伴随《数字乡村发展战略纲要》《数字农业农村发展规划（2019-2025 年）》文件的颁布，农村正式开启数字经济的发展蓝图。农村数字经济建设是一项复杂工程，在农业农村生产经营中，以知识、信息和技术等数据为生产要素基点，以互联网、云计算等平台为网络，实现生产端的数字化和消费端的产业化，以数字技术的“长尾效应”激发农村消费市场潜力，以数字农业的“范围效应”催生现代农业新业态。
自2019年至今，中央已连发数个文件扶持数字农业建设。其中包括2019年2月19日发布的《中共中央国务院关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的若干意见》（即“中央一号文件”），2020年1月由农业农村部和中央网信办发布的《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》，以及2020年5月由中央网信办、农业农村部等四部门联合印发的《关于印发〈2020年数字乡村发展工作要点〉的通知》。
这些文件共同提到，加快推进农村信息基础设施建设，推动数字农业建设。数字农业已经成为新型农村建设下的重要工程。
数字农业不是一个空的概念，数字农业需要很多的传感器、网络基础设施，硬件+软件，而数字农业的真正价值，是减少人力应用并提升农业效率——通过农业大数据，让经营者有很强的统筹能力，进而提升农业生产效率，把握农产品销售市场，最终形成“藏粮于技”，发挥数字科技能力。
“藏粮于技”的核心点就是：一方面通过数字科技能力，将管理水平精准化，提升农业生产效率；另一方面通过生物科技手段，提升农作物产量。
前途是光明的，道路是曲折的。数字化农业的未来很大。以“数字化”为特征的现代农业是毋庸置疑的未来,数字农业将带来更高的产业效率，更公平的价值分配，更可持续的发展方式。我们认为中国数字农业的发展将呈现以下六大趋势:
1.数据供应定制化
数据资源是发展数字农业的基石。目前中国数字农业面临数据采集成本较高的困境。随着数据思维深入人心，数据采集的组织成本将大幅下降;随着农业物联网的升级换代、公共数据的不断开源以及从业者信息化水平的提升，数据采集的显性成本将不断减少。未来所有的农业产业单元都将拥有定制化的数据供应系统。而且，数据仓库里的静态资源将随着拥有者的数字化能力提升而不断流入产业链，通过交换、融合或再生，去不断创造价值，实现业务的数字化驱动。
2.数据模型国产化
发现数据价值是数字农业发展的动力之源。以色列可以把硬件设备卖给我们，却绝不开放后台系统，因为真正的核心技术是实现数据价值的模型。当下,随着大国科技竞争的加剧，引进科技成果的壁垒不断增高，而且由于国内外农业业态差异大，我们无法套用国外的模式与模型。另一方面，中国不断鼓励科研成果的产业转化，产业与学术、农业与数据科学.的跨界合作正在逐步深入，因此实现产业核心数据模型的自主研发是大势所趋。
3.农业机械智能化
机械化与智能化只隔着一个“数据驱动”的距离，中国制造2025战略明确把“智能制造”作为主攻方向，顺应市场潮流，开展数字化转型，寻找新的增长点。农机厂商也必将不断利用数据为机械赋能,适应数字农场的场景需求，实现从制造商向服务商的转型升级。
4. 产业链虚拟化
随着农业产业各环节数字化程度的有效提升,当数字化的机器智能与商业智能走进生产与经营，产业链将不断走进网络，在网络世界逐步完成现实的数字化映射。产业链虚拟化将进一步推动消除信息不对称，提高产业效率，发现新的增长。
5.供应链金融普惠化
近年来供应链金融迅猛发展，而供应链金融是产业优化的重要组成部分。它通过优化资金流来促进产业、特别是中小企业的健康发展。通过物联网、互联网和人工智能等新兴技术的应用，数字农业将有效推动中小企业有机的融入产业网络体系，为供应链金融普惠化提供坚实的产业基础;同时,农业产业虚拟化进程所带来的产业信息透明化和主体信用可追溯也将为金融风险的量化管理提供切实的保障。
6.数据安全增强化
无论是农田数据还是企业的经营数据都是反映从业者生产经营状况的关键信息。数据带给产业动能的同时，也存在被滥用的风险。因此，数据安全是产业数字化发展的基本保障。存储和应用数据的信息化系统安全性的诉求将不断增强，数据权属问题也将随着法律的完善而得到妥善解决，解除产业数字化的后顾之忧
