摘要：当大数据、物联网、人工智能等前沿技术深度融入农业领域，数字经济正在悄然改写农业的生产逻辑与供应链运作模式，推动农业向智慧化、精细化的全新发展阶段迈进。本文聚焦数字技术在农业领域的应用，深入探讨其如何提升生产效率、优化资源配置，如何通过质量溯源体系实现农产品品质管控，以及怎样借助数据算法达成供需的精准对接。同时，文章还剖析了在智慧农业体系下，农产品迈向质量标准化与品牌化的具体路径。农业的数字化转型对筑牢国家粮食安全防线、推动乡村全面振兴意义深远。研究证实，数字经济赋予农业的新动能，不仅显著提升了农产品供给的质量与稳定性，更通过数据驱动的科学决策，为农业可持续生产开辟道路，成为农业现代化与高质量发展的核心驱动力。

关键词：数字经济；农业智慧化；农产品质量；供应链优化；可持续发展；区块链技术；精准农业；乡村振兴

一、引言

1.1 研究背景与意义

在全球经济数字化浪潮奔涌向前的当下，数字经济正以雷霆之势席卷各个领域，农业这一国民经济的根基产业，也在这场变革中经历着脱胎换骨的转变。大数据、人工智能、物联网、区块链等前沿数字技术，如同为农业智慧化转型装上了强劲引擎，源源不断地输送技术支撑与创新动力。智慧农业作为农业现代化的高阶形态，致力于借助数字化、智能化手段，实现农业生产、经营、管理和服务的全方位革新，进而提升生产效率、优化资源配置、降低成本，全方位保障农产品质量与安全。

农产品质量不仅是消费者健康与生活品质的重要保障，更是农业产业参与市场竞争的核心筹码。随着全球经济一体化进程加速，消费者对食品安全与品质的关注度日益攀升，市场对高质量农产品的需求呈现爆发式增长。这类农产品不仅营养丰富、口感与外观俱佳，生产过程还严格遵循环保与可持续发展原则，将对环境的负面影响降至最低。然而，传统农业生产模式受困于信息闭塞、技术滞后、管理粗放等问题，难以满足市场对农产品高质量、多样化的需求，致使农产品在市场中竞争力不足，农民增收面临重重阻碍。

基于此，深入探究数字经济驱动农业智慧化转型对农产品高质量供给的影响机制，兼具理论与现实双重价值。理论层面，这项研究能够进一步充实农业经济、数字经济和产业转型领域的学术宝库。通过剖析数字技术如何重塑农业生产、流通、销售等环节，以及这些变革对农产品质量提升的作用路径，有助于揭示数字经济时代农业发展的内在逻辑，为后续研究开拓全新视角、夯实理论根基。实践层面，研究成果可为政府制定农业数字化政策、企业布局智慧农业产业、农户采用数字化生产技术提供科学指引，助力加速农业智慧化转型，推动产业升级，提升农产品质量与国际竞争力，最终实现农民增收与农村经济可持续发展。

1.2 国内外研究现状

伴随数字技术的日新月异，数字经济驱动农业智慧化转型及农产品高质量供给，已然成为国内外学术界关注的焦点，相关研究成果丰硕且深入。

在数字经济与农业融合领域，国外研究起步较早，积累了深厚的理论与实践经验。美国、德国、日本等发达国家凭借先进技术与完善的农业体系，在农业数字化转型中占据领先地位。学者们围绕数字技术在农业生产、管理、销售等环节的应用展开研究，深入探讨其对农业产业结构调整、生产效率提升和农产品质量改善的影响。生产环节中，精准农业技术依托全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和遥感（RS）等技术，实现对农田环境和作物生长的实时监测与精准调控，大幅提升资源利用效率与农产品产量。比如美国农场广泛应用的精准灌溉系统，能依据土壤湿度和作物需水情况自动调节水量，有效节约水资源。在农产品质量控制方面，物联网技术的应用让农产品从生产到销售的全流程实现可追溯，增强了消费者对质量安全的信任。像欧盟的农产品追溯体系，通过二维码标注，消费者可轻松查询产地、种植过程、加工信息等，保障了质量透明度。

国内学者结合我国农业发展实际，从多个维度对数字经济驱动农业智慧化转型与农产品高质量供给展开深入研究。农业智慧化转型方面，研究聚焦于数字技术如何推动生产方式变革、培育农业经营主体、重构农业产业链。生产方式变革上，无人机植保、智能温室、农业机器人等数字技术的应用，实现农业生产自动化与智能化，降低人力成本、提升生产效率。大疆农业无人机在农田植保中的应用便是典型，其大幅提升农药喷洒效率与精准度，减少农药浪费与环境污染。农业经营主体培育方面，学者们强调通过政策引导与技术培训，提升农民和农业企业的数字化素养，培育家庭农场、农民合作社等新型经营主体，以适应智慧农业发展需求。农业产业链重构方面，借助互联网平台与大数据技术，实现产业链各环节信息共享与协同发展，拓展产业链价值空间。部分电商平台与农业生产基地合作，直接将农产品售予消费者，减少中间环节，增加农民收益。

农产品高质量供给方面，国内研究主要围绕质量提升技术路径、质量管理体系建设、品牌培育展开。技术路径上，推广绿色生产技术、应用质量检测技术，提升农产品品质与安全性，如生物防治技术替代化学农药，降低农药残留。质量管理体系建设方面，加强质量标准制定与认证，健全质量监管机制，我国推行的绿色食品、有机食品认证制度便是有力保障。品牌培育方面，挖掘农产品地域特色与文化内涵，打造知名品牌，五常大米、赣南脐橙等凭借独特品质与品牌影响力，在市场上获得高溢价与市场份额。

1.3 研究方法与创新点

为深入剖析数字经济驱动农业智慧化转型与农产品高质量供给之间的内在联系和作用机制，本研究综合运用多种研究方法，从多维度展开全面、系统的研究。

研究伊始，采用文献研究法，系统梳理国内外关于数字经济、农业智慧化转型及农产品质量的学术文献、政策文件与行业报告。深入分析这些资料，总结已有研究成果、不足与趋势，为研究奠定坚实理论基础、明确研究方向。梳理国外数字农业文献时，发现美国、德国等国的先进经验与技术应用，为我国农业智慧化转型提供借鉴；分析国内研究现状，明晰我国在农产品质量提升技术路径和管理体系建设方面的重点与问题，指引研究深入开展。

案例分析法也是本研究的重要手段。选取国内外农业智慧化转型的典型案例，如美国精准农业实践、中国大疆农业无人机在农田植保的应用等，详细剖析数字技术在农业各环节的应用方式与效果。通过案例剖析，总结成功模式与经验，为其他地区和经营主体提供实践参考；同时分析案例中的问题与挑战，提出针对性改进措施与建议。

此外，运用实证研究法，收集相关数据，借助计量经济学模型和统计分析方法，对数字经济与农业智慧化转型、农产品高质量供给的关系进行量化分析。构建面板数据模型，选取农业生产效率、农产品质量安全指标等作为被解释变量，数字经济发展水平指标作为解释变量，并控制其他影响因素，实证检验数字经济的影响程度与作用路径；利用统计分析方法处理农产品质量检测数据，探究数字技术提升农产品质量的实际效果，确保研究结论科学可靠。

本研究在多个方面实现创新突破。研究视角上，打破以往单一研究的局限，将数字经济、农业智慧化转型与农产品高质量供给纳入同一研究框架，系统分析三者内在联系与相互作用机制，为农业经济研究开辟新视角。过往研究多聚焦数字经济对农业某一环节的影响，或单独研究农业智慧化转型与农产品质量提升，本研究从整体出发，填补了综合研究的空白。

研究内容上，深入挖掘数字技术在农业全产业链应用对农产品质量提升的作用路径。从生产环节的精准种植、智能灌溉，到流通环节的冷链物流监控、农产品溯源，再到销售环节的电商平台大数据分析、个性化营销，全方位剖析数字技术对农产品质量的影响，为农业产业升级与质量提升提供更具针对性的理论与实践指导。

研究方法上，创新采用多方法融合策略，实现定性与定量分析有机结合。通过文献研究法和案例分析法，深入进行理论探讨与实践经验总结；运用实证研究法量化分析变量关系，确保研究结论科学可靠。这种多方法协同的研究模式，能更全面准确揭示研究对象本质与规律，为相关研究提供方法范例。

二、数字经济与农业智慧化转型及农产品高质量供给的理论基础

2.1 数字经济相关理论

数字经济作为新兴经济形态，近年来在全球范围呈现爆发式增长态势，深刻重塑着传统产业的发展逻辑与人们的生活范式。其概念可追溯至 20 世纪 90 年代，美国学者唐・泰普斯科特在《数字经济：网络智能时代的前景与风险》中首次提出这一术语。伴随信息技术的迭代演进与广泛渗透，数字经济的内涵边界持续拓展。目前学界与业界尚未形成统一界定，但普遍认为：数字经济是以数字化知识和信息为核心生产要素，以现代信息网络为重要载体，通过信息通信技术的高效应用推动效率提升与经济结构优化的系列经济活动。

数字经济具备鲜明特征，使其与传统经济形态形成显著区隔。其一是高度创新性，数字技术的快速迭代为创新提供不竭动力。数字经济时代，电子商务、共享经济、人工智能等新商业模式与技术应用层出不穷，不仅革新企业运营逻辑，更深刻影响消费者行为与市场竞争格局。以电子商务为例，其打破传统商业的时空桎梏，依托互联网平台构建全新商业生态系统。数据显示，2023 年中国网络零售额达 15.4 万亿元，同比增长 11.4%，成为经济增长的重要引擎。

其二是显著融合性，数字技术与传统产业的深度融合推动产业升级转型。通过数字化手段，传统产业可实现生产智能化、管理精细化与服务个性化，进而提升效率、优化质量并降低成本。制造业中，工业互联网的应用实现设备互联互通与数据共享，借助数据分析与优化算法，达成生产过程的精准控制与资源高效配置；农业领域，数字技术与农业的融合催生智慧农业，推动农业向精准化、智能化与可持续方向发展。

其三是较强的开放性与全球性，互联网的普及使信息得以全球流动，数字经济打破地域与国家界限，促进全球资源配置与市场整合。企业可通过互联网开拓国际市场，消费者也能便捷获取全球商品与服务。跨境电商的蓬勃发展即是典型例证，如亚马逊作为全球领先的跨境电商平台，业务覆盖多国，推动全球经济一体化进程。

在行业应用层面，数字经济通过多维度推动产业变革：生产领域，数字技术实现自动化、智能化与数字化生产。物联网技术通过传感器与智能设备构建生产设备网络，实现实时监控与数据采集；大数据与人工智能技术对数据深度分析，为生产决策提供支撑。农业生产中，物联网可实时监测土壤湿度、温度等环境参数，自动调节灌溉施肥，实现精准种植。

管理领域，数字经济推动企业管理模式创新。云计算提供高效计算存储能力，支持企业信息化管理与远程办公；ERP、CRM 等管理软件实现内部信息共享与协同，提升管理效率；大数据分析助力企业洞察市场需求与消费者行为，为营销与研发提供依据。

销售领域，数字经济颠覆传统销售模式，电子商务成为主流渠道。电商平台减少中间环节，降低销售成本；依托大数据分析消费者偏好，提供个性化推荐服务。直播带货作为新兴模式，通过实时展示讲解激发消费需求，如知名主播单场直播销售额可达数千万元，带动品牌增长。

2.2 农业智慧化转型的内涵与理论依据

农业智慧化转型是指在农业全领域引入数字化、智能化技术，推动生产、经营、管理与服务全方位升级，实现从传统农业向智慧农业跃迁的动态过程。智慧农业作为农业发展高级阶段，以物联网、大数据、人工智能、区块链等技术为支撑，通过对农业数据的实时采集、传输、分析与处理，实现生产精准化、智能化与自动化，进而提升效率、降低成本、保障质量安全并促进可持续发展。

转型过程中，多种数字技术发挥关键作用：物联网作为智慧农业基础，通过在农田、养殖场等场景部署传感器与智能设备，实现对生产环境、作物生长及加工过程的实时监测与数据采集。如温室大棚中，物联网技术可监测温湿度、二氧化碳浓度等参数，自动调节设备为作物创造最佳生长环境。

大数据技术是核心支撑，随着物联网在农业的普及，产生海量数据。大数据技术对其高效存储管理与分析挖掘，释放数据价值。通过整合历史气象、土壤、作物生长及市场销售数据，可为种植计划制定、病虫害预测及供应链优化提供精准决策支持，如依据区域土壤气候与市场需求推荐作物品种与种植时机。

人工智能为转型注入动力，其涵盖机器学习、计算机视觉等领域，在农业多环节应用前景广阔。生产环节，通过分析无人机与卫星遥感图像，实现作物生长监测与病虫害早期识别；管理层面，实现智能灌溉、自动驾驶农机等设备的自动化控制，提升生产管理效率。

区块链技术在农业的应用，为质量安全追溯与供应链管理提供解决方案。其去中心化、不可篡改的特性，将农产品全生命周期信息上链，消费者扫码即可获取产地、种植过程等全程数据，增强信任；同时优化供应链透明度与效率，降低交易成本。

农业智慧化转型的理论基础包括规模经济理论与交易成本理论：规模经济理论认为，在一定技术条件下，生产规模扩大可降低单位成本、提升效益。转型中通过数字技术应用实现标准化、规模化生产，如智能设备降低人工成本，大数据优化资源配置，达成规模经济效应。

交易成本理论由科斯提出，指出市场交易存在搜寻、谈判、监督等成本。传统农业因信息不对称等问题交易成本高，而数字经济通过电商平台、大数据平台降低搜寻成本，区块链技术通过可追溯与智能合约降低谈判、监督成本，提升交易效率与安全性。

2.3 农产品高质量供给的内涵与衡量标准

农产品高质量供给是综合性概念，不仅涉及产品本身品质安全，还涵盖生产、流通、销售等环节的可持续性与效率。其本质是在满足市场需求前提下，提供营养丰富、品质优良、安全可靠、符合环保标准且附加值高的农产品，强调从农田到餐桌的全程质控，注重资源合理利用与生态保护，以实现农业可持续发展与消费者健康福祉。

品质维度包含外观、口感与营养品质：外观品质如大小、形状、色泽等，直接影响消费选择，如色泽鲜艳的果蔬更受青睐；口感品质涉及质地、风味等，新疆哈密瓜因香甜多汁成为优质范例；营养品质是核心，要求富含蛋白质、维生素等营养素，如富含维 C 的橙子、高蛋白大豆等。

安全是高质量供给的底线要求，包括农药兽药残留、重金属污染、微生物污染等控制。不合理使用农药兽药可能导致有害物质残留；重金属如铅汞镉会影响品质甚至引发中毒；微生物污染如大肠杆菌可能导致食品变质。需通过规范用药、土壤修复、加强卫生管理等手段保障安全。

高质量供给还要求生产效率与经济效益的统一：生产环节借助精准农业技术，根据土壤肥力与作物需求精准水肥管理，提升资源利用率；流通环节优化供应链，发展冷链物流减少损耗；销售环节通过品牌建设与营销提升附加值，如五常大米凭借品质与品牌获得市场溢价。

环境友好与可持续发展是重要内涵，生产中需减少面源污染，推广生物防治等绿色技术，发展有机农业、生态农业保护土壤；同时注重水资源节约、土地规划等资源合理利用，确保农业长期可持续。

2.4 三者之间的内在联系与作用机制

数字经济、农业智慧化转型与农产品高质量供给构成紧密的协同体系：数字经济为农业智慧化转型提供技术支撑与创新动能，农业智慧化转型是实现农产品高质量供给的核心路径，三者相互促进，共同推动农业产业升级。

数字经济为农业智慧化转型构建技术矩阵：物联网通过传感器网络实现土壤、气候等环境信息的实时采集，为精准决策提供数据基础，如根据土壤湿度数据智能灌溉；大数据技术对农业数据深度挖掘，帮助生产者把握市场趋势与作物生长规律，制定科学计划；人工智能实现生产自动化，智能农机可自主完成播种收割，图像识别技术能诊断作物病虫害并预警。

农业智慧化转型是高质量供给的核心保障：生产环节，精准农业技术根据地块条件精准水肥药管理，避免过量使用影响品质；养殖环节，智能化设备监测畜禽环境与健康，实现科学养殖；质量追溯系统通过物联网与区块链技术，记录农产品全流程信息，消费者可追溯全程，增强信任。

农产品高质量供给反哺数字经济与智慧化转型：消费者对品质要求提升驱动生产者积极采用数字技术，如为满足有机农产品需求，利用数字技术监控生产过程；高质量供给带来的附加值吸引企业与资本投入农业数字化领域，电商平台为优质农产品拓展渠道，大数据支撑精准营销，进一步推动数字经济与农业的深度融合。

三、数字经济驱动农业智慧化转型的现状分析

3.1 农业智慧化转型的发展历程与阶段特征

农业智慧化转型并非一蹴而就，而是与数字技术的迭代升级相伴相生，在不同阶段呈现出鲜明的发展特点。梳理其演进脉络，既能明晰农业数字化发展的历史轨迹，也能为把握未来趋势提供重要依据。

追溯至 20 世纪 80 年代，计算机技术开始在农业领域萌芽，这一时期可视为农业智慧化转型的起步阶段。当时，计算机主要承担农业数据处理与简单模拟工作，如农产品产量统计、气象数据分析等。同时，早期农业信息管理系统陆续出现，尽管功能相对单一，但已为农业信息化发展埋下种子。部分发达国家的农场主率先尝试用计算机记录农作物种植面积、产量及农资使用情况，标志着农业生产管理开始从传统人工记录向数字化管理转型。

进入 21 世纪，互联网技术的普及成为农业智慧化转型的重要转折点，行业由此步入快速发展阶段。互联网打破了农业生产与市场之间的信息壁垒，农产品电商平台应运而生，让农民和农业企业得以绕过中间环节，直接面向消费者销售产品，显著提升了销售效率和利润空间。各类农业信息服务平台也不断涌现，为农户提供种植养殖技术指导、市场行情分析及政策解读等多元信息，有效改善了生产经营决策水平。生产环节中，自动化设备如智能灌溉系统、温室大棚开始广泛应用，这些设备通过传感器实时监测环境参数，自动调节灌溉、通风等操作，大幅提升了农业生产的精准度与效率。

近年来，随着物联网、大数据、人工智能和区块链等新一代数字技术的蓬勃发展，农业智慧化转型迈入深度融合阶段。物联网技术通过在农田、养殖场部署大量传感器，实现对土壤湿度、作物生长、畜禽健康等数据的实时采集与精准控制，使农业生产真正实现智能化。大数据技术则对海量农业数据进行深度挖掘，为生产决策、市场预测和质量追溯提供科学依据。例如，通过分析历年农产品价格波动和市场需求变化，帮助农户合理规划种植养殖计划，降低市场风险。

人工智能技术的应用更是为农业发展注入强劲动力。图像识别技术可快速诊断农作物病虫害，智能农机装备如自动驾驶拖拉机、无人机植保等实现了生产作业的自动化，显著提高生产效率并降低人力成本。区块链技术凭借其不可篡改和可追溯特性，在农产品质量安全追溯领域发挥关键作用，增强了消费者对农产品的信任。这一阶段，农业智慧化转型呈现出全产业链覆盖的特征，从农资供应到产品销售，各环节均实现数字化、智能化改造，催生出智慧农业园区、数字农场等新型生产经营模式。

3.2 数字技术在农业生产各环节的应用现状

在农业智慧化转型进程中，数字技术已深度融入种植、养殖、灌溉等关键生产环节，重塑传统农业生产模式，显著提升生产效率与产品质量。

种植环节中，物联网技术发挥着核心作用。以山东寿光蔬菜种植基地为例，通过在温室大棚内部署温湿度、光照强度等传感器，实时采集环境数据并传输至智能控制系统。系统根据作物生长需求，自动调节通风、遮阳、灌溉和施肥设备，实现精准化管理。数据显示，这种模式使蔬菜产量提升 30%，同时节水 20%、节肥 15%。无人机遥感技术也广泛应用于农田监测，搭载多光谱相机和热成像仪的无人机定期航拍，通过图像数据分析，可精准识别作物病虫害、营养状况等问题，为精准施药、施肥提供依据，有效保障作物产量和质量。

养殖环节同样因数字技术应用发生深刻变革。智能化养殖设备实现了对畜禽生长环境的精准调控，智能温控系统根据养殖场温度变化自动调节通风、供暖设备，提升畜禽免疫力和生长速度；智能喂料系统依据畜禽生长阶段和体重精确投喂饲料，降低养殖成本。某大型养猪场引入智能化设备后，仔猪成活率提高 10%，饲料转化率提升 15%，经济效益显著。大数据技术则通过整合畜禽生长、疾病、市场价格等数据，为养殖企业提供市场预测，帮助其优化养殖规模和品种，把握出栏时机以获取更高收益。

灌溉环节是农业节水增效的关键领域，数字技术的应用实现了灌溉的智能化与精准化。在新疆棉花种植区推广的智能滴灌系统，通过土壤湿度传感器和气象数据监测，结合作物需水规律自动调节滴灌量，相比传统灌溉方式节水超 30%，棉花产量提高 15%。同时，物联网技术支持远程灌溉管理，农户通过手机或电脑即可控制灌溉阀门、调节流量，极大提升了管理便捷性和效率。

3.3 农业智慧化转型取得的成效与面临的挑战

在数字技术的持续赋能下，农业智慧化转型已取得显著成效，为农业现代化发展注入新动能。然而，转型过程中也面临诸多现实挑战，制约着行业进一步发展。

从成果来看，农业生产效率实现跨越式提升。智能农机装备如自动驾驶拖拉机、联合收割机的应用，大幅提高作业精度和效率，减少人工操作误差；无人机植保相比传统人工方式，作业效率提升数倍甚至数十倍。数据显示，采用智慧农业技术的农场，劳动生产率较传统农场提高 30%-50%，有效缓解劳动力短缺问题，推动农业规模化发展。

农产品质量与安全保障能力显著增强。物联网、大数据和区块链技术构建起从农田到餐桌的全程质量管控体系。物联网实时监测生产环境，大数据分析全流程数据，区块链实现产品信息可追溯。消费者通过扫描二维码，即可获取农产品产地、种植过程等详细信息，实施质量追溯的农产品市场价格普遍高出 10%-20%，市场竞争力明显提升。

农业资源利用效率和生态保护水平同步提高。精准农业技术实现水资源、化肥、农药的精准施用，智能灌溉系统按需供水，精准施肥技术根据土壤肥力调配用量，病虫害智能监测系统精准施药。统计显示，采用精准农业技术的农田，水资源利用率提高 30% 以上，化肥农药使用量减少 20%-30%，推动农业绿色可持续发展。

尽管成绩斐然，农业智慧化转型仍面临多重挑战。技术成本过高是首要障碍，智能温室控制系统、高端农机装备动辄数十万元的投入，让中小农户和农业企业望而却步，严重制约数字技术普及。

数字化人才短缺成为关键瓶颈。农业从业者普遍存在年龄偏大、文化程度较低的问题，对新技术接受能力有限；而农业相关专业高校毕业生多流向城市和非农业领域，导致懂农业、懂技术的复合型人才严重匮乏，超 70% 的农业企业面临人才缺口。

数据质量与安全问题亟待解决。农业生产环境复杂，数据采集难度大，存在误差和缺失现象；不同地区、部门数据标准不一，共享困难，影响数据分析准确性；同时，数据泄露、篡改风险威胁农业生产安全和农户利益。

此外，基础设施薄弱和政策支持不足也制约转型进程。偏远农村地区网络覆盖差、信号不稳定，老旧生产设施难以适配数字技术；政策落实中存在针对性不强、扶持力度不足等问题，需进一步优化完善。

四、数字经济对农产品高质量供给的影响机制

4.1 提升农产品品质的作用路径

数字经济浪潮下，数字技术在农业领域的渗透为农产品品质升级构建了多维路径，从生产端的精准操控到流通端的全程监管，形成了品质提升的闭环体系。

在精准生产维度，数字技术推动农业管理向精细化跃迁。物联网技术通过在农田、养殖场部署传感器阵列，实时采集土壤墒情、环境温湿度、畜禽生理指标等关键数据。这些数据经边缘计算节点初步处理后，传输至云端智能控制系统，系统基于作物生长模型自动调节灌溉施肥设备与环境控制装置。以宁夏葡萄种植为例，传感器网络实时监测土壤氮磷钾含量与葡萄藤生长状态，智能水肥系统根据果实膨大期的需肥规律精准施配，使葡萄糖度提升 2-3 个百分点，果粒均匀度提高 15%。大数据与人工智能的深度耦合进一步优化决策体系，通过整合历年气象数据、市场价格波动曲线与作物生长周期模型，构建产量 - 品质预测算法，指导农户在最佳物候期进行农事操作，规避因气候异常导致的品质波动。

质量监控环节依托数字技术构建起立体防护网。生产现场部署的多光谱无人机与固定监控设备，通过计算机视觉算法识别作物病虫害早期症状。陕西苹果产区应用的 AI 病虫害诊断系统，通过分析无人机航拍的冠层图像，可识别 12 种常见病害，诊断准确率达 92%，使农药使用量减少 25%。区块链技术在质量追溯领域的应用形成倒逼机制，为每件农产品生成不可篡改的数字档案。消费者扫描赣南脐橙包装上的二维码，可查看从选种、种植到采摘的全流程农事记录，包括有机肥施用台账与农残检测报告，这种透明化机制促使企业强化品质管控。

加工环节的数字化改造同样显著提升产品附加值。智能化加工设备通过 PID 温控算法精确控制杀菌工艺，在鲜榨橙汁生产中，智能杀菌釜将温度波动控制在 ±0.5℃范围内，维生素 C 保留率比传统工艺提高 18%。企业还借助消费大数据分析平台，解析不同区域消费者对农产品加工品的风味偏好，如南方市场对低糖型果酱的需求占比达 63%，据此调整配方工艺，开发定制化产品，使新品上市成功率提升 40%。

4.2 保障农产品安全的技术与管理手段

数字技术在农产品安全领域的应用，构建了从农田到餐桌的全链条防护体系，通过技术创新与管理革新双重路径，筑牢食品安全防线。

农产品溯源体系以区块链技术为底层架构，融合物联网标识技术，为农产品建立数字身份。在五常大米溯源系统中，每袋大米对应唯一的区块链哈希值，关联着育种档案、插秧记录、生长期农事日志、加工环节的色选分级数据以及冷链运输温控记录。消费者扫码后，可在溯源平台查看经多方共识的生产数据，其中农残检测报告由第三方机构直接上链，确保数据不可篡改。这种溯源机制使消费者对产品的信任度提升 37%，带动溯源产品溢价空间达 15-20%。

农药残留监测领域涌现出便携式智能检测设备，采用拉曼光谱与表面增强技术，可在 10 分钟内完成 23 种常见农药的残留检测。深圳某农产品批发市场部署的智能检测终端，与监管平台实时互联，当检测到叶菜类农药残留超标时，系统自动触发预警，并联动市场管理系统对问题产品进行锁定。2024 年该系统累计拦截问题农产品 3.2 吨，同比降低农残超标率 28%。

大数据风险预警平台整合农业生产、检测、流通全链条数据，构建安全风险知识图谱。通过分析近五年全国农产品检测数据，发现夏季叶菜类农残超标率比其他季节高 12%，且与同期有机磷类农药使用量呈正相关，据此形成的季节性监管预案，使夏季农残超标率下降 9 个百分点。AI 图像识别技术还应用于农产品感官检测，通过训练 10 万 + 张霉变、虫蛀样本图像，建立的智能分拣模型可在流水线作业中识别出 98% 的瑕疵品，较人工分拣效率提升 5 倍。

4.3 优化农产品供应链与流通效率的方式

数字经济重构农产品供应链体系，通过电商模式创新与物流技术升级，破解传统流通环节的效率瓶颈，构建起敏捷高效的现代流通网络。

电商平台构建的产销直连模式，彻底改变农产品流通格局。拼多多的 "农地云拼" 系统，通过大数据匹配产区供货能力与城市消费需求，将云南鲜花从采摘到消费者手中的时间压缩至 48 小时，损耗率控制在 8% 以内，较传统批发渠道降低 15 个百分点。直播电商创造的场景化消费模式，使农产品获得沉浸式展示空间。山东寿光的蔬菜直播基地，主播通过 5G 直播展示智能温室的生产环境，实时解答消费者关于种植方式的疑问，单场直播最高带动番茄销量 50 万斤，客单价较传统电商高出 30%。

物流数字化实现农产品流通全程可视可控。在新疆到广州的葡萄冷链运输中，集装箱内的温湿度传感器每 15 分钟采集一次数据，通过 5G 传输至物流管理平台，当监测到温度超过 5℃时，系统自动启动备用制冷机组，并向司机推送路线优化建议。这种智能监控使葡萄保鲜期延长至 21 天，损耗率下降至 5%。大数据驱动的智能调度系统，通过分析历史订单数据，预测各区域农产品需求峰值，提前 72 小时将货物前置到区域仓，使生鲜农产品的次日达覆盖率提升至 78%。

智能仓储系统通过自动化技术提升流通效率。京东 "亚洲一号" 农场仓配备的智能分拣机器人，可根据农产品品类、重量、保质期进行自动分类，每小时处理能力达 1.2 万件，准确率 99.9%。仓储管理系统根据销售大数据动态调整库存策略，如在端午节前 10 天，系统自动将粽子原料糯米的库存量提升至日常的 3 倍，并优先分配临近保质期的货品，使库存周转率提高 40%，滞销损耗率降低 12%。

五、数字经济驱动农业智慧化转型与农产品高质量供给的成功案例分析

5.1 建三江分公司：智慧农业引领粮食生产变革

作为国家现代化农业的标杆，建三江分公司在数字经济浪潮中主动探索智慧农业转型路径。通过深度融合 5G、物联网、人工智能等技术，这座位于三江平原的农业基地正经历从传统耕作到智能生产的深刻变革，为保障国家粮食安全提供了现代化解决方案。

在技术应用层面，建三江构建了全域覆盖的智能农田管理网络。依托 5G 网络的高速传输能力，15 个农场部署的 2.5 万余台物联网设备实现数据实时交互 —— 土壤监测仪每 10 分钟采集墒情数据，气象站动态追踪光照降水，这些信息同步至云端控制系统，使智能灌溉系统能根据水稻不同生长期的需水特性，自动调节滴灌量与频次，较传统灌溉节水超 30%。无人机巡检体系更是为农田装上 "电子眼"：搭载多光谱相机的无人机每周完成 20 万亩农田的航拍，通过 AI 图像识别技术，可精准定位稻瘟病初期病斑，识别准确率达 91%，配合变量施药无人机，使农药使用量减少 22%，同时作业效率提升 8 倍。

大数据与人工智能的深度应用，让农业决策从经验驱动转向数据驱动。建三江打造的 "农业综合云平台" 整合了 20 年种植档案、土壤普查数据与气象预报信息，构建起包含 8700 万条记录的农业数据库。基于机器学习算法开发的水稻数字生长模型，能模拟不同积温条件下的灌浆曲线，指导农户将插秧时间精确到 3 天误差范围内。实践数据显示，应用该模型后，水稻亩均增产 12.3%，垩白粒率下降 15%，优质米率提升至 89%。

在品质管控领域，建三江构建了全链条数字追溯体系。从育种环节开始，每批稻种的基因信息、种植过程的农事记录、加工环节的色选数据均通过区块链技术上链存证。消费者扫描大米包装上的二维码，可查看包括插秧日期、有机肥施用台账、重金属检测报告在内的 28 项信息。这套系统使建三江大米在电商平台的复购率提升 40%，品牌溢价空间达 25%。智能化加工车间内，近红外检测仪实时监测米粒水分与蛋白质含量，自动调整砻谷机转速，确保每袋大米的碎米率控制在 5% 以内。

5.2 宁夏贺兰：AI 赋能珍稀食用菌种植

宁夏贺兰县在特色农业智能化转型中另辟蹊径，通过 AI 技术突破珍稀食用菌的地域种植限制，在西北内陆构建起高效的 "集装箱农业" 模式，为小农户增收探索出技术赋能新路径。

走进贺兰县立岗镇金星村的智慧云仓，20 个改造后的集装箱排列整齐，每个舱体内都上演着科技与生物的奇妙融合。由西北农林科技大学与企业联合研发的 AI 环境控制系统，通过分布在舱内的 32 个传感器，实时采集温度、湿度、CO₂浓度等 16 项参数。AI 系统根据金耳在云南高海拔地区的原生环境数据，动态调节新风系统与 LED 光谱灯，将舱内环境误差控制在 ±0.5℃和 ±3% 湿度范围内。这种精准模拟使金耳生长周期从传统露天种植的 45 天缩短至 28 天，年种植茬数从 4 茬提升至 10 茬。

立体种植架上，2000 个菌包分层排列，AI 系统根据每株金耳的荧光反馈数据，自动调整补光时长与强度。当前茬金耳进入最佳采收期时，系统会向管理人员推送采收提醒，确保多糖含量维持在峰值状态。单舱单茬产量达 2500 公斤，按每公斤 48 元计算，年总产值可达 80 万元，较传统大棚种植效益提升 5 倍。同样在 AI 系统加持下的虫草花种植舱，通过模拟高海拔昼夜温差，使虫草素含量提高 18%，每舱年收益达 14 万元。

与传统农业相比，智慧云仓展现出显著优势：传统大棚需 3 人每日巡检调节温湿度，而云仓仅需 1 人通过手机 APP 远程监控；AI 系统的环境控制使杂菌污染率从 12% 降至 1.5%，产品合格率提升至 99%。更具创新性的是其可复制性 —— 标准化集装箱可直接安置在农户院落，企业提供全程技术支持，农户负责日常看护，形成 "公司 + 农户" 的轻资产运营模式。目前已有 23 户村民通过这种模式实现年均增收 8 万元。

5.3 案例总结与经验启示

对比分析建三江与贺兰案例，可发现农业智慧化转型的共性逻辑：技术层面均以物联网构建数据采集网络，通过 AI 算法实现决策优化，最终形成 "精准生产 - 智能管控 - 品质溯源" 的闭环体系；政策层面都得益于地方政府的数字化专项扶持，如建三江获得的 "数字农业示范基地" 专项资金，贺兰县的科技成果转化补贴；人才层面均通过 "产学研" 合作突破技术瓶颈，建三江与东北农业大学共建智慧农业实验室，贺兰企业与高校联合开发 AI 控制系统。

从实践中提炼出的经验启示具有广泛借鉴意义：

技术创新是核心驱动力：需持续加大农业数字技术研发投入，重点攻关传感器微型化、农业模型轻量化等关键技术，降低中小农户的应用门槛。建三江的 5G 基站与贺兰的集装箱模块化设计，都是技术适配性创新的典范。

政策需构建全周期支持体系：除资金补贴外，更要建立农业数据确权、数字资产抵押等配套制度，如黑龙江省正在试点的 "数字农田" 贷款模式，为智慧农业提供金融活水。

人才培养要双轨并行：一方面通过 "田间课堂" 培训农民使用手机 APP 等基础工具，另一方面引进农业数据分析师等高端人才，建三江的 "数字农匠" 认证体系已培养本土技术骨干 300 余人。

品质管控需数字化赋能：区块链技术在建三江大米溯源中的应用表明，透明化的品质证明能创造显著品牌价值，建议推广 "一品一码" 制度，将农残检测、生长日志等数据转化为消费信任。

产业链协同是增效关键：贺兰企业规划的 "种植 - 烘干 - 深加工" 一体化模式，启示我们应推动农业与电商、物流的深度融合，通过数字技术打通从田头到餐桌的价值链路。

这些案例证明，数字经济并非农业的外部赋能，而是重构农业生产力的核心要素。当 5G 信号覆盖稻田、AI 算法指导耕作、区块链记录生长，传统农业正在数据要素的驱动下，迈向高质量发展的新征程。

六、促进数字经济驱动农业智慧化转型与农产品高质量供给的策略建议

6.1 加强数字基础设施建设

强化数字基础设施建设是推动农业智慧化转型的基础性工程，对提升生产效能、优化供应链体系及保障农产品质量具有战略意义。政府需加大农村网络建设投入，重点推动 5G、光纤宽带在农业主产区、偏远山区的深度覆盖。针对地理条件复杂的贫困地区，可启动专项网络攻坚计划，通过 “普遍服务基金” 等机制，引导电信运营商将网络基础设施向自然村延伸。根据《数字乡村发展战略纲要》规划，到 2025 年需实现农村 4G 网络深度普及、5G 技术规模应用，显著缩小城乡数字鸿沟。在政策工具上，可综合运用财政补贴、税收减免等方式，激励企业参与农村网络建设，确保农民享受与城市同质的网络服务。

农业数据中心作为数字农业的 “大脑”，需强化其数据聚合与分析能力。建议依托农业科研院所、龙头企业建设国家级农业大数据中心，整合生产、市场、气象、物流等多维数据资源，构建全国统一的农业数据开放平台。通过建立数据共享机制，为科研创新、政策制定及市场调控提供数据支撑。例如，利用机器学习算法对农产品价格、消费偏好等数据进行挖掘，可精准预测市场趋势，指导农户调整种植结构，提升生产的市场响应能力。

物联网设施是实现农业智能化的神经末梢，需加快在农田、养殖场的规模化部署。重点推广智能灌溉、精准施肥、环境监测等物联网应用系统，通过传感器阵列实时采集土壤墒情、作物生理指标等数据，实现生产过程的自动化调控。以温室大棚为例，部署温湿度、光照强度传感器后，系统可根据作物生长模型自动调节通风、遮阳设备，将环境参数控制在最佳区间，使作物产量提升 15%-20%。在设施建设中，需注重不同设备间的协议兼容与数据互通，通过统一的数据标准构建一体化农业物联网体系，避免 “信息孤岛”。

6.2 培养数字农业专业人才

构建复合型人才培养体系是推进农业智慧化的核心支撑。人才缺口已成为制约数字技术落地的关键瓶颈，需通过学历教育、职业培训、政策激励等多维度发力，打造适应农业数字化需求的人才梯队。

高校需加速学科交叉融合，在农学专业中嵌入数字技术课程模块，开设农业大数据分析、智能装备应用等新兴课程。建议在 “双一流” 高校设立数字农业本科专业，构建 “农业科学 + 信息技术 + 管理科学” 的课程体系，培养具备跨学科能力的复合型人才。研究生教育应聚焦智慧农业前沿领域，支持高校与科研院所联合培养博士人才，重点攻关人工智能在作物表型识别、病虫害预警等方面的应用技术。

职业培训需针对不同群体实施分层分类教育。对普通农户，重点开展智能手机应用、电商平台操作、质量追溯系统使用等基础技能培训，通过 “田间课堂”“线上微课程” 等灵活方式，提升其数字工具应用能力。对家庭农场主、合作社带头人等新型经营主体，应开设农业数据解读、智能系统管理等进阶课程，例如组织参观数字农业示范基地，通过实操培训掌握智能灌溉系统的参数设置与故障排查。2024 年农业农村部 “新农人” 培训数据显示，接受过系统数字技能培训的农户，其技术应用率比未培训农户高出 40%。

政策激励机制要注重解决人才 “引不来、留不住” 的问题。政府可设立 “数字农业人才专项基金”，对返乡创业的技术人才给予项目资助；通过 “人才公寓 + 补贴” 组合政策，吸引高校毕业生到农业企业任职。企业层面需完善职业发展通道，例如某智慧农业企业设立 “技术专家 - 项目经理 - 技术总监” 晋升路径，为数字农业人才提供与城市同水平的薪酬待遇。同时，可建立 “产学研用” 协同培养模式，如西北农林科技大学与企业共建实训基地，学生在企业参与实际项目，毕业后直接入职，实现人才培养与产业需求的精准对接。

6.3 完善政策支持体系

构建系统完备的政策支持体系是农业数字化转型的重要保障，需从财政、税收、金融等多维度形成政策合力，破解企业和农户在技术应用中的成本瓶颈。

财政补贴应聚焦关键环节精准发力。设立 “智慧农业发展专项资金”，对购置自动驾驶农机、建设智能温室的经营主体给予 30%-50% 的购机补贴；对实施农产品区块链追溯系统的企业，按项目投入的 40% 给予补助。针对数字基础设施建设，可对农村 5G 基站建设给予每站 20 万元的补贴，对农业物联网设备安装给予每亩 200 元的一次性补助。2023 年山东省的实践表明，通过补贴政策，智能农机购置率从 35% 提升至 58%，成效显著。

税收优惠政策需覆盖全产业链。对从事农业大数据服务、智能装备研发的企业，可享受 “三免三减半” 的企业所得税优惠；对农业电商企业，增值税按 3% 简易征收。在土地政策方面，对建设智慧农业园区的企业，可减免前三年土地使用税，降低初期投入成本。某农业科技企业负责人反馈，税收减免政策使其研发投入占比从 8% 提升至 15%，加速了技术迭代。

金融支持要创新产品与机制。引导银行开发 “数字农业贷”，对采用物联网技术的农户提供最高 50 万元的信用贷款，利率下浮 10-15 个基点；设立风险补偿基金，对金融机构发放的农业数字化贷款损失承担 40% 的补偿责任。推广 “政府 + 银行 + 保险” 的融资模式，如四川省推出的 “智慧农业贷”，由政府风险补偿金提供增信，银行放大 10 倍放贷，保险机构提供保证保险，有效解决了中小农户融资难问题。

政策协同方面，建议建立由农业农村部牵头，财政、税务、金融等部门参与的联席会议制度，定期评估政策实施效果，避免政策重叠或空白。例如在补贴政策中，可将农机购置补贴与物联网改造补贴结合，形成 “硬件 + 软件” 的一体化支持。同时，加强政策宣传解读，通过政府官网、农技推广队伍等渠道，将政策红利精准传递至经营主体，确保政策落地见效。

6.4 推动农业科技创新与应用

加速农业科技创新与转化是实现智慧农业的核心驱动力，需围绕产业链部署创新链，突破关键技术瓶颈，推动科研成果从实验室走向田间地头。

基础研究层面，建议在国家重点研发计划中设立 “数字农业” 专项，重点支持农业物联网芯片、作物生长模型、农产品智能检测等关键技术攻关。依托中国农科院、中国农大等单位建设数字农业国家重点实验室，集中优势资源突破传感器国产化、农业大数据分析算法等 “卡脖子” 技术。2024 年农业农村部数据显示，我国自主研发的土壤传感器成本较进口产品降低 60%，但精度仍有 10% 的差距，需持续加大研发投入。

产学研合作要构建协同创新生态。鼓励科研院所与龙头企业共建联合实验室，例如隆平高科与中科院合作开发的水稻智能育种平台，通过基因组学与人工智能结合，将新品种选育周期从 8 年缩短至 4 年。支持成立数字农业产业技术创新联盟，整合高校、企业、推广机构等多方资源，开展技术联合攻关与示范应用。可借鉴 “揭榜挂帅” 机制，由企业提出技术需求，科研团队竞标攻关，加快解决产业实际问题。

成果转化环节需完善服务体系。建设国家级农业科技成果转化平台，整合全国数字农业成果信息，提供技术评估、交易撮合等服务。建立 “科技成果转化经纪人” 制度，培养既懂技术又懂市场的专业人才，促进科研成果与产业需求精准对接。对高校、科研院所的科技成果转化收益，可提高科研团队的分配比例至 70% 以上，激发创新活力。例如，华中农业大学将某智能病虫害识别系统的转化收益按 7:2:1 分配给团队、单位和平台，推动了技术的快速产业化。

示范推广工作要打造标杆效应。建设 100 个国家级数字农业示范基地，覆盖粮食、蔬菜、畜禽等主要产业，展示智能种植、精准养殖、质量追溯等应用场景。组织 “数字农业万里行” 活动，通过现场观摩、技术培训等方式，向农户直观展示数字技术的增产增效效果。在粮食主产区推广 “互联网 + 大田种植” 模式，如建三江分公司的智慧农场，通过 5G + 物联网实现亩均增产 10% 以上，成为可复制的示范样板。同时，利用短视频平台、直播等新媒体手段，扩大技术推广覆盖面，让更多农户了解数字技术的应用价值。

七、结论与展望

7.1 研究成果总结

本研究系统探讨了数字经济驱动农业智慧化转型与农产品高质量供给的内在逻辑，从理论阐释、现状分析、案例剖析到策略构建，形成了完整的研究体系。研究证实，数字经济凭借技术创新优势，为农业智慧化转型注入强劲动力，进而推动农产品供给向高质量跃升。

在理论建构层面，研究梳理了数字经济、农业智慧化转型及农产品高质量供给的理论基础。数字经济以数据要素为核心，其创新性、融合性等特征重塑了农业生产、管理与销售模式；物联网、大数据等技术的应用，结合规模经济与交易成本理论，为农业智慧化转型提供了技术可行性与经济合理性支撑；而农产品高质量供给的内涵界定，则明确了品质、安全、效率与可持续发展并重的目标导向。三者间形成了 “数字经济驱动转型、转型促进高质量供给” 的协同发展机制。

现状分析揭示了农业智慧化转型的阶段性特征与现实挑战。从计算机技术初步应用的起步阶段，到互联网普及带来的快速发展，再到数字技术深度融合的现阶段，农业生产各环节已广泛应用智能设备与数据分析技术，显著提升了生产效率、产品质量和资源利用率。但技术成本高企、数字化人才短缺、数据安全隐患以及基础设施薄弱等问题，仍制约着转型进程的全面深化。

在作用机制研究中，数字经济通过三大路径推动农产品高质量供给：在品质提升方面，借助精准生产技术和全流程质量监控，从源头保障产品品质；在安全保障方面，依托溯源体系、智能检测和大数据分析，构建起严密的安全防护网络；在供应链优化方面，电商平台、数字化物流和智能仓储的协同作用，大幅提升了农产品流通效率。

建三江分公司和宁夏贺兰县的实践案例，为理论研究提供了有力佐证。前者依托 5G 与物联网实现农田智能管理和产品质量追溯，提升了粮食综合效益；后者运用 AI 技术打造智慧云仓，实现珍稀食用菌的高效种植。两地经验表明，技术创新、政策扶持、人才培育和产业链协同，是推动农业智慧化转型的关键要素。

基于上述研究，本研究提出针对性策略：通过加强数字基础设施建设，夯实农业智慧化转型的硬件基础；构建多渠道人才培养体系，提升从业者数字素养；完善政策支持体系，从财政、税收、金融等维度优化发展环境；推动产学研合作，加速农业科技创新与成果转化。

7.2 未来研究方向展望

展望未来，数字经济与农业融合发展领域仍有诸多课题值得深入探索，主要集中在技术深化应用、产业融合创新和政策市场协同三个方向。

在技术应用层面，需进一步推进数字技术与农业全产业链的深度融合。人工智能在农产品质量检测中的应用潜力巨大，未来可聚焦开发高精度检测模型，实现品质的快速精准评估；区块链技术在供应链金融中的创新应用，有望破解农业企业融资难题；同时，随着农业数据量激增，数据安全与隐私保护技术研究迫在眉睫，需探索安全存储、加密传输等关键技术，防范数据泄露风险。

产业融合发展研究应着眼于构建现代化农业产业生态。一方面，推动农业与制造业融合，加快智能农机装备的研发升级，提升农业生产的机械化、智能化水平；另一方面，探索农业与服务业的深度融合模式，发展涵盖技术咨询、农资供应、产品销售的全链条生产性服务业。此外，研究如何利用数字技术整合农业产业集群资源，促进企业间信息共享与协同创新，将成为提升产业竞争力的重要方向。

在政策与市场协同方面，需强化政策对市场资源的引导作用。后续研究可深入评估现有政策的实施效果，针对政策短板提出优化建议；同时，探索如何通过政策激励，激发企业的创新活力，推动农业科技成果转化。此外，密切关注农产品市场需求变化，分析消费者对高品质农产品的偏好趋势，将为农业生产结构调整和市场精准供给提供重要参考。