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 效共享 ；  没有一个汇集农业大数据的统一平 台；  农业生产大数据链、农业农村基 础数据体系尚未成型。  农业新成果，新技术的推广应用 速度缓慢，农产品生产与市场信 息服务滞后，农村管理效率较低；  大数据的分析、加工，进而反哺 农业农村的能力有待加强。 大数据基础设施不够完善 大数据应用水平不足 数据基础薄弱 相关政策背景 国家发展改革委、中央网信办《关于推进“上云用数赋智”行动 系。 3. 提升农业发展质量，培育乡村发展新动能：夯实农业生产能力基础、实施质量兴农战略、构建农村一二三产业融合发展体系、构建 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。

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： 0 2 交换机、路由器、网关、网桥 智慧农业业务总体架构 农田地理信息管理 智能灌溉管理 智慧农机管理 四情监测 物联设施管理 场景应用 数据中台 网络传输 终端设施 农事学习 智慧植保 AI 农事专家 知识服务 AI+ 遥感 大田种植 设施农业 智慧养殖 智能服 务 数据采集应用 农业机械 环控设施 灌溉设施 四情监测设备 巡检机器人 畜牧声音阵列 畜牧估重设备

机器人及配套 产品的研发、 生产、销售与 服务 • 智能机器人 研发 • 人工智能基 础软件开发 • 智能机器人研 发 • 人工智能基础 软件、物联网 技术开发 • 智能机器人 研发 • 智能农业管 理 • 机器人技 术研发 • 研究机器学习 算法，以提高 机器人灵活性 和学习、决策 能力

较快增长，美丽乡村建设扎实推进，农村社会保持和谐稳定。这些成就不仅巩固了国家粮食安 全和农村发展基础，更为建设农业强国、实现中华民族伟大复兴筑牢了坚实根基。 党的二十届三中全会对进一步深化农村改革作出系统安排，为贯彻落实党中央决策部署、 中央农村工作会议精神和 2025 年中央一号文件部署，中央广播 电视总台农业农村节目中心、总 台研究院联合中国社会科学院农 村发展研究所撰写《CMG 乡村 振兴观察报告（2023-2024）》。 程，2024 年开展了中国乡村振 兴综合调查第三轮追踪调查，覆 盖 14 个省（自治区）、472 个 行政村、5824个家庭样本和2.33 万个人样本。作为涉农宣传“国 家队”和“主力军”，总台农业农村节目中心一直持续跟踪报道、深入挖掘乡村振兴的生动实 践和典型案例。2024 年，依据乡村振兴实践中的典型性、引领性、创新性、可持续跟踪性四 个维度，在全国范围内从国家部委、地方政府、科研院所、大专院校、涉农企业五大渠道征集 城乡融合……………………………13 智慧农业……………………………19 大食物观……………………………24 土特产………………………………29 农民增收……………………………35 农村养老……………………………39 乡风文明……………………………43 新农人………………………………48 案例…………………………………54 目录 农业增效益 黑龙江省铁力市王杨灌区数字赋能春耕春灌

7 3 8 9 12 6 3 9 7 11 20 农业/医疗 建筑工程 旅游 投资/商业/服务 信息技术 运输物流 航天军工 汽车 钢铁机械设备 石油化工 煤炭/矿冶/黄金/盐业 能源电力 能源与资源类 工业制造类 运输物流类 信息技术与商务服务 建筑工程 农业/医疗 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 应用侧重智慧工地、人员安全监控、 施工进度可视化、BIM 协同等场景，核心 是提升现场管理效率与安全水平 农业/医疗 • 农业/医疗 5 家 • 农业属于国家保障民生健康的基础产 业，医疗则属于数据敏感、监管严格的 行业 • AI 方面主要利用物联网+遥感+AI 决策实 现农业产供销闭环，医疗领域侧重诊疗 辅助、数据隐私与合规等 中农发集团、中国 林业、国药集团等 信息来源：科智咨询分析整理 建筑工程类央企推进“智能建造+绿色施工+全周期管控”，借助 BIM 模型优化管线布 局减少返工，同时通过智能工地监控及时制止违规操作，未来将扩大建筑机器人应用 范围，打造光伏供电、低碳施工的绿色施工模式； • 农业及医疗类央企围绕“农业提质增效+医疗普惠”，农场通过物联网设备精准调控水 肥提升亩产，医院则搭建分级诊疗平台方便基层患者就医，未来将探索耕地减排增收 和个性化健康管理服务等新模式。 AI 赋

农知大模型以同方知网自主可控的华知大模型 为基础底座 ，借助其强大的语言理解和生成能 力为农业赋能； ② 整合多源知识资源 整合了农科院农业信息研究所海量的农业科技 文献和专业数据等知识资源 ，将丰富的农业领 域知识融入模型 ，使其能够更好地理解和处理 与农业相关的问题和任务； ③ 基于 aikbase 向量知识库 依托同方知网自主研发的 aikbase 为用户提供更高效、准确的知识查询和交互服 中国农业科学院农业信息研究所携手同方股份旗下同方知网发布的我国首个农业通用大语言模型，以同方知网自主可控的华知 大模型为底座，整合了海量的农业科技文献和专业数据等知识资源，旨在打造具备 NLP 、 CV 、多模态等能力的农业专业知 识 增强大模型，主要面向农业科技创新、生产服务、知识科普、辅助决策等多领域应用场景，可高效服务于农业管理部门、 科研 农知大模型 院所、高校、企业、农技人员等，提升农业智能知识服务能力 技术架构 农业大语言模型 (LLM) 任务特定的 微调与优化 人机交互界 面设计 数据标注与 预处理 数据收集与 整合 预训练模型 选择与优化 领域知识融 合 应用层 数据层 模型层 第 47 页 技术架构 多模型并联架 构 创新性地采用了多模型并 联（ Ensemble

前沿热度指数得分排名第一，包括：地球科学领域， 临床医学领域，生物科学领域，天文学与天体物理学 领域，数学领域；在其他 6 个领域均排名第二，基础 研究活跃程度整体仍然最强。 中国在 6 个领域排名第一，分别是：农业科学、 植物学和动物学领域，生态与环境科学领域，化学与 材料科学领域，物理学领域，信息科学领域，以及经 济学、心理学及其他社会科学领域，展现出鲜明的相 对领先优势；中国在地球科学领域、生物科学领域和 最高，中国在六个领域得分最高 2025 研究前沿热度指数 07 表 2 十一大学科领域整体层面研究前沿热度指数 Top20 国家 / 地区在分领域层面的研究前沿热度指数得分和排名 十一领域 农业科学、植 物学和动物学 生态与 环境科学 地球科学 临床医学 生物科学 化学与 材料科学 物理学 天文学与 天体物理学 数学 信息科学 经济学、 心理学及其 他社会科学 国家 / 地区 得分 排名 3 个前 沿排名第一，英国和加拿大各有 1 个前沿排名第一， 此外澳大利亚、埃及、印度、意大利、日本、巴基斯坦、 韩国等国也各有 1 个研究前沿排名第一（表 3）。 十一大学科领域中，中国在农业科学、植物学和 动物学领域，生态与环境科学领域，化学与材料科学 领域和信息科学领域等 4 个领域，排名第一的前沿数 远远超过美国；在物理学领域和经济学、心理学及其 他社会科学领域等 2 个领域，中国排名第一的前沿数

005 2. 方法论 006 2.1 研究前沿的遴选与命名 006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 011 1.2 重点热点前沿⸺“利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫” 012 1.3 重点 TM（RHN） 数 据 库 的 新 兴 主 题（Emerging Topics）遴选出 3 个热点前沿，合计 110 个热点前沿 和 18 个新兴前沿。 005 ② 11个大学科领域分别为：1. 农业科学、植物学和动物学；2. 生态与环境科学；3. 地球科学；4. 临床医学；5. 生物科学；6. 化学与 材料科学；7. 物理学；8. 天文学与天体物理学；9. 数学；10. 信息科学；11. 经济学、心理学及其他社会科学。 此可以了解重点新兴前沿的基本概念、最新科研突破 及未来发展前景等。 2025研究前沿 背景和方法论 009 2025 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 农业科学、植物学和动物学领域排名前 10 的热点 前沿主要分布在动物健康与公共卫生、植物抗胁迫、 植物分子机制、植物进化生物学与遗传资源挖掘、植 物病害防治及食品科学与工程

方各行业，特别是18个试点试验城市的数据基础设施建设提供参考。 前 言 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 前 言 04 > 05 照生产要素划分，人类社会7000多年的文明史可以分为三个阶段。第一阶段是农业社会，以土地和劳动力为主要生产要 素；第二阶段是工业社会，以技术和资本为主要生产要素；第三阶段是数字社会，以数据为主要生产要素。数据作为数字社会的 新型生产要素，不同于土地、劳动力、技术、资本等 第一章 人类社会正进入 数据要素化发展新阶段 数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的 第五大生产要素 网络空间升级为计算空间后正在向数据空间进一步迭代 土地 劳动力 资本 技术 数据 农业社会 工业社会 知识社会 物理空间 网络空间 计算空间 数据空间 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 08 > 09 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 在现代经济社会发展史上，任何一项 佣金。 为了构建欧盟统一数据市场，打造数字经济领域的规模竞争力，欧盟委员会于2020年2月发布《欧洲数据战略》，明确 提出建设欧洲共同数据空间，并确立了制造业、绿色节能、交通、健康、金融、能源、农业、公共管理、技能、开放科学云 等10个建设领域，后来又将建设领域扩大到18个。欧洲共同数据空间将欧盟构建成一个单一数据市场，通过快捷方便的访 问接口，使来自欧盟范围内的各类主体均能够以可信和低成

水运交通科学数据基础设施建设先行先试 交通运输部天津水运工程科 学研究所 1 7 交通 运输 中国交通建设股份有限公司交通数据基础设施 建设先行先试 中国交通建设股份有限公司 1 8 农业 农村 国机数字科技有限公司农业数据基础设施建设 先行先试 国机数字科技有限公司 1 9 商贸 基于可信数据空间的消费领域数据基础设施建 设先行先试 北京腾云天下科技有限公司 2 0 商贸 基于可信数据空间的商贸领域数据基础设施建