数据要素×现代农业:驱动精准生产与全链升级

数据要素×现代农业:驱动精准生产与全链…不只补概念,更关注现代农业发展的新引擎、筑基——农业数据资产化体系建设在真实场景里的判断和取舍

2天 战略解码

课程大纲

序章——数据要素:现代农业发展的新引擎

一、国家战略与农业现代化新要求
  • 从土地财政到数据赋能:农业要素的深刻变革
1.1 数据成为继土地、劳动力、资本后的核心生产要素
1.2 《数据要素×三年行动计划》农业篇章深度解读
  • 数据驱动农业高质量发展的四大核心目标
2.1 提升生产效率与资源利用率(精准)
2.2 保障农产品质量与食品安全(可信)
2.3 培育农业新业态与新商业模式(创新)
2.4 增强产业韧性与发展可持续性(稳健)

筑基——农业数据资产化体系建设

一、农业数据的多元采集与融合治理
  • 天空地一体化数据采集体系
1.1 卫星遥感、无人机、物联网传感器、田间摄像头的协同应用
1.2 气象、土壤、作物、市场等多源数据的标准与集成
  • 农业数据的资产化治理与安全应用
2.1 数据质量管控、确权与价值评估初探
2.2 数据安全与隐私保护(特别是地块、农户信息)
二、农业数据平台与数字底座构建
  • 区域农业产业大脑/大数据平台的功能与架构
  • 企业级智慧农业管理平台的建设路径

场景深耕(上)——数据驱动农业生产智能化

一、数据要素×提升农业生产数字化水平
  • 精准种植/养殖:从经验决策到数据决策
1.1 基于环境与生长模型的智能灌溉、施肥、施药
1.2 畜禽水产养殖的环境精准调控与健康监测
  • 智能农机装备与无人化农场运营
2.1 农机自动驾驶、作业监测与协同调度
2.2 数字孪生技术在农场管理中的应用
二、数据要素×提升农业生产抗风险能力
  • 农业气象灾害与病虫害智能预警
1.1 利用历史与实时数据构建预测模型
  • 市场价格波动预测与生产计划调整
2.1 利用市场数据指导种植结构与上市时间

场景深耕(下)——数据赋能产业链价值升级

一、数据要素×提高农产品追溯管理能力
  • 全产业链可信追溯体系的构建
1.1 从田间到餐桌的数据链条打通(区块链技术应用)
1.2 追溯数据提升品牌信誉与消费者信任
  • 基于数据的质量安全监管新模式
二、数据要素×培育新质生产力与拓展新价值
  • 数据驱动的农业服务新模式
1.1 农技服务在线化、个性化(如AI植保)
1.2 农业保险精准定损与信贷风控
  • 农业新业态与品牌创新
2.1 订单农业、共享农业、定制农业的数据支撑
2.2 利用消费数据打造区域公共品牌与营销爆品

实践与展望——数字化转型路径设计与未来农业

一、制定现代农业数据化转型实施蓝图
  • 现状评估:不同经营主体的数据应用阶段
  • 路径选择:从小型试点到系统集成的分步走策略
  • 生态共建:政府、企业、科研、农户的协同机制
二、课程总结与行动启航
  • 核心价值与关键成功要素复盘
  • 应对数据、技术、人才、资金挑战的综合策略
  • 拟定个人/企业的数据赋能农业首期行动方案工作坊

适合对象

农业产业化龙头企业、大型农场、合作社的中高层管理人员;市县农业农村主管部门负责人、农业技术推广骨干;农业科技公司、数字农业服务商、涉农金融机构的业务负责人与产品经理;关注智慧农业投资与发展的相关人士

课程定位与主要问题

政策口径、风险信号、证据链条和处置动作会被放进具体任务里校准,便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 现场问题更清楚:风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
  • 改善动作更具体:风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
  • 标准执行有抓手:场景复盘明确风险信号、处置流程和协同边界
  • 复盘跟进有依据:用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单

课程背景与交付信息

在乡村振兴与农业强国战略的引领下,以数据要素为核心驱动力的现代农业已成为产业变革的必然选择。国家《数据要素×三年行动计划》明确将现代农业列为关键领域,旨在通过提升农业生产数字化水平、强化农产品质量追溯、培育新质生产力、增强产业抗风险能力,全面重塑农业价值链。本课程旨在系统解析数据要素在现代农业中的核心应用场景与实施路径,为农业管理者、经营者与技术服务者提供从认知到实践的全方位赋能,推动农业向精准化、智能化、绿色化转型升级

课酬收益

明晰政策与产业方向: 深入理解国家数据要素战略在农业领域的核心部署,把握智慧农业与数字乡村的发展机遇

课程时间

2天

授课方式

政策与理论精讲(30%)、 典型案例深度剖析(40%)、 场景化工作坊与沙盘推演(20%)、 互动研讨与问答(10%)。结合国内外领先实践(如北大荒智慧农场、佳沃集团全链追溯、极…

课程内容重点

01序章——数据要素:现代农业发展的新引擎
02筑基——农业数据资产化体系建设
03场景深耕(上)——数据驱动农业生产智能化
04场景深耕(下)——数据赋能产业链价值升级
05实践与展望——数字化转型路径设计与未来农业

讲师介绍

孙莉莉 讲师头像

孙莉莉

财税合规与风控体系建设专家

哈佛肯尼迪商学院博士后,财税管理与内控风控专家。主导数据资产入表及萨班斯法案合规,累计为企业创造价值超2亿元。兼具国际视野与本土实战经验,深耕财税合规、内控风控、ESG及数据资产领域

金融银行政府国企制造业消费品零售互联网科技建筑工程
查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《数据要素×现代农业:驱动精准生产与全链升级》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

农业产业化龙头企业、大型农场、合作社的中高层管理人员;市县农业农村主管部门负责人、农业技术推广骨干;农业科技公司、数字农业服务商、涉农金融机构的业务负责人与产品经理;关注智慧农业投资与发展的相关人士。

学习这门课可以获得什么收益?

识别风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级;掌握风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点。

课程通常安排多长时间?

课程通常可按2天安排,具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式?

课程主要采用政策与理论精讲(30%)+ 典型案例深度剖析(40%)+ 场景化工作坊与沙盘推演(20%)+ 互动研讨与问答(10%)。结合国内外领先实践(如北大荒智慧农场、佳沃集团全链追溯、极飞…,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配