自2014年以來，我國農機工業發展呈現中低速增長態勢。這其中雖有宏觀經濟步入發展新常態的影響以及農機市場剛性需求下降的客觀作用，但更主要的是農機供給側結構性改革的力度不夠、速度不快。優化農業機械產業結構，加快排放標準升級，推進產學研合作及專業人才培養，進而促進我國農機工業健康發展。加快智能農機大數據應用，有效推動智能農業發展。

　　農機工業進入中低速增長主因是供給側改革不到位

　　農業機械作為裝備制造業中與農業密切相關產業，對保障國家糧食安全、促進農業增產增效起著至關重要的作用。《中國制造2025》將農業機械產業列入十大重點發展領域，為我國農機工業的發展帶來了新的契機。

　　前瞻產業研究院《2016-2021年中國農業機械服務行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》指出：自2004年起，在國家重農惠農政策扶持下，我國農機工業走過了“黃金十年”的發展期，農機工業生產總值平均增幅保持在20%左右，拖拉機、聯合收割機等產品產量居世界首位。但自2014年以來，我國農機工業發展呈現中低速增長態勢，這其中雖有宏觀經濟步入發展新常態的影響以及農機市場剛性需求下降的客觀作用，但更主要的是農機供給側結構性改革的力度不夠、速度不快，造成了農機工業發展存在弱、散、小，重點環節農機供應不足等問題。

　　在優化農業機械產業結構方面，強化農機購機補貼與產業結構優化的政策匹配，加大對大型拖拉機及其復式作業機具、大型高效聯合收割機等高端農業裝備的補貼力度，助力農機供給側結構改革，加快提升國內農機制造企業高端農機產品的供給能力和水平;同時，加大對農用機械新能源應用的政策補貼及支持力度，鼓勵和引導國內制造企業設立現代農業綜合示范基地。

　　在排放標準升級方面，嚴格執行農用機械2016年12月1日國三柴油機切換的時間節點，加強對農用機械排放的監管，加大對國三柴油機切換期間生產企業造假行為的打擊力度，以及后續監管的懲罰力度;同時，引入農用機械強制報廢政策，根據產品功率、技術含量、尾氣排放等制定相應的強制報廢年限，并可通過建立專項補貼制度來鼓勵用戶主動更新農機。

　　在產學研合作及專業人才培養方面，加大對科研院所農業機械技術研發的政策引導，更加重視高等院校農業機械相關學科建設和專業人才培養，鼓勵和支持產學研聯合開展技術孵化。

　　從智能農業和農機發展需求分析，適應我國農業現代化的智能農機及大數據應用，主要涵蓋農機定位監控與自動駕駛、農機作業參數智能監測與計量、作業環境數據采集與處理、智能設備協同與精準作業、數據遠程傳輸與分析決策、數據共享與應用等領域。

　　通過農業裝備的技術進步和產品創新，實現四大功能：

　　一是智能控制。通過傳感器、機電液控制、CAN總線、GPS\GPRS、輔助基站、云計算、大數據等技術應用，對農機作業位置、零部件工作狀態實施動態監控，按照作業需求自動控制，實現圍欄管理、遠程啟停、調度管理、故障預警、自動駕駛(在動力換擋、無級變速、產品電控技術應用基礎上)、軌跡行駛、地頭管理等功能。

　　二是多機物聯。在農機智能控制基礎上實現多機物聯，拖拉機、收獲機械、農機具等多機協同作業，智能優化行駛速度、輸出轉速和扭矩等作業參數，保證作業效率和效果;拖拉機與農機具自動掛接，機具自動升降、啟停，聯合智能控制，對作業效果實施監控并動態優化;對耕種管收、收獲后處理等成套農業裝備進行動態管理，匹配工作效率，實現適時作業調度。

　　三是精準作業。利用遙感、光譜、傳感等技術，掌握土壤信息(肥力、濕度等)、作物信息(病蟲害、產量等)，通過云計算、大數據信息決策系統，對農機進行智能控制，實現變量施肥、變量播種、變量噴藥、變量灌溉等精準作業，對收獲機械行駛速度，割臺、脫粒等部件作業效率動態優化，降低破損率、掉籽率及收獲機械故障率。

　　四是產品決策。利用農機部件作業信息(如拖拉機作業擋位、行駛速度、發動機轉速、水溫、油溫等)、環境信息(如溫度、濕度等)、地理信息(如海拔高度、氣壓、土地比阻、坡度等)等大數據，通過產品分析、決策系統提供產品改進和研發支持，對農機產品進行設計優化，提高產品適應性、可靠性、舒適性，降低作業油耗和故障率;新產品設計輸入數據化，根據不同區域、不同用戶、不同作業需求，提供差異化產品，提升農機作業效率和作業效能。

　　為加快智能農機大數據應用，有效推動智能農業發展：

　　一是制定智能農機大數據應用規劃。統一數據標準，利用云計算、大數據等技術，將農機作業信息、農業地理信息、氣候土壤信息、智能農機決策支持信息等應用數據集成，建立農機行業統一的信息管理平臺，實現我國農業和農機大數據的協同管理和綜合利用。

　　二是加大對農機智能化技術發展和產品研發的政策支持。對智能農機的電子控制單元、機電液控制、傳感器技術、3S技術(GPS、GIS、RS)、田間信息數據采集、智能決策系統等應用研究的企業或單位，給予專項政策支持。