数据资产价值释放之行业应用场景解析与合规框架-农林牧渔业

章节主编：李子燃赵颖岚尹立凌何强罗海燕韩行舟吴君凤葛秀茹研究助理：高小婷刘瀚聪裴之怀施卉肖涪文杨添琪周琦 二〇二五年六月 农业 农业 农业 林业 林业 林业 林业 畜牧业 畜牧业 畜牧业 渔业 渔业 渔业 林、牧、渔专业及辅助性活动 林、牧、渔专业及辅助性活动 林、牧、渔专业及辅助性活动 农业领域数据合规要点及建议 北京市君泽君（成都）律师事务所罗海燕 农业领域（本文所指的农业领域，包括农、林、牧、渔等领域）正经历数字化变革，物联网设备、遥感技术、生物信息学等广泛应用，催生海量生产环境数据、生物遗传信息、经营者/农户个人信息及供应链数据。农业数据不仅关系生产经营效率，更涉及粮食安全、生物多样性保护及个人权益。结合农业领域特点，以下是对数据合规要点的梳理与合规建议： 地/渔场地理空间信息、重大动植物疫情监测数据等，应列为最高级别，严格管控访问权限，强制加密存储与传输。 2、重要经营数据：规模化种养殖场的生产记录（投入品使用、疫病防治）、农产品质量安全检测数据、特定农企的核心客户/供应商信息、林权/渔权权属数据等，需重点保护。 3、一般业务数据：公开的农产品市场价格信息、常规气象数据、普通农户的基础注册信息（非敏感）、一般性农业技术推广信息等，可按较低级别管理。 一、数据分类分级管理（聚焦农业数据特性） （一）合规要点 1、核心敏感数据：种质资源基因序列、核心育种技术数据、国家级农产品储备库位置及库存量、高精度农田/林 （二）合规建议 农业数据价值密度差异巨大，且部分数据（如基因数 数据资产价值释放之行业应用场景解析与合规框架相关的数据。如提供精准灌溉服务，无需收集农户家庭成员身份证号。 据、精准地理信息）关乎国家战略安全与生物安全。分类分级是资源高效配置与风险精准防控的前提。农业企业/合作社/科研机构需依据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国生物安全法》及行业指南，细化分类标准，尤其关注遗传资源、地理信息等特殊类型数据的定级与保护。 3、安全存储与期限：根据数据类型和级别设定差异化的存储期限（如疫病监测数据需长期保存，订单物流信息可短期保存），到期后及时删除或匿名化。采用强加密技术存储敏感数据（如基因数据、个体农户的银行账户信息），并实施物理与环境安全防护（如养殖场本地服务器机房安全）。 二、信息收集与储存合规（关注源头多样性与场景特殊性） （一）合规要点 1、合法透明收集：通过智能农机、传感器、APP、合作社登记、政府补贴申请等渠道收集数据（尤其是农户/经营者个人信息、地块精准信息、生物特征如牲畜耳标信息），必须明确告知数据主体（农户、企业）收集目的、范围、方式，并取得有效同意。例如，安装农田监测设备需告知农户收集哪些环境数据及用途。 （二）合规建议 农业数据收集场景分散、主体信息化程度不一，易出现告知不清、“捆绑授权”问题。储存环节需警惕物联网设备安全薄弱性。严格遵循最小必要和目的限定原则，结合农业生产周期设定存储期，并强化边缘计算设备与云端存储的安全防护是重中之重。 2、最小必要原则：仅收集与特定农业服务或管理直接 三、数据共享与转让风险防控（产业链条长、参与方 数据资产价值释放之行业应用场景解析与合规框架明确知识产权归属与数据保密条款。 多） （一）合规要点 3、跨境传输：涉及重要遗传信息、大面积地理空间数据等出境，必须严格评估安全风险，遵守国家相关规定进行安全评估。 1、内部流转：集团化农业企业、农业产业园内不同主体（科研、生产、加工、销售）间共享数据，需建立严格审批流程和访问日志，明确数据安全责任人。 （二）合规建议 农产品“从田间到餐桌”涉及众多环节，数据共享频繁且必要，但也是泄露高风险点。农业主体需建立“数据共享清单”和标准化协议模板，尤其加强对下游合作方（如电商平台、食品加工厂）的合规约束，严防数据被滥用于不当竞争或侵害农户权益。 2、外部合作： ①与政府机构：共享疫情监测、产量统计、补贴发放等数据，需遵循法定程序和保密要求。 ②与供应链伙伴：向种子公司提供田间表现数据、向物流商提供农产品追溯信息、向金融机构提供农户经营数据以申请贷款，必须签订详尽的数据处理协议（DPA），明确数据用途、保密义务、安全措施及责任划分，严禁超范围使用。例如，物流商仅能将追溯信息用于物流查询，不得用于营销。 四、个人信息与特殊类型数据保护（农户主体与生物信息是核心） （一）合规要点 1、农户个人信息：保护承包经营权人、合作社成员、家庭农场主、雇工等的姓名、身份证号、联系方式、银行账 ③科研合作：共享试验数据或种质资源信息，协议中需 数据资产价值释放之行业应用场景解析与合规框架较弱，需给予特别关注。生物特征和遗传资源数据是农业领域的独特敏感点，其保护不仅关乎隐私，更涉及产业安全和国家安全。处理此类数据必须慎之又慎，遵循专门法规，实施最高等级保护。 号、家庭状况、精准定位（如承包地坐标）等信息。收集使用需单独告知同意，敏感操作（如基于信用数据放贷）需单独授权。 2、生物特征信息：牲畜电子耳标、鱼类标识、林区监控捕捉的人脸信息等，属于敏感个人信息，原则上非必要不收集。确需收集（如自动化养殖管理），需采取更严格措施（单独加密存储、定期脱敏、显著告知并获单独同意），用后及时删除原始生物特征。 五、数据合规管理体系建设（结合农业信息化水平） （一）合规要点 1、制度层面：制定符合农业特点的数据合规政策、操作规程、应急预案。明确从种植场/养殖场管理员到集团总部各岗位的数据安全职责。 3、遗传资源信息：农作物、畜禽、林木、水产的种质资源信息、基因序列数据等，具有极高经济与战略价值，需依据《中华人民共和国生物安全法》《中华人民共和国种子法》等特别保护，严格限制访问和共享，防止不当获取和利用。 2、技术层面：投入适配的技术防护，包括：物联网设备安全加固、数据传输加密（尤其卫星/4G回传）、部署适合农业场景的防火墙与入侵检测、重要数据备份与灾备（考虑农村网络条件）。 3、人员培训：针对农业从业人员（尤其是田间地头操作员、合作社工作人员）开展通俗易懂、场景化的数据安全 （二）合规建议 农户作为相对弱势群体，其个人信息保护意识与能力 与隐私保护培训，提升其合规意识和操作技能。 夯实基础管理：严格落实分类分级，确保合法收集与安全存储。 4、审计与评估：定期进行内部数据安全审计，并引入第三方专业机构对数据全生命周期（尤其采集端和共享环节）进行合规评估与风险排查。 （二）严控共享风险：构建清晰的共享规则与强有力的合同约束，贯穿产业链。 （二）合规建议 （三）聚焦核心保护：给予农户个人信息、生物特征信息、遗传资源信息最高等级保护。 农业领域信息化基础相对薄弱，人员技能差异大。管理体系建设需“接地气”，制度要简洁明了可操作，技术方案要考虑成本与适用性（如低功耗设备安全），培训要注重实效。第三方评估能有效弥补自身专业性的不足。 （四）建设适配体系：建立符合农业现实、可落地的制度、技术与能力支撑。 （五）关注场景差异：针对农、林、牧、渔各领域及关键场景细化合规措施。 六、总结 农业数据合规是保障国家粮食安全、生物安全、促进产业健康发展、保护农民权益的基石。相关主体（农业企业、合作社、家庭农场、农业科技公司、科研机构）应： （一）树立合规意识：深刻认识农业数据的特殊价值与风险。