数字农业解决方案 数字农业农村发展现状 产业化程度低 产业附加值低  数据资源分散，天空地一体化数据 获取能力弱；  资源数字化、产业数字化水平不高， 部分农业数据、乡村治理数据未能 实现数字化采集归档；  农业管理中已有的信息系统以及传 统媒介（纸、电子文档等）的数据 系统互相之间并未完全打通 ；  数据资源体系缺乏统一规划，各部 门和单位间的信息资源不能实现有 农业对外开放新格局、促进小农户和现代农业发展有机衔接； 央行、农业部等五部委《关于金融服务乡村振兴的指导意见》 （ 2019 年 2 月发布） 1. 聚焦产业兴旺，推动农村一二三产业融合发展：支持农业产业化龙头企业及联合体发展， 延伸农业产业链，提高农产品附加值。 2. 重点做好新型农业经营主体和小农户的金融服务，有效满足其经营发展的资金需求：鼓 励发展农业供应链金融，将小农户纳入现代农业生产体系，强化利益联结机制，依托核 设等 3. 预期收益：管理到位、产品 增值、农民增收、产业升级 充分积累和挖掘数字资产价值，通过运营实现数据资产增值，促进产业提质增效 数字农业发展路径 农业核心问题：缺乏有效的产业协同 产业化程度低 产业附加值低  标准化、组织化、规模化程度低， 农业产业整体呈现“小、散、弱”；  生产、加工、销售一体化水平低， 产前、产中、产后衔接不紧密；  “ 大资源、小产业、弱效益”问题突

自动驾驶和健康 医疗等多领域的落地应用 • 加强技术突破和伦理规范建设 ，推动智能体的规范化发展 美国在高科技行业推广应用 ，以市场驱动推动研发和产业落地 • 智能体的研发和产业化保持领先地位 ，尤其在自然语言处理、深度学习与大规模模型应用方面不断突破 • 科技巨头如谷歌、亚马逊、微软等推出了大量创新型智能体应用 ，包括语音助手、聊天机器人等 ，提高用户 的体验感 上下游企业的合作与交流。推动智能体 与自 动驾驶、智能制造、智慧城市等行业 的深度 融合。 加强政策支持与保障 ，构 建 长效发展机制 • 政府应加大政策引导和资金扶持力度 ，推动 技术成果转化与产业化。要加强行业监管 ， 建立完善的安全、伦理和合规体系 ，确保 智 能体技术在合规框架内健康发展。要注 重人 才培养和引进 ，提升人才储备。 ID CCID CCID CC ID 聚焦智能体在感知、推理、运动控制、人机 交互等方面的关键技术攻关。推动理论研究 与技术开发的深度融合。鼓励企业参与国际 合作 ，借力全球技术力量 ，推动智能体的技 术创新和产业化进程。 CCID CCID CCID CCID CC 统一智能体定义与行业标准， 推动产业规范化发展 • 推动各相关部门共同制定智能体的统一定义 , 完善检测和认证机制 ，推动行业内的技术

科大讯飞智慧农业业务 文档密级 : 公司内部 A 目 录 3 1 2 公 司 简 介 0 1 室 、国家 863 计划成果产业化基地 、国家智能语音高新技术产业化基地 国家规划布局内重点软件企业 国家高技术产业化示范工程等 n 语音合成与识别 、机器翻译 、图文识别 、图像理解 、自然语言理解 、机器学习推理等核心技术处于国际 先 进水平 n 2008 年在深圳证券交易所挂牌上市（股票代码：

线、应 用场景、大规模产业化的时机等方面把握不准，难以做出有效选择。 如何精准感知产业技术态势，科学研判产业发展方向，及时布局产业化应用场景培育 新产品，成为未来产业大变局中区域 / 企业实现竞争突围的关键。 产业发展决策：广阔的社会需求 产业技术监测跟踪 产业技术“弱信号”发现 技术演进路径分析 前沿技术遴选研判 产业发展趋势预测 产业化应用场景研判 产业发展 方向研判

以科技创新引领产业创新。针对“技术”到“市场”的供需壁垒、 “实验室”到“生产线”的转换壁垒、国产化替代产品“有而不用” 的应用壁垒，建议：一是建立需求导向的技术供给制度。积 极探索技术作价参股、投资孵化产业化公司等模式，实现科 技创新和先进制造“双向奔赴”。依托正在筹建和计划成立的 国家制造业创新中心及其他国家级研发机构，集中高校、民 营企业、社会机构等力量，共同投资开发关键制造技术，并 通过成 必须具备的重要特征。产业链供应链安全稳定是构建新发展 格局的基础，针对当前我国重点产业链存在的“断链”“卡脖子” 等问题，建议：一是实施制造业重点产业链高质量发展行动。 聚焦“六基”开展工程化、产业化突破。充分发挥新型举国 体制优势，统筹推进重点领域技术攻关、生产制造、应用推 广、优质企业培育等工作，实现“化点成珠、串珠成链”。 二是巩固提升全产业链优势。部署打造一批国际竞争力强的 “拳

………59 推荐单位 ：甘肃农业大学 草原牧区经营体制改革创新先锋——“芒来模式”…………………………………………………………59 推荐单位 ：内蒙古农业大学 马氏珠母贝种质创制与产业化应用…………………………………………………………………………60 推荐单位 ：广东海洋大学 科技赋能羊产业发展 踔厉打造环县“中国羊谷”…………………………………………………………60 推荐单位 ：福建省农业农村厅 福建探索实施“千村示范引领、万村共富共美”工程………………………………………………………105 推荐单位 ：福建省农业农村厅 江西农村“四融一共”工作产业化带动乡村振兴…………………………………………………………105 推荐单位 ：江西省农业农村厅 乡村志愿“帮喜团”帮出婚事新风尚………………………………………………………………………106 菜、粮油、油茶、 设施蔬菜 国民营养相关内容明显增加 词云体现：营养、结构、健康、蛋白、肉蛋奶、微生物、热量、富硒 大量食品加工链条相关词频 词云体现：食品、产业、农产品、设施、农业产业化、产业链、加工业、产业集群、农业科技、 冷链物流、工厂化、仓储、食用农产品 深海产业词频关注度突出 词云体现：海洋、水产、渔业、网箱、海域、蓝色粮仓、海湾、深远海 数据来源：通过关键词方案

成熟期实现了技术飞跃，进入全新智能化阶段，功能复杂且高效。 行业特征 1 2 3 发展历程 萌芽期 1960-01-01~1969-01-01 1963年，IBM宣布将软件与硬件实行分离定价，此举被视为软件产业迈向产业化的起始点。 1968年，美国计算机科学家在NATO的软 件工程会议上，首次明确提出了软件工程的概念。 智能软件研发行业的兴起推动了软件产业的独立发展、技术创新与产业升级，并广泛拓展了应用领域，满足了多样化的市场需求。 储需求，存储技术的革新显得尤为关键。当前，相变存储器（PCM）、磁 阻随机存取存储器（MRAM）和阻变存储器（RRAM）是较为成熟的新型存储技术。PCM的产业化进程最快，英特尔与美光早在2015 年便联合推出了相关产品；MRAM已实现产业化，主要应用于嵌入式存储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 尚未实现大规模商用，但其在存算一体及人工智能领域的潜力值得期待。在全球数

产品搬运 生产制造 14. 15. 16. 生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 内部及与供应商共同执行改进计划 全自主化 完全 决策自主化 监督下的 决策自主化 增强型人工活动 产业化、切换与维修 质量与生产控制 客户与现场支持 设计、研发与寻源 人工驱动活动 完全自主化活动 受控的 决策自主化 无自主化 有限自动化 部分自动化 高度自动化 完全自动化 自动化活动 客户与现场支持 计划与排程 产业化、切换与维修 运输 设计、研发与寻源 警报、风险规避、纠正 采购流程与交易

MmNrMvPtPmNMYmQyR 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 3 行业专题报告/证券研究报告 1 AI 大模型快速发展赋予 AIGC 产业化应用空间 ................................................................................. 5 2 垂直领域大 ............ 36 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 5 行业专题报告/证券研究报告 1 AI 大模型快速发展赋予 AIGC 产业化应用空间 AI 大模型是人工智能预训练大模型的简称，以“大规模预训练+微调”范式满足 多元化需求。在大数据的支持下进行预训练后，仅需少量数据的微调就能直接基 于超大规模基模型打造出领域大模型或行业大模型，进而覆盖更多行业自场景， AI 大模型的内涵与特征 数据来源：沙利文《AI 大模型市场研究报告:迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕》，财通证券研究所 生成式 AI 大模型的突破赋予 AIGC 广阔的产业化应用空间。2022 年底 OpenAI 发布人工智能聊天机器人 ChatGPT，在具有庞大参数量的大型语言模型训练下， ChatGPT 展示出了强大的人机交互体验、高质量的持续对话能力以及较好的逻辑

高致死率疾病刚性需求增加 医生缺口及负担明显加剧 机遇与挑战 以 政 策 驱 动 技 术 区域参照：结合贵州发展情况，看广西医学人工智能落地路径 贵州 人工智能 全景应用 实施智能医疗健康重大产业化示范项 目，推进公立医院与互联网医院等重 点医院先行先试、联合攻关，加强与 全球知名人工智能科研机构和企业合 作，推进计算机视觉、模式识别、深 度学习等技术应用到医疗健康领域， 开发智能医疗影像、智能医疗。 AI技术实现摄片质量即时自动分析，在患者尚未离开前即可提示技术是否需要重拍，从而避免非必要的时间损耗。AI质控平台可以通过与设 备集成，从而实现拍片到审片直接在设备端完成，由平台提示影像是否符合要求。目前影像拍片AI质控平台已经实现产业化，尤其是对于典 型胸部正位图像筛查，其准确率已经达到95%以上。 • 效率低而且一致性差; • 事后质控，患者很难再次拍摄，时间损耗大； 人工智能图像识别技术 医学影像成像质量的自动评 价与评分；医学影像质控自