一、报告摘要

　　习近平总书记高度重视智慧农业发展。2024年10月末，农业农村部针对智慧农业领域连发两份重磅文件。

　　智慧农业的核心要素是信息和知识，依托“感移云大智”关键技术，可推动土地产出率、劳动生产率和资源利用率有效提升。智慧农业主要面向主要作物种植精准化、设施种植数字化、畜牧养殖智慧化、渔业生产智能化、育制种智能化、农业全产业链数字化、农业农村管理服务数字化等7种典型应用场景。目前，在智慧农业的应用推广上，我国较发达国家仍有一段距离。

　　通过产业链拆解，我国智慧农业上游市场规模约560亿元，建议重点关注农业传感器和关键零部件；智慧农业中游市场规模约1900亿元，建议重点关注智能农机装备、成套系统集成和农业机器人中的农业无人机。另外，通过农业农村部相关文件及火花技术榜单，按图索骥，进行领域项目覆盖和项目挖掘，并为后续管理农业科技创业基金做好项目储备。产业链下游尚以地方政府示范项目及北大荒、新疆建设兵团等大规模农场应用为主。

　二、政策综述、关键技术与典型场景

　　（一）政策综述

　　习近平总书记高度重视智慧农业发展，作出重要指示强调，“以生物技术和信息技术为特征的新一轮农业科技革命正在孕育大的突破，各国都在抢占制高点。作为一个农业大国，我们绝不能落后。”“要用物联网、大数据等现代信息技术发展智慧农业。”

　　2024年10月末，农业农村部针对智慧农业领域连发两份重磅文件，即《关于大力发展智慧农业的指导意见》《全国智慧农业行动计划（2024-2028）》。

　　《关于大力发展智慧农业的指导意见》提出，以推进物联网、大数据、人工智能、机器人等信息技术在农业农村领域全方位全链条普及应用为工作主线，以全面提高农业全要素生产率和农业农村管理服务效能为主要目标，着力破解信息感知、智能决策、精准作业各环节的瓶颈环节，大幅提升农业智能化水平，为加快农业农村现代化提供新动能。到2030年，智慧农业发展取得重要进展；到2035年，技术装备达到国际先进水平。

　　《全国智慧农业行动计划（2024-2028）》提出，组织实施智慧农业3大行动，在公共服务能力建设上提供公共服务产品，在产业布局上培育一批智慧农场、智慧牧场，在示范带动上支持浙江先行先试。到2028年底，智慧农业公共服务能力大幅提升，信息技术助力粮油作物和重要农产品节本增产增效的作用全面显现，先行先试地区农业全产业链数字化改造基本实现。

　　2025年1月22日发布的《乡村全面振兴规划（2024—2027年）》，亦提出“大力发展智慧农业”。

　　（二）关键技术

　　综合国内多家对智慧农业领域有深入研究的高校、院所观点，概况地看，智慧农业的核心要素是信息和知识，是在以往生物农业、化学农业、机械农业等发展基础上的升华，促进农业从大水漫灌式高强度投入向精细滴灌式投入转变，从依赖人工向依赖机器转变，从主观经验判断向大数据智能决策转变，从而推动土地产出率、劳动生产率和资源利用率有效提升，行业管理服务数字化、智能化水平显著提高。

　　从需求侧看，智慧农业系统面向政府（2G）、企业（2B）、合作社及规模经营农户（2C）等服务对象，由感知与执行层、运算层与应用层构成，核心是帮助用户完成信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务等功能。

　　中国农大李民赞教授将智慧农业的关键技术概括为“感移云大智”五个字。

　　“感”是指高效感知技术，包括农业信息先进感知技术和农业传感器。“移”是指移动通信和移动互联技术，实现农业信息的实时传递和农业生产的实时调控。“云”是指云计算和云服务，支撑农业生产数字化和信息化。“大”是指大数据技术，农业数据是大田智慧种植业的基础，农业大数据技术是智慧农业时代数据挖掘和大数据应用的工具。“智”包括智慧和智能，例如大田种植智慧管理决策、大田种植智能装备等等，是智慧农业的核心。

　　（三）智慧农业的典型场景

　　农业农村部相关文件提出主要作物种植精准化、设施种植数字化、畜牧养殖智慧化、渔业生产智能化、育制种智能化、农业全产业链数字化、农业农村管理服务数字化等7项重点任务，也是智慧农业的7种典型应用场景。

　　主要作物种植精准化：主要面向玉米、水稻、小麦等大田作物，重点关注墒情/虫情/苗情/气候灾情等“四情”检测、精准水肥药施用、智能农机装备、农业无人机和智能决策系统等技术的集成应用，构建主要作物大面积单产提升的数字化种植技术体系。重点强调农田新型基础设施的建设和改造升级，研发推广高精准作业水平的智能农机装备，合理布局田间物联网检测设备，鼓励有条件的农场、合作社开展数字化改造。

　　设施种植数字化：主要面向设施农业，推动集中连片低效设施数字化改造，推进环境控制、水肥一体化等物联网设备应用，鼓励规模化种植主体应用生产经营全过程信息管理系统，动态调优品种结构和上市档期。

　　渔业生产智能化：主要面向规模化养殖业，加快淡水养殖的数字化改造，推进深远海智能化养殖渔场建设。

　　育制种智能化：主要面向育制种业，推广小区智能播种收获、高效去雄等智能设备。开发智能设计育种工具。

　　农业全产业链数字化：主要面向农产品的产销对接和质量溯源，实施“互联网+”农产品出村进城工程，引导带动上下游相关主体数字化改造，以市场需求为导向精准安排生产经营，拓展农产品网络销售渠道，推进产地农产品溯源体系建设。

　　农业农村管理服务数字化：主要面向政府管理，加强国家农业农村大数据平台、用地“一张图”建设，构建农业农村管理服务数字化底座。

　　三、国内外发展状况

　　（一）国外智慧农业的发展进展及推广经验

　　据郝宇的《智慧农业的国际经验与中国镜鉴》，对美国、欧盟、日本等发达国家在智慧农业方面的进展及推广经验进行介绍。

　　其中，美国主要采用“研发+推广”双轮实现智慧农业技术落地。美国大农场对物联网设备技术的采用率高达80%，美国农民可通过远程控制技术和先进的传感器进行气象监测、精准灌溉、智能化施肥和生产调度，有100余个农业信息收集点为全美农业经营提供最新的农资交易和农业科研信息；欧盟主要采用“数字化+信息化”为职业农民赋能。以德国为例，其2%的农业人口养活了整个国家，德国农业生产有着极高的数字化水平和领先的农业生产技术装备，更有一批受过专业教育的高素质人才为农业发展提供坚实保障；日本主要采用“专+精”商业思维突破地散人稀局限。日本农业的突出特征是人多地少、精耕细作，且农业生产的“老人化”“兼业化”严重。在此背景下，日本积极推行农业精细化调节和扁平化经营。

　　美国、欧盟、日本都在各自不同的资源禀赋条件下，发展出适宜的智慧农业推广模式。例如，美国属于大规模农场的殖民地农业条件，强调通过研发投入和技术推广实现农业的降本增效；日本属于小规模农场的原住民农业条件，强调通过自动化解决“谁来种地，怎么种地”难题，通过延伸农业产业链解决种植户的收益平衡问题；欧盟地区的种植规模介于两者之间，则强调发展精准农业装备，并通过职业化的农民来更好地驾驭装备和经营农场。

　　根据麦肯锡发布的《Global　Farmer　Insights　2024》，该公司在2024年一季度调查了北美洲、欧洲、拉丁美洲、印度等区域4400名农民，全球农户的智慧农业技术采用率约52%，其中，北美洲约75%，拉丁美洲60%，欧洲55%，印度11%。技术采用率与种植规模息息相关，使用率较高的智慧农业技术包括农机自动驾驶、农田传感器、可变速率施肥等，农户使用智慧农业技术的关键驱动因素是提高作物产量（88%）、节约成本（85%）、提升作物品质（84%）、降低风险（77%）。另外，经济作物种植者比大田作物种植者更有动力采用智慧农业技术。农民采用智慧农业技术的主要痛点是不明确的投资回报率以及高昂的安装和维护成本。

　　（二）国内发展智慧农业进展及应用条件

　　据赵春江的《智慧农业的发展现状与未来展望》，目前，智慧农业技术在全国范围内均得到初步应用，并在农业无人机领域达到国际领先水平。其中，在东北、西北、黄淮海平原等大田生产领域，通过广泛应用遥感监测、专家决策系统和农机北斗导航作业等技术，实现大田精准作业。在设施养殖领域，主要应用包括动物禽舍环境监测、动物个体形态与行为识别、精细饲喂、疫病防控等，特别是近年来，非洲猪瘟大范围发生后，高度智能化的楼房养猪发展迅速。此外，我国南方的智慧水产养殖发展也很快。在设施园艺领域，目前所有的现代玻璃温室和 40%的日光温室采用了环境监测、水肥一体化技术；设施食用菌产业也广泛应用了信息技术进行产量和品质的控制。在农业农村信息服务领域，通过机器学习、时空大数据挖掘、知识图谱构建、语音智能识别等技术的应用，实现个性化精准服务。

　　有利条件：第一，国家高度重视智慧农业的发展。近10年的中央一号文件中，每年均强调了信息科技助力农业农村现代化的内容。第二，农村信息化促进了智慧农业的发展。目前，我国互联网和4G的村级覆盖率达98%以上，2019年我国的农业生产数字化水平达到23.8%，其中，作物种植信息化水平17.5%，设施栽培信息化水平41.0%，畜禽养殖信息化水平位32.8%，水产养殖信息化水平位16.4%。第三，农业规模化经营为智慧农业发展创造了条件。根据第3次全国农业普查，2016年耕地规模化经营占比28.6%，农业合作社、家庭农场和龙头企业的数量达到300万家以上，生猪、家禽养殖规模化占比分别为62.9%和73.9%，为智慧农业发展提供了载体和需求的驱动力。第四，智慧农业技术创新取得明显进步。通过对2008-2018年全球智慧农业相关文献及研究活跃程度分析，全球排名前5的国家依次是美国、中国、巴西、西班牙、德国。

　　不利条件：第一，我国农田地块规模小，耕地细碎化问题突出。美国农场规模平均3000亩以上，欧盟农场面积在1500亩以上的占比52%，而我国经营面积在50亩以下的小农户占比超过95%，小农、小地块的农业生产经营方式导致我国智慧农业技术投入的边际效益低、经营主体应用积极性不高。第二，农业机械化水平较低。实施智慧农业离不开农机装备支撑，目前我国农机装备的智能化水平较发达国家仍有10-20个百分点的差距，特别是丘陵山区机械化率仅为49%，设施园艺机械化率为32%，畜牧养殖机械化率约35%，水产养殖机械化率30%。第三，农村基础设施薄弱。农村信息采集终端应用少，物联网基础设施薄弱，农田气象、耕地质量、土壤墒情、水文等监测点偏少，缺乏专业的信息化设备运维队伍。第四，智慧农业技术有效供给不足。由于缺乏基础研究和技术创新，缺乏核心的农业传感器和智能决策的算法模型以及高端农业智能装备，不能满足实施智慧农业的需求。其中，农业智能控制与农业机器人关键技术及核心零部件远落后于发达国家，是我国智慧农业最薄弱的环节；核心感知元器件和高端产品几乎全部依赖进口。

　　四、产业链图谱

　　据张少华的《中国智慧农业的规模测度与效应评估》，至2025年，全球智慧农业市场价值约683.89亿美元（约合5000亿元），年均复合增长率约14.12%。其中，发展增速最快的是中国。

　　综合各方面信息，对我国智慧农业的产业链进行拆解，并对未来3-5年各细分领域的市场规模进行估算，形成下图所示的智慧农业产业链图谱。

　　产业链上游市场规模约560亿元，建议重点关注农业传感器和关键零部件。其中，农业传感器包括智能农机装备传感器（检测农机作业质量、实时取得收获农产品的数量和质量、同步检测土壤的有机质/重金属/氮磷钾成分含量等）、遥感检测传感器（掌握作物长势、生成田块3D地图、生成喷药施肥处方图等）、农业物联网传感器（完成“四情”检测）等。

　　据中国科协的《农业传感器产业与技术发展路线图研究》，2020年我国进口农业传感器600万只，对外依存度约60%。农业传感器的需求结构中，大田环境传感器、设施环境传感器、动物生命传感器、植物生命传感器、养殖环境传感器的占比分别42.6%、20.4%、16.5%、10.6%、9.9%。

　　关键零部件方面，重点关注混动发动机、CVT传动等产品。随着汽车电动化、智能化的发展，相关技术和供应链逐步向工程机械、农业机械扩散。目前，玉柴、上柴推出的EVT混动农机动力总成解决方案值得关注。传动系统方面，以往拖拉机、收割机多采用离合器加机械换挡的传统传动方式，农机驾驶员劳动强度较大。近年来，动力换挡、CVT等先进传动系统渗透率逐步提高。以潍柴雷沃为例，2024年成功实现第1万台动力换挡拖拉机下线，动力换挡拖拉机销售台数较2023年提高近8倍。

　　产业链中游市场规模约1900亿元，建议重点关注智能农机装备、成套系统集成和农业机器人中的农业无人机。其中，智能农机装备是对传统农机的智能化升级，或颠覆性重构。例如，通过RTK定位技术实现厘米级的农机自动驾驶，通过视觉摄像头、激光雷达、毫米波雷达等实现农机的无人自动控制，通过智能变量控制器、处方图导入等实现变量自动作业。成套系统集成主要是向2B用户或者经营规模较大的2C用户提供系统解决方案，例如，为大规模农场提供无人农场解决方案，配备什么样的智能农机，搭建个性化定制的信息系统，如何运营和维护等。

　　农业机器人则通过先进传感技术、柔性机械臂等面对非结构性环境和娇嫩作业对象。其中，农业无人机领域成熟应用的视觉识别、激光雷达、飞行自主控制等技术具备迁移性，且我国的大疆农业、极飞科技等两家领先企业在农业无人机领域已具备全球统治力，建议重点关注。据工信部统计，目前我国的农业无人机保有量约30万架，其数量占全部无人机的10%，但作业飞行小时数占全部无人机的98%。（国投创益：戴彦雄、张真）