多方积累和灵活运用农业数据，是发展智慧农业的基础和前提。目前，我国农业正处于农业机械化与智能化并行阶段，农业数据存在质量良莠不齐、融合应用不足等问题。为解决此类问题，中国科学院计算技术研究所通过搭建“智慧农业数据底座”，打通农场生产数据流，充分保障农业数据质量和安全，在施肥、施药、灌溉等耕作环节实现农业生产降本增效，带动粮食增产，农户和村集体增收。

一是推动多来源、多类型数据采集。建立“团连排班”四级网格管理体系（如图所示），通过卫星遥感、无人机遥感、地面传感器、人工采样、测土机器人等方式，采集作物分布、作物长势、土壤氮磷钾、土壤有机质、土壤墒情、农田病虫害、作物表型等多维关键要素数据，形成从土地环境数据到农业生产经营全链路的实时数据底座。

二是提升数据质量，保障数据安全。构建“农业大数据共性平台”，通过设计农业全要素数据采集标准，明确不同来源、不同类型数据结构和语义表示方法，有效解决农业生产数据格式不统一、数据来源不一致等问题，打造高质量数据资源。同时，实行网络安全等级保护制度，严守数据安全底线。

三是数据分析助力农业高效生产。在规模化施肥、施药环节，采集和分析土壤氮磷钾、农田病虫害、作物表型等数据，总结土壤肥力分布情况，绘制施肥打药处方图，为不同地块提供定制化保护性耕作措施，有效减少20%以上化肥和农药使用，降低耕作成本。在精细化灌溉环节，实时采集土壤墒情、肥力等数据，结合作物需水模型，判断作物各生长时期的需水量；采集管道压力、流量、阀门温度等数据，实现远程阀门控制和流量监测，制定差异化灌溉策略，变革传统粗放型的灌溉方式，缓解大水漫灌引起的水土流失、土地盐碱化以及水资源浪费等问题。

自2019年以来，中国科学院计算技术研究所累计服务了呼伦贝尔农垦600万亩耕地，安徽芜湖繁昌22.85万亩耕地，成功经验已拓展至河北雄安、内蒙古兴安盟、湖北十堰、河南周口、山东农高区等地共计1000多万亩耕地，在呼伦贝尔农垦大河湾1300亩核心示范区，实现平均节本增效104元/亩，在安徽芜湖核心示范区，实现平均节本增效300-500元/亩。