AI+农业，重塑产业未来

智慧农业定义

智慧农业是物联网技术在现代农业领域的应用，主要有监控功能系统、监测功能系统、实时图像与视频监控功能。

行业发展政策

行业发展现在

# 01

智慧农业市场规模

随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，以及政策的持续支持，中国智慧农业市场规模保持快速增长的态势。2024年中国智慧农业市场规模超千亿元，达到约1050亿元，预计2025年将达到1200亿元。

# 02

智慧农业投融资情况

近年来，中国智慧农业行业投资事件数量及规模整体呈波动上升趋势。IT桔子数据显示，2024年我国智慧农业投资数量16起，已披露融资金额达18.59亿元。2025年1-2月我国智慧农业投资数量3起，已披露融资金额达1.66亿元。

数据来源：IT桔子、中商产业研究院整理

# 03

智慧农业竞争格局

随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，以及政策的持续支持，中国智慧农业市场规模保持快速增长的态势。当前，我国智慧农业重点企业包括隆平高科、潍柴雷沃、中化农业、一拖股份、农信互联等。

产业链梳理

中国智慧农业产业链上游为农业产前环节，包括饲料、化肥、农业机械；中游为智慧农业，可分为智慧种植、智慧林业、智慧畜牧、智慧渔业等；下游为不同应用领域，包括农村电商、生鲜电商、冷链物流、农业金融等。

# 01

上游

产业链上游主要涉及农业产前环节，包括饲料、化肥、农业机械等农业生产所需的基础物资和设备，以及人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术。

1.人工智能

我国初步构建了较为全面的人工智能产业体系。2023年中国人工智能市场规模达到5784亿元，增速放缓至13.9%，2024年市场规模约为6384亿元。未来大模型带来的底层技术革新将为中国人工智能产业的规模增长带来更多存量扩张与增量空间，预计2025年中国人工智能市场规模将逼近7000亿元。

数据来源：中国信息通信研究院、中商产业研究院整理

2.大数据

伴随着数据产量的高速增长，国内大数据产业规模大幅提升，成为推动数字经济发展的重要力量。2023年中国大数据产业规模为1.9万亿元，较上年增长21.02%，2024年市场规模达到约2.4万亿元，预计2025年中国大数据产业规模将进一步增至2.83万亿元。

数据来源：国家互联网信息办公室、中商产业研究院整理

3.物联网

物联网是以感知技术和网络通信技术为主要手段，实现人、机、物的泛在连接，提供信息感知、信息传输、信息处理等服务的基础设施。2023年全国物联网市场规模约为3.35万亿元，同比增长9.84%，2024年市场规模约4.01万亿元。未来，物联网上涨空间可观，中商产业研究院分析师预测，2025年全国物联网市场规模可达4.55万亿元。

数据来源：新华社、中商产业研究院整理

4.云计算

2023年我国云计算市场规模达6165亿元，较2022年增长35.5%，大幅高于全球增速。随着AI原生带来的云计算技术革新以及大模型规模化应用落地，我国云计算产业发展将迎来新一轮增长曲线，预计2025年市场规模将达1.18万亿元，2027年将超过2.1万亿元。

数据来源：信通院、中商产业研究院整理

5.农业机械

农业机械是指在作物种植业和畜牧业生产过程中，以及农、畜产品初加工和处理过程中所使用的各种机械。中国农业机械市场规模在逐年增长，为智慧农业提供了重要的硬件支持。2023年中国农业机械行业市场规模达5857亿元，同比增长4.38%，2024年市场规模约为6100亿元，预计2025年将增长至6300亿元。

数据来源：中国农业农村部、中商产业研究院整理

# 02

中游

产业链中游是智慧农业的核心部分，包括智慧种植、智慧林业、智慧畜牧、智慧渔业等细分领域。这些领域通过应用物联网、大数据、人工智能等现代信息技术，实现农业的智能化管理和精准作业。

1.智慧农业市场规模

随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，以及政策的持续支持，中国智慧农业市场规模保持快速增长的态势。2024年中国智慧农业市场规模超千亿元，达到约1050亿元，预计2025年中国智慧农业市场规模将达到1200亿元。

数据来源：中商产业研究院整理

2.智慧农业市场结构

近年来，中国智慧育种、智慧种养、农产品智慧物流、覆盖全程的农产品质量安全溯源体系等，不断推动现代生物技术与新一代信息技术融合创新，推动农业发展方式和业态创新由点到线成面，助力农业强国建设不断走向战略制高点。目前，智慧农业市场主要以数字平台服务和智慧种植为主，占比分别为36%和31%，植保无人机、智慧养殖、农机自动驾驶占比分别为20%、12%、1%。

3.植保无人机市场

2023年中国植保无人机市场规模达150亿元，预计2025年将达194.62亿元。

我国植保无人机行业市场集中度较高，市场主要集中在大疆创新和极飞科技两大企业手中。大疆创新占比54.82%，排名第一；极飞科技，占比为37.59%，排名第二。其次分别为杭州启飞、无锡汉和、江苏数字鹰，占比分别为2.80%、1.78%、1.14%。

4.农机自动驾驶系统市场

随着智慧农业的战略新兴发展趋势和国家政策的大力支持，农业科技得到快速发展，我国农机自动驾驶系统产品在2019年后逐渐完成了国产替代，行业随后逐渐进入规模化应用阶段并迅速发展。根据中国农业机械流通协会发布的报告，以购置补贴数据统计，2022年中国农机自动驾驶系统销量达到8.4万套，2023年国内农机自动驾驶系统销售数量达到12.60万套，同比增长50%，预计2025年销量将达到18.22万套。

数据来源：农业农村部、中商产业研究院整理

我国农机装备智能化产品的早期市场以国外品牌为主，2019年后国产企业才逐渐成为农机自动驾驶系统的市场主导并完成了国产替代。随着国家高度重视农业科技现代化发展以及农机装备智能化产品不断优化升级，行业迅速发展，参与企业也越来越多。以农机自动驾驶系统为例，以购置补贴计，国内农机自动驾驶系统市场公司数量由2019年的31家发展到2022年的58家，但市场集中度呈上升趋势，行业销量排名前三企业合计市场份额由2019年的47.39%提高到2022年的53.82%。

# 03

下游

产业链下游主要涉及农产品的加工、销售和服务等环节，包括农村电商、生鲜电商、冷链物流、农业金融等应用领域。这些领域通过智慧农业的赋能，提高了农产品的附加值和市场竞争力。

1.农副食品加工业

农副食品加工业是农业产业链的重要环节，中国已成为全球最大的农产品加工市场之一。2024年中国农副食品加工业营业收入累计达到52908.3亿元。

数据来源：国家统计局、中商产业研究院整理

2.农村电商

（1）农村网络零售额

近年来，中国农村电商市场蓬勃发展，农业农村部数据显示，2023年中国农村网络零售额达2.49万亿元，同比增长12.9%。预计2025年中国农村网络零售额将达到2.6万亿元。

数据来源：农业农村部、中商产业研究院整理

（2）农产品网络零售额

农业农村部数据显示，2023年全国农产品网络零售额达5870.3亿元，比上年增长12.5%，连续多年保持较快增长，呈现出东中西部竞相发展、各类农产品加速覆盖的良好态势，特别是为打赢脱贫攻坚战、有效应对三年疫情作出了独特贡献，在很大程度上变革了农产品传统流通方式，形成了新的流通模式，已经成为农村数字经济发展的突破口和领头羊。预计2025年中国农产品网络零售额将达到6472亿元。

数据来源：农业农村部、中商产业研究院整理

行业发展概览

# 01

发展驱动

图1:关于AI+农业相关政策

数据来源：公开资料整理

2）技术驱动：多技术融合发展，提升农业生产智能化水平

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。卫星遥感技术通过先进的卫星图像，实现了农情信息的精准收集与分析，推动了精准农业的发展。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。而大数据则通过对天气、灾害、地理、土壤等海量数据的处理与挖掘，实现了对作物产量和质量的精准预测。人工智能凭借其在数据处理、计算机识别和深度学习等方面的优势，在降低成本和资源消耗、提升农作物产量及保障食品安全方面展现出显著成效。一方面，在生产资料环节，人工智能通过对种子或优质品种基因的识别和筛选，为智慧育种与精准选种的实现提供了可能。另一方面，在生产与作业环节，搭载人工智能技术的智慧农机与农业管理系统结合，实现自动化作业的同时，形成农业数据采集、分析、预测与规划管理之间的闭环，助力农业投入产出比的提升。

3）需求驱动：应对资源短缺，提升生产效率

从需求端来看，对人力、生产资料等资源的有效与高效利用，成为我国农业生产领域面临的重要挑战，而“AI+农业”则为解决上述挑战提供创新路径。一方面，随着人口老龄化加剧和劳动力成本的持续上升，农业劳动力短缺问题愈发突出。国家统计局数据显示，2023年我国老年人口和老龄化水平分别为2.97亿人和21.1%，且我国存在农村青壮年人口外流现象，农业从业人口老龄化进程仍将持续，人力供给与需求之间的矛盾也将愈发突出。根据乡村振兴网统计，2025年，我国农业在生产经营、技术操作、农业信息化等领域的人口总缺口将超千万。无人化和自动化的农业机械装备逐渐成为填补人力缺口的重要载体，在减少人力依赖的同时，助力农业生产效率的提升。另一方面，传统农业生产模式下，资源浪费问题突出，依靠人力和生产经验的农业作业，缺乏科学规划与管理，而人工智能技术的引入则以农业数据为驱动，凭借精准监测和数据分析能力，结合智能灌溉、精准施药等自动化流程，为农业资源的优化配置提供坚实的数据基础，提升农业资源利用率和生产效率。

# 02

发展现状：高速增长的AI农业，以农业大数据、智慧农机、一体化解决方案为主要应用方向

在新技术加速变革的背景下，“AI+农业”市场实现持续扩容。根据前瞻产业研究院数据，2021年我国“AI+农业”市场规模已达到约685亿元，2024年有望突破900亿大关，年均复合增长率约为10%。

当前人工智能技术在农业领域主要有三大应用方向。一是农业大数据，在AI农业模式中，由智能无人机或软件探测所采集到的数据，经由计算机视觉及深度学习算法处理，可以精准判断外部环境对农作物的影响并做出相应预测，实现“水肥药”的精准利用，并通过计算机识别技术，准确识别动物生长状态，实现禽畜从生产到出栏的一体化管理。二是智慧农机，以农业机器人、农业无人机和自动驾驶农机为典型。智慧农机是解决劳动力短缺的关键应用，在播种、耕作、采摘、除草、巡查、信息采集等环节具有极大优势。目前已在拖拉机、联合收割机、水肥一体机等机械中有一定的应用。三是一体化解决方案，农业物联网、大数据与人工智能等技术相结合，为农牧企业提供从生产、管理、交易到咨询等全方位一体化的服务解决方案，提升农牧企业数智化水平，最终实现降本增效。

“AI+农业”产业结构分析

“AI+农业”产业链主要包括上游设备及技术供应商、中游解决方案提供商及下游农业生产商。上游设备及技术供应商包括传感器、卫星遥感设备等硬件设施和云计算、大数据等软件技术；中游则包括农用自动化机械、数据平台服务、农业智能分析和营销分析；下游包括农场、家庭农场和农村合作社等农产品生产商及配套服务设施，如物流、电商平台等。

# 01

上游设备与技术供应商：“AI+农业”发展的基石

生态上游包括卫星遥感系统、传感器等硬件基础设备，以及大模型、云计算等软件技术设施。具体来看，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。农业传感器则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。AI大模型技术的突破则进一步推动现代农业迅猛发展。AI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，AI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，AI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。

# 02

中游解决方案提供商：以硬件设备和技术为基础，通过设计、集成与实施为智慧农业提供解决方案

产业中游以解决方案提供商为主，将上游的硬件设备和技术进行集成和转化，形成农业领域的解决方案。目前主要分为农用自动化机械、农业智能分析和数据平台服务三部分。

农用自动化机械指的是按照需求，将AI智能感知和算法融入农用机械，以提高耕种收等各个农业环节的智能化、无人化。比如农业无人机、无人车、农业自动驾驶车、智能收割机、采摘机器人等。

农业智能分析基于人工智能、传感器、卫星遥感、大数据等技术，提供覆盖天气预测、环境监测、病虫害防治、播种、施肥、灌溉等种植业全流程，以及动物配种、病情识别、个体监测、饲喂、称重等养殖业全流程数字化解决方案。

数据平台服务针对特定需求场景，将技术与设备整合，形成一整套高效解决方案，满足客户实际需求，包括覆盖农牧企业一体化管理的智慧解决方案提供商，专注数据挖掘分析的大数据平台，以及营销三部分。智慧解决方案为农牧企业提供一体化智能企业管理，从育种、生产、采集，再到质检、出售、溯源等流程，链接产业上下游。大数据平台专注农业产业上下游数据的挖掘、清洗、分析，结合云端数据大脑，提供全面的农业数据垂直查询与更新，为企业提供可视化分析和实时的价格、行情变化汇总。营销数据平台则通过对农副产品的销售数据、消费者行为、营销表现和市场趋势的深度挖掘，为农户和农业企业提供更为精准的市场指导，帮助农业生产者优化种植策略、预测市场需求，并制定相应的营销计划，提升转化率水平。

# 03

下游服务商和农业生产商：加工、销售与运输全链条智慧升级

下游服务商以电商平台、智慧物流和农业生产商为主。其中，农业生产商包括农场、农业合作社、家庭农场等农副产品生产与加工商，而电商平台与智慧物流则为农副产品提供必要的销售渠道和运输保障。在AI技术加持下，销售与运输各环节实现了高效、精准与智能化的升级，通过产品个性化推荐、智慧物流规划、产品溯源等技术能力，推动农副产品从田间地头到消费者生活的全链条优化。

重点细分应用场景概况

# 01

监测与防治：为农作物生长保驾护航

监测与防治主要包括农作物生长环境和状态的监测及预测，以及病虫害监测与防治。就环境监测而言，AI结合传感器和物联网设备，可以对土壤湿度、温度、光照强度、空气湿度等环境数据进行实时采集和分析，由此预测作物生长趋势，并在环境条件不利时及时提出调整建议。从病虫害防治角度来看，传统的人工巡田和肉眼识别方式耗时耗力且精度有限，而AI通过计算机视觉技术能够快速识别作物的病虫害类型和受损程度。利用无人机或智能摄像头采集田间图像，AI模型能够在短时间内分析大面积农田，识别病害区域并提出防治方案。针对虫害，AI还可结合数据分析，预测虫害的爆发时间和范围，为农药喷洒制定精准计划，减少药物使用量，降低成本的同时减少环境污染。

# 02

动物个体识别：AI可实现牲畜差异化管理

中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%。根据兴业证券统计，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。

# 03

智慧解决方案：构建全链条服务云平台，推动农业产业链条数字化、智能化

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