智慧農業是現代農業的發展方向，當前中國智慧農業建設正邁入一個全新的發展階段，隨著信息化技術與農業生產進一步耦合，智慧農業將為我國現代農業的轉型升級和高質量發展注入更強動力。

智慧農業是物聯網技術在現代農業領域的應用，主要有監控功能系統、監測功能系統、實時圖像與視頻監控功能。

數據來源：IT桔子、中商產業研究院整理

隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的不斷發展，以及政策的持續支持，中國智慧農業市場規模保持快速增長的態勢。當前，我國智慧農業重點企業包括隆平高科、濰柴雷沃、中化農業、一拖股份、農信互聯等。

數據來源：中國農業農村部、中商產業研究院整理

產業鏈中游是智慧農業的核心部分，包括智慧種植、智慧林業、智慧畜牧、智慧漁業等細分領域。這些領域通過應用物聯網、大數據、人工智能等現代信息技術，實現農業的智能化管理和精準作業。

1.智慧農業市場規模

隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的不斷發展，以及政策的持續支持，中國智慧農業市場規模保持快速增長的態勢。2024年中國智慧農業市場規模超千億元，達到約1050億元，預計2025年中國智慧農業市場規模將達到1200億元。

數據來源：農業農村部、中商產業研究院整理

1）政策驅動：政策引導人工智能與農業場景的深度融合

近年來，國家及地方密集出臺了一系列政策措施，旨在推動人工智能與農業的深度融合，以滿足現代農業發展的迫切需求。這些政策不僅明確了以人工智能為代表的新一代信息技術在智慧農業發展中的關鍵作用，還強調了推進農業數字化改造的重要性。中共中央、國務院發布的《關于抓好“三農”領域重點工作確保如期實現全面小康的意見》明確指出，要加強現代農業設施建設，加快物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能等現代信息技術在農業領域的應用。此外，政策層面還強調了加快人工智能等技術的突破，以進一步拓展新一代信息技術在農業領域的應用場景。科技部發布的《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》將智慧農場列為首批示范應用場景，對“AI+農業”的應用深度和廣度提出了更高的要求。在社會投資方面，相關政策也作出了明確的指引。例如，《關于擴大農業農村有效投資加快補上“三農”領域突出短板的意見》和《社會資本投資農業農村指引》等文件，鼓勵社會資本參與智慧農業建設，加快農業農村大數據工程建設，開展農業物聯網、大數據、區塊鏈、人工智能等新型基礎設施建設，以及開展人工智能基礎算法研究，突破生物大數據挖掘和分析的核心算法等。這些政策的出臺，為“AI+農業”的發展提供了有力的政策支持。

圖1:關于AI+農業相關政策

數據來源：公開資料整理

2）技術驅動：多技術融合發展，提升農業生產智能化水平

衛星遙感、5G、大數據以及人工智能等技術的不斷突破，為農業向智能化方向發展夯實基礎。衛星遙感技術通過先進的衛星圖像，實現了農情信息的精準收集與分析，推動了精準農業的發展。5G憑借其低延時和大帶寬特性，為農業數據的即時傳輸奠定了可靠基礎。而大數據則通過對天氣、災害、地理、土壤等海量數據的處理與挖掘，實現了對作物產量和質量的精準預測。人工智能憑借其在數據處理、計算機識別和深度學習等方面的優勢，在降低成本和資源消耗、提升農作物產量及保障食品安全方面展現出顯著成效。一方面，在生產資料環節，人工智能通過對種子或優質品種基因的識別和篩選，為智慧育種與精準選種的實現提供了可能。另一方面，在生產與作業環節，搭載人工智能技術的智慧農機與農業管理系統結合，實現自動化作業的同時，形成農業數據采集、分析、預測與規劃管理之間的閉環，助力農業投入產出比的提升。

3）需求驅動：應對資源短缺，提升生產效率

從需求端來看，對人力、生產資料等資源的有效與高效利用，成為我國農業生產領域面臨的重要挑戰，而“AI+農業”則為解決上述挑戰提供創新路徑。一方面，隨著人口老齡化加劇和勞動力成本的持續上升，農業勞動力短缺問題愈發突出。國家統計局數據顯示，2023年我國老年人口和老齡化水平分別為2.97億人和21.1%，且我國存在農村青壯年人口外流現象，農業從業人口老齡化進程仍將持續，人力供給與需求之間的矛盾也將愈發突出。根據鄉村振興網統計，2025年，我國農業在生產經營、技術操作、農業信息化等領域的人口總缺口將超千萬。無人化和自動化的農業機械裝備逐漸成為填補人力缺口的重要載體，在減少人力依賴的同時，助力農業生產效率的提升。另一方面，傳統農業生產模式下，資源浪費問題突出，依靠人力和生產經驗的農業作業，缺乏科學規劃與管理，而人工智能技術的引入則以農業數據為驅動，憑借精準監測和數據分析能力，結合智能灌溉、精準施藥等自動化流程，為農業資源的優化配置提供堅實的數據基礎，提升農業資源利用率和生產效率。

在新技術加速變革的背景下，“AI+農業”市場實現持續擴容。根據前瞻產業研究院數據，2021年我國“AI+農業”市場規模已達到約685億元，2024年有望突破900億大關，年均復合增長率約為10%。

當前人工智能技術在農業領域主要有三大應用方向。一是農業大數據，在AI農業模式中，由智能無人機或軟件探測所采集到的數據，經由計算機視覺及深度學習算法處理，可以精準判斷外部環境對農作物的影響并做出相應預測，實現“水肥藥”的精準利用，并通過計算機識別技術，準確識別動物生長狀態，實現禽畜從生產到出欄的一體化管理。二是智慧農機，以農業機器人、農業無人機和自動駕駛農機為典型。智慧農機是解決勞動力短缺的關鍵應用，在播種、耕作、采摘、除草、巡查、信息采集等環節具有極大優勢。目前已在拖拉機、聯合收割機、水肥一體機等機械中有一定的應用。三是一體化解決方案，農業物聯網、大數據與人工智能等技術相結合，為農牧企業提供從生產、管理、交易到咨詢等全方位一體化的服務解決方案，提升農牧企業數智化水平，最終實現降本增效

“AI+農業”產業鏈主要包括上游設備及技術供應商、中游解決方案提供商及下游農業生產商。上游設備及技術供應商包括傳感器、衛星遙感設備等硬件設施和云計算、大數據等軟件技術；中游則包括農用自動化機械、數據平臺服務、農業智能分析和營銷分析；下游包括農場、家庭農場和農村合作社等農產品生產商及配套服務設施，如物流、電商平臺等。

生態上游包括衛星遙感系統、傳感器等硬件基礎設備，以及大模型、云計算等軟件技術設施。具體來看，衛星遙感系統是獲取地面數據的重要技術手段。基于遙感技術能夠快速且精準獲得種植面積、作物生長情況、旱澇情況、病蟲害情況及土壤墑情等空間和作物周邊環境的信息。農業傳感器則是實現農業信息化的基礎，土壤、溫度、濕度、光照、圖像、光譜等多種傳感器組合在一起，使得農情感知的信息種類覆蓋更加準確。通過傳感器的使用，可以獲得多維數據，并從多方面對農作物進行實時監測，進而輔助決策。云計算通過算法和分析系統，使各類“數據孤島”相互聯通，為農作活動提供指導，實現農業“云”上現代化升級。AI大模型技術的突破則進一步推動現代農業迅猛發展。AI能夠迅速處理和挖掘海量數據，并通過深度學習和訓練，為農情決策提供指導和預測，在農業的多個領域均有廣泛應用。比如在植保環節，AI大模型依托歷史病蟲害數據，對病蟲害趨勢作出更為精準的研判與預警，助力植保人員及時掌握蟲情動態，從而精準制訂防控策略；在畜牧環節，通過識別技術追蹤和監控動物行為、生長情況，對牲畜進行精準管控；在育種環節，AI大模型與生物技術相結合，基于海量育種數據分析，可對優質基因進行挑選，模擬育種和配種，加速整個育種過程，降低成本和育種失敗的風險。

產業中游以解決方案提供商為主，將上游的硬件設備和技術進行集成和轉化，形成農業領域的解決方案。目前主要分為農用自動化機械、農業智能分析和數據平臺服務三部分。

農用自動化機械指的是按照需求，將AI智能感知和算法融入農用機械，以提高耕種收等各個農業環節的智能化、無人化。比如農業無人機、無人車、農業自動駕駛車、智能收割機、采摘機器人等。

農業智能分析基于人工智能、傳感器、衛星遙感、大數據等技術，提供覆蓋天氣預測、環境監測、病蟲害防治、播種、施肥、灌溉等種植業全流程，以及動物配種、病情識別、個體監測、飼喂、稱重等養殖業全流程數字化解決方案。

數據平臺服務針對特定需求場景，將技術與設備整合，形成一整套高效解決方案，滿足客戶實際需求，包括覆蓋農牧企業一體化管理的智慧解決方案提供商，專注數據挖掘分析的大數據平臺，以及營銷三部分。智慧解決方案為農牧企業提供一體化智能企業管理，從育種、生產、采集，再到質檢、出售、溯源等流程，鏈接產業上下游。大數據平臺專注農業產業上下游數據的挖掘、清洗、分析，結合云端數據大腦，提供全面的農業數據垂直查詢與更新，為企業提供可視化分析和實時的價格、行情變化匯總。營銷數據平臺則通過對農副產品的銷售數據、消費者行為、營銷表現和市場趨勢的深度挖掘，為農戶和農業企業提供更為精準的市場指導，幫助農業生產者優化種植策略、預測市場需求，并制定相應的營銷計劃，提升轉化率水平。

下游服務商以電商平臺、智慧物流和農業生產商為主。其中，農業生產商包括農場、農業合作社、家庭農場等農副產品生產與加工商，而電商平臺與智慧物流則為農副產品提供必要的銷售渠道和運輸保障。在AI技術加持下，銷售與運輸各環節實現了高效、精準與智能化的升級，通過產品個性化推薦、智慧物流規劃、產品溯源等技術能力，推動農副產品從田間地頭到消費者生活的全鏈條優化。

監測與防治主要包括農作物生長環境和狀態的監測及預測，以及病蟲害監測與防治。就環境監測而言，AI結合傳感器和物聯網設備，可以對土壤濕度、溫度、光照強度、空氣濕度等環境數據進行實時采集和分析，由此預測作物生長趨勢，并在環境條件不利時及時提出調整建議。從病蟲害防治角度來看，傳統的人工巡田和肉眼識別方式耗時耗力且精度有限，而AI通過計算機視覺技術能夠快速識別作物的病蟲害類型和受損程度。利用無人機或智能攝像頭采集田間圖像，AI模型能夠在短時間內分析大面積農田，識別病害區域并提出防治方案。針對蟲害，AI還可結合數據分析，預測蟲害的爆發時間和范圍，為農藥噴灑制定精準計劃，減少藥物使用量，降低成本的同時減少環境污染。

中國是全球最大的豬肉生產和消費國，每年近7億頭生豬出欄，自給自足率達到了95%。根據興業證券統計，我國豬肉的生產成本明顯高于美國等國家，生產一公斤豬肉所需的飼料成本是美國的兩倍，單位豬肉生產所需勞動力成本大約是美國的四倍。為了解決養殖業供需和成本問題，近年來國家一直在探索科學養殖、AI養殖道路，其中動物個體及其行為識別是人工智能在養殖業的重要應用。實時掌握大量牲畜的生長情況、健康狀況，才能保障穩定的出欄率和品質溯源，保證肉制品安全，防止疫病擴散。通過計算機圖像和聲音識別技術，以及海量歷史數據的深度學習和挖掘，AI有能力實現對動物個體的精準識別，將牲畜的生長情況轉化為數據，以便養殖場實時掌握。

基于大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等技術，以及移動互聯網在農村的快速普及，數據服務平臺成為農業數智化不可或缺的一環，為農牧企業提供數字化企業管理、智能化生產及一體化平臺服務，打通產業上下游，構建智慧農業云平臺，輔助管理者智慧決策，達到提升效率，降低成本的目的。

農信互聯建立的數智豬場一體化產品“豬聯網”，打破產業鏈上下游信息不對稱，進一步推動農業產業鏈條數字化。“豬聯網”構建起豬管理（豬場SaaS）、豬小智（豬場AIoT）、豬交易（投入品采購+生豬銷售+網絡貨運）、豬金融（產業金融）、豬服務（在線問診、行情資訊、豬場大腦）五大體系，將豬場養殖從生產、放養、育種、管理到物資購買、成本核算，再到運輸、銷售，全方位進行鏈接，由平臺統一管控。

大數據平臺也是目前“AI+農業”的熱門應用方向之一。新一代信息技術尤其是大數據和人工智能的發展，政府和第三方服務機構得以為農戶提供精確、動態、個性化的信息服務。大數據平臺以農業大數據為基礎，整合分析農業全產業鏈數據資源，為涉農企業和農戶提供品種數據、價格數據、產業鏈數據、天氣數據以及專項統計數據。AI分析工具可對基礎數據進行挖掘、清洗，進一步形成可視化圖表，為行業發展和運籌決策提供有力支撐。

比如布瑞克利用數據挖掘工具和AI智能分析工具，實現農業數據資源的可視化、專業化、智能化圖表展示，為涉農企業決策人、投資者及學科研究者提供農業各品類新聞資訊、研究報告、行情報價、國家貿易新聞等。

根據農業農村部數據，農村電商保持鄉村數字經濟“領頭羊”地位，全國農村網絡零售額由2015年底的3,530億元增長至2023年底的2.49萬億元，總體增長7.1倍。基礎設施不健全、配送體系滯后、電商人才缺乏等也是農村電商面臨的實際困境。現如今，電商產業已經成為AICG核心商業應用場景之一，以AI賦能農村電商，是解決農產品銷售困境的最佳途徑之一。一方面，通過機器學習和實時數據分析，AI技術可以協助優化物流路線和調度方案，使快件能盡快送達客戶手中。比如順豐基于AIoT感知計算平臺，通過全國數十萬個圖像及視頻感知觸點，實時捕捉、分析物流關鍵要素。另一方面，短視頻和直播帶貨已經成為電商市場常態化營銷方式，電商借助機器學習能力，疊加大數據分析和自然語言處理等技術，使電商平臺更加容易鎖定目標客戶，輔以智能客服、虛擬主播等服務，從而拉近企業和消費者的距離，提升銷售轉化率。

人工智能等技術的融合發展，讓智能農機尤其是農用無人機、農業機器人和自動駕駛農機的發展邁入新的階段。相比傳統飛機和人工噴灑，搭載AI和智能攝像頭的無人機可以在進行農業噴灑作業的同時對農田作業信息進行采集和監管，根據農作物的長勢，進行自動精準噴灑，從而減少對環境的污染和對農作物的不良影響。

隨著人口老齡化程度加深，農村勞動力嚴重短缺，農業機器人已成為國際機器人領域的熱點之一。有機構預測，近五年我國農業機器人需求量將保持38.6%的增長。預計到2025年，全球農業機器人市場總量約為93億臺，到2030年增長近4倍，達到360億臺。目前，農業機器人廣泛應用于播種、耕作、采摘、除草、巡查等場景中，依托動物識別和人工智能精準操控技術，在養殖場景的應用也在不斷拓寬，比如擠奶機器人、飼喂機器人、清潔機器人、巡檢機器人等。

近年來全球極端天氣頻發，高溫、干旱、洪水等災害時有發生，對農業生產提出更高的要求，疊加人口老齡化、城鎮化進程加快和生育率下降，國內農村適齡勞動力總量加速減少。為解決農村勞動力短缺的問題，可以預見的是，農業發展將向無人化、少人化方向演進。廣泛應用智能裝備則是解決勞動力短缺的最佳途徑之一。隨著AI技術的飛速發展，搭載AI系統的農業機器可以在復雜的生產環境中，全面輔助人員完成各項高難度作業，極大地提升生產流程的智能化水平。

由國家數據局、中央網信辦、科技部等17部門聯合印發的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，聚焦現代農業，推動激活數據要素在農業領域的潛能是重點計劃之一。通過匯聚海量的農業數據資源，包括土壤條件、氣候條件、作物生長周期、市場需求等多維度信息，運用先進的AI技術進行深度挖掘與分析。數據服務平臺將為農業提供強大的精準指導與決策支持，促進農業產業鏈的智能化升級，從種植、管理到銷售全鏈條實現數據驅動，提升農業生產效率和經濟效益。同時，在食品安全愈發重要的今天，AI與區塊鏈技術的融合發展，將提高農產品追溯管理能力的提升，增強消費者信任，鞏固農業電商在數字農業“領頭羊”地位。農業數據價值的深入挖掘和利用，在當下顯得尤為重要，在AI技術的持續賦能下，將為農業的可信發展注入新的活力與動力。

基于物聯網傳感器、高光譜成像和無人機巡檢的智能監測體系，幫助農業實現從“經驗種植”到“數據決策”的跨越。例如，農田墑情監測系統可實時分析土壤濕度、光照強度等參數，聯動智能灌溉設備按需補水，使水肥利用率提升40%以上，同時減少農藥過量施用問題，為綠色農業提供技術支撐。

深度學習驅動的病蟲害預警模型、產量預測系統等工具，幫助打通生產端與供應鏈的數據壁壘。通過整合氣象數據、作物生長周期和市場需求信息，AI可自動生成種植計劃，指導農戶調整播種密度或品種選育，降低滯銷風險，推動“小農戶”與“大市場”的高效銜接。

中國主導的智慧農業設備接口協議、區塊鏈溯源標準等方案，幫助行業建立技術輸出的規范性。例如，在東南亞推廣的智能溫室控制系統，兼容當地氣候條件和作物特性，通過模塊化部署和本地化適配，使中國技術方案成為“一帶一路”農業數字化升級的核心選項，增強全球產業鏈影響力。

來源：中商產業研究院、智慧設施農業

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