联系人：吴立/魏振亚/戴飞
编者按：
全球来看，数字农业在欧美发达国家发展已经较为成熟，在降低农业生产成本、提高产出和保障农产品品质方面起到了重要作用。当前，数字农业在我国依然处于发展初期，但成长快，产业空间大。我们认为，一方面我国乡村振兴大战略的推进不仅将极大的推进我国农业经营的规模化，为数字农业的发展提供产业基础，还将为资本和技术赋能我国农业产业推进农业现代化提供良好的政策和制度保障；另一方面，随着5G时代的来临，信息技术和信息传输效率都将大大提升，从而为数字农业的发展提供技术保障；因此，我们认为我国数字农业将迎来快速发展期。总览当前我国数字农业的实践，大多是从某一环节切入并以此为依托在农业产业链中进行延伸，如大禹节水以水为切入点，而富邦股份则以土壤为切入点。那么，我国数字农业发展机遇几何？将如何赋能传统农业？当前数字农业实践情况如何？未来将如何演化？我们在本报告中对于以上问题进行了深入的阐述。
核心观点
1、数字化将有效赋能传统农业，解决传统农业痛点
从全球来看，数字农业在欧美发达国家发展已经较为成熟，有效提升了其农业生产效率，在降低农业生产成本、提高产出和保障农产品品质方面起到了重要作用。目前，我国农业面临着两大问题：1）日益增长的农产品需求与国内传统而低效的农业生产不相匹配，总量上大量依赖进口，对外依存度高，结构上高品质农产品供给不足，难以满足国内消费升级的需要；2）国内分散的农业经营导致机械化、信息化程度较低，生产成本高、盈利能力弱，农业产业竞争力不足。在当前 愈演愈烈的背景之下，我国弱质的农业生产现状和粮食安全的风险进一步凸显！因此，我们认为，我国农业生产经营亟需升级。数字农业通过海量的数据获取、精准的信息分析和生产决策，能够有效提升农业生产效率，有望成为解决国内农业痛点的有效途径，将成为我国农业发展的方向。
2、乡村振兴推进+5G时代来临，助力数字农业步入快速发展期！
乡村振兴为数字农业发展提供产业基础。十九大中央提出乡村振兴大战略，致力于推动我国农业农村全面振兴，推动农业生产的经营模式、生产技术、生产资料全面升级。一方面加速推进农业规模化经营和新型农业经营主体的发展，这将成为数字农业发展的产业基础；另一方面为产业资本进入农业生产经营创造条件，以依托产业资本的资金优势、管理优势和技术优势加速农业的现代化进程，也将加速我国数字农业的加速发展。
5G时代为数字农业发展提供技术支持。数字农业的发展依托于物联网技术和信息技术的进步。近年来，随着物联网技术的发展，相关的硬件和软件成本持续走低，为数字农业的发展提供了经济效益基础。当前，5G时代加速到来，一方面将进一步推动物联网技术的升级；另一方面将极大的提升信息的传播和处理速度，为数字农业的高效、精准运营提供技术保障。
3、哪些企业将成为未来数字农业的关键入口？
从当前我国企业在数字农业的运营实践来看，大多是从某一环节切入并以此为依托在农业产业链中进行延伸，首推大禹节水+富邦股份，其次神州信息、大北农：
以水为入口-大禹节水（）“元谋模式”开启商业模式升级之路！公司是我国农田节水灌溉的龙头企业，主营业务为农田喷灌、滴灌的材料生产、工程施工和运营。公司以节水灌溉为切入点，依托物联网、大数据、云计算等信息技术来实现完整的精准灌溉、水土环境和信息技术解决方案，以此提升农业生产效率、提升农产品质量。公司在元谋推行的农田水利设施运营成为公司商业模式升级的开端！
以土壤为入口-富邦股份（）黑科技携手“田小二”打造种植服务新模式！公司看准未来农业发展新方向，积极打造数字农业闭环。公司以土壤检测为入口，夯实配肥数据基础，广泛试点业务；以智能配肥为出口，切实提高作物产量。同时自主研发智能终端配肥机；以精准灌溉为辅助，确保作物后续成长。
以农村政务为入口-神州信息（）助力政府农村信息化管理新模式：公司智慧农业板块以农村政务的信息化处理为切入点，延伸出三大业务：三农信息化、农产品溯源、农产品单品大数据平台。公司内生研发智慧农业项目，外延与华为等公司合作打造美丽乡村管理平台。其互联网+智慧农业战略布局在5G时代想象空间较大。
以生猪交易为入口-农信互联-打造“平台+农户”生猪养殖新模式：公司由大北农（）孵化，并由其持股约26%，现主营以生猪线上撮合交易为切入点，围绕生猪产业链铺开，通过猪联网形成以猪为核心的农信生态链，并延伸提供信息服务、金融服务等增值业务，目前管理生猪的数量为全国第一。18年年底农信互联发布汇集先进技术的战略新品“猪小智”，助力养猪智能化升级。
风险提示：政策风险，企业发展不及预期，5G商用化落地不及预期
文章正文
前言：数字经济快速发展背景下，传统农业如何受益？
日益膨胀的人口规模与日渐短缺的资源之间的矛盾在全球各个产业中都呈现出持续加重的趋势，尤其是处在人口和资源中间、与两者相关性最高的农业。我国农业近年来也面临着同样的发展瓶颈，一方面面临着不断上升的资源（即水资源、土地资源等）价格和资源短缺的风险，另一方面受制于传统种植和养殖的经营模式低效、规模化程度低、农民整体文化水平低等因素，产生了例如小型农户或生产者的“扎堆”问题、市场价格波动剧烈、农产品安全问题无法得到保障等诸多问题。
数字经济快速发展背景下，传统农业如何受益？“数字农业”由此应运而生。随着各项技术的成熟和多项政策的助推，年来，数字农业已经从理念的提出进入具体应用加速落地的阶段，已出现企业对相关成果进行区域性的商业化和规模化应用。我们应该怎样理解“数字农业”？数字农业如何帮助传统农业解决痛点？国际与国内的数字农业现在发展到哪个阶段？5G将如何赋能数字农业？机遇何在？哪些企业是关键入口？本报告逐一探讨。
1.数字农业——如何破解传统农业发展瓶颈？
1.1.如何理解数字农业？
数字农业是将数字化信息作为农业新的生产要素，用数字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、信息化管理的新兴农业发展形态，是数字经济范畴下用数字化重组方式对传统产业进行变革和升级的典型应用之一。
从“人”到“数据”的关键决策因素转换。传统农业主要包括养殖产业链和种植产业链等，其中的环节有育种、灌溉、施肥、饲养、疾病防治、运输和销售等，均是以“人”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”为核心来帮助生产决策的管控和精准实施，并通过海量数据和人工智能对设备的预防性维护、智能物流、多样化风险管理手段进行数据和技术支持，进而大幅提升农业产业链运营效率并优化资源配置效率等。
举例来说，数字农业可以利用遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科进行有机结合，实现在农业生产过程中对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及土壤环境从宏观到微观的实时监测和信息获取，生成动态多维信息系统，利用海量数据和模拟结果来指导生产决策，进而达到降低生产成本、优化农业资源利用效率、改善生态环境、提高农作物产品和质量的目的。
由于目前数字农业发展尚处早期，对于其具体部分组成存在多种理解。我们认为，数字农业是一个较为广泛的概念，主要由农业物联网、农业大数据、精准农业、智慧农业组成，其中农业数据由农业物联网获得后通过精准农业或智慧农业中有关系统的处理形成农业大数据。此四部分互可融合、且可相互赋能，最终目的皆为提高农业效率。
1.2.我国传统农业的发展痛点有哪些？
粮食安全包括多个方面，除总量安全外，也包括结构安全、品质安全等。目前我国粮食安全主要矛盾已经从总量不足转变为结构安全和品质安全。提高粮食安全保障水平的解决之法最终还是落在提高粮食生产能力，即提高农业生产效率上。
1.2.1.需求侧——日益增长的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，对外依存度高
消费升级，食物消耗量上升。随着收入增加，消费者将从满足基本的生存需求向品质更高的生活方式进行转换，进而摄入更多的肉类、蛋奶类制品以满足能量需要，对粮食等农产品的需求量逐步提高。根据联合国粮农组织对近40年的食物消耗量进行统计发现，发达国家的人均能量摄入远高于发展中国家，年发达国家人均每天的食物消耗量约为千卡，同期发展中国家仅为千卡，约为发达国家摄入量的77%。可以预计，当我国居民收入于年步入中等发达国家水平时，对于粮食的需求量将大大增加。
不仅如此，随着我国居民收入的持续提升，居民对于高品质的农产品的需求也在持续提升，我国农产品生产的矛盾也逐渐将由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。
总量来看，由于土地资源限制，我国粮食进口量大，对外依存度较高。我国劳动力资源丰富，但土地资源短缺，造成我国水产、畜牧、园艺等劳动密集型产品竞争力强而粮食、大宗农产品等土地密集型产品竞争力弱。年，我国进口玉米、小麦、大豆、棉花等土地密集型农产品的总量为1.21亿吨。部分农产品对外依存度极高，如大豆，年我国大豆对外依存度为84.56%。
农产品品质低，难以满足国内消费升级的需要。长期以来，我国农药化肥使用量一直处于世界前列，据世界银行数据，年，我国每公顷耕地化肥消耗量达.32千克，为英国的1.99倍、美国的3.63倍、阿根廷的10倍。化肥农药的过度使用，叠加我国城镇化和工业化发展带来的污染，导致我国土地污染严重，年的耕地污染率19.4%，达到3.5亿亩以上。此外，种源的落后、生产过程的不规范也都影响着国内农产品的品质，导致我国农产品品质难以满足国内消费升级的需要。农业生产由量的增长到质的提升是未来相当长时间内我国农业发展的重点。种源、土地、生产过程等都将面临全面的升级和改造。
中美贸易摩擦爆发，凸显我国粮食安全风险。年上半年，美方对华加征关税，主要集中在高新技术制造领域，而中方为反制也对美商品加征关税，主要为农产品，包括大豆、谷物等粮食商品及棉花、肉类、水产品等。贸易摩擦导致我国对美农产品进口减少，这就意味着我国需要通过其它进口来源弥补缺少的数量，这不仅提高了我国相关农产品的进口成本，也增加了需求品种总量供给的不确定性，以及随之对产业链下游造成的负面影响。
1.2.2.供给侧——小规模分散经营，生产成本高，盈利能力弱
我国农业产业格局；分散经营，产业化程度低，我国农业量大而不强。我国是全球农业大国，农业总产值常年居于世界首位，但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种养殖现状，导致我国农业技术水平低，无论是在机械化水平还是在生化技术水平，均落后于发达国家（尤其是育种方面）。同时，我国农业产业化程度较低，价值链短，附加值低，导致农业盈利薄弱，人均农业增加值远低于发达国家。
农业生产成本高企，国际竞争力低。与美国相比，我国主要农产品如水稻、小麦、玉米、大豆、棉花的生产成本较高，国际竞争力低。其中以棉花差异最大，与美国的生产成本差达元/亩，水稻差异较小，成本高美国92元/亩。
1.2.3.服务侧——融资困难、非标准化、信息不对称
融资环节复杂，成本高，时效性差。一方面，农民不能提供有价值的抵押物，难以获得贷款；另一方面，农民贷款数额较少，银行获得收益不高，倾向于不发放贷款。即使农民获得了银行的融资，但由于抵押物价值低，个人信用风险高等问题，导致农民的贷款利率会高于正常水平。此外，传统金融机构发放贷款的流程复杂，农民或农业经营主体在申请难度上均高于其他产业主体，而农业生产具有很强的时效性，需要按时按点进行农资或其他生产材料投入，耗时过长的贷款环节难以满足正常生产需要。目前我国农业正规金融“供给”不足，“三农”贷款难问题尤其突出。农民或农业企业的生产经营有关的金融需求得不到满足进而催生了民间借贷的产生，加大了农村的金融风险。
农业的标准化生产和销售体系尚未建立。1.农产品生产技术和流程标准不配套、不完善；2.农产品标准化的生产推广、培训和销售体系不健全；3.以“标准化生产”为核心的企业文化没有形成、品牌意识普遍不高。
链条冗余、信息不对称导致销售难度加大、生产端附加值低。我国农业生产规模化程度低、经营主体众多且分散，造成了农民销售和收购商采购的双重困难，农民议价能力极低。同时，农产品从生产到消费交易链条过长，交易成本、运输成本较高，交易的不确定性增大、损耗也较高，导致经销商或渠道环节瓜分了产业链大部分价值。而生产和销售间的信息不对称也导致供需结构不匹配，农民或生产者无法根据市场需求变化做出及时的应对，例如当消费者需要更多的有机健康食品时，市场上仍以品质较低的农产品为主，导致这些农产品的价格不断下降，农业生产端的盈利空间进一步被压缩。
1.3.我国传统农业的发展痛点有哪些？
1.3.1.物联网——海量农业数据实时获取，奠定农业数字化基础
农业物联网是物联网的重要应用领域，是数字农业中数据的主要来源。农业物联网已被欧洲列为物联网18个重要发展方向之一，同时也是我国物联网9大领域重点示范工程之一。物联网在农业领域应用范围广泛，基于物联网的农业解决方案，通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式，达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题，打造基于物联网的智慧农场，实现作物质量和产量双丰收。
农业领域有着丰富的连接需求，农业物联网市场潜力巨大。华为技术数据显示，全球智能水表、智能路灯、智慧停车、智慧农业、财产跟踪、智慧家居分别有7.5亿、1.9亿、万、1.5亿、2.1亿、1.1亿的连接需求，由此带来的市场空间十分可观。根据华为的预测，到年，物联网在农业领域的潜在市场规模有望由年的亿美元增长至亿美元，年复合增长率达14.3%。其中美国的市场份额最大并且已经进入成熟期，亚太地区作为新兴的市场，将享受更高速的增长。
按照物联网技术在农业领域中的不同应用，划分为如下几类：
精准农业：作为一种农业管理方式，精准农业利用物联网技术及信息和通信技术，实现优化产量、保存资源的效果。精准农业需要获取有关农田、土壤和空气状况的实时数据，在保护环境的同时确保收益和可持续性。
可变速率技术（VRT）：VRT是一种能够帮助生产者改变作物投入速率的技术。它将变速控制系统与应用设备相结合，在精准的时间、地点投放输入，因地制宜，确保每块农田获得最适宜的投放量。
智能灌溉：提升灌溉效率、减少水源浪费的需求日益扩大。通过部署可持续高效灌溉系统以保护水资源的这种方式愈来愈受到重视。基于物联网的智能灌溉对空气湿度、土壤湿度、温度、光照度等参数进行测量，由此精确计算出灌溉用水需求量。经验证，该机制可有效提高灌溉效率。
农业无人机：无人机有着丰富的农业应用，可用于监测作物健康、农业拍照（以促进作物健康生长为目的）、可变速率应用、牲畜管理等。无人机可以低成本监视大面积区域，搭载传感器可轻易采集大量数据。
智能温室：智能温室可持续监测气温、空气湿度、光照、土壤湿度等气候状况，将作物种植过程中的人工干预降到最低。上述气候状况的改变会触发自动反应。在对气候变化进行分析评估后，温室会自动执行纠错功能，使各气候状况维持在最适宜作物生长的水平。
收成监测：收成监测机制可对影响农业收成的各方面因素进行监测，包括谷物质量流量、水量、收成总量等，监测得到的实时数据可帮助农场主形成决策。该机制有助于缩减成本、提高产量。
农业管理系统（FMS）：FMS借助传感器及跟踪装置为农场主及其他利益相关方提供数据收集与管理服务。收集到的数据经过存储与分析，为复杂决策提供支撑。此外，FMS还可用于辨识农业数据分析最佳实践与软件交付模型。它的优点还包括：提供可靠的金融数据和生产数据管理、提升与天气或突发事件相关的风险缓释能力。
土壤监测系统：土壤监测系统协助农场主跟踪并改善土壤质量，防止土壤恶化。系统可对一系列物理、化学、生物指标（如土质、持水力、吸收率等）进行监测，降低土壤侵蚀、密化、盐化、酸化、以及受危害土壤质量的有毒物质污染等风险。
精准牲畜饲养：精准牲畜饲养可对牲畜的繁殖、健康、精神等状况进行实时监测，确保收益最大化。农场主可利用先进科技实施持续监测，并根据监测结果做出利于提高牲畜健康状况的决策。
1.3.2.大数据与人工智能——生产经营决策“数字化”，全面提升生产效率
万物互联在推动海量设备接入的同时，也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理，从而生成基于不同商业模式的各类应用。
基于人工智能对中国经济整体影响的模拟分析，并结合行业规模数据，埃森哲分析人工智能对中国15个行业可能带来的经济影响。研究显示，制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。到年，人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。
人工智能在农业领域的应用潜力巨大。机器学习所具备的通过使用大数据集来优化单个或一系列关键目标的能力很适合用来解决农业生产中的作物产量、疾病预防和成本效益等问题：
在种植领域，人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。机器学习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。在精准农业中的各个环节中，机器学习都能发挥重要的作用，从而提高粮食的产量。
在养殖领域中，利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。在一项学术研究中，研究人员收集和分析鸡的声音，并训练神经网络模式识别算法后，研究人员能够正确地识别出感染了致命疾病的鸡，其中发病2天的鸡的识别准确率为66%，而发病8天的鸡的识别准确率为%。正确诊断牲畜所患疾病并尽早在损失发生之前进行治疗可以消除由疾病导致的损失。据行业专家估计，挽回的损失可达20亿美元。
人工智能缩短农业研发进程。人工智能技术可以用于提高粮食产量、降低损失，但这并不是其发挥作用的唯一领域。在实验室和研究中心，机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因，创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥，并且开发更多的农产品。实际上，人工智能在这些领域的介入更加成熟，因为这一领域的数据更加丰富，数据获取的速度也更快。根据年PhilipsMcDougall的分析，将一种新的作物保护产品推向市场需要11年的发现和发展时间，分析16万份化合物，每个产品商业化支出超过2.8亿美元。在新农化产品的开发中，整个行业每年的花费超过26亿美元。而人工智能的采用可以提高这一过程的效率。
以孟山都的玉米育种为例。在将玉米杂交品种投入市场之前，孟山都对其进行了多年的评估，从发现到商业化，这个过程可能需要8年时间。玉米育种通常被比作“草堆中捞针”，这是个拥有个基因的大草堆，代表了几代繁殖者面临的搜索难题。从历史上来看，一个育种项目每年可以从成千上万可用选项中选出大约种组合进行试验。这种选择受到与管理现场测试程序相关的后勤和成本的限制。
为了减少这些限制，孟山都的AI研究人员开发了一种算法，能够评估育种决策，并预测哪一个杂交品种将在试验的第一年表现出最佳的性能。这个算法正被过去15年的分子标记和现场试验信息进行训练。这种算法可以优化育种过程，使育种者能够更快地把他们最好的想法投入到大规模的实地试验中。这一算法不仅加快了育种过程，而且与传统方法相比，还使孟山都将其玉米育种管道规模提高5倍。育种者可以利用AI工具完成更多的工作。
2.全球来看，数字农业如何赋能传统农业？
2.1.全球加速农业数字化转型，部分国家效率提升成果已显
各国数字经济整体实力是实现其组成产业数字化转型升级的保障。根据《年全球数字经济国家竞争力发展报告》，全球数字经济国家竞争力排行榜中，美国、中国、新加坡排名前三，该排名从数字产业（经济产出、国际贸易）、数字创意（技术研发、人才支撑、创新转化）、数字设施（云、管、端）、数字治理（公共服务、治理体系、基础保障）四维度进行评价，美国以84.24的总得分遥遥领先，中国总分为63.05，较美国低21.19分。从排名前20国的数字经济竞争力来看，除美国外，其它国家得分较为平均，仅在四维度结构占比上有所差异。从四维度结构占比差异上来看，排行榜中大部分国家是以技术实力作为驱动，辅以数字治理作为保障，在此二者发展的背景下逐渐将数字应用设施落地，而后产生数字产业。从当前结果来看，美国是四者发展较为均衡的国，除中国外的其它国家正处于应用落地阶段，而我国则主要以基数体量和国际贸易取胜，但在技术研发、基础设施、除电子商务外的其它服务方面，仍有较大提升空间。
数字经济提升产业效率能力已显，或渐成各国农业行业增加值中主要推动力。根据中国信息通信研究院发布的《G20国家数字经济发展研究报告（年）》，总体来看，G20数字经济发展水平呈现第三产业高于第二产业，第二产业高于第一产业的明显特征。具体到数字农业，年，G20国家农业数字经济占行业增加值比重排名中，整体来看，欧美国家、东亚国家排名较高，第一名英国数字农业占行业增加值比重高达25.1%，德国、韩国分别以21.3%、14.7%与英国位列前三位，而美国、日本、法国位列第4-6位，农业数字经济占比均超过10%。我国位列第九，占比也超过了5%。
2.2.数字农业应用方向与各国发展现状
全球数字农业规模已超千亿人民币，细分领域倍速发展。智慧农业是数字农业中一种具体的综合应用形式，可在较大程度上反应数字农业的整体发展情况。根据华为《联网农场智慧农业市场评估》，到年，智慧农业的潜在市场规模有望由年的亿美元增长至亿美元，年复合增长率达14.24%。按应用划分，从体量上来看，精准农业（含种植与养殖）、监测（含收成监测与土壤监测）、农业无人机三领域是智慧农业中发展较为领先的方向，年预测规模分别在45.85亿美元（5年CAGR+28.12%）、22.15亿美元（5年CAGR+25.41%）、和11.79亿美元（5年CAGR+32.66%%）；从发展速度上来看，智能灌溉、智能温室、农业无人机领域发展较快，5年CAGR分别达到37.60%、33.28%、32.66%。
从数字农业领先国家的情况来看，各国均重视发展农业技术，同时因地制宜，各自开发出适合自身的数字农业成长路线。我们选取美国、德国、以色列三国以试图梳理数字农业在不同国家如何助力农业提升产业效率。
美国：优质自然禀赋与先进技术奠定数字农业全球领先地位。美国是世界上农业最发达的国家，也是世界上最大的农产品出口国，农业约占其GDP的1.2%。其土地肥沃、气候温和、平原较多，自然条件适宜农业发展，因此决定了美国农业经营模式主要以大型农场经营为主，农业高度发达，机械化程度高，主要有畜牧业和种植业两大部分。
最早提出精准农业概念，农业率先进入数字化时代。20世纪80年代初，美国便提出了精准农业的概念和设想。智能中央计算机灌溉控制系统于80年代就被应用于温室控制和管理。此后，计算机控制与管理系统可控范围、灵活程度逐渐提高。根据《数字农业研究现状和发展趋势分析》，美国41.6%的家庭农场、46.8%的奶牛场和52%的年轻农场主通过计算机进行网络信息联络，有专业的农业技术服务组织将农业信息提供给农民，服务于农业生产管理和精细化耕作。
农业技术的进步是推动美农业生产力提高的主要力量。现在，美国农场因为技术的进步，包括传感器、设备、机器和信息技术，现在的运营模式与几十年前存在较大差异。今天的农业通常使用复杂的技术，如机器人，温度和湿度传感器，航拍图像和GPS技术。这些先进的设备和机器人系统使农业效率得以提高，在成本几乎不变的情况使企业收入持续增长，更高效的同时也更安全、更环保。
德国：规模化趋势下，高机械化水平结合工业4.0理念，助力农业实现数字化。德国是欧盟主要的农产品生产国之一，是世界上第三大农产品和食品出口国。农业发达，机械化程度很高，是世界最大的农机出口国。农业占其GDP比重持续下降，从年的11.3%下降到年的0.8%，尽管如此，其带来的经济价值却保持高位。德国农业经营模式以中、小型家庭农场为主，由于农业生产率和科学技术水平的提高，为扩大规模优势，农场被不断合并，数量不断减少。
先进工业与农业高机械化水平推动德国农业快速进入数字农业时代。德国是率先实施“工业4.0”的国家，而“数字农业”基本理念与“工业4.0”基本相似。二者都需要通过物联网、大数据、云技术的应用，将数据由传感器从种植对象或养殖对象处收集，再上传至数字技术综合应用平台，进行处理后再分发会对应农机上。数字农业使德国农业效率进一步提高，德国农民联合会的统计数据显示，目前，一个德国农民可以养活个人，而在年这个数字仅为其三分之一。
政府重视数字农业发展，由大型企业牵头研发“数字农业”技术。据德国机械和设备制造联合会的统计，德国年在农业技术方面的投入为54亿欧元。作为欧盟一员，德国同时受益欧盟数字化战略。年，欧盟提出“欧洲工业数字化”（DigitizingEuropeanIndustry,DEI）战略，该战略希望通过推动对传统产业的数字化改造，提升欧盟在包括农业等多个传统行业的整体竞争力。德国大型企业如拜尔等，专注基于农业智能机械和装备，不仅开发数字农业管理平台App，还可提供实施数字农场改造项目的服务，打通农业全环节以为农民提供数字农业综合解决方案。
以色列：恶劣环境倒逼数字农业技术提升以实现资源可持续利用。以色列天然水资源短缺、降水稀少，有三分之二的地区被定义为半干旱或干旱地区，建国初期80%的粮食靠进口。经过农业现代化进程，截至年，以实现了本国生产可满足自身95%的需求。以色列农业经营模式较为特别，其拥有两种农业社区分别称基布兹(Kibbutz，或称集体农场，财产共有)和莫沙夫(Moshav，即农业村庄，每个家庭可保有自己的土地，尽在采购和营销上进行合作)，现在，以色列许多大型独立企业多诞生于此两种模式。
资源匮乏迫使国家聚力提高农业效率，为挖掘大数据潜力刺激数字农业发展。为使资源应用效率最大化，以色列农业部等政府部门通常利用宏观手段支持农业科技创新，包括技术的开发和农业新技术公司的创业。数据是做出有效利用资源决策的重要依据，因此为获得数据，围绕水利灌溉技术、农业自动化、机械化和信息化等技术的先进应用随之诞生，并帮助以色列农业效率实现了进一步的提高。目前，农业是以色列大类产业中生产力最高的产业，根据以色列农业农村发展部数据，以年为始点，自年后，农业生产效率便一路腾飞，高居制造业、交通与信息业、贸易与商业、建筑业生产力之上。
节约+高效始终是以色列数字农业的主题。资源紧缺使以色列农民较其它农业发达国家更加
