2025农化行业数字化转型研究报告

2025农化行业数字化转型研究报告引言从“传统耕耘”到“数字赋能”，农化行业的转型必然农业，作为国民经济的基础，承载着保障粮食安全、维护社会稳定的核心使命而农化行业，作为农业生产的“隐形基石”，其产品（化肥、农药、种子等）直接关系到作物生长、产量与品质从“靠天吃饭”到“智慧种田”，从“经验施肥”到“精准用药”，农化行业的每一次升级，都深刻影响着农业生产的效率与可持续性近年来，随着数字技术的爆发式发展（物联网、大数据、人工智能、区块链等），全球农业正加速向“智慧化”转型作为农业产业链的关键环节，农化行业的数字化转型已不再是“选择题”，而是关乎生存与发展的“必答题”一方面，政策层面持续发力——中央一号文件多次强调“发展智慧农业，推进农业农村现代化”，《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“推动农业数字化转型”，为农化行业指明了方向；另一方面，市场需求倒逼升级——消费者对绿色、安全农产品的需求日益增长，倒逼农化企业从“单一产品销售”转向“产品+服务”的综合解决方案；更重要的是，技术成熟度已达到临界点——传感器、无人机、AI算法等技术成本持续下降，在田间地头的落地门槛不断降低，让“数字化+农化”成为可能然而，农化行业数字化转型并非一蹴而就其产业链长（上游原材料、中游生产制造、下游分销零售、终端服务）、参与者多（企业、农户、经销商、政府）、场景复杂（不同作物、不同区域、不同气候），既有技术落地的挑战，也有传统模式的惯性，更有数据安全与价值挖掘的难题本报告将从行业现状、驱动因素、核心挑战、转第1页共16页型路径、典型案例及未来趋势六个维度，系统剖析农化行业数字化转型的“为什么”“是什么”“怎么办”，为行业从业者提供参考

一、农化行业数字化转型现状分析基础薄弱与局部突破并存

1.1行业发展基本概况规模庞大但结构待优中国是全球农化行业第一大市场，2023年农药市场规模约3500亿元，化肥市场规模约6000亿元，种子市场规模约600亿元，整体规模超1万亿元产业链上游以基础化工原料（如合成氨、煤炭、原油）为主，中游是原药生产与制剂加工，下游则涵盖经销商、零售商、种植户及农业服务组织从结构看，行业呈现“大而不强”的特点中小企业占比超70%，同质化竞争严重，产品附加值低；头部企业虽在规模上领先，但在数字化应用上仍处于探索阶段，多数企业仍以“生产为中心”，缺乏对市场、用户、供应链的深度洞察以农药行业为例，传统生产模式仍占主导多数企业依赖人工经验控制反应温度、压力等参数，生产效率低、能耗高；分销渠道以线下为主，经销商层级多（厂商-批发商-零售商-农户），信息传递滞后，终端需求反馈周期长达1-2个月；服务端仍以“卖药”为主，缺乏针对不同作物、不同区域的定制化农技指导，农户对产品效果的感知模糊

1.2数字化转型现状“单点突破”多于“系统推进”尽管农化行业数字化转型起步较晚，但近年来已出现局部突破，主要集中在三个环节

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2.1生产端自动化与数据采集初步渗透在政策补贴与技术降本的双重驱动下，大型农化企业已开始布局智能生产例如，中化化肥在山东的某生产基地引入物联网传感器，第2页共16页实时监测反应釜温度、压力、物料浓度等参数，结合AI算法优化生产流程，使农药原药纯度提升2%，能耗降低8%；中国石化在化肥生产中应用数字孪生技术，模拟不同原料配比下的反应过程，将新产品研发周期缩短30%但中小企业仍以传统生产为主多数企业生产设备老化，缺乏传感器、自动化控制系统，生产数据“沉睡”在纸质记录或Excel表格中，无法实现实时监控与优化

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2.2供应链信息化与可视化逐步落地随着电商平台的兴起，农化产品分销渠道开始向“数字化”转型头部企业如先正达、巴斯夫等已搭建线上采购平台，实现经销商订单、库存、物流的数字化管理，供应链响应速度提升30%；部分企业引入区块链技术，对化肥、种子等产品实现全生命周期溯源，消费者可通过扫码查看生产批次、成分、物流信息，增强产品信任度但产业链协同仍存在“信息孤岛”上游原材料供应商、中游生产企业、下游经销商的数据未打通，导致“牛鞭效应”明显——农户需求波动10%，终端库存可能波动30%；物流环节中，农药运输需特殊温控，传统物流缺乏实时监控，导致约5%的产品因变质损耗

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2.3服务端从“卖产品”到“卖服务”的转型萌芽在“乡村振兴”战略推动下，农化企业开始从“单一产品销售”转向“产品+农技服务”的综合模式例如，北大荒垦丰种业推出“数字农业服务平台”，为种植户提供土壤检测、病虫害识别、精准施肥方案等服务，通过大数据分析，帮助农户减少化肥农药使用量15%，亩均增收200元；扬农化工与农业农村部合作开发“农技云课堂”，通过AI视频识别病虫害，实时为农户提供防治建议，累计服务超100万农户第3页共16页但服务端数字化仍面临“最后一公里”难题农户对数字化工具的接受度参差不齐——年轻一代种植户（30-40岁）更易接受手机APP、智能设备，而中老年农户（50岁以上）仍依赖线下农技员；服务内容同质化严重，多数企业仅提供基础的病虫害识别，缺乏结合区域气候、作物生长周期的定制化方案

1.3转型特征技术应用“从无到有”，但“从有到优”仍需突破总体来看，农化行业数字化转型处于“初级阶段”技术应用以“工具化”为主，如无人机打药、智能水肥机、手机APP记录数据，解决的是“效率问题”；系统整合不足，生产、供应链、服务环节的数字化平台多为“独立系统”，数据无法互通，形成“信息烟囱”；价值挖掘薄弱，多数企业仅将数字化用于“降本”，而非“增效”或“创新”，例如通过数字化降低生产能耗，但未通过数据分析优化产品配方或开拓新市场

二、农化行业数字化转型驱动因素政策、技术、市场与企业的“四维共振”

2.1政策与战略驱动顶层设计为转型“锚定方向”国家层面的政策红利是农化行业数字化转型的“第一引擎”农业现代化战略《乡村振兴战略规划（2018-2022年）》明确提出“发展智慧农业，推广精准化农艺和装备”；2023年中央一号文件强调“推进农业农村数字化转型，加快建设农业农村大数据中心”，为农化行业数字化提供政策背书数字经济政策《“十四五”数字经济发展规划》提出“推动农业生产数字化转型，培育智慧农业新模式”，明确要求“到2025年，第4页共16页农产品加工转化率达到80%，数字农业渗透率超过30%”，倒逼农化企业加快数字化布局绿色农业政策《到2030年碳达峰行动方案》要求“发展绿色农业技术，推广节肥、节药、节水技术”，推动农化产品向绿色、高效转型，而数字化是实现“减量化投入、高产出”的关键路径政策的“指挥棒”效应已显现例如，山东省2023年设立“智慧农业专项基金”，对农化企业购置智能装备给予30%的补贴，推动省内大型农化企业数字化改造项目落地率提升至50%

2.2技术革新赋能数字技术为转型“提供工具”数字技术的成熟与成本下降，为农化行业数字化转型提供了“可能性”物联网（IoT）降低感知成本土壤传感器价格从2018年的1000元/个降至2023年的300元/个，精度提升至±

0.5℃、±2%湿度；无人机成本下降50%，续航时间从30分钟延长至120分钟，支持农药精准喷施、病虫害巡检等功能，推动“空中农业”普及大数据与AI实现精准决策通过收集土壤数据、气候数据、作物生长数据，AI算法可生成“作物生长模型”，精准预测病虫害发生概率（准确率达85%以上）、推荐施肥配方（减少化肥使用量15%-20%）；例如，拜耳公司开发的“Climate FieldView”平台，通过大数据分析，帮助农户实现“因地块施策”，玉米亩均增产10%区块链技术保障数据可信区块链的“不可篡改”特性，解决了农产品溯源中的数据造假问题例如，中化化肥的“MAP区块链溯源系统”，记录化肥从生产到销售的全流程数据，消费者扫码即可验证产品真伪，推动有机化肥溢价率提升25%

2.3市场需求倒逼消费者与种植户“双向拉动”第5页共16页市场需求是数字化转型的“根本动力”，体现在两个层面

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3.1消费者对“绿色安全”农产品的需求随着生活水平提升，消费者对农产品的“安全、优质、可追溯”要求越来越高2023年中国有机农产品市场规模突破3000亿元，同比增长18%，而农化产品是影响农产品质量的关键——过量使用化肥农药会导致农残超标，消费者的“绿色偏好”倒逼农化企业从“高剂量、高残留”向“低剂量、环保型”转型，而数字化工具（如精准施肥、生物防治方案）是实现这一转型的核心手段

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3.2种植户对“降本增效”的需求小农户占中国农业经营主体的98%，但普遍面临“技术落后、成本高、风险大”的痛点例如，传统施肥方式下，化肥利用率仅30%-40%，浪费严重；病虫害识别依赖经验，误诊率高，导致减产数字化工具通过“精准化”（如智能水肥机）、“智能化”（如AI病虫害识别）帮助种植户降低成本某种植合作社应用数字化技术后，化肥农药成本下降20%，作物产量提升15%，亩均增收300元，对数字化服务的付费意愿显著增强

2.4企业内生动力竞争加剧与增长瓶颈“推动转型”在“内卷化”竞争下，农化企业需要通过数字化实现“降本、增效、创新”，突破增长瓶颈降本通过数字化优化生产与供应链中小农化企业原材料成本占比超60%，通过大数据分析市场价格波动，可实现“低价采购”；生产端通过智能控制系统，能耗降低10%-15%，人工成本减少30%增效通过数字化提升产品与服务附加值头部企业通过用户画像分析，开发定制化产品（如针对耐盐碱作物的专用肥），溢价率提第6页共16页升20%；服务端通过“产品+农技”模式，用户复购率从30%提升至50%创新通过数字化开辟新赛道部分企业从“产品供应商”转型为“农业服务商”，例如，新安化工推出“数字农业服务包”，包含土壤检测、智能施肥、无人机植保等服务，服务收入占比从5%提升至15%

三、农化行业数字化转型核心挑战技术、人才、生态与认知的“四重壁垒”尽管转型趋势明确，但农化行业数字化仍面临多重挑战，需系统性破解

3.1技术应用门槛高中小企业“想用不敢用”资金不足一套智能生产系统（含传感器、自动化设备、数据平台）投入超500万元，中小企业难以承担；某县域农药厂负责人坦言“我们一年利润才200万，上一套数字化系统要花500万，风险太大了”技术落地难农化生产场景复杂（如高温、高湿、粉尘），传感器易故障；AI算法需要大量数据训练（如不同作物的病虫害样本），而中小企业数据积累少，算法精度低，导致“用了系统，效果不明显”标准缺失行业缺乏统一的数字化接口标准，不同企业的生产系统、供应链平台无法对接，形成“信息孤岛”；例如，某经销商的ERP系统与上游厂商的MES系统数据不互通，导致订单处理延迟，客户投诉率上升10%

3.2数据安全与隐私问题“数据共享”与“数据保护”的矛盾第7页共16页农业数据涉及土地、作物、农户等敏感信息，数据安全与隐私保护是转型的“隐形障碍”数据采集难农户对个人数据（如种植面积、产量）的隐私保护意识薄弱，拒绝提供数据；部分地区存在“数据垄断”，地方农业部门掌握核心数据，但不愿向企业开放，导致数据资源碎片化数据共享风险企业间数据共享易引发商业机密泄露（如配方、客户信息）；例如，某农药企业因与同行共享病虫害数据，导致核心防治配方被模仿，市场份额下降5%数据治理能力弱多数农化企业缺乏数据管理团队，数据质量低（如数据重复、缺失），导致分析结果不可靠；某企业用3年时间整理生产数据，发现因数据记录不规范，能耗优化方案偏差达20%

3.3传统生产模式惯性“老经验”与“新技术”的冲突农户接受度低中老年农户（50岁以上）占比超60%，对数字化工具存在“畏难情绪”某农技员反映“教大爷大妈用手机APP测土壤pH值，他们觉得‘不如用试纸方便’，推广难度大”企业组织僵化传统农化企业多为“金字塔式”结构，部门墙严重（生产部、销售部、技术部数据不互通），决策依赖“经验判断”而非“数据驱动”；某企业数字化项目因生产部与销售部数据不共享，导致产品库存积压与断货并存行业惯性思维部分企业认为“数字化是大企业的事”，缺乏转型动力；某中小型化肥企业负责人表示“我们做了20年化肥，一直靠老客户，没必要花力气搞数字化”

3.4人才缺口“懂农业”与“懂技术”的复合型人才稀缺数字化转型需要“既懂农化专业，又懂数字技术”的复合型人才，但行业存在严重的人才缺口第8页共16页技术人才不足AI工程师、大数据分析师在农化行业的薪资低于互联网行业，导致人才“招不来、留不住”；某企业招聘农业大数据工程师，开出30万年薪仍无人问津农技人才数字化能力弱传统农技员缺乏数字工具使用能力，无法将数字化服务转化为实际效果；例如，某企业培训农技员使用AI病虫害识别工具，仍有40%的农技员因操作复杂放弃使用跨学科人才培养滞后高校农化专业课程多侧重理论，缺乏数字技术内容；某农业大学教授坦言“我们的学生毕业后，连基础的数据分析软件都不会用，需要企业再培训半年”

四、农化行业数字化转型路径分阶段推进，全链条赋能针对上述挑战，农化行业数字化转型需“顶层设计+分阶段落地+全链条协同”，构建“技术赋能生产、数据驱动决策、服务创造价值”的转型路径

4.1分阶段推进从“试点”到“全面覆盖”

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1.1第一阶段（2023-2024年）基础数字化试点重点选择头部企业或核心区域（如长三角、珠三角农业主产区）开展试点，聚焦“单点突破”生产端大型企业试点智能生产（如引入传感器、自动化控制系统），中小企业优先采用SaaS化工具（如低成本生产管理软件）；供应链端头部企业搭建线上采购平台，实现订单、库存数字化，中小企业接入第三方供应链平台（如农资电商平台）；服务端试点“农技服务数字化”，通过微信小程序、短视频平台提供病虫害识别、施肥建议，积累用户数据第9页共16页目标形成可复制的试点经验，降低中小企业转型门槛，例如，推广“1个智能大棚+1套数字化系统”的轻资产模式，试点成本控制在50万元以内

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1.2第二阶段（2025-2026年）系统数字化推广在试点基础上，扩大数字化应用范围，推动“多环节协同”构建产业数据平台政府牵头，联合头部农化企业、农业科研机构，建立“区域农业大数据中心”，整合土壤、气候、作物、市场数据，向全行业开放（需建立数据安全机制）；打通产业链数据企业间通过API接口实现生产、库存、物流数据互通，例如，经销商可实时查看上游企业的生产进度，调整采购计划；推广“数字农业服务包”企业将“智能设备+农技服务+数据支持”打包，为种植户提供一站式解决方案，按服务效果收费（如增产分成）目标重点区域数字化渗透率超50%，中小企业数字化工具使用率提升至30%，形成“数据共享、协同高效”的产业生态

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1.3第三阶段（2027-2030年）深度数字化融合实现“全链条智能化”，推动农化行业从“产品经济”向“服务经济”转型生产端数字孪生技术全面应用，模拟作物生长过程，优化种植方案；供应链端区块链+物联网实现全流程溯源，消费者扫码即可查看产品“前世今生”；服务端AI客服、虚拟农技员普及，提供24小时在线服务，实现“千人千面”的定制化方案；第10页共16页商业模式创新企业从“卖产品”转型为“卖数据服务”，例如，通过分析农户种植数据，提供信贷、保险等增值服务

4.2全链条赋能技术驱动各环节数字化升级

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2.1生产环节从“经验生产”到“智能生产”智能装备应用推广物联网传感器（监测温度、湿度、光照）、AI视觉识别（检测产品质量）、机器人（自动包装、码垛），降低人工成本，提升生产精度；工艺优化通过大数据分析生产数据（如反应温度、压力、原料配比），优化工艺参数，例如，某农药企业通过AI算法调整反应条件，产品纯度提升2%，能耗降低10%；绿色生产利用数字技术监测“三废”排放（废水、废气、固废），AI动态调整处理方案，实现“低碳生产”，响应“双碳”政策

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2.2供应链环节从“分散管理”到“协同管理”数字化采购通过大数据预测原材料需求，与供应商建立“订单-库存”联动机制，降低采购成本；智慧物流应用GPS+物联网追踪运输车辆，实时监控温湿度（农药需低温运输），减少损耗；区块链溯源记录产品生产、加工、运输、销售全流程数据，消费者扫码即可验证真伪，提升品牌信任度

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2.3服务环节从“单一卖药”到“综合服务”精准农技服务通过土壤检测数据+AI病虫害识别，为种植户提供定制化施肥、用药方案，减少盲目投入；数字化营销利用大数据分析用户画像（年龄、种植作物、需求痛点），通过短视频、直播、社群营销触达用户，提升转化率；第11页共16页农业金融服务基于农户种植数据（产量、投入、风险），与金融机构合作提供小额信贷、农业保险，降低农户融资门槛

4.3保障措施政策、人才、生态协同发力

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3.1政策支持降低转型成本财政补贴政府对农化企业购置智能设备、建设数字化平台给予30%-50%的补贴，重点支持中小企业；税收优惠对数字化转型项目，给予企业所得税“三免三减半”优惠，对研发投入加计扣除比例提升至175%；标准建设制定农化行业数字化标准（如数据接口标准、服务规范），推动数据互通与服务标准化

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3.2人才培养构建复合型人才梯队校企合作高校开设“智慧农业”“农业大数据”等专业，定向培养复合型人才，企业提供实习岗位；在职培训企业内部开展数字化技能培训（如AI、大数据应用），与科技企业合作开发培训课程；人才激励对数字化人才实施“股权激励+项目奖金”，提高薪资竞争力，避免人才流失

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3.3生态协同构建“政产学研用”共同体政府搭台建立“农业数字化转型联盟”，整合政府、企业、科研机构资源，共享数据与技术；企业合作龙头企业向中小企业开放数字化工具（如SaaS平台），形成“大带小”转型模式；国际合作引进国际先进技术（如精准农业解决方案），同时推动中国农化数字化经验“出海”，服务全球农业

五、典型案例分析转型先行者的实践与启示第12页共16页

5.1案例一先正达“智慧农业平台”——全链条数字化赋能背景先正达作为全球农化巨头，2023年启动“数字农业战略”，目标通过数字化服务小农户，提升市场份额转型路径生产端在巴西、中国等主产区推广“Climate FieldView”平台，整合土壤传感器、无人机巡检、卫星遥感数据，为农户提供“精准施肥、病虫害预警”方案；供应链端应用区块链技术实现种子溯源，消费者扫码可查看种子产地、种植过程，2023年有机种子销量增长40%；服务端开发“农技助手”APP，农户拍照即可识别病虫害，AI生成防治方案，同时提供气象预警、市场行情，累计服务农户超500万成效2023年先正达数字农业服务收入达12亿美元，占总营收的15%；通过数字化服务，农户化肥农药使用量减少18%，亩均增产12%，用户复购率提升至65%启示大企需“技术+服务”双轮驱动，通过平台化、生态化模式，从“产品供应商”转型为“农业服务商”

5.2案例二中化MAP战略——“生产+服务”数字化闭环背景中化农业2017年启动“MAP（现代农业技术服务平台）战略”，聚焦“生产端数字化+服务端生态化”，打造“从田间到餐桌”的全链条解决方案转型路径生产端在全国建设1000+“MAP技术服务中心”，配备智能水肥机、无人机、土壤检测设备，提供“耕、种、管、收”全流程数字化服务；第13页共16页服务端通过“MAP app”连接农户、服务中心、供应链，农户在线下单、查看服务进度，服务中心通过大数据分析优化服务；生态协同联合银行、保险公司推出“MAP金融服务”，基于农户种植数据提供无抵押贷款，2023年服务农户超200万户成效2023年MAP战略带动中化化肥销量增长12%，农户亩均增收300元；通过数字化管理，服务成本降低25%，客户留存率达80%启示区域化布局+生态整合是中小企业可借鉴的路径，通过“技术服务中心+数字化平台”，实现“小农户与现代农业的有机衔接”

5.3案例三县域农药企业“数智化改造”——轻资产转型实践背景某县域农药企业（年营收5000万元），面临“同质化竞争、利润下滑”问题，2022年启动“轻资产数字化转型”转型路径轻资产切入与本地农业局合作，免费为农户提供土壤检测服务，采集数据后接入“县域农业大数据平台”；SaaS工具应用采购低成本生产管理SaaS系统，实现订单、库存数字化，减少人工错误；服务增值基于土壤数据和AI病虫害识别，推出“精准用药套餐”，按亩收费（10元/亩），2023年服务收入占比提升至20%成效2023年农药销量增长15%，服务收入达100万元；农户满意度提升至90%，客户流失率下降至5%启示中小企业可通过“数据采集+轻资产服务”起步，降低转型门槛，逐步从“单一产品”向“服务+产品”转型

六、未来趋势技术融合与模式创新引领行业变革

6.1AI深度融入从“辅助决策”到“自主决策”未来3-5年，AI将从“数据处理工具”升级为“决策伙伴”第14页共16页作物生长预测基于多源数据（土壤、气候、病虫害），AI可预测作物生长周期、产量，精度达90%以上，帮助农户提前规划；智能配方生成AI根据作物需求、土壤状况、市场价格，自动生成“最优施肥配方”，减少人工干预；自主农业机器人AI驱动的农业机器人（如智能收割机、自动灌溉机器人）将普及，实现“无人化”作业，降低人工成本

6.2数字孪生技术从“模拟”到“全场景应用”数字孪生技术将在农化行业全场景落地虚拟工厂模拟农药、化肥生产过程，优化工艺参数，缩短研发周期；虚拟农田构建地块级数字孪生模型，模拟不同种植方案的产量、成本、环境影响，为农户提供“最优决策”；供应链模拟通过数字孪生模拟供应链中断风险（如原材料短缺、物流受阻），提前制定应对方案，提升供应链韧性

6.3绿色数字化从“降本增效”到“低碳可持续”绿色转型与数字化深度融合低碳生产通过AI优化能源消耗（如化肥生产用可再生能源），减少碳排放；环保产品AI设计低毒、可降解的农化产品，降低对环境的影响；碳汇交易利用数字化监测“土壤碳汇”（如有机肥提升土壤碳含量），对接碳交易市场，为农化企业创造新收益

6.4服务化转型从“卖产品”到“卖价值”农化行业将从“产品经济”转向“服务经济”第15页共16页订阅制服务农户按年订阅“农技服务包”（如精准施肥+病虫害防治），企业提供持续服务；数据增值服务向政府、科研机构出售农业数据（脱敏后），形成“数据资产”；金融+服务基于农户种植数据，与金融机构合作提供“产量保险”“价格保险”，降低农户风险结语数字化转型，农化行业的“破局之路”农化行业的数字化转型，不是简单的“技术叠加”，而是一场从生产方式、商业模式到组织文化的系统性变革它既是应对政策要求、市场变化的“被动选择”，更是提升效率、创造价值的“主动变革”转型之路虽有挑战——技术门槛、数据安全、人才短缺、传统惯性，但只要企业坚持“分阶段推进、全链条赋能、生态化协同”，政策提供“土壤”，技术提供“工具”，人才提供“动力”，农化行业必将迎来“数字赋能”的新未来未来已来，唯有拥抱变化，方能行稳致远让我们期待，在数字化浪潮下，农化行业能成为“智慧农业”的核心引擎，为全球粮食安全与农业可持续发展贡献更大力量第16页共16页。