随着农业领域不断的发展进步，农业数据的重要性也逐渐显露出来，大数据正在助推农业生产向智慧型转变，数据将成为现代农业生产的新兴要素。因此将大数据技术应用到农业中，很大程度上推动我国农业领域的整体发展进程。
——农业监测传感器为农业大数据提供数据基础。随着国内农业科技企业的崛起，目前已经逐步打破了传感器依赖国外研发的局面。在农业科技型企业的共同努力下，产生了一批高精度、实用化的农业传感器，品类覆盖气象信息、土壤墒情、水体监测、作物生长信息等，在农业信息监测和数据获取中发挥了重要作用，为农业大数据中心建立提供数据基础。
——农业政策的支持为农业大数据提供政策基础。国家农业大数据采集体系建设不断完善，充分利用物联网、智能设备、移动互联网等信息化技术采集农业农村数据，提高了数据采集效率和质量。农业基础数据库逐渐建立完善，实现了农业基础调查数据的集中统一管理。
数字农业是将数据作为新的农业生产要素，用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合，对改造传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。
农业大数据和人工智能技术建设成效显著
随着科学技术的逐渐发展，我国农业信息化基础设施体系已经逐步发展成熟，经过多年的发展积累，覆盖多个层面和领域的农业信息化系统已经在我国初步构建，各级各类农业信息资源已经较为丰富。各级各类农业主管部门和机构设立的农业大数据研究及应用机构开始不断涌现;
——农业大数据技术模型的成熟应用。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。在农业大数据模型方面，应用大数据挖掘、云计算、深度学习等 AI 技术与现代生物技术的深度融合应用，对生产过程中采集的环境数据、作物生长数据等大量信息进行分析处理，实现科学精准控制，优化农业生产，达到提高效率、增加收益的目标。
——大数据运算助力数字农业精准决策。农业大数据帮助农业精准决策，通过各个方面的农业信息制定出一整套有可实施性的精准管理措施。大数据处理分析技术可以集成作物自身生长发育状况以及作物生长环境中的气候、土壤、生物等数据，同时综合考虑经济、环境、可持续发展的指标。这可以弥补专家系统、模拟模型在多结构、高密度数据处理方面的不足，为农业生产决策者提供更加精准、实时、高效的农业决策。
——综合数据分析助力农作物生产管理。整合传统统计数据及农业资源管理信息，对农场不同地块的农作物进行有针对性的种植管理。对种植影响因素差异性较大的不同区域定量获取影响作物生长的环境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病虫害等)信息，分析影响区块产量差异的原因，采取技术上可行、经济上有效的耕作措施，区别对待，按需实施的“精准农业”。
与传统农业相比，当前的农业生产大数据具有以下新特点：原本适用于小农经营的耕种经验已经不适合农业商业化经营，在此背景下，以物联网、大数据、云计算、AI、数据分析等角度切入，不仅可以通过建立综合的数据平台，调控农业生产，还可以记录分析农业种植培育过程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。
人工智能大数据系统促进农业提质增产
大数据决策实现了从经验决策到科学决策的转换；传统农业主要是以种植者的经验为核心，主要是依靠过去积累的经验或手艺来进行判断决策和执行，这也导致了整体生产环节效率低、波动性大、农作物或农产品质量无法控制等问题。
而在数字农业模式中，通过数字化设备比如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等，以实时“数据”为核心，通过信物融合系统的大数据分析来帮助生产决策的管控和精准实施;系统中人工智能机器学习通过使用大数据来优化单个或一系列关键目标的来解决农业生产中的作物产量、疾病预防和成本效益等等多方面农业问题。
数字农业通过大数据和人工智能技术，可以非常明显的提高粮食产量、减少资源浪费。人工智能技术可以被用来分析来自无人机和卫星的图像、气象数据、土壤样本和湿度传感器的数据，并帮助确定播种、施肥、灌溉、喷药和收割的最佳方法。
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