一、人工智能+农业是现代农业发展新兴趋势，具有智能化管理、精准化操作、高效化生产及可持续发展特点
当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，以人工智能为代表的新一代信息技术加速创新，正在以前所未有的速度，全方位融入经济社会发展的各个领域，为中国式现代化注入新动能。在这一背景下，农业领域也不例外，目前正与人工智能不断加深融合。
人工智能+农业，即人工智能与农业的深度融合，是现代农业发展的新兴趋势，其主要是运用人工智能、物联网、大数据等先进技术，对农业生产全过程进行智能化管理，实现农业生产效率、资源利用效率和农产品质量的全面提升。人工智能在农业领域的深入推进，不仅能为农业稳产增产提供切实可行的技术抓手，更从根本上夯实了我国粮食安全的底层支撑能力。长远来看，这一趋势将有力推动我国从“农业大国”向“农业科技强国”加速迈进，为农业现代化注入持久动力。
资料来源：公开资料，观研天下整理
目前人工智能+农业正以其智能化管理、精准化操作、高效化生产和可持续发展的特点，引领我国现代农业迈向新的发展阶段。
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二、“人工智能+”行动意见为农业领域注入一剂强心针，我国农业正式进入AI驱动新阶段
近年来，国家及地方密集出台了一系列政策措施，旨在推动人工智能与农业的深度融合，以满足现代农业发展的迫切需求。这些政策不仅明确了以人工智能为代表的新一代信息技术在智慧农业发展中的关键作用，还强调了推进农业数字化改造的重要性。如2025年两会中，《政府工作报告》指出我国人工智能等领域的创新能力进一步提升，并将“持续推进‘人工智能+’行动”作为2025年政府工作重点任务。
随后2025年8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为农业领域注入一剂强心针。《意见》为人工智能+农业指明了行动方向：一要加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。二要大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。三要加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。
当前在全球人口持续增长与气候变化加剧的双重压力下，传统农业生产模式面临前所未有的挑战。而此次，国务院发布的“人工智能+”行动意见，将农业置于与工业、服务业同等重要的战略地位，标志着农业智能化正式上升为国家战略，同时也标志着我国农业正式进入AI驱动的新阶段。
人工智能+农业相关政策（部分）
| 时间 | 部门 | 政策文件 | 相关内容 |
| 2020年1月 | 中共中央、国务院 | 《关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》 | 明确指出，要加强现代农业设施建设，加快物联网、大数据、区块链、人工智能等现代信息技术在农业领域的应用。此外，政策层面还强调了加快人工智能等技术的突破，以进一步拓展新一代信息技术在农业领域的应用场景。 |
| 2022年3月 | 国务院 | 《“十四五”数字经济发展规划》 | 大力提升农业数字化水平，推进“三农”综合信息服务，创新发展智慧农业，提升农业生产、加工、销售、物流等各环节数字化水平。加快推动种植业、畜牧业、渔业等领域数字化转型，加强大数据、物联网、人工智能等技术深度营业，提升农业生产经营数字化水平。 |
| 2022年8月 | 科技部 | 《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》 | 将智慧农场列为首批示范应用场景，对“AI+农业”的应用深度和广度提出了更高的要求。 |
| 2024年1月 | 国家数据局 | 《“数据要素×”三年行动计划（2024一2026年）》 | 提升农业生产数智化水平，支持农业生产经营主体和相关服务企业融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式，支撑提高粮食和重要农产品生产效率。 |
| 2024年5月 | 中央网信办秘书局、农业农村部办公厅、国家发展改革委办公厅等六部门联合 | 《数字乡村建设指南2.0》 | 将原“公共支撑平台”内容纳入“涉农数据资源”，强调更好发挥数据要素价值；将“智慧农业”从“乡村数字经济”中单独成章，更好指导各地智慧农业发展 |
| 2024年10月 | 农业农村部 | 《全国智慧农业行动计划(2024-2028年）》 | 聚焦智慧农业发展的重点领域和关键环节，瞄准农业农村生产管理面临的难点问题，组织实施智慧农业3大行动，通过政策拉动、典型带动、技术驱动、服务推动，形成一批可感可及的工作成果，加快推动智慧农业全面发展，有力支撑农业现代化建设。 |
| 2025年1月 | 中共中央、国务院 | 《关于进一步深化农村改革扎实推进乡村全面振兴的意见》 | 明确以人工智能、大数据、低空技术（如无人机）为核心，拓展智慧农业应用场景，推动农机装备智能化升级 |
| / | 2025年两会 | 《政府工作报告》 | 我国人工智能等领域的创新能力进一步提升，并将“持续推进‘人工智能+’行动”作为2025年政府工作重点任务。 |
| 2025年2月 | / | 中央一号文件 | 首次提出“发展农业新质生产力”的概念，要求支持发展智慧农业，进一步拓展人工智能、数据、低空等技术在农业领域的应用场景。 |
| 2025年3月 | 农业农村部 | 《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》 | 到2030年农业生产信息化率达35%，2035年突破40%。 |
| 2025年8月 | 农业农村部 | 《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》 | 按照“一年打基础、三年见成效、五年上台阶”的工作安排,分阶段推进。2024年,全面启动智慧农业公共服务能力提升、智慧农业重点领域应用拓展、智慧农业示范带动3大行动8项重点任务。到2026年底,智慧农业公共服务能力初步形成,探索一批主要作物大面积单产提升智能化解决方案和智慧农(牧、渔)场技术模式,农业生产信息化率达到30%以上。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,全域推进智慧农业建设的机制路径基本成熟,农业生产信息化率达到32%以上。 |
| 2025年8月 | 国务院 | 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》 | 一要加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。二要大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。三要加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。 |
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在国家政策的引导下，地方层面也迅速行动，纷纷出台配套措施推进“人工智能+农业”落地。如浙江嘉兴为例，当地发布的《嘉兴市推进“人工智能+”行动计划（2025—2027年）》指出，推进“人工智能+现代农业”。大力发展智慧农业，鼓励农业领域企业建设温度、雨水、太阳辐射等智能监控系统，利用人工智能模型提升生物育种、病虫害监测预警、农产品追溯管理等能力。广西壮族自治区出台《进一步深化农村改革扎实推进乡村全面振兴的实施意见》，将农业人工智能发展作为重点任务之一。
三、技术不断突破，为人工智能+农业发展夯实基础
人工智能+农业技术包括卫星遥感系统、传感器以及大模型、5G、云计算等。近年卫星遥感、5G、大数据以及人工智能等技术的不断突破，为农业向智能化方向发展夯实基础。
如卫星遥感系统方面：卫星遥感系统是获取地面数据的重要技术手段。基于遥感技术能够快速且精准获得种植面积、作物生长情况、旱涝情况、病虫害情况及土壤墒情等空间和作物周边环境的信息。自2010年以来，在高分辨率对地观测系统重大科技专项及国家民用空间基础设施等重大工程的牵引下，我国遥感卫星取得多项重要突破，涉及高空间、时间、光谱分辨率，长寿命，高可靠性，高速数传等一系列关键技术。
目前我国遥感卫星的发展呈现出六大显著特点：一是空间分辨率与光谱分辨率的持续提升，尤其是光谱分辨率已达到纳米级别；二是感知时段的不断扩展，从白天到夜间，实现全天时、全天候的观测能力；三是感知对象的拓展，从静态物体到动态过程，从二维监测到三维立体感知，极大地增强了卫星的应用范围；四是应用领域的拓宽，从传统的科技应用到产业化应用，从大范围群体应用到满足个体需求的定制化服务，遥感技术正在全面适应人类社会的多样化需求；五是空间尺度的延伸，通过空、天、地一体化发展，形成全面的感知体系；六是技术集成化发展，特别是在通导遥一体化系统的构建下，遥感卫星的整体功能得到显著提升。
传感器方面：农业传感器是实现农业信息化的基础，土壤、温度、湿度、光照、图像、光谱等多种传感器组合在一起，使得农情感知的信息种类覆盖更加准确。通过传感器的使用，可以获得多维数据，并从多方面对农作物进行实时监测，进而辅助决策。云计算通过算法和分析系统，使各类“数据孤岛”相互联通，为农作活动提供指导，实现农业“云”上现代化升级。
5G方面：5G凭借其低延时和大带宽特性，为农业数据的即时传输奠定了可靠基础。我国是全球首个基于独立组网模式规模建设 5G 网络的国家，从 2019 年我国 5G 正式商用以来，5G 网络正处于基础设施大规模建设期。截至2024年底，我国5G基站为425.1万个。
数据来源：工业和信息化部，观研天下整理
人工智能方面：人工智能大模型技术的突破则进一步推动现代农业迅猛发展。人工智能能够迅速处理和挖掘海量数据，并通过深度学习和训练，为农情决策提供指导和预测，在农业的多个领域均有广泛应用。比如在植保环节，人工智能大模型依托历史病虫害数据，对病虫害趋势作出更为精准的研判与预警，助力植保人员及时掌握虫情动态，从而精准制订防控策略；在畜牧环节，通过识别技术追踪和监控动物行为、生长情况，对牲畜进行精准管控；在育种环节，人工智能大模型与生物技术相结合，基于海量育种数据分析，可对优质基因进行挑选，模拟育种和配种，加速整个育种过程，降低成本和育种失败的风险。
四、政策与技术双驱动下，我国“人工智能+农业”应用场景不断扩大
得益于政策与技术双驱动，当前我国人工智能正在农业领域加速应用，农业智能终端设备不断上新、用智能农机实现无人化种地、植物工厂可智能调温灌溉、数智管理平台将乡村和农田数据汇入“一张图”管理、采摘机器人和巡田机器狗相继投入应用……利用人工智能（AI）种地，正从构想变为现实，深刻重塑农业的生产结构和逻辑。
如在生物育种领域，人工智能能够帮助科研人员进行基因组序列预测基因表达调控，从而实现定向育种和生长预测。如中国华大基因（BGI）通过AI和基因组测序技术，迄今已发布小麦、玉米、土豆、鹰嘴豆、生菜等全世界60%常见作物的基因组数据，完成超过20万份全球重要作物种质资源的数字化，持续开发多种高产、抗病的水稻品种；凌恩生物旗下盈飞生物团队助力广东省某研究院录入上千例水稻SNP芯片数据信息，成功构建水稻全基因组SNP标记分子育种云平台，基于此平台应用已成功实现育种周期减半；在海南南繁基地，科研人员通过AI分析水稻DNA序列，大幅提升育种效率；隆平高科研发的AI育种平台，成功将水稻育种周期从8年缩短至3年，2025年将推出50个抗逆新品种，实现在作物抗逆性、产量提升等领域的弯道超车；大北农的AI育种平台同样取得突破性进展，将玉米制种效率提升40%，这类技术突破不仅打破国外垄断，更使我国在种源安全上掌握主动权。
与传统育种依赖经验不同，人工智能育种通过基因组学数据建模，可将新品种研发周期从8-10年缩短至3-5年，成功率提升40%以上。以水稻为例，2024年中国农科院联合头部企业开发的“智能基因编辑平台”，已成功筛选出耐盐碱、抗倒伏的超级稻品系，亩产突破1200公斤，较传统品种提高30%。
在种植方面，智慧种植主要通过传感器监测农田温度、湿度、光照、风速等参数，并将信息实时传输给智算设备，后者结合历史气象数据、土壤条件和作物生长周期等确定最佳播种时间和灌溉策略。例如，全国首个农业类AI实验室（广东农业AI实验室）最新落地了“农博智问”智慧平台，其依托人工智能大模型与物联网设备实时监控作物生长环境，并结合AI算法生成最佳管理策略，实现精细化种养。目前，该平台已支持水稻、兰花、荔枝等10余个品类，针对每个品类的特性，提供智能化管理方案。中国中化首发农业种植AI大模型“iMAP”，首创“作物机理×大模型×智能体”融合AI系统，让智能种植决策更加科学、可信，因地制宜匹配不同的区域和作物。
在防虫害领域，智慧防虫害主要通过植入高清摄像头，将病虫害数据上传至智算中心，并利用AI图像分析技术快速识别病虫害种类，进而统计病虫害发生情况，有效缩短病虫害防治时间。例如，河北平山产业园引入多盏智能虫情测报灯，通过内置的高清摄像头和红外诱虫技术，能够实现24小时不间断捕捉虫害样本，快速形成详细的虫情图像数据库；河南云飞科技公司利用人工智能图像识别技术已经具备实现快速虫脸识别能力，目前该虫脸数据库已收集超过1000万张图片，覆盖110种病虫害，识别准确率在90%以上。
在作物采收领域，人工智能可以通过视频传感器与农业机器人进行连接，将农产品生长情况如外观、颜色、大小等特征上传至智能控制系统，利用图像识别技术，判断农产品是否成熟，是否达到批量采摘标准。例如，山东邹城草莓产业示范园引进一批采摘机器人，能够根据果实成熟度智控系统及时完成草莓的自动采摘，再经由质量检测系统按不同等级自动分拣，最大限度保证了果蔬的新鲜度和产品质量。
在动物个体识别领域，我国是全球最大的猪肉生产和消费国，每年近7亿头生猪出栏，自给自足率达到了95%。根据数据统计，我国猪肉的生产成本明显高于美国等国家，生产一公斤猪肉所需的饲料成本是美国的两倍，单位猪肉生产所需劳动力成本大约是美国的四倍。为了解决养殖业供需和成本问题，近年来国家一直在探索科学养殖、AI养殖道路，其中动物个体及其行为识别是人工智能在养殖业的重要应用。实时掌握大量牲畜的生长情况、健康状况，才能保障稳定的出栏率和品质溯源，保证肉制品安全，防止疫病扩散。通过计算机图像和声音识别技术，以及海量历史数据的深度学习和挖掘，AI有能力实现对动物个体的精准识别，将牲畜的生长情况转化为数据，以便养殖场实时掌握。
例如农信互联建立的数智猪场一体化产品“猪联网”，打破产业链上下游信息不对称，进一步推动农业产业链条数字化。“猪联网”构建起猪管理（猪场SaaS）、猪小智（猪场AIoT）、猪交易（投入品采购+生猪销售+网络货运）、猪金融（产业金融）、猪服务（在线问诊、行情资讯、猪场大脑）五大体系，将猪场养殖从生产、放养、育种、管理到物资购买、成本核算，再到运输、销售，全方位进行链接，由平台统一管控。
在农产品物流领域，智慧仓储主要通过数智化调度来匹配不同类型农产品的差异化仓储环境，并根据实时库存进行智能化调节，最大程度利用仓储空间，减少农产品在储藏物流环节的损耗。例如，水果零售龙头企业“百果园”开发了智能仓储管理系统（WMS），可以即时捕捉每一颗水果的详细信息，包括品名、重量、入库时刻等，并全程跟踪库内流转与精细分装的每个环节，实现对配送全过程的标准化管理。京东物流打造的“产地仓+干线冷链+城市配送”网络覆盖90%的县域市场，大幅降低农产品损耗。拼多多的“农地云拼”模式将芒果、荔枝等生鲜产品的流通成本降低30%，复购率提升至65%。
在农用机械领域，人工智能等技术的融合发展，让智能农机尤其是农用无人机、农业机器人和自动驾驶农机的发展迈入新的阶段。相比传统飞机和人工喷洒，搭载AI和智能摄像头的无人机可以在进行农业喷洒作业的同时对农田作业信息进行采集和监管，根据农作物的长势，进行自动精准喷洒，从而减少对环境的污染和对农作物的不良影响。如隆平高科推出的超级拖拉机I号打破国外垄断，实现厘米级作业精度。江苏盐城的北斗导航无人插秧机、山东寿光的智能蔬菜大棚等示范项目，通过智能传感器实现精准灌溉，使水肥利用率提升40%，产量增加15%。极飞科技的“农田守望者”巡检机器人通过激光雷达与AI导航，可在复杂地形中识别作物长势并定点施肥。大疆农业发布了搭载有AI和AR功能的T100农业无人机，能够自动识别作业中遇到的障碍物并保存进地块信息，提升同地块作业效率。
在农业服务领域，人工智能已实现AI技术指导、AI营销分析、AI客户服务、AI网络直播等技术、产品和商业模式创新，破解农业产销链条长期存在的信息不对称难题。例如，阿里巴巴与广西灵山等地合作，研发出荔枝”全周期生长模型”。该模型基于阿里云人工智能平台，融合图像识别、数字孪生等技术，能够提前3个月预测荔枝的产量和上市时间。不仅可以解决荔枝生产的“大小年”问题，还能为农户提供更为精准的销售策略建议。
此外，在土壤治理领域，人工智能可以进行土壤状况监测和缺陷分析，从而对种植活动进行精准指导；在农田灌溉领域，人工智能灌溉装备可实现自动灌溉、按需灌溉、节水灌溉，实现资源节约、生产增效；在农业气象领域，人工智能基于气象大数据和机器学习，能够提高中长期预报的准确度和提供分钟级别降水预报服务，为农业减灾和保险理赔提供科学可信的数据支撑；在畜牧水产领域，人工智能能够实现智能化投料喂料、环境调解、废弃物搜集利用、活体识别等。
总体来看，当前我国人工智能+农业正从“试点示范”迈向“规模化推广”。其中，东部沿海地区是应用高地。目前浙江省已建成200个数字农业工厂，其中海盐县的“5G+智慧稻田”项目，通过无人收割机与云端管理系统，实现亩均人力成本下降40%。中西部地区正在加速追赶。四川省通过“数字农业产业园”建设，2024年带动农产品线上销售增长52%，攀枝花芒果通过直播电商实现溢价25%。江西瑞昌的高标准蔬菜示范中心，引入AI病虫害监测系统后，农药使用量减少45%，西红柿商品果率从70%跃升至92%。不过，当前西部地区智能农机覆盖率仅15%，与东部差距显著，亟需财政补贴与基建配套双管齐下。
五、人工智能+农业总体仍处于起步阶段，融合发展水平还不够高
作为现代农业发展的重要趋势，“人工智能+农业”具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力，但当前，受我国农业特点、农业产业特质、政策供需匹配等多重因素影响，相对于制造、金融等领域，人工智能在现代农业领域中的应用总体仍处于起步阶段，融合发展水平还不够高，市场仍存在技术应用不够成熟、市场渗透率仍然不高、经济效益存在不确定性、金融服务供给不完备等问题。根据《中国数字乡村发展报告（2022年）》，我国农业生产信息化率为25.4%，还有很大提升空间。
目前我国人工智能+农业发展问题
| 发展问题 | 相关情况 |
| 技术应用不够成熟 | 尽管人工智能技术在农业领域的应用日益广泛，但当前我国农业生产向数字化转型仍处于培育期，部分技术仍处于研发和试验阶段，尚未达到大规模商业化应用的水平。整体看，AI技术使用相比工业互联网的成熟度和普及率还较为滞后。一方面，农业智能化设备的研发周期较长，算法工程师的投入成本较大，导致技术更新速度存在一定的时间滞后性。例如，一台智能播种机器人研发周期一般在数年时间，从初步概念设计到最终产品商业化可能需要3一5年。另一方面，农业生产的环境不确定性影响较大，天气、温度、土壤类型等自然条件变量较多，需要强大的大数据模型来精准预测和适应这些外部环境的不确定性变化，对农业智能化分析的技术延展性提出较高要求。 |
| 市场渗透率仍然不高 | 我国人工智能（AI）+农业起步较晚，市场普及率较低。数据显示，我国人工智能（AI）+农业市场渗透率不足1%。从国别比较看，我国智慧农业普及率落后于欧美等发达国家。例如，美国通过大数据和互联网已基本实现农业智能化和现代化，部分农场主仅需2人即可经营7900亩田地；德国通过大范围升级引进“3S”技术的智慧农业机械，可在室内计算机自动控制下进行各项农田作业，很多德国农场已经实现1名德国农民养活144个公民。从行业比较看，农业领域的数智化应用渗透率也远远滞后于智能手机、智能汽车等先进制造业行业。截至2023年底，中国制造业数字化建设市场规模达1万亿元，市场渗透率为22%，远高于农业的1%水平。另根据调研，目前国内引进AI技术主要是一些中型大型农业企业，90%以上的小农户还没有被覆盖，整体市场普及率仍然偏低。 |
| 经济效益存在不确定性 | 人工智能+农业一般具有高成本特征。从资本投入端看，数智化生产需要依托于智能化场景建设，项目开发前期在软硬件基础设施上会投入大量资金。另外，为了维护这些新技术，后期还需要持续地注入资金以对现有的智能化设施和信息系统进行改造或升级。从技术成果转化看，“AI+农业”当前还是一个新兴市场，尚未形成稳定的商业模式和盈利方式，导致农业数字化、智慧化投入资金的技术孵化周期和产成品营收回收期较长。例如，广州金从钰农业发展集团牵头承建幸福田园蔬菜现代农业产业园项目，该产业园目前在数字化系统方面的资金投入累计已经近千万元，主要集中在智能温室大棚的研发和设备采购，大约需要5年以上才能收回前期的投入成本。 |
| 金融服务供给不完备 | 人工智能+农业的本质特征在于大数据成为农业生产的新要素。农业新模式对金融服务的内容、产品、形式等各个方面都将带来有别于传统农村金融服务方式的巨大变化。此外，AI技术的渗透范围较广，场景覆盖了农业生产的全产业链，行业发展存在较为充裕的金融需求。但现有金融服务效率仍然偏低，服务水平依然不足。 |
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观研报告网发布的《中国人工智能+农业行业现状深度研究与发展前景分析报告（2025-2032年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。
本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
目录大纲：
【第一部分 行业定义与监管 】
第一章 2020-2024年中国人工智能+农业行业发展概述
第一节 人工智能+农业行业发展情况概述
一、人工智能+农业行业相关定义
二、人工智能+农业特点分析
三、人工智能+农业行业基本情况介绍
四、人工智能+农业行业经营模式
（1）生产模式
（2）采购模式
（3）销售/服务模式
五、人工智能+农业行业需求主体分析
第二节 中国人工智能+农业行业生命周期分析
一、人工智能+农业行业生命周期理论概述
二、人工智能+农业行业所属的生命周期分析
第三节 人工智能+农业行业经济指标分析
一、人工智能+农业行业的赢利性分析
二、人工智能+农业行业的经济周期分析
三、人工智能+农业行业附加值的提升空间分析
第二章 中国人工智能+农业行业监管分析
第一节 中国人工智能+农业行业监管制度分析
一、行业主要监管体制
二、行业准入制度
第二节 中国人工智能+农业行业政策法规
一、行业主要政策法规
二、主要行业标准分析
第三节 国内监管与政策对人工智能+农业行业的影响分析
【第二部分 行业环境与全球市场】
第三章 2020-2024年中国人工智能+农业行业发展环境分析
第一节 中国宏观环境与对人工智能+农业行业的影响分析
一、中国宏观经济环境
二、中国宏观经济环境对人工智能+农业行业的影响分析
第二节 中国社会环境与对人工智能+农业行业的影响分析
第三节 中国对外贸易环境与对人工智能+农业行业的影响分析
第四节 中国人工智能+农业行业投资环境分析
第五节 中国人工智能+农业行业技术环境分析
第六节 中国人工智能+农业行业进入壁垒分析
一、人工智能+农业行业资金壁垒分析
二、人工智能+农业行业技术壁垒分析
三、人工智能+农业行业人才壁垒分析
四、人工智能+农业行业品牌壁垒分析
五、人工智能+农业行业其他壁垒分析
第七节 中国人工智能+农业行业风险分析
一、人工智能+农业行业宏观环境风险
二、人工智能+农业行业技术风险
三、人工智能+农业行业竞争风险
四、人工智能+农业行业其他风险
第四章 2020-2024年全球人工智能+农业行业发展现状分析
第一节 全球人工智能+农业行业发展历程回顾
第二节 全球人工智能+农业行业市场规模与区域分布情况
第三节 亚洲人工智能+农业行业地区市场分析
一、亚洲人工智能+农业行业市场现状分析
二、亚洲人工智能+农业行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲人工智能+农业行业市场前景分析
第四节 北美人工智能+农业行业地区市场分析
一、北美人工智能+农业行业市场现状分析
二、北美人工智能+农业行业市场规模与市场需求分析
三、北美人工智能+农业行业市场前景分析
第五节 欧洲人工智能+农业行业地区市场分析
一、欧洲人工智能+农业行业市场现状分析
二、欧洲人工智能+农业行业市场规模与市场需求分析
三、欧洲人工智能+农业行业市场前景分析
第六节 2025-2032年全球人工智能+农业行业分布走势预测
第七节 2025-2032年全球人工智能+农业行业市场规模预测
【第三部分 国内现状与企业案例】
第五章 中国人工智能+农业行业运行情况
第一节 中国人工智能+农业行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国人工智能+农业行业市场规模分析
一、影响中国人工智能+农业行业市场规模的因素
二、中国人工智能+农业行业市场规模
三、中国人工智能+农业行业市场规模解析
第三节 中国人工智能+农业行业供应情况分析
一、中国人工智能+农业行业供应规模
二、中国人工智能+农业行业供应特点
第四节 中国人工智能+农业行业需求情况分析
一、中国人工智能+农业行业需求规模
二、中国人工智能+农业行业需求特点
第五节 中国人工智能+农业行业供需平衡分析
第六节 中国人工智能+农业行业存在的问题与解决策略分析
第六章 中国人工智能+农业行业产业链及细分市场分析
第一节 中国人工智能+农业行业产业链综述
一、产业链模型原理介绍
二、产业链运行机制
三、人工智能+农业行业产业链图解
第二节 中国人工智能+农业行业产业链环节分析
一、上游产业发展现状
二、上游产业对人工智能+农业行业的影响分析
三、下游产业发展现状
四、下游产业对人工智能+农业行业的影响分析
第三节 中国人工智能+农业行业细分市场分析
一、细分市场一
二、细分市场二
第七章 2020-2024年中国人工智能+农业行业市场竞争分析
第一节 中国人工智能+农业行业竞争现状分析
一、中国人工智能+农业行业竞争格局分析
二、中国人工智能+农业行业主要品牌分析
第二节 中国人工智能+农业行业集中度分析
一、中国人工智能+农业行业市场集中度影响因素分析
二、中国人工智能+农业行业市场集中度分析
第三节 中国人工智能+农业行业竞争特征分析
一、企业区域分布特征
二、企业规模分布特征
三、企业所有制分布特征
第八章 2020-2024年中国人工智能+农业行业模型分析
第一节 中国人工智能+农业行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供应商议价能力
三、购买者议价能力
四、新进入者威胁
五、替代品威胁
六、同业竞争程度
七、波特五力模型分析结论
第二节 中国人工智能+农业行业SWOT分析
一、SWOT模型概述
二、行业优势分析
三、行业劣势
四、行业机会
五、行业威胁
六、中国人工智能+农业行业SWOT分析结论
第三节 中国人工智能+农业行业竞争环境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、经济因素
四、社会因素
五、技术因素
六、PEST模型分析结论
第九章 2020-2024年中国人工智能+农业行业需求特点与动态分析
第一节 中国人工智能+农业行业市场动态情况
第二节 中国人工智能+农业行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 人工智能+农业行业成本结构分析
第四节 人工智能+农业行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五节 中国人工智能+农业行业价格现状分析
第六节 2025-2032年中国人工智能+农业行业价格影响因素与走势预测
第十章 中国人工智能+农业行业所属行业运行数据监测
第一节 中国人工智能+农业行业所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国人工智能+农业行业所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国人工智能+农业行业所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第十一章 2020-2024年中国人工智能+农业行业区域市场现状分析
第一节 中国人工智能+农业行业区域市场规模分析
一、影响人工智能+农业行业区域市场分布的因素
二、中国人工智能+农业行业区域市场分布
第二节 中国华东地区人工智能+农业行业市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区人工智能+农业行业市场分析
（1）华东地区人工智能+农业行业市场规模
（2）华东地区人工智能+农业行业市场现状
（3）华东地区人工智能+农业行业市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区人工智能+农业行业市场分析
（1）华中地区人工智能+农业行业市场规模
（2）华中地区人工智能+农业行业市场现状
（3）华中地区人工智能+农业行业市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区人工智能+农业行业市场分析
（1）华南地区人工智能+农业行业市场规模
（2）华南地区人工智能+农业行业市场现状
（3）华南地区人工智能+农业行业市场规模预测
第五节 华北地区人工智能+农业行业市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区人工智能+农业行业市场分析
（1）华北地区人工智能+农业行业市场规模
（2）华北地区人工智能+农业行业市场现状
（3）华北地区人工智能+农业行业市场规模预测
第六节 东北地区市场分析
一、东北地区概述
二、东北地区经济环境分析
三、东北地区人工智能+农业行业市场分析
（1）东北地区人工智能+农业行业市场规模
（2）东北地区人工智能+农业行业市场现状
（3）东北地区人工智能+农业行业市场规模预测
第七节 西南地区市场分析
一、西南地区概述
二、西南地区经济环境分析
三、西南地区人工智能+农业行业市场分析
（1）西南地区人工智能+农业行业市场规模
（2）西南地区人工智能+农业行业市场现状
（3）西南地区人工智能+农业行业市场规模预测
第八节 西北地区市场分析
一、西北地区概述
二、西北地区经济环境分析
三、西北地区人工智能+农业行业市场分析
（1）西北地区人工智能+农业行业市场规模
（2）西北地区人工智能+农业行业市场现状
（3）西北地区人工智能+农业行业市场规模预测
第九节 2025-2032年中国人工智能+农业行业市场规模区域分布预测
第十二章 人工智能+农业行业企业分析（随数据更新可能有调整）
第一节 企业一
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第二节 企业二
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第三节 企业三
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第四节 企业四
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第五节 企业五
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第六节 企业六
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第七节 企业七
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第八节 企业八
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第九节 企业九
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
第十节 企业十
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
（1）主要经济指标情况
（2）企业盈利能力分析
（3）企业偿债能力分析
（4）企业运营能力分析
（5）企业成长能力分析
四、公司优势分析
【第四部分 展望、结论与建议】
第十三章 2025-2032年中国人工智能+农业行业发展前景分析与预测
第一节 中国人工智能+农业行业未来发展前景分析
一、中国人工智能+农业行业市场机会分析
二、中国人工智能+农业行业投资增速预测
第二节 中国人工智能+农业行业未来发展趋势预测
第三节 中国人工智能+农业行业规模发展预测
一、中国人工智能+农业行业市场规模预测
二、中国人工智能+农业行业市场规模增速预测
三、中国人工智能+农业行业产值规模预测
四、中国人工智能+农业行业产值增速预测
五、中国人工智能+农业行业供需情况预测
第四节 中国人工智能+农业行业盈利走势预测
第十四章 中国人工智能+农业行业研究结论及投资建议
第一节 观研天下中国人工智能+农业行业研究综述
一、行业投资价值
二、行业风险评估
第二节 中国人工智能+农业行业进入策略分析
一、目标客户群体
二、细分市场选择
三、区域市场的选择
第三节 人工智能+农业行业品牌营销策略分析
一、人工智能+农业行业产品策略
二、人工智能+农业行业定价策略
三、人工智能+农业行业渠道策略
四、人工智能+农业行业推广策略
第四节 观研天下分析师投资建议
