助力农业现代化2026年智慧农业种植方案

助力农业现代化2026年智慧农业种植方案模板一、背景分析

1.1农业现代化发展现状

1.2智慧农业发展趋势

1.3政策支持与挑战

二、问题定义

2.1传统种植模式瓶颈

2.2技术应用存在断层

2.3风险防控体系缺失

三、目标设定

3.1长期发展愿景构建

3.2近期实施性指标确立

3.3短期启动性任务规划

3.4效果评估体系设计

四、理论框架

4.1系统工程方法论应用

4.2生态农业理论融合

4.3行为经济学原理渗透

4.4跨学科集成创新理论

五、实施路径

5.1核心技术突破路线

5.2区域差异化实施策略

5.3产业链协同推进机制

5.4人才培育与引进方案

六、风险评估

6.1技术风险防控体系

6.2经济风险应对策略

6.3政策法规适应性风险

6.4社会接受度风险管控

七、资源需求

7.1资金投入结构规划

7.2基础设施建设需求

7.3人力资源配置需求

7.4供应链整合需求

八、时间规划

8.1发展阶段时间节点

8.2关键任务实施路径

8.3保障措施时间安排

九、风险评估

9.1技术风险防控体系

9.2经济风险应对策略

9.3政策法规适应性风险

9.4社会接受度风险管控

十、预期效果

10.1综合效益提升目标

10.2区域发展均衡效果

10.3产业升级带动效果

10.4生态保护改善效果一、背景分析1.1农业现代化发展现状 农业现代化是推动国民经济持续健康发展的基础，当前我国农业现代化水平已取得显著进步，但与发达国家相比仍存在差距。根据国家统计局数据，2023年我国农业科技进步贡献率达到61.5%，但与美国、荷兰等农业强国相比仍有5-10个百分点差距。智能农机装备、精准农业技术应用等领域存在明显短板，制约了整体生产效率的提升。1.2智慧农业发展趋势 智慧农业通过物联网、大数据等现代信息技术与农业生产的深度融合，正在重塑传统农业发展模式。联合国粮农组织报告显示，全球智慧农业市场规模预计2026年将达到1570亿美元，年复合增长率达18.3%。我国智慧农业主要呈现三个发展趋势：一是智能传感器网络全覆盖，二是AI驱动的精准种植系统普及，三是区块链技术应用于农产品溯源。农业农村部统计，2023年我国智慧农业示范县数量已达347个，带动周边农户增收30%以上。1.3政策支持与挑战 国家层面出台《数字乡村发展战略纲要》等系列政策，为智慧农业发展提供政策保障。财政专项补贴覆盖智能灌溉设备、无人机植保等关键环节，2023年中央财政安排智慧农业相关补贴达42亿元。然而发展面临三大挑战：一是农村地区数字基础设施覆盖率不足（东部地区达68%，西部仅35%），二是农民数字化技能培训体系不完善，三是产业链上下游协同机制尚未建立。专家指出，这些制约因素可能导致智慧农业技术推广转化率仅达40%-50%。二、问题定义2.1传统种植模式瓶颈 传统小规模分散种植存在四大突出问题：一是人工成本持续攀升，人社部数据显示2023年农业劳动力平均工资达6.8万元/年，较2015年增长45%；二是资源利用效率低下，灌溉水利用率不足0.5，肥料利用率仅30%-40%；三是病虫害防治滞后，随机性用药导致农药残留超标率达12.7%；四是生产信息获取渠道单一，85%的农户仍依赖经验判断而非数据决策。这些因素导致我国粮食综合生产能力与发达国家差距逐步拉大。2.2技术应用存在断层 智慧农业技术落地存在明显断层现象：从研发到应用平均周期达5.3年，而发达国家仅为1.8年；核心技术转化率不足35%，远低于制造业60%的水平；产学研用协同不足，2023年专利转化收益仅占研发总投入的28%。典型案例显示，某省推广的智能温室系统因未充分考虑当地气候特点，导致作物生长周期延长20%，投资回报期达8年，而预期仅为3年。这种技术应用断层直接削弱了智慧农业的经济可行性。2.3风险防控体系缺失 智慧农业发展面临五大风险防控缺口：气象灾害预警响应滞后，2023年因极端天气导致的损失中30%源于预报不足；数据安全存在隐患，农业物联网设备遭攻击率同比上升22%；技术标准不统一导致系统兼容性差，同区域内不同品牌设备交互成功率不足40%；供应链韧性不足，关键零部件依赖进口占比达58%；政策补贴与实际需求错配，60%的补贴资金用于非核心环节。这些问题使智慧农业的可持续发展能力面临严峻考验。三、目标设定3.1长期发展愿景构建 智慧农业种植方案的终极目标是构建具有全球竞争力的现代农业生产体系，这一愿景需分解为三个维度：产量维度上，通过精准种植技术将单位面积产量提升至国际先进水平，预计到2026年实现主要粮食作物亩产提高15-20%；效率维度上，打造全流程数字化管理平台，使生产资料利用率较传统模式提高40%以上；可持续维度上，建立资源循环利用体系，农田灌溉水循环利用率突破70%。农业农村部专家提出，这一愿景的实现需要突破性技术创新与制度创新双轮驱动，特别强调生物技术、人工智能与农业科学的交叉融合将产生颠覆性突破。国际比较显示，荷兰通过温室智能调控技术使番茄产量比传统种植提高近三倍，为我国提供了宝贵借鉴。3.2近期实施性指标确立 方案近期实施需聚焦四大核心指标：技术普及率指标，计划在三年内实现主要经济作物种植区智能设备覆盖率超过50%，重点突破变量施肥、无人机植保等关键环节；数据联通指标，构建全国农业大数据平台，实现90%以上监测站点数据实时上传，建立标准化的数据交换协议；经济效益指标，通过精准种植使亩均净利润提升30%以上，特别要降低因技术投入带来的前期成本压力；农民素养指标，培训覆盖率达80%，使85%的参与者掌握基本数字化操作技能。世界银行农业部门测算表明，这些指标的达成将使我国农业劳动生产率相当于发达国家水平提升两个阶梯。3.3短期启动性任务规划 方案实施初期需完成三项启动性任务：建设示范样板区，选择具有代表性的农业大省建立30个智慧农业示范区，每个示范区辐射周边5000亩耕地，重点验证不同技术组合的适用性；开发基础性工具包，包括智能灌溉决策支持系统、病虫害AI识别系统等，确保这些工具具备跨平台兼容性和易用性；制定配套实施指南，明确技术选型标准、资金补贴流程、数据安全规范等关键内容。以色列农业发展经验表明，通过快速建立示范点并及时总结经验，可将技术推广的试错成本降低60%以上。当前我国在示范点建设密度上仅为以色列的1/8，存在明显提升空间。3.4效果评估体系设计 方案效果评估需构建多维立体体系，首先在技术层面建立量化评估模型，通过传感器响应时间、数据准确率等指标衡量硬件设备性能；其次在经济效益层面采用投入产出比分析，重点评估技术投入的回收周期和长期增值效应；再次在可持续层面引入生态足迹指标，计算单位产出对环境资源的消耗程度；最后在推广层面采用扩散模型，分析技术采纳的速度和范围。欧盟农业委员会开发的综合评估框架显示，采用这种多维度评估体系可使政策调整的针对性提高70%，当前我国农业技术评估多采用单一指标法，评估精度有待大幅提升。四、理论框架4.1系统工程方法论应用 智慧农业种植方案应基于系统工程理论构建整体框架，该理论强调将复杂农业系统分解为可控的子系统，每个子系统又包含若干功能模块。具体到种植环节，可分解为环境感知子系统（包括气象监测、土壤墒情等）、精准作业子系统（涵盖变量施肥、自动化灌溉等）、智能决策子系统（涉及产量预测、病虫害预警等）和农产品溯源子系统。美国康奈尔大学开发的农业系统动力学模型表明，这种模块化设计可使系统可靠性提高50%，当前我国智慧农业建设普遍存在功能堆砌而非系统整合的问题。德国拜耳集团与高校联合开发的模块化解决方案显示，通过标准化接口设计，不同厂商设备接入同一平台的成本可降低40%。4.2生态农业理论融合 智慧农业发展必须遵循生态农业理论指导，在技术选择上坚持"输入-输出"平衡原则，即所有技术干预都应建立相应的生态补偿机制。例如，精准施肥技术需配套土壤微生物群落监测，变量灌溉系统必须与水资源循环利用装置联动。日本冈山大学研究表明，采用生态平衡型智慧农业方案，农田生物多样性损失率比传统集约化种植低65%；荷兰瓦赫宁根大学开发的生态足迹评估模型显示，通过优化种养结合模式，单位蛋白质生产的环境成本可下降30%。当前我国智慧农业建设中生态考量不足，70%的项目未进行生态影响评估，亟需建立生态补偿系数库为技术选型提供依据。4.3行为经济学原理渗透 智慧农业推广必须引入行为经济学原理，特别关注农户的技术采纳决策行为。美国密歇根大学开发的行为决策模型表明，农户对新技术接受度受感知风险、社会规范、个人能力等因素影响，其中感知风险通过技术可靠性、政策保障等维度体现。在实践层面，需建立渐进式推广策略：初期采用"示范田+技术体验"模式，中期实施"保险补贴+收益共享"机制，后期构建"数字农民+社会化服务"体系。浙江大学研究显示，通过行为干预可使技术采纳率提高35%，当前我国多数推广项目仅提供技术培训而忽视心理预期管理，导致实际应用效果远低于预期。4.4跨学科集成创新理论 智慧农业本质是跨学科集成创新，需建立以农业科学为主，融合计算机科学、材料科学、生命科学等多领域知识的技术创新体系。德国弗劳恩霍夫研究所提出的"多学科协同创新模型"特别强调知识转移路径优化，包括建立联合实验室、开发共享数据库、实施交叉学科人才培养等机制。当前我国跨学科研发存在壁垒，高校科研成果转化率不足25%，而美国同类指标超过60%。具体到种植方案，需重点突破三大集成创新点：传感器网络与作物模型的交叉、人工智能与生物技术的融合、区块链技术与农产品供应链的整合，这些集成创新将产生1+1>2的协同效应。五、实施路径5.1核心技术突破路线 智慧农业种植方案的实施路径首先需明确核心技术突破路线，当前应重点攻关三大技术集群：环境感知集群包括高精度传感器网络、多源遥感监测系统等，目标是实现农田微环境参数每10分钟更新一次，精度达到国际先进水平；精准作业集群涵盖智能农机装备、自动化执行系统等，重点突破变量投入设备的小型化、轻量化问题，使作业效率提升50%以上；数据智能集群涉及农业大数据平台、AI决策模型等，需建立包含百万级样本的作物生长知识图谱，当前我国农业数据标准化程度不足40%，远低于工业领域水平。国际农业工程学会报告指出，通过多技术集群协同攻关，可使智慧农业综合效益提升35%-40%，这种集群式突破策略比单点技术突破更有效。5.2区域差异化实施策略 方案实施需采用区域差异化策略，充分考虑我国东中西部自然禀赋差异。东部平原区应重点发展设施农业智能化升级，通过物联网技术实现全生命周期精细管理，典型案例如上海崇明区的智能温室群已实现水肥一体化率达95%；丘陵山区需突破山地农机作业瓶颈，研发适应坡地环境的智能农机具，浙江丽水推广的无人机植保无人机挂载模块已达28种，作业效率比人工提高80%；西北干旱区则要构建节水型智慧农业体系，推广太阳能驱动灌溉系统，新疆生产建设兵团建设的智能节水灌溉区亩均节水超30%。这种差异化策略可使技术资源匹配度提高60%以上，避免"一刀切"推广带来的资源浪费。5.3产业链协同推进机制 方案实施必须建立产业链协同推进机制，当前亟需突破三大协同环节：研发协同环节要打破企业间技术壁垒，建立专利共享机制，如荷兰建立的国际农业创新联盟使跨界合作效率提升40%；生产协同环节需构建标准化生产流程，推广"平台+农户"合作模式，日本农协的统一生产标准使农产品品质一致性达85%；服务协同环节要发展社会化服务组织，提供从技术支持到市场对接的全链条服务，法国农业合作社的服务网络覆盖率达92%。当前我国产业链各环节协作度不足30%，远低于发达国家水平，这种协同机制将使产业链整体效率提升35%。5.4人才培育与引进方案 方案实施需同步推进人才培养与引进，构建多层次人才体系：基础人才层面通过职业院校开设智慧农业专业，培养技术操作人员，预计到2026年需培养200万以上数字农民；专业人才层面依托高校建立交叉学科培养机制，重点培养数据科学家、AI工程师等专业人才，目前我国农业类人工智能专业仅35所高校开设；领军人才层面实施海外引智计划，为每个县引进至少2名农业技术专家，以色列哈维大学与我国农业科学院合作的项目显示，海外专家可使当地技术转化周期缩短50%。当前我国智慧农业人才缺口达120万，已成为制约发展的关键瓶颈。六、风险评估6.1技术风险防控体系 智慧农业实施面临的技术风险需建立三级防控体系，首先在设备层建立可靠性评估机制，要求所有智能设备必须通过严苛的农业工况测试，如传感器在极端温度下的响应时间误差必须控制在±2%以内；其次在系统层开发容错机制，通过冗余设计确保单点故障不导致系统瘫痪，德国企业开发的分布式控制系统使系统可用性达99.99%；最后在数据层建立异常检测算法，实时监测数据异常波动，如美国开发的农业大数据异常检测模型可使灾害预警提前72小时。当前我国技术风险防控投入不足，占GDP比例仅0.3%，而发达国家普遍达1.5%以上，亟需建立风险准备金制度。6.2经济风险应对策略 方案实施中的经济风险需采取多元化应对策略，当前应重点防范三大风险：设备投资风险，通过政府贴息贷款、融资租赁等方式降低前期投入门槛，日本农协的设备共享模式使农户购置成本降低40%；运营成本风险，开发低成本替代技术，如采用开源硬件替代进口设备，德国开源农业技术社区使开发成本减少55%；收益不确定性风险，建立保险补偿机制，美国农场主因技术失败获得的保险赔付率达88%。国际农业研究基金分析显示，通过组合式风险应对措施可使经济风险系数降低60%，当前我国智慧农业项目投资回报周期普遍达5年以上，而国际水平仅为2-3年。6.3政策法规适应性风险 方案实施需高度关注政策法规适应性风险，当前应重点解决三大问题：标准法规滞后问题，如智能农机作业规范、数据隐私保护等法规空白，欧盟在2019年才出台相关法规，而我国仍处于研究阶段；政策变动风险，通过建立政策预警机制应对补贴政策调整，荷兰农业政策调整期普遍为3年，我国多数项目补贴期限不足2年；执行差异风险，针对不同地区政策执行力度不一问题，需建立跨区域协调机制，法国通过建立国家农业委员会解决类似问题。世界银行评估表明，政策风险可使项目效益下降35%，而完善的政策法规体系可使效益提升25%，这种风险投入不足已成为我国智慧农业发展的重大隐患。6.4社会接受度风险管控 方案实施中的社会接受度风险需建立全过程管控机制，当前应重点防范三大风险：技术认知风险，通过科普宣传提高社会认知度，以色列的农业科普投入占农业总投入的5%，而我国不足1%；农民抵触风险，采用渐进式推广策略，先在1%的农户中试点，再逐步扩大，日本的经验显示这种策略可使抵触率降低70%；就业冲击风险，建立转岗培训机制，荷兰通过农业转型基金使受冲击劳动者再就业率达92%。国际食品政策研究所研究显示，社会接受度风险可使技术推广率下降50%，而有效的风险管控可使技术推广率提高40%，当前我国在这方面的投入严重不足。七、资源需求7.1资金投入结构规划 智慧农业种植方案的实施需要系统性的资金投入规划，整体投资结构应遵循"政府引导、企业投入、社会参与"的原则，初期投资中政府资金占比应保持在40%-50%，重点支持基础性设施建设和关键技术攻关，如农业物联网平台建设、智能农机示范应用等关键领域，参考国际经验，日本政府农业科研投入占GDP比例长期维持在0.8%以上；企业投入应聚焦产业链关键环节，通过PPP模式吸引社会资本参与，如荷兰通过农业创新基金引导企业投资研发，企业投入占比可达到35%-45%；社会资本则主要投向终端应用和服务环节，占比应控制在15%-25%，形成多元化资金供给格局。当前我国智慧农业投资结构失衡，政府资金占比过高导致市场活力不足，2023年社会资本投入仅占总额的28%，远低于发达国家50%的水平。7.2基础设施建设需求 方案实施需要重点建设四大类基础设施，首先是网络基础设施，要求实现农业主要区域5G网络全覆盖，基站密度达到每平方公里3个以上，同时建立农业专网，保障数据传输安全可靠，挪威农业专网建设经验显示，专网传输延迟可控制在5毫秒以内，远优于普通网络；其次是设备基础设施，需购置智能传感器、无人机、自动化农机等设备，预计到2026年需累计投入2000亿元，其中智能农机占比应达到60%以上；第三是平台基础设施，要建设集数据采集、分析、决策于一体的农业大数据平台，美国AgriDigital平台的数据处理能力达到每秒1000万条，是当前国内平台的50倍；最后是能源基础设施，推广太阳能、风能等清洁能源在农业领域的应用，以色列温室大棚80%采用太阳能，我国当前清洁能源利用率不足20%，亟需加快替代步伐。国际比较显示，基础设施完善度每提升10个百分点，农业劳动生产率可提高15%。7.3人力资源配置需求 方案实施需要建立三级人力资源配置体系，首先在管理层面需培养3000名懂技术、善经营的管理人才，通过高校与龙头企业联合培养，重点提升数字化管理能力，法国农业工程师学校培养的毕业生中有85%进入农业企业管理岗位；其次在技术层面需培育10万名专业技术人才，通过职业院校培训实现，德国双元制培训使学员技能掌握度达95%；最后在操作层面需培训百万级数字农民，采用"田间课堂+线上教学"模式，日本"农业技术指导员"制度使85%农户掌握基本数字化技能。当前我国人力资源配置存在明显短板，技术人才缺口达8万人，操作人才培训覆盖率不足40%，亟需建立全国农业人力资源数据库实现精准匹配。国际经验表明，通过系统化人力资源开发，农业全要素生产率可提高30%以上。7.4供应链整合需求 方案实施需要建立全链条供应链整合体系，首先在农资供应环节，要整合化肥、农药、种子等主供商，建立数字化采购平台，荷兰通过AgroSupply平台使农资采购效率提升40%；其次在生产组织环节，推广"平台+合作社+农户"模式，法国农业合作社网络覆盖率达98%，而我国仅为35%；第三在仓储物流环节，要建设智能仓储设施和冷链系统，日本仓吉物流中心采用自动化分拣系统使效率提升50%；最后在销售环节，需整合电商平台和商超渠道，美国FarmboxDirect直采模式使损耗降低25%。当前我国供应链整合度不足30%，而发达国家普遍超过70%，亟需通过数字化手段补齐短板。国际农业研究基金分析显示，通过供应链整合可使农产品流通成本降低35%。八、时间规划8.1发展阶段时间节点 智慧农业种植方案的实施可分为四个发展阶段，第一阶段为启动期（2024-2025年），重点完成顶层设计和基础建设，具体包括制定国家智慧农业标准体系、建设农业大数据平台骨干网络、开展技术适用性评估等关键任务，国际比较显示，类似体系建设在发达国家耗时通常为3年，而我国需加快进度压缩至2年；第二阶段为推广期（2026-2028年），重点实现核心技术的规模化应用，如智能灌溉系统覆盖率达50%、AI决策系统应用覆盖主要粮食作物，荷兰在同类技术推广中用了4年，我国需通过政策激励缩短至3年；第三阶段为深化期（2029-2031年），重点突破关键核心技术，如生物育种智能选育、农业机器人集群作业等，以色列在同类技术研发中需7年，我国需通过产学研协同压缩至5年；第四阶段为成熟期（2032-2035年），重点实现农业生产的全面智能化，达到国际先进水平，德国农业现代化历程显示，全面达标需要8年，我国可依托现有基础加速进程。国际经验表明，通过合理规划发展阶段，可使技术成熟期缩短40%。8.2关键任务实施路径 方案实施中的关键任务需采用"三步法"推进路径，首先是试点先行，选择典型区域开展技术验证，如美国在精准农业推广中先建立200个示范区，我国当前试点数量不足100个，亟需扩大规模；其次是分步推广，根据技术成熟度和经济可行性确定推广次序，如日本先推广节水灌溉再推广智能温室，我国需建立动态调整机制；最后是持续优化，通过效果评估反馈不断改进方案，荷兰每年对智慧农业项目进行重新评估，调整资金分配，我国当前评估周期普遍为3年，需缩短至1年。国际比较显示，采用这种实施路径可使项目成功率提高35%，而我国多数项目因路径不清导致失败率超20%，亟需建立标准化的实施流程。国际农业工程学会报告指出，通过科学规划任务路径，可使项目效益提升30%。8.3保障措施时间安排 方案实施需要建立四级保障措施体系，首先是政策保障，需在2025年前完成智慧农业专项立法，明确数据产权、补贴标准等关键内容，欧盟在2018年才出台相关法规，我国需加快进程；其次是资金保障，建立年度预算增长机制，确保智慧农业投入年均增长15%以上，以色列农业研发投入占GDP比例长期维持在1%以上；第三是人才保障，实施"数字农民培育工程"，每年培训5万人，同时引进100名海外专家，德国通过"农业技术指导员"制度使人才流动率达90%；最后是监督保障，建立季度监测机制，重点跟踪技术覆盖率、农民满意度等指标，法国通过农业委员会季度报告实现全过程监督。当前我国保障措施存在明显滞后，60%的项目因保障不足中途放弃，亟需建立系统性保障体系。国际经验表明，完善的保障措施可使项目成功率提高50%。九、风险评估9.1技术风险防控体系 智慧农业实施面临的技术风险需建立三级防控体系，当前应重点攻关三大技术集群：环境感知集群包括高精度传感器网络、多源遥感监测系统等，目标是实现农田微环境参数每10分钟更新一次，精度达到国际先进水平；精准作业集群涵盖智能农机装备、自动化执行系统等，重点突破变量投入设备的小型化、轻量化问题，使作业效率提升50%以上；数据智能集群涉及农业大数据平台、AI决策模型等，需建立包含百万级样本的作物生长知识图谱，当前我国农业数据标准化程度不足40%，远低于工业领域水平。国际农业工程学会报告指出，通过多技术集群协同攻关，可使智慧农业综合效益提升35%-40%，这种集群式突破策略比单点技术突破更有效。9.2经济风险应对策略 方案实施中的经济风险需采取多元化应对策略，当前应重点防范三大风险：设备投资风险，通过政府贴息贷款、融资租赁等方式降低前期投入门槛，日本农协的设备共享模式使农户购置成本降低40%；运营成本风险，开发低成本替代技术，如采用开源硬件替代进口设备，德国开源农业技术社区使开发成本减少55%；收益不确定性风险，建立保险补偿机制，美国农场主因技术失败获得的保险赔付率达88%。国际农业研究基金分析显示，通过组合式风险应对措施可使经济风险系数降低60%，当前我国智慧农业项目投资回报周期普遍达5年以上，而国际水平仅为2-3年。9.3政策法规适应性风险 方案实施需高度关注政策法规适应性风险，当前应重点解决三大问题：标准法规滞后问题，如智能农机作业规范、数据隐私保护等法规空白，欧盟在2019年才出台相关法规，而我国仍处于研究阶段；政策变动风险，通过建立政策预警机制应对补贴政策调整，荷兰农业政策调整期普遍为3年，我国多数项目补贴期限不足2年；执行差异风险，针对不同地区政策执行力度不一问题，需建立跨区域协调机制，法国通过建立国家农业委员会解决类似问题。世界银行评估表明，政策风险可使项目效益下降35%，而完善的政策法规体系可使效益提升25%，这种风险投入不足已成为我国智慧农业发展的重大隐患。9.4社会接受度风险管控 方案实施中的社会接受度风险需建立全过程管控机制，当前应重点防范三大风险：技术认知风险，通过科普宣传提高社会认知度，以色列的农业科普投入占农业总投入的5%，而我国不足1%；农民抵触风险，采用渐进式推广策略，先在1%的农户中试点，再逐步扩大，日本的经验显示这种策略可使抵触率降低70%；就业冲击风险，建立转岗培训机制，荷兰通过农业转型基金使受冲击劳动者再就业率达92%。国际食品政策研究所研究显示，社会接受度风险可使技术推广率下降50%，而有效的风险管控可使技术推广率提高40%，当前我国在这方面的投入严重不足。十、预期效果10.1综合效益提升目标 智慧农业种植方案的预期效果应设定为四大核心目标，首先是产量提升目标，通过精准种植技术使主要粮食作物亩产提高15-20%，同时使农产品优质率提升30%以上，国际比较显示，以色列精准农业使小麦产量比传统种植提高35%，我国当前亩产水平与国际先进水平仍有20%差距；其次是效率提升目标，通过全流程数字化管理使生产资料利用率较传统模式提高40%以上，美国农业机械化水平达98%，而我国仅为70%，亟需加快提升；第三是可持续提升目标，通过资源循环利用体系建立使水肥利用率提高50%以上，荷兰