1、政策大力支持智慧農業(yè)發(fā)展
我國作為傳統(tǒng)農業(yè)大國，農業(yè)生產一直是政策支持的重點。過去幾年復雜多變的國際社會和氣候環(huán)境使得全球糧食供應體系變得更加脆弱，各經濟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會議精神及政策
| 時間 | 部門 | 政策/會議 | 主要內容 |
| 2020.01 | 國務院 | 《關于抓好"三農"領域重點工作確保如期實現(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，糧食生產要穩(wěn)字當頭，穩(wěn)政策、穩(wěn)面積、穩(wěn)產量，強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量要保持基本穩(wěn)定。 |
| 2021.01 | 國務院 | 《關于全面推進鄉(xiāng)村振興加快農業(yè)農村現(xiàn)代化的意見》 | 提升糧食和重要農產品供給保障能力。地方各級黨委和政府要切實扛起糧食安全政治責任，實行糧食安全黨政同責，深入實施重要農產品保障戰(zhàn)略。 |
| 2021.10 | 農業(yè)農村部 | 《關于促進農業(yè)產業(yè)化龍頭企業(yè)做大做強的意見》 | 以保障國家糧食安全和重要農產品有效供給為根本目標，以打造農業(yè)全產業(yè)鏈為重點任務，以建立聯(lián)農帶農利益聯(lián)結機制為紐帶，促進小農戶和現(xiàn)代農業(yè)發(fā)展有機銜接。 |
| 2021.11 | 國務院 | 《“十四五”推進農業(yè)農村現(xiàn)代化規(guī)劃》 | 深入實施國家糧食安全戰(zhàn)略和重要農產品保障戰(zhàn)略，落實藏糧于地、藏糧于技，健全輔之以利、輔之以義的保障機制。壓實糧食安全政治責任，完善糧食生產扶持政策，加強耕地保護與質量建設。 |
| 2022.01 | 國務院 | 《關于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》 | 全面落實糧食安全黨政同責，嚴格糧食安全責任制考核，確保糧食播種面積穩(wěn)定、產量保持在1.3萬億斤以上。主產區(qū)、主銷區(qū)、產銷平衡區(qū)都要保面積、保產量，不斷提高主產區(qū)糧食綜合生產能力，切實穩(wěn)定和提高主銷區(qū)糧食自給率。推進國家糧食安全產業(yè)帶建設。 |
| 2022.10 | 第十九屆中央委員會 | 二十大報告 | 確保糧食、能源資源、重要產業(yè)鏈供應鏈安全；全方位夯實糧食安全根基，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年中央經濟工作會議 | 實施新一輪千億斤糧食產能提升行動 |
| 2023.01 | 國務院 | 《關于做好2023年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》 | 確保全國糧食產量保持在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、力爭多增產。 |
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
目前中國農村勞動力正面臨結構性挑戰(zhàn)，農業(yè)收入較低和城鎮(zhèn)化趨勢促使越來越多的農業(yè)勞動力向城市轉移或從事工業(yè)、服務業(yè)等其他工作?！吨袊r村發(fā)展報告2020》數(shù)據(jù)顯示，預計到2025年，農業(yè)就業(yè)人員比重將下降到20%左右。此外，中國社科院農村發(fā)展研究所顯示，鄉(xiāng)村60周歲及以上老年人口占鄉(xiāng)村總人口的比重為33.86%，遠超城鎮(zhèn)老年化比例。在這種背景下，以較少人力高效應對新型農業(yè)生產方式的智慧農業(yè)正蓬勃發(fā)展。
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智慧農業(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)代信息技術與農業(yè)跨界融合，為農業(yè)生產提供精準化種植、可視化管理、智能化決策，是農業(yè)生產的高級階段。近三年，全球科技的重要前沿領域集中在AI大數(shù)據(jù)模型和機器人技術。隨著科技的外溢，消費端尋找應用場景的現(xiàn)象愈發(fā)普遍。從支持AI產業(yè)化發(fā)展角度來看，近年來政策端鼓勵科技引領消費升級，支持力度逐步加大。政策將逐步發(fā)力在消費領域的各個方面挖掘智能化發(fā)展?jié)摿?，鼓勵AI+消費創(chuàng)新升級。從AI+農業(yè)的角度來看，當前仍處于智能化發(fā)展初期。
智慧農業(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業(yè)園區(qū)進行自動灌溉、自動降溫、自動噴藥等自動控制。 |
| 監(jiān)測功能系統(tǒng) | 在農業(yè)園區(qū)內實現(xiàn)自動信息檢測與控制，通過配備無線傳感節(jié)點檢測土壤、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警信息和短信報警信息。 |
| 實時圖像與視頻監(jiān)控功能 | 能直觀反映作物的生長長勢，側面反映作物生長的整體狀態(tài)及營養(yǎng)水平，從整體上給農戶提供更加科學的種植決策理論依據(jù)。 |
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智慧農業(yè)已成為世界現(xiàn)代化農業(yè)發(fā)展趨勢，全球各國都在加快智慧農業(yè)布局，加深人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術在農業(yè)領域的應用。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業(yè)發(fā)展水平、智慧農業(yè)的軟硬件技術水平處于較為領先的地位。智慧農業(yè)通過集成AI算法、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等先進技術，正深刻改變著傳統(tǒng)農業(yè)生產模式。近年來國家高度重視并積極推動智慧農業(yè)建設，2024年10月23日農業(yè)農村部印發(fā)《全國智慧農業(yè)行動計劃（2024-2028年）》，目標到2028年底農業(yè)生產信息化率達到32%以上；2025年中央一號文件指出“以科技創(chuàng)新引領先進生產要素集聚，因地制宜發(fā)展農業(yè)新質生產力。支持發(fā)展智慧農業(yè)，拓展人工智能、數(shù)據(jù)、低空等技術應用場景?！?
國家發(fā)展“智慧農業(yè)”相關政策一覽
| 時間 | 頒發(fā)部門 | 政策名稱 | 相關內容 |
| 2025.02 | 國務院 | 《中共中央國務院關于進一步深化農村改蘋扎實推進鄉(xiāng)村全面振興的意見》 | 支持發(fā)展智慧農業(yè)，鑄造“農業(yè)新質生產力”,拓展人工智能、數(shù)據(jù)、低空等技術應用場景 |
| 2024.10 | 農業(yè)農村部 | 《全國智慧農業(yè)行動計劃(2024-2028年)》 | 實施智慧農業(yè)公共服務能力提升行動：打造國家農業(yè)農村大數(shù)據(jù)平臺，開發(fā)智慧農業(yè)基礎模型，加快推動人工智能大模型在農業(yè)農村科研、生產經營、管理服務等重點領域應用。 |
| 2024.10 | 農業(yè)農村部 | 《農業(yè)農村部關于大力發(fā)展智慧農業(yè)的指導意見》 | 以推進物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術在農業(yè)農村領域全方位全鏈條普及應用為工作主線，提出推進主要作物種植精準化、設施種植數(shù)字化、高牧養(yǎng)殖智慧化、漁業(yè)生產智能化、育制種智能化、農業(yè)全產業(yè)鏈數(shù)字化、農業(yè)農村管理服務數(shù)字化等任務，加快農業(yè)傳感器與專用芯片、農業(yè)核心算法、農業(yè)機器人等關鍵核心技術研發(fā)攻關，深入推進人工智能大模型等技術在農業(yè)農村領域融合應用。 |
| 2024.02 | 國務院 | 《中共中央國務院關于學習運用“千村示范、萬村整治”工程經驗有力有效推進鄉(xiāng)村全面振興的意見》 | 持續(xù)實施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動，發(fā)展智慧農業(yè)，縮小城鄉(xiāng)"數(shù)字鴻溝"。鼓勵有條件的省份統(tǒng)籌建設區(qū)域性大數(shù)據(jù)平臺，加強農業(yè)生產經營、農村社會管理等涉農信息協(xié)同共享。 |
| 2024.01 | 國家數(shù)據(jù)局 | 《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》 | 重點支持農業(yè)生產經營主體和相關服務企業(yè)融合利用遙感、氣象、土壤、農事作業(yè)、災害、農作物病蟲害、動物疫病、市場等數(shù)據(jù)，構建以數(shù)據(jù)和模型為支撐的農業(yè)生產數(shù)智化場景，實現(xiàn)精準種植、精準養(yǎng)殖、精準捕撈等智慧農業(yè)作業(yè)方式。 |
| 2023.02 | 國務院 | 《中共中央國務院關于做好2023年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》 | 深入實施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動：推動數(shù)字化應用場景研發(fā)推廣。加快農業(yè)農村大數(shù)據(jù)應用，推進智慧農業(yè)發(fā)展。落實村莊公共基礎設施管護責任。加強農村應急管理基礎能力建設，深入開展鄉(xiāng)村交通、消防、經營性自建房等重點領域風險隱患治理攻堅。 |
| 2022.12 | 國家發(fā)改委 | 《"十四五"擴大內需戰(zhàn)略實施方案》 | 加快發(fā)展智慧農業(yè)，推進農業(yè)生產經營和管理服務數(shù)字化改造。 |
| 2022.02 | 國務院 | 《中共中央國務院關于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》 | 推進智慧農業(yè)發(fā)展，促進信息技術與農機農藝融合應用 |
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2、AI助力育種效率大幅提升
人工智能相融合的“智能設計育種”。育種者能夠借助AI驅動的工具對海量數(shù)據(jù)進行分析，從而精準預測基因型-表型關聯(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用工具包括大數(shù)據(jù)技術、機器學習、深度學習、計算機視覺、遺傳算法等等，對作物的表型組學、基因組學產生深遠影響。
AI在作物育種技術中的應用
| 技術 | 介紹 | 運用 |
| 全基因組選擇 | 利用全基因組范圍內的分子標記(如SNP,單核苷酸多態(tài)性)來預測個體遺傳潛力的育種技術。利用Al機器學習算法(如隨機森林、支持向量機等)分析基因型與表型數(shù)據(jù)，構建預測模型，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記中識別出與目標性狀關聯(lián)緊密的關鍵基因或標記，為作物遺傳改良提供明確的靶點。 |
| 數(shù)據(jù)融合與功能基因預測 | 整合多源數(shù)據(jù)(如基因型、表型、環(huán)境數(shù)據(jù)),預測功能基因和優(yōu)異等位基因，指導遺傳改良。運用Al深度學習算法快速解析海量基因組數(shù)據(jù)，定位關鍵基因；通過對已知基因功能和序列的學習，建立模型來預測未知基因的功能。 | 數(shù)據(jù)融合：全流程智慧育種平臺實現(xiàn)針對基因測序數(shù)據(jù)的變異位點計算加速110倍，基因型過濾加速25倍以上，群體遺傳學分析加速1000倍以上。功能基因預測：中國農業(yè)科學院生物技術研究所構建的植物表觀遺傳修飾智能預測在線工具SMEP,采用Al深度學習植物DNA甲基化、RNA甲基化、組蛋白修飾等序列信息，系統(tǒng)實現(xiàn)了水稻、玉米等物種中表觀修飾位點的預測 |
| 高通量表型采集 | 利用自動化、高精度的傳感器和成像技術，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)、結構、生理狀態(tài)等。利用Al深度學習算法，如卷積神經網(wǎng)絡(CNN),自動從圖像中提取植物的形態(tài)、顏色、紋理等特征，提高特征提取的準確性和效率。結合機器人技術和Al算法，實現(xiàn)表型數(shù)據(jù)的自動化采集。 | 圖像分析與處理：托普云農的植物表型智能解析平臺“TP-AlPheno",能對可見光二維三維、高光譜等圖像進行解析，實現(xiàn)可見光二維單株植物解析用時小于5秒等高效處理。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：無人機激光雷達結合三維深度神經網(wǎng)絡的棉花高通量表型獲取方法，實現(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技術結合Al技術，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)，精準識別適合編輯的靶點區(qū)域，實現(xiàn)基因的精確插入、刪除或替換，精準改造目標基因，提高作物的抗病性和產量。也可利用Al技術挖掘新的基因編輯酶或系統(tǒng)。 | 通過深度學習模型對gRNA的序列特征和編輯效果進行學習，設計出更高效的gRNA序列；改進CRISPR-Cas9系統(tǒng)的引導RNA(gRNA)設計，提高其與目標DNA的結合特異性和編輯效率，降低脫靶效應。 |
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2024年6月，先正達集團與AI公司Insta Deep合作，將先正達專有的性狀研發(fā)能力與Insta Deep的大語言模型（LLM）——農學核苷酸轉化器（AgroNT）相結合。AgroNT在大約1050萬個包含數(shù)萬億堿基對的基因組序列上接受預訓練，涵蓋大田、水果、豆科、蔬菜等48種核心農作物，因而能夠深度解析遺傳密碼的復雜語言。通過這種方式，AgroNT可以幫助科學家從大量的DNA序列和基因組數(shù)據(jù)中挖掘洞察，準確預測基因調控機制，從而將性狀控制和作物表現(xiàn)提升到一個新水平。該技術進一步加快了先正達性狀管線的發(fā)展，目前已成功應用于玉米和大豆的性狀設計中。
國外AI協(xié)助作物育種運用案例
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國家 |
具體案例 |
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美國 |
Avalo公司利用機器學習算法分析作物基因結構，研發(fā)耐早的棉花、耐高溫的番茄等品種；通過A技術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間從12年以上縮短到5-6年 |
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谷歌X實驗室推出的Heritable Agriculture項目，利用Al和基因組科學相結合，通過機器學習模型分析植物的遺傳特性，優(yōu)化育種過程。該項目結合深度學習、生成對抗網(wǎng)絡(GANs)和遺傳算法，能夠從大量基因組數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的產量提升機會。在肯尼亞，該項目幫助一家小農場將玉米產量提高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驅動的4D表型技術，將點云3D數(shù)據(jù)與高光譜成像1D數(shù)據(jù)相結合，通過深度學習算法實現(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構信息和生理信息，加快植物育種進程，提高作物產量和品質。 |
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以色列 |
Equinom公司開發(fā)的Manna TM技術平臺利用Al和傳統(tǒng)育種技術，定位具有所需性狀子集的品種，預測基因之間的相互作用，最小化環(huán)境因素的影響并計算出目標產品的基因組密碼。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含量達到75%. |
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德國 |
拜耳公司開發(fā)的Climate Field View平臺結合Al和大數(shù)據(jù)技術，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的應用顯著提高玉米的產量和抗病性，如伊利諾伊州的玉米種植者通過使用該平臺，實現(xiàn)玉米產量增長10%以上，同時減少15%的氮肥使用量。此外，平臺提供的病害預警系統(tǒng)幫助農民減少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在作物育種中的應用還處于逐步推廣階段，應用主體集中在科研院所，在算法的創(chuàng)新性和應用的廣泛性方面與國外還有一定差距。國內在整體產業(yè)轉化上還需進一步加強產學研合作，提高技術的落地應用水平。
國內AI協(xié)助作物育種運用案例
| 運用主體 | 具體案例 |
| 崖州灣國家實驗室 | 種業(yè)大模型"豐登"集成了先進的人工智能技術(書生·浦語2.0)與大數(shù)據(jù)分析，通過深入學習我國迄今發(fā)布的科研文獻、科技書籍、種企報告和歷史推廣數(shù)據(jù)，以用戶友好的互動方式，可解答有關作物品種選育推廣、栽培技術以及種業(yè)企業(yè)狀況等問題。 |
| 托普云農 | 基于Al圖像處理、深度學習等技術，運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，實現(xiàn)采集、分析實時化、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小于5秒可見光三維單株植物解析用時小于2分鐘，高光譜單株植物解析用時小于5秒。 |
| 中國農業(yè)大學 | 中國農大與華為合作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)，構建了算法模型，能夠預測小麥的加工特性(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)模田間試驗環(huán)境精準監(jiān)測，團隊定制開發(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表型分析、驗證與鑒定問題。智慧示范基地建設以農業(yè)遙感、Al、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備等技術為依托，開展分時分類試點建設、智能化裝備建設、田問作物表型鑒定功能區(qū)建設，從而實現(xiàn)南繁基地精準監(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技術實現(xiàn)育種智能化決策的平臺產品。具有分子標記輔助選擇、全基因組選擇預測、全基因組關聯(lián)分析、Al表型精準鑒定等功能，提供SNP多態(tài)性分析、群體遺傳分析、物種進化分析、表型通用模型搭建等多樣化的智能工具 |
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觀研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國智慧農業(yè)行業(yè)發(fā)展趨勢分析與投資前景研究報告（2025-2032年）》涵蓋行業(yè)最新數(shù)據(jù)，市場熱點，政策規(guī)劃，競爭情報，市場前景預測，投資策略等內容。更輔以大量直觀的圖表幫助本行業(yè)企業(yè)準確把握行業(yè)發(fā)展態(tài)勢、市場商機動向、正確制定企業(yè)競爭戰(zhàn)略和投資策略。
本報告依據(jù)國家統(tǒng)計局、海關總署和國家信息中心等渠道發(fā)布的權威數(shù)據(jù)，結合了行業(yè)所處的環(huán)境，從理論到實踐、從宏觀到微觀等多個角度進行市場調研分析。
行業(yè)報告是業(yè)內企業(yè)、相關投資公司及政府部門準確把握行業(yè)發(fā)展趨勢，洞悉行業(yè)競爭格局，規(guī)避經營和投資風險，制定正確競爭和投資戰(zhàn)略決策的重要決策依據(jù)之一。
本報告是全面了解行業(yè)以及對本行業(yè)進行投資不可或缺的重要工具。觀研天下是國內知名的行業(yè)信息咨詢機構，擁有資深的專家團隊，多年來已經為上萬家企業(yè)單位、咨詢機構、金融機構、行業(yè)協(xié)會、個人投資者等提供了專業(yè)的行業(yè)分析報告，客戶涵蓋了華為、中國石油、中國電信、中國建筑、惠普、迪士尼等國內外行業(yè)領先企業(yè)，并得到了客戶的廣泛認可。
目錄大綱：
【第一部分 行業(yè)定義與監(jiān)管 】
第一章 2020-2024年中國智慧農業(yè)行業(yè)發(fā)展概述
第一節(jié) 智慧農業(yè)行業(yè)發(fā)展情況概述
一、智慧農業(yè)行業(yè)相關定義
二、智慧農業(yè)特點分析
三、智慧農業(yè)行業(yè)基本情況介紹
四、智慧農業(yè)行業(yè)經營模式
（1）生產模式
（2）采購模式
（3）銷售/服務模式
五、智慧農業(yè)行業(yè)需求主體分析
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)生命周期分析
一、智慧農業(yè)行業(yè)生命周期理論概述
二、智慧農業(yè)行業(yè)所屬的生命周期分析
第三節(jié) 智慧農業(yè)行業(yè)經濟指標分析
一、智慧農業(yè)行業(yè)的贏利性分析
二、智慧農業(yè)行業(yè)的經濟周期分析
三、智慧農業(yè)行業(yè)附加值的提升空間分析
第二章 中國智慧農業(yè)行業(yè)監(jiān)管分析
第一節(jié) 中國智慧農業(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)準入制度
第二節(jié) 中國智慧農業(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)標準分析
第三節(jié) 國內監(jiān)管與政策對智慧農業(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)境與對智慧農業(yè)行業(yè)的影響分析
一、中國宏觀經濟環(huán)境
二、中國宏觀經濟環(huán)境對智慧農業(yè)行業(yè)的影響分析
第二節(jié) 中國社會環(huán)境與對智慧農業(yè)行業(yè)的影響分析
第三節(jié) 中國對外貿易環(huán)境與對智慧農業(yè)行業(yè)的影響分析
第四節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)投資環(huán)境分析
第五節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)技術環(huán)境分析
第六節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)進入壁壘分析
一、智慧農業(yè)行業(yè)資金壁壘分析
二、智慧農業(yè)行業(yè)技術壁壘分析
三、智慧農業(yè)行業(yè)人才壁壘分析
四、智慧農業(yè)行業(yè)品牌壁壘分析
五、智慧農業(yè)行業(yè)其他壁壘分析
第七節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)風險分析
一、智慧農業(yè)行業(yè)宏觀環(huán)境風險
二、智慧農業(yè)行業(yè)技術風險
三、智慧農業(yè)行業(yè)競爭風險
四、智慧農業(yè)行業(yè)其他風險
第四章 2020-2024年全球智慧農業(yè)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析
第一節(jié) 全球智慧農業(yè)行業(yè)發(fā)展歷程回顧
第二節(jié) 全球智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與區(qū)域分布情況
第三節(jié) 亞洲智慧農業(yè)行業(yè)地區(qū)市場分析
一、亞洲智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀分析
二、亞洲智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與市場需求分析
三、亞洲智慧農業(yè)行業(yè)市場前景分析
第四節(jié) 北美智慧農業(yè)行業(yè)地區(qū)市場分析
一、北美智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀分析
二、北美智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與市場需求分析
三、北美智慧農業(yè)行業(yè)市場前景分析
第五節(jié) 歐洲智慧農業(yè)行業(yè)地區(qū)市場分析
一、歐洲智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀分析
二、歐洲智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模與市場需求分析
三、歐洲智慧農業(yè)行業(yè)市場前景分析
第六節(jié) 2025-2032年全球智慧農業(yè)行業(yè)分布走勢預測
第七節(jié) 2025-2032年全球智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
【第三部分 國內現(xiàn)狀與企業(yè)案例】
第五章 中國智慧農業(yè)行業(yè)運行情況
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)發(fā)展狀況情況介紹
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)展特點分析
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模分析
一、影響中國智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模的因素
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
三、中國智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模解析
第三節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)供應情況分析
一、中國智慧農業(yè)行業(yè)供應規(guī)模
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)供應特點
第四節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)需求情況分析
一、中國智慧農業(yè)行業(yè)需求規(guī)模
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)需求特點
第五節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)供需平衡分析
第六節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)存在的問題與解決策略分析
第六章 中國智慧農業(yè)行業(yè)產業(yè)鏈及細分市場分析
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)產業(yè)鏈綜述
一、產業(yè)鏈模型原理介紹
二、產業(yè)鏈運行機制
三、智慧農業(yè)行業(yè)產業(yè)鏈圖解
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)產業(yè)鏈環(huán)節(jié)分析
一、上游產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
二、上游產業(yè)對智慧農業(yè)行業(yè)的影響分析
三、下游產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
四、下游產業(yè)對智慧農業(yè)行業(yè)的影響分析
第三節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)細分市場分析
一、細分市場一
二、細分市場二
第七章 2020-2024年中國智慧農業(yè)行業(yè)市場競爭分析
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)競爭現(xiàn)狀分析
一、中國智慧農業(yè)行業(yè)競爭格局分析
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)主要品牌分析
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)集中度分析
一、中國智慧農業(yè)行業(yè)市場集中度影響因素分析
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)市場集中度分析
第三節(jié) 中國智慧農業(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年中國智慧農業(yè)行業(yè)模型分析
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)競爭結構分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供應商議價能力
三、購買者議價能力
四、新進入者威脅
五、替代品威脅
六、同業(yè)競爭程度
七、波特五力模型分析結論
第二節(jié) 中國智慧農業(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)機會
五、行業(yè)威脅
六、中國智慧農業(yè)行業(yè)SWOT分析結論
第三節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)競爭環(huán)境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、經濟因素
四、社會因素
五、技術因素
六、PEST模型分析結論
第九章 2020-2024年中國智慧農業(yè)行業(yè)需求特點與動態(tài)分析
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)市場動態(tài)情況
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)消費市場特點分析
一、需求偏好
二、價格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三節(jié) 智慧農業(yè)行業(yè)成本結構分析
第四節(jié) 智慧農業(yè)行業(yè)價格影響因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)價格現(xiàn)狀分析
第六節(jié) 2025-2032年中國智慧農業(yè)行業(yè)價格影響因素與走勢預測
第十章 中國智慧農業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)運行數(shù)據(jù)監(jiān)測
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)總體規(guī)模分析
一、企業(yè)數(shù)量結構分析
二、行業(yè)資產規(guī)模分析
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)產銷與費用分析
一、流動資產
二、銷售收入分析
三、負債分析
四、利潤規(guī)模分析
五、產值分析
第三節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)所屬行業(yè)財務指標分析
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年中國智慧農業(yè)行業(yè)區(qū)域市場現(xiàn)狀分析
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)區(qū)域市場規(guī)模分析
一、影響智慧農業(yè)行業(yè)區(qū)域市場分布的因素
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)區(qū)域市場分布
第二節(jié) 中國華東地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
一、華東地區(qū)概述
二、華東地區(qū)經濟環(huán)境分析
三、華東地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華東地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華東地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華東地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
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)經濟環(huán)境分析
三、華中地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華中地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華中地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華中地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
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)經濟環(huán)境分析
三、華南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
第五節(jié) 華北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
一、華北地區(qū)概述
二、華北地區(qū)經濟環(huán)境分析
三、華北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
（1）華北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）華北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）華北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
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)經濟環(huán)境分析
三、東北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
（1）東北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）東北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）東北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
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)經濟環(huán)境分析
三、西南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
（1）西南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）西南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）西南地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
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)經濟環(huán)境分析
三、西北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場分析
（1）西北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模
（2）西北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場現(xiàn)狀
（3）西北地區(qū)智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
第九節(jié) 2025-2032年中國智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模區(qū)域分布預測
第十二章 智慧農業(yè)行業(yè)企業(yè)分析（隨數(shù)據(jù)更新可能有調整）
第一節(jié) 企業(yè)一
一、企業(yè)概況
二、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、主營產品
三、運營情況
（1）主要經濟指標情況
（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、結論與建議】
第十三章 2025-2032年中國智慧農業(yè)行業(yè)發(fā)展前景分析與預測
第一節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)未來發(fā)展前景分析
一、中國智慧農業(yè)行業(yè)市場機會分析
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)投資增速預測
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)未來發(fā)展趨勢預測
第三節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)規(guī)模發(fā)展預測
一、中國智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模預測
二、中國智慧農業(yè)行業(yè)市場規(guī)模增速預測
三、中國智慧農業(yè)行業(yè)產值規(guī)模預測
四、中國智慧農業(yè)行業(yè)產值增速預測
五、中國智慧農業(yè)行業(yè)供需情況預測
第四節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)盈利走勢預測
第十四章 中國智慧農業(yè)行業(yè)研究結論及投資建議
第一節(jié) 觀研天下中國智慧農業(yè)行業(yè)研究綜述
一、行業(yè)投資價值
二、行業(yè)風險評估
第二節(jié) 中國智慧農業(yè)行業(yè)進入策略分析
一、目標客戶群體
二、細分市場選擇
三、區(qū)域市場的選擇
第三節(jié) 智慧農業(yè)行業(yè)品牌營銷策略分析
一、智慧農業(yè)行業(yè)產品策略
二、智慧農業(yè)行業(yè)定價策略
三、智慧農業(yè)行業(yè)渠道策略
四、智慧農業(yè)行業(yè)推廣策略
第四節(jié) 觀研天下分析師投資建議
