農產品智慧供應鏈體系高質量發展研究

范貝貝，李瑾，馮獻，郭美榮

（北京市農林科學院信息技術研究中心，北京 100097）

一、前言

當前，我國面臨的國際國內形勢復雜多變，“逆全球化”風潮割裂全球發展，人口老齡化挑戰國內經濟結構，消費不足約束國內市場潛力充分釋放，基于此，確保產業鏈供應鏈安全可靠成為一個重大科學課題。“十四五”規劃綱要著重強調，開展供應鏈戰略設計和精準施策，形成具有更強創新力、更高附加值、更安全可靠的產業鏈供應鏈，提升產業鏈供應鏈現代化水平。黨的二十大報告指出，當前產業鏈供應鏈可靠安全還需解決許多重大問題，要加快構建新發展格局，增強國內大循環內生動力和可靠性，著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。農業作為國民經濟的基礎，是構建新發展格局的起點，構筑供需深度融合的農產品供應鏈，建設布局合理、功能互補的農產品市場體系，充分滿足國內消費市場需求，實現產業價值最大化已經成為農業高質量發展的核心任務之一。

21 世紀以來，以大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、物聯網為代表的數字科技加速向農業農村領域延伸和滲透，彌補和改造了傳統農產品供應鏈體系中存在的諸多問題，高效整合了商流、物流、信息流和資金流，推動了農產品供應鏈體系朝可視化、生態化、集成化、智能化方向發展[1]，為新發展格局下安全可控、循環暢通、高質高效的農產品供應鏈體系構建提出了新方向和新思路。

目前，學界對農產品智慧供應鏈體系的研究主要從農產品智慧供應鏈體系的發展態勢、演進邏輯、運作模式等方面展開。在發展態勢方面，認為基于數字科技構建而成的農產品智慧供應鏈將實現供應鏈上行渠道多元化、供應鏈信息流通高時效、供應鏈節點需求響應[2,3]，實現采購、倉儲、生產加工、運輸、銷售等多個環節的虛實結合，惠及農戶、物流商、售端和消費者等多方利益，實現資源配置的帕累托最優[4]。在演進邏輯方面，認為農產品供應鏈智慧化轉型的核心要素涵蓋數據驅動和市場驅動兩個維度。數據驅動是將消費者數據、供應商數據、生產商數據建立關聯[5]，通過數字科技進行挖掘與處理，不斷完善供應鏈生態體系，為鏈條上的各類主體創造新的價值；市場驅動則是以消費者需求為核心，通過智慧化的供應鏈為服務主體傳遞價值。在模式研究方面，將農產品供應鏈主要分為鏈主型供應鏈模式、平臺型供應鏈模式、生態型供應鏈模式、智慧供應鏈模式，認為智慧供應鏈的本質是“拉式供應鏈”，而不是“推式供應鏈”[6,7]。整體來看，已有研究多是圍繞農產品智慧供應鏈體系建設的諸多方面開展研究，拘泥于智慧供應鏈體系建設本身，未將其置于新發展格局視閾下，從宏觀視角出發，就發展態勢、構建機制、關鍵問題和建設路徑開展研究。

為充分闡釋新發展格局下農產品高質量發展和智慧化轉型的必要性與緊迫性，本文在闡釋農產品智慧供應鏈高質量發展內涵與架構的基礎上，以全國主要農產品出產大省、長江三角洲（長三角）重要的綠色農產品生產加工供應基地安徽省為例，剖析農產品智慧供應鏈體系建設的現狀與短板，提出新發展格局下農產品智慧供應鏈體系高質量發展的戰略目標與重點任務，以期為農產品供應鏈由傳統向現代化、智慧化轉型升級，助力農業現代化提供參考。

二、農產品智慧供應鏈體系高質量發展的必要性及特征分析

（一）新發展格局下農產品供應鏈體系智慧化轉型的核心要求

構建新發展格局的關鍵在于經濟循環的暢通無阻，既需要“聯”，更需要“通”，各類生產要素的組合在生產、分配、流通、消費各環節進行有機銜接，實現流轉循環，形成高效的現代流通供應鏈體系[8]。因此，在加快構建新發展格局的要求下，迫切需要形成完整、穩定、高效的供應鏈體系，實現產業互聯互通、供需穩定平衡和高效匹配。農業作為國民經濟的前端產業，農產品的多功能性為農業和工業部門間的產業鏈縱向一體化創造了條件。暢通農業“雙循環”，構建安全、協調、穩定的農產品供應鏈是國民經濟“雙循環”的起點，也是我國實現以內循環為主的新發展格局的根基和先決條件[9]。但是，區別于工業供應鏈，受農產品易腐性、季節性、難以標準化等特點的影響，我國傳統農產品供應鏈一直存在著分散生產經營、市場意識薄弱、供需信息失衡、監管缺失、供應鏈冗長、產后損耗率過高等問題，農產品供應鏈體系處于粗放集成和松散協同的局面，整體運作效率低下，無法滿足新發展格局下對循環暢通、供需精準、高質高效的農產品供應鏈體系的需求。如何運用新技術、新方法和新理念，撬動農產品供應鏈體系向智慧化轉型升級，已經成為亟需解決的問題。

立足新發展格局，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業、新業態、新模式，這是解決上述問題的主攻方向。隨著我國數字產業化和產業數字化的深度融合，數字技術與傳統供應鏈技術相結合催生的農產品智慧供應鏈，將為彌補傳統農產品供應鏈體系短板、促進農產品供應鏈體系優質發展提供了解決方案。

（二）農產品智慧供應鏈體系高質量發展的內涵釋義

農產品智慧供應鏈指將物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等數字技術與傳統農產品供應鏈進行深度融合，推動農產品供應鏈全流程的透明管理、快速響應、無縫鏈接、高效信息共享與協同，實現農產品供應鏈從農產品到餐桌全環節的智慧化轉型，形成基于數據驅動的農產品供應鏈生態系統[10]。農產品智慧供應鏈的核心要義是將農產品供應鏈上的物流、商流、資金流、信息流、業務流匯聚形成一個閉環生態圈，實現要素集成化、運營可視化、組織生態化、決策智能化，從根本上重塑傳統農產品供應鏈系統中的種養端、加工端、流通端、營銷端各環節與各主體的生產關系和利益結構，促使供應鏈結構向扁平化、網絡化轉變，從而提升農產品供應鏈韌性。

（三）農產品智慧供應鏈體系高質量發展框架構建

農產品智慧供應鏈體系框架由3 個核心部分組成（見圖1）。一是農產品供應鏈數字化綜合管理平臺。平臺以大數據、人工智能、區塊鏈、物聯網等數字科技為驅動，將農戶、新型農業經營主體、加工流通企業等供應鏈各節點串聯為一個整體，改變傳統的以田間經紀人、合作社、批發市場等角色為核心的供應鏈模式，構建以數字化綜合平臺為載體的發展模式。二是農產品供應鏈數據分析與協同系統。通過對生產端智慧種養管理、加工端智能分級分選與檢測、流通端智慧倉儲物流、消費端精準營銷與新零售的海量數據進行挖掘和處理，對農產品供應鏈上生產、加工、流通、消費等環節的各類數據進行實時采集、多端融合和智能處理，實現供應鏈各環節與全節點的高效互動、精準匹配，開展從農田到餐桌全過程、全方位、可溯源的數字化管理[8]，形成物流、商流、資金流、信息流、業務流五流合一的大數據分析管理體系，優化資源配置，預測市場需求，提高農產品供應鏈協同能力。三是新型農產品供應鏈生態系統。通過數字化平臺或系統，強化產業融合，突破傳統的以農貿市場為中心農產品供應鏈多層級圈層，打造去中心化、垂直型供應鏈生態圈，形成全過程、全要素、全鏈路、全場景的可視化、透明化、智能化、可預測的農產品供應鏈生態[11]，最終形成低損耗、低成本、短半徑、信息高度對稱、供需均衡的供應鏈體系。

圖1 農產品智慧供應鏈體系框架示意圖

三、我國農產品智慧供應鏈體系建設成效與短板分析——以安徽省為例

安徽省是國家重要農產品供給基地，也是長三角地區重要的綠色農產品生產加工供應基地；多個國家戰略重要支點與國內大市場聯通樞紐的交錯疊加，在新發展格局構建中地緣優勢明顯。2022 年，安徽省生產的糧食和肉類產量占長三角地區的48%，蔬菜產量占23%，水果產量占32%，約30%的農產品加工品銷往上海、江蘇、浙江等地區[12]。隨著長三角一體化發展戰略的深入實施，安徽省相繼出臺了“數字江淮”“兩強一增”“數字皖農”等行動計劃與方案，積極開展農業生產、經營、管理、服務全鏈條數字化布局，推動農產品供應鏈數字化轉型，強化在“雙循環”中的比較優勢和重要地位。2021 年，安徽省農業生產信息化水平達到52.1%，高于全國26.7 個百分點，數字科技賦能農業全產業鏈高質量發展進程加快，農產品供應鏈體系的核心要素數字化、智慧化轉型加速[13]。安徽省農產品智慧供應鏈體系建設已初見成效，具有較強代表性，但也存在若干短板問題亟需突破，對其開展梳理和分析，可為我國農產品智慧供應鏈體系建設提供參考。

（一）農產品智慧供應鏈體系建設成效

1. 供應鏈各環節數字化轉型進程加快，數據協同和共享的基礎與能力不斷提升

一是在生產端，圍繞農業物聯網試驗示范、供應基地數字化基礎設施提升、生產過程管理數字化轉型等方面取得了實效。安徽省近年來已成功打造農業物聯網示范點300 個、數字農業應用場景1196 個，形成了“物聯網+生產模型+大田種植”“物聯網+智能裝備+病蟲害自動測報防治”“物聯網+測土配方+水肥一體化”等多種應用模式。基于209 家種養基地的問卷調研結果顯示，約90%的種養基地已經實現了生產區域無線網絡全覆蓋，50%以上的種養基地實現了種養殖生產計劃、投入品使用等過程管理的數字化。二是在加工端，著力打造了一批面向長三角市場的綠色農產品智能加工供應基地，部分基地如安徽農產品集團有限公司、安徽松鼠云詹氏食品有限公司已建造了數字化生產車間，在加工基地已初步應用農產品采后智能分級分選、無損檢測和智能包裝等采后智能處理設備。調研數據顯示，各類加工基地的農產品自動分揀、自動分級和自動包裝的實現率已經超過35%。三是在流通端，農產品倉儲與物流重點環節的數字化應用趨于成熟。基于41 家倉儲物流企業的調研分析顯示，倉儲設施溫 /濕度監控系統、倉儲信息管理系統、物聯網系統應用率分別達到60%、36%、40%，約70%的物流企業不同程度地采用了智能運輸管理系統、配送車輛遠程監控系統和冷藏車輛溫 / 濕度自動控制系統，其中，冷藏車輛溫 / 濕度自動控制系統應用比例達到64%。四是在營銷端，農產品電商產業規模持續壯大，農產品精準營銷駛入“快車道”。2021 年，安徽省縣域農產品網絡零售額占農產品交易總額的22.4%，位居全國第4位[13]。部分規模較大的電商經營主體如三只松鼠股份有限公司，通過搭建中央產品控制云平臺，將大數據挖掘和分析技術深入運用到市場營銷各個環節，及時有效地抓取平臺供應鏈中供應商的市場行情和消費者的產品反饋，定制營銷策略與方案，實現產品的精準營銷。

2. 數據驅動下透明、穩定的供應鏈生態系統初步形成

自2003年起，我國開始啟動農產品質量安全追溯系統建設，目前已經初步構建了國家 - 省 - 市三級追溯平臺體系，不僅為農產品來源可查、去向可追、責任可究、過程風險可控提供了渠道，也為質量追溯系統內采集和產生的供應鏈各環節數據進行整合、集成和分析提供了高效平臺[14,15]。2016年，安徽省農產品質量安全與追溯平臺正式上線；截至2022 年7月，入駐該平臺的生產經營主體達到20 518家[16]。調研數據顯示，企業、合作社和家庭農場等農產品供應鏈主體的質量追溯系統應用率分別達到了84%、67.95%和61.83%。其中，約95%已應用農產品質量追溯系統的企業實現了與省級農產品質量安全追溯管理平臺的對接，50%以上的企業在追溯平臺中錄入了原材料產地、生產者、投入品使用情況、產品出庫 / 入庫管理、產品質量檢驗檢疫等信息。安徽省農產品質量安全與追溯平臺根據實時上報的信息與數據開展統計，可快速生成農產品質量安全數據，對全省農產品質量安全狀況作出快速分析，同時對已銷售的農產品開展溯源碼跟蹤監測。基于質量安全追溯系統高效建設的透明、穩定農產品供應鏈生態圈已初具規模。

（二）農產品智慧供應鏈體系建設的主要短板

1. 供應鏈各節點的數字化水平不均衡，數據分析與協同能力受限

農產品智慧供應鏈的核心節點包括生產端、加工端、流通端和消費端4個環節，其中，流通端和消費端的運行主體主要為大中型倉儲物流和商貿企業，這類企業多數具有較強的經濟實力和抗風險能力，內部流程管理和業務環節的數字化水平較高。例如，倉儲物流企業內部管理數字化水平以及倉儲物流等各類業務流程的數字化轉型勢頭良好。調研數據顯示，64%的倉儲物流企業擁有專門的數字化技術人員并定期組織開展數字系統或設備的培訓，為企業在數字化轉型中提供了較強的核心競爭力。消費端是以各類農產品電商主體為核心開展精準營銷與新零售，目前發展勢頭尤為強勁，規模和質量均不斷攀升。

對比流通端和消費端，生產端和加工端的數字化轉型速度相對較為遲緩。生產端運行主體主要為小農戶、種養大戶、家庭農場或小型合作社，由于文化素質不高、經營分散、信息獲取渠道不暢等原因，使其在面對價格較高和投資回報率較低的數字化技術或產品時，接受度和使用度均不高。從調研數據來看，種養基地僅在種植或養殖計劃與記錄的管理方面初步實現了數字化應用，在病蟲害調查記錄、苗情監測記錄、用藥記錄等復雜環節的管理仍依靠傳統人工。加工端處于農產品智慧供應鏈“承上啟下”的核心位置，是供應鏈上游和下游之間的紐帶，卻是當前供應鏈體系建設的最薄弱環節，存在企業規模小、核心數字技術裝備落后、加工轉化和增值率低等諸多問題。2021年，全國與安徽省農產品加工轉化率僅分別為70%、65%，與發達國家的水平相比約低20%[17]。調研數據顯示，初加工環節智能化設備的應用多集中在自動分級分選、清洗與包裝等環節，無損檢測、智能分割、自動烘干等智能設備的應用率均低于15%。可以看出，作為一個生態圈，各節點數字化發展不均衡的現狀導致農產品智慧供應鏈體系建設呈現出明顯的“頭重腳輕”現象，信息傳遞環節過長[18]，數字技術賦能供應鏈協同發展能力的提升明顯不足。

2. “信息孤島”現象顯著，基于大數據平臺的供應鏈生態圈尚未建立

隨著數字科技應用于農產品生產、加工、流通等領域程度的不斷加深，農產品流通數據呈現爆發式增長態勢，如單批次蘋果從采后預冷、運輸、貯藏到銷售整個流通環節的實時監控數據量（即品種、溫濕度、果品品質、果品損耗、硬件操控參數、能耗量等結構化或非結構化數據）可高達太字節級甚至拍字節級。但是，由于農產品供應鏈比較長且復雜，涉及種植、養殖、采后處理、初加工、倉儲、物流、營銷等多個環節，而不同環節的各類主體包括農戶、家庭農場、合作社、企業等多種類型，整體發展水平和生產經營特點各異，數字化基礎設施水平和數字科技應用水平差異較大，導致各類主體在供應鏈上的數字化參與程度參差不齊、數據標準不齊、數據存儲格式不一致，致使數據采集存在一定困難，增加了信息流通的難度，帶來了信息不對稱的現象，客觀上形成了供應鏈上的斷點與堵點。

由于供應鏈各節點都是相對獨立的利益主體，通常僅關注各自領域或個體的數據和信息，相互之間無法進行數據共享和業務集成，各環節之間的聯系與溝通較為松散，商流、物流、信息流、業務流、資金流尚無法通過數字技術進行完整、準確、及時的采集與整合；基于大數據開展農產品市場智能分析、數據挖掘、監測預警等深度應用仍停留在概念層面。同時，受供應鏈各環節數字化發展程度深淺不一的限制，農產品質量安全與追溯系統在供應鏈集成化、可視化、一體化發展中的效能尚未能充分發揮。安徽省農產品質量安全與追溯平臺建設雖然已經取得了一定成果，但是在生產端應用率依然不高，存在系統或平臺錄入信息不完整、不全面且人工參與較多的現象，如家庭農場農產品質量安全信息追溯系統未應用率達到38.17%，加工流程信息、運輸信息、原材料產地信息等數據完整率低于40%，個別低于23%。供應鏈全環節、全流程的信息數據采集不暢、共享受限形成“數據孤島”和信息壁壘，導致目前農產品智慧供應鏈體系抗沖擊的韌性不足、質量保障體系脆弱等，數字科技賦能供應鏈韌性提升受到限制。

3. 配套支撐體系建設短板突出，供應鏈效率提升受限

基于安徽省的農產品智慧供應鏈體系建設的分析表明，配套支撐體系建設中的短板如基礎設施建設、標準體系建設和人才隊伍建設困境最為突出，已經成為農產品智慧供應鏈體系建設的突出問題。① 當前，農產品智慧供應鏈配套基礎設施的短板主要集中在冷鏈物流基礎設施網絡搭建方面。農產品產地和部分田頭市場適度規模的預冷、貯藏保鮮等冷鏈設施較為缺乏，冷藏車、產地冷庫和流通型冷庫建設尤為不足[19]。調研數據顯示，有52%的冷鏈物流企業認為，產地預冷、冷藏和配套分揀加工等設施建設滯后對農產品智慧供應鏈發展造成了阻礙，約92%的合作社沒有冷藏車。② 初加工、倉儲與物流環節的標準體系建設較為不足，缺乏農產品產地預冷、分級包裝、儲藏保鮮等方面的管理規范和基礎標準，如數據采集、傳輸、處理、通信等標準，加上相關法律法規體系及監管體系的不完善，供應鏈全流程的數據采集與處理標準更是嚴重缺失，導致不同環節之間的信息難以有效銜接，數據效益無法充分發揮[20]。③ 完善的農產品智慧供應鏈人才培養體系尚未建立，缺少具備專業冷鏈物流技術與管理技能的專業人員，數字化、自動化與農產品供應鏈相結合的復合型人才更為稀缺，難以滿足智慧供應鏈發展需求。調研數據顯示，61.2%的家庭農場、78.2%的合作社和48%的企業認為，缺乏數字化專業人才是目前自身生產經營管理數字化轉型面臨的主要問題。

四、農產品智慧供應鏈體系高質量發展的目標與舉措

（一）發展思路與目標

面對我國經濟社會高質量發展的核心任務與構建新發展格局的目標，從當前到2035年，我國農產品智慧供應鏈體系高質量發展需緊緊圍繞暢通國內大循環、助力構建新發展格局這一主線，以提升農產品供應鏈管理效率與運作質量為核心目標，遵循“強節點、建鏈條、優網絡”的發展思路，推動農產品供應鏈上下游間的物流、商流、資金流、信息流、業務流五流合一，以數據共享開放、關鍵技術集成、智能裝備使用、質量品牌建設、產業主體協同為支撐，重點突破農產品產地透明化管理、農產品智能處理加工、農產品智慧倉儲物流、農產品精準營銷、農產品供應鏈智能管理等領域的關鍵技術與裝備，加快推進種養、加工、流通、營銷等環節的數字轉型，建立健全農產品智慧供應鏈技術體系、標準體系與產業體系，提高農產品供應鏈數字化、智能化、網絡化水平。

到2035 年，基本解決省級農產品供應鏈各行業、各部門的“信息孤島”問題，建成農產品智慧供應鏈產業生態體系，基本實現農產品產業鏈全程數字化、供應鏈網絡集群化、價值鏈服務增值化以及行業監管和治理能力實現現代化。農產品智慧供應鏈關鍵技術基本實現自主可控，農產品智慧供應鏈設施設備、服務體系、科技水平達到國內領先水平，精準種養管理、智慧倉儲物流、預測營銷、供應鏈云平臺、無人自主智能機器人等關鍵技術在農產品流通營銷中得到規模化應用，農業供應鏈金融及供應鏈誠信體系進一步發展，全面實現農產品供應鏈管理服務數字化和智能化。面向2035年的農產品智慧供應鏈高質量發展技術路線如圖2所示。

圖2 面向2035年的農產品智慧供應鏈高質量發展技術路線

（二）重點舉措

1. 深入開展農產品智慧供應鏈關鍵核心技術研究，提升供應鏈自主可控能力

聚焦生產智能化、加工綠色化、流通高效化、營銷精準化等關鍵領域的核心需求，重點支持科研院校和企業等機構圍繞農資精準投入與控制，農產品產地精準布局與精準排產、產地環境智能管控，農產品智能分級分選、智能加工包裝、農產品品質與安全智能快速檢測，數字云倉、智能冷鏈物流、冷鏈環境監測與品質維持，農產品區塊鏈溯源，市場監測預警與風險精準防控，用戶畫像分析等關鍵技術研發與創新應用，開展自主創新與聯合攻關，推動數字化產品與裝備向適農化和實用型落地轉化，從源頭提升供應鏈創新能力，保障供應鏈安全可控。

2. 構建省級農產品供應鏈綜合管理服務大數據平臺，促進供應鏈效率提升

加快建設省級農產品供應鏈綜合管理服務大數據平臺，推動農產品供應鏈資源集聚和共享，整合生產、經營、管理和服務等環節的海量數據，探索基于大數據的農業生產區域布局，為農業生產決策和產業發展提供超前性規劃、指導與服務。平臺要充分聚焦區域優勢特色品種，加快建設全產業鏈數據資源體系、數據清洗挖掘和分析服務模型、農產品市場和產業損害監測預警體系，為涉農經營主體提供生產情況、市場價格、供需平衡等服務；同時，以平臺為依托，重點拓展農事服務、物流服務、質量管理、追溯服務、金融服務、營銷服務、研發設計等功能，為供應鏈主體提供采購執行、物流服務、分銷執行、融資結算、商檢報關等一體化服務，實現農產品供需雙方需求、庫存和物流信息的實時共享，加速供應鏈上下游主體的數據互通，促進全鏈融合。

3. 推動農產品供應鏈各環節數字化轉型向縱深發展，提升供應鏈韌性

加快推進數字技術與農產品供應鏈場景的深度融合，利用數字技術探索場景應用，讓場景應用數字化技術，助力供應鏈全流程全環節數字化轉型[10]。重點開展種養基地生產過程管理數字化改造與提升，強化農產品透明加工基地建設，鼓勵骨干流通企業、農產品物流園區、農貿市場開展數字化智能化改造，構建穩定、高效、低成本運行的農產品冷鏈物流網絡，接續推進“互聯網+”農產品出村進城工程，探索農產品網絡營銷新業態、新模式，深化農村電商發展。

4. 完善農產品質量追溯體系建設，促進供應鏈透明度提升

推動農產品供應鏈全環節信息采集標準體系建設，規范追溯數據采集指標、編碼規則、傳輸格式、接口規范等共性基礎標準，實現不同環節之間的數據互聯互通、產品全過程可通查通識，從基礎層面打破供應鏈“信息孤島”困局；完善國家 -省 - 市三級質量追溯體系建設，在省級農產品供應鏈綜合管理服務大數據平臺框架之下，強化區域性農產品全產業鏈質量安全追溯系統建設，推動產地環境、農業投入品使用、農事生產過程、檢驗檢疫、加工包裝、冷鏈物流、批發銷售等關鍵環節信息上鏈，實現供應鏈全程、全面可追溯，構建“從農田到餐桌、從枝頭到舌尖”的農產品全鏈條可追溯質量安全管控體系。

五、結語

在加快構建新發展格局的背景下，以數字科技撬動傳統農產品供應鏈向循環暢通、供需精準、高質高效的現代化農產品供應鏈體系轉變，搭建高韌性、高彈性的農產品智慧供應鏈體系，已經成為保障農業安全、實現農業現代化的必然選擇。當前農產品智慧供應鏈體系建設進程中面臨供應鏈節點數字化水平不均衡、“信息孤島”現象顯著、配套支撐體系建設短板突出等問題。面對2035年我國農業農村高質量發展的核心任務與構建新發展格局的目標，為走出一條“數據驅動、主體協同、管理高效、安全可控、柔性可調、體系完整”的中國特色智慧供應鏈發展道路，建議從以下3個方面給予政策支持與保障。

一是優化頂層設計和政策支持，加強對農產品智慧供應鏈體系建設的宏觀指導，建議由省級農業農村、工信、發改、科技、財政等部門聯合組織編制區域農產品智慧供應鏈發展的專項指導意見和規劃，合理布局重大應用示范和產業化項目，明確面向2035年的區域農產品智慧供應鏈發展重點任務和保障措施；二是加強產業平臺和人才體系建設，發揮農業科教資源和平臺集聚優勢，突出涉農高校、科研院所、國家重點實驗室、省級重點實驗室等創新平臺的引領作用，支持開展農產品智慧供應鏈重大共性關鍵技術協同攻關和成熟化應用，加強供應鏈相關學科建設，建立與企業聯合的人才培養機制，培養跨學科、復合型、創新型供應鏈管理專業人才，尤其要注重智慧物流專業化人才的培養；三是加大新型基礎設施建設力度和標準體系建設，積極支持農產品冷鏈設施建設，重點部署第五代移動通信技術 / 互聯網協議第6版 / 窄帶物聯網 / 智能連接終端等在倉儲物流基地、現代農業產業園、批發市場的應用，鼓勵建立產地冷鏈倉儲設施與冷鏈物流配送網點，打造區域農產品冷鏈物流樞紐，加快制定 / 修訂農產品數字化供應技術標準，構建覆蓋農產品供應鏈各環節的數字化轉型標準體系。

利益沖突聲明

本文作者在此聲明彼此之間不存在任何利益沖突或財務沖突。

Received date:November 18, 2022;Revised date:January 3, 2023

Corresponding author:Li Jin is a research fellow from Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences. Her major research field is Agricultural and rural informatization. E-mail: lij@nercita.org.cn

Funding project:Chinese Academy of Engineering project “Strategic Research on Smart Agriculture Development in Anhui Province” (2021-DFZ-17)