摘要：随着全球化和技术革命的深入发展，农业领域正处在一个历史性的变革时期。数字化技术作为当前最具变革性的科技力量，正在对农业领域的各个环节产生深远的影响。农业数字化不仅意味着生产和管理过程的自动化，更代表着农业生态的深度融合和整合。然而，每次技术和产业的跨越式发展都伴随着新的风险和挑战，农业公司如何有效地识别、管理和防范这些风险已成为决定其未来发展的关键因素。基于此，本文首先对数字化转型视域下农业公司经营风险进行了概述，然后归纳梳理了数字化转型对农业公司经营风险防控的影响，最后提出了数字化转型视域下农业公司加强经营风险防控的策略，以期提供借鉴和参考。

　　关键词：数字化转型；农业公司；风险防控；实践策略

　　一、引言

　　随着全球化和技术革命的深入发展，农业领域正处于一个历史性的变革时期。数字化技术作为当下最具变革性的力量，正在对农业的各个环节产生深远的影响。农业数字化不仅意味着生产和管理过程的自动化，更代表着农业生态的深度融合和整合，然而每次技术和产业的跨越式发展都伴随着新的风险和挑战，农业公司如何有效地识别、管理和防范这些风险已成为决定其未来发展的关键因素。

　　二、数字化转型视域下农业公司经营风险概述

　　农业作为人类文明发展的基石，自古以来一直在不断演进，以适应时代的变迁和社会的需求。数字化转型为农业公司带来了前所未有的发展机遇，如精准农业、智能农机等，使得生产效率和产量都得到显著提高，然而这也伴随着多种风险的出现，数据泄露可能导致知识产权的丧失，使农业公司面临竞争对手的威胁；依赖数字技术可能会在技术故障时导致生产中断；此外过度的数据收集和应用可能触发隐私和伦理问题，对农业公司的品牌和声誉造成损害。由于农业生态的复杂性，加之气候变化和市场的不确定性，使得农业风险成为一个难以预测的问题。

　　三、数字化转型对农业公司经营风险防控的影响分析

　　数字化转型对农业公司风险防控的影响主要体现在提高风险识别和预测能力、加强风险监控和管理能力及提升风险应对和应急能力等方面。

　　（一）有助于提高风险识别和预测能力

　　大数据与机器学习技术在风险管理中的应用已越来越受到重视。例如，对于气候风险，利用高精度的气候模型和长期的历史气候数据，可以更准确地预测未来可能出现的极端气候事件，从而为选择和种植农作物种类提供科学依据，通过物联网技术能够实时对农作物的生长环境、土壤湿度、病虫害发生率等关键因子进行监测，早期发现生长异常，准确识别可能的风险源。与此同时深度学习技术在农业影像分析中的应用，使得从卫星和无人机获取的图像数据可以为农业风险的早期识别提供有力支撑，这些数字化工具和方法的综合应用，提高了农业公司对风险的敏感度，使其能够在风险发生前采取预防措施，减少潜在损失。

　　（二）有助于加强风险监控和管理能力

　　风险监控和管理在农业公司经营活动中占据着至关重要的地位，特别是在当前农业生产日益复杂化的背景下，数字化技术（如遥感、物联网和区块链）已经在农业风险的监控和管理中发挥了不可或缺的作用。遥感技术使得农业公司可以迅速获取农田的实时状况，如土壤湿度、农作物生长状况等，为决策提供第一手数据。区块链技术在农业供应链的风险管理中也发挥了关键作用，每个农产品从种植、收获、加工到销售的每一步都被记录在区块链上，为食品安全和溯源提供了坚实的技术保障。物联网技术则可以实时监测农作物的生长环境和健康状况，及时发现病虫害和其他风险，减少损失。此外，高级的数据分析和机器学习技术已经被用于模拟农业生产过程，预测潜在的风险和不确定因素，为农业公司提供前所未有的风险管理工具。

　　（三）有助于提升风险应对和应急能力

　　在数字化转型的推动下，物联网技术和大数据分析结合，使得农业生产环境中的突发情况能够迅速被识别并响应。通过实时监测系统，一旦检测到农作物出现病虫害，系统会立即分析其发展趋势和可能的蔓延速度，并为农业公司提供即时的处理建议，如施药、灌溉或其他干预措施。另外，基于云计算的模拟和预测系统能够实时模拟各种风险情景，为农业公司提供针对性的应急方案，在减少损失的同时确保农业生产的稳定。遥感技术则通过卫星和无人机为农业公司提供大面积、高分辨率的实时图像数据，助力公司迅速定位受影响区域，及时采取措施。此外，数字化转型还促进了农业公司之间的信息共享和合作，使得在面对大规模风险时，能够迅速调动资源、协同作战，从而大大提高整个行业的风险应对和应急能力。

　　四、数字化转型视域下农业公司加强经营风险防控的策略

　　基于当前新的时代背景，数字化转型视域下农业公司风险防控的实践策略可以围绕利用数据分析技术实现数据处理与挖掘、运用人工智能技术进行风险预测与决策及建立信息共享平台促进行业交流与合作等方面展开探索。

　　（一）利用数据分析技术，实现数据处理与挖掘

　　随着农业产业的数字化转型，数据已经成为一个不可忽视的宝贵资产。据国际数据公司IDC预测，到2025年，全球数据总量将达到175ZB，其中，与农业相关的数据预计将占据5%。为了从这些数据中获得有价值的信息，必须对其进行处理和挖掘。数据预处理技术如数据清洗、特征提取和数据标准化已经在农业领域得到了广泛应用。例如，利用数据清洗技术，研究者可以从卫星遥感图像中识别并消除由云层和大气扰动引起的噪声，特征工程技术在诸如土壤质地和农作物疾病检测的应用中也显示出其价值。基于这些处理过的数据，数据挖掘技术（如关联规则挖掘、分类和聚类）已被广泛应用于对农作物产量、病虫害和气候变化的相关性进行深入研究。例如，使用决策树和支持向量机技术对欧洲32个国家的1000多个农场的数据进行分析，研究者发现土壤pH值和有机碳含量是决定小麦和玉米产量的两个关键因素。

　　（二）运用人工智能技术，进行风险预测与决策

　　人工智能在农业中的应用正在引起越来越多的关注。根据一项由麻省理工学院进行的研究，利用深度学习模型，预测美国中西部地区的玉米和大豆产量的准确性提高了3.6%，这些模型使用的数据包括卫星图像、土壤测试和历史气象数据。此外，神经网络已经被用于预测病虫害的扩散。例如，一个基于RNN的模型成功预测了巴西某地区的大豆锈病的爆发，预测准确率达到87%，这些模型的成功应用显示出人工智能在农业风险预测和决策中的巨大潜力。但同时也需要注意到，尽管这些技术在实验室环境中显示出了高效性，但将其应用于实际生产中仍然面临许多挑战，如数据不完整性、计算资源的限制和模型的泛化能力等问题都需要进一步研究和解决。

　　（三）建立信息共享平台，促进行业交流与合作

　　在数字化转型背景下，农业领域迫切需要构建信息共享平台以响应多变的市场和环境因素。据统计，全球农业数据年增长率达到20%以上，其中包括土壤、气象、作物生长和病虫害等多维度信息。然而，尽管数据量急剧增加，但由于缺乏统一的数据交流和处理机制，大约60%的数据并未被有效利用。信息共享平台的建设能够集中并标准化这些数据，为农业决策提供强大的数据支持。例如，通过集成来自不同地区的作物病虫害数据，平台可以为研究人员提供病虫害扩散的实时动态，从而协助他们开发出更为精确的预测模型，此类平台还可促进农业领域的跨学科合作。以数据科学家和植物病理学家的合作为例，双方可以共同研究如何运用机器学习技术预测作物病害的发生和蔓延。然而，构建此类平台不仅需要技术支持，还需要克服数据隐私和数据安全等关键问题。据调查约40%的农业数据涉及个人或企业的敏感信息，如土地所有权、生产成本等。因此，平台需要采用高级的加密技术，如基于区块链的数据存储和验证机制，以确保数据的完整性和安全性。

　　五、结语

　　数字化转型为农业公司经营发展提供了诸多发展机遇，但同时也使其面临着多重风险与挑战。农业公司通过对风险识别、监控、应对能力的持续优化，并结合数据分析、人工智能和信息共享等前沿技术，可以有效应对现代农业的复杂性问题，提高其对外部环境的适应性，增强风险防控能力，保持市场竞争优势。未来的农业将更加依赖于数据和技术，那些能够在数字化转型中走在前列的农业公司必将成为行业的领跑者。

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