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数字农业是信息技术在农业领域的综合和全面的应用。具体来讲，数字农业是指将遥感、地理信息系统、定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来，从而实现在农业生产的全过程中，对农作物从规划、投入、生产，到农产品收获、加工、营销等全过程模拟、监测、判断、预测和建议等，达到提高资源利用率，降低成本，提高生产效率和产品质量，改善生态环境的目的。
数字农业从概念的产生，到实践中的探索、发展和应用，一直在不断丰富和完善之中。对于数字农业的定义和理解也因人而异。综合世界主要农业国家的科研和企业的实践，笔者在这里给大家做一个阶段性的总结。
数字农业是一个集合概念，它主要包含以下4个主要部分：
1.农业物联网（InternetofThings）
农业物联网从本质上讲，是一套数控系统。在一个特定的封闭系统内，以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它根据已经确定的参数和模型，进行自动化调控和操作。由于需要以硬件设备的投资和联网为基础，因此投资额较大，主要用于设施农业生产过程的管理和操作，也用于农产品的加工、仓储和物流管理。
2.农业大数据（BigData）
农业大数据是与农业物联网相对应的概念，它是一个数据系统，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据库，通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数据，为生产操作和经营决策提供依据，并实现部分自动化控制和操作。因为它是在完全开放的系统中运作，因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的操作和经营。
3.精准农业（PrecisionFarming）
精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和操作系统。它主要是以农机的单机硬件为基础，配以探测设备和智能化的控制软件，以实现精准操作，变量控制（包括变量播种、变量施肥、变量喷药等），无人驾驶，以及理想的工作环境和场景适配。精准农业强调的是（单体）设备和设施操作的精准和智能化控制，是硬件+软件。
4.智慧农业（SmartAgriculture）
智慧农业是建立在经验模型基础之上的专家决策系统，其核心是软件系统。智慧农业强调的是智能化的决策系统，配之以多种多样的硬件设施和设备，是系统+硬件。智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用。
2016年，谷歌旗下DeepMind的AlphaGo横空出世，把人工智能为（AI）的决策水平提高到一个前所未有的高度，让人们认识到人工智能发展的提速和广阔的前景，也为数字农业的发展注入了强心针。
由于数字农业的发展还处于早期阶段，对于其核心的组成部分以及各个部分的理解还有不少歧义，因此，概念被用错和被混为一谈的事情经常发生。
数字农业未来的发展前景虽然非常富有吸引力，但是由于农业的生产涉及的品类和品种繁多，生产过程漫长和复杂，不可控因素多，变量多，因此数字农业从单点突破到全面进步和应用还需要假以时日。
