《“十四五”推进农业农村现代化规划》指出：坚持农业农村优先发展，全面推进乡村振兴；推进农业产业数字化转型；加快发展智慧农业，推进农业生产经营和管理服务数字化改造。
然而，农业现代化依然面临顶层设计缺失、农业数字化基础薄弱、产品溯源体系不健全等一系列问题，主要涉及研发、生产、流通和销售的农业产业链各环节，主要体现在：
研发端：
农业关键核心技术（例：种业）攻关能力亟待加强，对前沿学科的新兴学科缺乏布局，重大科技创新平台建设滞后。
生产端:
①“靠天吃饭”现象严重；②相比全球领先的农业，国内种植、养殖的三率（资源利用率、单位产出率、劳动生产率）仍有待提高；③农业抗周期性的、稳定可持续发展能力不足；④向下游工业化深加工发展速度和规模待提升。
流通端:
农产品触达消费者需要经历众多冗余环节，农产品流通成本高、损耗大、效率低，农产品专用物流网络建设不足。
销售端:农产品线上渗透率低。
尽管如此，我们也应该看到信息基础设施、物流、资金等日渐完善，为农业企业参与商业网络、走出产地提供支持。
疫情培养了消费者线上购买生鲜农产品的习惯，后疫情时代农产品上行加速。
由此可见，农业现代化转型虽面临挑战也充满着机遇，下面将从农业数字化与农业大数据两个方面来进行阐述。
01 农业数字化
农业数字化转型可以从以下方向展开：
第一，业务模式：一个是政府项目申报，一个是直播+电商小程序，最后一个是自建渠道。
第二，信息化建设：农事生产系统、电商系统、进销存管理系统、财务分析系统、人力资源系统等。
第三，商业模式创新，创建一个不断优化的商业模式。
02 农业大数据分析
现代农业亟需智能的业务操作、强大的大数据分析。
按照使用场景的不同，农业大数据分析可以分为：农业数据分析、农业数据可视、农业数据挖掘等方面。
而在这些场景中，农业AI系统的运用，更是确保了农业大数据分析的数据来源，从而确保了数据采集的真实性与针对性。
通过农业数字化转型与农业大数据分析，促使农业现代化迈上一个新的台阶。
在新发展格局下，“数字化”和“大数据化”发展双双驶入快车道，是稳步推进农业产业实现高质量发展的主要动力。
数字化转型为农业高质量发展提供强大牵引力，而大数据技术的应用也促使农业向流程化、专业化方向发展。
