近年来，我国数字农业技术得到快速发展，突破了一批数字农业关键技术，开发一批实用的数字农业技术产品，建立了网络化数字农业技术平台。例如农业农村部在陕西省试点的“苹果产业大数据中心”，托普云农为浙江省政府搭建的智慧农业云平台都是数字农业大数据应用案例。
目前，在农业数字信息标准体系、农业信息采集技术、大比例尺的农业空间信息资源数据库、农作物生长模型、动植物数字化虚拟设计技术、农业问题远程诊断、农业专家系统与决策支持系统、农业远程教育多媒体信息系统、嵌入式手持农业信息技术产品、温室环境智能控制系统、数字化农业宏观监测系统、农业生物信息学方面的研究应用上，中国企业都取得了重要的阶段性成果，通过不同类型地区应用示范，初步形成了我国数字农业技术框架和数字农业技术体系、应用体系和运行管理体系，促进了我国农业信息化和农业现代化进程。
但我国的数字农业依然处在相对早期的阶段，大量硬件投入实际上还未完全解决农业的根本问题。很多地方的数字农业建设，都存在“增量不增收”，“种，产，销”三个阶段脱节，或者数字概念脱离实际生产环境等问题。具体包括：
1. 重硬件，轻软件
无论是政府还是农户容易把数字农业与农业机械化的概念相混淆。数字农业与农业机械化的根本区别在于，机械化是用机械来代替人工劳动，数字农业则是以数据来驱动机械实现自动化运转和智能化调节。没有数据和软件来驱动的物联网，其实还是工具，与机械农业并无本质上的差别。打通软件平台才有打开大数据，智慧农业，数字经济大门的钥匙。
2. 有数据，没智慧
数据是数字农业的基础资源，近年来政府与企业多在数据采集上投入重金。然而，由于缺乏明确的业务化方向和必要的数据运营技能，对获取数据的质量控制、分析加工和建模应用方面的工作相对滞后。数据的获取与应用是一个双向互动的过程，只有不断尝试利用数据产生业务价值，才能建立有价值的数据采集渠道。
3. 数字经济薄弱
当前中国数字农业的绝大部分应用还停留在生产环节，严格来说处于现代农业3.0的初级阶段，产业链其他环节的信息化和经济化程度较低。虽然农业部提出了“全产业链”的农业大数据发展路径，尚未能充分激发产业链其他环节的潜力，农产品电商的经营方式也还未开始数据驱动的尝试。农业的数字经济和其他的数字农业关键因素有所不同，其实农业数字经济是以市场资本反向驱动的。农业电商的模式是以数字驱动市场经济，在市场推广营运、产品特性、物流等方面受到了非常多的阻力，如若当反向驱动形成现实，一切问题就变得简单起来。
4. 产品化能力弱
近年来，农业数据服务企业层出不穷，但对农业生产经营主体的服务能力普遍不足，产品市场化困难。数据产品的服务能力严重依赖于数据质量，随着高价值数据的不断积累，有望提升产品实用性。只有持续打造有生命力的数据产品，才能撬动庞大的农业数字化市场。
