枫影：《智慧农业场景应用与发展趋势》——产业数字化系列

【课程背景】

对于作为发展中国家的中国来说，加快智慧农业建设，利用物联网等现代信息技术提升农业生产管理水平，是实现本国农业转型升级的重要举措。在现阶段，我国智慧农业的发展仍面临着很多制约因素，这就需要加快农业农村信息化基础设施等多方面建设。

本节课，主要剖析在5G+AI下的智慧农业的应用场景，解析智慧农业的底层逻辑，并分析其未来的发展趋势。

【课程收获】

• 了解智慧农业的定义及内容构成
• 解析智慧农业的核心应用场景
• 了解智慧农业的未来发展趋势

【课程时间】 1天（6小时）

【课程对象】智慧农业产品和市场运营部门

【课程内容】

1. 1 智慧农业 智慧农业
2. 智慧农业的内涵
3. 智慧农业系统运行体系
4. 智慧农业运行的背后数智化技术

1. 智慧农业的发展现状
2. 美国、日本和欧洲的智慧农业现状
3. 我国智慧农业发展存在的问题
4. 我国智慧农业发展的战略对策

1. 我国智慧农业的机会
2. 数字化提升空间大，智慧农业市场前景广阔
3. 政策扶助力度大，乡村振兴与数字乡村
4. 规模化经营潜力大
5. 新型经营主体快崛起，新农人逐渐成为主力军

1. 智慧农业的底层核心技术剖析
2. 物联网——农业数据实时获取，智慧农业的基础
3. 大数据——决策“数字化”，全面提升生产效率

（3）人工智能——激活农业高效发展，减少资源浪费

1. 2 智慧农业的应用场景 智慧农业的四大应用场景
2. 数据平台服务
3. 无人机植保
4. 农机自动驾驶
5. 精细化养殖
6. 数据平台服务
7. 数据平台付服务的定义
8. 数据捕获=卫星遥感+无人机杭派+传感器
9. 数据分析建模与农作物精准管理
10. 核心场景：土地土壤数据、天气气候数据、农作物生长数据、病虫害数据、种植适宜区规划、作物产量预测、作物长势检测、病虫害防治
11. 无人机植保应用
12. 无人机直播产业链
13. 无人机植保农药
14. 无人机植保
15. 飞防队植保服务
16. 农机自动驾驶
17. 农机自动驾驶逻辑——卫星导航+角度传感器+摄像头+大数据
18. 农机自动驾驶技术前提——车联网
19. 农机自动驾驶主要应用——拖拉机、收割机、小麦机、青贮机

1. 精细化养殖
2. 我国目前养殖行业的问题——抗生素、畜禽产品药物残留、质量不稳定。
3. 精细化养殖的理念——数据监测和环境控制、饲料饲喂系统等
4. 精细化养殖的四个环节：育种、繁育、饲养和疾病防疫
5. 精细化养殖与传统养殖模式的比较
6. 3 智慧农业的未来发展趋势 智慧农业未来发展的九大趋势
7. 低成本
8. 简易操作
9. 专家参与生产
10. 协作加强
11. 可视化占主流
12. 垂直智慧农业成为发展方向
13. 整合性的智慧农业
14. 营销类的智慧农业
15. 跨界赋能
16. 四大应用场景的未来趋势
17. 数据平台服务——数据建模与多元化发展
18. 无人机植保——提升无人机效率和质保对作业效率
19. 农机自动驾驶——强化技术应用，解放劳动人力投入
20. 精细化养殖——研发视觉图像识别的人工智能技术，实现养殖无人化。
21. 中国智慧农业的跨越式发展
22. 借鉴国际相关模式，完成学习：美国、日本和比利时
23. 抢抓智慧农业战略机遇，推动整个农业产业链的智能化
24. 推进智慧农业的政策性引导，推动智慧农业跨越式发展