(一)适农信息监测技术、传输技术、计算技术水平显著提升，农业信息化基础设施不断完善
随着“宽带乡村”等战略的深入实施，我国农业信息化基础设施在数据获取能力、数据资源建设、数据算力、农业农村网络通信、应用终端等方面的发展取得重要成就。
农业数据监测技术水平不断提升。我国首颗农业高分观测卫星已于 2018 年成功发射入轨并投入应用，打破了高分辨率对地观测数据长期依赖国外供应商的局面。在地面物联网传感器方面，产生了一批低成本、实用化的农业传感器，品类覆盖气象、土壤、水体、植物生命信息、生理生化信息、动物行为识别等，在农业信息监测和数据获取中发挥了重要作用。“天空地”数字农业技术逐步形成，综合采用航天遥感、航空遥感、地面物联网建立了一体化观测系统，实现农业信息的高精度、立体化、时空连续获取。
农业农村网络设施不断完善。我国已初步建成泛在、安全、绿色的宽带网络环境，基本实现“城市光纤到楼入户、农村宽带进乡入村”，农村和城市“同网同速”的时代正在到来。农村互联网普及率稳步提升，截至 2020年底，我国农村地区互联网普及率为 55.9%，城镇地区互联网普及率为 79.8%，城乡互联网普及率的差距大幅收窄。全国行政村开通光纤、第四代移动通信(4G)的比例均超过 98%，实现了覆盖水平全球领先的农村网络。农村宽带接入用户快速增长，截止 2020 年年底，全国农村宽带用户总数达 1.42×108 户，同比增长 5.3%，相应用户占互联网接入用户总量的 29.3%。全国有线电视网络整合和广播电视 5G 建设一体化发展，基本实现农村广播电视户户通。
农业计算能力不断提高。经过多年的持续积累，我国在人工智能(AI)领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界前列，部分方向的核心关键技术实现重要突破。自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能、群体智能等初步具备跨越发展的能力，智能监控、生物特征识别逐步进入实际应用，新型高效算法推动 AI 创新创业日益活跃。随着农业与 AI 技术的深入融合，高性能算法和智能模型不断创新研发，在农业生产、流通、市场等全产业链各环节智能决策中得到高效应用。农业大数据计算更加注重从海量数据中寻找相关关系并进行预测分析，农业数据处理正从传统的数据挖掘、机器学习、统计分析向智能分析预警模型系统演进。
农业“新基建”拉开序幕。农业农村大数据中心等新型基础设施建设加快推进，数字农业新技术、新产品、新业态不断涌现，北斗、5G、物联网、农业专用传感器、智能装备加速在农村应用布局，推动智慧农业加速发展。
5G 发展进入全面深入落实阶段，各地开始重视 5G 在农业领域的融合创新与应用发展，涌现了基于 5G 的智慧农业示范园建设运营模式创新实践;如陕西省杨凌示范区积极推动 5G 信息化建设，依托 5G 技术建成农业大数据管控中心、基于物联网下的农业生产运营管控体系;5G赋能信息进村入户，“5G+” 益农云电商直播、“5G+”智慧养殖、“5G+”智慧种植、5G 智慧农机等亮点内容频现。
此外，乡村传统基础设施数字化转型加速，农村电网、智慧水利、农村物流、农机装备等加快数字化改造升级，全国水利一张图、全国农村公路基础属性和电子地图数据库建成，农机装备数字化步伐提速，北斗终端应用不断扩展。
(二)农业信息标准化、获取、分析处理、管理等技术取得突破，农业大数据建设成效显著
我国农业大数据正处于长期持续增长的历史阶段，农业资源(如大气、土壤、水、生物质等)、农业环境(如气象、水文、土壤水分、温湿度等)、农业作物(如作物长势、产量、病虫害等)、农业过程(如育种、施肥、收割、运输、销售等)等诸多方面正在持续产生海量数据资源。
一是建立了完整的大数据标准化框架。标准化和规范化是大数据快速分析应用的基础保证，也是农业进入大数据时代的必然选择。2014 年，全国信息技术标准化技术委员会成立了大数据标准工作组，负责制定、修改和完善大数据标准规范体系;提出该体系应该包括基础标准、数据标准、技术标准、平台 / 工具标准、管理标准、安全标准、行业应用标准等 7 个类别。中国农业科学院在广泛调研的基础上，分析了当前我国农业大数据规范化和标准化的实际情况及需求，形成了农业大数据标准化框架建议。据统计，农村农业部发布的相关标准和规范累计达到 6575 项，涉及农业基础、农业机械、工艺技术、环境要求、产品标准、等级规格、食品安全、质量检测、疾病防控、标签标志等类别，为农业大数据获取、分析和应用过程提供了方法指导。
二是发展了有效的数据管理规范和多级农业农村大数据中心。自 1994 年金农工程启动建设以来，经过多年发展和完善，我国已初步形成多级农业大数据体系。农业农村部会同有关部门扎实推进农业大数据发展，围绕农业资源环境、农业生产、农产品加工、市场运行等，先后建立了 23 套统计调查制度(合计报表 300 多张，指标 5×104 个);建设形成以主要农产品产量、价格、进出口、成本收益等为主题的 18 个数据集市，日更新量约为 3×105 条。
目前农业农村部正在组织建设农业农村大数据中心和全国平台。中国种业大数据平台整合集成了国家、省、地(市)、县四级种业管理数据，同步汇集了品种审定、登记、保护、推广等行业数据。中国农技推广信息平台集合了全国基层农业技术员 2.4×105 名，平台总请求量超过 3×109 条。
贵州省农业农村厅组织建设了农业大数据统一管理平台，上线运行动物疫病监测、土壤资源管理、农产品质量溯源、农情调度、农机购置等农业信息服务系统 20 余个。渤海粮仓科技示范工程大数据平台具有海量数据来源多样性、多因子综合分析决策等功能，有效指导项目区的粮食生产管理和决策过程，覆盖 30 个县、1.5×107 亩粮田(1 亩 ≈ 666.67 m2 )。中国农业科学院农业信息研究所研建了中国农产品市场监测预警系统，涵盖重要农产品生产、流通、市场全产业链的大数据资源，支撑农业市场监测预警工作，逐年发布《中国农业展望报告》。
三是形成了系列农业大数据技术应用模式。农业大数据与互联网、云计算、AI 等信息技术融合，改变传统农业模式，促进智慧农业发展。在农业高效育种方面，应用大数据挖掘、人工神经网络、深度学习等 AI 技术与现代生物技术的深度融合应用，发掘优异基因，加快育种全链自主创新。
在农业生产管理方面，对生产过程中采集的环境因子、动植物生长等大量数据进行分析处理，实施科学精准控制，优化农业生产，达到提高效率、增加收益的目标。在农产品市场监测方面，大数据支撑的农产品全产业链信息的采集、分析、发布、服务技术体系，为农业生产经营主体提供了有效的市场信息服务，促进农产品的产销精准对接。
在乡村管理服务方面，农业大数据与共享经济结合，通过“互联网 +”大数据平台实现资源的整合、交换，将农村资源与乡村旅游消费需求进行最大化、最优化精准匹配，促进休闲农业和乡村旅游的高质量发展。此外，智能决策系统、信息推送服务、移动智能终端等数据服务软硬件载体和相关大数据服务应用，在农业领域逐渐深入推广。
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