數字技術賦能全鏈條節糧減損的價值與路徑

糧食安全是“國之大者”。解決好糧食問題是促進經濟社會發展、穩定國家大局的重要基礎。2024年，全國糧食總產量達到14130億斤，這是我國糧食產量連續9年穩定在1.3萬億斤以上的基礎上，首次邁上1.4萬億斤的新臺階。盡管糧食連年豐收，但我國現代化進程中的糧食安全體系仍面臨一些問題和挑戰。鑒于此，本文在對全鏈條節糧減損的基本內涵界定的基礎上，梳理數字技術賦能全鏈條節糧減損的價值與困境，并提出切實可行的優化路徑。

一、全鏈條節糧減損的基本內涵

全鏈條節糧減損是指從糧食生產到消費的整個鏈條中，通過綜合施策、技術革新與管理優化，系統性地減少糧食在各環節中的損失與浪費，以提升糧食資源的利用效率，保障國家糧食安全。1實施全鏈條節糧減損，關鍵在于構建一套覆蓋糧食生產、儲存、運輸、加工各環節的綜合性減損體系。

在生產環節，需推廣先進的農業技術和裝備，如精準農業、智能農機等，以提高糧食生產的效率和精度。同時，加強田間管理，優化種植結構，提高作物抗逆性，也是減少生產環節糧食損失的有效途徑。在儲存環節，應改善儲存條件，采用科學的儲存技術和方法，如氣調儲糧、低溫儲糧等，以延長糧食的保質期，減少儲存過程中的損耗。在運輸環節，應優化物流體系，減少運輸過程中的拋撒和遺漏，提高運輸效率，降低運輸損耗。在加工環節，應提倡適度加工，避免過度加工造成的資源浪費，同時加強副產品的綜合利用，提高糧食資源的整體利用效率。

二、數字技術賦能全鏈條節糧減損的重要價值

（一）技術革新驅動精準農業，減少生產環節損失

數字技術的深度融入，為傳統農業帶來了前所未有的變革契機。通過衛星遙感、物聯網、大數據及人工智能等先進技術的集成應用，精準農業得以實現作物種植的精細化管理。這些技術能夠實時監測土壤濕度、養分狀況及氣候變化，為農戶提供精準的播種、施肥、灌溉及病蟲害防治策略，從而提高作物生長的效率和質量。智能農機裝備的廣泛應用，如無人駕駛播種機、精準施肥機等，進一步提升了作業精度，減少了因過量使用化肥、農藥等造成的資源浪費和環境污染。[2]這種技術革新不僅降低了生產過程中的損耗，還提高了農產品的品質和產量，為糧食生產的可持續發展奠定了堅實基礎。

數字技術賦能精準農業還體現在對農業生產全過程的可追溯與智能化管理上。通過構建農業大數據平臺，可以整合土地、氣候、作物生長周期等多維度信息，形成完整的農業生產數據鏈。這一數據鏈為農業生產提供了科學依據，使得農戶能夠根據實際情況調整生產計劃，避免盲自種植導致的資源浪費。同時，智能化管理系統能夠實時監測作物生長狀態，及時發現并處理病蟲害等潛在風險，有效減少了因災害造成的損失。更為重要的是，數字技術還促進了農業知識的普及和傳播，使得先進農業技術和管理理念能夠迅速傳遞到廣大農戶手中，提升了整個農業產業鏈的科技水平和節糧減損能力。

（二）智能倉儲保障糧食安全，降低倉儲環節損耗

傳統倉儲管理往往面臨溫濕度控制不精確、蟲害防治不及時、糧食質量監測不全面等諸多挑戰。這些問題直接導致糧食在儲存過程中發生變質、霉變、蟲害等損耗。隨著數字技術的深入應用，智能倉儲系統應運而生，為糧食儲存帶來了革命性的改變。通過集成物聯網、大數據、人工智能等先進技術，智能倉儲能夠實時監測倉庫內的環境參數，精準調控溫濕度，有效抑制蟲害滋生，從而大幅度延長糧食的保質期。同時，智能倉儲系統還能對糧食質量進行動態監測，及時發現并處理潛在的質量問題，確保糧食在儲存過程中的品質穩定。這種精細化的管理方式不僅顯著降低了儲存環節的損耗率，還提高了糧食的儲存安全和品質，為糧食安全提供了有力保障。

數字技術賦能智能倉儲還實現了糧食儲存管理的智能化和高效化。智能倉儲系統能夠自動記錄糧食的入庫、出庫、盤點等信息，形成完整的糧食流轉數據鏈，為糧食管理提供了準確、及時的數據支持。此外，智能倉儲系統還能與糧食生產、加工、銷售等環節實現信息互聯互通，形成糧食全鏈條的數字化管理體系。這種全鏈條的數字化管理既能夠提高糧食儲存的效率，還可以促進糧食資源的優化配置和合理利用，進一步降低糧食在整個鏈條中的損耗。

（三）數字化物流優化資源配置，減少運輸環節浪費

傳統物流面臨信息不對稱、運輸路徑不合理、車輛空駛率高等問題，導致運輸過程中的資源浪費和成本增加。而數字化物流通過集成物聯網、大數據、云計算等技術，能夠實時獲取并分析運輸需求、路況信息、車輛狀態等多維度數據，從而精準匹配供需，規劃出最優運輸路徑。這不僅減少了運輸時間和距離，降低了燃油消耗和碳排放，還有效避免了因信息不對稱造成的車輛空駛和貨物積壓，減少了運輸環節的浪費。同時，數字化物流還增強了物流過程的透明度和可追溯性，使糧食在運輸過程中的損耗情況得以實時監控和及時干預，進一步減少了因管理不善或信息滯后導致的損耗。

數字化物流還促進了物流資源的共享和協同，實現了物流網絡的高效運轉。通過數字化平臺，不同物流主體可以共享運輸資源、倉儲設施和信息數據，形成了協同化的物流生態系統。這種協同模式能夠提高物流資源的利用率，降低物流成本，還能增強物流系統的靈活性和韌性，能夠更好地應對突發事件和市場需求的變化。在糧食運輸中，可以根據實際情況快速調整運輸計劃和路線，確保糧食能夠及時、安全地送達自的地，減少因物流中斷或延誤導致的糧食損失。

（四）智慧加工促進資源高效利用，減少加工環節損耗

數字技術的引入，為糧食資源的高效利用開辟了新路徑。通過集成大數據分析、人工智能算法及物聯網技術等先進手段，加工過程得以實現精細化管理與智能化控制。這一轉變不僅提升了加工精度與效率，還減少了傳統加工方式中因操作不當、設備落后等因素導致的原料損耗。智慧加工系統能夠實時監測生產線上的各項指標，如水分含量、粒度分布等，確保加工參數始終處于最優狀態，從而最大限度地保留糧食的營養價值，提高出品率。

智慧加工在減少加工環節損耗方面的貢獻，還體現在對副產物及廢棄物的資源化再利用上。傳統加工模式下，副產物往往被視為無用之物而被丟棄，容易造成資源的浪費，對環境產生負擔。數字技術賦能下的智慧加工，通過深度挖掘副產物的潛在價值，利用生物技術、化學轉化等手段，將其轉化為高附加值的產品，如飼料、肥料、生物能源等，實現了從“廢棄物”到“資源”的轉變。這種循環經濟的模式，能夠有效降低加工過程中的損耗率，促進糧食產業的可持續發展，增強整個產業鏈的生態效益與經濟效益。

三、數字技術賦能全鏈條節糧減損的現實困境

（一）生產環節：數據精準采集與應用滯后

數據精準采集與應用方面的滯后性，根源在于農業生產環境的復雜性與多樣性，以及當前數字技術應用水平的局限性。農業生產是一個涉及眾多變量和不確定因素的動態過程，土壤濕度、光照強度、氣溫變化、病蟲害狀況等因素均對作物生長產生重要影響。當前，農業生產中的數據采集手段仍顯單一，傳感器部署密度不足，且數據精度和時效性有待提高。這不僅導致了對作物生長狀態的監測不夠全面和準確，也制約了后續數據分析與決策制定的科學性和有效性。農業生產數據的標準化和互操作性不足，不同數據源之間缺乏有效整合，進一步加劇了數據精準采集的困難。

并且，即便能夠獲取到相對精準的數據，其在實際生產環節中的應用也面臨諸多挑戰。一方面，農業生產者的數字技術應用能力普遍較低，對復雜數據分析和智能決策系統的理解和接受程度有限，難以將采集到的數據轉化為實際的生產指導。[3]另一方面，現有的農業智能決策系統往往基于理想化的模型構建，難以完全適應復雜多變的農業生產環境，導致決策結果的偏差。農業生產數據的隱私保護和安全問題也不容忽視，如何在保障數據共享與應用的同時，確保農民隱私和農業數據安全，是當前亟待解決的技術難題。

（二）倉儲環節：智能監測與調控系統缺陷

智能監測系統在倉儲環節中扮演著至關重要的角色，通過對糧食存儲環境的實時監測，如溫度、濕度、蟲害情況等，為倉儲管理者提供決策支持。然而，當前智能監測系統的精準度與穩定性卻難以完全滿足實際需求。一方面，由于倉儲環境的復雜性，如不同種類糧食對存儲條件的差異化要求，以及倉庫內部微氣候的波動，使得監測系統需要極高的精度來準確捕捉環境變化。但現有的傳感器技術、數據傳輸與處理算法往往難以達到這一要求，導致監測數據存在誤差。另一方面，智能監測系統的穩定性也面臨挑戰，如設備故障、網絡中斷等問題時有發生，這不僅影響了監測數據的連續性與完整性，還可能導致倉儲環境失控，加劇糧食損耗。

調控系統作為倉儲管理的執行端，其響應速度直接關系到倉儲環境調整的及時性。當前，調控系統在面對突發情況時，往往難以迅速做出反應，如溫度驟升、濕度超標等緊急情況，調控系統的響應滯后可能導致糧食品質下降甚至霉變。同時，調控系統的適應性也存在問題，不同地區的倉儲環境、不同種類的糧食以及不同季節的氣候變化，都要求調控系統具備高度的靈活性與個性化定制能力。但現有的調控系統往往難以兼顧這些復雜因素，導致調控效果不佳，難以有效減少倉儲環節的糧食損耗。

（三）運輸環節：物流信息化協同困境

物流信息系統在糧食產業的物流環節中起著至關重要的作用，它連接著生產、儲存、運輸和消費等各個環節，是實現信息共享與協同作業的關鍵。但當前物流信息系統的孤立現象卻普遍存在。不同物流企業、不同運輸方式、不同倉儲設施之間往往采用各自獨立的信息系統，數據格式和標準各異，導致信息難以實現有效共享與交換。這種信息孤島現象阻礙了物流信息的流通與協同，使得糧食在物流過程中的損耗難以得到有效控制。例如，在糧食運輸過程中，缺乏統一的信息平臺，運輸車輛與倉儲設施之間難以實現無縫對接，導致貨物滯留、運輸延誤等問題頻發，進而增加了糧食的損耗風險。

隨著信息技術的發展，物流信息系統的功能日益強大，但同時也對系統的更新與維護提出了更高的要求。然而，物流信息系統的更新與維護卻是一個長期且復雜的過程，需要投入大量的人力、物力和財力。對于中小型物流企業而言，這無疑是一個巨大的挑戰。由于缺乏專業的技術支持和充足的資金保障，許多物流企業難以保證信息系統的及時更新與維護，使系統性能下降，進而影響物流信息化協同的效果。

（四）加工環節：工藝數字化升級阻礙

糧食加工環節的工藝數字化升級是一個涉及設備改造、流程優化、質量控制等多個方面的復雜過程。目前，技術應用往往停留在表面，難以深入到加工工藝的核心環節。一方面，糧食加工設備種類繁多，技術參數各異，要實現全面數字化升級，需要針對每種設備進行定制化開發。這既需要高昂的研發投人，還面臨著技術兼容性和穩定性的挑戰。另一方面，糧食加工過程中的工藝參數控制極為精細，微小的波動都可能影響產品質量和出品率。[4]然而，現有的數字化技術往往難以準確捕捉和實時調整這些參數，導致加工過程中的損耗難以有效降低。

數字化改造與現有生產體系的融合也是一個亟待解決的問題。糧食加工企業通常擁有成熟的生產流程和穩定的管理體系，而數字化改造則要求對這些體系和流程進行全面重構。這一過程涉及技術層面的整合，還包括人員培訓、管理模式轉變等多個方面。例如，數字化改造要求員工具備較高的信息素養和操作技能，而現有員工可能因年齡、知識結構等因素難以適應這一變化。同時，數字化改造還可能帶來生產流程的優化和重組，這要求企業具備較高的管理柔性和應變能力。在實際操作中，許多企業往往因管理慣性、資金壓力等原因難以順利推進數字化改造，導致加工環節的節糧減損效果難以達到預期。

四、數字技術賦能全鏈條節糧減損的路徑優化

（一）生產環節：構建精準農業大數據平臺

精準農業大數據平臺，通過集成現代信息技術，如物聯網、遙感技術、地理信息系統等，能夠實現對農業生產環境的全面、實時、精準監測。精準農業大數據平臺首先通過部署在農田中的各種傳感器，收集土壤濕度、溫度、養分含量，以及作物生長狀況、病蟲害發生情況等多維度數據。這些數據經過清洗、整合和分析，形成具有指導意義的農業大數據資源。這些數據不僅反映了當前農田的實時狀況，還能夠通過歷史數據的積累和分析，揭示出作物生長的規律和趨勢，為農業生產提供科學依據。基于這些數據，平臺能夠提供精準的農業管理建議。例如，根據土壤養分數據和作物需求，平臺可以計算出精確的施肥量和施肥時間，避免過量施肥導致的資源浪費和環境污染。同時，通過監測病蟲害的發生情況，平臺可以及時預警，指導農民采取防治措施，減少病蟲害對作物的損害。此外，精準農業大數據平臺還能夠與智能農機裝備相結合，實現農業生產的自動化和智能化。平臺可以根據農田的實際情況，為智能農機提供作業路徑、作業深度等參數，確保農機作業精準高效。

（二）倉儲環節：升級智能倉儲管控一體化 系統

智能倉儲管控一體化系統能夠實時監測倉庫內的溫度、濕度、氧氣濃度等環境參數，以及糧食的水分、蟲害等品質指標。這些數據通過傳感器實時采集，并通過無線網絡傳輸至中央控制平臺。基于這些信息，管理者可以及時調整倉儲條件，如開啟或關閉通風設備、調節溫濕度等，以確保糧食處于最佳存儲狀態，有效防止了因環境不適導致的糧食變質和損耗。同時，智能倉儲管控一體化系統還能夠實現倉儲作業的自動化和智能化。通過集成自動化的裝卸設備、輸送系統和分揀系統，糧食的入庫、出庫和盤點等作業過程可以更加高效、準確地完成，減少人工操作帶來的誤差和損耗。此外，系統還可以根據糧食的種類、數量和存儲需求，自動優化倉儲布局和貨物擺放方式，提高倉庫的空間利用率和作業效率。

（三）運輸環節：打造智慧糧食物流協同生態

智慧糧食物流協同生態構建，依托于數字技術的深度融合與應用，旨在實現糧食物流過程的高效、精準與智能化。首先，通過物聯網技術的引入，糧食物流過程中的各個環節得以實時連接與監控。物聯網傳感器可以安裝在運輸車輛、倉儲設施以及糧食包裝上，實時采集并傳輸糧食的溫度、濕度、位置等關鍵信息。這些數據為物流管理者提供了全面的可視化監控手段，使得他們能夠及時掌握糧食的狀態。其次，大數據與人工智能技術的結合，為糧食物流提供了智能化的決策支持。通過對歷史物流數據的深度挖掘與分析，可以預測糧食的運輸需求、優化運輸路線、合理安排運輸計劃，從而減少空駛率、提高運輸效率。人工智能算法還可以根據實時路況、天氣情況等因素，動態調整運輸方案，確保糧食能夠安全、準時地到達目的地。此外，區塊鏈技術的應用也為糧食物流協同生態的構建提供了有力支撐。區塊鏈的不可篡改性保證了糧食來源、品質等信息的真實性與可追溯性，增強了物流各參與方之間的信任。在區塊鏈的框架下，物流各環節的信息可以實現高效共享與協同，進一步提升了物流過程的透明度與效率。

（四）加工環節：加速數字化加工工藝創新應用

傳統加工工藝往往存在效率低、資源浪費等問題，而數字技術的融人，則使得這些問題得到了有效的解決。一方面，數字化加工工藝通過精確控制加工過程中的各項參數，實現了加工過程的精細化管理。這種精細化管理能夠提高加工效率，減少因參數設置不當而導致的糧食損耗。例如，在稻谷加工過程中，通過數字技術精確控制碾米機的轉速和壓力，可以確保稻谷的脫殼率和整精米率，從而減少碎米率和米糠的殘留，提高稻谷的利用率。另一方面，數字化加工工藝還促進了加工設備的智能化升級。智能加工設備能夠實時監測加工過程中的各項指標，并根據實時監測數據進行自動調整，確保加工過程的穩定性和一致性。這種智能化升級能夠提高加工設備的自動化水平，減少人為操作帶來的誤差和損耗。智能加工設備還具備自我診斷和故障預警功能，能夠及時發現并處理設備故障，避免因設備故障而導致的糧食損失。此外，數字技術還推動了加工過程的信息化和可視化。通過數字化系統，加工企業可以實時掌握加工進度、設備狀態、產品質量等信息，實現加工過程的全程可追溯。

參考文獻：

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[3]余澳，李進，賈卓強.農業機械化智能化保障糧食安全的機理與路徑研究[J].農村經濟，2024（11）：33-44.

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