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。
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。
（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。
（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
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。
（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。
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
（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
（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。
（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
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目录
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
2.22017-2022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
2.32017-2022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
2.42017-2022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
3.3.63S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
4.1.1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
5.22017-2022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
6.12017-2022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
8.12017-2022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
10.12017-2022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
10.22017-2022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
10.42017-2022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
12.1.3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
13.1A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
13.2B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
13.3C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
13.4D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
13.5E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
13.6F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
14.4.3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
15.32022-2028年中国智慧农业发展预测分析
15.3.12022-2028年中国智慧农业发展影响因素分析
15.3.22022-2028年中国智慧农业潜在市场规模预测
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