张 洁农业经济系统正承受着来自资源约束趋紧、环境压力加剧与全球供应链波动等多维压力，其传统发展模式面临系统性挑战。气候变化引发的生产不确定性、供需结构性错配以及产业链价值分配失衡等问题，日益凸显出产业韧性建设的紧迫性。而信息技术的渗透深度正改变农业经济的运行模式。本文将深入探索农业经济信息管理系统的结构化设计路径，以期构建支撑产业可持续发展的数字化基座。农业经济发展的背景农业经济的发展趋势。农业生产体系正迎来以“智慧生态”为核心的价值跃迁。传统依赖自然禀赋的线性发展模式加速解体，取而代之的是生物技术、数字引擎与环境伦理深度融合的复合型架构。在耕地红线约束与消费升级的双重压力下，精准基因编辑推动作物抗逆性突破，垂直农业系统实现单位光能转化率倍增，标志着“资源替代战略”的实质性落地。全球农业竞争焦点已转向碳足迹可视化与全要素循环率的博弈，农光互补、微生物固碳等负排放技术正重构产业估值模型。同时，消费端区块链溯源需求倒逼生产端部署数字孪生农场，从播种决策到冷链配送形成闭环智能合约。传统农产品集散中心演变为聚合气象卫星数据、期货价格信号、物流动态的农业AI中枢这种双向赋能机制使农业经济从“周期性波动”转向“自适应性生长”。信息化对农业经济的推动作用。信息技术的深层渗透正在催化农业经济系统的认知跃迁，通过部署覆盖空天地一体化的数字神经脉络，农田状态被解构为持续更新的多维数据流：高光谱成像解析植株生理胁迫，地下传感器矩阵追踪根系微生态，这些原本不可见的生物过程首次实现可视化建模。当深度学习引擎将碎片化数据转化为精准决策范式时，农事操作便从被动应对升级为预见性干预，如在病虫害暴发前72小时触发生物防控网络，使农药减量目标与产能保障实现兼容。另外，区块链智能合约赋予每粒种子不可篡改的数字身份，使其在流通环节自主完成品质溢价结算。消费者扫码获取的不仅是产地信息，更是作物生长周期内的光合作用效率曲线与碳汇贡献值。信息技术在此已超越工具属性，进化为重构农业文明底层逻辑的操作系统级变量。信息管理系统设计的关键要素系统架构设计。信息管理系统的核心竞争力在于其架构的适应性进化能力。面对农业产业链的多层级、多主体特性，需构建具备自主组织功能的弹性架构框架，其关键在于设计多层协同的闭环控制机制：底层部署分布式微服务单元，每个单元对应特定业务模块(如环境监测、设备控制)，通过标准化接口实现独立更新与横向扩展；中间层设置动态协调引擎，基于预置业务规则实时调度微服务资源，在收获季自动提升仓储管理模块算力优先级；顶层建立统一控制平面，聚合所有操作行为日志，通过机器学习持续优化业务流拓扑结构。采用“混合云+边缘计算”双轨模式，核心服务运行于云端保障全局协同，每个农场节点设置边缘计算容器，在网络中断时可离线处理关键操作。这种架构设计本质上构建了具有自主生长能力的技术基座，既满足当前跨主体数据融合需求，亦为未来农业全链数字化预留了进化通道。数据采集与传输技术。农业数据的战略价值取决于采集维度的精确性及时序连续性。系统架构需覆盖多模态感知中枢建设，通过构建“可见光-红外-射频”复合传感器阵列，实现“物理环境-生物体征-设备状态”的三元同步捕获。关键技术突破在于消除数据孤岛：在采集层植入语义解析中介，自动将不同制式传感器信号(如叶面温度热力图、土壤电导率波形)转化为标准化数字孪生体；在地域分布维度设计梯度采样策略，对关键区域实施厘米级密集感知(如果实膨大期果园)，对广域区域采用千米级自适应抽样(如旱情监测)。另外，可采用分级加密隧道技术。基础环境数据通过窄带物联网开放广播；核心生产数据利用区块链私链点对点传输，每笔数据记录均生成“时间戳+地理戳”双认证。对于实时决策流建立专用数据通道，如农机作业中控制指令通过5G切片网络直连云端决策中枢。这种“全要素采集+智能分级”的传输模式，使农田每秒产生的数据转化为可行动的决策基础。系统功能模块设计农业资源管理模块。农业资源管理需突破传统台账模式实现动态数字孪生化映射，可构建多维度资源本体模型，将土地、水源、种质等实体抽象为可计算的数字对象，每个对象携带完整生命周期属性集。关键技术应用增量式空间建模引擎，通过无人机遥感与地面传感器融合扫描，生成厘米级精度的三维资源拓扑图。资源调度实施谱系闭环优化机制，利用遗传算法推演各类资源配置组合对产出效率的影响权重，形成资源流动的定向导航策略。模块运行本质是连续资源再配置策略引擎，创新设计智能负载均衡系统，在农事周期关键节点自动触发资源流转指令。例如，灌溉高峰期，系统依据气象预测与土壤墒情变化曲线，在跨农场层面动态分配水资源配额并直接调度移动灌溉设备执行。其关键价值在于建立资源熵值感知体系，通过分析设备能耗、物料损耗、人工效率等指标，实时输出资源结构调优方案。农业生产过程监控模块。农业生产监控需要构建作物生命体征的连续性代偿机制，应部署非侵入式生物场成像技术，通过环境磁共振扫描实时捕获植株组织的生理代谢强度分布图谱，同步构建环境胁迫响应模型，建立气象波动、土壤参数与作物生理指标的三元映射函数库。技术突破点在于离散事件耦合分析框架开发，将传统孤立的农事操作节点(播种、施肥)与作物应激反应建立数理关联。监控过程体现为智能体自主演化模型，系统内嵌生物场解析引擎，每小时对田间微气候数据流执行特征值提取，识别潜在生长瓶颈的初期模式。当检测到胁迫征兆时(如花粉活力波动)，自动激活跨介质补偿机制：通过雾化微肥修复光合作用效率，利用电磁场模拟优化授粉路径。同时，动态调整相邻区域环境控制设备的运行参数形成生长保障缓冲区；所有干预均记录为操作基因组用于模型迭代。该监控模块实现生长过程的正向演进控制，持续降低人为决策干预需求，使农业生产系统获得类生命体的自主适应能力。智能化技术在农业系统的核心价值非常明确，构建了具备自适应能力的多层次技术架构，并揭示了资源优化配置与生产过程自主管控的联动机制。通过数字孪生映射与实时生物场解析技术，系统实现了从静态管理到动态演进的范式跃迁。因此，农业产业应加快推进底层感知网络与云端决策中枢的规模化部署，打通全产业链的数据融通壁垒，并强化人机协同运作模式的设计，确保系统自主决策与人类经验的动态平衡。通过这些举措，加速形成覆盖“感知-决策-执行”全链闭环的智慧农业操作系统，为粮食安全与可持续发展提供核心支撑。(作者系巢湖学院工商管理学院副教授；本文系安徽省教育厅重点项目“安徽自贸区科技成果转化绩效评估体系研究”，项目编号：SK2021A0608；巢湖学院横向课题“县域数字农业管理平台解决方案及发展路径咨询服务”，项目编号：hxkt20230073)