一、中國農業獨有的產業結構特征，決定了第一產業升級必須走“大同大異”的數字化變革之路

以種植行業為例，中國目前正處于“耕地總量穩定，勞動力流失嚴重，甚至不可逆，人均耕種面積逐年增大，生產壓力提升”的階段。小農時代已經不在，農業經濟占據家庭總收入的占比在下降，新農人群體開始冒頭。

面對巨大面積總量的耕地，以及老農人到新農人的銜接轉換期，還要保持與尊重各個農業種植區的農產特色與文化習慣，亟需一套具備共性產業升級特點的思路與方法，“農業數字化”是必由之路。農業數字化可以保持原有產業的特點不變，采用信息化手段將原有傳統的農業種植從數據層面上串聯，量化效率、成本與收益，更輕松地管理產前、產中及產后，這謂之“大同”。

如今不同種植區域均有其獨有的農產價值特點，如主糧區以保產增產為主，高經作區以特色產業鏈貫通為主，再細分的區域如中藥材種植，還會聯動下游行業的發展，因此農產過程與供給能力可牽動整體升級，數字化技術并不改變農產的特色點，而是更加去量化特色，明確特色，助推特色，這謂之“大異”。

二、農業數字化的核心在于建立有產業價值創造的、并可自主迭代更新的基礎大數據采集體系，而“數字農服”恰逢其時

農業數字化是一種新型技術手段，也是一種新的管理模式，若想讓數字化手段在原有產業中落地生根，需要其自身具備生命力。

首先，農業數字化需要對原有產業的一些環節具備價值創造能力。農業種植最為關注的是成本與產值，數字化手段對過程的精確、定量管理能夠達到“降本增效”的作用。簡而言之，更為精細化的管理，本身就會對過程中的成本浪費、效能忽視等問題起到數據穿透的作用。實踐表明，1-2個種植周期的迭代，可以產生明顯的降本增效效果。

其次，好的技術與方法也需要好的市場化模式，才能夠面對傳統產業平穩地切入。從目前人均耕地面積逐年增大的趨勢來看，專業的社會化農服必然會得到較大的發展空間，這也符合國家對于耕種過程管控的要求。數字化技術與農服形式的結合——“數字農服”恰逢其時。

將數字化技術按照農服邏輯進行融合，能夠讓原有產業更容易接受，更快落地，更好見效。近2-3年來看，全國農服組織發展迅速，表明農服形式對于現有種植產業具備天然血緣關系，針對農服的數字化改造與升級，可以將新型技術與管理意識完美落地。

另外，數字農服本身也是一套完整的農業基礎大數據采集體系，并且由于其數據沉淀是伴隨著農業生產過程的，所以天然具備高可信度的數據積累特點。農服規模的增長和服務周期的持續將極大地擴展基礎大數據積累的時空維度。

三、為每一塊農田建檔，打造農產價值與風險評估平臺體系，讓“價值”與“風險”各歸其位

農業的核心價值是土地價值。通過數字化技術，以農服形式切入，針對土地地理位置、平整程度、肥力特點、農作物全生育期過程跟蹤、產量估計與溯因分析等等，相當于在為每一塊農田建立數字化檔案。農田檔案體系的建立，意味著具備了評估農產價值與風險的能力。歷史3-5年的種植檔案能夠指導、重塑、升級當年當期的種植方案，讓種地從備耕期開始就可以數字化推演出當年收益，需要改善的環節，以及預測將會遇到的風險。

同樣，農產價值與風險評估體系還將支撐農業保險的優化發展。基于風險的浮動定價，基于產業鏈完整程度風險評估，繪制主要產區的農產風險數字地圖等等，都會基于農產價值與風險評估體系發展起來，也將指導農保補貼的精準發放，讓農保手段的普及與產業需求掛鉤，真正起到幫助國家糧食安全抗風險、幫助農民平攤風險的作用。

四、中國農業數字化的終局之一：形成具備全球觀瞻能力的農業大腦

農業基礎大數據采集體系隨著數字農服的推廣會逐步搭建起來，數據積累越來越多，時空維度基礎上還會疊加作物品類與特色產業鏈結構的字段。農產價值與風險評估能力是在大數據體系基礎上的數據化應用，由此可催生很多細分的新型業態。

照此發展，中國農業數字化將會形成全球最大庫容規模的大數據體系，實現完全的數據穿透與可視化管控，打造具有中國特色的“農業大腦”。大腦體系的形成還將打開新的產業升級曲線，重塑與迭代。

基于糧食安全的考慮，我國很多農產品依然需要全球采購補給來調控國內供需。在完全掌控國內農產數據的基礎上，能夠實現實時或準實時的數據傳遞，提升分析決策效率，進一步夯實我國糧食安全的自主掌控，實現全球觀瞻能力。