裝備與信息協同促進現代智慧農業發展研究

韓佳偉 ，朱文穎 ，張博，趙春江 ，楊信廷

（1.國家農業信息化工程技術研究中心，北京 100097；2.農產品質量安全追溯技術及應用國家工程實驗室，北京 100097；3.北京市農林科學院智能裝備技術研究中心，北京 100097）

一、前言

物聯網、大數據、云計算、人工智能（AI）、區塊鏈等新一代信息技術正在快速發展并轉化為產業應用，現代農業與之相互滲透、交叉融合，催生了智慧農業這一新業態、新模式，支撐農業建立更高級的生產力、生產方式和經濟形態[1,2]。農業發達國家積極開展前沿技術研發、數據共享開放、行業人才培育等方面的規劃部署，穩健推動新一代信息技術與農業生產深度融合 [3]；大數據研究與發展計劃、農業技術戰略、農業發展4.0框架等政策文件，加快推進了智慧農業與農業數字經濟發展 [4]。

我國農業機械（簡稱“農機”）的制造水平、裝備總量、作業水平取得快速發展，促使農業從先前以人力、畜力為主的生產方式轉型為以機械動力為主的機械化新階段[5]。目前，我國成為世界第一大農機生產與使用國家，農機裝備產業企業數量超過8000家（規模以上企業超過1700家），農業裝備產品生產數量約4000種；農機企業工業產值從2004年的830多億元增長到2019年的4500億元。然而，在農業機械裝備自動化、信息化、智能化等技術研究與應用方面，農機產業仍處于起步階段[6]；以電控技術為基礎實現自動化是當前主流，而以信息技術為核心的智能化技術仍待充分發展。“十四五”時期，我國亟需加快建設智慧農業技術體系，把握未來發展趨勢，支持農業產業高質量發展。

本文針對農業裝備技術、信息技術進行闡述，深入剖析相關技術的應用現狀、應用成效與發展趨勢；在研判現代智慧農業發展需求、前瞻未來發展前景的基礎上，提出重點工程發展建議，以期為智慧農業裝備與信息化的可持續發展、效能系統優化、資源高效利用等研究提供基礎參考。

二、裝備技術在現代農業中的應用分析

（一）動力機械

動力機械指代替人力、畜力，為各種農機與設施提供原動力的機械，其應用提高農機作業效率、增強自然災害抵制力、減少人工勞動量，最終表現為顯著提升勞動生產率及產量。

拖拉機是主要的農業動力機械，以“高效、智能、環保、信息集成”為發展目標，重點在動力、傳動、行走、液壓、懸掛、駕駛舒適性等多個技術方向開展改進優化；信息化控制技術主要朝著自動化、智能化方向發展[7]。拖拉機的自動化、智能化與定位及導航、動態路徑規劃、機器視覺、遠程監控等密切相關，涉及導航、圖像、模型與策略、執行器、數據鏈等工程技術 [8]。

應對農業機械化規模擴大所伴隨的石化燃料過多消耗、環境污染有所加重等情況，有關柴油機排放法規要求必然更為嚴格。采用各種機內凈化、機外尾氣處理技術來最大限度降低整機排放，并行發展高比能量動力蓄電池、生物甲烷燃料動力等新型替代能源技術，力求實現機組作業時的零排放、無污染、低噪聲、高效率，解決農業機械化過程中的節能減排問題。

（二）大田精準作業機械

大田精準作業機械主要分為土壤耕作機械、播種機械、田間管理作業裝備、精準灌溉裝備、聯合收獲機、農業廢棄物收集裝備等。以國產農機的耕作深度控制為例，較多采用耕整機械力調節和位置調節方法（見圖1），實質為機械與液壓系統的簡單結合，在實際作業過程中出現了阻力不恒定、無法實時監測等問題；為了實現耕作深度的精準控制,未來將采用基于機電液一體化技術的電子耕深控制系統。

圖1 耕整地機械耕深控制系統示意圖

耕整地正在由“功能需求”轉向“品質需求”，加強精細耕整地機械的關鍵零部件材料、加工工藝等核心技術研發，優化寬幅聯合耕整地機械工序組合，提升耕整地機械自動監測與故障診斷、作業深度控制、機組水平調節、作業速度匹配等水平；研制減少進地次數、節能降耗、智能化、高速寬幅的聯合耕整地機械，是農業機械化生產發展的重要方向[9,10]。

（三）工廠化農業裝備

工廠化農業指在相對可控的生長環境下，采用工業化生產方式為農業生物（植物、動物、微生物）提供適宜的生長環境，以提升農業產量、品質與效益，促進農業生產方式的集約、高效與可持續發展；具有均衡生產（實現周年性、全天候、反季節生產）、產出效率高（規模化生產程度高、土地產出率高、勞動生產率高、資源利用率高）、產品價值高（質量安全性高、商品化程度高、市場適應能力高）等顯著特征。

工廠化農業核心裝備主要分為工廠化設施設計與制造、智能傳感與感知設備、智能控制設備、精準作業裝備等 [11]。目前國內投入應用的工廠化種植設施有日光溫室、塑料大棚、連棟溫室、人工光植物工廠等。基于信息感知的監測裝備包括傳感監測、光譜監測、視頻監測，基本形成了多源信息耦合感知模式；監測方式從實驗室離線測量發展到便攜式多參數測量再到實時在線測量，通過快速提取工廠化種植執行器精準作業所需的各種信息，為標準化流水線作業提供關鍵技術支撐。以荷蘭為代表的設施園藝發達國家，在設施溫度、濕度、CO2、光照等環境調控等方面發展了成熟穩定的設備和系統。我國在設施環境調控技術裝備能力及創新方面達到世界先進水平，發展了基于正壓通風的溫室環境綜合調控系統（見圖2）、基于雙熱源熱泵的溫室間能量轉移加溫系統、溫室環境綜合管控云平臺、基于環境-作物耦合模型的最優控制決策算法等；但溫室環境控制策略及控制系統仍是我國設施園藝發展的薄弱環節。

圖2 基于正壓通風的溫室環境綜合調控系統

未來智能化作業裝備技術將著力突破無人操控條件下的作物生產、采后、物流等環節的關鍵技術，實現AI、大數據、智能裝備與農藝的結合 [12]；形成覆蓋全產業鏈應用的智能作業技術裝備，如作物育苗機器人、物流機器人、植保機器人、采收機器人、采后處理作業裝備、農業廢棄物處理機器人等；集成機械、電子、控制等技術，發展實時監控植物生理、生態特性的生物傳感裝備，最大限度地獲得植物生長需求信息、減少人為影響，全面進行科學生產與信息化管理 [13]。

（四）農產品產地初加工裝備

農產品產地初加工裝備主要分為糧食干燥裝備、生鮮農產品預冷保鮮裝備、農產品品質無損檢測分級裝備，相應裝備從機械化逐漸向智能化、自動化發展。

糧食干燥裝備重點在高效、高質、能源節約化、智能化等方面進行技術突破；在增強對生鮮農產品預冷保鮮裝備重要性認知的基礎上，穩步提升農產品品質無損檢測分級裝備的可靠性與檢測精度。農產品產地初加工裝備將在保障農產品質量安全、提高農產品市場競爭力方面發揮關鍵作用，驅動農業生產更高效、更舒適，農業資源利用更充分、更環保。

三、信息技術在現代農業中的應用分析

我國農業信息技術研究起步稍晚，發展經歷可分為：萌芽期（20世紀70年代末—80年代初）、成長期（20世紀80—90年代）、成熟期（21世紀初—2010年前后）、4.0時代（2011年以后）。經過40多年的發展，農業信息領域形成了相對完整的技術體系 [14,15]。

（一）作物信息獲取技術

作物表型信息獲取技術主要利用傳感設備、無線通信、數據庫、大數據分析等自動化平臺裝備及信息化技術手段，系統、高效地獲取作物多尺度性狀（組織-器官-植株-群體）等表型信息，包含從基因與環境相互作用形成的作物表型原始數據、作物表型性狀元數據到生物學知識的全集數據。根據實驗環境的差異，表型信息獲取技術分為室內、室外兩類：前者對各類環境因素進行精確調控，嚴格控制生長箱或溫室中的作物的生長條件，能夠在復雜實驗條件下對作物生長發育進行精確分級模擬與針對性研究，有著后者難以復制的優勢。

表型信息獲取與智能解析技術是推進農業數字化、智能化，引領未來農業發展方向的關鍵方面。未來表型技術發展趨勢為：地上表型至地下表型、宏觀表型至微觀表型、物理表型至生理表型、靜態表型至動態表型；針對作物表型信息采集手段單一、表型數據解析時效性不足等問題，重點研究多傳感器時空同步采集、多模態數據融合處理及實時在線解析等關鍵技術 [16]。構建以自主技術為主、性能可靠穩定、具備自主作業與自動處理能力的系列化作物表型平臺產品，支撐我國植物表型研究邁入世界先進行列。

（二）農業智能知識服務技術

農業智能知識服務技術以農業知識為內容，通過智能化方式將分散的農業知識與數據組織起來，利用知識共享與綜合輔助決策模型，為廣大用戶提供個性化精準服務，緩解農業生產經營中存在的資源利用低效、水肥施用過量、專家數量短缺、知識傳播受限等問題 [17]。完整、規范、準確地描述農業知識，以本體知識圖譜等方式存儲農業知識的數據及關系，實現農業知識的實時、高效重用及共享。

農業產業分類多、氣候區域差異顯著、季節性生產需求變化快等特征，使得用戶服務需求差異極大。傳統的知識服務逐步發展成為大數據驅動與知識指導相結合的服務模式，以20世紀90年代美國的農業專家系統為代表。我國在2000年后研究形成了一系列農業專家決策系統，涉及小麥、煙草、水稻、花卉、果樹、園藝作物的病蟲害診斷、栽培、管理等，但在知識規則構建、更新、維護等方面存在局限性。

農業智能知識服務技術領域正在逐步從傳統小樣本的數據挖掘、統計分析朝著海量數據智能分析預警模型、動植物數字化模擬與過程建模等方向演進。互聯網在向物聯網擴展，農業智能知識服務能夠整合機器學習、建模與仿真、云計算、圖像識別、復雜網絡、地理信息系統等技術手段，使得農業領域的很多問題、事件可被求解與模擬；以多模態數據驅動的農業知識智能抽取技術、基于深度學習的農業大數據自適應分析模型、跨媒體農業知識關聯理解與服務交互機制為代表。

（三）農業生產智慧管理技術

農業生產智慧管理涉及多部門、多領域、多學科，系統性與復雜性突出，按照產業領域可分為作物生產智慧化、畜禽養殖智慧化、水產養殖智慧化。作物生產智慧管理技術指在掌握土地資源、作物群體變異情況的條件下，根據田間各個操作單元的具體情況，精準調整各項管理措施及各項物資投入量，追求經濟效益最優的同時降低農業生產帶來的環境風險 [18]；具體分為精準施肥、精準灌溉、精準施藥、農情會商、決策指揮等方向。這其中，物聯網技術基于智能裝備協同運作來實現農業生產信息的實時感知與傳輸，大數據、云計算用于農業生產信息的數字化存儲、分析及運算處理，AI技術用于在海量數據中挖掘知識并對農業生產中的問題進行分析、判斷以提供決策支持 [19]。

以畜禽養殖智慧管理技術為例，通過互聯網、大數據、云計算、區塊鏈等新一代信息技術，傳感器、圖像處理、聲音識別等先進感知監測技術，進行畜禽養殖環境智能化管理、畜禽精準飼喂管理、畜禽疫病智能診斷與預警預報、畜禽養殖綜合信息化管理、畜禽遺傳育種數字化管理、畜產品質量安全管理，實現生產智能化、經營網絡化、管理精準化、模式標準化。未來將實現無人/少人智慧牧場（覆蓋稱重、存欄、飼喂、飲水等環節），集成基因遺傳、精準營養、環境控制、生產管理、生物安全等關鍵技術，實現智能化精準健康管理、發情期精準預測、自動補飼、牧場管理等，將畜禽因人的接觸而感染疫病的風險降到最低。

（四）農產品智慧流通技術

農產品智慧流通主要涉及流通環境信息獲取技術、農產品品質感知技術、農產品運輸與配送路徑優化技術 [20]。流通環境信息獲取旨在農產品冷鏈流通過程尤其是長距離運輸過程中，嚴格控制食品的溫度、濕度、光照、空氣含氧量、乙烯含量、硫化氫含量等環境參數；針對單一溫區、單一產品的配送冷藏車，經由傳感器完成運輸車內環境信息的實時采集、傳輸及存儲。

農產品品質感知是保證冷鏈食品質量與安全的關鍵環節 [21]。食品品質分為外表品質、物理品質、營養品質、安全品質、感官品質等方面，針對于此發展快速無損檢測技術，涉及力學、電子學、光學、電化學、生物學等方法；可細分為嗅覺、味覺、視覺傳感器技術，光譜分析技術，生物傳感器技術。

農產品運輸與配送路徑優化指通過海量數據的挖掘、處理與分析，增強冷鏈物流企業的信息獲取及應用、流程優化等能力，為農產品冷鏈物流的物聯網建設提供基礎信息平臺。針對多目標最優配送路徑選取問題，多數理論研究利用加權求和方式將多目標尋優問題轉化為單目標尋優，進而開展模型構建與分析應用；而在實際配送過程中，群體智能算法能夠實質性解決最優配送路徑方面的多目標尋優問題（依據與偏重目標相對應的最優解）。

四、我國現代智慧農業發展價值分析

（一）發展需求

以衛星定位、智能控制、物聯網、移動互聯網、大數據等信息技術為核心的智能農業裝備技術是未來農機裝備發展的趨勢和主流。我國農機裝備技術走過了機械替代人力、畜力階段，產品綜合水平取得長足進展，但相比農業農機強國還有不小的差距。隨著信息技術發展及其運用深化，我國傳統農業生產正在向現代農業轉變，傳統農機必將朝著與新一代信息技術深度融合的智能農業裝備方向發展。

也要注意到，我國農機裝備的自動化、信息化、智能化等技術研究尚屬起步，亟需對標產業應用、加大投入力度、保持高速發展。結合新形勢下國家糧食安全戰略、農業可持續發展要求，農業裝備領域圍繞發展現代農業、城鄉統籌等重大發展需求，形成推進農業科技創新、加快農業科技推廣應用的行動計劃；面向主要糧食作物與經濟作物、設施農業、畜牧養殖、農業廢棄物加工利用等生產環節智能化精準生產實際，根據各地農業生產特點及農藝要求，開展主要環節精準作業智能裝備技術研究；盡快發展農機智能技術與裝備體系，切實推動農業生產由粗放型經營向集約化經營方式轉變、由傳統農業向現代農業轉變。

（二）應用前瞻

農業綠色可持續發展是守住綠水青山、建設美麗中國的擔當之舉，對保障永續發展具有重大意義。以綠色生態為導向的農業永續發展科技創新體系的全面構建，在激活農業發展內生動力的同時，將推動農業生態系統有效修復，產地環境更加清潔、綠色供給能力顯著增長、資源利用效率改善提升。

現代智慧農業技術體系將成為我國農業現代化的技術支撐，以現代種業、裝備技術為代表的智慧化、生態化集成解決方案，在種植、養殖、水產等領域廣泛應用，構成推動農業產業結構轉型與升級發展的主要推動力。到2050年，生物、信息、裝備等高新技術推進我國現代農業產業完成轉型升級，信息技術與智能裝備的農業應用比例超過50%；農業機械化、設施裝備化水平取得重大突破，實現“機器替代人力”“電腦替代人腦”“自主技術替代進口”的三大轉變。

在大田種植領域，機械化、信息化、智能化成為主流應用的基本特征，2050年將全面實現信息、生命科學、關鍵裝備、營養改良等先進技術在大宗作物生產中的集成應用。在設施與工廠化農業方面，智能自主決策走向主流，智能溫室、植物工廠、太空農業規模化應用，農業生產的綜合效率達到國際先進水平 [22]。在畜禽養殖方面，智能設施設備以及大數據、AI技術集成應用成為主要方式，到2050年將全面實現精準喂養、智能飼喂、自動清掃、疫病防控的智能化，形成綠色生態的智慧養殖體系，生產效率與質量控制顯著提升。

五、保障現代智慧農業發展的重點工程

（一）農業生態系統監測網絡新基建工程

目前，我國農業系統主要采用地面調查統計、定點觀測、農業遙感監測等方式，“天空地”一體化監測技術框架初步構建并投入應用。然而，傳感器實時性、自動監測設備應用水平不高，無法實現包括生產、流通、服務在內的農業全產業鏈快速監測；農業生產數字化水平僅為18.6%，自主研發的農業傳感器應用數量不到世界的10% [23]。與農業強國應用、國內其他行業相比，農業生態系統監測的基礎設施薄弱、手段單一，監測結果的實時性、精準性不足；缺乏全方位、立體式的監測評估網絡，難以支撐以生態目標為導向的全產業鏈、全要素資源優化配置。

建設集衛星、無人機、移動通信基站、傳感器于一體的農業生態系統立體監測網絡新型基礎設施，組建國家級智慧農業研發團隊，加強實時感知、智能分析、智慧決策等核心技術研發。以農業生產效率提升為直接目標，兼顧農業面源污染與溫室氣體排放控制目標，建設以生態為導向的智慧農場、智慧漁場、智慧牧場。

（二）國家農業大數據中心及運行機制構建工程

落實農業大數據國家戰略，構建國家農業大數據中心，包括農業大數據采集網絡、農業大數據存儲平臺、農業大數據處理平臺、農業大數據綜合分析平臺。優化頂層設計，實行統一標準、分布存儲、集中管控、合理開放，匯集全局性、區域性、專業性（優先種植業、養殖業、農機、種業、耕地、科教、典型農產品）大數據。建設基于大數據的“一張圖”，涵蓋農業生產要素、環境要素、產業布局等。開展基于農業大數據的創新應用，融合農業部門的三次產業，提高生產調度、決策、管理、服務能力。

推動涉農數據的標準化和共享機制建設，圍繞采集、存儲、共享、流通、使用、安全等數據環節，編制數據資源管理辦法、數據生產規范、數據共享機制等，為農業大數據的數據歸集、應用管理、開放共享等確立制度依據。聚焦農業應用，對農業大數據進行清洗、集成、融合、挖掘，研究數據挖掘分析、動植物本體模型、大數據的農業農村應用場景，形成農業數據關聯預測、農業數據預警多維模擬等能力，提高農業監測預警的準確性。在兼顧數據資產安全、數據合規風險、數據生產效率的前提下，建設數據流動風險的防治體系，平衡數據流動與數據安全問題，同時提升各利益相關方的協同治理能力；提出關鍵信息的軟硬件基礎設施應用國家標準，增強對數據物理流動的溯源與安全預警能力。

（三）智能農機裝備研發應用工程

智能農機技術以衛星導航應用為核心，整合了傳感器、大數據、決策支持等功能，因而需要從智能傳感器、智能導航、精準化作業、運營管理等方面開展研究 [24]。①立足敏感性材料、核心芯片的技術與產品能力，研發農機裝備專用智能傳感器，用于機體性能、環境狀態、作業情況等的信息傳輸。②應用機組定位、星基增強導航等技術，研發農機裝備智能導航系統，提升農機導航的精準性與穩定性，保障農機裝備自動化作業水平。③開展農機裝備作業過程實時分析、智能化農機決策與控制研究，建立并驗證農機裝備智能化、精準化作業技術，實現精準播種、智能灌溉、智能施肥（藥）等功能，提升農機作業水平與質量。④跟蹤和應用信息技術，開展農機裝備智能化運營管理研究，實現農機裝備遠程智能調控、智能預警、智能診斷、協同作業等功能，提升農機裝備的運營管理效率。

（四）農業信息服務示范工程

農業信息服務主要依托智能化技術手段，為農業供應鏈（含生產、存儲、運輸、銷售）提供高質量的信息服務能力，提升農業生產效率和市場競爭力；是促進農業供給側改革的重要途徑、實現農業可持續發展的戰略選擇。我國農業信息服務邁入了智慧農業信息服務的初級階段，仍存在數據共享程度與數據分析挖掘能力不足、信息服務供需不匹配、資源配置不合理等現象，因而基于信息的可靠傳輸、對信息的深入分析來開展農業生產性服務，需求強烈。開展基于新一代信息技術的農業信息服務工程建設，推動大數據技術與農業生產性服務的深度融合，以數據創新應用引導農業生產、提供精準服務 [25,26]。

深入推進“寬帶中國”戰略，支持第五代移動通信等新基建工程向農業農村地區延伸，為農業信息服務提供底層基礎設施支撐。針對農業區域的生態性、分散性、品種類型、種養方式特點，以各級農業產業園、農業科技園區、重點農產品生產基地為重點形式，開展農業信息服務試點示范。面向農村新型農業經營主體，通過深度學習方法整合跨媒體、海量、碎片化的農業信息知識，建立綜合農業知識中心，提供高效便捷、簡明直觀、雙向互動的農業知識主動服務。搭建統一的智慧農業信息服務平臺，培育信息服務專業組織（線上、線下），開展農機資源實時調用服務信息、農資信息、農事安排、作物植保、病蟲害防治指導、農業保險、技能培訓等服務。提升企業的服務主體地位，支持涉農信息服務企業提供農業生產服務領域的智能解決方案與服務，構建以滿足農業經營主體多樣化、個性化信息服務需求為目標的多元化服務體系。

（五）果蔬商品化處理智能感控技術與裝備研發示范工程

相比發達國家，我國冷鏈物流體系發展起步較晚，在冷鏈物流管理運營方式、法律法規監管體制及基礎硬件設施等方面還存在不足與隱患，如冷鏈斷鏈、環境溫濕度波動或分布不均、冷鏈流通過程不透明等現象，導致采后蘋果在冷鏈流通過程中（即采后預冷、運輸、貯藏及銷售環節）的損失率高達15%~25%。冷鏈各環節制冷條件操控不當或各環節之間缺乏無縫交接保障（即斷鏈），都將影響果品所需適宜低溫高濕環境的穩定性，從而影響冷鏈流通中通風箱體內風場、溫度場及濕度場的均勻性及穩定性分布，導致果品品質下降。因此，明確冷鏈環境溫濕度波動與果品品質劣變互作機理，對改善冷鏈各環節環境溫濕度分布均勻性及保障果品品質安全具有重要意義。

針對我國果蔬商品化處理低端化的現狀，開展果蔬商品化處理過程中預冷、分選、包裝、貯存、配送等關鍵操作環節數據信息收集、感知、控制，果蔬成熟度預判及品質分選等技術研究；構建果蔬貯藏期和貨架期精準預測數學模型，建立配套的智能化預判技術；提出我國大宗及特色果蔬成熟度精準判斷標準規程，制定果蔬智能化分級標準；研發果蔬商品化處理智能感控技術配套裝備。建立現代化的果蔬商品化處理智能裝備和技術示范基地。

六、對策建議

（一）加大農業科技創新投入并優化結構

長期以來，我國農業科技投入強度偏低、結構不合理，建議進一步加大現代智慧農業科技投入規模，優化科技投入結構。農業科技創新因其公益性、排他性，產生的社會效益大于私人收益；為了克服“搭便車”問題，需要在新的市場條件下，發揮政府的引導作用，合理加大對現代智慧農業科技創新、轉化、推廣的財政支持力度。建議成立現代智慧農業科技創新重大專項基金，用于扶持農業生產前沿技術科技攻關，支持發揮農業重大科研成果的技術帶動與示范作用。國際經驗表明，私人研發投資與公共研發投資具有互補性；建議制定相關激勵措施，引導社會組織、農業企業積極開展現代智慧農業科技創新研究，從而形成穩定的農業科技投入機制及多元化的投資格局。

（二）建立農業“產學研”創新聯盟

“產學研”創新聯盟是知識經濟背景下農業生產方式的重要組織形式，有利于不同創新主體的優勢互補、資源協同，拉長創新價值鏈，構建現代智慧農業的核心競爭力和創新能力。建議科研院所、高校、管理部門協同參與，突出農業企業的主體作用，重構我國現代農業科技創新體系，通過創新價值鏈發揮預設效用、形成協同合作關系；在金融、財政、稅收等方面給予配套政策支持，完善聯盟內不同創新主體的利益分配機制，加快農業產業結構的轉型升級，激發農業科技創新體系動力；進一步實施科技興農戰略，加大農業科研人才培養，培育新型農民群體，構建多樣化的人才激勵機制，提高人力資本儲備并給予充足支持。

（三）完善農業科技創新激勵政策

農業科技創新具有不確定性和風險，我國農業科技創新不足的原因之一即農業科技創新動力缺失。建議剖析現代智慧農業發展特點，針對性完善農業科技創新激勵政策體系。保持合理的政府采購支持力度，尤其是扶持現代智慧農業重大創新成果。鼓勵多元化投入主體參與現代智慧農業創新活動，激發農業科技投入積極性，支持農業從業者積極運用創新成果，同步加強農業知識產權保護。引導民間資本進入并深度參與農業企業創新活動，提高企業創新的抵御風險能力。建設農業科技成果轉化平臺，豐富信息交流渠道，降低市場信息不對稱，利于現代智慧農業的科技成果轉化與商業化、產業化。完善農業科技考核評價體系，統籌評價農業科研成果的學術價值、應用可行性、產業適用性；推動農業科技鏈與農業產業鏈的有機結合，以共享科技超額產出的形式激發科研人員積極性。