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農業農村部關于印發《全國智慧農業行動計劃(2024—2028年)》的通知

信息來源: 區發展和改革局   發布時間: 2024-11-08 16:11:22

轉載自農業農村部官網


各省、自治區、直轄市及計劃單列市農業農村(農牧)、畜牧獸醫、漁業廳(局、委),新疆生產建設兵團農業農村局,北大荒農墾集團有限公司、廣東省農墾總局,部機關各司局、派出機構、各直屬單位,有關單位: 

為大力推進智慧農業建設,進一步推動《農業農村部關于大力發展智慧農業的指導意見》落地落實,我部組織制定了《全國智慧農業行動計劃(2024—2028年)》。現印發你們,請認真組織實施。 


全國智慧農業行動計劃(2024—2028年) 

為貫徹落實黨中央、國務院關于發展智慧農業的決策部署,進一步推動《農業農村部關于大力發展智慧農業的指導意見》落地落實,加快智慧農業技術裝備推廣應用,制定本行動計劃。 

一、總體要求 

基本思路。聚焦智慧農業發展的重點領域和關鍵環節,瞄準農業農村生產管理面臨的難點問題,組織實施智慧農業3大行動,通過政策拉動、典型帶動、技術驅動、服務推動,形成一批可感可及的工作成果,加快推動智慧農業全面發展,有力支撐農業現代化建設。 

工作布局。在公共服務能力建設上,加快打造國家農業農村大數據平臺、農業農村用地“一張圖”和基礎模型算法等公共服務產品;在產業布局上,著力推動主要作物大面積單產提升,培育一批智慧農場、智慧牧場、智慧漁場,推進全產業鏈數字化改造;在示范帶動上,支持浙江先行先試,探索推廣“伏羲農場”等未來應用場景。 

行動目標。按照“一年打基礎、三年見成效、五年上臺階”的工作安排,分階段推進。2024年,全面啟動智慧農業公共服務能力提升、智慧農業重點領域應用拓展、智慧農業示范帶動3大行動8項重點任務。到2026年底,智慧農業公共服務能力初步形成,探索一批主要作物大面積單產提升智能化解決方案和智慧農(牧、漁)場技術模式,農業生產信息化率達到30%以上。到2028年底,智慧農業公共服務能力大幅提升,信息技術助力糧油作物和重要農產品節本增產增效的作用全面顯現,先行先試地區農業全產業鏈數字化改造基本實現,全域推進智慧農業建設的機制路徑基本成熟,農業生產信息化率達到32%以上。 

二、重點任務 

(一)實施智慧農業公共服務能力提升行動 

1.打造國家農業農村大數據平臺。完善國家農業農村大數據平臺架構設計,統籌謀劃存量資源和增量項目,加快推進算力、存儲、安全、網絡條件提升和災備體系建設,構建統一的數據資源池和數據采集、匯聚治理、分析決策等系統,打造農業農村數據管理服務中樞。制定完善農業農村數據分類分級規范、數據資源目錄和共享制度,應用“全農碼”對農業資源、主體、產品數據統一賦碼,深入推進數據資源匯聚治理和共享交換。升級優化“農事直通”移動端窗口,豐富和拓展為農服務數字化應用。構建農業農村大數據協同創新體系,制定促進數據平臺上下協同的標準規范,推廣農業農村大數據平臺基座等軟件工具。2025年,相關數據管理制度、標準規范基本建立,到2028年底,功能完備、上下協同、務實管用的國家農業農村大數據平臺基本建成。 

2.共建農業農村用地“一張圖”。統籌用好農業農村地理信息公共服務平臺等現有條件,開發滿足農業農村管理應用需求的農業農村數字底圖,完善地圖制作、發布、服務等功能,為各級農業農村部門提供基礎能力支撐。央地合作、部門協作推動各類涉農數據上圖入庫,建設耕地、永久基本農田、高標準農田、承包地、宅基地、耕地種植用途、養殖坑塘用地等專題圖層,為每塊地建立數字檔案。鼓勵各級農業農村部門和各類主體依托用地“一張圖”,開發耕地種植用途管控、防災減災、生產托管、農機精準作業等各類應用。 

3.開發智慧農業基礎模型。建設農業基礎模型與算法開放平臺,建立農業智能模型算法軟件開源社區,為各類農業模型開發提供高效敏捷的開發工具和基礎模型庫。開發推廣具有自主知識產權的作物生長、動物行為和體征識別、生產管理決策、設施環境多因素聯動調控等基礎模型算法,以及智能育種、飼料配方、農場管理等通用軟件工具或SaaS軟件服務,為各類智慧農業應用提供技術底座。加快推動人工智能大模型在農業農村科研、生產經營、管理服務等重點領域應用。到2026年底,農業基礎模型與算法開放平臺和基礎模型庫基本建成,到2028年底,開發推廣基礎模型算法和通用軟件工具或SaaS軟件服務20個以上。 

(二)實施智慧農業重點領域應用拓展行動 

4.賦能主要作物大面積單產提升。組織國家智慧農業創新中心、優勢科研單位和科技領軍企業,聚焦全國重點區域重點品種,集成推廣一批大面積單產提升的數字化種植技術方案。鼓勵地方因地制宜推進水肥一體化智慧管控設施、信息化監管設備等數字農田建設,探索完善建設標準,優化國家、省、市、縣四級耕地質量監測網絡。加快推進農機裝備的數字化升級,引導配備北斗輔助駕駛等系統設備終端,提高精準作業水平。鼓勵有條件的地方整區域推進田間氣象、作物長勢、土壤墑情、病蟲害等監測預警網絡建設,形成覆蓋全域的一體化監測體系。鼓勵有條件的農業社會化服務主體拓展智慧農業服務,為小農戶等經營主體提供貫穿全生產周期的農事指導、市場信息、防災減災等各類信息服務。力爭到2028年底,主要糧油作物的數字化種植技術方案基本成熟。 

5.培育一批智慧農(牧、漁)場。指導各地根據種養殖品種和生產條件的實際需求,集成應用適宜的信息技術裝備,因地制宜建設多樣化的智慧農(牧、漁)場。智慧農場,重點應用環境監測調控、水肥藥精準管理、智能植保、無人巡檢運輸、智能農機等技術裝備。智慧牧場,重點應用個體體征監測管理、環境精準調控、自動巡檢消殺、疾病智能診斷、精準配方飼喂、自動采集清污、廢棄物無害化處理等技術裝備。智慧漁場,重點應用環境和水質監測、自動增氧、智能巡檢、智能投飼、個體行為觀測、魚病智能診斷、分級計數等技術裝備。實施農(牧、漁)場智慧賦能計劃,匯聚各級農業農村部門、市場主體等多方資源力量,為有意愿有條件的農民合作社、家庭農場、農業企業等主體,提供智慧農業通用軟件工具、信息技術培訓、農技在線服務、市場信息等服務。 

6.推動農業全產業鏈數字化改造。鼓勵各地打造一批產業鏈數字化改造標桿,充分發揮行業組織、“鏈主”企業、龍頭企業等作用,帶動農業生產經營主體數字化改造,提高全產業鏈協作協同效率。深入實施“互聯網+”農產品出村進城工程,推動國家級農產品產地市場智慧化升級改造,加強農產品產地倉儲保鮮冷鏈物流信息化建設,打造面向市場、數據驅動、高效協同的智能供應鏈,推動產銷順暢銜接、優質優價。建設一批重要農產品全產業鏈大數據分析應用中心,加強重要農產品全產業鏈信息監測,引導產業有序發展。推進農產品質量安全智慧監管,建設國家綜合監管平臺,指導有條件的生產主體建立信息化質量安全管控系統,推廣應用電子承諾達標合格證,鼓勵有條件的地區開展追溯保品牌試點。 

(三)實施智慧農業示范帶動行動 

7.推進智慧農業先行先試。支持浙江建設智慧農業引領區,綜合應用技術創新、人才引進、財稅支持、金融服務等政策措施,探索設立智慧農業專項資金,推動形成部省聯動推進智慧農業建設的機制路徑。支持智慧農業公共服務產品優先在浙江落地應用,推動“浙農碼”與“全農碼”有機銜接,率先實現部省數據互聯互通和業務協作協同。持續推動浙江“鄉村大腦”迭代升級,建設種植業、畜牧業、漁業“農業產業大腦”,開發推廣“浙農”系列應用,建設一批不同技術模式的智慧農(牧、漁)場。到2028年底,浙江農業產業大腦基本建成,培育1000家以上數字農業工廠、100家未來農場,形成一批標準規范,研發推廣一批成熟適用的智慧農業軟硬件產品。 

8.探索智慧農業未來方向。支持科研院校持續推進智慧農業技術模式迭代創新,加強智慧農業前沿技術研發與系統集成,引領智慧農業未來發展方向。支持中國科學院持續探索總結“伏羲農場”模式。持續優化土壤養分反演、作物模擬預測、氣象精準分析等模型,開展耕地網格化、數字化管理,推動農業生產過程的數字化仿真、推演,形成最優種植方案。持續推進智能農機創新,在規模化應用場景下實現精準整地、精準播種、變量施藥、變量施肥、變量灌溉、收獲減損、運輸減損、倉存減損、秸稈合理利用等精準作業。培育一批智慧農業領域科技領軍企業,集聚創新資源,加快推進智慧農業技術研發、成果轉化和產業化應用。 

三、組織保障 

(一)強化組織領導。建立智慧農業工作推進機制,成立工作專班,明確責任分工,制定年度任務清單,扎實有序推進各項任務落地實施。各省級農業農村部門要制定具體舉措,明確主體責任,強化政策配套和工作力量保障,確保任務目標如期實現。加強行動計劃監測調度,對重點任務重點項目實施情況進行跟蹤調度和分析總結,及時發現解決實施過程中的問題。完善智慧農業專家咨詢委員會,研究智慧農業發展趨勢、重大問題,提出政策建議。 

(二)加大政策扶持。用好高標準農田建設、智慧農業建設、設施農業建設、農業產業融合發展、農機購置與應用補貼等已有項目和政策,形成支持智慧農業發展的政策合力。統籌利用中央預算內投資、重大信息平臺升級改造、重大科技項目等資金渠道,支持智慧農業能力條件建設,加快關鍵技術研發創新。加強對智慧農業公共服務應用的宣傳培訓。鼓勵各地探索智慧農業專項補貼等新政策,健全技術、服務、金融等多樣化政策支持體系。 

(三)加強總結交流。及時總結工作進展和成效,推廣典型經驗和模式,編發智慧農業優秀案例集。建立智慧農業主推技術目錄和信息發布制度,遴選發布智慧農業新技術新裝備,促進技術供給與需求的有效銜接。召開智慧農業建設現場推進會,推動各地互學互鑒,以點帶面整體提升。用好農業農村部官網、新媒體、中國國際農產品交易會等線上線下平臺,充分展示智慧農業行動計劃建設成果。加強智慧農業領域技術、人才、標準、經驗等方面國際交流合作。 


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