1、政策大力支持智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展
我國作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一直是政策支持的重點(diǎn)。過去幾年復(fù)雜多變的國際社會和氣候環(huán)境使得全球糧食供應(yīng)體系變得更加脆弱，各經(jīng)濟(jì)體紛紛將糧食安全戰(zhàn)略提升至前所未有的高度。世界人口的穩(wěn)步增長和人均耕地面積的下降，也對糧食的生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性提出了更高的要求。作為全球人口數(shù)量第一的國家，中國要用僅占世界7%的耕地面積養(yǎng)育全球20%的人口，糧食安全對于國家的穩(wěn)定和發(fā)展具有十分重要的意義。面對短缺的耕地供給和巨大的糧食需求之間的矛盾，中國長期將保障糧食安全作為治國理政的頭等大事。
近年我國保障糧食安全相關(guān)會議精神及政策
| 時(shí)間 | 部門 | 政策/會議 | 主要內(nèi)容 |
| 2020.01 | 國務(wù)院 | 《關(guān)于抓好"三農(nóng)"領(lǐng)域重點(diǎn)工作確保如期實(shí)現(xiàn)全面小康的意見》 | 確保糧食安全始終是治國理政的頭等大事，糧食生產(chǎn)要穩(wěn)字當(dāng)頭，穩(wěn)政策、穩(wěn)面積、穩(wěn)產(chǎn)量，強(qiáng)化糧食安全省長貢任制考核，各省(自治區(qū)、直轄市)2020年糧食播種面積和產(chǎn)量要保持基本穩(wěn)定。 |
| 2021.01 | 國務(wù)院 | 《關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》 | 提升糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力。地方各級黨委和政府要切實(shí)扛起糧食安全政治責(zé)任，實(shí)行糧食安全黨政同責(zé)，深入實(shí)施重要農(nóng)產(chǎn)品保障戰(zhàn)略。 |
| 2021.10 | 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 | 《關(guān)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)做大做強(qiáng)的意見》 | 以保障國家糧食安全和重要農(nóng)產(chǎn)品有效供給為根本目標(biāo)，以打造農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈為重點(diǎn)任務(wù)，以建立聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)利益聯(lián)結(jié)機(jī)制為紐帶，促進(jìn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機(jī)銜接。 |
| 2021.11 | 國務(wù)院 | 《“十四五”推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化規(guī)劃》 | 深入實(shí)施國家糧食安全戰(zhàn)略和重要農(nóng)產(chǎn)品保障戰(zhàn)略，落實(shí)藏糧于地、藏糧于技，健全輔之以利、輔之以義的保障機(jī)制。壓實(shí)糧食安全政治責(zé)任，完善糧食生產(chǎn)扶持政策，加強(qiáng)耕地保護(hù)與質(zhì)量建設(shè)。 |
| 2022.01 | 國務(wù)院 | 《關(guān)于做好2022年全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見》 | 全面落實(shí)糧食安全黨政同責(zé)，嚴(yán)格糧食安全責(zé)任制考核，確保糧食播種面積穩(wěn)定、產(chǎn)量保持在1.3萬億斤以上。主產(chǎn)區(qū)、主銷區(qū)、產(chǎn)銷平衡區(qū)都要保面積、保產(chǎn)量，不斷提高主產(chǎn)區(qū)糧食綜合生產(chǎn)能力，切實(shí)穩(wěn)定和提高主銷區(qū)糧食自給率。推進(jìn)國家糧食安全產(chǎn)業(yè)帶建設(shè)。 |
| 2022.10 | 第十九屆中央委員會 | 二十大報(bào)告 | 確保糧食、能源資源、重要產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全；全方位夯實(shí)糧食安全根基，牢牢守住十八億畝耕地紅線，確保中國人的飯碗牢牢端在自己手中。 |
| 2022.01 | 中共中央政治局 | 2022年中央經(jīng)濟(jì)工作會議 | 實(shí)施新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升行動(dòng) |
| 2023.01 | 國務(wù)院 | 《關(guān)于做好2023年全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見》 | 確保全國糧食產(chǎn)量保持在1.3萬億斤以上，各省(自治區(qū)、直轄市)都要穩(wěn)住面積、主攻單產(chǎn)、力爭多增產(chǎn)。 |
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
目前中國農(nóng)村勞動(dòng)力正面臨結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，農(nóng)業(yè)收入較低和城鎮(zhèn)化趨勢促使越來越多的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移或從事工業(yè)、服務(wù)業(yè)等其他工作。《中國農(nóng)村發(fā)展報(bào)告2020》數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)到2025年，農(nóng)業(yè)就業(yè)人員比重將下降到20%左右。此外，中國社科院農(nóng)村發(fā)展研究所顯示，鄉(xiāng)村60周歲及以上老年人口占鄉(xiāng)村總?cè)丝诘谋戎貫?3.86%，遠(yuǎn)超城鎮(zhèn)老年化比例。在這種背景下，以較少人力高效應(yīng)對新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的智慧農(nóng)業(yè)正蓬勃發(fā)展。
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智慧農(nóng)業(yè)是以信息和知識為核心要素，通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和智能裝備等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)跨界融合，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精準(zhǔn)化種植、可視化管理、智能化決策，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高級階段。近三年，全球科技的重要前沿領(lǐng)域集中在AI大數(shù)據(jù)模型和機(jī)器人技術(shù)。隨著科技的外溢，消費(fèi)端尋找應(yīng)用場景的現(xiàn)象愈發(fā)普遍。從支持AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展角度來看，近年來政策端鼓勵(lì)科技引領(lǐng)消費(fèi)升級，支持力度逐步加大。政策將逐步發(fā)力在消費(fèi)領(lǐng)域的各個(gè)方面挖掘智能化發(fā)展?jié)摿?，鼓?lì)A(yù)I+消費(fèi)創(chuàng)新升級。從AI+農(nóng)業(yè)的角度來看，當(dāng)前仍處于智能化發(fā)展初期。
智慧農(nóng)業(yè)功能及基本介紹
| 功能 | 基本介紹 |
| 監(jiān)控功能系統(tǒng) | 根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)可獲取德植物生長環(huán)境信息，如監(jiān)測土壤水分、土壤溫度、空氣溫度等參數(shù)，并以直觀的圖表和曲線的方式顯示給用戶，根據(jù)以上的信息反饋對農(nóng)業(yè)園區(qū)進(jìn)行自動(dòng)灌溉、自動(dòng)降溫、自動(dòng)噴藥等自動(dòng)控制。 |
| 監(jiān)測功能系統(tǒng) | 在農(nóng)業(yè)園區(qū)內(nèi)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)信息檢測與控制，通過配備無線傳感節(jié)點(diǎn)檢測土壤、空氣、光照等參數(shù)。并根據(jù)種植作物的需求提供各種聲光報(bào)警信息和短信報(bào)警信息。 |
| 實(shí)時(shí)圖像與視頻監(jiān)控功能 | 能直觀反映作物的生長長勢，側(cè)面反映作物生長的整體狀態(tài)及營養(yǎng)水平，從整體上給農(nóng)戶提供更加科學(xué)的種植決策理論依據(jù)。 |
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智慧農(nóng)業(yè)已成為世界現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展趨勢，全球各國都在加快智慧農(nóng)業(yè)布局，加深人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。從全球范圍來看，美國、以色列、德國、日本、澳大利亞等國家的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、智慧農(nóng)業(yè)的軟硬件技術(shù)水平處于較為領(lǐng)先的地位。智慧農(nóng)業(yè)通過集成AI算法、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，正深刻改變著傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。近年來國家高度重視并積極推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)，2024年10月23日農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)《全國智慧農(nóng)業(yè)行動(dòng)計(jì)劃（2024-2028年）》，目標(biāo)到2028年底農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化率達(dá)到32%以上；2025年中央一號文件指出“以科技創(chuàng)新引領(lǐng)先進(jìn)生產(chǎn)要素集聚，因地制宜發(fā)展農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。支持發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，拓展人工智能、數(shù)據(jù)、低空等技術(shù)應(yīng)用場景。”
國家發(fā)展“智慧農(nóng)業(yè)”相關(guān)政策一覽
| 時(shí)間 | 頒發(fā)部門 | 政策名稱 | 相關(guān)內(nèi)容 |
| 2025.02 | 國務(wù)院 | 《中共中央國務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步深化農(nóng)村改蘋扎實(shí)推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興的意見》 | 支持發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，鑄造“農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力”,拓展人工智能、數(shù)據(jù)、低空等技術(shù)應(yīng)用場景 |
| 2024.10 | 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 | 《全國智慧農(nóng)業(yè)行動(dòng)計(jì)劃(2024-2028年)》 | 實(shí)施智慧農(nóng)業(yè)公共服務(wù)能力提升行動(dòng)：打造國家農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)平臺，開發(fā)智慧農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)模型，加快推動(dòng)人工智能大模型在農(nóng)業(yè)農(nóng)村科研、生產(chǎn)經(jīng)營、管理服務(wù)等重點(diǎn)領(lǐng)域應(yīng)用。 |
| 2024.10 | 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 | 《農(nóng)業(yè)農(nóng)村部關(guān)于大力發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的指導(dǎo)意見》 | 以推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域全方位全鏈條普及應(yīng)用為工作主線，提出推進(jìn)主要作物種植精準(zhǔn)化、設(shè)施種植數(shù)字化、高牧養(yǎng)殖智慧化、漁業(yè)生產(chǎn)智能化、育制種智能化、農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化、農(nóng)業(yè)農(nóng)村管理服務(wù)數(shù)字化等任務(wù)，加快農(nóng)業(yè)傳感器與專用芯片、農(nóng)業(yè)核心算法、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)攻關(guān)，深入推進(jìn)人工智能大模型等技術(shù)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域融合應(yīng)用。 |
| 2024.02 | 國務(wù)院 | 《中共中央國務(wù)院關(guān)于學(xué)習(xí)運(yùn)用“千村示范、萬村整治”工程經(jīng)驗(yàn)有力有效推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興的意見》 | 持續(xù)實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，縮小城鄉(xiāng)"數(shù)字鴻溝"。鼓勵(lì)有條件的省份統(tǒng)籌建設(shè)區(qū)域性大數(shù)據(jù)平臺，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、農(nóng)村社會管理等涉農(nóng)信息協(xié)同共享。 |
| 2024.01 | 國家數(shù)據(jù)局 | 《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃(2024—2026年)》 | 重點(diǎn)支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體和相關(guān)服務(wù)企業(yè)融合利用遙感、氣象、土壤、農(nóng)事作業(yè)、災(zāi)害、農(nóng)作物病蟲害、動(dòng)物疫病、市場等數(shù)據(jù)，構(gòu)建以數(shù)據(jù)和模型為支撐的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)智化場景，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)種植、精準(zhǔn)養(yǎng)殖、精準(zhǔn)捕撈等智慧農(nóng)業(yè)作業(yè)方式。 |
| 2023.02 | 國務(wù)院 | 《中共中央國務(wù)院關(guān)于做好2023年全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見》 | 深入實(shí)施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)：推動(dòng)數(shù)字化應(yīng)用場景研發(fā)推廣。加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)應(yīng)用，推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展。落實(shí)村莊公共基礎(chǔ)設(shè)施管護(hù)責(zé)任。加強(qiáng)農(nóng)村應(yīng)急管理基礎(chǔ)能力建設(shè)，深入開展鄉(xiāng)村交通、消防、經(jīng)營性自建房等重點(diǎn)領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)隱患治理攻堅(jiān)。 |
| 2022.12 | 國家發(fā)改委 | 《"十四五"擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略實(shí)施方案》 | 加快發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和管理服務(wù)數(shù)字化改造。 |
| 2022.02 | 國務(wù)院 | 《中共中央國務(wù)院關(guān)于做好2022年全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的意見》 | 推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)信息技術(shù)與農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合應(yīng)用 |
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
2、AI助力育種效率大幅提升
人工智能相融合的“智能設(shè)計(jì)育種”。育種者能夠借助AI驅(qū)動(dòng)的工具對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而精準(zhǔn)預(yù)測基因型-表型關(guān)聯(lián)，識別新的基因組合，大幅提升精度和效率并優(yōu)化育種策略。AI在作物改良中的核心應(yīng)用工具包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、遺傳算法等等，對作物的表型組學(xué)、基因組學(xué)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
AI在作物育種技術(shù)中的應(yīng)用
| 技術(shù) | 介紹 | 運(yùn)用 |
| 全基因組選擇 | 利用全基因組范圍內(nèi)的分子標(biāo)記(如SNP,單核苷酸多態(tài)性)來預(yù)測個(gè)體遺傳潛力的育種技術(shù)。利用Al機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等)分析基因型與表型數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測模型，幫助育種者在早期階段篩選出優(yōu)良品種，從而加速育種進(jìn)程。 | 特征基因挖掘：利用Al的特征選擇算法，如基于梯度提升決策樹的方法，可以從大量基因組標(biāo)記中識別出與目標(biāo)性狀關(guān)聯(lián)緊密的關(guān)鍵基因或標(biāo)記，為作物遺傳改良提供明確的靶點(diǎn)。 |
| 數(shù)據(jù)融合與功能基因預(yù)測 | 整合多源數(shù)據(jù)(如基因型、表型、環(huán)境數(shù)據(jù)),預(yù)測功能基因和優(yōu)異等位基因，指導(dǎo)遺傳改良。運(yùn)用Al深度學(xué)習(xí)算法快速解析海量基因組數(shù)據(jù)，定位關(guān)鍵基因；通過對已知基因功能和序列的學(xué)習(xí)，建立模型來預(yù)測未知基因的功能。 | 數(shù)據(jù)融合：全流程智慧育種平臺實(shí)現(xiàn)針對基因測序數(shù)據(jù)的變異位點(diǎn)計(jì)算加速110倍，基因型過濾加速25倍以上，群體遺傳學(xué)分析加速1000倍以上。功能基因預(yù)測：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院生物技術(shù)研究所構(gòu)建的植物表觀遺傳修飾智能預(yù)測在線工具SMEP,采用Al深度學(xué)習(xí)植物DNA甲基化、RNA甲基化、組蛋白修飾等序列信息，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了水稻、玉米等物種中表觀修飾位點(diǎn)的預(yù)測 |
| 高通量表型采集 | 利用自動(dòng)化、高精度的傳感器和成像技術(shù)，快速、大規(guī)模地獲取生物體表型數(shù)據(jù)，包括植物的形態(tài)、結(jié)構(gòu)、生理狀態(tài)等。利用Al深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),自動(dòng)從圖像中提取植物的形態(tài)、顏色、紋理等特征，提高特征提取的準(zhǔn)確性和效率。結(jié)合機(jī)器人技術(shù)和Al算法，實(shí)現(xiàn)表型數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集。 | 圖像分析與處理：托普云農(nóng)的植物表型智能解析平臺“TP-AlPheno",能對可見光二維三維、高光譜等圖像進(jìn)行解析，實(shí)現(xiàn)可見光二維單株植物解析用時(shí)小于5秒等高效處理。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：無人機(jī)激光雷達(dá)結(jié)合三維深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花高通量表型獲取方法，實(shí)現(xiàn)大田棉花株高、孔隙率、冠層體積等表型信息的快速獲取。 |
| 基因編輯優(yōu)化 | CRISPR-Cas9、TALENs、ZFNs技術(shù)結(jié)合Al技術(shù)，優(yōu)化基因編輯系統(tǒng)，Al算法能夠分析作物基因組序列數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識別適合編輯的靶點(diǎn)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)基因的精確插入、刪除或替換，精準(zhǔn)改造目標(biāo)基因，提高作物的抗病性和產(chǎn)量。也可利用Al技術(shù)挖掘新的基因編輯酶或系統(tǒng)。 | 通過深度學(xué)習(xí)模型對gRNA的序列特征和編輯效果進(jìn)行學(xué)習(xí)，設(shè)計(jì)出更高效的gRNA序列；改進(jìn)CRISPR-Cas9系統(tǒng)的引導(dǎo)RNA(gRNA)設(shè)計(jì)，提高其與目標(biāo)DNA的結(jié)合特異性和編輯效率，降低脫靶效應(yīng)。 |
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
2024年6月，先正達(dá)集團(tuán)與AI公司Insta Deep合作，將先正達(dá)專有的性狀研發(fā)能力與Insta Deep的大語言模型（LLM）——農(nóng)學(xué)核苷酸轉(zhuǎn)化器（AgroNT）相結(jié)合。AgroNT在大約1050萬個(gè)包含數(shù)萬億堿基對的基因組序列上接受預(yù)訓(xùn)練，涵蓋大田、水果、豆科、蔬菜等48種核心農(nóng)作物，因而能夠深度解析遺傳密碼的復(fù)雜語言。通過這種方式，AgroNT可以幫助科學(xué)家從大量的DNA序列和基因組數(shù)據(jù)中挖掘洞察，準(zhǔn)確預(yù)測基因調(diào)控機(jī)制，從而將性狀控制和作物表現(xiàn)提升到一個(gè)新水平。該技術(shù)進(jìn)一步加快了先正達(dá)性狀管線的發(fā)展，目前已成功應(yīng)用于玉米和大豆的性狀設(shè)計(jì)中。
國外AI協(xié)助作物育種運(yùn)用案例
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國家 |
具體案例 |
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美國 |
Avalo公司利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析作物基因結(jié)構(gòu)，研發(fā)耐早的棉花、耐高溫的番茄等品種；通過A技術(shù)將作物育種過程速度提升約70%,使新甘蔗品種推向市場的時(shí)間從12年以上縮短到5-6年 |
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谷歌X實(shí)驗(yàn)室推出的Heritable Agriculture項(xiàng)目，利用Al和基因組科學(xué)相結(jié)合，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析植物的遺傳特性，優(yōu)化育種過程。該項(xiàng)目結(jié)合深度學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)和遺傳算法，能夠從大量基因組數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的產(chǎn)量提升機(jī)會。在肯尼亞，該項(xiàng)目幫助一家小農(nóng)場將玉米產(chǎn)量提高30%。 |
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荷蘭 |
Key Gene公司開發(fā)的Key Box便攜式植物表型平臺精確識別植物的形態(tài)、顏色、破損程度等表型參數(shù)。Key Gene開發(fā)Al驅(qū)動(dòng)的4D表型技術(shù)，將點(diǎn)云3D數(shù)據(jù)與高光譜成像1D數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對作物植物多維度表型的精確、高通量采集和分析，幫助育種家提取作物的結(jié)構(gòu)信息和生理信息，加快植物育種進(jìn)程，提高作物產(chǎn)量和品質(zhì)。 |
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以色列 |
Equinom公司開發(fā)的Manna TM技術(shù)平臺利用Al和傳統(tǒng)育種技術(shù)，定位具有所需性狀子集的品種，預(yù)測基因之間的相互作用，最小化環(huán)境因素的影響并計(jì)算出目標(biāo)產(chǎn)品的基因組密碼。通過該平臺，Equinom將高蛋白黃豌豆品種的開發(fā)周期縮短至傳統(tǒng)作物開發(fā)周期的一半，培育出的黃豌豆蛋白質(zhì)含量達(dá)到75%. |
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德國 |
拜耳公司開發(fā)的Climate Field View平臺結(jié)合Al和大數(shù)據(jù)技術(shù)，支持作物育種中的數(shù)據(jù)整合與分析。該平臺通過分析田間作物的生長數(shù)據(jù)，幫助育種家優(yōu)化育種方案。在美國中西部玉米種植區(qū)，Climate Field View的應(yīng)用顯著提高玉米的產(chǎn)量和抗病性，如伊利諾伊州的玉米種植者通過使用該平臺，實(shí)現(xiàn)玉米產(chǎn)量增長10%以上，同時(shí)減少15%的氮肥使用量。此外，平臺提供的病害預(yù)警系統(tǒng)幫助農(nóng)民減少20%以上的病害損失。 |
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
我國近年來在作物育種數(shù)據(jù)積累方面取得顯著進(jìn)展，在AI算法研究方面亦有所突破，但整體上AI在作物育種中的應(yīng)用還處于逐步推廣階段，應(yīng)用主體集中在科研院所，在算法的創(chuàng)新性和應(yīng)用的廣泛性方面與國外還有一定差距。國內(nèi)在整體產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化上還需進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，提高技術(shù)的落地應(yīng)用水平。
國內(nèi)AI協(xié)助作物育種運(yùn)用案例
| 運(yùn)用主體 | 具體案例 |
| 崖州灣國家實(shí)驗(yàn)室 | 種業(yè)大模型"豐登"集成了先進(jìn)的人工智能技術(shù)(書生·浦語2.0)與大數(shù)據(jù)分析，通過深入學(xué)習(xí)我國迄今發(fā)布的科研文獻(xiàn)、科技書籍、種企報(bào)告和歷史推廣數(shù)據(jù)，以用戶友好的互動(dòng)方式，可解答有關(guān)作物品種選育推廣、栽培技術(shù)以及種業(yè)企業(yè)狀況等問題。 |
| 托普云農(nóng) | 基于Al圖像處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，運(yùn)用全自研算法打造植物表型智能解析平臺"TP-AIPheno",將數(shù)據(jù)采集與解析流程集成在同一軟件中，實(shí)現(xiàn)采集、分析實(shí)時(shí)化、一體化完成，大大提升表型解析效率，可見光二維單株植物解析用時(shí)小于5秒可見光三維單株植物解析用時(shí)小于2分鐘，高光譜單株植物解析用時(shí)小于5秒。 |
| 中國農(nóng)業(yè)大學(xué) | 中國農(nóng)大與華為合作Al小麥育種，通過整合2000份小麥基因信息和田間表現(xiàn)型數(shù)據(jù)，構(gòu)建了算法模型，能夠預(yù)測小麥的加工特性(如饅頭或面包的適用性),為育種家提供科學(xué)決策支持。 |
| 海南種子創(chuàng)新研究院 | 為解決育種材料大規(guī)模田間試驗(yàn)環(huán)境精準(zhǔn)監(jiān)測，團(tuán)隊(duì)定制開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)感知與智慧管理系統(tǒng)，并研制田間巡檢機(jī)器人以及與之配套的作物田間表型智能分析系統(tǒng)，用于解決大規(guī)模育種材料田間試驗(yàn)表型分析、驗(yàn)證與鑒定問題。智慧示范基地建設(shè)以農(nóng)業(yè)遙感、Al、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備等技術(shù)為依托，開展分時(shí)分類試點(diǎn)建設(shè)、智能化裝備建設(shè)、田問作物表型鑒定功能區(qū)建設(shè)，從而實(shí)現(xiàn)南繁基地精準(zhǔn)監(jiān)測、智能決策和智慧管理。 |
| 華智生物 | 開發(fā)WISEED智慧育種平臺，包括智慧種質(zhì)資源庫Hi-Pilot,支持基因組數(shù)據(jù)管理和智能決策，提升育種效率。通過深度融合BT+DT技術(shù)實(shí)現(xiàn)育種智能化決策的平臺產(chǎn)品。具有分子標(biāo)記輔助選擇、全基因組選擇預(yù)測、全基因組關(guān)聯(lián)分析、Al表型精準(zhǔn)鑒定等功能，提供SNP多態(tài)性分析、群體遺傳分析、物種進(jìn)化分析、表型通用模型搭建等多樣化的智能工具 |
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理（zppeng）
注：上述信息僅作參考，圖表均為樣式展示，具體數(shù)據(jù)、坐標(biāo)軸與數(shù)據(jù)標(biāo)簽詳見報(bào)告正文。
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觀研報(bào)告網(wǎng)發(fā)布的《中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展趨勢分析與投資前景研究報(bào)告（2025-2032年）》涵蓋行業(yè)最新數(shù)據(jù)，市場熱點(diǎn)，政策規(guī)劃，競爭情報(bào)，市場前景預(yù)測，投資策略等內(nèi)容。更輔以大量直觀的圖表幫助本行業(yè)企業(yè)準(zhǔn)確把握行業(yè)發(fā)展態(tài)勢、市場商機(jī)動(dòng)向、正確制定企業(yè)競爭戰(zhàn)略和投資策略。
本報(bào)告依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局、海關(guān)總署和國家信息中心等渠道發(fā)布的權(quán)威數(shù)據(jù)，結(jié)合了行業(yè)所處的環(huán)境，從理論到實(shí)踐、從宏觀到微觀等多個(gè)角度進(jìn)行市場調(diào)研分析。
行業(yè)報(bào)告是業(yè)內(nèi)企業(yè)、相關(guān)投資公司及政府部門準(zhǔn)確把握行業(yè)發(fā)展趨勢，洞悉行業(yè)競爭格局，規(guī)避經(jīng)營和投資風(fēng)險(xiǎn)，制定正確競爭和投資戰(zhàn)略決策的重要決策依據(jù)之一。
本報(bào)告是全面了解行業(yè)以及對本行業(yè)進(jìn)行投資不可或缺的重要工具。觀研天下是國內(nèi)知名的行業(yè)信息咨詢機(jī)構(gòu)，擁有資深的專家團(tuán)隊(duì)，多年來已經(jīng)為上萬家企業(yè)單位、咨詢機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會、個(gè)人投資者等提供了專業(yè)的行業(yè)分析報(bào)告，客戶涵蓋了華為、中國石油、中國電信、中國建筑、惠普、迪士尼等國內(nèi)外行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)，并得到了客戶的廣泛認(rèn)可。
目錄大綱：
【第一部分 行業(yè)定義與監(jiān)管 】
第一章 2020-2024年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展概述
第一節(jié) 智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展情況概述
一、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)相關(guān)定義
二、智慧農(nóng)業(yè)特點(diǎn)分析
三、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)基本情況介紹
四、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)經(jīng)營模式
（1）生產(chǎn)模式
（2）采購模式
（3）銷售/服務(wù)模式
五、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)需求主體分析
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)生命周期分析
一、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)生命周期理論概述
二、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)所屬的生命周期分析
第三節(jié) 智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分析
一、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的贏利性分析
二、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)周期分析
三、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)附加值的提升空間分析
第二章 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)監(jiān)管分析
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)監(jiān)管制度分析
一、行業(yè)主要監(jiān)管體制
二、行業(yè)準(zhǔn)入制度
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)政策法規(guī)
一、行業(yè)主要政策法規(guī)
二、主要行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分析
第三節(jié) 國內(nèi)監(jiān)管與政策對智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的影響分析
【第二部分 行業(yè)環(huán)境與全球市場】
第三章 2020-2024年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
第一節(jié) 中國宏觀環(huán)境與對智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的影響分析
一、中國宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境
二、中國宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的影響分析
第二節(jié) 中國社會環(huán)境與對智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的影響分析
第三節(jié) 中國對外貿(mào)易環(huán)境與對智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的影響分析
第四節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)投資環(huán)境分析
第五節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)技術(shù)環(huán)境分析
第六節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)進(jìn)入壁壘分析
一、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)資金壁壘分析
二、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)技術(shù)壁壘分析
三、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)人才壁壘分析
四、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)品牌壁壘分析
五、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)其他壁壘分析
第七節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析
一、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)宏觀環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)
二、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
三、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)競爭風(fēng)險(xiǎn)
四、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)其他風(fēng)險(xiǎn)
第四章 2020-2024年全球智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析
第一節(jié) 全球智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展歷程回顧
第二節(jié) 全球智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與區(qū)域分布情況
第三節(jié) 亞洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)地區(qū)市場分析
一、亞洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀分析
二、亞洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與市場需求分析
三、亞洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場前景分析
第四節(jié) 北美智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)地區(qū)市場分析
一、北美智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀分析
二、北美智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與市場需求分析
三、北美智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場前景分析
第五節(jié) 歐洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)地區(qū)市場分析
一、歐洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀分析
二、歐洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與市場需求分析
三、歐洲智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場前景分析
第六節(jié) 2025-2032年全球智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)分布走勢預(yù)測
第七節(jié) 2025-2032年全球智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
【第三部分 國內(nèi)現(xiàn)狀與企業(yè)案例】
第五章 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)運(yùn)行情況
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r情況介紹
一、行業(yè)發(fā)展歷程回顧
二、行業(yè)創(chuàng)新情況分析
三、行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)分析
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模分析
一、影響中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模的因素
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
三、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模解析
第三節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)供應(yīng)情況分析
一、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)供應(yīng)規(guī)模
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)供應(yīng)特點(diǎn)
第四節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)需求情況分析
一、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)需求規(guī)模
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)需求特點(diǎn)
第五節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)供需平衡分析
第六節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)存在的問題與解決策略分析
第六章 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈及細(xì)分市場分析
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈綜述
一、產(chǎn)業(yè)鏈模型原理介紹
二、產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)行機(jī)制
三、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖解
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)分析
一、上游產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
二、上游產(chǎn)業(yè)對智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的影響分析
三、下游產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
四、下游產(chǎn)業(yè)對智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)的影響分析
第三節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)細(xì)分市場分析
一、細(xì)分市場一
二、細(xì)分市場二
第七章 2020-2024年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場競爭分析
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)競爭現(xiàn)狀分析
一、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)競爭格局分析
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)主要品牌分析
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)集中度分析
一、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場集中度影響因素分析
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場集中度分析
第三節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)競爭特征分析
一、企業(yè)區(qū)域分布特征
二、企業(yè)規(guī)模分布特征
三、企業(yè)所有制分布特征
第八章 2020-2024年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)模型分析
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供應(yīng)商議價(jià)能力
三、購買者議價(jià)能力
四、新進(jìn)入者威脅
五、替代品威脅
六、同業(yè)競爭程度
七、波特五力模型分析結(jié)論
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)SWOT分析
一、SWOT模型概述
二、行業(yè)優(yōu)勢分析
三、行業(yè)劣勢
四、行業(yè)機(jī)會
五、行業(yè)威脅
六、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)SWOT分析結(jié)論
第三節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)競爭環(huán)境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、經(jīng)濟(jì)因素
四、社會因素
五、技術(shù)因素
六、PEST模型分析結(jié)論
第九章 2020-2024年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)需求特點(diǎn)與動(dòng)態(tài)分析
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場動(dòng)態(tài)情況
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)消費(fèi)市場特點(diǎn)分析
一、需求偏好
二、價(jià)格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三節(jié) 智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)成本結(jié)構(gòu)分析
第四節(jié) 智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)價(jià)格影響因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)價(jià)格現(xiàn)狀分析
第六節(jié) 2025-2032年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)價(jià)格影響因素與走勢預(yù)測
第十章 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)總體規(guī)模分析
一、企業(yè)數(shù)量結(jié)構(gòu)分析
二、行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模分析
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)產(chǎn)銷與費(fèi)用分析
一、流動(dòng)資產(chǎn)
二、銷售收入分析
三、負(fù)債分析
四、利潤規(guī)模分析
五、產(chǎn)值分析
第三節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)分析
一、行業(yè)盈利能力分析
二、行業(yè)償債能力分析
三、行業(yè)營運(yùn)能力分析
四、行業(yè)發(fā)展能力分析
第十一章 2020-2024年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)區(qū)域市場現(xiàn)狀分析
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)區(qū)域市場規(guī)模分析
一、影響智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)區(qū)域市場分布的因素
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)區(qū)域市場分布
第二節(jié) 中國華東地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
一、華東地區(qū)概述
二、華東地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
三、華東地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華東地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華東地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華東地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
第三節(jié) 華中地區(qū)市場分析
一、華中地區(qū)概述
二、華中地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
三、華中地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華中地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華中地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華中地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
第四節(jié) 華南地區(qū)市場分析
一、華南地區(qū)概述
二、華南地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
三、華南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
第五節(jié) 華北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
一、華北地區(qū)概述
二、華北地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
三、華北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
第六節(jié) 東北地區(qū)市場分析
一、東北地區(qū)概述
二、東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
三、東北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
（1）東北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）東北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）東北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
第七節(jié) 西南地區(qū)市場分析
一、西南地區(qū)概述
二、西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
三、西南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
（1）西南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）西南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）西南地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
第八節(jié) 西北地區(qū)市場分析
一、西北地區(qū)概述
二、西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
三、西北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場分析
（1）西北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）西北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）西北地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
第九節(jié) 2025-2032年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模區(qū)域分布預(yù)測
第十二章 智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)企業(yè)分析（隨數(shù)據(jù)更新可能有調(diào)整）
第一節(jié) 企業(yè)一
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第二節(jié) 企業(yè)二
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第三節(jié) 企業(yè)三
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第四節(jié) 企業(yè)四
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第五節(jié) 企業(yè)五
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第六節(jié) 企業(yè)六
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第七節(jié) 企業(yè)七
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第八節(jié) 企業(yè)八
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第九節(jié) 企業(yè)九
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
第十節(jié) 企業(yè)十
一、企業(yè)概況
二、主營產(chǎn)品
三、運(yùn)營情況
（1）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況
（2）企業(yè)盈利能力分析
（3）企業(yè)償債能力分析
（4）企業(yè)運(yùn)營能力分析
（5）企業(yè)成長能力分析
四、公司優(yōu)勢分析
【第四部分 展望、結(jié)論與建議】
第十三章 2025-2032年中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展前景分析與預(yù)測
第一節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)未來發(fā)展前景分析
一、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場機(jī)會分析
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)投資增速預(yù)測
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)未來發(fā)展趨勢預(yù)測
第三節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)規(guī)模發(fā)展預(yù)測
一、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
二、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)市場規(guī)模增速預(yù)測
三、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)值規(guī)模預(yù)測
四、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增速預(yù)測
五、中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)供需情況預(yù)測
第四節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)盈利走勢預(yù)測
第十四章 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)研究結(jié)論及投資建議
第一節(jié) 觀研天下中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)研究綜述
一、行業(yè)投資價(jià)值
二、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估
第二節(jié) 中國智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)進(jìn)入策略分析
一、目標(biāo)客戶群體
二、細(xì)分市場選擇
三、區(qū)域市場的選擇
第三節(jié) 智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)品牌營銷策略分析
一、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)品策略
二、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)定價(jià)策略
三、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)渠道策略
四、智慧農(nóng)業(yè)行業(yè)推廣策略
第四節(jié) 觀研天下分析師投資建議
