传统农业数字化转型应对策略研究

王金河 张玲梅

摘 要：数字农业是将现代高科技数字技术用于传统农业生产经营过程中的一种新型农业，其对农业转型升级起到强大的推动作用。随着关键数字技术成本持续下降，数字技术在中国农业领域广泛应用的时机已经成熟。当前，中国农业产业运用数字技术凸显出诸多问题，如农户的经营方式与数字农业的推广和应用不匹配、农业数字技术创新不足、数字资源共享不足以及数字人才匮乏等，亟需在农业数字化转型过程中解决。传统农业数字化转型应当做好农业数字化转型的顶层设计、加强农业数字化的综合人才培养及知识库建设、利用数字技术重构农业生产方式以及强化农业合作社数字化建设，以数字赋能真正实现中国农业高质量发展。

关键词：传统农业；数字农业；数字化转型

中图分类号：F2323               文献标识码：A                  文章编号：1672-1217（2023）02-0067-08收稿日期：2023-01-27

基金项目：山东省社会科学规划一般项目（22CJJJ11）：黄河中下游农户亲环境生产行为机制与绩效评估研究。

作者简介：王金河（1972-），男，山东茌平人，聊城大学商学院副教授；

张玲梅（1997-），女，山西吕梁人，聊城大学商学院硕士研究生。

农业是中国的第一产业，其重要性体现在政治、经济、技术和国家安全等方方面面，并伴随着整个人类进化史，支撑并推动着整个社会的发展，同时也是实现现代化和全面建成小康社会的基础，是中国经济可持续发展的根本。近年来，云计算、大数据、移动互联网、人工智能等技术蓬勃发展，逐渐成为助力农业农村产业融合的新型基础设施，乡村振兴逐渐与数字经济接轨，数字农业也在深刻的影响和改变着农业生产、经营、管理和服务的方式，改变了农民的生活方式，从而引起农村治理体系的深刻变革。数字经济在农业领域蓬勃发展，数字农业已成為新时期农业转型与发展的重要方向①。习近平总书记曾多次强调，加快推动农业向网络化、数字化、智能化方向发展，数字乡村等国家数字化战略，为中国数字农业农村发展提供了强有力的支撑②。随着“数字化+”科技创新应用的融合发展，农业作业关键环节可以获得更加精准的管理，使得传统农业的数字化转型顺利推进，带动农业农村实现现代化，不断提高广大农民的收入，提升农民的幸福指数。因此，推动中国农业数字化全面发展，对于拥有14亿人口的中国来说具有极其重大的战略意义。

一、数字化趋势给传统农业带来的影响

数字化趋势之本质③：IoT、5G/6G、新材料、储能技术、生物分子技术、云计算、社交媒体、大数据、AI等关键技术成本持续快速下降，技术融合创新应用的门槛随之加快降低，给农业数字化提供了条件，数字技术在中国农业领域广泛应用的时机已经成熟。

云计算消除孤岛的同时，大大降低了非大型工业企业的储存成本和计算成本，提高了企业敏捷性。农业作为传统IT基础设施比较薄弱但信息比较丰富的产业，恰恰可以利用云计算对数据进行存储，实现农业精准化生产。

“大数据+AI”融合结构化和非结构化数据，实时生成农业大数据。在初期建立模型之时，其数据来源丰富、结构错综复杂、形式多样，而借助“大数据+AI”，可以加快由非标准化、非结构化数据向标准化、结构化数据模型升级的过程，大大降低了数据模型迭代的成本。

传感器成本的优化，使得几何倍增数据的获取量成为可能，推动全息化数字孪生运营的深入发展，这个对于农业生产来说十分重要。农业产业是一个完整生命周期管理连续性需求特别明显的产业，一方面传感器在农业设备上的广泛应用，对于精准测算农业生产的投入和产出非常关键。另一方面，现场感知土壤成分和作物生长的传感器的发展，为实时实施精准保植作业提供充分的数据作为决策分析之用，以逐步替代昂贵的动则需要复杂环境的实验室支持。

3D激光雷达，对于精密测量物体表型数据非常有效，之前只能应用到昂贵的工业制品制造过程中，随着技术的成熟与成本的降低，当前也广泛用于农业生产过程中。农业育种是一个耗时、复杂的过程，农作物的表型数据可以作为一个重要的对比数据，经济有效的3D激光雷达的运用，可以大幅度提升农业育种的效率。此外，农作物对于环境变化的反应也在其表型上得到体现，但是这些表型的变化细微得非常难以捕捉，3D激光雷达应用成本的优化，提高了农作物应对环境变化的能力。

5G为带宽速度可达100倍于4G的技术，是实现农业数字化转型的基础。一方面，其为硬件与硬件之间的高效协作化自动操作创造了机会，使运行中的农业动力设备（如：拖拉机）与农业生产设备（如：播种机）之间的高效协同成为了可能。另一方面，为精细作业范围的设备运行精准控制提供了技术基础，将农业智能设备的运行与中国北斗卫星导航系统高度同步，使作业范围精确到20-30厘米范围内，这个是满足作物精准管理的要求①。

除了以上代表性技术，其它种种技术创新迭代应用的成本加速优化，这些叠加的趋势，正是支撑农业数字化持续演进的基础。特别是在数字经济背景下，数字技术与农业融合的成本越来越低，为实现中国农业数字化提供了较好的宏观技术创新应用生态环境。

二、当前数字化技术在农业产业中的应用

（一）设施农业栽培数字化改造

设施农业大部分种植的是反季节作物或稀有品种，所以附加值比较高，另外设施农业所需的技术比较多，有一定的技术难度。在经营过程中通过数字化改造不仅可以节省劳动强度，而且可以大幅度提升产值，所以大部分设施农业的经营主体都有意愿进行数字化改造。国家863高技术研究发展计划设施农业数字化研究成果在北京、上海、浙江等蔬菜基地发挥了示范效应，5年累计新增产值2.8亿元，该成果直接创造经济效益达1.2 亿元；纯收入新增加0.71亿元，降低各项支出0.1亿元②。

现阶段设施农业的数字化水平比普通的大田生产要高，设施农业的数字化改造比例能达到四到五成。特别是视频监控、物联网传感器、质量追溯、温湿度自动控制技术等得到普遍应用。其他的如水肥一体化、精准滴灌、精准施药、病虫害监测等也开始得到农户的认可，并在快速普及。根据实地调研和精准测算，设施农业在经过数字化转型后，单位面积内平均可实现降低20%的劳动强度，也可降低水肥和药品施用量20%以上，单位面积内可提升果蔬农产品产量20%，同时农产品的质量得到保证，收益比数字化改造前提升了15%①。伴随着设施农业标准化和数字化水平的不断提高，“数字化菜园”、“数字化果园”、“农作物立体工厂”等新型数字农业经营模式将成为未来的发展趋势。

（二）家禽养殖业数字化应用

随着数字化智能畜牧业的普及和推广，当前畜牧业管理主体将积极推进环境感知、智能通风、气体过滤、温度控制、湿度控制等设备的数字化改造，对畜禽养殖环境进行数字化智能监控，并在对饲养环境进行精准的大数据分析后进行精确投喂，这将是未来畜禽养殖的必然趋势。目前，物联网电子识别、精准饲喂、环境监测等数字化技术和设备已经得到广泛应用，物联网电子识别应用比例达到70%以上，少部分畜牧业经营者已经开始应用AI智能识别技术，基本实现了猪、牛等大型畜产品的身份认证和唯一标志②。此外，许多畜牧业经营者也开始积极利用智能养殖管理系统，利用大数据分析牲畜的行为模式，指导畜牧业养殖。“家畜养殖数字化关键技术及智能饲喂创制与应用”研究项目始于1990年，1995年开始逐步推广应用，截止到2018年该核心的标识产品已经出口世界94个国家，该成果的应用从提高饲料转化率、降低死亡率、提高畜产品增值率分别为15%、10%、15%-50%，1995年到2018年累计新增利税94.55亿元③。

家禽养殖业是中国畜牧业的支柱产业之一，同时也是规模最大、集约化、数字化程度最高的行业。中国的家禽养殖业数字化水平最接近国际先进水平。养殖环境数字化监测在家禽业规模化养殖中得到广泛应用，占比达到一半以上。在不久的将来，利用智能控制技术对动态条件下的传感数据进行自动整合，实现良好的饲养效果已成为现代家禽育种过程中必不可少的技术。

（三）水产养殖业智慧技术发展

中国数字化水产养殖起步较晚，到21世纪初，才开始引进一些智能化和数字化养殖技术。目前，只有少数主要经营者进行了养殖环境自动监测和水环境自动监测。水产养殖数字化智能增氧技术项目的应用，每天平均与传统增氧方式相比可节省用电1/3左右，每亩平均增加经济效益1050元，另外还提高了鱼虾缺氧死亡率和降低了饵料系数。在水产养殖领域，中国的水产养殖与数字化水产养殖的要求还有比较大的差距，在一些发达国家已经实现了全数字化立体养殖，进行全程数字化精准饲喂，中国水产养殖的数字化进程需要不断加强和提升。

三、传统农业数字化转型面临的困境与挑战

（一）农户小规模的经营方式与数字农业的推广和应用不匹配

由第三次农业普查数据可知，中国小农户是农业从业人员的主体，占比达到90%，小农户的耕地面积占比达到70%，小农户数量占全部农业经营主体的98%以上④。可见，小农户是农业数字化转型的重要主体，其具有的耕地面积碎片化、小规模经营等特征约束了农业数字化转型的过程。由于小农户耕地面积的碎片化，使农机在耕地中工作的难度增加，提高了农业基础设施的使用成本，阻碍了大型农机功能的发挥。同时，小农户经营的特征也要求智慧农机技术等级的提高，使智慧农机的研发成本增加，进而使农机的价格提高，这增加了小农户的负担，不利于数字农业的推广与应用。此外，土地流转是小农户扩大经营规模的重要途径，随着中国农村土地流转工作逐步深入，国内家庭承包耕地流转总面积逐渐上升，2007年约0.64亿亩，占家庭承包总面积的5.2%；到2021年土地流转面积为5.55亿亩①，占家庭承包总面积的30%以上。土地碎片化、小规模分散化经营增加了土地流转的成本，增加了大规模智慧农业的成本。另外，中国现有的很多农业机械设备存在稳定性较差，故障频发、维修售后服务不到位等问题，更缺少统一的平台兼容各种数字化设备，无法实现设备之间的数据传输、协同作业，更无法真正建立农业物联网。

（二）农业数字技术创新不足，数据资源共享不足

中国当前基础农业数字化转型中所使用的创新技术，无论在技术普适性还是經济可行性方面，相比发达国家都落后很多。主要表现为，第一，农业数字技术普适性低。近年来随着国家“网络入户”工程的大力实施，基本实现了农村地区4G网络的全覆盖，对农民的生产生活产生了很大的影响。但是，市场上基于网络而生的数字农业技术成果更专注于技术研发，无法适用于农业生产的全过程。第二，农业数字技术创新成果经济可行性差。当前市场上存在的数字农业技术创新成果如农业物联网、智能检测设备等价格非常昂贵，虽然农民的收入提高了，但仍然无法在短期内收回在数字农业技术创新成果上的投资成本，农民对其的购买欲望不强。

标准化的大数据储备也是数字农业的必要条件之一，但目前全国层面缺少农业生产过程的基础数据积累。农业自身的特点决定了农业数据的特点，即农业数据具有数据来源复杂多样、数据动态性强、影响因素众多等特点②。然而，中国许多地区还未建立信息收集、传输、整合以及利用的有效机制，很多地方也意识到这个问题，开始建立数据平台，但是各地数据标准不一、无法兼容和共享，导致中国农业大数据在统一标准、及时准确和完整有效方面都还有很大欠缺，这也是中国数字农业面临的重要挑战之一。所以，数字农业的发展，亟需标准、规范的数据作为支持。

（三）农业数字化转型中人才严重匮乏

数字农业的发展依赖于数字技术的推广与普及，其中对数字技术使用者和操作者的专业素质提出要求。然而当前农村人口与城镇人口相比学历普遍偏低，91.8%的农户受教育程度在初中或初中以下，因此农业从业者形成了国民素质的“低洼地带”。而且中国农村人口大量外流，尤其是青壮年人口的外流使农业数字化转型中的人才缺失，留在农村的农民平均年龄较大，对于新事物、新技术的接受和理解程度较低，由于信息不透明，很多农户对于新技术甚至是排斥的，更缺少数字决策、科学用药的意识。根据2019年3月农业农村部副部长在发布会上引用的第三次农业普查数据，91%的农户经营耕地面积在10亩以下，导致高效的农业机械得不到有效利用，农业科技成果无法转化为实际生产力，也是制约数字农业在中国大规模推广并形成生产力的瓶颈因素③。近几年，各地都在加强对农户的培训，但有些流于形式，没有真正与农户的实际问题相结合，有些过于理论或者复杂，超出了农户的理解和接受范畴。反而削弱了农户对农业生产知识和技术学习的兴趣，打击了农户的积极性。

当前，中国传统农业数字化转型过程中，农民自身信息素养不足、农村信息技术服务人员少、农民信息技术应用能力弱等问题日益突出。大部分农业经营主体普遍认为农业数字化发展的障碍在于农业数字技术人才的短缺、低成本的数字技术产品与服务供给不足、數字技术装备成本高等问题④。

四、传统农业数字化转型应对策略

（一）做好农业数字化转型的顶层设计

传统农业数字化转型是一整套系统工程，需要从产业政策、法律法规、综合人才及知识库等几个关键方面进行改善，同时也需要加大开源生态建设的力度①。

首先，完善传统农业数字化转型的产业政策。农业农村部、中央网络安全和信息化委员会办公室在2019年12月25日发布了《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》，比较系统的阐述了国家层面如何支持中国农业数字化建设。另外，在专业领域农业农村部也出台了对应方案，比如：关于化肥和农药使用于2020年零增长方案，还有2019年12月31日的农业农村部办公厅关于认定首批国家农业科技创新联盟的通知。

在跟进政策方面，可以充分考虑到中国的农业数字化科技生态发展还处于初级阶段的特点，所以需要从法规、人才、技术几个核心层面，深入考虑配套的产业政策支持。以农业机械化在中国的推进为例，除了出台相关关于支持农业机械发展的方案外，还从财政方面推行了配套落地支持——农业设备采购补贴，从2004年开始执行，一直到现在，其补贴的形式也进行了迭代发展，除了采购款的补贴，还可以对融资采购的设备进行贴息补贴，这些综合财政手段，一方面促进了中国农业设备制造能力的大幅度提升。其中福田农机就是一个典型代表，福田一直是约翰迪尔、爱科等国际农业机械设备巨头的学徒、追赶者，后来形成了自己的发展实力，甚至在玉米收获装备这样的局部领域实力赶上或者超过了当时约翰迪尔。另一方面，还解决了农业生产过程中“融资难”的问题。农业设备的融资租赁和商业保理业务因贴息政策以及配套设备登记政策（从法律方面提供了融资农业设备如何确权的机制），让犹豫不决的社会金融机构为农业设备市场通过量身定制的金融服务方案，与整体农业机械化发展方案形成了一个良性循环支撑，而且取得了多赢的局面，以2012年新疆的摘棉机融资为例，由于农业补贴政策的助力，一台单价在300万人民币左右的摘棉机，可以实现首付30%，按5年分期付款进行融资，而且还款的节奏可以按照摘棉机本身作业季现金流入的时间周期来设计，此种服务还把当地的传统农业设备融资利率从18%左右优化到了9%左右。

其次，健全传统农业数字化转型的法律法规。数字化创新应用在农业领域，既有数字化创新通用的特点，又有农业产业的特点。结合这两个特点，从现有的相关法律法规出发，首先要进一步完善农业数字化转型所运用到关键技术的知识产权保护的法律法规，加强执法力度以提高全社会对知识产权保护重要性的认识。其次需要考虑农业数字化转型之后，如何界定包括现有的各类参与主体和数字化转型新加入主体责权利在内的法律法规支撑体系。

最后，建立传统农业数字化转型的开源生态。传统农业数字化转型的本质，是对作业耕地形成网格化的地块画像，也就是对农业作业的“种、保、收”等40多个环节过程中的“天上”、“地上”以及“地里”的数据进行收集。然而农业作业的不同环节需要不同的设备，这就是一个典型的跨区域、跨主体的数据归集场景。在对数据进行归集时需要将设备连接起来，这对设备兼容性的要求比较高。开源技术生态框架的搭建，不仅仅可以实现“跨环节”的数据集成，更能够为吸引多个农业数字化主体参与应用开发创造“软环境”。德国的Agrirouter 定位，就是创建的一个开源应用的农业数字化平台，中国的传统农业数字化转型可以借鉴这样的发展模式，“化零为整”，把散落在各个农业产业企业、科技公司以及农业技术研究00院所的各种应用进行集成，形成一个拳头，形成合力，加速可以服务全周期农业数字化应用生态的形成。

（二）加强农业数字化的综合人才培养及知识库建设

首先，建立传统农业数字化转型的人才体系及知识库。全面、深入和可持续的农业数字化创新应用生态的发展，需要复合型人力资源来作为支撑。复合型人才，除了要拥有基本的企业家精神和创新能力外，还要拥有涉及从农业生产到农业收获的40多项“生产环节”中的各种知识。除此之外，复合型人才还需要具有跨域叠加的思维能力，将新一代信息通讯领域、新材料领域、生物分子学领域、新能源领域等科技发展领域中的数字技术运用到农业生产过程中，提高农业生产效率，实现农业高质量发展。

其次，针对当前农业数字技术人才缺失的问题，一方面可以通过“产学研”的方式进行解决，即以高等院校为纽带，建立产学研联合体项目，鼓励跨学科联动，鼓励社会资本、农业企业以及科技企业同时参与到项目中，培育出同时掌握专业知识和数字技术的复合型人才。另一方面，当地政府应该开发出适合当地农民学习的农业技术APP，使用微信、快手等数字平台宣传数字化农业生产技术，并按时指派一些专业数字技术人才下乡对农民进行一对一的指导，激发农民使用数字技术进行生产的积极性，提高农民对数字农业知识和数字技术的掌握程度，进而提高农民整体数字素养。另外，在师资及配套产业资源成熟的情况下，可以设立专门的农业数字化综合运用科系。

最后，加大农业人才培养力度。产业结构升级的过程实质上是各产业人力资本和技术水平不断提升的过程。人力资本主要包括教育水平以及个人的知识技能等，是经济增长的重要推动力量，因此拓宽技能培训与专业化培训，加大农业高技能人才的引进力度，促进高校与农业企业“产学研”的深度融合，强化农业数字化的新技术获取与应用能力。一方面，提高在基础教育中的农村农业产业的占比，扩大成人教育与职业教育的覆盖面，不断加大巩固对农村劳动力的基础教育，提高农村劳动力的科学文化知识、生产劳动的创新技能，提升中国人口质量；另一方面，要加强对农业技术能力较弱的技术从业人员的技能培养，发展线上与线下灵活结合的技能与职能培养新方式，提高培训效率，将农业新技术、优技术、好技能快速传递到每位农业技术人员，共同提高农业技术水平。

（三）利用数字技术重构农业生产方式

一是使用“智慧玻璃温室+农业大脑”解决传统农业问题（“智慧玻璃温室+农业大脑”能解决的传统农业问题如表1所示）。数字技术将经验型、小数据驱动的农业传统种植，转型升级为大数据驱动的数字化种植，在选种、灌溉、施肥、驱虫、生育期等各个关键环节的管理中，依托感知农业数据、分析农业数据和农机智能操作的全流程闭环智能操作系统，实现在最佳时间做出最佳决策，实现传统农业向数字农业、智慧农业转型升级。同时，通过移动互联网的应用，赋能更多的种植者进行标准化种植，实现产销之间信息互通，实现现代农业发展的移动化、IoT化、云化和智能化。总之，数字技术可以获取种植端大量数据，并通过信息精准分析和算法进行生产决策，数字技术赋能下的农业生产效率得到提高，将有效解决中国农业生产经营的痛点，同时也是突破中国传统农业生产方式现代化转型发展瓶颈的有效手段。

二是使用数字技术收集农业生产过程中产生的数据信息并据此建立农作物生长模型，提高农业生产效率。首先，借助数字技术全面、精准地采集数据。数据是分析的基础，掌握全面、精准的数据是做好农业数字化的根基。在农业生产过程中，选址、选种、育苗、施肥、灌溉、病虫害防治、物流运输和销售等各个环节无时无刻不在产生数据，而这些产生的大量数据靠人力往往得不到全面、准确的收集。为了保证数据的数量与质量，获取足够多的有效数据，需要布局合理的传感设备，运用专业的数据处理系统，充分利用图像、温湿度、植株生长指标传感器、生长历史等数据，集成多维度、多物理量、多概率的仿真，将植物的全生命周期过程在“农业大脑”中完成映射。全面部署物联网传感设备，并配备气象站等设施，每个智慧玻璃温室内安装有温度、湿度、光照、CO2等传感器、控制器，实时反映田间环境及植株生长状况。其次，基于收集的数据建立农作物生长模型。农作物生长模型借助数据对植物生长、发育和最终的产量进行模拟、预测和指导生产，其核心是对整个农作物生产系统知识的综合和对农作物生理生态过程及其相互关系的量化。通过农作物生长模型的建立和模拟分析，可以研究农作物生产系统的内部结构、要素之间的相互关系、系统整体的机理和功能等，从中发现新的规律和知识，为优化管理决策提供科学依据。另外，完善的模型可以不同程度地代替物理试验，用计算机模拟可将田间几个月才能完成的试验缩短至几分钟或十几分钟。除此之外，通过模型的应用还可以指导生产中的管理决策及设施工程设计。农作物生长模型的建立，将科学知识转化为可实操的农业技术，在农业技术的基础上延伸出特定的种植管理方法，形成产品匹配服务需求，从而赋能上游种植者科学、标准化种植。

（四）强化农业合作社数字化建设

随着数字经济与数字技术的不断发展，农业数字化应用的范围不断扩大，农民对数字农业与数字基础设施的需求越来越大，而农业数字化转型的数字基础设施成本也越来越高，一般的农民负担不起。为解决这个突出问题，农民可以通过农村信用社联保的方式来建立农业数字化转型所需的基础设施，从某种意义上缓解了一些因无担保而导致的“贷款难”，从而降低数字基础设施的投资。

同时，鼓励农户入股农业合作社，通过数字化技术对农产品供求进行分析，合理指导农民的种植过程。通过这种方式，可以有效地克服一家一户、各自为政的生产模式，改变农民分散经营的状况，实现土地适度规模经营，既能有效降低成本、增加农民收入，又能确保农民长远利益不受损害。此外，根据各地的地域特征，建设适合当地的数字农业生产基地，增加各地农业数字化转型中所需的数字基础设施、数字技术研发的资金，使各地农业在增加产量的同时向智慧农业、现代农业的方向发展。

五、结语

中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，中国农业发展面临着诸多复杂性和挑战性：巨大缺口的耕地面积需求，相对低效的作业投入产出比，加之错综复杂的耕地结构组和播种品种的分布①，对中国农业实施数字化转型提出了紧迫性要求，推动农业数字化发展成为中国农业发展的必然选择。传统农业在数字化转型过程中存在着许多问题，如农户经营方式与数字农业的推广不匹配、农业数字技术创新不足，数据资源共享不足和数字人才缺失等等，都需要我们在农业数字化转型过程中面对和解决。

在传统农业的数字化或现代化转型过程中，一定要继承和发扬传统农业的优势，从传统农业中汲取养分，结合中国实际农业用地情况，在适度规模的基础上充分利用好数字技术手段，这样才能相辅相成，达到既提高农业生产价值又保证农业产业健康发展的自然生态平衡。传统农业数字化转型应利用数字技术重构农业生产方式，从产业政策、法律法规、综合人才及知识库等几个关键方面进行改善、发展精细化的智慧农业、利用AI机器人等技术实现复杂的精细农业生产，实现真正的数字化管理。数字技术的应用推动传统农业数字化转型，对提高小农户的生存与发展能力、提升农作物产量和质量、消除贫困和保护环境等方面都有重要意义，更是推动中国农业高质量发展，实现乡村振兴战略目标必由之路。

Research on Coping Strategies of Digital Transformation of Traditional Agriculture

WANG Jin-he， ZHANG Ling-mei

（Business School，Liaocheng University，Liaocheng 252000，China）

Abstract：Digital agriculture is a new type of agriculture using modern high-tech digital technology in the process of traditional agricultural production and management， which plays a strong role in promoting the transformation and upgrading of agriculture. As the cost of key digital technologies continues to fall， the time is ripe for widespread application of digital technologies in Chinas agricultural sector. At present， the application of digital technology in Chinas agricultural industry highlights many problems， such as the mismatch between farmersmanagement mode and the promotion and application of digital agriculture， the lack of innovation in agricultural digital technology， the lack of digital resources sharing and the shortage of digital talents， which need to be solved in the process of agricultural digital transformation. The digital transformation of traditional agriculture should do a good job in the top-level design of agricultural digital transformation， strengthen the comprehensive talent training and knowledge base construction of agricultural digital， use digital technology to reconstruct agricultural production mode and strengthen the digital construction of agricultural cooperatives， so as to truly realize the high-quality development of Chinese agriculture with digital empowerment.

Key words：traditional agriculture；Digital agriculture；Digital transformation

[責任编辑  山阳]