2022-2028年智慧农业行业全景调研及投资前景预测报告

智慧农业发展背景及发展面临的机遇挑战发展趋势

我国农业的基本现状是“大国小农”，农业产业发展仍然受限于农业从业人员匮乏、年龄老化、农业用地减少等问题，利用高新技术和互联网技术发展智慧农业，改变传统农业生产方式，是当代农业发展的必然趋势之一，以农业信息化和人工智能为基础的“智慧农业”应运而生。

智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过互联网、物联网、大数据、人工智能和智能装备等现代信息技术与农业跨界融合，实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新农业生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。

资料来源：普华有策

1、全球智慧农业发展现状

智慧农业已成为世界现代化农业发展趋势，全球各国都在加快智慧农业布局，加深人工智能、大数据、云计算等技术在农业领域的应用。

从全球范围来看，美国、以色列、德国、日本、澳大利亚等国家的智慧农业发展水平、智慧农业的软硬件技术水平处于较为领先的地位：

（1）美国农业是以大型家庭农场为主要模式的典型代表，美国的农场规模平均 200 公顷以上，远超于我国 95%以上小农户的仅有 3.4 公顷经营面积。美国农业所采用的模式所具备的人均耕种土地多、人力成本高等特点，决定了美国农业需要借助数字化以及机械化来解决劳动力成本问题，提高生产效率。美国信息化建设起步于 20 世纪 50 年代，美国通过提供辅助、税收优惠等政策支持，以及建立信息服务体系以全面采集整理保存大量的农业数据资源，并支持农业信息化网络基础设施建设及投资模式，为农业信息化创建发展环境。从 20 世纪 90 年底开始，美国政府每年拨款 10 多亿美元建设农业信息网络，经过多年发展，美国现已成为世界上农业信息化程度最高的国家之一。根据《中国数字乡村发展报告（2020）》，据预测美国在全球数字农业市场的市场规模占比为 31%，位列第一，正在采用大数据和互联网方法提升农业生产的效率和效益，基于大数据的农村信息传播商业化运作模式逐渐成为美国为农业传播生产信息的重要模式之一。

（2）以色列耕地面积 35.1 万公顷，人均耕地面积 0.058 公顷，气候干燥少雨，约 60%的土地是沙漠，耕地的自然条件极差。受农业资源的制约，以色列政府高度重视智慧农业，农业发展走资源高效、生产集约的道路。以色列灌溉技术领先于一般农业国家，通过土地中的传感器进行数据采集，实现浇水时间以及浇水量的自动化，降低水资源的浪费。除灌溉技术外，以色列拥有领先的生物综合防治技术、高产种养技术、精准农业信息化技术、多倍体繁育技术和光热网膜技术等技术，其农业呈现生产设施集约化、高科技低成本、经营模式多样化、生产管理信息化、大数据管理精准化等特点。

（3）德国智慧农业具有农业机械化程度高、形成独具特色的生态农业、农业社会化服务历史悠久等特点。德国配备“3S”技术的大型农业机械，可在室内计算机自动控制下进行各项农田作业，完成诸如精准播种、施肥、除草、采收、畜禽精准投料饲喂、奶牛数字化挤奶等多项功能，能够实现在同一地块的不同地方进行矢量施肥与喷药，确保药、肥的高效利用，避免环境污染。2017 年，欧洲农业机械协会提出，未来欧洲农业的发展方向是以现代信息技术与先进农机装备应用为特征的农业 4.0 模式。根据德国农民联合会的统计数据显示，目前一个德国农民可以养活144 个人，这一数字是 1980 年的 3 倍。

（4）日本农业具有人均耕地面积严重不足、老龄化现象严重、劳动力不足等现象，日本于 20 世纪末即开始大力发展“大数据+农业”、“物联网+农业”等革命性技术，以实现农业的信息化、集约化经营，利用信息化技术打造新型农业生态模型，减弱农业对自然环境和从业人员的依赖。政府多次发布相关政策以推动新兴技术在农业领域的应用，并多次提供预算以支持智慧农业专题项目的研究，同时日本通过《农业现代化资金补助法》，对参与智慧农业的农户每户补贴 600万日元、农业合作社补贴 5000 万日元。日本政府通过发展智慧农业，实现在农业从业人口减少的趋势下，农业竞争力不断提升，目前，日本是亚洲地区农业信息化较为发达的国家。

（5）澳大利亚是绿色农业发展最快的国家，其生态农业种植面积达到 600 万公顷，占世界总面积的 19%。20 世纪 90 年代以来，澳大利亚积极推动新技术在农业种植的应用，将全球定位系统、农田遥感监测系统、信息采集系统、地理信息系统、农场数字化管理系统等众多先进技术运用到耕作上，实现从耕作到播种、施肥、施药、收获等多环节的精准化。随着网络技术的不断发展，澳大利亚正在发展运用物联网、云计算、移动互联网等现代信息技术的智能农场、数字农庄等智慧农业模式。同时，政府投入大量物力、财力对农民进行专业知识和计算机等技术的培训，以提高农民素质，提高农民掌握先进农业技术的能力。

2、我国智慧农业发展现状

整体而言，对比全球市场，我国智慧农业起步较晚，农业机械化、作业智能化程度远低于其他领先国家，依旧处于成长初期，市场空间广阔。得益于我国全方位政策红利支持，财政投入不断增加推动智慧农业市场快速发展，地域之间普及水平有所差异，市场竞争格局分散，但细分市场稳步发展。具体如下：

（1）智慧农业处于成长初期，全方位政策与财政资金支持，市场空间广阔

目前我国智慧农业的研究及开发已初具规模，标准化技术和应用过程也相对较为成熟，但是由于农业物联网架构下的智慧农业在我国运行时间比较晚，尚处于以示范项目引导的成长初期。我国在智慧农业领域基本形成一套从国家顶层设计到地方落实执行，从基础设施建设到技术推广应用、社会化服务的完整政策体系，引导上下联动、多方参与、协同合作促进智慧农业快速发展。

从长期的角度来看，智慧农业是解决我国人口与土地矛盾的重要路径，根据国家战略规划，我国2025年农业数字经济占农业增加值比例要从2021年的7.3%达到 15%，农业生产经营数字化转型取得明显进展，2035 年，农业农村现代化基本实现。同时，2020 年全国县域农业农村信息化建设的财政投入总额达到 341.4亿元，县均财政投入 1,292.3 万元，较上年提升 65.3%；乡村人均财政投入 46.0元，较上年提升 79.6%，财政投入不断增加推进行业快速发展，市场空间广阔。

（2）经济发展不均衡引致区域性差异，各地区积极探索差异化发展路径

2020 年，全国县域农业农村信息化发展总体水平达到 37.9%，相较于同期提高 1.9 个百分点，其中东部地区 41.0%，中部地区 40.8%，西部地区 34.1%。从地区总体发展水平来看，高于全国发展总体水平的有 14 个省份，其中，浙江在全国继续保持领先地位，发展水平为 66.7%，江苏和上海分居第二、第三位，发展水平分别为 56.5%和 55.0%。浙江、江苏、上海等东部经济较发达省份数字农业农村发展水平远高于西部省份，但即使在浙江、江苏等发展水平较高的省份，也存在县域之间的发展不平衡现象。

基于上述区域性差异背景，我国通过先行在经济发达地区大力投入并发展农业农村数字化，形成了一批典型示范区域，以此为样板推广到经济较落后地区，从而逐步实现全国范围内的农业农村数字化。在我国的统筹部署下，各地政府认真贯彻落实国家精神，接连出台相关政策推动智慧农业发展，探索符合各自禀赋优势的差异化发展路径。

（3）智慧农业细分领域众多，行业竞争格局分散

智慧农业覆盖范围广，细分领域众多。按照产业划分，分为种植业、畜禽养殖、水产养殖；按照生产过程，分为产前、产中、产后；按照技术类别，分为大数据服务、物联网及设备、智能装备、管理系统、交易平台。

按照产业划分，畜禽养殖信息化水平最高，为30.20%，设施栽培、种植业、水产养殖的信息化水平分别为 23.50%、18.50%和 15.70%，整体信息化水平偏低，仍有较大的市场发展空间。

我国智慧农业尚处于成长初期，细分领域众多，全方位政策红利催生农业生产企业、互联网巨头、地域性新生企业和行业资本进入智慧农业领域，行业内现有企业大多属于初创阶段，尚未在产业链的各环节上形成成熟的市场，导致我国智慧农业竞争格局分散且不明晰，各企业的市场地位随行就市地动态变化。

（4）物联网及设备、大数据服务及管理系统等细分领域快速发展

1）物联网及设备：我国农业物联网产业目前已初步形成完整的物联网产业体系，各类农业专家系统、配方施肥系统、监测预警系统、质量追溯系统等农业专用软件平台、农业物联网解决方案咨询、软件服务等发展迅速，应用前景广阔。《农业科技发展“十三五”规划》提出，到 2020 年，我国农业物联网等信息技术应用比例从 2015 年的 10.2%提升至 17%，农业生产信息化、智能化水平明显提高。

2）大数据服务及管理系统：我国智慧农业平台中，根据《中国智慧农业发展研究报告》数据，2014 年-2020 年间各级地方政府共建设 709 个智慧农业相关项目，其中有 268 个项目是用于平台建设。目前“互联网+政务服务”平台正快速延伸至乡镇，农业行政审批流程电子化改革初见成效，“互联网+基层”党建建设全面展开，平安乡村数字化平台初步建成，基本建成涵盖6 级联网应用体系。推进“互联网+政务服务”有利于建设服务型政府，为民众提供更为便捷高效的政务服务。

3、面临的机遇

（1）智慧农业政策顶层设计加速完善大力推进产业发展

政策层面，我国连续多年提到“农业信息化”、“农业现代化”等内容。2014 年我国首次提出“建设以农业物联网和精准装备为重点的农业全程信息化和机械化技术体系”，将物联网建设作为农业信息化的重点工程。2016 年，智慧农业被写入国家重要文件中，标志着智慧农业成为我国战略发展顶层设计的重要内容。2018 年以后，国家对于传统农业数字化升级的重视程度不断提升，智慧农业相关的政策出台频率大幅加快，将乡村振兴作为重大部署战略，确立推进农业农村优先发展，加快推进农业农村现代化。2021 年我国发布的《“十四五”推进农业农村现代化规划》中提到“要加快数字乡村建设，发展智慧农业。建立和推广应用农业农村大数据体系，推动物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术与农业生产经营深度融合”。

“乡村振兴”战略实施以来，我国农业农村现代化取得了突破性进展，农民的人均收入增速连续10 年高于城镇居民，2021 年我国农村居民人均可支配收入达 18,931 元，增速达 9.7%，高于城镇居民收入增速 2.6 个百分点。乡村振兴战略的实施大力改善农业基础设施建设，为农业生产朝智慧化转变提供强有力的支撑。同时，随着各项国家政策的落地实施，智慧农业的建设现已成为新型农村建设下的重要工程。国家对于智慧农业以及农业现代化的重点关注和指导，成为推动智慧农业发展的重要机遇条件。

（2）新兴技术快速发展，为智慧农业提供良好的技术支撑

智慧农业属于技术密集型产业，通过引入5G、云计算、人工智能、大数据、互联网、物联网等新兴智能技术，提升现代农业的生产能力。新兴智能技术在经历概念驱动、示范应用引领之后，技术实现显著进步、产业应用更加成熟，在与农业的融合发展中，实现智慧农业技术的快速突破。利用农作物环境信息传感器、水肥一体化、灌溉节水控制器等技术，实现对农作物温室大棚的智能化管理；农业大数据与云计算技术，实现灾害预警和预测量化农作物产量的功能；农机深松作业监测系统的大面积使用，加快疏松深层土壤、打破犁底层、改善耕层结构、增强土壤蓄水保墒和抗旱排涝能力的速度，解决了农作物面积和质量人工核查难、人工核查慢的问题。随着新兴技术的不断发展以及应用领域的横向拓展，农业生产环节的智能化水平将大幅提升，农业资源的配置、规划及使用将更加高效，农业信息化从单项技术应用转向综合技术集成、组装和配套应用，智能技术与智慧农业的深度结合，为农业现代化发展提供坚实的技术支撑。

（3）土地确权带来的规模化经营，提升对于智慧农业发展的需求

为规范农村土地经营权流转行为，保障流转当事人合法权益，加快农业农村现代化，2021 年 1 月，农业农村部颁布《农村土地经营权流转管理办法》，“办法”中提到“土地经营权流转应当确保农地农用，制止耕地‘非农化’、防止耕地‘非粮化’，流转规模应当与农业科技进步和生产手段改进程度相适应，与农业社会化服务水平相适应”。

随着土地所有权、土地使用权和他项权利的确认、认定，我国土地流转率呈直线上涨，根据农业农村部数据，我国土地流转规模已从2007 年的 6,400 万亩增长至 2018 年的 5.31 亿亩，部分省市耕地流转率已达 50%。土地流转有利于解决和实现土地、劳力、资金、技术、信息等生产要素的优化配置和组合，实现规模经营的发展。智慧农业所带来的降本增效主要建立在农业经营生产的高度规模化与集约化的基础上，农业生产面积越大、规模化程度越高，边际成本也就越低。

随着农村土地流转的进一步推进，农业经营朝向集约化发展，市场对于智慧农业的需求存在很大的发展空间。

（4）农村基础设施不断完善，为智慧农业普及推广提供有利条件

我国农村网络基础设施不断改善升级, 全国行政村通光纤率和 4G 覆盖率均超过 98%1，乡村广播电视网络基本实现全覆盖，人工智能、5G、大数据等新一代互联网技术也逐渐在农村地区推广应用，截至2021年底,我国已建成142.5万个5G基站,总量占全球60%以上,5G用户数达到3.55亿户。新一代高速网络向农村地区的快速延伸为智慧农业发展、数字乡村建设奠定了网络基础。同时，农村物流设施建设逐步完善，农村地区电商服务支撑能力显著加强，乡村电网、水利、公路等基础设施数字化升级改造不断加快。农村基础设施建设的不断完善为智慧农业的普及和推广提供了有利的条件。

（5）疫情促使智慧农业转型加快

新冠肺炎疫情期间，居家隔离、生产劳动暂停、物流运输受限等因素给农产品销售带来极大困难，也使广大农民进一步意识到了数字化的重要性，使得智慧农业转型加快。2020 年 3 月，农业农村部开通了全国农业农村应对新冠肺炎疫情数据服务平台，不仅提供农业政策信息和服务，更重要的是通过渗透融合农业产业链与数据链，用现代信息技术创新完善数据采集和应用方式，进一步提高了农业数字化水平。2020 年 7 月，农业农村部和财政部发布了 2020 年重点强农惠农政策，其中提到“应对新冠肺炎疫情新形势，国家将继续加大支农投入，加快推进农业农村现代化”。为防止人员聚集与交叉感染，线下超市、便利店等实体零售店在疫情期间关门歇业，网络购物进一步向全国尤其是偏远地区和贫困地区渗透，并带动物流体系也进一步向农村地区辐射和覆盖，为农业农村的数字化转型提供了有利时机。

化与集约化的基础上，农业生产面积越大、规模化程度越高，边际成本也就越低。随着农村土地流转的进一步推进，农业经营朝向集约化发展，市场对于智慧农业的需求存在很大的发展空间。

4、面临的挑战

（1）智慧农业区域发展不均衡，全面推广和大规模产业应用尚需一定时间

近几年，虽然我国智慧农业发展速度较快，已经在东部沿海经济发达地区完成了一批智慧农业示范区县、智慧农业龙头企业的示范样板，但是因我国中西部地区与东部沿海地区在经济发展水平、基础设施建设、创新应用的主观能动性等方面尚存在一定差距，因此在智慧农业的推广和普及上亦存在明显差距。此外，目前智慧农业大多为示范类项目，产业端的大规模应用尚未普及，亦需要一定的时间周期。虽然全国推广和产业应用是智慧农业的未来发展趋势，但是过程中离不开国家政策的持续支持、基础设施的持续完善、配套制度的持续落地，因此需要一定的时间。在此过程中，行业内企业需要持续加强自身的技术研发、生产制造、渠道布局等方面的能力，才能跟随行业发展而不断壮大。

（2）互联网巨头加速布局，加剧行业竞争

国家政策的支持不仅推动传统种植和养殖企业转型智慧农业，如大北农、温氏股份等，也吸引了一批具有智能技术的现代互联网企业和农业科技创业公司由不同模式切入解决农业发展问题，如阿里巴巴、京东、网易等互联网巨头，陆续布局智慧农业、探索应用方向。同时，智慧农业竞争格局呈现一定的地域性特征，跨区域竞争日益激烈。虽然农业领域覆盖面广、复杂性及专业度要求高，需要在行业内有深厚的经验积累和理解才能开发出符合实际需求的产品，互联网巨头与地方性新生企业目前在农业领域的优势尚不明显，但是互联网巨头的加入在一定程度上加剧了行业竞争，对一直在行业内深耕的企业提出了更高的要求。

5、智慧农业未来发展趋势

（1）由成长初期向全面推广阶段发展，下游应用从政府端向产业端延伸

在国家政策的大力支持下，智慧农业快速成长，由成长初期的经济发达地区先行先试，打造一批有重大影响的智慧农业应用示范工程和建设一批国家级智慧农业示范基地，到向全国各地全面推广阶段推进。根据中商产业研究院对中国智慧农业未来发展的预测，到2025 年，我国基本完成智慧农业局部试点培育，在我国东部沿海经济发达地区完成一批智慧农业示范区县、智慧农业龙头企业的示范样板，开始进入全面推广阶段。

此外，目前智慧农业下游应用领域主要为政府部门和农业示范园区等，随着智慧农业的成熟、普及及推广，以及农民的收入进一步提高和观念逐步转变，未来智慧农业在产业端的应用也将越来越普遍，农业企业、家庭农场等将更多的使用智慧农业相关技术与产品以提高其生产效率和产品质量等。

（2）全面推动农业信息数据化进程，建立农业数据库

随着遥感观测与导航定位、互联网、物联网、大数据等技术的融合，农业信息的获取需要多层次的监测与实时的反馈。从海量、多源、复杂的数据中提取有用的信息，建立合理有效的农业数据库和数据集，将会是未来智慧农业发展的重要方向。农业大数据包括土壤、气候、墒情、植保、动保等自然资源信息数据，农资、扶贫、流通、治理等行政行为信息数据。通过对上述信息数据进行有效分析和研究，农业行业能够建立标准化、体系化、共享化的数据基础，从而达到以数据驱动农业发展，把握发展趋势、指导农业生产、调控市场供给，推进创新和发展的目的。农业农村部提出农业大数据是智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素，将推动建立国家农业数据中心、推进数据共享开放、发挥各类数据功能、完善数据标准体系，以夯实农业农村大数据发展和应用的基础。

（3）提升农业全产业链数字化水平，市场竞争格局逐步清晰

传统农业全方位、全角度、全链条的数字化改造进程加快，覆盖农业生产的产前与产中全周期智能化，加快由消费向生产、加工延伸，智慧农业建设将开启新的局面。基于农业产业链数字化覆盖面逐步延伸、面向服务主体种类增多，服务体系更倾向于提供从业务咨询到最终项目落地的全周期综合解决方案。能满足上述客户需求的企业将逐渐占据更多的市场份额，只能提供一种或几种特色产品的小型企业逐步成为大型企业的供应商，市场分工进一步明确。

（4）建立并完善统一的国家及行业标准

物联网的标准化将成为占领物联网制高点的关键之一。目前智慧农业行业整体发展尚未成熟、行业竞争尚不充分，虽然国家和行业相应标准已在逐步建立，但于对农业物联网本身的认识还不统一，有些还停留在战略性粗线条层面，农业物联网标准制定进程相对缓慢。因此，未来国家亟需对智慧农业行业建立相应的标准和规范，从而规范行业内企业的发展以及相应产品的生产、销售。在此过程中，能够主导或参与相关标准制定的企业具有明显的优势，一方面因其参与标准制定，其自身产品更容易符合标准，另一方面其能够更快开发符合标准的产品投放市场，从而获得更大的市场竞争优势。

更多行业资料请参考普华有策咨询《2022-2028年智慧农业行业全景调研及投资前景预测报告》，同时普华有策咨询还提供产业研究报告、产业链咨询、项目可行性报告、十四五规划、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。

目录

第一章　智慧农业相关概述

1.1　智慧农业总体介绍

1.1.1　行业基本概念

1.1.2　智慧农业特点

1.1.3　智慧农业内容

1.1.4　行业系统运行

1.1.5　行业发展意义

1.2　智慧农业的发展历程

1.2.1　萌芽发展阶段

1.2.2　快速发展阶段

1.2.3　规模应用阶段

第二章　2017-2022年国际智慧农业发展分析

2.1　全球智慧农业发达国家发展综述

2.1.1　智慧农业代表国家

2.1.2　各国政策法规支持

2.1.3　智慧农业建设共性

2.1.4　农业科技研发布局

2.1.5　科技创新应用发展

2.1.6　各国行业发展措施

2.1.7　智慧农业研究态势

2.2　2017-2022年美国智慧农业发展分析

2.2.1　智慧农业特点分析

2.2.2　智慧农业模式概况

2.2.3　智慧农业产业链条

2.2.4　农业信息化的建设

2.3　2017-2022年日本智慧农业发展分析

2.3.1　农业发展目标

2.3.2　智慧农业背景

2.3.3　智慧农业特点

2.3.4　智慧农业现状

2.3.5　智慧农业目标

2.3.6　智慧农业实践

2.4　2017-2022年以色列智慧农业发展分析

2.4.1　智慧农业发展要素

2.4.2　智慧农业发展现状

2.4.3　智慧农业发展成就

2.4.4　智慧农业科技体系

2.4.5　农业物联网分析

2.4.6　智慧农业中以合作

2.5　其他国家智慧农业发展分析

2.5.1　澳大利亚

2.5.2　德国

2.6　国外智慧农业对中国的借鉴意义

第三章　2017-2022年中国智慧农业发展环境分析

3.1　经济环境

3.1.1　全球宏观经济

3.1.2　宏观经济概况

3.1.3　农业经济发展

3.1.4　宏观经济展望

3.2　社会环境

3.2.1　人口结构分析

3.2.2　土地利用状况

3.2.3　重视粮食安全

3.2.4　农村环境整治

3.3　技术环境

3.3.1　人工智能技术农业应用分析

3.3.2　基于物联网的农业感知技术

3.3.3　基于大数据的农业分析技术

3.3.4　基于云计算的数据处理技术

3.3.5　无人机技术在农业方面应用

3.3.6　3S技术与智慧农业集成应用

第四章　2017-2022年中国智慧农业发展政策分析

4.1　智慧农业发展相关战略规划解读

4.1.1　乡村产业发展规划

4.1.2　农业科技园区规划

4.1.3　乡村振兴战略规划

4.1.4　数字乡村发展战略

4.1.5　数字农业农村规划

4.1.6　农业农村现代规划

4.2　国家层面促进智慧农业发展指导意见

4.2.1　文件提及智慧农业

4.2.2　社会资本投资农业农村指引

4.2.3　“互联网+”农产品出村方案

4.2.4　智慧农业领域补短板意见

4.2.5　农业农村重点工作部署

4.2.6　乡村产业发展指导意见

4.2.7　智慧农业平台经济扶持

4.3　中国农业科技创新政策解读

4.3.1　科技创新联盟建设指导

4.3.2　农村双创带头人培育

4.3.3　科技创新能力条件建设

4.3.4　农业农村科技发展规划

4.4　“十四五”智慧农业学科发展目标建议

4.4.1　战略目标

4.4.2　重点任务

第五章　2017-2022年中国智慧农业发展分析

5.1　中国智慧农业产业发展特征

5.1.1　智能化生产技术

5.1.2　智慧化生产过程

5.1.3　智慧经营与服务

5.2　2017-2022年中国智慧农业行业发展综述

5.2.1　行业发展背景

5.2.2　行业发展阶段

5.2.3　行业发展优势

5.2.4　市场发展规模

5.2.5　行业加速转型

5.3　中国智慧农业全产业链模式发展分析

5.3.1　混合纵向一体化模式

5.3.2　市场+企业基地+农户

5.3.3　品牌+标准+规模

5.3.4　全产业链促进策略

5.4　中国智慧农业发展中存在的问题

5.4.1　行业发展困境

5.4.2　行业制约因素

5.4.3　行业科创劣势

5.4.4　行业转型问题

5.5　中国发展智慧农业的措施建议

5.5.1　行业发展思路

5.5.2　行业发展对策

5.5.3　行业转型对策

5.5.4　行业战略建议

5.5.5　农科建设对策

第六章　2017-2022年智慧农业物联网发展分析

6.1　2017-2022年物联网产业发展综述

6.1.1　物联网产业链

6.1.2　商业模式分析

6.1.3　产业发展规模

6.1.4　行业发展特征

6.1.5　产业关键技术

6.1.6　农业应用价值

6.1.7　农业应用分析

6.1.8　产业发展前景

6.2　智慧农业物联网技术应用

6.2.1　技术应用现状分析

6.2.2　系统设计环节应用

6.2.3　监控系统实际应用

6.2.4　物联传感系统应用

6.2.5　无线传感网络应用

6.3　智慧农业大棚设计与应用

6.3.1　智慧大棚介绍

6.3.2　生产应用分析

6.3.3　系统总体设计

6.3.4　系统实现方法

6.3.5　实际部署应用

6.3.6　行业发展方向

6.4　智慧农业中传感器的应用发展

6.4.1　智慧农业常用传感器

6.4.2　农业智能传感器应用

6.4.3　无线传感器网络应用

6.4.4　产业技术存在的问题

6.4.5　智慧农业传感器展望

6.5　智慧农业物联网应用中存在的问题

6.5.1　信息技术化水平低

6.5.2　应用标准仍然缺乏

6.5.3　物联网专业度较差

6.5.4　资金问题制约严重

6.5.5　关键技术设备缺失

6.6　提高智慧农业物联网应用水平的对策

6.6.1　突破物联技术难关

6.6.2　坚实物联技术基础

6.6.3　培养科技创新人才

6.6.4　加大补贴投入力度

第七章　2017-2022年数字农业市场发展分析

7.1　数字农业发展综述

7.1.1　数字农业概念界定

7.1.2　数字农业特征分析

7.1.3　数字农业发展历程

7.1.4　乡村数字建设现状

7.1.5　数字农业发展不足

7.1.6　数字农业问题原因

7.1.7　数字农业发展对策

7.2　数字农业设计技术体系

7.2.1　全球定位技术

7.2.2　地理信息技术

7.2.3　虚拟现实技术

7.2.4　遥感技术应用

7.3　数字农业商业模式分析

7.3.1　农业智慧园

7.3.2　区块链农业

7.3.3　植保无人机

7.3.4　农业气象站

7.3.5　数字农贷

7.3.6　精准农业

7.4　中国数字农业细分领域建设试点

7.4.1　大田种植数字农业建设试点

7.4.2　设施园艺数字农业建设试点

7.4.3　畜禽养殖数字农业建设试点

7.4.4　水产养殖数字农业建设试点

第八章　2017-2022年精准农业市场发展分析

8.1　2017-2022年中国精准农业发展现状

8.1.1　精准农业定义

8.1.2　行业发展意义

8.1.3　关键基础条件

8.1.4　行业运行状况

8.1.5　细分市场展望

8.1.6　发展机遇分析

8.2　精准农业行业发展的技术组成

8.2.1　卫星定位系统

8.2.2　地理信息系统

8.2.3　遥感技术发展

8.2.4　变率处理技术

8.2.5　决策支持系统

8.2.6　现代生物技术

8.2.7　工程装备技术

8.3　中国农村精准农业的经营模式

8.3.1　经营模式的必要性

8.3.2　经营模式发展形势

8.3.3　经营模式存在问题

8.3.4　经营模式发展建议

8.4　中国精准农业的推广方式

8.4.1　依靠政府力量推动

8.4.2　加强信息基础建设

8.4.3　加大科研院校支撑

8.4.4　精准农业地域选择

8.5　中国精准农业的重点发展方向

8.5.1　高度信息化

8.5.2　节水型农业

8.5.3　节肥型农业

8.6　中国精准农业行业发展建议

8.6.1　升级精准农业方式

8.6.2　加强农业生产监控

8.6.3　降低农业生产成本

8.6.4　加强农业基础设施建设

8.6.5　提高农业从业人员的素质

8.6.6　拓宽现代信息技术应用面

8.6.7　应用科学的农业技术系统

第九章　2017-2022年智慧农业信息化发展分析

9.1　农业信息化基本介绍

9.1.1　农业信息化内涵

9.1.2　农业信息化意义

9.1.3　农业信息化技术

9.1.4　农业信息化挑战

9.1.5　农业信息化对策

9.2　中国智慧农业大数据产业发展

9.2.1　大数据产业规模

9.2.2　农业大数据获取

9.2.3　农业大数据应用

9.2.4　大数据应用建议

9.3　中国智慧农业云平台剖析

9.3.1　主要云平台系统

9.3.2　云平台体系结构

9.3.3　云平台功能应用

9.3.4　云平台基础服务

9.4　中国农村电商市场运行状况

9.4.1　农业电商产业图谱

9.4.2　农村电商政策体系

9.4.3　农村电商发展基础

9.4.4　农产品网络零售额

9.4.5　农村电商发展特点

9.4.6　农村电商融资状况

9.4.7　农村电商问题建议

9.4.8　农村电商发展趋势

第十章　2017-2022年中国农业机械智能化发展分析

10.1　2017-2022年中国农业机械智能化发展背景环境

10.1.1　农机工业运行状况

10.1.2　农业机械发展情况

10.1.3　农机发展支持政策

10.1.4　农机购置补贴情况

10.1.5　农机报废补贴政策

10.2　2017-2022年智能化农业机械发展状况

10.2.1　智能农业机械系统组成内容

10.2.2　智能化农机装备发展的意义

10.2.3　智能化技术在农机中的应用

10.2.4　智能化农机发展现状与不足

10.2.5　智能化农机发展前景和方向

10.3　智能化农业机械在现代农业中的应用

10.3.1　智能化动力机械

10.3.2　智能化作业机械

10.3.3　智能化农机管理

10.4　2017-2022年中国农业机器人产业发展分析

10.4.1　产品基本概述

10.4.2　发展特点分析

10.4.3　产业应用现状

10.4.4　关键技术介绍

10.4.5　应用模式研究

10.4.6　产业问题分析

10.4.7　产业发展趋势

10.5　农业机械智能化发展趋势

10.5.1　农机大数据平台建立

10.5.2　多机物连与协同作业

10.5.3　农业机器人技术提升

10.5.4　农机原创性技术开发

第十一章　2017-2022年中国智慧农业重点区域发展分析

11.1　新疆自治区

11.1.1　农业机械化规划

11.1.2　智慧农业发展现状

11.1.3　新疆智慧棉花发展

11.1.4　昌吉智慧农业园区

11.2　黑龙江省

11.2.1　黑龙江智慧农业发展

11.2.2　黑龙江农业主推技术

11.2.3　黑龙江备耕贷款资金

11.2.4　黑龙江智慧农业项目建设

11.2.5　黑龙江智慧农业促进政策

11.2.6　黑龙江省发展数字化农业

11.2.7　黑龙江智慧农业发展措施

11.3　山东省

11.3.1　智慧农业基地认证

11.3.2　山东推进数字农业

11.3.3　山东智慧农业现状

11.3.4　青岛发展智慧农业

11.3.5　智慧农业人才培养

11.3.6　智慧农业问题对策

11.4　贵州省

11.4.1　智慧农业发展的背景

11.4.2　大数据推动智慧农业

11.4.3　推进农业现代化发展

11.4.4　农业现代化工作重点

11.4.5　贵安新区智慧农业发展

11.5　湖南省

11.5.1　智慧农业发展现状

11.5.2　智慧农业示范基地

11.5.3　开设智慧农业专业

11.5.4　智能农机发展规划

11.5.5　智慧农业调查分析

11.6　江西省

11.6.1　智慧农业建设要求

11.6.2　智慧农业保障措施

11.6.3　智慧农业建设分析

11.6.4　智慧农业助力脱贫

11.6.5　智慧农业典型企业

11.6.6　智慧农业发展趋势

11.7　浙江省

11.7.1　智慧农业发展状况

11.7.2　杭州智慧农业发展

11.7.3　智慧农业典型案例

11.7.4　浙江智慧农业平台

11.7.5　浙江智慧农业优缺点

11.7.6　浙江省智慧农业对策

11.8　江苏省

11.8.1　智慧农业发展现状

11.8.2　盐城智慧农业发展

11.8.3　江阴智慧农业发展

11.8.4　苏州智慧农业试点

11.8.5　江苏智慧农业建议

11.9　其他地区

11.9.1　天津市

11.9.2　重庆市

11.9.3　河北省

11.9.4　广西省

第十二章　2017-2022年智慧农业生产环节应用领域分析

12.1　智慧农业生产环节应用领域综述

12.1.1　应用领域概述

12.1.2　相关企业图谱

12.1.3　行业融资情况

12.2　智慧农业数据平台服务

12.2.1　数据平台服务系统

12.2.2　农业数据收集方式

12.2.3　数据收集企业分类

12.2.4　利用卫星收集数据

12.2.5　传感器收集的数据

12.2.6　数据平台服务问题

12.3　无人机植保产业应用

12.3.1　无人机植保的产业链

12.3.2　无人机植保关键因素

12.3.3　无人机植保发展现状

12.3.4　无人机植保运营模式

12.3.5　行业发展存在问题

12.3.6　行业发展对策建议

12.4　农机自动驾驶领域

12.4.1　农机自动驾驶概述

12.4.2　农机车辆导航系统

12.4.3　农机自动驾驶流程

12.5　农业精细化养殖领域

12.5.1　精细化养殖优势

12.5.2　精细化养殖应用

12.5.3　精细化养殖需求

12.5.4　精细化养殖案例

第十三章　智慧农业领域典型企业运营分析

13.1　A公司

13.1.1　企业发展概况

13.1.2　经营效益分析

13.1.3　业务经营分析

13.1.4　财务状况分析

13.1.5　核心竞争力分析

13.1.6　公司发展战略

13.2　B公司

13.2.1　企业发展概况

13.2.2　经营效益分析

13.2.3　业务经营分析

13.2.4　财务状况分析

13.2.5　核心竞争力分析

13.2.6　公司发展战略

13.3　C公司

13.3.1　企业发展概况

13.3.2　经营效益分析

13.3.3　业务经营分析

13.3.4　财务状况分析

13.3.5　核心竞争力分析

13.3.6　公司发展战略

13.4　D公司

13.4.1　企业发展概况

13.4.2　经营效益分析

13.4.3　业务经营分析

13.4.4　财务状况分析

13.4.5　核心竞争力分析

13.5　E公司

13.5.1　企业发展概况

13.5.2　经营效益分析

13.5.3　业务经营分析

13.5.4　财务状况分析

13.5.5　核心竞争力分析

13.5.6　公司发展战略

13.6　F公司

13.6.1　企业发展概况

13.6.2　经营效益分析

13.6.3　业务经营分析

13.6.4　财务状况分析

第十四章　中国智慧农业市场投资潜力分析

14.1　智慧农业投资价值综合评估

14.1.1　行业投资价值评估

14.1.2　市场发展机会分析

14.1.3　行业发展驱动因素

14.1.4　行业进入壁垒评估

14.1.5　行业进入时机判断

14.2　智慧农业投资状况分析

14.2.1　三农投资环境

14.2.2　行业布局动态

14.2.3　跨行竞争动态

14.3　智慧农业投资热点挖掘

14.3.1　农业大数据潜力

14.3.2　无人机植保市场

14.3.3　精细化养殖方向

14.4　智慧农业投资风险预警

14.4.1　自然风险

14.4.2　时间风险

14.4.3　经营风险

14.4.4　管理风险

14.4.5　网络风险

14.4.6　产品风险

14.5　智慧农业投资策略建议

14.5.1　培养智慧农业人才

14.5.2　加强物联网技术研发

14.5.3　促进农业规模化生产

14.5.4　加强农业软件开发

第十五章　2022-2028年中国智慧农业发展趋势及前景展望

15.1　中国智慧农业未来发展趋势

15.2　中国智慧农业发展前景展望

15.3　2022-2028年中国智慧农业发展预测分析

15.3.1　2022-2028年中国智慧农业发展影响因素分析

15.3.2　2022-2028年中国智慧农业潜在市场规模预测

来源：普华有策