证券研究报告 [Table_C ontacter] 本报告联系人： [Table_Title] 农林牧渔行业 “AI+农业”系列专题一：政策大力支持智慧农业发展，AI 赋能种植链前景可期 [Tabl e_Author] 分析师： 钱浩 分析师： 周舒玥 SAC 执证号：S0260517080014 SFC CE.no: BND274 请注意，周舒玥并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。 [Table_Summary] 核心观点：  政策推进智慧农业发展，“AI+农业”前景可期。人工智能（AI）正引领着智能化农业时代的到来，近年来国家 高度重视并积极推动智慧农业建设，25 年一号文件指出“支持发展智慧农业，拓展人工智能、数据、低空等技 术应用场景”。AI 正驱动传 靶点预测、全基因组选择模型优化等方面取得显著成果，并广泛运用于田间试验及商业化育种中。我国近年来 在 AI 作物育种领域有所突破，如农科院、国家南繁研究院与阿里达摩院联合研发出全流程智慧育种平台，加速 育种决策运算，产业运用前景广阔。  种植生产：AI 辅助智能决策及自动化耕作，实现精准种植。一方面，AI 可协助作物生长监测和智能决策支持， 如运用机器学习综合考虑作物品种、土壤肥力、气象条件等因素，确定最优的播种时间、种植密度、施肥量等

业资源利用率和流通效率，为农业供给侧结构性改革提供新动 能，进而保障食品安全，便利农民，促进农业产业平稳可持续 发展。 －6－ 2.2 建设的可行性 建设所需的基础设施制作工艺先进，应用前景广阔，受众 市场成熟，国内互联网技术发展迅速，陕西本土的农业及土地 数据也正在逐渐积累，基础数据库逐步完善，人才资源也具备。 同时，建设农业大数据符合陕西特色农业发展的政策方向。通 过大数据 进行规划和干预； 电商产品溯源监控：和与溯源平台系统集成，提供电商用 户监控购买产品每个环节的数据信息； 消费者与农场的连接：提供农产品平台，让消费者可以向 农场租用地块，系统成为订单工具，产生具有市场前景的订单 式种植模式。 （9）精准扶贫： －23－ 扶贫地图：通过 GIS/GPS 地图把困难农户的分布情况进行 罗列，对照产业规划，精准制定脱贫计划； 扶贫项目：按项目对扶贫的项目内容、人物、扶贫前后信

惠农政策、致富经验等信息服务，降低劳动力， 提高产量，增收致富。 系统解决方案提供企业获取应有回报。 + + 项目背景 4 1 2 3 •人民生活水平提高 •优质蔬菜供不应求 •市场前景广阔 为促进由传统落后的生产方式迅速转向科技含量高的生产方式 环境感知——智慧温室 实现光照、温 湿度、二氧化碳、 土壤等监测以及自 动控制，从而引领 现代农业的发展， 是物联网技术与农

农产品追溯 通过智能合约等技术，实现农业保险的自动 化理赔和风险管理。 农业保险 区块链技术可以提高农业供应链金融的透明 度和效率，降低融资成本和风险。 农业供应链金融 区块链在智慧农场中的应用前景 04 区块链智慧农场解决方案设计 包括数据采集与传输层、数据存储与处理层、应用层，确保系统稳 定性和可扩展性。 分层架构设计 采用成熟的区块链技术，如以太坊或 Hyperledger Fabric

批直播复合型人才，承担着 “ 中国 ** 直播电商中心”运营的职责，可以提供自有和合作方式的直播人才服务，服务内容包括以下清单所列： 5G 直播代运营整体保障服务 XR 直播 XR 直播就是利用 AR 技术提供真实的前景和 MR 技术提供虚拟的后 景，结合生成的画面，再通过推流进行直播。 2021 年 7 月 29 日晚上 8 时，“刘 德华出道 40 周年”抖音直播准 时开始，在两个多小时的时间 里，总观看人次超过了

年 ， 超过三分之二实 施物联网的公司将在 生产中部署至少 一个数字孪生； • 工业领域的数字孪生 ，将在未来几 年 形成一个超过千亿的市场 数字孪生应用： 现在只是起步，天地广阔、前景无限 26 以工业数字孪生为例 基于模型的体系工程和

后的现状。我国智慧农业起步比较晚，并且受传统观念影响，只有 极 小 部分科研人员愿意投入到这一领域，导致相关领域的技术人员储备不足， 影响了智慧农业事业的迅速崛起。 1.2.3 智慧农业的发展前景 智慧农业已成为合理利用农业资源、提高农作物产量和品质、降 低生产成本、改善生态环境及农业可持续发展的前沿性农业科学研究热 点之一。目前，我国农业仍处于由传统农业向现代农业转变的过程中， 采用直接序列图像差分提取前景像素变化情况作为视觉图像特 征分析动物行为。在基于计算机视觉的动物异常行为监测方面，通过 在动物体表绘制数字标识以辅助计算机图像处理识别个体，建立了一套 基于计算机视觉的排泄行为监测试验系统。 目前的研究中，多采用可见光图像采集设备，采集俯视或侧视动 物图像或视频，应用图像处理技术对采集图像进行图像分割处理，提取 动物前景目标。提取特征识别采食、饮水、排泄以及躺卧等行为， 学刘燕德团队、国家农业智能装备技术研究中心黄文 倩团队等 98-1031, 但是目前对农产品内在品质在线检测分拣机器人 的市场应用还没有可 见报道。 综上所述，农产品尤其是水果内部品质在线无损检测和分级技术 具有广泛的应用前景。国外的研究起步较早，其部分农产品分拣机器人 已迅速从实验室研究走向产品化实现。我国也有部分针对农产品外观品 质分拣的机器人投入市场，就内部品质分拣机器人而言，相对于国外的 进展，我国目

断提升企业及园区综合能效水平，促进新能源发展， 打造国内领先的“能源自平衡零碳产业园”。项目 形成可推广、可借鉴的管理技术成果及相关实践经 验，可进一步推广至其他地区，构建基于综合能源 的零碳示范园区，具有非常可观的推广前景。 参考文献 程耀华，张宁，康重庆，等. 低碳多能源系统的研究框架 及展望[J]. 中国电机工程学报，2017,37(14)：4060−4069. [1] 新华社. 习近平提出，加快构建新发展格局，着力推动高

于深 度学习的模型，能够处理和分析海量数据，从而为农业生产、管理 和决策提供科学依据。大模型的核心优势在于其能够通过训练从大 量数据中提取复杂的模式和关系，这使得其在农业中的应用具有广 泛的前景。 首先，大模型技术可以用于作物生长监测和预测。通过结合卫 星遥感数据、气象数据和土壤数据，大模型能够实时监测作物生长 状况，并预测未来的产量变化。这种预测不仅可以帮助农民优化种 植计划，还 精度达到 98%。 综上所述，大模型技术在现代农业中的应用具有广阔的前景和 实际价值。通过引入大模型技术，不仅可以提高农业生产的效率和 质量，还可以降低生产成本，保护生态环境，从而推动农业的可持 续发展。 1.2.2 大模型在农业中的应用场景 随着农业数字化转型的深入推进，DeepSeek 大模型在农业领 域的应用展现出广阔前景。在精准农业方面，大模型能够整合多源 异构数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等，为农户提 GPT 在文本分析和知识抽取中的成功应用，为农 业知识的自动化处理提供了可能性。 DeepSeek 大模型作为一种新兴的预训练模型，其强大的泛化 能力和多任务学习特性使其在农业科技中具有广阔的应用前景。然 而，现有技术条件仍存在一些局限性：  数据质量与数量：农业数据通常包含大量的噪声和缺失值，且 数据分布不均衡，这对模型的训练和预测准确性构成了挑战。  计算资源：深度学习模型，特别是大模型，对计算资源的需求

机应用不仅能够解决当地复杂地形的喷洒难题，更是有效提升柑橘运输效率与作业安全，为当地产业升级注入了新动力。 中国航空学会副理事长、中国民航局原总工程师殷时军则分享了低空经济的现状与未来，展望了低空经济的广阔前景，并提出农业无 人机是促进农业革新和低空经济发展的重要力量。殷时军提到，“中国的无人驾驶航空器技术目前在世界处于相对领先的位置，同时 中国又是一个农业大国，农业无人机不仅为中国的农业机械化提档升 省水省药等优势。 如今，农业无人机在玉米各个生育阶段的运用包含：封闭性除草、 茎叶除草、化学调控、喷洒叶面肥、病虫害防治等，随着农业无人 机的功能完善与技术迭代，农业无人机在玉米种植中的应用前景将 会更加广阔，玉米防病增产也将逐步成为飞防植保领域的新蓝海。 T70 抽雄至灌浆成熟期作业参数 ag.dji.com 农业无人机行业白皮书 - 38 - 2. 苹果全流程管理 在现代