如学 习、推理、思考、规划等），包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、 脑机接口、知识图谱、人机交互、自主无人系统等： （1） 机器学习（ML）：AI核心技术，通过构建模型、利用算法对大量数据进 行学习和分析，自动发现数据中的模式和规律，并据此对新数据进行预 测或决策；可划分为监督学习、无监督学习和强化学习。 （2） 深度学习（DL）：机器学习重要分支，基于人工神经网络的学习算法， 将数据点分组为不同的簇。 ·强化学习：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习 最优行为策略，在机器人控制、游戏等领域有应用。 深度学习 机器学习的一个分支，是一种基于神经网络的学 习方法，其通过模拟人脑神经网络的层次结构 （尤其是深度神经网络）来处理复杂数据。它能 够自动提取特征，适用于高维度、非结构化的数 据，如图像、语音和文本。 ·多层次的特征提取：从浅层的提取低级特征（如边缘、纹理），到中层的提 ·多层次的特征提取：从浅层的提取低级特征（如边缘、纹理），到中层的提 取中级特征（如形状、部分对象），再到深层的提取高级特征（如整体对 象、语义信息）。这种分层特征提取能力使得深度学习在处理高维度、非结 构化数据（如图像、语音、文本）时表现优异。 ·端到端的学习：直接从原始数据（如图像像素、语音波形）到最终输出 （如图像分类、语音识别）进行端到端的学习，无需人工设计特征。 够拟合复杂的非线性关系。

简洁明快：内容较短，方便快速阅读与碎片化阅读； II. 直击重点：聚焦一个关键问题进行展开分析； III. 分享观点：拒绝平铺直叙，亮出智库独有观点； 后续 ，针对农业数字化行业的深度分析， 敬请关注甲子 光 年智库的《智慧农场行业研究报告》报告 定制 报告 2 轻量报告 • 以洞察趋势、实践研究为主 • 具备核心观点、核心数据和典型案 例 数字化概念层出不穷，细分赛道迭代速度加快，相关从业 甲子光年智库微报告产品介绍 • 研究风格简洁明快 • 一个报告只解决一个关键问题，并 提出一个核心观点 • 提供深度问题解决的咨询服务为主 • 聚焦发现问题、分析问题、解决问 题 • 根据客户的定制化需求开展深度行 业研究 • 以深度研究、定义赛道为主 1 微报告 咨询 报告 2022 年 ; 图 ：甲子光年智库四级报告产品体系 4 3 www 机器人 生产工具 人工智能与大数据 泛农业生产 2. 农业产业数字化进程相对滞后 中国数字经济正在快速发展，并且随着各行各业新业务逻辑的探寻与逐渐成熟，创新的数字化技术与应用正在不断深度融合， 这也在农业的诸多 细 分领域得到落地实践，正在带动中国农业进行现代化转型与升级 代表技术 source: 2022 1980—2005

能决策支持系统。该系统能够实时分析农业生产数据，提供精准的 农事操作建议，从而优化资源配置，提高作物产量和质量，降低环 境影响。 项目的核心目标是实现以下三点： 1. 提升数据分析能力：通 过对大量农业数据的深度学习，模型能够识别出影响作物生长的关 键因素，为农民提供科学的种植建议。 2. 优化资源配置：根据模 型分析结果，系统能够指导农民合理配置水、肥料和农药等资源， 减少浪费，提高资源使用效率。 无人机、遥感技术和智能传感器等设备已经开始在农田监测、病虫 害防治和灌溉管理中发挥作用，但其数据采集和分析能力仍需进一 步提升。此外，农业大数据的整合与共享机制尚未完全建立，导致 数据孤岛现象普遍存在，限制了数据的深度挖掘和应用价值。 在农业产业链的上下游，智能化技术的应用仍存在明显的不均 衡性。例如，农产品加工和物流环节的自动化水平较高，但种植和 养殖环节的智能化程度相对较低。这一现象直接影响了农业整体效 益周期较长，农户的接受度较低。 为解决这些问题，引入深度学习和微调技术的方案显得尤为重 要。通过微调大模型，可以有效提升数据处理能力和预测精度，同 时降低技术门槛和成本，为农业科技的发展提供更为切实可行的路 径。例如，基于大模型的智能灌溉系统可以根据实时气象和土壤数 据动态调整灌溉策略，显著提高水资源利用率；而智能病虫害预警 系统则可以通过深度学习算法，快速识别病虫害特征并提供精准预 警，减少农业损失。

管理 二、 聚焦深度贫困地区集中发力 全面改善贫困地区生产生活条件，确保实现贫困地区基本公共服 务主要指标接近全国平均水平。以解决突出制约问题为重点，以 重大扶贫工程和到村到户帮扶为抓手，加大政策倾斜和扶贫资金 整合力度，着力改善深度贫困地区发展条件，增强贫困农户发展 能力，重点攻克深度贫困地区脱贫任务。新增脱贫攻坚资金项目 主要投向深度贫困地区，增加金融投入对深度贫困地区的支持， 新增建设用地指标优先保障深度贫困地区发展用地需要。 三、 激发贫困人口内生动力 提升贫困群众发展生产和务工经商的基本技能，实 现可持续稳固脱贫。引导贫困群众克服等靠要思想， 逐步消除精神贫困。促进形成自强自立、争先脱贫 的精神风貌。改进帮扶方式方法，推动贫困群众通 过自己的辛勤劳动脱贫致富。 四、 强化脱贫攻坚责任和监督  加强扶贫资金管理，严惩挪用和贪污扶贫款项；  科学确定脱贫摘帽时间，对弄虚作假、搞数字

理念及管理制度的高科技企业。公司以实施“智慧农业云服务平台”为主要经营内容。总体经营发展思路是以 “农业大数据”为驱动，以“农业物联网技术”、“AI人工智能”、“区块链技术”、“智能深度学习技术”等 为路线，实现涉农企业智慧化、精准化种田。 基于AI人工智能和深度学习技术打造国内第一款农业语音交互机器人－农小嗨，帮助农业企业实现语音自动 化控制、农业知识问答、种植标准、市场行情等相关的查询服务，为国内农业企业智慧化、精准化种田提供帮 Progerssive Scan CMOS ● 镜头：7-35mm ● 变焦：支持变焦 ● 2560x1440@25 fps ● 0.005Lux@（F1.2，AGC ON）,0 Lux with IR ● 采用深度学习硬件及算法 ● 智能识别≥100种病害 ● 智能预警：病害检测，发现病害自动ZPP预警 ● 智能标注：自动抓取病害图片，并标注病害所在位置 ● H.264,Smart264,H.265,Smart265

点的应用发展到融合的全面 的创新应用。一是智慧林业创新服务，以“民生优先、服务为先、基层在先”的服务理念， 用更全面的互联互通促进信息交互、服务多元化，极大地提升政府服务水平和基层参与管 理的深度，从而有效支撑服务型政府的构建;二是智慧林业创新平台，用更透彻的感知摸清 生态环境状况、遏制生态危机、共建绿色家园，用更深入的智能监测预警事件、支撑生态 行动、预防生态灾害，从而打造一体化、集约 理世界与信息世界的无缝 连接。物联网是互联网的应用拓展，以互联网为基础设施，是传 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 感网、互联网、自动化技术和计算技术的集成及其广泛和深度应用。物联网 主要由感知层、 网络传输层和信息处理层组成。应用创新是物联网发 展的核心，以用户体验为核心的创新 2.0 是物联网发展的灵魂。物联 网用途极其广泛，遍及交通、安保、家居、消防、监测、 的数据中，快速获得有价 值信息。目前，大数据技术已经应用到了安全管理、环保、水利、金融等领域，随着互联 网行业终端设备应用、在线应用和服务，以及与垂直行业的融合等，互联网行业急需大数 据技术的深度开发和应用，并且将快速带动社会化媒体、电子商务的快速发展，其他的互 联网分支也会紧追其后，整个行业在大数据的推动下将会蓬勃发展。随着信息技术在林业 行业的应用及林业管理服务的不断加强，大数据技术在林业领域的应用也是不可或缺的，

管理 二、 聚焦深度贫困地区集中发力 全面改善贫困地区生产生活条件，确保实现贫困地区基本公共服务 主要指标接近全国平均水平。以解决突出制约问题为重点，以重大 扶贫工程和到村到户帮扶为抓手，加大政策倾斜和扶贫资金整合力 度，着力改善深度贫困地区发展条件，增强贫困农户发展能力，重 点攻克深度贫困地区脱贫任务。新增脱贫攻坚资金项目主要投向深 度贫困地区，增加金融投入对深度贫困地区的支持，新增建设用地 增建设用地 指标优先保障深度贫困地区发展用地需要。 三、 激发贫困人口内生动力 提升贫困群众发展生产和务工经商的基本技能，实现可持续 稳固脱贫。引导贫困群众克服等靠要思想，逐步消除精神贫 困。促进形成自强自立、争先脱贫的精神风貌。改进帮扶方 式方法，推动贫困群众通过自己的辛勤劳动脱贫致富。 四、 强化脱贫攻坚责任和监督  加强扶贫资金管理，严惩挪用和贪污扶贫款项；  科学确定脱贫摘帽时间，对弄虚作假、搞数字

品牌农业 特色农业 绿色食品 人力成本高 农机作业 农业环境管理 农业宏观情况 国家政策与投入  十九大报告指明了深化供给侧结构性改革，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融 合，农业农村现代化迎来创新引领的新时代。整合产业发展各环节所需的政府机构、研究机构 和相关优秀企业，采用“政产学研用”的合作模式，进一步推进人工智能、物联网、大数据在农 业中的产业化、规模化应 业物联网数据分析服务。 平台功能： ① 数据甄别：对数据样本智能合理性判断和过滤 ② 科学模型：科学、客观、吻合的设备运行数学模型 ③ 深度学习：用设备运行大数据进行深度学习和模型训练 ④ 特征提取：利用卷积神经提取数据特征 ⑤ 智能识别：智能识别设备实时运行状态 ⑥ 科学判断：对设备连续运行总体趋势科学判断

越障更强 ● 基于深度学习的物体识别与定 位 ● 支持开源 ROS 扩展性强 ● 先进底层控制系统 力控抓手 自主导航 智能避障 ● 视觉抓取套件 ● 轻量化协作六轴机器 臂 ● 无线通信远程操控 室内外移动底盘 采摘机器人 农 业 采 摘 机 器 人 A g r i c u l t u r a l p i c k i n g r o b o t s 智能深度双目摄像头

普适计算、泛在网络的融合应用，构建一个覆盖世界上所有人 与物的网络信息系统，实现物理世界与信息世界的无缝连接。  物联网是互联网的应用拓展，以互联网为基础设施，是传感网、 互联网、自动化技术和计算技术的集成及其广泛和深度应用。  物联网主要由感知层、网络传输层和信息处理层组成。应用创 新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新 2.0 是物联 网发展的灵魂。  物联网用途极其广泛，遍及交通、安保、家居、消防、监测、 据中， 快速获得有价值信息。  目前，大数据技术已经应用到了安全管理、环保、水利、金融等领域，随 着互联网行业终端设备应用、在线应用和服务，以及与垂直行业的融合等， 互联网行业急需大数据技术的深度开发和应用，并且将快速带动社会化媒 体、电子商务的快速发展，其他的互联网分支也会紧追其后，整个行业在 大数据的推动下将会蓬勃发展。  随着信息技术在林业行业的应用及林业管理服务的不断加强，大数据技术 通道，实现人与林、林与林之间的相互感知。  设施层中的感知体系主要是利用 3S 及北斗导航技术、自动识 别技术、多媒体视频技术、物联网、移动互联网等技术建立 感应层，通过立体的“四维”感应，实现对林业全面感知、深度 感知。  智慧林业的感知范围包括：各种林业资源，如森林、湿地、 沙地、野生动植物；林业基础设施，如道路、桥梁、水网、 电网等；林业服务实体，如林场厂房、住宅、林业站、林防 站、林业检查站等；林业环境，如地表、地质、河流、山丘、