1. 精准农业与数据管理的时代背景
1.1 精准农业的发展现状：在全球粮食安全压力、资源约束加剧与数字化技术迭代的三重驱动下，精准农业已从“概念试点”迈入“规模化落地”阶段。据联合国粮农组织（FAo）2024年发布的《全球农业数字化报告》显示，截至2023年底，全球已有45%的规模化农场（种植面积超100公顷）应用了至少一项精准农业技术，其中土壤传感、无人机巡检、变量施肥设备的普及率分别达38%、32%、29%。在我国，随着“数字乡村”战略推进，2023年精准农业市场规模突破800亿元，东北玉米主产区、华北小麦产区的精准播种覆盖率已超50%，南方经济作物种植区的智能灌溉系统普及率也达到35%。
精准农业的核心逻辑是“以数据驱动决策”——通过采集农田生态、作物生长、设备运行、市场需求等全链条数据，替代传统“经验种植”，实现资源（水、肥、药）的精准投放、病虫害的提前预警、产量的科学预测。例如，在山东寿光的蔬菜大棚中，物联网设备实时采集空气温湿度、土壤Ec值（电导率）、作物叶片叶绿素含量等数据，通过算法自动调节通风、滴灌、补光设备，使番茄亩产量提升15%-20%，同时减少25%的水肥消耗。
1.2 数据在精准农业中的核心价值
精准农业的“精准性”完全依赖数据的支撑，其价值贯穿农业生产全周期，可分为三大维度：
- 生产优化价值：通过土壤数据（肥力、酸碱度、含水率）确定施肥量与灌溉频率，通过作物生长数据（株高、叶片数、果实膨大速度）调整田间管理方案，避免“大水漫灌”“盲目施肥”的资源浪费。例如，美国爱荷华州的大豆农场通过分析卫星遥感数据与土壤传感数据，将氮肥施用精度控制在“每平方米误差不超过50克”，亩均化肥成本降低30美元。
- 风险防控价值：基于历史病虫害数据、气象数据（温度、降水、风速）构建预测模型，提前识别风险并给出应对方案。2023年河南小麦主产区遭遇条锈病疫情前，当地农业部门通过整合无人机巡检图像数据与气象预警数据，提前7天向农户推送防治建议，使病害损失率从往年的12%降至3.5%。
- 市场匹配价值：将作物生长数据（预计产量、品质指标）与市场需求数据（价格波动、订单量）对接，帮助农户调整种植结构。例如，云南普洱茶种植区通过区块链记录茶树生长数据（海拔、光照时长、采摘时间），生成“数字溯源证书”，使优质普洱茶的市场溢价提升20%-30%，同时减少中间环节的信息不对称。
然而，随着数据采集范围扩大、应用场景增多，精准农业的数据管理逐渐暴露出伦理问题——数据权属归谁？隐私如何保护？算法是否公平？这些问题若不解决，不仅会损害农户权益，还会阻碍精准农业的可持续发展。
2. 精准农业数据管理的伦理风险解析
2.1 数据权属模糊：“谁种的地，数据归谁”的争议
精准农业数据的采集主体多元（农户、设备厂商、农业服务公司、政府部门），导致权属划分成为核心伦理难题。当前行业普遍存在“数据采集者即所有者”的潜规则，农户作为数据的“源头贡献者”，却常被排除在权属分配之外。
典型场景包括：农户购买智能农机（如带有定位与产量监测功能的收割机）后，设备采集的农田位置、产量数据会自动上传至厂商服务器，厂商可将这些数据用于优化设备算法，甚至出售给种子公司、化肥企业，而农户既未获得收益分成，也无法拒绝数据上传。2022年，美国明尼苏达州的120名农户联合起诉某农机厂商，称其未经许可收集产量数据并出售给第三方，导致种子公司根据农户产量差异调整定价，高产量农户的种子采购成本上涨15%，最终法院判决厂商向农户赔偿230万美元，但类似纠纷在全球范围内仍频繁发生。
数据权属模糊还体现在“公共数据与私人数据的边界不清”。例如，政府部门为制定农业政策，采集区域内的农田面积、作物种类、平均产量等数据，这些数据既包含农户的私人生产信息，也属于公共决策所需的宏观数据。若政府未经脱敏处理将数据共享给企业，可能导致农户隐私泄露；若过度限制数据共享，又会影响政策制定的科学性与公共服务效率。
2.2 隐私泄露：农户权益的“隐形漏洞”
精准农业数据不仅包含农田生产数据，还涉及农户的个人隐私与商业秘密，一旦泄露或滥用，将给农户带来直接损失。隐私泄露的风险主要来自三个层面：
- 个人信息泄露：数据采集过程中，农户需提供身份证号、银行卡号（用于接收补贴或销售款）、家庭住址、联系方式等信息，若企业数据安全防护不到位，易被黑客窃取或内部人员倒卖。2023年，我国某农业科技公司因数据库漏洞，导致5000余名农户的身份证号、银行卡信息被泄露，部分农户遭遇电信诈骗，涉案金额超100万元。
- 生产隐私泄露：农户的种植品种、产量、成本、销售渠道等数据属于商业秘密，若被竞争对手获取，可能导致议价权丧失。例如，某地区的柑橘种植户通过智能分拣设备记录果实甜度、大小等品质数据，设备厂商将这些数据共享给当地收购商，收购商根据数据区分农户的“优质果”与“普通果”，对优质果压价收购（因知晓农户无其他销售渠道），导致农户每亩收益减少800-1000元。
- 数据二次滥用：企业将采集的农业数据用于“非约定用途”，例如将农户的生产数据用于信贷评估——某互联网银行根据农户的历史产量数据，将低产量农户的信贷额度降至5万元以下，而未考虑自然灾害、市场波动等客观因素，导致部分农户因资金短缺无法扩大种植规模。
2.3 算法偏见：“技术中立”背后的不公平
精准农业的决策依赖算法模型，但算法的“中立性”常被数据偏差打破，导致对特定群体（如小农户、偏远地区农户）的不公平对待，形成“算法歧视”。
算法偏见的主要来源是“数据训练样本偏差”。目前主流的精准农业算法多基于规模化农场、高附加值作物（如经济作物、设施农业）的数据训练，对小农户（种植面积低于10亩）、传统粮食作物（如水稻、小麦）的适配性不足。例如，某农业科技公司开发的“病虫害识别算法”，因训练数据中70%来自温室大棚的蔬菜病虫害图像，对露天种植的小麦蚜虫识别准确率仅为65%（远低于大棚蔬菜的92%），导致河南、河北等地的小农户使用该算法时，多次出现“误判病虫害”的情况，要么过度喷洒农药造成污染，要么遗漏防治导致减产。
另一种算法偏见是“收益分配偏差”。部分农业平台通过算法分配订单或补贴时，倾向于向规模化农场倾斜。例如，某电商平台的“农产品预售算法”，根据农户的历史销售数据与种植面积排序，优先将高价订单分配给种植面积超50亩的农场，小农户只能获得低价订单，形成“规模越大越赚钱，规模越小越难赚钱”的恶性循环，加剧了农业生产的贫富差距。
2.4 数据垄断：少数企业掌控“农业数据命脉”
随着精准农业的发展，数据逐渐成为比土地、设备更重要的“核心资源”，但当前市场呈现“少数企业垄断数据”的格局。据《2024年全球农业数据报告》显示，全球前5大农业科技公司（如约翰迪尔、孟山都、拜耳）掌控了约60%的农业生产数据，前10大公司掌控率超80%。
数据垄断带来两大伦理问题：
- 限制市场竞争：垄断企业通过“数据壁垒”阻止新进入者，例如，某农机厂商的智能设备只兼容自身的数据平台，农户若想使用其他公司的数据分析服务，需更换全套设备，成本高达数万元，导致中小农业科技公司难以生存，市场创新活力被抑制。
- 绑架农户选择：垄断企业可通过数据优势强制农户接受不合理条款，例如，某种子公司要求农户“必须使用其配套的土壤检测服务（绑定数据采集），否则不提供种子售后保障”，农户因缺乏替代选择，只能被迫接受，丧失了自主决策的权利。
3. 精准农业伦理数据管理的核心原则
针对上述伦理风险，精准农业数据管理需建立“以农户权益为核心、平衡效率与公平”的伦理原则，具体可分为四大维度：
3.1 数据权属明确化：“谁贡献，谁受益”
数据权属的核心是“区分数据来源与使用边界”，明确不同主体的权利与义务：
- 农户的核心权利：农户作为农田生产数据的“原始贡献者”，享有数据的“所有权”与“收益权”。例如，农户通过智能设备采集的产量、土壤数据，其所有权归农户所有，企业需获得农户书面许可才能使用；若企业将数据用于商业用途（如出售给第三方、优化自身产品），需向农户支付收益分成（可按数据使用次数或商业价值比例计算）。
- 采集者的有限权利：设备厂商、农业服务公司等采集主体，仅享有数据的“使用权”与“保管权”，且使用权需限定在“约定范围”内（如仅用于为农户提供种植建议），不得擅自扩大用途；保管权则要求采集主体承担数据安全责任，若因自身漏洞导致数据泄露，需承担赔偿责任。
- 公共数据的特殊规则：政府部门采集的宏观农业数据（如区域产量、作物分布），需经过脱敏处理（删除农户个人信息、模糊化具体地块位置）后，才能作为公共数据开放，既保障公共决策需求，又保护农户隐私。
3.2 隐私保护优先化：“最小必要+全程防护”
隐私保护需贯穿数据“采集-存储-使用-销毁”全生命周期，遵循“最小必要”与“全程防护”原则：
- 采集环节：仅采集与服务相关的必要数据，避免“过度采集”。例如，农业App若仅提供灌溉建议，无需采集农户的银行卡号；智能农机若仅需定位农田位置，无需获取农户的实时行踪数据。同时，采集前需明确告知农户“采集数据的类型、用途、保存期限”，获得农户的明示同意（禁止“默认勾选同意”）。
- 存储环节：采用加密技术（如区块链、端到端加密）保护数据安全，防止黑客攻击与内部泄露。例如，将农户的个人信息与生产数据分开存储，个人信息采用“匿名化+加密”处理，生产数据标注“使用权限等级”（如农户可查看全部数据，企业仅可查看脱敏后的汇总数据）。
- 使用环节：严格限制数据的使用范围，禁止“二次滥用”。例如，企业若需将数据共享给第三方，需再次获得农户同意，并明确第三方的使用期限与责任；政府部门若需使用企业采集的数据，需出具正式的调取证明，并承诺仅用于公共事务。
- 销毁环节：数据达到保存期限或服务终止后，需彻底销毁数据（包括服务器存储、备份数据），禁止“长期留存”。例如，农户停止使用某农业服务后，企业需在30天内删除其所有数据，并向农户出具销毁证明。
3.3 算法透明公正化：“可解释+可追溯”
算法的公平性依赖“透明化”与“可追溯”，避免“黑箱操作”：
- 算法透明：企业需向农户公开算法的核心逻辑（如病虫害识别算法的判断依据、订单分配算法的权重指标），用通俗易懂的语言解释“算法如何得出决策”。例如，向农户说明“信贷评估算法中，产量数据的权重占30%，种植年限的权重占20%”，若农户对算法结果有异议，企业需提供申诉渠道并重新评估。
- 数据均衡：在算法训练中，增加小农户、传统作物、偏远地区的数据样本，减少“数据偏差”。例如，政府可资助科研机构采集欠发达地区的农业数据，开放给企业用于算法优化，提升算法对小农户的适配性。
- 结果追溯：建立算法决策的追溯机制，记录“算法使用的数据源、计算过程、决策结果”，若出现算法歧视，可追溯责任主体。例如，若某农户因算法误判病虫害导致减产，可通过追溯机制确认是“数据样本不足”还是“算法逻辑缺陷”，并要求责任方承担赔偿。
3.4 数据共享共赢化：“开放+共治”
数据共享的目标是“打破数据孤岛，实现多方共赢”，但需建立“开放+共治”的机制，避免垄断与滥用：
- 建立行业数据共享平台：由政府或行业组织牵头，搭建中立的农业数据共享平台，鼓励企业、农户、科研机构将数据接入平台（自愿原则），平台通过“数据确权+收益分成”机制，让农户从数据共享中获得收益。例如，农户将生产数据接入平台，科研机构使用数据开展研究后，需向农户支付少量费用；企业使用数据优化产品后，按销售额的一定比例向农户分成。
- 限制垄断行为：通过政策法规禁止企业“数据壁垒”，要求智能设备与数据平台实现“互联互通”。例如，规定农机厂商的设备需支持接入第三方数据平台，农户可自由选择数据分析服务，不得强制绑定自身平台；禁止企业通过收购中小公司、签订排他协议等方式垄断数据资源。
4. 精准农业伦理数据管理的实践路径
4.1 政府：完善法规与监管体系
政府作为“规则制定者”与“监管者”，需从立法、监管、扶持三方面推动伦理数据管理：
1. 健全法律法规：制定专门的《农业数据安全与伦理管理条例》，明确数据权属、隐私保护、算法公平的具体标准。例如，参考欧盟《通用数据保护条例》（GdpR），规定农户对数据的“被遗忘权”（即要求企业删除自身数据的权利）；借鉴美国《农业数据保护法》，禁止企业利用数据优势实施垄断行为。同时，细化违法处罚措施，对“过度采集数据”“数据泄露”“算法歧视”等行为设定高额罚款（如按企业营业额的5%-10%处罚），提高违法成本。
2. 加强监管执法：建立跨部门的农业数据监管机构（如农业农村部联合网信办、市场监管总局），定期开展数据安全检查，重点排查企业的“数据采集合规性”“隐私保护措施”“算法公平性”。例如，对农业App开展专项整治，下架“过度采集数据”“默认同意共享”的违规App；对垄断数据的企业启动反垄断调查，责令其开放数据接口。
3. 扶持公共服务：加大对公共数据平台、算法优化项目的资金支持，帮助小农户与欠发达地区提升数据管理能力。例如，政府出资建设区域性农业数据共享平台，为小农户提供免费的数据存储与分析服务；资助科研机构研发“适配小农户的低成本算法”，降低小农户的技术使用门槛。
4.2 企业：强化自律与技术创新
企业作为数据管理的“直接责任主体”，需从自律与技术两方面落实伦理要求：
1. 建立伦理自律机制：企业需制定《农业数据伦理准则》，成立伦理审查委员会（成员包括农户代表、伦理专家、法律专家），对数据采集、算法设计、数据共享等环节进行伦理审查。例如，在开发新的农业App前，伦理审查委员会需评估“数据采集范围是否必要”“隐私保护措施是否到位”；在优化算法时，需审查“数据样本是否均衡”“是否存在歧视性指标”。同时，定期向社会公开数据管理报告，接受公众监督。
2. 加强技术保障能力：通过技术创新提升数据安全与伦理管理水平。例如，采用区块链技术实现数据确权（每个数据节点记录“贡献者、使用记录”，不可篡改）；利用边缘计算技术实现“数据本地化处理”（数据在农户的智能设备上直接计算，无需上传至企业服务器，减少隐私泄露风险）；开发“算法审计工具”，自动检测算法中的偏见并提示优化方向。
3. 保障农户参与权：在数据管理决策中纳入农户视角，例如，邀请农户代表参与伦理审查委员会，听取农户对数据使用、收益分配的意见；建立“农户数据权益反馈通道”，农户若对数据管理有异议，可直接向企业投诉并获得及时回应。
4.3 农户：提升意识与参与能力
农户作为数据的“核心权益主体”，需提升自身的数据素养与参与能力，主动维护权益：
1. 增强数据伦理意识：通过政府、行业组织的宣传培训（如乡村讲座、短视频科普），让农户了解“数据权属归自己”“隐私受法律保护”“算法可能存在偏见”。例如，向农户普及“如何查看App的权限申请”“如何拒绝企业的不合理数据采集要求”“遇到数据泄露时如何投诉维权”，避免因“不懂数据权利”而被动受损。
2. 提升技术使用能力：开展针对农户的数字技能培训，帮助农户熟练使用数据管理工具。例如，培训农户如何通过农业App查看自己的数据使用记录、如何设置数据访问权限、如何解读算法给出的决策建议；指导小农户使用低成本的智能设备（如百元级土壤传感器），自主采集与管理数据，减少对企业的依赖。
3. 组建农户数据合作社：小农户可联合组建“数据合作社”，集中管理成员的生产数据，与企业、政府进行谈判，提升议价权。例如，某地区的水稻种植户组建合作社后，统一与农业科技公司协商“数据使用收益分成比例”，从原来的“无分成”争取到“按数据商业价值的15%分成”；同时，合作社聘请专业人员对数据进行分析，为成员提供更精准的种植建议，实现“数据共享、利益共赢”。
4.4 行业组织：制定标准与监督协调
行业组织作为“桥梁纽带”，需在政府、企业、农户之间发挥协调作用：
1. 制定行业标准：联合企业、科研机构、农户代表，制定《农业数据采集标准》《数据隐私保护指南》《算法公平性评估规范》等行业标准，统一数据管理的伦理要求。例如，规定“农业数据采集需包含‘数据类型-用途-保存期限’的明确说明”“算法公平性评估需包含‘样本均衡性、结果无歧视性’两项核心指标”，为企业提供明确的伦理指引。
2. 开展监督评估：建立“农业数据伦理评估体系”，对企业的数据管理行为进行评级（如A、b、c、d四级），并向社会公示。例如，对数据权属明确、隐私保护到位、算法透明的企业评为A级，优先推荐给政府项目与农户；对存在“过度采集数据”“算法歧视”的企业评为d级，督促其整改，整改不到位的列入行业黑名单。
3. 协调纠纷解决：建立“农业数据伦理纠纷调解机制”，当农户与企业因数据权属、隐私泄露、算法结果产生争议时，行业组织可作为中立第三方进行调解，避免矛盾升级。例如，农户认为企业滥用其生产数据时，可向行业组织申请调解，组织将召集双方协商，提出“数据停止使用+赔偿损失”的解决方案，若双方同意，可签订调解协议；若调解失败，再引导农户通过法律途径维权。
5. 精准农业伦理数据管理的案例分析
5.1 国外案例：荷兰“农业数据合作社”模式
荷兰是全球精准农业最发达的国家之一，其“农业数据合作社”模式有效解决了数据权属与共享问题，值得借鉴：
- 运作机制：荷兰的农户按作物类型（如番茄、郁金香、奶牛）组建数据合作社，每个合作社配备专业的数据分析团队与法律团队。农户将智能设备采集的生产数据（如温室温湿度、作物产量、奶牛产奶量）上传至合作社的私有平台，数据所有权归农户所有，合作社仅负责数据存储、分析与共享协调。
- 收益分配：合作社与种子公司、食品加工企业、科研机构签订数据共享协议，将脱敏后的汇总数据（如“某区域番茄平均甜度”“某品种奶牛的产奶量波动”）出售给这些机构，所得收益按农户的数据贡献度（如数据采集量、数据质量）进行分成。例如，2023年荷兰某番茄种植合作社通过出售数据获得120万欧元收益，参与农户平均每户获得8000欧元分成，相当于其年种植收益的10%。
- 隐私保护：合作社采用“区块链+匿名化”技术保护数据隐私，农户的个人信息（如姓名、地址）与生产数据彻底分离，共享给第三方的 data 仅包含“地块编号+数据指标”，第三方无法关联到具体农户；同时，农户可通过合作社平台实时查看自己数据的使用记录，若发现未授权使用，可立即要求停止共享并追究责任。
- 成效：该模式使荷兰小农户（种植面积低于5公顷）的精准农业普及率从2018年的25%提升至2023年的60%，农户的数据收益占比从0提升至10%-15%，同时减少了企业的数据垄断行为，行业数据共享率提升40%。
5.2 国内案例：中国农业科学院“农业数据开放平台”
中国农业科学院于2022年上线的“农业数据开放平台”，是国内首个兼顾“公共服务”与“隐私保护”的农业数据平台，其实践经验具有参考价值：
- 数据来源与分类：平台的数据来源包括三部分：政府部门的宏观农业数据（如全国各省的粮食产量、种植面积）、科研机构的试验数据（如不同品种作物的抗病虫害能力）、农户与企业自愿上传的生产数据（如某地区的小麦田间管理数据）。平台将数据分为“公共数据”（脱敏后的宏观数据与试验数据，免费开放）与“增值数据”（农户的生产数据，需申请并获得授权后使用）。
- 伦理管理措施：
1. 权属明确：农户上传的生产数据，所有权归农户，平台仅提供存储与共享中介服务；企业若需使用增值数据，需向农户支付费用（平台收取10%的服务费，其余90%归农户）。
2. 隐私保护：农户的个人信息采用“匿名化+加密”处理，生产数据标注“使用权限”（如仅允许科研机构用于非商业研究）；平台采用“联邦学习”技术（数据不离开本地，仅上传算法模型参数），避免原始数据泄露。
3. 算法公平：平台的数据分析工具（如产量预测算法、病虫害识别工具）免费向农户开放，且公开算法的核心逻辑；针对小农户的需求，开发了“简化版”工具（如手机端App，操作简单，适配低配置设备），提升小农户的使用便利性。
- 成效：截至2024年5月，平台已接入数据超500tb，服务农户120余万户、企业8000余家、科研机构300余所。其中，小农户通过使用平台的免费工具，平均每亩作物的水肥成本降低120元，病虫害损失率减少8%；农户通过共享数据获得的平均收益为每年1500-2000元，有效提升了农户参与精准农业的积极性。
6. 精准农业伦理数据管理的未来趋势
6.1 技术驱动：区块链与AI伦理审计的深度应用
未来，区块链技术将成为数据确权的核心工具——通过“去中心化”的账本记录数据的“产生、流转、使用”全过程，每个数据节点都有唯一的“数字身份证”，明确数据的贡献者与使用者，实现“数据权属可追溯、收益分配可自动执行”（如通过智能合约，企业使用数据后，收益自动分成给农户）。例如，某区块链农业平台已实现“农户上传生产数据后，自动生成权属证书；企业使用数据时，智能合约自动扣除费用并转入农户账户”，全程无需人工干预，减少纠纷。
同时，AI伦理审计技术将成为算法公平性的“守护者”——通过AI工具自动检测算法中的偏见（如是否过度依赖规模化农场数据、是否对小农户存在歧视），并给出优化建议。例如，某AI伦理审计平台可在1小时内完成对病虫害识别算法的检测，指出“算法对露天作物的识别准确率低于大棚作物，需补充露天作物数据样本”，帮助企业快速优化算法，提升公平性。
6.2 全球协作：国际伦理标准的逐步统一
随着精准农业的全球化（如跨国企业采集不同国家的农业数据、跨境农产品贸易依赖数据溯源），数据伦理管理将需要国际统一的标准。未来，联合国粮农组织（FAo）可能牵头制定《全球农业数据伦理指南》，明确数据权属、隐私保护、算法公平的最低标准，推动各国法规的协调。例如，指南可能规定“跨国企业采集他国农户数据时，需遵守当地的隐私保护法规，且数据收益需按比例分配给当地农户”，避免“数据殖民”（即发达国家企业掠夺发展中国家的农业数据）。
同时，国际间的农业数据共享平台将逐步建立，通过“数据脱敏+跨境合规”机制，实现全球农业数据的安全共享。例如，全球小麦主产国（中国、美国、俄罗斯、印度）可联合建立“小麦生产数据共享平台”，共享脱敏后的产量、病虫害数据，帮助各国提前预测全球小麦供应情况，应对粮食安全风险。
6.3 农户主导：从“被动接受”到“主动参与”
未来，农户将从数据管理的“被动接受者”转变为“主动参与者”——随着数据素养的提升与合作社模式的普及，农户将能够自主决定“是否共享数据、与谁共享数据、如何分配收益”。例如，农户可通过“数据授权App”自主设置数据的使用权限（如“仅允许本地企业使用数据，禁止跨国企业使用”“数据收益的50%用于合作社发展，50%分给个人”），实现对自身数据的“完全掌控”。
同时，农户参与数据伦理规则制定的渠道将更加畅通——政府与行业组织在制定数据法规、标准时，将强制要求包含农户代表，确保规则符合农户利益。例如，某国在修订《农业数据法》时，要求议会中必须有至少3名农户代表参与审议，且农户代表的意见需占投票权重的20%，避免规则“偏向企业”。
7. 结语
精准农业的本质是“用技术赋能农业，用数据提升效率”，但技术与数据的发展不能脱离伦理的约束。伦理数据管理不是精准农业的“绊脚石”，而是“安全阀”——它既保护农户的合法权益，避免数据被滥用、垄断；又保障精准农业的可持续发展，促进数据的安全共享与公平使用。
未来，随着政府法规的完善、企业自律的加强、农户意识的提升与技术的创新，精准农业将逐步实现“数据权属清晰、隐私保护到位、算法公平透明、共享共赢”的伦理目标，真正成为“惠及所有农户、保障粮食安全、推动农业可持续发展”的核心力量。正如联合国粮农组织总干事屈冬玉所说：“精准农业的未来，不仅是技术的胜利，更是伦理的胜利——只有让每一位农户都能从数据中受益，精准农业才能真正改变农业的未来。”
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