数字技术如何为农产品质量管理带来新的解决方案？来听专家解读

中国质量新闻网讯（闫冬）质量管理长期以来一直是农业领域的核心问题之一。随着现代技术的进步，数字农业逐渐进入人们的视野，为农产品质量管理带来了全新的解决方案和思路。

在过去，农产品从田间到餐桌的过程中，质量管理主要依赖人工经验和传统的检测手段。这种方式不仅效率不高，而且容易受到人为因素的影响，导致农产品质量参差不齐。在农业现代化的进程中，智慧农业技术作为新兴力量，正在逐步改变传统的农业生产模式。近日，数字农业领域专家林龙就农业技术在农产品质量管理方面的应用前景等接受了本网的专访。

民建中央农业与农村委员会副主任、郑州大学农学院客座教授、数字农业领域专家林龙

数字技术重塑农业生产方式

目前，数字农业技术涵盖了大数据、物联网、遥感等一系列先进技术，在农产品的生产过程中实施精细化管理和全方位监控，以提高农作物的产量与质量。基于大数据，农户可以精确调整灌溉、施肥等农事活动，确保农作物在最佳的环境下生长。这种精确管理的方式不仅能提高农作物的产量，更能显著提升其质量。在林龙看来，目前我国的已有数字农业不仅仅是技术上的革新，更是对农业生产方式的重塑。

林龙介绍，数字农业技术的应用在农产品质量管理方面尤为突出，它能够从源头保障农产品的安全和质量，满足消费者对高品质农产品的需求。当下，我国的数字农业技术在农产品质量管理中的具体应用，已经覆盖了多个方面。首先是精准农业管理方面，通过物联网传感器对农田环境进行实时监测，智慧农业系统能够精确掌握土壤、气候等关键数据，为农户提供个性化的农事操作建议。这种精准管理的方式确保了农作物在最适宜的环境下生长，从而提高了农产品的品质。在智能化病虫害防控方面，我国已经利用大数据分析和人工智能技术，智慧农业系统能够实时监测病虫害的发生情况，并自动预警。同时，系统还能根据病虫害的种类和严重程度，为农户提供科学的防治方案，确保农产品的质量安全。在老百姓最关注的农产品来源方面，可以通过区块链技术，智慧农业系统能够为每一批农产品建立完整的质量追溯链条，了解农产品的生产、加工、运输等全过程信息，确保农产品的透明度和可信度。

数字技术可管理农产品质量问题

林龙表示，随着信息技术的不断革新和发展，农业生产过程中的质量管理问题也有望得到解决，实际经验证明，数字农业技术通过实时监测分析，精确灌溉施肥，大数据预测，以及全程追溯等手段，能够解决农产品质量管理的问题，保障农业生产的安全、高效和可持续。

在数字农业技术的支持下，农产品的质量管理将更加精准、有效。林龙认为，数字农业是一种使用信息化技术手段提高农业生产效率和经济效益的新型农业形态，它至少在四大方面进行直接助力解决农产品质量管理问题。

第一是使用预警系统进行农产品病虫害的预测与预防，通过安装监测设备，得到农作物生长环境的数据信息，包括湿度、温度、CO2浓度等。这些数据经过分析处理后，可预测病虫害的发生与发展趋势，从而进行及时的预防与治理，确保农产品质量。第二是开发出智能化的灌溉和施肥系统，通过使用土壤传感器和环境监测设备，实时获取土壤水分、营养素等信息，配合遥感卫星技术，可以精确控制灌溉和施肥的数量与时间，避免传统方式下的过度灌溉和施肥问题，保证农产品的质量和安全。第三是利用农业大数据进行品质分析与预测，大数据和人工智能技术可以对海量的农业信息进行处理和分析，容易找出影响农产品质量的各种因素，进而提出改进农业生产的策略，并进行品质预测，提前做好农产品质量的管理。第四是实施农产品的追溯体系，从种子、种苗的选择，到播种、养护、防治、采收、储运、加工等每一个环节，都可以进行精确的定位和监控，形成一个完整的数据链。消费者通过扫描农产品的二维码，就能了解到农产品的全程信息，这不仅增加了消费者的信任度，助力农产品销售，也有助于在发现问题时，快速定位并解决问题。

数字技术赋能农产品质量管理是必然趋势

数字技术赋能农产品质量管理是必然趋势，未来的应用与趋势在数字农业技术助力农产品质量管理方面呈现出广阔的发展空间。林龙认为，实现技术真正赋能农产品质量管理的关键步骤和要素必须充分落地。首先加快智能化和自动化技术的应用，未来的农产品质量管理将更加注重智能化和自动化技术的应用。例如，利用机器视觉、深度学习和人工智能等技术，可以实现对农产品质量的自动检测和分级，提高检测效率和准确性。同时，通过智能化的数据分析和预测，可以及时发现并解决潜在的质量问题，确保农产品的安全和优质。

其次，全程可追溯体系的建立，建立完善的农产品全程可追溯体系是数字农业技术的重要应用之一。通过物联网、区块链等技术手段，可以追踪和记录农产品的生产、加工、运输等全过程信息，为消费者提供透明的溯源信息，增强消费者对农产品质量的信任度。而大数据和云计算技术将为农产品质量管理提供强大的数据支撑和分析能力。通过对海量数据的挖掘和分析，可以揭示农产品质量与各种因素之间的关联和规律，为质量管理提供科学依据和决策支持。

在最为关键的精准农业的实践方面与人才方面，林龙分析，精准农业是数字农业技术的核心从现状看来，既是应用也是提高农产品质量的有效途径。通过精准农业技术，可以实现对农田环境的实时监测和调控，为农作物提供最佳的生长条件，从而提高农产品的产量和质量。

而要实现技术真正赋能农产品质量管理，还需要提升农民的技能水平和素质，通过培训和教育，使农民掌握数字农业技术的基本知识和技能，提高他们的技术应用能力和创新意识，从而更好地利用数字技术提高农产品质量。

林龙表示，数字农业技术在农产品质量管理方面的应用前景广阔，未来要实现技术赋能农产品质量管理的高质量发展，还需要加强技术应用、体系建设、数据分析、农民培训等多方面的努力和合作。只有充分发挥数字技术的潜力，并与传统的农业知识和经验相结合，才能真正推动农产品质量管理水平的提升和农业可持续发展。