數字賦能農產品供應鏈韌性提升的路徑研究

摘 要：在農業現代化進程中，農產品供應鏈面臨諸多不確定性因素的沖擊，提升其韌性成為保障農產品穩定供應的關鍵。數字技術以高效、精準、智能的特性，為農產品供應鏈韌性提升帶來新契機。基于此，本文通過剖析數字賦能在風險預警、優化協同、應急響應等方面的作用機制，指出其面臨著數據孤島、鏈條彈性不足、智能匹配不暢及技術成本過高等挑戰，進而提出搭建區塊鏈平臺、構建動態儲備體系、開發 AI 匹配算法、推廣輕量化應用的針對性提升路徑，以供參考。

關鍵詞：數字賦能；農產品；供應鏈韌性；智慧農業；數商興農

中圖分類號：F724.6；F124.3 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）08（a）--04

2023年，中央一號文件《關于做好2023年全面推進鄉村振興重點工作的意見》明確提出“加快農業農村大數據應用，推進智慧農業創新發展，強化農產品供應鏈韌性”。該政策強調實施數商興農工程，推動農產品倉儲保鮮冷鏈物流設施數字化改造，并構建現代流通體系。數字技術在實時監測與智能調度方面的突破，為重塑農產品流通體系提供新動能，但技術滲透率不足與數據割裂制約著其效能的發揮，依托數字基礎設施提升供應鏈彈性成為亟待破解的命題。

1 數字賦能農產品供應鏈韌性的作用機制

1.1 預警風險：數字技術強化動態監測

在農產品生產環節，數字技術借助先進的物聯網技術，可以實時監測農作物生長環境，并憑借先進的感知與分析能力，為農產品供應鏈風險預警提供了有力支撐。在田間地頭部署各類傳感器，精準獲取土壤濕度、溫度、光照強度等關鍵環境參數，這些數據會及時傳輸至智能分析系統，系統依據預設的生長模型，對農作物的生長狀況進行評估與預測。一旦發現環境參數偏離適宜范圍，系統就會迅速發出預警，提醒農戶及時采取調整灌溉量、施肥量等相應措施，從而降低因環境因素導致的減產風險。同時，在農產品流通環節，數字技術同樣發揮著重要作用。相關人員利用全球定位系統（GPS）和地理信息系統（GIS），可實時定位與跟蹤運輸車輛，經過分析車輛的行駛軌跡、速度等信息，及時發現運輸過程中的車輛故障或道路擁堵異常情況。數字技術還可以結合氣象預報和交通信息，提前規劃出最優運輸路線，避免因惡劣天氣或交通狀況出現的運輸延誤情況，保證農產品能夠按時、安全地送達目的地。此外，數字技術還能深度挖掘電商平臺、社交媒體等渠道的數據，分析消費者的購買行為與偏好，預測市場需求的變化趨勢。農產品供應商可以根據這些信息，合理調整生產計劃以及庫存水平，避免因市場需求波動而出現庫存積壓或供應短缺問題。

1.2 優化協同：數字平臺重構供應鏈網絡

數字平臺的出現打破了傳統供應鏈中各環節之間的信息壁壘，實現信息的實時共享與交互。在農產品生產端，數字平臺把農戶、農業合作社等生產主體與農資供應商、農產品加工企業等連接起來，協助生產主體借助平臺及時獲取農資的供應信息及價格動態，再選擇最合適的供應商進行采購。同時，加工企業能夠在平臺上了解農產品的生產進度及質量情況，提前安排生產計劃，以保證原材料的穩定供應。數字平臺整合了物流企業、倉儲企業及銷售渠道等資源，使物流企業在平臺就能獲取貨物的運輸需求信息，合理安排車輛及運輸路線，提高運輸效率。此外，倉儲企業還能夠根據平臺上的庫存信息，優化倉儲空間利用，降低倉儲成本。而銷售渠道則能利用平臺及時了解農產品的庫存情況及供應能力，制定合理的銷售策略，提高銷售效率。

1.3 應急響應：智能系統提升處置效能

當面臨自然災害、疫情等突發情況時，智能系統能夠迅速做出反應，為應急處置提供科學決策依據。智能系統通過整合氣象、地質等方面的信息，可提前預測災害的發生概率及影響范圍，系統一旦監測到可能發生的災害，就會立即向相關部門與人員發出預警信息提醒相關人員做好防范準備。與此同時，出現供應短缺時系統能夠根據需求情況和庫存信息，快速制定物資調配方案，以保證應急物資能夠及時送達受災地區。此外，智能系統還可以對物資的運輸過程進行實時監控，提高物資運輸的安全保障率并做到及時供應。最為重要的是，智能系統還能優化應急處置流程，經過分析歷史應急事件的數據，系統可以總結出最佳的應急處置方案和流程，在實際應急響應中，就能結合事件的具體情況，自動生成相應的處置方案，并指導相關人員進行操作。此外，智能系統還可以實現各部門之間的信息共享與協同作戰，提高應急處置的效率，進而為農產品供應鏈在面對突發情況時的穩定運行提供有力保障。

2 數字賦能農產品供應鏈韌性提升面臨的挑戰

2.1 數據孤島難破，信息協同受阻

當前農產品供應鏈各參與方采用的技術標準和數據規范存在顯著差異，所以這種異構性導致信息交互面臨多重阻礙。農業生產環節部署的智能監測設備產生的實時數據，與流通環節的物流管理系統采用不同的編碼規則和傳輸協議，在一定程度上阻礙了信息的無縫流動。加工企業使用的質量檢測系統與批發市場的交易平臺缺乏統一的數據接口，關鍵業務信息需經過多次格式轉換才能完成交換。不同行政區域建設的農產品追溯平臺各自采用獨立的技術架構，跨區域業務協同時經常出現數據丟失或解析錯誤的情況。同時，政府部門主導的監管平臺與企業自建的管理系統在數據采集頻率和顆粒度上存在明顯差異，難以實現業務數據的實時比對與校驗。更為嚴重的是，碎片化的信息系統布局嚴重增加了運營成本，更嚴重制約著供應鏈各環節的快速響應能力，當市場環境發生變化時，決策人員就無法獲取完整及時的信息支持，影響應急決策的準確性和時效性。

2.2 鏈條彈性不足，突發風險難防

現有供應鏈體系在應對重大沖擊時表現出明顯的脆弱性特征，因為固定化的產銷銜接模式在面對極端氣候事件時缺乏必要的調整空間，所以會出現區域性供應中斷的情況，且倉儲設施的地理分布呈現明顯的集中化特征，關鍵節點遭遇突發事件時容易引發系統性風險。運輸網絡對主干線路的依賴度過高，替代路徑的規劃和儲備明顯不足。供應商體系的結構單一化問題突出，關鍵環節缺乏可靠的備選方案支持，這種剛性架構在面對持續性干擾時，表現出較差的適應能力和恢復能力。現有的應急預案大多停留在文本層面，缺乏實際的演練驗證和效果評估。資源配置決策主要依賴管理人員的主觀判斷，尚未建立科學的彈性評估模型和預警機制。當多個節點同時受到沖擊時，系統容易產生連鎖反應，從而造成更大范圍的運行障礙。

2.3 智能匹配欠缺，市場調控失衡

傳統的市場預測方法難以準確捕捉農產品消費的復雜變化特征，生產計劃的制定過程過度依賴歷史經驗數據，對消費趨勢的新變化反應遲緩。價格信號的傳導過程存在明顯的時滯效應，進而導致供給調整與需求變化難以同步。同時，區域間的市場信息共享機制不健全，經常出現局部過剩與短缺并存的市場失衡現象，并且訂單農業的覆蓋范圍有限，大部分農產品仍然延續傳統的以產定銷模式。此外，庫存管理缺乏智能化的動態平衡機制，導致季節性供需矛盾反復出現。產品質量分級標準的執行存在地區差異，影響了有效實施優質優價機制，這種低效的市場匹配模式既造成資源浪費，又制約了供應鏈整體效益的提高。缺乏精準的市場調節工具，使得供應鏈在面對需求波動時表現被動，影響了系統的穩定運行。

2.4 技術成本較高，中小農戶受限

數字化轉型所需的投入成本對中小規模經營者構成顯著負擔，智能設備的購置費用與系統維護支出超出了多數經營主體的承受能力。具備數字技術應用能力的專業人才供給不足，基層操作人員對復雜管理系統的掌握程度有限。農村地區的網絡基礎設施覆蓋不充分，影響了數據采集和傳輸的實時性。現有解決方案主要針對大型農業企業設計，缺乏適合小規模經營者的簡易應用方案，既有系統的升級改造面臨設備兼容性不足等現實問題，這些現實困難延緩了數字技術的普及進程，制約了整體效益的發揮。同時，投入產出預期的不確定性也降低了經營主體進行數字化轉型的積極性，形成技術推廣的障礙。

3 數字賦能農產品供應鏈韌性提升的路徑

3.1 搭建區塊鏈平臺，破除數據孤島壁壘

傳統供應鏈中各參與方維護獨立的數據系統，形成多個信息孤島，嚴重制約著整體協同效率的提高，而區塊鏈技術的分布式賬本特性為解決農產品供應鏈信息碎片化問題提供了新的技術路徑。區塊鏈能夠構建去中心化的數據共享網絡，保證所有交易記錄和物流信息在參與節點間實時同步且不可篡改，智能合約的自動執行機制消除了人工干預帶來的時滯及誤差，使跨主體協作更加高效透明。此外，加密算法在保障商業隱私的同時，還能做到必要信息共享，解決了數據安全與開放共享的矛盾。同時，時間戳技術為農產品流通過程建立了完整可追溯的記錄鏈條，提高質量監管與責任追溯能力。

第一，實施過程需要從底層架構設計逐步推進，相關人員先選擇適合農產品供應鏈特性的聯盟鏈架構，在保證性能的同時，盡量滿足多方參與需求。第二，開發適配農業場景的智能合約模板，涵蓋訂單確認、質量檢驗、物流跟蹤等核心業務流程，部署邊緣計算節點處理田間地頭的實時數據采集，借助輕量級客戶端接入區塊鏈網絡，還應建立統一的數據標準規范，定義農產品標識、質量參數、交易記錄等關鍵信息的存儲格式。第三，相關人員繼續開發跨鏈互操作協議，無縫對接現有ERP、WMS等企業系統，以此根據不同參與方的業務需求配置差異化的數據訪問權限，構建分層權限管理體系。第四，需要引入零知識證明等隱私計算技術，在保證數據可驗證性的同時，保護商業敏感信息，在此基礎上建立完善的運維監控體系，提高區塊鏈網絡穩定運行及數據安全。此套實施方案需要農業企業、科技公司和監管部門多方協作，經過試點示范一步步完善，最終形成可推廣的標準化解決方案。

3.2 構建動態儲備體系，增強全鏈條抗風險能力

農產品供應鏈面臨的核心挑戰在于其固有的剛性特征難以適應市場波動和突發事件，且傳統儲備體系采用固定庫存模式，缺乏對供需變化的動態響應能力，導致資源錯配和應急失效，數字技術的引入為解決這一結構性矛盾提供了新的可能性。動態儲備體系的核心在于建立實時感知、智能決策和彈性調度的新型儲備模式，物聯網設備精準監控庫存狀態，而大數據分析預測區域需求變化，云計算平臺支撐多場景模擬推演。這種體系區別于傳統靜態儲備的關鍵特征在于其自適應能力，能夠根據市場信號自動調整儲備規模和分布。此外，運用機器學習算法持續優化儲備策略，可以平衡庫存成本與供應保障之間的關系。利用數字孿生技術構建虛擬儲備系統，提前評估不同應急情景下的儲備效能。

實施動態儲備體系需開展系統性工程改造，在倉儲設施方面，相關人員需要優先選擇交通樞紐城市布局智能倉儲中心，配置自動化立體貨架、恒溫恒濕系統和智能分揀設備，倉儲面積根據區域農產品流通量按500～2000平方米分級設置。硬件部署包括安裝重量傳感托盤、RFID識別門禁和環境監測探頭，實時采集庫存數量、位置分布和環境參數，數據通過5G專網傳輸至管理平臺。軟件系統開發重點構建三大核心模塊：（1）智能預測模塊，整合歷史銷售數據、氣象信息和市場行情，采用LSTM神經網絡預測未來15天的需求波動，輸出動態安全庫存建議值；（2）庫存優化模塊，運用遺傳算法計算最優儲備分布方案，平衡倉儲成本與供給保障需求；（3）應急調度模塊，對接交通路況和天氣預警數據，當庫存低于閾值或出現突發事件時，自動生成包含調撥路線、運輸工具和交接節點的應急方案。運營機制創新包括建立“中心倉+區域倉+前置倉”三級儲備網絡，實行庫存信息實時共享，還應開發區塊鏈溯源系統，記錄儲備農產品從入庫到出庫的全流程質量數據，同時設計彈性倉儲租賃方案，在銷售旺季通過臨時租用周邊倉庫擴展30%的儲備容量。

日常管理中設置庫存周轉率、缺貨率和損耗率等關鍵指標監控體系，每月生成儲備效能評估報告，指導算法參數優化和網絡布局調整。為保障體系運行，需要組建專業運維團隊負責設備維護和系統升級，同時開展操作人員培訓，保證每個倉儲節點都配備2～3名合格的技術管理員。動態儲備體系借助數字化改造和智能化升級，使傳統靜態儲備轉變為具備實時響應能力的彈性系統，當市場波動或突發事件發生時，可以快速調整儲備策略，確保農產品穩定供應。

3.3 開發AI匹配算法，優化供需精準對接

農產品供應鏈的傳統匹配方式主要依靠人工經驗和簡單規則，無法應對市場的復雜變化與突發波動。這種局限性在農產品領域尤為突出，因其具有明顯的季節性、地域性和易腐性等特征。機器學習技術的發展為解決這一難題提供了新的技術路徑。深度神經網絡能夠從多維度的歷史交易數據中識別潛在規律，建立供需關系的動態模型；時序預測算法分析消費趨勢的周期性變化，提前預判市場需求拐點；圖計算技術刻畫供應鏈網絡中的復雜關聯，優化多節點匹配效率。這些技術進步使供需匹配從靜態規則轉向動態優化，從局部最優轉向全局協調。精準對接的實現不僅可以降低流通損耗，還能增強供應鏈應對市場波動的適應能力，為系統韌性建設提供算法支撐。

搭建智能匹配平臺需要相關人員在農產品生產基地安裝環境監測設備，記錄溫度、濕度等生長參數，每兩小時自動上傳至數據中心。隨后，批發市場的電子秤和交易終端直接對接系統，實時傳輸成交價格和數量信息，結合對接系統相關人員開發簡易的手機端應用，方便農戶和采購商更新庫存與需求信息。所有接入設備都需經過安全認證，數據傳輸采用加密協議保護。數據處理環節建立標準化的質量控制流程，開發專用的數據校驗程序，自動識別并標記異常交易記錄。此外，相關人員針對不同地區的產品名稱差異，需要建立統一的品名對照表，對于缺失的規格信息通過同類產品數據推算補齊。開發數據質量評分系統，對各節點的數據完整性和準確性進行定期評估。處理后的數據按照日期、品類、區域等維度分類存儲，便于后續分析使用。算法模型的開發采用實際業務數據訓練，需求預測模型分析過去三年的銷售記錄，識別不同季節的消費規律。與此同時，匹配算法重點考慮運輸距離、產品保鮮期等現實約束條件。系統界面設計力求簡潔，主要功能控制在三級菜單以內。操作流程模擬實際交易習慣，減少用戶學習成本。平臺上線后，建立持續的優化機制，技術人員每天檢查算法運行日志，記錄匹配成功和失敗的案例，且每周召開業務分析會，根據實際使用反饋調整模型參數。最重要的是設置專業的客服部門，收集用戶意見并快速響應技術問題，并定期舉辦操作培訓，幫助農戶熟悉系統功能。建立應急響應預案，在系統故障時啟動人工匹配流程，確保交易不受影響。

3.4 推廣輕量化應用，降低數字應用門檻

農產品供應鏈數字化轉型面臨用戶技術水平參差不齊的現實挑戰。傳統數字化工具功能繁雜、操作復雜，難以在基層農業主體中普及應用。輕量化應用通過精簡功能、簡化交互、降低配置要求，有效解決了這一難題。這類應用聚焦核心業務場景，采用直觀的界面設計，使數字化服務真正觸達終端用戶。技術實現上，依托云計算架構，將復雜的計算轉移到服務器端，大幅降低對終端設備性能的依賴。這種模式既保留了數字化管理的優勢，又適應了農業從業者的使用習慣，為供應鏈整體數字化水平提升創造了條件。

輕量化應用的具體實施需要系統化的推進策略，相關人員在應用開發階段應利用模塊化架構設計，將供應鏈管理拆解為生產記錄、農資采購、產品銷售等獨立功能模塊。將每個模塊安裝包控制在15MB以內，保證在低配智能手機上流暢運行。界面設計可采用“三步操作”原則，任何功能最多通過三次點擊即可完成。文字提示使用當地方言表述，圖標采用農具、農作物等具象圖案。開發離線優先模式，在網絡不穩定時仍能記錄關鍵數據，待網絡恢復后自動同步。部署環節，建立分級服務器架構。村級部署邊緣計算節點，緩存常用數據；鄉鎮級設置中轉服務器，處理區域業務邏輯；省級搭建云服務平臺，運行核心算法。這種架構既保證了響應速度，又降低了單一節點壓力。數據采集采用“自動+手動”雙模式，傳感器自動采集環境數據，用戶手動補充關鍵農事記錄。為適應不同用戶習慣，輸入方式支持手寫、語音、拍照等多種形式。培訓推廣采取“以用代訓”策略。

與此同時，在鄉鎮集市設立數字化服務站，配備大屏演示設備，技術人員現場演示從下載安裝到日常使用的完整流程。制作系列短視頻教程，通過農村廣播系統和社交媒體傳播。開發模擬操作功能，使用戶可在無數據環境下練習使用。建立“數字幫扶”機制，每個村民小組都培養2～3名年輕骨干，協助其他成員解決使用問題。運營維護構建三級支持體系，常見問題由智能客服7×24小時在線解答；中等難度問題轉接區域數字專員；復雜問題上報技術團隊遠程診斷。此外，版本更新采用差異推送策略，根據用戶設備性能和網絡狀況，自動匹配適合的版本。為保障應用的可持續運行，配套建立激勵機制，并設置應用積分體系，完成農事記錄、交易評價等操作可獲得積分兌換農資優惠。

4 結語

綜上所述，農產品供應鏈數字化轉型需要解決實際應用中的具體問題，區塊鏈技術能真實記錄產品流通過程，物聯網設備可以隨時監控貨物狀態，簡單易用的手機應用讓更多農戶參與其中，這些技術要真正發揮作用，就必須與農業生產的特點相匹配。當前，農產品供應鏈數字化轉型需要進一步發展，建立統一的數據交換規則，讓系統反應更快速。既要完善技術方案，又要制定配套的管理辦法，這樣才能讓數字化工具在農產品流通中真正落地見效。

參考文獻

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