[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-2627":3,"related-2627":110},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":9,"source_name":10,"source_url":6,"published_at":11,"category":12,"cover_url":9,"hotness":13,"is_selected":14,"score":15,"score_detail":16,"sources":23,"tags":28,"primary_topic":9,"secondary_topics":34,"classification":35,"search_phrases":84,"slug":87,"view_count":88,"doi":89,"paper":90,"created_at":109},2627,"How does agricultural digitalization drive green total factor productivity? Evidence from rural industrial integration, data factor allocation, and spatial effects in China","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.3389\u002Ffsufs.2026.1852421","Introduction Digital empowerment accelerates cross-sectoral integration within the rural economy, driving profound structural shifts in agricultural development. Methods Using a provincial-level panel dataset from China spanning 2012 to 2022, this study constructs comprehensive indices to assess agricultural digitalization, rural industrial integration, and data factor allocation. By employing mediation, moderation, and spatial Durbin models, this research investigates the underlying mechanisms through which agricultural digitalization affects agricultural green total factor productivity. Results The empirical results demonstrate that agricultural digitalization significantly enhances AGTFP, a finding that is robust to a battery of specification checks. Mechanism analysis reveals that rural industrial integration serves as a crucial partial mediator in this relationship. Furthermore, optimizing data factor allocation positively moderates and thereby amplifies the impact of agricultural digitalization on AGTFP. Spatial analysis indicates that agricultural digitalization generates positive spatial spillover effects, boosting AGTFP in both local and neighboring regions. Finally, heterogeneity analyses reveal that this positive effect is particularly pronounced in the Eastern region and in areas with high levels of urban-rural integration, and it remains robust across both major and non-major grain-producing areas. Discussion Ultimately, this study deepens the understanding of the digitalization-sustainability nexus in agriculture, underscoring the vital role of advancing rural industrial integration and optimizing data factor allocation in driving green productivity.","引言 数字赋能加速了农村经济内部的跨部门融合，推动农业发展发生深刻的结构性变革。方法 本研究利用中国2012年至2022年的省级面板数据集，构建了农业数字化、农村产业融合和数据要素配置的综合指数。通过采用中介模型、调节模型和空间杜宾模型，本研究探讨了农业数字化影响农业绿色全要素生产率的潜在机制。结果 实证结果表明，农业数字化显著提升了农业绿色全要素生产率（AGTFP），这一发现在一系列设定检验中保持稳健。机制分析揭示，农村产业融合在这一关系中起到了关键的部分中介作用。此外，优化数据要素配置对这一关系产生了正向调节作用，从而放大了农业数字化对AGTFP的影响。空间分析表明，农业数字化产生了正向空间溢出效应，提升了本地及邻近地区的AGTFP。最后，异质性分析显示，这一正向效应在东部地区和城乡融合水平较高的地区尤为显著，且在粮食主产区和非主产区均保持稳健。讨论 最终，本研究深化了对农业数字化与可持续性关系的理解，凸显了推进农村产业融合和优化数据要素配置在推动绿色生产力方面的重要作用。",null,"Frontiers in Sustainable Food Systems","2026-09-16T00:00:00Z","论文",25,false,81,{"impact":17,"substance":18,"depth":17,"authority":19,"freshness":20,"relevant":21,"comment":22},18,22,13,10,1,"基于2012—2022年省级面板数据的实证研究，揭示农业数字化通过农村产业融合与数据要素配置提升农业绿色全要素生产率并具空间溢出效应，方法规范、结论有政策参考价值，值得进入每日精选。",[24,25],{"name":10,"url":6},{"name":26,"url":27},"辽宁大学经济学院 2026 年 10 月 13 日 报道","https:\u002F\u002Fwww.lnu.edu.cn\u002Finfo\u002F15114\u002F84907.htm",[29,30,31,32,33],"数字乡村","数据要素","农业数字化","绿色全要素生产率","农村产业融合",[],{"status":36,"locked":14,"version":37,"method":38,"evidence":39},"needs_review","2026-10-22.2","rules",{"candidates":40,"agricultural_evidence":44,"reason":83},[41,50,57,63,68,73,78],{"code":42,"score":43,"supported":44,"title":45,"abstract":46,"tags":49},"G6",6,true,[],[47,48],"城乡融合","urban-rural integration",[],{"code":51,"score":43,"supported":44,"title":52,"abstract":53,"tags":56},"I4",[],[54,55],"空间分析","spatial 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Systems》2026年第10卷发表的论文,基于中国省级面板数据,采用Super-SBM模型与GML指数,发现农业数字化通过农村产业融合中介与数据要素配置调节显著提升农业绿色全要素生产率,并对邻近地区产生正向溢出,为农业绿色转型提供理论依据。","Frontiers in Sustainable Food Systems 10(2026)",71,{"impact":17,"substance":118,"depth":119,"authority":19,"freshness":120,"relevant":21,"comment":121},21,17,2,"基于省级面板数据的实证研究，方法规范、结论有新意，但属学术论文且发布日期不明，时效性弱，适合作为研究参考而非每日精选头条。",[123],{"name":115,"url":27},[30,125,31,32,33],"空间溢出",{"code":58,"slug":127,"name":128,"path":129,"parent_code":74},"digital-village","数字乡村与数据要素","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fdigital-village",[],{"status":132,"locked":14,"version":37,"method":38,"evidence":133},"classified",{"candidates":134,"agricultural_evidence":44},[135,140,144,148,152,156],{"code":58,"score":136,"supported":44,"title":137,"abstract":138,"tags":139},4,[],[30],[30],{"code":64,"score":21,"supported":14,"title":141,"abstract":142,"tags":143},[],[],[33],{"code":69,"score":21,"supported":14,"title":145,"abstract":146,"tags":147},[],[],[32],{"code":74,"score":21,"supported":14,"title":149,"abstract":150,"tags":151},[],[],[31],{"code":79,"score":21,"supported":14,"title":153,"abstract":154,"tags":155},[],[],[31],{"code":51,"score":21,"supported":14,"title":157,"abstract":158,"tags":159},[],[],[125],[161,162],"辽宁大学 农业数字化 绿色全要素生产率","农村产业融合 数据要素 空间杜宾","辽宁大学农业数字化绿色全要素生产率-5226",{"doi":9,"openalex_id":9,"authors":165,"venue":9,"cited_by_count":101,"oa_url":9,"card":166,"direction":106,"ingested_from":171},[],{"tldr":167,"method":168,"finding":169,"direction":106,"opportunity":170},"基于中国省级面板数据，检验农业数字化对农业绿色全要素生产率的影响及机制。","Super-SBM模型与GML指数测算GTFP，省级面板数据中介与调节效应分析。","农业数字化显著提升农业绿色全要素生产率，农村产业融合起中介作用，数据要素配置起调节作用，并存在正向空","可深入微观主体或县域尺度，检验数据要素配置的门槛效应与空间溢出的衰减边界。","agent","2026-10-18T00:05:30.603519Z",{"id":174,"title":175,"url":176,"summary":177,"summary_zh":9,"content":9,"source_name":178,"source_url":9,"published_at":179,"category":12,"cover_url":9,"hotness":20,"is_selected":14,"score":180,"score_detail":181,"sources":186,"tags":188,"primary_topic":191,"secondary_topics":192,"classification":193,"search_phrases":217,"slug":220,"view_count":59,"doi":9,"paper":221,"created_at":228},2110,"《绿色算力建设驱动农业数字化绿色化协同发展的机制研究》 249地级市3 237观测值渐进DID","https:\u002F\u002Fnyxdhyj.isa.ac.cn\u002F","在\"双碳\"目标与数字中国战略双重驱动下,以国家绿色数据中心试点为准自然实验,基于2011—2023年全国249个地级市3237个城市-年份观测值,采用渐进双重差分模型考察绿色算力建设对农业数字化绿色化协同发展的影响及机制。研究发现绿色算力建设显著提升农业数字化绿色化耦合协调度(系数0.076,1%显著水平),主要通过促进数据要素流通、扩大清洁能源应用、推动绿色算力与农业技术融合。西部地区政策效应显著强于东北地区。","农业现代化研究","2026-09-07T00:00:00Z",84,{"impact":18,"substance":182,"depth":183,"authority":184,"freshness":43,"relevant":21,"comment":185},23,19,14,"基于249个地级市3237个观测值的渐进DID实证，量化绿色算力对农业数字化绿色化协同的促进效应，方法规范、数据规模大，对数字乡村与农业绿色发展政策有参考价值。",[187],{"name":178,"url":176},[29,30,189,31,190],"农业绿色发展","绿色算力",{"code":58,"slug":127,"name":128,"path":129,"parent_code":74},[],{"status":132,"locked":14,"version":37,"method":38,"evidence":194},{"candidates":195,"agricultural_evidence":44},[196,200,204,209,213],{"code":58,"score":59,"supported":44,"title":197,"abstract":198,"tags":199},[],[30],[29,30],{"code":69,"score":21,"supported":14,"title":201,"abstract":202,"tags":203},[],[],[189],{"code":205,"score":21,"supported":14,"title":206,"abstract":207,"tags":208},"H8",[],[],[189],{"code":74,"score":21,"supported":14,"title":210,"abstract":211,"tags":212},[],[],[31],{"code":79,"score":21,"supported":14,"title":214,"abstract":215,"tags":216},[],[],[31],[218,219],"农业绿色发展 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为乡村全面振兴注入数据动能","https:\u002F\u002Fwww.yangtse.com\u002Fnews\u002Fyw\u002F202610\u002Ft20261019_404217.html","报道介绍全国数字乡村建设工作现场推进会成果：我国已实现「县县通千兆、乡乡通5G、村村通宽带」。泰州市姜堰区娄庄镇朱翟村2026年建成1250亩无人智慧农场，无人收割机单日作业可达100亩，人力效率提升5倍、亩均效益提高两成；泰州市海陵区推行基层证明「云开具」，种粮大户线上申请自产自销凭证，收粮企业扫码核验当场结算。","近日，2026年全国数字乡村建设工作现场推进会在陕西吴起召开，会议锚定“数字强农惠农富农”目标，围绕基础设施、富民产业、惠农服务、赋能基层、协同共建五篇文章，为“十五五”数字乡村高质量发展擘画路线图。\n\n在数字技术蓬勃发展的时代浪潮中，乡村振兴已成为实现中华民族伟大复兴的重要战略任务，而数字乡村建设则是推动乡村振兴的关键力量。国家互联网信息办公室、农业农村部近日发布的《中国数字乡村发展报告（2019—2025年）》显示，2019年以来，我国乡村信息基础设施跨越式发展，实现“县县通千兆、乡乡通5G、村村通宽带”，涉农数据资源整合和开发利用水平不断提升，巩固拓展脱贫攻坚成果更加有力，城乡数字鸿沟持续缩小。田埂上的无人农机、手机里的智慧农业应用、村头的特色农产品直播间……目前，数字技术正逐渐改变传统农业的样貌。从陕北高原到苏中平原，数字之光跨越山河，正在广袤田野催生农业农村现代化的澎湃动能。\n\n以数兴产，数字技术成为农民手中“新农具”。产业数字化是数字乡村建设的核心抓手，会议提出要提升乡村产业数字化水平，把数字技术嵌入农业生产全链条。在泰州市姜堰区娄庄镇朱翟村，2026年建成1250亩无人智慧农场，依托北斗、物联网设备，无人收割机可24小时作业，一台机器单日收割可达100亩，管理人员一部手机远程监测土壤、苗情，调度农机作业，人力效率提升5倍，亩均效益提高两成，实现“指尖管理、数据种田”。从人工下地看苗，到数据大屏识情，数字技术打破传统农业的经验局限，数字化工具成为了农民手中的“新农具”，良种、农机、物联网协同发力，在水乡大地培育农业新质生产力。\n\n以数惠民，服务正从“人跑腿”转向“数据跑”。数字乡村的落脚点是为民造福。惠农服务提质，就是用数字化破解群众办事跑腿难题。今年泰州市海陵区推行基层证明“云开具”，种粮大户通过苏服办APP线上申请自产自销证明，几分钟即可拿到带电子印章的凭证，收粮企业扫码核验，粮食结算当场办结，告别来回奔波盖章的旧模式。数字技术一头连着民生服务，一头连着基层治理。从线上办事、远程农技指导，到无人机巡护、隐患智能预警，数字化推动乡村治理从被动处置向主动预判转变，持续提升乡村建设信息化、治理智慧化水平，让农民共享数字红利。\n\n以数赋治，让乡村治理既有“智商”又有“情商”。数据要素是数字乡村建设的核心生产要素，赋能基层治理是数字乡村建设的重要发力点。会议提出要提升乡村治理智慧化水平，激发数字乡村发展内生动力。今年以来，泰州市姜堰区锚定公共数据资产化改革主线，以数据归集夯底座，以确权登记活资产，以机制创新惠民生。统筹归集1700多万条公共数据实现统一管理调度，创新“政策找人”服务体系精准匹配民生保障需求。一系列首创实践打通数据从资源到资产的转化路径，为基层治理提质增效、乡村发展蓄势赋能提供坚实支撑，一张“智治网”兜起乡村“稳稳的幸福”。\n\n数字兴则乡村兴，乡村智则中国智。推进数字乡村高质量发展，既要筑牢数字底座，也要扎根乡土需求，不搞脱离实际的花架子。让数据扎根农田、惠及百姓、赋能治理，全面推动数字乡村建设走深走实，定能进一步激发乡村发展新动能，吹响数字赋能乡村全面振兴的冲锋号，为加快建设农业强国提供坚实支撑。（张乾）","扬子晚报 2026-10-19","2026-10-19T00:00:00Z","报道",75,{"impact":240,"substance":241,"depth":242,"authority":88,"freshness":43,"relevant":21,"comment":243},26,20,16,"全国数字乡村推进会与最新发展报告构成政策级信息增量，辅以泰州无人农场、云开具等落地案例，值得进入每日精选。",[245],{"name":235,"url":232},[29,247,248,249,30],"乡村治理","智慧农业","无人农场",[],{"status":36,"locked":14,"version":37,"method":38,"evidence":252},{"candidates":253,"agricultural_evidence":14,"reason":280},[254,258,264,271,276],{"code":58,"score":19,"supported":44,"title":255,"abstract":256,"tags":257},[29],[29],[29,30],{"code":259,"score":136,"supported":44,"title":260,"abstract":261,"tags":263},"F6",[],[262],"无人收割机",[249],{"code":265,"score":266,"supported":44,"title":267,"abstract":268,"tags":270},"F5",3,[],[269],"收割机",[],{"code":272,"score":21,"supported":14,"title":273,"abstract":274,"tags":275},"G5",[],[],[247],{"code":79,"score":21,"supported":14,"title":277,"abstract":278,"tags":279},[],[],[248],"农业相关性需要复核",[282,283],"泰州姜堰 无人智慧农场","乡村治理 数字乡村 数据要素 无人农场","泰州姜堰无人智慧农场-5503","2026-10-22T00:06:58.428900Z",{"id":287,"title":288,"url":289,"summary":290,"summary_zh":9,"content":9,"source_name":291,"source_url":9,"published_at":292,"category":12,"cover_url":9,"hotness":20,"is_selected":14,"score":293,"score_detail":294,"sources":297,"tags":299,"primary_topic":9,"secondary_topics":303,"classification":304,"search_phrases":317,"slug":320,"view_count":101,"doi":321,"paper":322,"created_at":330},5456,"数字赋能农业产业韧性的影响与机制研究——基于浙江省县域面板数据的实证分析 (Impact and Mechanism of Digital Development on Agricultural Resilience: Evidence from County-Level Data in Zhejiang Province)","http:\u002F\u002Fzgnjhxb.niam.com.cn\u002FCN\u002F10.13733\u002Fj.jcam.issn.2095-5553.2026.10.034","基于2014—2022年浙江省县域面板数据，用系统GMM检验数字经济对农业产业韧性的影响。数字经济有效赋能农业产业韧性，农村产业融合、涉农科技创新、农业产业化为重要传导机制。非山区县促进作用明显高于山区县。","中国农机化学报 2026-10-20","2026-10-20T00:00:00Z",79,{"impact":17,"substance":18,"depth":119,"authority":19,"freshness":295,"relevant":21,"comment":296},9,"基于浙江县域面板数据的实证研究，方法规范、结论有新意，对数字乡村与农业韧性议题有参考价值，但属省级实证、影响范围有限。",[298],{"name":291,"url":289},[29,300,301,33,302],"农业经济韧性","县域经济","涉农科技",[],{"status":305,"locked":14,"version":37,"method":38,"evidence":306},"unclassified",{"candidates":307,"agricultural_evidence":44,"reason":316},[308,312],{"code":64,"score":120,"supported":14,"title":309,"abstract":310,"tags":311},[],[],[33,301],{"code":58,"score":21,"supported":14,"title":313,"abstract":314,"tags":315},[],[],[29],"缺少足够的主题证据",[318,319],"浙江省 县域面板 农业韧性","数字经济 农业产业韧性","浙江省县域面板农业韧性-5456","10.13733\u002Fj.jcam.issn.2095-5553.2026.10.034",{"doi":321,"openalex_id":9,"authors":323,"venue":9,"cited_by_count":101,"oa_url":9,"card":324,"direction":328,"ingested_from":171},[],{"tldr":325,"method":326,"finding":327,"direction":328,"opportunity":329},"基于浙江县域面板数据，实证检验数字经济对农业产业韧性的赋能作用与机制。","2014—2022年浙江省县域面板数据，系统GMM估计。","数字经济显著提升农业产业韧性，农村产业融合、涉农科技创新、农业产业化是传导机制，非山区县效应更强。","数字乡村与农业信息化","可探究山区县数字赋能效应偏弱的成因与差异化路径，或拓展至跨省县域比较与韧性多维测度。","2026-10-21T00:10:07.870102Z",{"id":332,"title":333,"url":334,"summary":335,"summary_zh":9,"content":336,"source_name":337,"source_url":9,"published_at":236,"category":237,"cover_url":9,"hotness":20,"is_selected":14,"score":238,"score_detail":338,"sources":340,"tags":342,"primary_topic":345,"secondary_topics":350,"classification":351,"search_phrases":377,"slug":380,"view_count":101,"doi":9,"paper":9,"created_at":381},5412,"数据赋能决策：农业普查成果运用的价值与路径","https:\u002F\u002Fwww.farmer.com.cn\u002F2026\u002F10\u002F19\u002F991031216.html","文章针对第四次全国农业普查启动后的成果转化提出系统路径，指出当前普查数据「采集充分、运用不足」的问题，主张推动普查数据从「记录历史」转向「服务决策」。作者提出利用四普与三普的十年对比周期，从总量判断走向结构判断，重点关注规模经营户占比、社会化服务渗透率、智慧农业与数字农业等新质生产力指标的分布走向，以及产业链完整度四个结构变量。文中还建议建立分层分级分析产品体系、搭建比对分析智能平台，把信息化手段作为普查成果转化为治理效能的支撑。","一看“谁在种地”的结构之变，为经营方式转型找准方向。2016年“三农”普查中，规模经营户仅占农业经营户的1.9%。十年过去，这个比例的变化方向比变化幅度更重要。从本地区数据中可以分析规模经营户占比的变化趋势、运营质效，以及家庭农场和合作社的实际运营率，进而判断未来五年政策着力点究竟是继续培育规模主体，还是转向服务带动小农户。\n\n二看“怎么种地”的方式之变，为财政投入找准着力点。机械化率提升是好事，但更值得关注的是实现方式——是“户户购机”还是“共享服务”。把机械化率与社会化服务渗透率放在一起比对可以判断：如果机械化率的提升主要靠“户户购机”，说明社会化服务体系尚未有效覆盖，财政投入应优先支持服务体系建设；如果社会化服务渗透率同步提升，说明“共享服务”路径正在成型，财政投入可以转向服务环节补贴。\n\n三看“新质生产力”的分布之变，为技术推广找准路径。智慧农业、数字农业等新质生产力指标是四普关注的新领域。分析这些指标时，重点不在总量的多少，而在分布的走向——新技术到底在谁手里、用在什么地方、是扩散还是集中。如果集中在少数示范园区，说明技术推广还停留在“盆景”阶段，下一步决策重点应当是研究推广的堵点在哪里、如何降低使用门槛；如果已经扩散到普通经营户，说明推广路径有效，决策重点可以转向扩大覆盖面。信息化手段在农业领域的渗透深度，可以通过这种分布分析得到准确判断。\n\n四看“链条完整度”的结构之变，为产业升级找准突破口。四普数据虽然不直接统计产业链，但通过经营主体结构、加工能力分布、社会化服务覆盖等指标，可以间接判断一个地区农业产业链的薄弱环节在哪里。从本地区数据中可以分析：初级农产品生产与加工能力是否匹配，产后商品化处理设施是否跟得上，仓储冷链物流覆盖是否到位，产销衔接是否顺畅。链条思维的核心，是从“生产导向”转向“全链条导向”，找准断点、堵点、薄弱点，精准补链、延链、强链，不只看种了多少、养了多少，更要看加工转化了多少、品牌溢价了多少、流通增值了多少。","农民日报 2026-10-19",{"impact":18,"substance":17,"depth":242,"authority":19,"freshness":43,"relevant":21,"comment":339},"央媒对农业普查数据赋能决策的方法论梳理，有分析框架但无新数据发布，时效稍弱，适合主题聚合而非头条精选。",[341],{"name":337,"url":334},[29,248,30,343,344],"规模经营","农业普查",{"code":346,"slug":347,"name":348,"path":349,"parent_code":9},"G","rural-services","农业服务与乡村发展","\u002Ftopic\u002Frural-services",[],{"status":352,"locked":14,"version":37,"method":38,"evidence":353},"partial",{"candidates":354,"agricultural_evidence":44,"reason":376},[355,360,366,372],{"code":79,"score":88,"supported":44,"title":356,"abstract":357,"tags":359},[],[248,358],"数字农业",[248],{"code":361,"score":266,"supported":44,"title":362,"abstract":363,"tags":365},"G1",[],[364],"成果转化",[],{"code":367,"score":266,"supported":44,"title":368,"abstract":369,"tags":371},"G2",[],[370],"社会化服务",[],{"code":58,"score":120,"supported":14,"title":373,"abstract":374,"tags":375},[],[],[29,30],"一级领域明确，二级方向需要细分",[378,379],"农业普查 数据运用","农民日报 农业普查","农业普查数据运用-5412","2026-10-21T00:09:54.262158Z",{"id":383,"title":384,"url":385,"summary":386,"summary_zh":9,"content":387,"source_name":388,"source_url":9,"published_at":389,"category":390,"cover_url":9,"hotness":20,"is_selected":14,"score":391,"score_detail":392,"sources":394,"tags":396,"primary_topic":399,"secondary_topics":404,"classification":405,"search_phrases":442,"slug":445,"view_count":101,"doi":9,"paper":9,"created_at":446},5330,"山东《数字强省建设十五五规划》发布 加快农业数智化转型","https:\u002F\u002Fzckx.liaocheng.gov.cn\u002Fviews\u002FpolicyFile\u002FpolicyFileDetails.html?id=98c014dce54b46ef9e19af7148b9b7fe","山东省人民政府印发《数字强省建设十五五规划》,实施人工智能+农业行动,开展农业传感器与专用芯片、模型算法等研发攻关,大力发展智能农机、农业机器人等智能装备,支持无人农场建设。建设特色农业大脑,省级每年支持建设 30 个智慧农业应用场景。建好用好齐鲁农云、齐鲁农超、好粮有网等农业数字赋能平台,建设全省农业农村用地一张图,拓展鲁农码应用,实现涉农业务一码通行。加快青岛打造海洋数据资源聚集中心。","**山东省人民政府**\n\n**关于印发《山东省数字强省建设**\n\n**“十五五”规划》的通知**\n\n鲁政发〔2026〕12号\n\n各市人民政府，各县（市、区）人民政府，省政府各部门、各直属机构，各大企业，各高等院校：\n\n现将《山东省数字强省建设“十五五”规划》印发给你们，请认真贯彻落实。\n\n山东省人民政府\n\n2026年10月9日\n\n（此件公开发布）\n\n**山东省数字强省建设“十五五”规划**\n\n为贯彻落实党中央、国务院关于数字中国建设的决策部署，深入推进数字强省建设，根据《山东省国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，制定本规划。\n\n**一、总体要求**\n\n坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，全面贯彻习近平总书记视察山东重要讲话和重要指示批示精神，完整准确全面贯彻新发展理念，锚定“走在前、挑大梁”，坚持以人为本、改革创新、系统观念、安全可控，以数智化赋能高质量发展为主题，以促进实体经济和数字经济深度融合为主线，以“数据要素×”和“人工智能+”为抓手，以数字产业化、产业数字化、数据价值化、治理服务数字化为重点，系统推进经济社会各领域数智化发展，培育发展新质生产力，全面打造科技强、产业强、治理强、基建强、生态强的数字强省，为奋力谱写中国式现代化山东篇章提供强劲动能。\n\n到2030年，数字强省建设水平全面提升，生产方式、生活方式和治理方式数字化变革加速演进，数字化发展质效、服务成效、治理实效大幅提高，数字强省向数智强省全面跃升。数据价值释放取得新突破，国家数据要素综合试验区建设取得积极进展，机制顺畅、合规高效、竞争有序、创新活跃的数据市场体系基本形成。数字经济发展构筑新优势，数智技术创新成果加速涌现，人工智能产业蓬勃发展，打造数字经济发展引领区，实体经济和数字经济融合效能加速释放。数字政府效能实现新跨越，数字政府建设一体化综合改革持续深化，基本建成统筹集约、高效协同、整体智治、数据赋能的数字政府。数字社会建设达到新高度，城乡区域数智化发展进程加快，数字化公共服务和社会治理体系更加完善，数字生活全面普及。数字基础设施迈上新台阶，高速泛在、智能敏捷、互联互通、普惠便民的数字基础设施体系更加完善。到2035年，数字强省建设效能全面释放，经济社会各领域数智化发展取得显著成效，有力支撑新时代社会主义现代化强省建设。\n\n**二、强化数据驱动，充分释放要素价值**\n\n（一）加强数据高质量供给\n\n1.加强数据资源管理。开展全省数据资源调查，完善一体化数据资源体系。迭代升级省一体化大数据平台，建立动态更新的公共数据资源目录，构建全省公共数据资源“一本账”。深入开展公共数据汇聚行动，推进公共数据资源登记工作，做到应汇尽汇、应登尽登。支持企业建立覆盖研发、生产、销售、服务、管理等各环节的数据资源体系。\n\n2.加强数据质量管理。强化公共数据源头协同治理，落实“一数一源一标准”，高质量建设“一人一档”、“一企一档”。支持企业开展数据管理相关国家标准贯标，强化企业数据治理和质量管理能力建设。实施行业高质量数据集建设专项行动，聚焦重点行业领域人工智能发展应用，打造一批通识、行业通识、行业专识数据集和多层次知识语料库。\n\n（二）促进数据高效率流通\n\n1.畅通数据流通渠道。健全公共数据共享机制，推动公共数据充分共享、按需回流。完善公共数据开放需求受理反馈机制，拓展公共数据开放范围。完善全省规范统一、省市一体推进、多方主体参与的公共数据资源授权运营体系，健全公共数据资源授权运营价格形成、收益分配机制，推出一批公共数据资源授权运营产品和服务。支持企业通过授权许可、合作开发、托管运营等方式开展数据流通利用，推动企业数据分类分级授权使用，引导行业龙头企业、互联网平台企业与中小微企业双向公平授权。\n\n2.健全数据流通体系。实施数据流通服务机构能力提升工程，支持数据交易所（中心）和海洋、文化、医疗健康、交通运输、商贸物流等行业数据流通服务平台发展，支持数据商加大数据产品和服务开发力度，拓展数据换数据、换订单、换服务、换模型、换场景等数据流通方式。推动省内与省外数据交易所（中心）互认互通。培育数据经纪、合规认证、资产评估、安全审计等第三方专业服务机构。建立便利化数据跨境流动管理机制，支持烟台等市开展数据合规跨境试点，促进和规范数据跨境流动。\n\n（三）深化数据高价值应用\n\n1.推动数据跨主体跨领域融合利用。落实公共数据资源开发利用责任制，促进公共数据和企业数据融合开发利用，打造一批标志性公共数据“跑起来”示范场景。分类推进企业数据资源开发利用，赋能企业降本增效和产业转型升级。实施数据创新应用场景培育和开放行动，动态发布场景清单，推出一批可复制推广的数据创新应用成果。深入开展“数据要素×”行动，举办“数据要素×”大赛山东分赛等活动，支持企业加强多元数据融合应用，促进产业链上下游协同、跨行业跨领域协同。\n\n2.探索开展数据资产管理应用。加强数据资产全过程管理，有序推动行政事业单位、企业依法对数据资源进行相关会计处理，稳妥做好数据资产确认、计量和信息披露等工作。探索完善数据资产评估机制和管理制度，创新作价出资、融资担保、证券化等数据资产开发利用模式。\n\n**三、强化智能引领，培育壮大数字产业**\n\n（一）加强数智技术创新\n\n1.加强数智关键技术攻关。深入实施人工智能科技创新行动，加大多模态智能、生成式智能、类脑智能、具身智能、群体智能等研发支持力度。强化数据科技、量子信息等前沿技术基础研究，推动集成电路、工业软件等领域实现技术创新突破。\n\n2.加强数智科创载体建设。推进人工智能创新平台体系化建设，围绕数据、高端软件、未来网络等领域，布局建设重点实验室、技术创新中心、制造业创新中心、新兴产业创新中心等创新平台。鼓励引导有条件的企业牵头打造创新联合体，引领带动产业链协同创新。\n\n3.加强数智科创成果转化。部署建设一批面向人工智能和数据领域的概念验证、中试基地、检验检测等平台，打通数智技术攻关、产品研发、验证测试、场景应用全流程，加速成果转化应用。\n\n（二）建设人工智能产业发展高地\n\n1.壮大数据产业。坚持培育一批、拓展一批、招引一批，支持数据企业梯次发展。开展数据产业培育行动，布局建设30个左右数据产业集群，培育10个左右科技水平高、资源集聚强的数据标注基地（产业园），打造一批数据赋能工场。支持济南、青岛等市推进数据产业集聚区建设试点，积极开展数据标注先行先试工作。支持国家健康医疗大数据中心（北方）发展。\n\n2.做强大模型产业。实施大模型产业“百品百企”培育行动，支持建设开源开放大模型平台和创新生态社区，构建“基础级—行业级—场景级”大模型产业体系。实施“百企扬帆”工程，引育一批大模型骨干企业、专精特新模型服务商，建设一批大模型产业集聚和赋能应用特色园区。开展“模数共振”行动，形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环。\n\n3.升级智算产业。坚持需求牵引、适度超前，实施“智算引领”培育行动，稳步提高智能算力规模，打造一批智算资源池。针对细分行业场景，推出一批定制化、轻量级智算产品和即买即用服务，为人工智能模型研发、训练、应用提供质优价廉的个性化智算支撑。深化国家智算云服务试点。\n\n4.培育智能体产业。开展人工智能终端创新发展行动，壮大软件智能和具身智能产业。积极稳妥推动智能体规模化应用，构建市场牵引、内驱发展的智能体产业生态。坚持软硬协同，加强人形机器人、仿生机器人等具身智能产品供给，丰富具身智能在工业制造、城市治理、应急救援、医疗康养等方面的应用场景。\n\n5.拓展智能应用场景。深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。建强用好中国算谷·人工智能公共服务平台。推动智能家居、智能网联新能源汽车、智能穿戴设备、服务机器人等普及应用。支持人工智能生成内容（AIGC）产业发展。探索构建以词元（Token）为基础的价值体系。加大算力、数据、模型、场景等开放支持力度，培育人工智能一人公司（OPC）等智能经济新业态新模式。\n\n（三）壮大数字经济核心产业\n\n1.推动优势产业提档升级。推进集成电路全产业链协同发展，加快先进计算关键器件、协同智算装备等迭代升级，推动新型显示、虚拟现实等关键技术创新及规模化应用。培育一批鲁版基础软件、工业软件，支持济南、青岛发挥中国软件名城作用，不断提高创新策源能力。健全数字经济企业分类培育激励机制，支持数字经济创新型企业发展，引育一批全国电子信息百强、软件百强和互联网百强企业。实施“算力券”、“模型券”、“语料券”、“创新券”奖补政策，降低企业治数用数成本。深化省级数字经济创新发展试验区建设，完善数字经济高质量发展项目库，梯次布局建设一批数字产业集群，力争培育形成3个千亿级支柱型数字产业集群，20个百亿级特色型数字产业集群。\n\n2.促进平台经济健康发展。实施平台经济“千百十”培育工程，大力发展工业互联网、网络货运、大宗商品交易、生活性服务等平台经济，打造具有山东特色的平台经济体系。系统推进平台经济大中小企业创新协同、生态协同、开放协同，提高平台服务能级和产业带动效益。\n\n3.培育数智领域前沿产业。加快打造新一代信息技术、智能网联新能源汽车、低空经济等新兴产业，培育壮大第六代移动通信（6G）、量子科技、脑机接口等未来产业。支持济南、青岛、烟台等市发展未来产业，培育一批数智领域孵化器和加速园。\n\n**四、强化实数融合，推动产业焕新升级**\n\n（一）加速工业数智化转型\n\n1.深化产业智改数转。实施制造业数字化转型行动，滚动实施工业企业数字化技改项目，稳步推动制造业重点行业企业工业控制系统更新换代，加快实现规模以上工业企业数字化改造全覆盖。实施“人工智能+制造”专项行动，聚焦标志性产业链，坚持“一业一策”，场景化、图谱化推进制造业数智化转型。开展工业数据筑基行动。梯度培育智能工厂，建设高标准数字园区。\n\n2.完善数智赋能服务。实施工业互联网创新发展工程，培育专业型、行业型、协作型工业互联网平台，构建多层次、系统化工业互联网平台体系，支撑全产业链数据互通、模型共享、协同转型。深化中小企业数智化赋能行动，高标准运营国家级中小企业数字化转型促进中心，培育一批优质制造业数智化转型服务商，推出一批面向场景的通用数智工具产品和解决方案。\n\n（二）加速农业数智化转型\n\n1.提升农业全链条数智化水平。实施“人工智能+农业”行动，开展农业传感器与专用芯片、模型算法等研发攻关，大力发展智能农机、农业机器人等智能装备，支持“无人农场”建设。建设特色农业“大脑”，省级每年支持建设30个智慧农业应用场景。支持德州、聊城“吨半粮”等引领区数智化建设。\n\n2.提高智慧农业公共服务能力。建好用好“齐鲁农云”、“齐鲁农超”、“好粮有网”等农业数字赋能平台，打造覆盖全省、上下贯通、业务协同的农业农村“数字大脑”。建设全省农业农村用地“一张图”，拓展“鲁农码”应用，实现涉农业务“一码通行”。开展农业领域县域实数融合促进行动，建设80个数字农业发展县。\n\n（三）加速服务业数智化转型\n\n1.推动数字金融发展。完善数字金融治理体系，用好“鲁金安”平台，深入实施“人工智能+金融”行动，提高地方中小金融机构数智化内控风控能力和金融服务质效。深入开展数字金融惠企行动，促进金融数据与公共数据共享应用。拓展数字人民币应用场景。\n\n2.打造智慧物流体系。推动物流基础设施智能化改造，加快发展数智供应链。完善数字化物流配送体系，布局建设智慧物流园区、智慧仓库，支持有条件的市有序发展无人机支线运输和末端配送业务。\n\n3.着力发展数字贸易。发展软件、数字供应链等生产性数字贸易，开展数字影视、网络文学、动漫游戏等数字文化贸易，壮大数字产品、数字服务、数字技术、数字订购贸易规模。梯度培育数字贸易企业，争创国家数字贸易示范区。\n\n（四）加速海洋产业数智化转型。加强“数字海洋”建设，深化海洋产业数智化赋能应用，布局建设智慧养殖、智慧深远海勘探、智慧海洋旅游等应用场景。推动“人工智能+海洋”，构建海洋算力中心，加速推进“问海”大模型研发，建设海洋人工智能大模型产业集聚区。发展智能传感器、智能浮标潜标等海洋智能装备，推动数智赋能海洋化工、海洋生物医药等产业提质增效。加快港口、航运数智化转型，打造智慧海洋港口群。支持青岛打造海洋数据资源聚集中心、数据流通交易中心、数据应用创新中心。\n\n**五、强化整体智治，提升治理服务效能**\n\n（一）提高数字政府建设效能\n\n1.提升政务服务效能。深入推进“高效办成一件事”，迭代升级“爱山东”政务服务平台，全面支撑政务服务事项“一网通办”。深化“无证明之省”建设，全面推广应用“鲁通码”，以“鲁政服”为牵引，打造“鲁惠通”、“鲁投资”、“鲁企帮”、“鲁力办”、“鲁执法”、“鲁复议”等“鲁”系列便民利企服务品牌。构建营商环境“无感监测”体系。\n\n2.提升机关运行效能。深入开展数字机关建设，做强做优“山东通”协同办公平台，推动机关内部“一件事”掌上办、智能办。深化“齐鲁智脑”建设，提升经济社会运行监测、趋势研判、风险防控水平。推广应用“一表通”系统，实现基层报表数据一次填报、动态更新、多方共用。\n\n3.提升基础支撑效能。建设全省一体化数智平台体系，强化政务“一张网”、“一朵云”支撑，规范视频感知等公共资源管理，集约建设政务大模型服务管理平台，构建“多跨业务中台”支撑体系，提升数字资源共建共享共用水平。深化职责、事项、系统、数据“四项清单”关联管理，坚持“省市主建、县镇主用”，统筹集约建设政务信息化项目。\n\n（二）拓展数字社会发展空间\n\n1.提高城乡发展数智化水平。开展智慧城市建设突破行动，深入推进城市全域数字化转型，加快城市数字更新和新型产城融合，推进数字孪生城市建设。实施城市智慧高效治理提升行动，推进“城市大脑”提级扩能，构建全向赋能的城市运行智能中枢，推进“高效处置一件事”场景应用。实施数字乡村高质量发展行动，深化数字乡村试点建设，推进涉农高频服务事项“门口办”、“掌上办”。\n\n2.提高公共服务普惠化水平。实施人工智能赋能教育行动计划，推进人工智能全学段教育，深化智慧校园建设。加强数字人社建设，推进社会保障卡居民服务一卡通应用，建设数智就业服务区。推动“人工智能+医疗健康”，全面推进医疗机构检查检验结果互通互认，加快实现基层诊疗智能辅助应用全覆盖。加强医疗、医保、医药数据共享应用。加强省级智慧养老综合服务平台建设，创新智慧养老服务模式，推动养老服务数智化发展。推进公共体育设施智能化升级。\n\n3.提高社会治理精细化水平。实施社会治理数智赋能行动，推动“人工智能+社会治理服务”应用场景建设。深化智慧公安建设，实施“人工智能+公共安全”专项行动。推进数字法治建设，建好用好政法工作数字化平台，推动“人工智能+行政复议”创新应用。推进数字住建建设，全面建设智慧工地，打造安全舒适绿色智慧的“好房子”。推进数智应急建设，开展“人工智能+应急管理”创新应用行动，提升安全风险态势感知和灾害事故应急处置能力。构建互联互通、资源共享、智能协调的智慧广电监管体系。加快国防动员数字化建设。\n\n4.提高数字生活便捷化水平。深化智慧社区提升工程，推动智慧物业建设，拓展数字家庭、智慧出行、智慧商圈等数字服务场景，构建数智便民服务圈。实施数字消费提升行动，创新和丰富数字消费场景，拓展数字消费增量空间。实施全民数字素养与技能提升行动，提高数字生活品质。\n\n（三）促进数字文化繁荣发展\n\n1.完善数字文化资源体系。实施文化遗产数字化保护工程，建设齐鲁文献数字化文库。实施“齐鲁文化基因解码利用工程”，让文物、文化遗产、古籍等“活”起来。\n\n2.强化数字公共文化服务。加快博物馆、美术馆、艺术馆等文化基础设施数智化升级，提升公共文化云服务效能，加强省、市、县一体化公共文化数字智能开放服务。建好用好齐鲁文化大模型，塑造公共文化数字化品牌。\n\n3.打造智慧文化旅游产业。用好“好客山东 云游齐鲁”智慧文旅平台，创新云展览、云设计、游戏动漫、数字演艺等新模式。实施网络视听新业态孵化工程，大力发展数字内容、媒体融合、虚拟技术等新业态。深化智慧景区建设。\n\n（四）深化数字生态文明建设\n\n1.数字赋能国土空间治理。加快全省自然资源管理和国土空间规划“一张图”建设应用，提升“天空地海网”空间综合感知能力，实现国土空间全要素监测、全过程监管。迭代升级地理信息公共服务平台、北斗“一张网”，更新发布实景三维山东，构建统一时空数字底座。\n\n2.数字赋能生态环境改善。建设“1+3+N”美丽山东数字化治理综合平台，打造省、市、县三级生态环境全域感知、精准监管、高效协同的数字化治理体系。\n\n3.数字赋能产业绿色转型。推动数据中心、通信基站等开展节能降碳改造、用能设备更新。推动传统产业数字化绿色化协同转型，建设一批数字赋能的零碳工厂。推动数智技术赋能能源绿色低碳转型，推广智慧节能等数智化应用。\n\n**六、强化智联普惠，筑牢数字基础底座**\n\n（一）迭代升级高速泛在的网络基础设施。适度超前部署新一代通信网，推动济南、青岛国家级互联网骨干直联点带宽扩容，高水平建设运营青岛国际通信业务出入口局。加快5G网络演进（5G-A）升级，推动5G-A在重点应用区域及高流量场景规模覆盖，加快移动物联网“万物智联”发展。推进宽带网络提质，推动县域城域网和光传输网络设备升级，支持在新建和老旧建筑改造过程中同步开展光纤到房间（FTTR）建设。前瞻布局6G、卫星互联网、量子信息等新型网络设施，深入推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署和行业融合应用。\n\n（二）统筹布局多元协同的算力基础设施。统筹发展通用算力、智能算力、超级算力，因地制宜布局低时延、高可靠、高安全的边缘算力，探索布局量子计算等新型算力设施，打造垂直领域行业应用级算力创新高地。主动融入国家“东数西算”工程总体布局，建设全省一体化算力网，重点打造济南、青岛、枣庄省级算力枢纽，推动新增算力集约集聚，形成“枢纽引领、跨市协同”的整体布局。用好全省一体化算力服务平台，打造“算力超市”，推动多元异构算力敏捷调度和跨区域协同共享。推动算力与电力协同发展，提升算力设施绿电占比，探索建设以绿电为主的“零碳”算力设施。支持济南、青岛超算中心深度融入国家分布式超算互联网系统。\n\n（三）建设运营合规高效的数据基础设施。融入国家数据基础设施总体布局，建设全省区域功能节点，推动数据基础设施一体化衔接。支持济南、青岛、潍坊等市开展国家数据基础设施试点建设。分类推进企业、行业、城市、跨境、个人可信数据空间建设和应用，高标准建设运营标志性产业链可信数据空间，构建“一链一空间”，促进产业链数据资源高效对接、跨域共享、价值共创。\n\n（四）加快完善数智一体的融合基础设施。对城市供水、排水、供电、燃气、热力、消火栓、地下综合管廊等市政基础设施，因地制宜进行数字化改造和智能化管理。推进源网荷储一体化发展，实现电力行业全环节数智化升级。推动交通基础设施数智化升级，加快数智交通走廊建设，协同推进智慧机场、智慧公路、智慧港航、智慧轨道交通发展。布局建设低空智能网联系统。开展骨干河道数字流域建设，加快构建数字孪生水利体系。\n\n**七、强化开放包容，营造良好数字生态**\n\n（一）健全制度规则体系。推动山东省数据条例出台实施。深化落实数据持有权、使用权、经营权等分置的产权运行机制，围绕流通交易、收益分配、安全治理等方面，出台地方数据基础制度落实文件和相关配套政策措施。实施数字山东标准提升工程。完善数字治理体系，健全透明可预期的数字经济发展监管制度，探索“沙盒监管”等新型监管方式，支持数智领域新技术新业态发展。\n\n（二）加强人才队伍建设。完善多层次、多类型数字人才培养体系，优化数字人才评价机制，举办数字领域职业技能竞赛。推动省人工智能学院发展，支持高校设置数据要素、人工智能等相关学科专业，联合企业培养复合型数字人才。全面推行首席数据代表（官）制度。实施机关干部数字素养提升工程，分类分级开展全员培训。\n\n（三）加大交流合作力度。加强与京津冀、长三角及黄河流域等地区协作，深化数智领域对接合作。支持通信、算力、数据、人工智能等领域企业有序出海。建好上合示范区“丝路电商”综合服务基地，支持临沂商城国际化数字化转型发展。积极争创数据领域国际合作试点。\n\n（四）筑牢安全防护屏障。完善全省网络安全态势感知体系，定期开展实战化应急演练，提升网络安全事件应急处置能力。健全数据安全治理体系，加强数据分类分级保护，深化隐私计算、区块链等安全技术应用，强化风险监测预警，建立常态化风险评估机制，提高数据全生命周期安全管理水平。加强关键信息基础设施安全保护，加快推动供应链安全管理和国产化替代。强化模型算法安全能力建设，提高人工智能技术监测、风险预警水平。依法打击数据滥用、深度伪造、隐私泄露等行为。\n\n**八、保障措施**\n\n坚持党对数字强省建设工作的全面领导，完善数字强省建设领导小组工作机制，配齐配强数字化工作力量。积极争取中央预算内投资资金等支持，用好省数字经济发展专项基金，构建以财政投入为引导、企业投入为主体、金融市场为支撑的多元投融资体系。建立健全数智化创新发展激励机制，激发全社会改革创新活力。举办新型智慧城市发展创新大会、数字强省宣传月等活动，营造全民参与、共建共享的浓厚氛围。省大数据局发挥牵头抓总作用，完善统筹协调机制，每年制定数字强省建设行动方案，建立数字强省建设动态监测体系，工程化推进任务落实。各级各有关部门加强组织实施，结合实际科学规划建设数智化项目，避免造成浪费；强化协同联动，构建多方参与、齐抓共管的工作格局，确保各项任务落地见效。重大事项及时按程序向省委、省政府请示报告。","山东省人民政府 2026-10-14","2026-10-14T00:00:00Z","政策",78,{"impact":18,"substance":241,"depth":242,"authority":184,"freshness":43,"relevant":21,"comment":393},"省级数字强省五年规划，含数据要素、人工智能+等实质条款，对农业数智化有明确指向，但农业仅为其中一部分，且发布已过一周。",[395],{"name":388,"url":385},[29,248,397,30,398],"农业人工智能","十五五规划",{"code":259,"slug":400,"name":401,"path":402,"parent_code":403},"agricultural-robots","机器人与无人农场","\u002Ftopic\u002Finputs-equipment\u002Fagricultural-robots","F",[],{"status":132,"locked":14,"version":37,"method":38,"evidence":406},{"candidates":407,"agricultural_evidence":44},[408,413,417,422,428,432,437],{"code":259,"score":43,"supported":44,"title":409,"abstract":410,"tags":412},[],[411,249],"农业机器人",[],{"code":79,"score":136,"supported":44,"title":414,"abstract":415,"tags":416},[],[248],[248],{"code":265,"score":266,"supported":44,"title":418,"abstract":419,"tags":421},[],[420],"农机",[],{"code":423,"score":266,"supported":44,"title":424,"abstract":425,"tags":427},"I5",[],[426],"农业传感",[],{"code":58,"score":120,"supported":14,"title":429,"abstract":430,"tags":431},[],[],[29,30],{"code":433,"score":21,"supported":14,"title":434,"abstract":435,"tags":436},"I2",[],[],[397],{"code":438,"score":21,"supported":14,"title":439,"abstract":440,"tags":441},"J1",[],[],[398],[443,444],"山东 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