且往往缺乏批量采购的价格优势，即便有应用意愿也难以承担。在运维成本方面，数智化设备的后期维护、软件升级、数据存储等持续性支出成为沉重负担，部分智能设备的年度运维费用占购置成本的比重较高且需要专业人员操作，进一步增加了隐性成本。在适配成本方面，现有数智化技术多针对规模化园区设计，为适配我国碎片化的农田地块与多样化的作物类型，需额外投入改造费用。
2.回报机制失衡，投入动力不足
当前数智化投入的回报主要依赖政策补贴与市场溢价两大渠道，但两者均存在明显短板。在政策补贴方面，存在补贴碎片化、覆盖范围窄、申请流程繁琐等问题。中央与地方补贴政策缺乏统筹，东部地区补贴力度大、覆盖广，中西部地区补贴资金有限；补贴多集中于大型项目与龙头企业，小农户与中小经营主体难以获得有效支持；部分地区补贴存在“重建设、轻运营”倾向，对设备购置的补贴比例较高，但对后期运维、技术培训等关键环节支持不足，导致设备建成后因缺乏运维资金而闲置。在市场回报方面，数智化带来的价值难以充分变现。绿色农业生态价值、质量农业品质价值因缺乏量化与交易机制无法转化为收益；品牌农业溢价被流通环节侵蚀，生产者实际获益有限；数据要素价值变现机制不成熟，生产主体难以从数据共享中获得回报。例如，部分主体通过数智化技术实现农药减量与品质提升，但因生态价值无法核算、市场溢价不明显，最终收益并未显著高于传统模式，甚至因投入过高导致净利润下降。
三、以数智化一体推进“四个农业”融合发展的实践路径
以数智化一体推进“四个农业”融合发展是助推农业高质量发展的重要路径。在具体实践中，应筑牢自主创新根基，畅通成果转化链路；分层提升适配能力，构建协同发展生态；健全标准体系，完善协同机制；优化成本结构，健全回报机制。
（一）筑牢自主创新根基，畅通成果转化链路
四中全会强调，要“全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点，不断催生新质生产力”。针对数智化技术“卡脖子”与转化不畅的双重梗阻，需以技术自主化与研产协同化为双轮，从根本上破解技术供给与实践需求的脱节问题。
1.聚焦关键领域，集中攻关“卡脖子”难题
应优先锁定高端农业传感器、智能农机核心元器件、作物生长决策算法等依赖外部供给的关键环节，整合高校、科研院所与农业科技企业的创新力量，组建跨学科攻关团队，通过“需求导向+任务牵引”的攻关机制，推动核心技术从“跟跑”向“自主可控”转变。同时，强化基础研究支撑，加大农业数智化领域基础研究投入，重点布局农业大数据建模、农业人工智能、生物信息与数智技术融合等基础方向，为核心技术突破提供理论储备。此外，需注重技术的场景适配性，在研发过程中充分考量我国农业多样化的生产场景，如小农户分散经营、区域地理气候差异等，避免技术研发与实际应用脱节，确保自主研发的数智技术能精准匹配“四个农业”融合发展需求，逐步打破对外技术依赖。
2.建立以生产需求为导向的成果转化机制
搭建常态化研产对接平台，推动科研机构与农业生产主体建立长期合作关系，通过共建试验基地、联合研发项目等方式，让科研人员深度参与生产实践，精准捕捉生产端的技术需求，确保数智化研发始终围绕“实用、易用”展开，避免技术研发陷入“实验室自循环”。同时，完善数智化成果转化服务体系，依托基层农业技术推广机构，组建专业技术服务团队，为生产主体提供技术适配指导、设备操作培训、数据解读等全流程服务，降低生产主体应用数智技术的门槛。此外，需推动数据要素在研产两端顺畅流通，建立安全可控的数据共享机制。让研发端获取真实生产数据用于技术迭代优化，让生产端依托研发成果实现数据价值变现，形成“需求反哺研发、研发赋能生产”的双向互动，彻底打通数智化成果从实验室走向田间地头的“最后一公里”。
（二）分层提升适配能力，构建协同发展生态
四中全会指出，要“发展农业适度规模经营，提高新型农业经营主体发展质量，完美便捷高效的农业社会化服务体系，促进小农户和现代农业发展有机衔接”。针对生产主体数智化适配能力不足的问题，需按主体类型精准施策，推动小农户与新型经营主体协同发展，形成全员适配、合力推进的主体支撑体系。
1.立足小农户需求，提升数智素养
在认知培育层面，采用多元化载体传递数智化价值。通过短视频平台制作通俗化科普内容，用“前后对比”“效益测算”等直观方式展示数智技术在降本增效、提质增收中的作用；建设田间示范基地，组织小农户实地观摩数智化种植、养殖场景，通过“看得见、摸得着”的实践案例打破认知偏差。在技能提升层面，构建理论与实践相结合的分层培训体系。针对基础薄弱的农户，开展“手把手”实操培训，聚焦智能灌溉设备操作、病虫害预警数据解读等核心技能；针对有一定基础的农户，开设进阶课程，教授数据采集规范、简易数据分析方法；依托职业院校与农技推广机构，建立区域性培训中心，提供常态化培训服务。在工具适配层面，推动数智化工具轻量化、简易化改造。研发低成本、易操作的数智化设备，简化操作界面与流程，开发“菜单式”技术服务包，根据小农户种植品类、地块规模提供定制化服务。
2.聚焦复合型人才培育与设备高效运维
在人才培育层面，构建人才培育、引进、留存全链条机制。与农业院校、理工科高校合作开设农业数智化定向专业，设置“农业技术+数智技能”复合课程体系，定向输送专业人才；制定差异化人才引进政策，针对数智化技术人才提供住房补贴、子女教育便利等支持，吸引城市技术人才投身农业；建立人才激励机制，通过股权激励、技术入股、绩效分红等方式，增强人才归属感。在设备运维层面，完善数智化设备的运维与应用机制，通过引入专业技术服务团队或建立内部运维小组，解决设备重购置、轻运维的问题，同时引导新型主体深挖数据价值，将数智化设备采集的生产数据转化为优化决策的依据，避免设备闲置或功能浪费。此外，还可以发挥新型主体的带动作用，通过“新型主体+小农户”的协作模式，将数智化技术拆解为标准化操作流程或共享服务。
（三）健全标准体系，完善协同机制
党的二十届三中全会提出，要“加强新领域新赛道制度供给，建立未来产业投入增长机制，完善推动新一代信息技术、人工智能……等战略性产业发展政策和治理体系，引导新兴产业健康有序发展”。针对数智化配套制度缺位与协同不足的问题，需以制度建设为基础、机制创新为抓手，构建规范化保障体系，为以数智化一体推进“四个农业”融合发展提供制度支撑。
1.系统构建数智化配套制度体系
围绕数智化应用全流程，建立覆盖技术、数据、安全的统一制度框架。在技术标准层面，推动制定全国统一的农业数智化技术规范，明确传感器接口、数据传输协议、平台操作流程等关键标准，解决不同地区、厂商间的技术兼容问题，避免生产主体重复投资。在数据管理制度层面，加快界定农业生产、环境监测、市场交易等数据的权属归属，明确数据采集、存储、流通的规则，既要防止数据垄断与滥用，又要畅通数据要素流通渠道，释放数据赋能价值。在安全保障层面，制定农业数智化数据安全与隐私保护细则，明确敏感信息保护边界与泄漏追责机制，同时完善数智化设备质量检测、服务评价等监管规则，打击劣质设备与虚假服务，维护生产主体合法权益。通过制度的系统性补位，让数智化应用有规可依、有标可循，降低应用成本，规范发展秩序。
2.坚持多元协同，打破主体间壁垒
建立跨部门、跨主体的协同框架，实现资源整合与目标对齐。在政府内部，可由农业农村部门牵头，设立农业数智化统筹协调机构，统筹农业农村、市场监管、气象、工信等部门的数智化工作，推动部门间数据共享、平台互通，打破“数据孤岛”，避免项目重复建设与资源浪费。在产学研用体系中，构建需求导向、利益共享的协同机制，通过共建研发平台、联合攻关项目等方式，推动科研机构聚焦生产实际需求开展研发，引导企业兼顾技术创新与市场落地，助力生产主体参与技术迭代，让科研、企业、生产三方在研发方向、转化路径上达成共识。通过协同机制创新，整合多元主体的优势资源，形成以数智化一体推进“四个农业”融合发展的系统合力，避免主体错位与链条断裂。
（四）优化成本结构，健全回报机制
四中全会强调，要“保护和调动农民务农种粮积极性，强化价格、补贴、保险等政策支持和协同”。针对数智化投入成本高企与回报失衡的问题，从降成本与优回报双向发力，通过成本控制、补贴优化与市场机制创新，激发各类主体参与积极性。
1.多路径降低数智化投入成本
通过推动产业链协同降本，破解硬件购置贵的难题。整合生产、流通、服务环节资源，建立区域性数智化设备集中采购平台，通过批量采购、长期合作降低硬件定价；鼓励设备厂商研发性价比更高的入门级产品，满足中小主体基础需求。搭建共享运维服务体系，着力降低运维成本。可依托县域农业服务中心组建专业运维团队，为分散主体提供设备检修、软件升级等集约化服务，避免单个主体重复投入；推广设备租赁+运维托管模式，将一次性大额投入转化为长期小额支出，降低资金压力。针对适配成本高的问题，应聚焦技术适配性研发，引导科研机构开发轻量化、模块化数智化工具，如适用于碎片化地块的便携式传感器、可灵活调整参数的智能控制程序，减少因场景适配产生的额外费用，让不同规模主体都能低成本接入数智化体系。
2.全方位优化数智化回报机制
在政策补贴层面，需强化统筹与精准性。建立中央与地方协同的补贴机制，平衡东中西部补贴力度，向中西部及中小主体倾斜；拓宽补贴覆盖范围，将运维服务、技术培训纳入补贴范畴，避免重建设、轻运营导致设备闲置；简化补贴申请流程，依托数字平台，实现线上申报、自动审核、直达主体，降低申请成本。在市场回报层面，需激活价值变现渠道。建立农业生态价值量化与交易机制，推动数智化核算的碳汇、水土保持等生态价值接入市场交易，让绿色农业的生态投入获得经济回报；完善品牌农业溢价分配体系，通过数字追溯明确各环节贡献，减少流通环节对溢价的侵蚀，确保生产者获得更多增值收益；探索数据价值变现路径，搭建安全可控的数据共享平台，鼓励生产主体以数据入股、授权使用等方式参与数据价值分配，让数据要素成为新的收益来源。通过成本与回报双向调节，破解高投入、低回报困境，激发各类主体参与数智化转型的主动性，为“四个农业”融合发展提供持续资金保障。
总之，“十五五”时期是我国奋力实现中国式农业农村现代化的紧要关头。“四个农业”作为新征程上推动农业高质量发展的重要抓手，是加快农业强国建设、实现农业农村现代化的重要方向。进入数智化时代，数智技术为“四个农业”的融合发展提供了新动能。以数智化一体推进“四个农业”融合发展，是深入学习贯彻党的二十届四中全会精神的重要举措。伴随数智技术的不断突破，一体化推动数智化赋能“四个农业”融合发展也将大有作为。未来，仍需围绕数智技术“卡脖子”、数智技术与“四个农业”的具体融合机制等展开研究，深入推动“四个农业”融合发展。
载于《农业考古》2026年第1期
