2018智慧农业发展研究报告

AI在智慧农业中的应用调研报告智慧农业是指利用现代信息技术和人工智能技术改造和提升传统农业生产方式的一种新型农业模式。

随着人工智能技术的飞速发展，农业领域也出现了一系列技术创新，AI在智慧农业中的应用越来越广泛。

本调研报告旨在深入探讨AI在智慧农业中的应用现状和发展趋势，以期为农业生产提供科学有效的决策参考。

一、引言随着世界人口不断增长和农业资源的逐渐匮乏，传统的农业生产模式已经难以满足人类对食物的需求。

智慧农业应运而生，AI技术被广泛运用在智慧农业中，大大提高了农业生产效率和农产品质量。

二、智能化农场管理智慧农业中的AI应用主要体现在农田管理和农作物养殖方面。

通过数据采集和分析，智能化农场管理可以实现对土壤湿度、温度、光照等环境因素进行智能控制，促进作物生长，提高农作物的产量和质量。

同时，AI还可以通过人工智能相机监控作物的生长情况，及时发现病虫害，并据此制定有效的防治方案。

三、农业机械智能化AI技术在农业机械智能化方面的应用也日益广泛。

例如，智能化农机可以通过激光或红外线等传感器技术实现自动驾驶，提高农机的作业效率，并减轻农民的劳动强度。

此外，AI技术还可以通过数据分析，为农民提供农机使用建议和养护指导，延长农机的使用寿命，降低农机的维修成本。

四、精准农业精准农业是智慧农业的重要组成部分。

通过AI技术在农田内布设传感器，可以实时采集农田中的土壤、水分、养分等信息，并结合气象数据和作物需求，提供合理的施肥、浇水、农药使用建议，实现农业生产的精准化管理。

这不仅可以减少农业生产对自然资源的浪费，还可以提高农作物的产量和品质。

五、农产品质量溯源AI技术在智慧农业中的应用还可以实现农产品质量的溯源。

通过物联网技术实时监控农产品的生长环境、病虫害防治情况等信息，结合区块链技术实现数据的可追溯性，消费者可以通过扫码等方式查看农产品的生产过程和质量检测报告，确保购买到安全健康的农产品。

六、AI在智慧农业中的挑战和展望尽管AI技术在智慧农业中的应用前景广阔，但也面临着一些挑战。

2019年第04期网络·数据创新的直接效应，而且检验外部网络对内部网络的直接效应，以及通过内部网络关系资本对二元创新的间接影响。

这个模型可以帮助我们更为完整地理解网络关系与二元创新之间的关系。

图1研究的假设模型资料来源：根据本文假设归纳而来3结论与建议3.1结论与贡献理论分析和实证研究结果均表明：企业与外部网络合作伙伴（科研和商业伙伴）的合作强度直接正向影响其二元创新的绩效，内部员工的网络关系资本也直接正向影响企业二元创新绩效，同时网络合作伙伴的合作强度还部分通过员工的内部关系资本来影响企业二元创新。

企业二元创新既是学术界关注的前沿理论，又是在当今复杂多变的经济环境中推动我国企业高质量发展亟需的创新实践。

本文的理论贡献在于：1.以往国内外研究网络关系与企业创新的议题大都选择了网络的强弱连带、中心度、多样性等作为主体，而本文则选择了开放性视角下的外部网络关系加以研究，同时加入了内部网络关系来观测内外部网络关系的共同作用，整合探讨它们的作用机制。

2.在前人的研究基础上，进一步探索了不同形态的合作关系与两种创新指标之间的内在关系，使得网络与创新的关系更加清晰。

3.发现了外部合作关系对内部关系资本的积极影响。

不论是科研网络还是商业网络，都能有效地提升企业员工的团队意识及共同成长的意愿。

这暗示了企业外部氛围对内部氛围存在积极的作用价值。

3.2对策与建议根据研究结论，为推进企业二元创新，本文提出以下对策与建议：1.“逢山开路，遇水架桥”，充分借用科研伙伴的各自优势，建立更为密切的联系。

第一，企业应充分运用大学、科研院所在新技术和学科前沿知识等方面具有的优势建立长期的沟通合作渠道和机制，打造产学研合作的优势平台，培育创新的“火种”；第二，与创新中介机构密切联系，包括科协或产业共同组织，有利于降低搜寻与交易成本，规避创新风险，加速企业二元创新。

2.转变竞合观念，加强与商业伙伴的合作。

第一，企业应转变“同行是冤家”的错误观念，与同业企业保持良性互动关系，如在基础技术与行业标准上可以形成支持与良性竞争共存的格局，进而实现全行业的高质量发展；第二，企业应转变“酒香不怕巷子深”的陈旧观念，与供应商、客户等群体保持稳固的联系，从而在二元创新的过程中更好地降低成本、提升质量和满足市场需求。

河南农业2018年第7期（上）
NONG YE ZONG HENG
农业纵横
个综合门户，集成农产品质量追溯、农资监管、价格采集、农村产权交易、农业地理信息、农技服务、农业物联网、农村党建等八大模块，具备信息发布、统计分析、管理决策、灾害预警、智能控制、智能服务六大功能。

（二）推广了三大系统
重点推广了“智慧地理”“智慧服务”“绿色履历”三大系统。

推广“智慧地理”。

对全县耕地的所有权人、承包人、土地流转、土壤性质、怀药种植等信息进行采集，录入数据库，绘制全县农业地理信息电子地图，为全县范围内的种植
铁棍山药物联网应用示范基地，覆盖面积66.67 hm 2，实现了物联网信息化溯源、视频监控和气象、生物防治病虫害分析等数据采集应用。

2017年2月，鑫合实业、红峰合作社分别被河南省工业和信息化委员会评为“河南鑫合四大怀药标准化种植示范基地”和“温县千亩智慧标准化怀铁棍山药基地”。

（四）开展了“双减”试验支持平安种业实施了20 hm 2水肥一体化智能微喷和3.33 hm 2智能精准控制滴灌施肥项目，实现了化肥、农药“双减”，农药投入率降低20%以上，化肥利用率增长6%
试验示范单位深入合作，积累大量的试验数据，在试验示范中总结出一套更加符合温县实际的推广应用方案，进一步降低应用的成本，增强应用的便利性。

（二）利用温县是国家级、省级试点示范县的政策优势，积极争取国家项目、资金扶持，支持有实力、有基础的新型农业经营主体应用数字农业，发展智慧农业。

（三）整合全县农业、教育、人社等培训教育资源，向数字农业、智慧农业推广应用方面倾斜。

加快培育一批专业素质人才，进一步建立健全科技型人才的引进、培养、留驻机制。

物联网技术在智慧农业中的研究报告研究报告：物联网技术在智慧农业中的应用一、引言智慧农业是指通过信息技术手段，将农业与先进的通信、计算、控制等技术相结合，实现农业生产过程的智能化和自动化。

物联网技术作为一种重要的信息技术手段，为智慧农业的发展提供了广阔的空间和巨大的机遇。

本报告将重点探讨物联网技术在智慧农业中的应用，以及其对农业生产效率、资源利用和环境保护等方面的影响。

二、物联网技术在智慧农业中的应用1. 农业环境监测与控制物联网技术可以通过传感器网络实时监测农田的温度、湿度、光照等环境指标，以及土壤的pH值、养分含量等关键参数。

通过物联网平台，农民可以随时了解农田的环境状况，并根据监测数据调整灌溉、施肥等农业生产活动，以提高农作物的生长质量和产量。

2. 智能化农业机械设备物联网技术可以将农业机械设备与云平台相连接，实现农机的智能化管理和远程控制。

农民可以通过手机或电脑远程监控和控制农机的运行状态，实现农机的自动化操作。

此外，通过物联网技术，农机可以实时上传运行数据，为农民提供决策支持和维修保养等服务。

3. 农产品追溯与质量监管物联网技术可以为农产品提供全程追溯服务，通过RFID标签等技术手段，对农产品的生产、加工、运输等环节进行记录和监管。

消费者可以通过扫描产品上的二维码，了解产品的生产过程、质量检测结果等信息，提高消费者对农产品的信任度。

4. 智慧温室与精准农业物联网技术在温室农业中的应用较为广泛，可以实现温室内的环境监测、自动化控制和精准施肥等功能。

通过传感器网络和自动控制系统，农民可以实时监测温室内的温度、湿度、CO2浓度等参数，并根据监测数据自动调整温室内的环境条件，提高农作物的生长效益。

三、物联网技术在智慧农业中的影响1. 提高农业生产效率物联网技术的应用可以实现农业生产的自动化和智能化，减少人工操作和能源消耗，提高生产效率。

农民可以根据监测数据和预测模型，优化农业生产决策，提高农作物的产量和质量。

人工智能在智慧农业中的应用调研报告一、引言智慧农业是一种应用先进技术和信息化手段提升农业生产效率的新模式。

而人工智能作为一种新兴技术，正逐渐被广泛应用于智慧农业中。

本报告旨在调研人工智能在智慧农业中的应用情况，并评估其对农业发展的影响。

二、人工智能在农业生产中的应用1. 智能农机利用人工智能技术，农机可以实现自主控制，进行自动操作和决策。

例如，无人机可以通过传感器获取农田的实时数据，通过人工智能算法分析，提供相应的监测、测绘和喷洒等服务，提高作物的生长效果和农业生产效率。

2. 农作物种植与管理人工智能可以对农作物进行生长环境的智能监测与控制。

通过物联网技术和大数据分析，可以实现对土壤湿度、光照、温度等环境参数的实时监测。

结合人工智能算法，可以根据这些数据进行精确的浇水、施肥和病虫害防治等管理决策，实现农作物的精准种植和管理。

3. 预测与决策支持人工智能可以对历史和实时农业数据进行大数据分析，从而预测农作物的生长情况、病虫害的爆发情况等重要信息。

基于这些预测结果，农民可以做出相应的决策，如合理调整农业生产计划、病虫害的防控措施等，提高农业生产的经济效益和资源利用率。

4. 智能物流与配送利用人工智能技术，农产品的物流与配送可以实现智能化管理。

例如，通过智能传感器和无人驾驶技术，可以实现农产品在运输过程中的实时监测和管理。

同时，基于大数据分析和人工智能算法，可以实现农产品的智能配送，提高物流效率，减少物流损耗。

三、人工智能在农业发展中的影响1. 提高农业生产效率人工智能在智慧农业中的应用，可以提供农业生产所需的精确信息和决策支持，优化农业生产过程，提高农作物的产量和品质。

同时，自动化农机和智能物流系统的应用，还可以减少人力资源和物流成本的浪费，提高农业生产效率。

2. 降低农业生产风险通过人工智能技术对农田环境参数和病虫害进行监测和预测，积极应对灾害和疫情等自然因素对农作物生长的不利影响。

精确的管理和决策支持工具，可以帮助农民在最短的时间内采取有效措施，降低农业生产风险。

行业报告智慧农业行业报告，智慧农业。

随着科技的不断发展，农业领域也迎来了一场革命性的变革，智慧农业作为农业现代化的重要组成部分，正逐渐改变着传统农业的面貌。

智慧农业利用先进的信息技术、物联网技术、大数据分析等手段，实现农业生产的智能化、精准化管理，提高农业生产效率，减少资源浪费，保障粮食安全，推动农业可持续发展。

本报告将对智慧农业的发展现状、趋势及影响进行深入分析。

一、智慧农业的发展现状。

1. 技术基础不断完善。

随着信息技术、物联网技术、大数据分析技术的不断进步，智慧农业的技术基础不断完善。

传感器、遥感技术、无人机等先进技术的应用，为智慧农业提供了强大的技术支撑，实现了对农田、作物、畜禽等各个环节的精准监测和管理。

2. 应用范围不断扩大。

智慧农业的应用范围不断扩大，涵盖了种植业、养殖业、渔业等多个领域。

在种植业方面，智慧农业可以实现对土壤、气象、作物生长情况等多个因素的实时监测和分析，帮助农民科学施肥、合理灌溉、精准防治病虫害，提高作物产量和质量。

在养殖业方面，智慧农业可以实现对畜禽的生长状况、饲料供给、疾病预防等方面的精准管理，提高养殖效率，降低养殖成本。

3. 产业链不断延伸。

智慧农业的发展推动了农业产业链的不断延伸。

智慧农业技术的应用，不仅提高了农产品的产量和品质，也为农产品的加工、物流、销售等环节提供了更多可能。

农产品的溯源、质量追溯等方面也得到了有效解决，为农产品的品牌建设和市场开拓提供了有力支持。

二、智慧农业的发展趋势。

1. 多元化发展。

未来智慧农业将呈现多元化发展趋势。

除了在种植业、养殖业领域的应用外，智慧农业还将拓展到农业机械、农业生产资料供应、农业金融等多个领域，为整个农业产业链提供更多的智能化解决方案。

2. 产学研深度融合。

智慧农业的发展需要多方面的支持，未来将更加深度地融合产业、学术界、研究机构等多方力量，共同推动智慧农业的发展。

同时，加强智慧农业领域的人才培养，为智慧农业的发展提供更多的智力支持。

烟台市互联网+智慧农业环境及产业链发展专项研究报告烟台市是靠海而生，市区南临渤海湾，东至大海洋，拥有丰富的渔业资源，也是全国优质苹果的重要产区。

但由于环境污染和经济发展的不平衡，农业产业链的发展受到很大的制约。

随着互联网和智能技术的发展，烟台市已经开始探索互联网+智慧农业，希望通过数字化和智能化手段，提高生产和管理的效率，实现农业的可持续发展。

环境状况和财政投入：烟台市气候温和，降水充沛，适宜农业生产，但是长期以来受到工业排放、畜禽养殖等污染影响，农业生态环境质量面临不小的挑战。

然而，政府对农业产业链发展的支持度较高，财政资金的投入也相对较大，从全市财政预算来看，对农业生产和农村基础设施建设的资金占比大约为15%左右。

农业生产的数字化：烟台市通过推广“互联网+”新技术新业态，实现了农业生产管理、信息发布、销售配送等环节数字化。

政府投资建设了农业信息平台，实现了农业生产环节的数据共享和监管。

通过使用特定的APP，农民可以掌握生产管理的信息，例如作物信息，病虫害信息，施肥、灌溉等的状态。

这些信息的反馈可以快速帮助农民做出决策，提高农业的产量和质量。

农业技术的智能化：绿色推进区是烟台市农业科技改革的重心，通过生产研究，实现果农、养殖户、农民的长期收益。

研发的新型技术则是促进农业智能化、精细化和可持续发展的关键。

例如，设备自动化、种植调控的信息化、精准施肥、智能养殖和智慧渔业等，成为实现农业智能化的典型案例。

在渔业方面，智能养殖、水域环境监测和执法，都带动了小渔户的收益提高。

农业产业链的数字连接：烟台市通过产业链数字连接，实现了生产、加工、销售过程的联通。

农业生产在传统农业基础上还极大地延伸了产业链的深度。

通过物联网等技术手段，将生产环节打通，加快了农产品的生产、销售和配送。

通过数据分析和机器运营，对农产品保鲜、生产和销售问题进行了完整优化，提高了农业生产链的透明度和效率。

然而，在整个实践过程中，研究人员也发现了一些问题和难点，例如基础农业电子化设施的建设薄弱，数字化水平低，小而分散的农民用户无法接受新技术，等等。

智慧农业技术在农业发展中的实践与应用摘要：智慧农业颠覆了我国传统农业的种植模式、生产经营方式和农业产业结构，实现了对田间生长条件的实时动态监控、有效感知和高效控制，为农作物种植环境带来了更为科学的依据，从而促进了农业经营互联网智能化管理、高效化经营、多元化发展，大幅提高了农业产量与质量，推动了农业现代化发展。

比如，使用卫星遥感、物联网设备可以更有效地采集农作物数据信息，从而提高农作物产量；运用人工智能、物联网等前沿科技，可以开展精细化栽培、生长环境监测等，并可以利用大数据分析了解市场需求，进行差异化定位，实现服务的网络化发展，基于此，本篇文章对智慧农业技术在农业发展中的实践与应用进行研究，以供参考。

关键词：智慧农业；农业种植；农业技术；影响引言智慧农业是农业与现代科技结合的产物，其发展的重要意义就是打破了以往完全“靠天吃饭靠地打粮”的模式，而是智慧化、自动化和无人化。

随着中国现代化的不断发展，农业现代化已成为了一种必然趋势。

在2018年第七期印发的关于《农业绿色发展技术导则(2018—2030)》的第17条中提出了智慧型农业技术模式，包括开发与农业传感器、终端设备以及动植物生长模型的阈值设备和数据；基于农田环境检测以及智能分析决策控制等技术；以及与智慧设施农业相关的技术的开发与推广。

1智慧农业基本概念智慧农业是一种全新的、融合的产业生产模式，是在交叉了5G、云计算、自动化及物联网等高新学科后，进一步与农业的实际生产相结合的全新道路。

通过智慧农业，农业生产的过程实现了可视化、智能化、全自动化及无人化，更具备了预测诊断草害、虫害等自然灾害的智能管理能力。

2我国智慧农业在当前发展中面临问题2.1前期成本投入过大我国的智慧农业发展相对滞后，近几年来，在国家政策的扶持下，农业技术得到了迅速发展，但是其生产力转化效率却很低，同时也急需加强农村基础设施的建设。

比如，一些农村道路狭窄，坑洼不平，雨季泥泞难行，严重影响了农产品的物流和运输。

现代农业我国智慧农业发展问题和战略对策□南昌李泳琪中国历年一号政策文件大力支持农业发展，智慧农业相关概念多次被提出。

然而，我国智慧农业的发展仍存在一些列的问题，经研究发现，智慧农业存在农业生产者受教育水平较低、智慧农业基础设施成本高昂、农业科技推广能力偏低以及智慧农业信息化水平较低，信息平台管理不规范等问题。

一、智慧农业发展背景1.国家政策持续扶持。

2012年中国中央、国务院关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见中提出，要突出农业科技创新的重点，加快推荐前沿技术研究，在信息技术、先进制造技术、精准农业技术等方面取得重大突破。

2014年中共中央、国务院印发《关于 全面深化农村改革加快推进农业现代化的若干意见》，提出应建设以农业物联网、精准装备为重点的农业全程信息化和机械化技术体系。

2018年中共中央、国务院印发了《乡村振兴战略规划（2018-2022年）》，提出应发展高端农机装备制造、大力发展数字农业，实施智慧农业林业水利工程，推进物联网试验示范和遥感技术应用。

2.经济环境推动“物联网+智慧农业”高速发展。

根据农业部印发的《“十三五”全国农业农村信息化发展规划》，到2020年，我国“互联网+”现代农业建设要取得明显成效。

其中，生产智能化水平要大幅提升，农业物联网等信息技术应用比例达到17%。

据前瞻产业研究院发布的《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》统计数据显示，2015年中国智慧农业潜在市场规模已达137.42亿元，到了2017年中国智慧农业潜在市场规模增长至175.73亿元，截止至2018年中国智慧农业潜在市场规模突破20"乙元，达到了203.064乙元。

根据前瞻产业研究院预测，到2020年中国智慧农业潜在市场规模将达到267.61亿元，2015年一2020年复合增长率达14.3%03.社会因素倒逼传统农业转型。

传统农业人口持续减少，倒逼传统“劳动力密集型”的生产方式向“资本、技术密集型”的生产方式转型。