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數字農業是農業現代化的階段之一，是邁向農業強國的必經之路，近些年來，我國農業數字化取得了顯著的成效，但是也面臨著諸多挑戰，如何應對這些挑戰并作出調整將是我國數字農業產業未來的發展重點，制約數字農業發展的因素很多，本文將深度分析我國數字農業面臨的挑戰。

挑戰一：數字農業技術應用比例較低

目前我國數字農業技術應用比例較低，在技術方面，缺乏核心技術研發，還有技術應用條件不足，導致農業生產經營技術采用方面存在約束，由于數字農業具有知識含量高的特點，并且在采用數字農業技術時，如何克服知識門檻形成認知和理解，使其難度較高，這決定著先進的農業技術是否能轉化為現實生產力，因此在數字農業技術的用戶推廣上存在一定的挑戰。

挑戰二：農業模型落地難度大

農業模型可以涵蓋農業生產全流程，但是我國目前缺乏在傳感器的開發、農業生產可視化等農業模型的應用，并且研究力量、實踐積累和推廣應用等方面存在不足，使得農業模型落地難度大，在一定程度上限制了我國數字農業模型的推廣與應用。

挑戰三：數字農業數據獲取范圍不廣

近幾年來國內大多數數字農業項目主要聚焦于生產環節，比如物聯網技術應用中的大田種植灌溉、水產養殖自動增氧等，但是在農業產業鏈其他環節投入不足，缺乏與農產品相關生產數據之間的融合，獲取數據的范圍不廣，還未形成完整的全流程數字化能力。

挑戰四：網絡基礎設施設置薄弱

目前我國農村農業生產基地信號的盲點較多，比如農村5G基站、光纖寬帶和物聯網基礎設施設置薄弱，在整體布局和數量上都有待完善。

挑戰五：缺乏數字化人才、創新能力不足

由于目前缺乏農業數字化復合型人才，并且整體呈現人員數字素養不高，直接導致數字化農業技術難以應用與推廣。我國在數字農業核心技術創新方面存在不足，比較缺乏自主知識產權的農業專用傳感器等，其次農業機器人和農機設備不能很好地適應。

挑戰六：農作物遙感制圖處于起步階段，無人機遙感尚未被廣泛應用

監測農作物種植面積和分布信息是調整農作物結構和布局的基礎數據，由于煙桿技術具有高時效和大范圍的優勢，是獲取農作物種植面積和分布信息的有效方式，目前美國和歐盟等國家和地區已經實現了遙感制圖的業務化運行，但我國目前還處于探索階段，缺乏高精度、連續性的數據產品，除此之外，無人機遙感作為一項數字農業的新型技術，憑其靈活性和部署性被廣泛地應用，但是在我國，目前無人機遙感還沒有被廣泛地接受和應用。

隨著我國數字農業產業的不斷發展，農業模型在落地應用上遭遇瓶頸，主要體現在研究力量不足、推廣力度不夠和缺乏綜合模型等方面，我國數字農業還需要深入改善。