2018智慧农业发展研究报告：新科技驱动农业变革-亿欧智库-2018.05-57页-3mb

2018智慧农业发展研究报告总结

核心内容概述

本报告由亿欧智库发布，旨在探讨智慧农业作为现代农业发展的重要阶段，如何通过物联网、大数据、人工智能等新技术推动农业变革。报告指出，智慧农业可以有效解决中国农业面临的耕地减少、劳动力短缺、环境污染以及农产品质量低等问题，提高农业生产效率与质量，实现农业现代化发展。

主要观点

• 智慧农业的定义：智慧农业是现代信息技术与农业深度融合，实现信息感知、精准管理和智能控制的一种新型农业生产方式，涵盖精准农业、农业物联网、数字农业等多个方面。
• 智慧农业的应用场景：主要应用于农业种植和畜牧养殖的生产环节，包括数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶和精细化养殖。
• 智慧农业的发展阶段：经历了从萌芽期、快速发展期到规模应用期，目前处于快速发展阶段。
• 智慧农业的挑战：包括人才短缺、技术实用性不强、设备与软件成本高、数据获取困难以及资金支持力度不足等。
• 智慧农业的未来趋势：资源集约化、农业智慧化、以实际情况为导向、发展多元化应用场景。

关键信息

1.1 中国农业发展面临的问题

• 耕地面积减少：中国人均耕地面积远低于世界平均水平，耕地质量分布不均，优质耕地仅占2.9%。
• 农业生产服务价格上升：农业生产服务价格指数逐年增高，影响农业经营成本。
• 农业劳动力短缺：农村劳动力不断减少，老龄化严重。
• 化肥与农药过度使用：影响耕地质量与农产品安全，需精准施肥与喷洒。
• 自然灾害频发：水灾与旱灾每年造成大量作物受灾，影响粮食产量。
• 农业数据质量不高：数据混杂、获取周期长、传感器精度不足。

1.2 新技术助力农业发展

• 技术应用：包括物联网、人工智能、大数据、3S技术（遥感、GIS、GPS）等。
• 技术应用重点：主要集中在农业生产的产中环节，如播种、施肥、灌溉、病虫害防治等。
• 技术分类：
  • 数据平台服务：通过卫星、无人机、传感器等采集农业数据，进行分析与可视化管理。
  • 无人机植保：用于精准喷药，减少农药浪费，提高作业效率。
  • 农机自动驾驶：实现农机自动化作业，提升效率与质量。
  • 精细化养殖：通过新技术实现对畜禽健康与生长的精准管理，降低死亡率与药物残留。

1.3 智慧农业的发展历程

• 萌芽期（20世纪70年代末）：农业专家系统开始应用。
• 快速发展期（20世纪90年代）：计算机视觉技术取得发展，农业机器人成为新方向。
• 规模应用期（21世纪）：精准农业与新技术快速发展，推动农业机器人广泛应用。

2.1 智慧农业四大应用场景

• 数据平台服务：整合多源数据，实现可视化管理，用于种植与养殖。
• 无人机植保：解决农药使用过多、劳动力短缺等问题，提升作业效率。
• 农机自动驾驶：实现农机自动化作业，提升效率与质量。
• 精细化养殖：通过物联网与人工智能实现精准管理，提升养殖效益与产品安全。

2.2 数据平台服务

• 数据收集方式：包括卫星遥感、无人机航拍和传感器采集。
• 数据应用：用于土地质量分析、作物产量预测、病虫害监测与管理。
• 问题与挑战：
  • 数据质量不高，获取周期长。
  • 传感器精度不足，数据获取难度大。
  • 数据混杂，需进一步整合与分析。

2.3 无人机植保

• 产业链构成：包括原药研发、无人机制造、飞防队服务。
• 主要问题：
  • 农药漂移问题，需专用喷头。
  • 无人机续航时间短，影响作业效率。
  • 飞防队经验重要，缺乏标准化与规范化。
• 企业模式：
  • 研发+销售：以大疆创新为代表。
  • 研发+销售+植保服务：以极飞科技为代表。
  • 第三方平台：以农田管家为代表，连接农户与飞防队。

2.4 农机自动驾驶

• 技术基础：卫星定位、传感器、摄像头、无线通信。
• 功能实现：实现农机自动化作业，减少人力依赖。
• 挑战：
  • 核心技术依赖进口，缺乏自主研发能力。
  • 车载系统不成熟，操作不规范。
  • 作业精度与避障技术需提升。

2.5 精细化养殖

• 应用领域：主要用于养猪、养鸡、养牛等。
• 技术手段：RFID耳标、摄像头、传感器、人工智能分析。
• 优势：
  • 降低抗生素使用，提升产品质量。
  • 实现环保零排放，减少污染。
  • 提高母猪生产率，降低猪仔死亡率。

智慧农业未来发展趋势与挑战

3.1 未来发展趋势

• 资源集约化与农业智慧化：通过土地流转实现规模化经营，结合新技术提升智慧管理水平。
• 多元化应用场景：根据不同企业类型，发展数据平台、无人机植保、农机自动驾驶与精细化养殖等方向。
• 技术导向：以人工智能、大数据等为核心，推动农业智能化发展。

3.2 面临的挑战

• 人才短缺：农业从业人员文化水平低，缺乏懂技术的复合型人才。
• 技术实用性不强：许多技术仍处于实验室阶段，难以大规模应用。
• 设备与软件成本高：农业规模化程度低，导致新技术成本高。
• 数据获取难与精度低：农业数字化程度低，传感器数据质量不高。
• 资金支持不足：智慧农业发展需要大量资金投入，当前支持力度有限。

智慧农业发展的建议

• 完善基础设施：加快土地流转，推动规模化经营，提升信息化水平。
• 加大人才储备：培养懂技术、懂农业的新型人才，提高行业吸引力。
• 加强科研投入：推动核心技术研发，提升自主创新能力，促进成果转化。

写在最后

报告指出，智慧农业的发展仍需深入研究与持续跟踪，未来将输出更多研究成果，为智慧农业从业者提供指导。同时，报告感谢相关企业与专家的参与与支持。