文章以傳統鄉村產業、新興鄉村產業和鄉村數字化治理為切入點，探究數智賦能融入鄉村振興發展路徑。研究發現:當前鄉村傳統農業生產中數字化及智能化設備普及率較高，但存在轉型不徹底、后續維護困難;鄉村新興產業數智賦能技術支持相對滯后、崗位人才稀缺;鄉村數字化治理平臺規劃不足等問題，這些都加大了數智賦能鄉村振興的難度。

一、數智鄉村的提出

數智鄉村即利用數字技術和智能技術，建設鄉村生活智慧化、鄉村產業數智化、鄉村治理現代化的現代化農村。數智鄉村是數字鄉村的升級和引申。以往的數字鄉村強調數字技術如農業信息化技術、數據集成技術等在鄉村振興中的應用，而隨著數字技術的升級和智能技術的發展，人工智能、區塊鏈、云計算等智能技術開始應用在鄉村振興中。

數智鄉村在近年來背靠政策支持和企業扶持發展迅速。一方面，政府對于數智鄉村的發展提供了政策支持，2019年由中共中央辦公廳、國務院辦公廳發布的《數字鄉村發展戰略綱要》提出，要加快鄉村基礎設施智能化轉型，提出建設智慧交通、智能電網等措施，并在“發展農村數字經濟”一章中整章圍繞數字化和智能化發展進行闡述，為數智賦能鄉村振興提供了政策支持。截至2020年，全國的數智鄉村指數達到23.92，較2016年的4.81提升了4.97倍，年均增長幅度超過20%，可見數智鄉村建設水平的高速發展。另一方面，各企業也為鄉村振興提供了數字智能技術，促進了數智鄉村的發展。例如京東的“鄉村數智化合伙人”任務以及“一基三化五流動”的鄉村數智化服務體系的建設，以智慧物流促進了農產品的出口和售賣，以“商流”助“興農”。中國移動也發布了《數智鄉村振興計劃》，實施“七大鄉村數智化工程”，從基建、產業、醫療、文化、教育、鄉村治理、金融等七個方面，助力鄉村實現數智化發展。除大企業外，各地域的本地企業也開始加入數智賦能鄉村的合作中，2023年6月巴州庫爾勒市召開的“數智賦能新鄉村、攜手共建新絲路”洽談會，有關縣市和企業舉行了現場簽約儀式。

劉鵬基于空天地一體化的概念，提出了數智技術在智慧農業上的應用策略，指出當前數智技術在鄉村的融入，需要有標準的制度體系，例如智慧農業標準制度體系，以數智處理系統為基礎、以大數據承載平臺為發展方向。莊家煜指出數智技術與鄉村產業振興具有邏輯關系，并提出應當加強人才培養、完善基礎設施等基礎性策略。唐劍以民族地區為試點，針對數智科技人才助推鄉村產業振興的困境進行研究，針對產業發展動力困境、產業創新活力不足、產業拓展能力不佳等問題提出了建立利益聯結機制、推行產業引智政策和健全產業保障機制等策略，對數智技術助推民族地區產業振興提出了借鑒參考。高莉基于人工智能在鄉村產業振興中的應用，提出了設立產業研發基金、建設三產融合示范園及智慧旅游農業等展望，但其展望還未取得實際效果。總之，數智賦能鄉村取得了較為高速的發展。但由于數智鄉村的發展時限較短，如何將數智賦能融入鄉村產業振興和發展面臨挑戰，因此，加快數智賦能鄉村產業振興，尤其是智慧農業全產業鏈的綜合性發展尤為重要。

二、數智賦能鄉村產業振興的痛難點分析

(一)傳統鄉村產業智能化轉型難度大，需要投入大量運維成本

傳統鄉村產業的智能化轉型，關系著數智鄉村建設中鄉村生活智慧化能否實現。當前，我國正處于傳統農業數字化以及智能化轉型的關鍵期，但因囿于傳統人為依賴性較大、農產品智慧服務端技術未更新以及農村信息通信技術壁壘等原因，導致鄉村傳統產業的智能化轉型不徹底，且后續維護成本較大，數智賦能的可持續性稍顯不足。

首先，農民的主觀意識壁壘。傳統鄉村產業以農業為主，而在我國的傳統農業生產中，又以農民直接的經驗技術為基礎。當前部分地區的農業生產主體即農民的數字素養不足、信息化意識不夠，阻礙了傳統農業的轉型發展。數智賦能鄉村的有效開展，既離不開基礎設備的更新，也需要農業生產的主體，即農民信息素養的提升，才能夠將傳統的農作經驗與新興的智能技術相結合，促進數智鄉村的可持續轉型發展。

其次，產業服務端的標準參差不齊，不利于鄉村傳統產業的深度轉型。當前我國的農產品生產過程尚未有標準化的監控設備和指標，部分經濟不發達農業地區的智能設備較為落后。雖然在智慧農業的賦能下，農產品的市場信息開始逐漸透明化，農民和銷售方能夠通過智能測算來預估收成以及搶占市場份額，但基于當前農業生產地域的分散性，部分地域的智能設備覆蓋不足，農作物生產和銷售端的信息并不完全對稱，智能技術中的區塊鏈技術鏈條冗余，且后續維護運營的資金不足。

最后，傳統農業依賴信息化程度較低。為加快智慧農業全產業鏈的綜合性發展需要擴大基礎信息設備建設。當前全國已經建立200余萬個5G基站，但在部分農村地區，5G還沒有全面覆蓋，或已建立5G基站但缺少5G終端。2021年國務院新聞辦公室發布《加快補齊農村網絡基礎設施短板》一文，指出城鄉存在較大“數字鴻溝”，行政村寬帶接入能力不足4Mb/s，或偏遠地區村落未建寬帶的情況依然存在。可見，在農村基數大且分布散的情況下，鄉村的傳統產業以及日常生產生活智能化轉型不徹底。

(二)新興鄉村產業數智融合模式不斷優化，需要引進高質量人才

當前鄉村新興產業主要是在發展第二、第三產業的基礎上融合數智技術、延伸產業鏈條，例如“互聯網+”農產品出村進城工程、智能化加工廠、休閑農業、農旅結合等。然而新興鄉村產業的數字技術融合較為滯后，崗位人才空缺問題多有出現。

一方面，現代數字智能技術與鄉村第二產業及第三產業的融合，停留在較為基礎的階段，智能倉儲出庫、云計算、物聯網、區塊鏈等與農業交互聯動的產業融合深度不足。以鄉村第二產業中的木材加工產業為例，木材加工已經開始使用機器代替人工進行操作，并且在一定程度上實現了模塊化管理和生產自動化，但在指令CAM的派發以及與辦公室EＲP的對接等互通互聯的過程，還需要人工進行，智能化程度稍顯不足。農業農村部《全國鄉村產業發展規劃(2020—2025年)》也指出當前鄉村產業鏈條較短、融合層次較淺的問題。在農產品的加工上，使用的數字技術也較為基礎，運用ＲootAI等智能采摘機器人的農場較少，還停留在統一機械化的采摘加工模式上，無法從第一加工程序對農產品進行較為精準的優劣判別。另一方面，現階段返鄉就業人才逐漸增多，但主要集中在中低層次人才，高技術崗位的人才空缺。鄉村新興產業的數智化發展需要高精尖的人才進駐，鄉村人才的梯隊斷層，高素質、高技術人才普遍較為缺乏;或高技術人才下鄉后，在鄉村停留的時間較短，技術人員在鄉村的流動性較大。

(三)鄉村產業數智管理體系有待完善，需同步協調量化分析與實踐

數智技術助推鄉村產業振興，需要以完善的鄉村數智管理體系為保障，數智管理體系是否完善，關系著數智融入鄉村是否能夠可持續發展。以智慧農業為例，在針對農作物生產時，需量化數智管理指標，將地理位置信息數據、土地資源數據、農資數據、氣候數據、植保數據等，通過衛星遙感、數智監測系統、分析系統等逐一量化，才能夠更精準地進行數據分析以此來進行農業決策。然而，當前鄉村數智管理體系中的量化分析與實踐的同步協調性仍稍顯不足，主要體現在數據分析檢測的部分層面和實際落實層面。一方面，數智技術在鄉村仍需發展，部分鄉村在地理信息數據和植保數據上無法精確掌握。雖然當前衛星遙感技術已經較為成熟，但針對部分偏遠山區或地質較為復雜的山區鄉村，對于地理信息數據的監測分析會在具體的地貌問題上有所偏頗，對于橫斷山區等垂直農業地區的分析量化還需完善。另一方面，植保數據、土壤數據中的濕度、溫度、氧等參數，無法實時更新，且因數智技術的不平衡，各鄉村地區的植保數據沒有統一量化的標準，無法更加精準地指導生產，也無法通過數據預估產量、質量進行投放市場等決策。這會降低農民對數智技術的信任和使用率，也影響了數智鄉村建設中的數據決策，鄉村產業數智管理體系的不足不利于鄉村現代化治理體系的可持續發展。(作者：曲徑)