2024年2月6日发(作者：)

2016-2020年

中国智慧农业

深度调研及投资前景预测报告

内容简述

智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。

2015年中国粮食总产量为62143.5万吨，比2014年增加1440.8万吨，增长2.4%。2004年至2015年，中国粮食生产实现“十二连增”。连年增产，高产创建和增产模式攻关功不可没。传统农业正加速向智慧农业转型。

“十二五”以来，我国农业科技进步贡献率从52%提高到56%，土地产出率、资源利用率、劳动生产率显着提高，现代种业、农机装备、智慧农业、农村创业等取得长足进步。科技对生产的支撑作用不断增强，农业物质装备水平稳步提高，新型经营体系取得长足进步。

随着社会的发展，传统农业以它的淳朴厚德迎接生物技术、互联网信息技术、智能技术等先进的科技和生产方式，并不断创新蜕变，迎来智慧农业发展新时期。国家政策更是重视农业的发展，“大力推进互联网+现代农业”是2016年中央一号文件的最大亮点，智慧农业将具有广阔的发展前景。

中投顾问发布的《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》共十三章，首先介绍了现代农业的定义特点及发展历程，接着对国内外发展环境及产业发展现状进行了细致的剖析。然后报告全面分析了智慧农业物联网、智慧农业信息化、农村电商、精准农业、高端农机设备等重点相关领域，并对智慧农业重点区域进行了详尽的分析。随后，报告对智慧农业发展模式及重点企业做了详尽透析。最后，报告对我国智慧农业进行了投资分析及前景趋势预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、商务部、财政部、农业部、中投顾问产业研究中心、中投顾问市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对智慧农业有个系统深入的了解、或者想投资智慧农业相关行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

报告目录

一、中国智慧农业产业发展特征 ..............................................

二、中国智慧农业关键技术应用 ..............................................

三、中国智慧农业产业链模式分析 ............................................

四、中国智慧农业产业面临困境 ..............................................

五、中国智慧农业产业发展策略 ..............................................

六、中国智慧农业市场规模预测 ..............................................

附：报告详细目录 ........................................................ 10

一、中国智慧农业产业发展特征

目前，智慧农业不仅在我们中国农业发展中成为潮流，在国外现代化农业已经普遍实施。传统的农业耕作模式已经不能满足信息化时代步伐，环境恶化、产品质量问题突出、市场产品多样化需求和农业资源不足等诸多问题，滞留了农业发展步伐，因此，发展智慧农业是目前农业发展势不可挡的明智选择。智慧农业具有以下几个特征：

（一）精确性

智慧农业是利用现代化信息技术对农业资源最大节约的使用。它可以根据时间、空间、空气温湿度、土壤温湿度、二氧化碳浓度、光照强度等调节对作物的投入。一方面是可以对土壤、空气等环境参数的准确测量及记录，另一方面是确定农作物的生产目标，从而达到少投多得的效果。

（二）效率高

智慧农业运用现代化智能机械代替了一部分的农事操作，不仅提高了三农业生产效率，而且减少了因人为操作不当而引起的损失，大大减少了生产所需的人力、物力以及财力；降低了农业资源的消耗，实现农业工厂化生产。还可以提前预测农业生产的自然灾害及人为灾害，减少经济损失，推动传统农业向着现代化农业转化。

（三）可追溯性

智慧农业不仅对生产企业有着特殊的特点，还对消费者的质量安全提供全透明化的追溯。智慧农业可以记录农产品生产过程中的生长环境、农事记录、气候、农残监测、以及加工、配送、视频等信息展现给消费者，消费者可以通过扫描农产品的二维码即可快捷地追溯到该农产品的全部信息，保证了农产品的品质安全。

（四）生产模式改革

智慧农业具有完善的农业科技及电子商务网络服务体系，通过网络，使农业相关人员足不出户即可进行网上学习及咨询，获取农业相关技术及市场情况。农业专家库为农业相关人员提供农业生产相关理论知识，为他们的生产提供指导，彻底地改变了传统农业生产依靠经验来进行农业操作的模式。

智慧农业不仅提升质的安全，还会保证量的开拓，智能化程度提升，使得农业经营模式越来越庞大，淘汰小规模的农业生产，逐渐发展以大规模为主的农业组织体系结构。

二、中国智慧农业关键技术应用

我国农业是在机械化、信息化发展极其薄弱的基础上推动现代化发展的。智慧农业在此外部环境下，被赋予了更多的统筹协同思想和更高期望。智慧农业需要充分利用信息技术，包括更透彻的感知技术、更广泛的互联互通技术和更深入的智能化技术，使得农业系统的运转更加有效、更加智慧，以期达到农产品竞争力强、农业可持续发展、农业资源有效利用和环境保护的目标。对于目前推动智慧农业发展涉及的关键技术主要包括如下内容：

（一）物联网技术应用

通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的温湿度、光照、CO2浓度等参数，利用视频监控设备获取农作物的生长状况等信息，远程监控农业生产环境，同时将采集的参数和获取的信息进行数字化转换和汇总后，经传输网络实时上传到智能管理系统中；系统按照农作物生长的各项指标要求，精确地遥控农业设施自动开启或者关闭（如远程控制节水浇灌、节能增氧等），实现智能化的农业生产。

利用RFID、条码等识别技术，搭建农产品安全溯源系统，实现农产品全流程安全溯源，促进农产品的品牌建设，提升农产品的附加值。

组建无线传感器网络，开发智能农业应用系统，对空气、土壤、作物生长状态等数据进行实时采集和分析，系统规划农业产业园分布、合理选配农作物品种、在线疾病识别和治理、科学指导生态轮作。

（二）云计算技术应用

云计算作为传统计算技术和网络技术融合发展的产物，具有资源配置动态化、需求服务自助化、资源池化与透明化等特点。云计算体现出来的集约化建设、按需动态分配资源等优势在农业发展中，更适合应用于集约化建设农业共性技术支撑平台。

目前，南京、安徽等部分地区所建设的多级平台系统中，农业企业级需要存储和处理农作物养殖和种植数据、农作物生产加工数据、农作物仓储物流流通数据、农作物销售管理数据，以及基于数据的监管主题数据、报表中间数据、报表结果数据、应用细节数据等。系统对数据进行分类、加密等处理，同时按照一定的规则实现对于云端和终端数据的动态存储与管理。地县级农业管理部门需要存储和处理农业“四情”监管数据，以及对企业级各环节的监管数据、报表数据等。系统对这些数据的处理和企业级的数据处理一样，进行分类加密，部分存储在云中心，部分存储在县级农业部门终端或者设备中。县级平台可以从农业企业访问数据，可以提供数据给省级云计算中心平台。省级农业部门作为云数据中心，处理来源于企业级、地县级的数据，存储和处理例如气象数据、灾情预测诊断及应急反应、农业资源的评估与管理、作物长势预测与估产等数据。

（三）大数据技术应用

大数据技术应用突破了传统对于结构化数据管理的限制，继承了统计学的优点，对于数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类和分类归纳分析，更多地关注数据与业务间地关联关系，关注多媒体、海量、复杂数据的挖掘分析和历史相关数据的比较分析。大数据技术在农业中将发挥较大作用，基于当地多年的气象信息、作物与土壤信息、管理信息、市场流通与消费等信息，经过数据统计、案例对比和模式判别等，可以提供更加智慧的各类农业服务。

通过利用农业资源管理数据，如土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等数据，解决我国农业资源紧缺、生态环境与生物多样性退化等问题。在摸清家底的基础上，实现农业高产优质、节能高效地可持续发展。通过利用农业生态环境管理数据，如土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等数据，建立数据模型、业务模型对农业生态环境进行全面监测、精准管理。通过利用农产品与食品安全管理数据，如产地环境、产业链管理、产前产中产后、储藏加工、市场流通领域、物流、供应链与溯源系统等的数据，推动解决农产品和食品安全问题，保障诚实守信农户的切身利益。通过利用农业装备与设施监控数据，如设备和实施工况监控、远程诊断、服务调度等数据，解决农业基础设施的智能化问题。

在上述应用中，关键是农业环境与资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场和消费的监测和预测等。

三、中国智慧农业产业链模式分析

在信息技术高速发展的背景下，智慧农业被寄予厚望。智慧农业，就是利用信息技术对农业生产进行定时定量管理，根据农产品的生长情况合理分配资源，实现农业生产的高效低耗、优质环保。近年来，欧美发达国家的农民们在利用互联网方面表现积极。

（一）建立混合纵向一体化的链接机制

为了实现农业产业链合作企业的共同战略利益，使加盟产业链的企业都能受益，就必须形成一种长期合作博弈的机制来加强成员企业间的合作，使得成员企业能够风险共担、利益共享。这种机制就是混合纵向一体化连接方式。这种模式就是以一家农业龙头企业为主进行产业链设计，按照专业、高效和运作经验的原则，将某些环节以某一利益主体独资、控股或参股的形式参与产业链各环节的投资经营，而又与其他利益主体在某一（些）功能环节以合同契约进行联结。

（二）建立“公司+农业园区+市场”的组织形式

传统的“公司+农户”模式出现了很多问题，主要是农户组织程度不高造成交易成本巨大，而且各方违约严重影响了小农户的利益。农业园区的建设解决了一系列的问题，因而具有先进性。在“公司+园区+农户”的生产模式中，公司是主导。确保园区的统一设计；生产标准的制定；投入物资（化肥、饲料等）的供应；技术指导；回收、加工、销售；品牌宣传推广；贷款担保公司的组织。

园区是关键，公司有园区才能进行统一的管理和控制，公司有权对进园区的人进行筛选，进园区人员必须服从公司管理，可以对投入品进行统一管理，监督实施很容易；确保完全收购。农户是生产主体。农户投资，全额投资或投入流动资金或承包生产；农户生产，投资人自己当种植者，以农户为生产单位；农户是独立的经营者，可以自己决定生产规模、内部考核办法、内部分配等。

（三）建立“品牌+标准+规模”的经营体制

农业产业链成功与否取决于整个产业链的效益，而产业链的效益取决于“品牌+标准+规模”的经营体制。其中品牌是终端产品实现价格增值的主要手段，没有终端产品的品牌溢价就没有整个链条价值的提升，风险就无法避免。传统农业产业链失败的原因之一就是各链条的行情风险无法因为品牌溢价而避免。标准化是品牌的保障，正是由于标准的严格执行品牌才能有溢价的空间。规模化就是将产业链模式复制放大，取得规模效应。

四、中国智慧农业产业面临困境

我国智慧农业起点比较晚，缺少对智慧农业发展理论和形态应有的研究分析，同时在实践层面又面临着思想观念和现实制度等多方面的挑战，主要表现在以下方面：

（一）农民整体信息素养不高

智慧农业发展需要一批高素质的科研人员和科技推广人员。没有现代农业科技知识推广与应用，没有现代农业科技人员的培养，就不可能真正实现智慧农业的发展。当前我国农民整体素质不高，受到的信息化知识培训较少，在广大地区的农业生产中过分依赖生产经验。农民受教育程度低是制约农业现代化发展的瓶颈。

（二）农业规模化生产程度太低

生产规模化是农业技术和设备应用与推广的重要条件，也是智慧农业发展的基础。小规模生产在农产品价格和成本方面处于劣势，被压在商品价值链的低端，很难推动农业信息化与智慧农业地发展。

（三）农业信息化与机械化水平有待提高

农业发展的信息化与机械化是智慧农业发展的重要基础。到2010年我国主要农作物综合机械化水平突破50%，标志着我国农业从依赖人畜力为主向依赖机械化为主的历史转变。然而，由于地区间、民族间经济和自然条件等方面的差异，农业综合机械化水平发展不平衡，面临自然资源紧缺和生态环境破坏等问题。同时，农业信息技术应用等更是处于非常初级的阶段，还没有真正在推动农业发展中发挥实质性的作用。

（四）创新性的农业商业模式匮乏

最早应用于农业生产中的物联网技术，在示范试点中取得了一定的成绩。但是，绝大部分还处于科研项目阶段，必须得到政府财政支持得以持续。以物联网等为代表的“智能化”技术在农业领域的大面积应用，急需市场机制介入，需要创新性地发展适合我国国情的农业商业模式，使得农业信息化、现代化得以可持续、良性循环发展。

我国是农业大国，国家一直高度重视农业产业发展，但是我们始终没有突破依赖自然资源和低廉劳动成本的发展格局，个体化农业生产依然是我国农业生产的主体。智慧农业的提出和发展，给信息技术在农业领域的综合集成应用，对于农业特色产业和模式的创新，对于农业领域核心技术的自主突破，以及农业企业的发展、农业产业化进程以及农业现代化人才的培养创造了难得的机遇，也需要在国家的重视和扶持下相关利益方共同推进。

五、中国智慧农业产业发展策略

（一）重视智慧农业环境保护功能、推动生态环境建设

物联网技术应广泛应用于土壤成分分析、水资源品质提升、自然灾害预测等方面。应该借助传感技术，收集、比对、分析不同类型的农业生产经营方式的各类数据，建设废弃物、排放物循环使用闭路系统。要重视物联网技术在环境监控领域的应用。

（二）拓展智慧农业经营方式、促进城乡一体化发展

我国适合发展多样化的农业生产经营模式。应该充分发挥科技优势，预测自然气候对农业的影响，适时控制，在优化农业生产效率的同时，实现农业的平稳发展。越来越多的城市人想要释放压力，体验田园生活，未来应该发展都市农业。蓝色农业指我国特色水产养殖业，白色农业指菌类作物种植业。长江三角洲、珠江三角洲地区适合发展蓝色农业与白色农业，这两类农业生产经营模式对于人力投入要求高，应该简化农业生产流程、降低劳动复杂程度。

（三）提升农产品质量、提高居民幸福指数

农业物联网技术在加强农产品质量监管方面发挥了重要作用。智慧农业发展应借助全过程监测技术，实时监测施肥、施药全过程，同时实现数据的采集与传送，遇到问题时，农民可以随时与在线专家取得联系，及时解决问题。

未来应该加强农产品物流数据平台建设，减少浪费，增加产出，提高农产品质量。利用电子标签技术，在农产品流通环节对农产品包装进行信息识别、自动追踪、数据传输，实现种植、采摘、加工、包装、存储、运输、终端消费等各个环节的透明性。

（四）校企合作培养智慧农业人才

我国智慧农业发展需要大批人才。目前我国从事物联网技术研发的人才严重不足。现有的物联网技术人员对农业领域不熟悉。

此外，我国智慧农业从业人员的知识结构不够合理，缺乏综合性技能。对智慧农业缺乏认识导致部分地区，尤其是乡镇地区，对人才的扶持力度小，对从业人员遇到的问题没有进行及时的疏导。

六、中国智慧农业市场规模预测

以应用（硬件和网络平台以及服务）为基础的智慧农业市场有望从2016年的90.2亿美元达到2022年的184.5亿美元的规模，年均复合增长率13.8%。

对农业新技术的进一步采用和全球对食物需求的上升是该市场增长的主要驱动力。连接技术运用于精准农业、畜牧业监测、渔业、智慧温室等领域。诸如云计算、ZigBee无线通讯技术、无线感应网络以及其它的连接技术可以帮助提升产量产能。云计算提供农场土地的实时数据，以协助规划、购买、存活管理、种植、收割等。感应器、灌溉控制、可变速率技术（VRT）以及其它技术可以帮助减少投入并提升土地的产出。

GPS/GNSS有望占据2015年智慧农业中硬件和网络平台市场中较大份额。GPS用于拖拉机导航、可变速率技术、土壤条件监测、畜牧养殖跟踪等。GPS技术提供多项优势，诸如将重叠操作和喷施隔离的范围最小化，减少肥料使用，降低化学农药开支，并确保对环境的影响降到最低。

精准农业应用有望占据智慧农业市场应用领域最大市场份额。智慧农业优化农田使用效率以及使用中的操作。精准农业帮助种植者将农田进行区块划分，根据不同区块进行不同操作，以最大化产量，最小化投入成本。产量监测是精准农业中重要组成元素，通过设置在收割机中感应器观测湿度含量以记录特定区块的产量数据。

系统整合器由于在硬件软件设备整合中具有重要作用，所以在农业服务领域占据最大市场规模。系统整合期也用于解决问题以及诊断农业管理解决方案，而这也用于开发软硬件设备相关的新概念。

2022年北美有望占据最大的市场份额，亚太地区在该预测期间有望取得最高的复合增长率。北美地区是精准农业操作的先驱者之一。受到技术的不断改进，设备售价的降低，社交媒体的运用以及在线媒体的传播等因素，北美地区对连接技术的使用目前正在不断增长中。

该领域的主要公司包括约翰迪尔（美国）、Trimble（美国）、Ag Junction（美国）、Raven（美国）以及AGCO（美国）。这些公司采用不同战略攻占市场，例如新产品开发、合作、业务扩张等。

附：报告详细目录

《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》

第一章 智慧农业相关概述

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 行业发展意义

1.2 智慧农业的发展历程

1.2.1 原始农业阶段

1.2.2 传统农业阶段

1.2.3 智慧农业阶段

第二章 2014-2016年国际智慧农业发展分析

2.1 发达国家智慧农业发展现状

2.2 2014-2016年美国智慧农业发展分析

2.2.1 智慧农场规模

2.2.2 农业产业转型

2.2.3 美国农业云服务

2.2.4 未来发展前景

2.3 2014-2016年日本智慧农业发展分析

2.3.1 智慧农业现状

2.3.2 互联网智慧农业

2.3.3 未来发展前景

2.4 2014-2016年以色列智慧农业发展分析

2.4.1 智慧农业现状

2.4.2 现代农业特点

2.4.3 未来发展前景

2.5 国外智慧农业对中国的借鉴意义

2.5.1 加大政府扶持力度

2.5.2 加强产业技术研发

2.5.3 拓展产业应用领域

2.5.4 积极引导企业发展

2.5.5 强化行业人才保障

第三章 中国智慧农业发展环境分析

3.1 政策环境

3.1.1 中央一号文件解读

3.1.2 农业机械化的规划

3.1.3 互联网+现代农业

3.1.4 加快转变发展方式

3.2 经济环境

3.2.1 宏观经济分析

3.2.2 农业经济发展

3.2.3 工业运行形势

3.2.4 十三五发展趋势

3.3 社会环境

3.3.1 粮食安全现状

3.3.2 物联网的发展

3.3.3 互联网催生新模式

3.3.4 网络新农人的参与

3.4 产业环境

3.4.1 农业发展现状

3.4.2 农业转型阶段

3.4.3 转型关键要点

3.4.4 转型战略方向

3.4.5 农业前景展望

第四章 2014-2016年中国智慧农业发展分析

4.1 中国智慧农业产业发展特征

4.1.1 精确性

4.1.2 效率高

4.1.3 可追溯性

4.1.4 生产模式改革

4.2 2014-2016年中国智慧农业行业综述

4.2.1 主要构成环节

4.2.2 智慧农业现状

4.2.3 与传统农业区别

4.2.4 监控系统的效用

4.3 2014-2016年中国智慧农业市场发展现状

4.3.1 市场发展形势

4.3.2 农业加速转型

4.3.3 关键技术应用

4.3.4 信息技术的渗透

4.4 中国智慧农业产业链模式分析

4.4.1 混合纵向一体化

4.4.2 品牌+标准+规模

4.4.3 公司+农业园区+市场

4.4.4 新型全产业链模式

4.5 中国智慧农业发展中存在的问题

4.5.1 制约瓶颈分析

4.5.2 产业面临困境

4.5.3 产业发展挑战

4.6 中国发展智慧农业的措施建议

4.6.1 产业发展模式

4.6.2 产业发展策略

4.6.3 行业发展思路

第五章 2014-2016年智慧农业物联网发展分析

5.1 智慧农业物联网产业总况

5.1.1 物联网产业链

5.1.2 产业发展架构

5.1.3 行业应用分析

5.1.4 物联网商业模式

5.2 智慧农业物联网技术发展分析

5.2.1 关键技术分析

5.2.2 传感器技术

5.2.3 信息传输技术

5.2.4 信息决策技术

5.2.5 核心技术突破点

5.3 智慧农业食品安全溯源

5.3.1 国外发展情况

5.3.2 RFID技术应用

5.3.3 食品安全系统

5.3.4 信息监管问题

5.3.5 政策发展建议

5.4 智慧农业大棚设计与应用

5.4.1 智慧大棚介绍

5.4.2 生产应用分析

5.4.3 系统总体设计

5.4.4 系统实现方法

5.4.5 实际部署应用

5.4.6 行业发展趋势

5.5 智慧农业中传感器产业的发展

5.5.1 智慧农业常用传感器

5.5.2 农业智能传感器应用

5.5.3 无线传感器网络应用

5.5.4 产业技术存在的问题

5.5.5 智慧农业传感器展望

5.6 智慧农业物联网应用中存在的问题

5.6.1 信息技术化水平低

5.6.2 应用标准仍然缺乏

5.6.3 物联网专业度较差

5.7 提高智慧农业物联网应用水平的对策

5.7.1 突破物联技术难关

5.7.2 坚实物联技术基础

5.7.3 培养科技创新人才

第六章 2014-2016年智慧农业信息化发展分析

6.1 农业信息化基本介绍

6.1.1 概念与要素

6.1.2 信息技术作用

6.1.3 主要信息技术

6.1.4 信息化促农业升级

6.2 国外农业信息化发展和推进模式

6.2.1 美国

6.2.2 日本

6.2.3 法国

6.2.4 经验启示

6.3 中国农业信息化经典模式分析

6.3.1 政府引导型

6.3.2 技术推动型

6.3.3 市场带动型

6.3.4 产业引领型

6.4 中国智慧农业大数据产业发展

6.4.1 技术基本概述

6.4.2 农业大数据获取

6.4.3 农业大数据现状

6.4.4 智慧农业的应用

6.4.5 未来的前景展望

6.5 中国智慧农业云平台发展分析

6.5.1 主要云平台系统

6.5.2 平台体系结构

6.5.3 云平台功能应用

6.5.4 云平台技术优势

6.6 我国农业信息化发展中存在的问题分析

6.6.1 基础设施

6.6.2 政府作用

6.6.3 人员素质

6.6.4 服务效率

6.7 我国加快推进农业信息化发展的对策分析

6.7.1 政策支持

6.7.2 支撑体系

6.7.3 产业开发

6.7.4 合理统筹

第七章 2014-2016年农村电商行业发展分析

7.1 中国农村电商行业发展阶段特征

7.1.1 农村电商的1.0时代

7.1.2 农村电商的2.0时代

7.1.3 农村电商的3.0时代

7.2 农村电商行业发展概况

7.2.1 农村电商项目类型

7.2.2 行业基本特征

7.2.3 行业发展成就

7.2.4 行业经济效益

7.2.5 产业集群发展

7.2.6 市场热点分析

7.3 2014-2016年中国农村电商市场规模

7.3.1 电商平台规模

7.3.2 网络购物规模

7.3.3 团购用户规模

7.3.4 网上支付规模

7.4 中国农村电商典型模式发展分析

7.4.1 遂昌模式

7.4.2 成县模式

7.4.3 通榆模式

7.4.4 联盟模式

7.4.5 沙集模式

7.4.6 清河模式

7.4.7 武功模式

7.4.8 “赶街”模式

7.5 农村电商市场发展的关键问题

7.5.1 认识问题

7.5.2 人才问题

7.5.3 政策问题

7.5.4 物流问题

7.5.5 品牌问题

7.5.6 模式问题

7.5.7 标准与安全问题

7.6 农村电商市场发展战略选择

7.6.1 坚持“三个结合”思路

7.6.2 市场切入点与着力点

7.6.3 从政府与平台层面把握

7.6.4 市场快速发展的建议

7.6.5 行业规划引导策略

7.6.6 电商平台成功经验借鉴

7.7 中国农村电商未来发展前景展望

7.7.1 未来发展规模

7.7.2 行业盈利潜力

7.7.3 市场机会分析

7.7.4 行业发展趋向

第八章 2014-2016年精准农业市场发展分析

8.1 国外精准农业发展经验借鉴

8.1.1 美国

8.1.2 英国

8.1.3 日本

8.1.4 越南

8.1.5 以色列

8.1.6 发展经验

8.2 2014-2016年中国精准农业发展现状

8.2.1 精准农业定义

8.2.2 行业发展意义

8.2.3 关键基础条件

8.2.4 产业发展潜力

8.2.5 发展机遇分析

8.3 精准农业行业发展的技术组成

8.3.1 卫星定位系统

8.3.2 地理信息系统

8.3.3 遥感技术发展

8.3.4 变率处理技术

8.3.5 决策支持系统

8.3.6 现代生物技术

8.3.7 工程装备技术

8.4 中国农村精准农业的经营模式

8.4.1 经营模式的必要性

8.4.2 经营模式发展形势

8.4.3 经营模式存在问题

8.4.4 经营模式发展建议

8.5 中国精准农业的推广方式

8.5.1 依靠政府力量推动

8.5.2 加强信息基础建设

8.5.3 加大科研院校支撑

8.5.4 精准农业地域选择

8.6 中国精准农业的重点发展方向

8.6.1 精准农业技术体系

8.6.2 发展精细设施农业

8.6.3 现代农业信息技术

8.7 中国精准农业行业发展建议

8.7.1 加强农业生产监控

8.7.2 建立农资团购系统

8.7.3 建立病虫害诊断系统

8.7.4 创建土地科学施肥系统

8.7.5 建立食品和农资追溯体系

第九章 2014-2016年高端农机装备行业发展分析

9.1 2014-2016年中国高端农机装备产业运行分析

9.1.1 装备主要特点

9.1.2 产业发展形势

9.1.3 行业发展现状

9.1.4 行业政策支持

9.1.5 产业发展意义

9.2 2014-2016年高端农机装备重点企业发展动态

9.2.1 中联重科

9.2.2 三一重工

9.2.3 雷沃重工

9.2.4 一拖动力

9.2.5 山东常林

9.3 2014-2016年中国农业机器人产业发展分析

9.3.1 产品基本概述

9.3.2 国外农业机器人

9.3.3 国内市场形势

9.3.4 行业关键技术

9.3.5 重点产品研发

9.3.6 产业问题分析

9.3.7 未来发展前景

9.3.8 市场发展趋势

9.4 2014-2016年农用无人机行业发展现状

9.4.1 产业发展形势

9.4.2 市场规模分析

9.4.3 产业化发展情况

9.4.4 市场推广策略

9.4.5 行业发展困境

9.4.6 产业应对措施

9.4.7 发展前景展望

9.5 中国高端农机行业发展问题及对策

9.5.1 过度依赖进口

9.5.2 突出发展重点

9.5.3 发挥产业优势

9.5.4 加强人才培养

9.5.5 落实政策项目

9.6 中国高端农机行业发展趋势及前景

9.6.1 市场发展方向

9.6.2 行业发展机遇

9.6.3 多方助力发展

第十章 2014-2016年中国智慧农业重点区域发展分析

10.1 新疆

10.1.1 “互联网+”智慧农业

10.1.2 阜康市开启种植新模式

10.1.3 呼图壁县智慧农业发展

10.1.4 奇台智慧农业试点项目

10.2 黑龙江

10.2.1 开启种植新模式

10.2.2 智慧农业发展规划

10.2.3 垦区智慧农业应用

10.2.4 庆安县智慧农业崛起

10.2.5 饶河县发展智慧农业

10.3 浙江省

10.3.1 杭州智慧农业发展

10.3.2 杭州行业发展战略

10.3.3 浙江长兴

10.4 江苏省

10.4.1 智慧农业信息平台

10.4.2 盐阜市智慧农业发展

10.4.3 武进智慧农业研究院

10.5 江西省

10.5.1 引入互联网模式

10.5.2 “123+N”智慧农业实践

10.5.3 区域智慧农业发展形势

10.5.4 新余市智慧农业发展

10.5.5 宜春智慧农业推进情况

10.6 广东省

10.6.1 顺德打造智慧农业

10.6.2 惠州智慧农业项目建设

10.6.3 东莞智慧农业大数据平台

10.7 重庆市

10.7.1 农村信息化发展

10.7.2 引入科技型农业项目

10.7.3 渝北区打造智慧农业

10.8 上海市

10.8.1 智慧农业信息化

10.8.2 农地系统大数据

10.8.3 农业电商销售渠道

10.8.4 农业信息服务管理

10.8.5 浦东智慧农业新格局

10.9 其他地区

10.9.1 贵州省

10.9.2 北京市

10.9.3 天津市

10.9.4 淄博市

10.9.5 招远市

10.9.6 成都市

10.9.7 呼和浩特

第十一章 2014-2016年智慧农业领域典型企业运营分析

11.1 智慧农业

11.1.1 企业发展概况

11.1.2 经营效益分析

11.1.3 业务经营分析

11.1.4 财务状况分析

11.1.5 未来发展前景

11.2 邹鹰农牧

11.2.1 企业发展概况

11.2.2 经营效益分析

11.2.3 业务经营分析

11.2.4 财务状况分析

11.2.5 未来发展前景

11.3 圣农发展

11.3.1 企业发展概况

11.3.2 经营效益分析

11.3.3 业务经营分析

11.3.4 财务状况分析

11.3.5 未来发展前景

11.4 海大集团

11.4.1 企业发展概况

11.4.2 经营效益分析

11.4.3 业务经营分析

11.4.4 财务状况分析

11.4.5 未来发展前景

11.5 登海种业

11.5.1 企业发展概况

11.5.2 经营效益分析

11.5.3 业务经营分析

11.5.4 财务状况分析

11.5.5 未来发展前景

11.6 牧原股份

11.6.1 企业发展概况

11.6.2 经营效益分析

11.6.3 业务经营分析

11.6.4 财务状况分析

11.6.5 未来发展前景

11.7 华英农业

11.7.1 企业发展概况

11.7.2 经营效益分析

11.7.3 业务经营分析

11.7.4 财务状况分析

11.7.5 未来发展前景

11.8 赛为智能

11.8.1 企业发展概况

11.8.2 经营效益分析

11.8.3 业务经营分析

11.8.4 财务状况分析

11.8.5 未来发展前景

11.9 新希望

11.9.1 企业发展概况

11.9.2 经营效益分析

11.9.3 业务经营分析

11.9.4 财务状况分析

11.9.5 未来发展前景

11.10 大北农

11.10.1 企业发展概况

11.10.2 经营效益分析

11.10.3 业务经营分析

11.10.4 财务状况分析

11.10.5 未来发展前景

第十二章 中国智慧农业市场投资潜力分析

12.1 投资机遇

12.1.1 投资机会分析

12.1.2 市场政策机遇

12.1.3 “互联网+”机遇

12.2 投资风险

12.2.1 研发风险

12.2.2 政策风险

12.2.3 自然灾害风险

12.2.4 养殖疫病风险

12.3 投资策略

12.3.1 加快人才培养

12.3.2 加强物联网技术研发

12.3.3 提高农业规模化生产

12.3.4 加强农业软件拓展能力

第十三章 中国智慧农业发展趋势及前景展望

13.1 中国智慧农业未来发展趋势

13.1.1 实现精细化

13.1.2 实现高效化

13.1.3 实现绿色化

13.1.4 升级生产领域

13.1.5 升级经营领域

13.1.6 升级服务领域

13.2 中国智慧农业发展前景预测

13.2.1 发展前景广阔

13.2.2 行业发展方向

13.2.3 市场规模预测

智慧农业相关报告

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