智农融合：人工智能驱动农业新赛道

本书围绕人工智能赋能农业的核心理论与典型应用场景，系统阐述AI技术在智慧育种、智慧种植、智慧养殖、智慧流通与数字乡村等领域的创新实践，旨在帮助读者掌握“数据感知-智能认知-自主决策-精准执行”的农业智能化全链条方法。全书分为4篇26章：概述篇从宏观层面介绍人工智能的概念、技术优势及其在农业中的价值与趋势；技术篇深入剖析农业芯片、农业传感器、智能感知、知识模型、AI大模型、具身智能和智能农机等关键核心技术；场景篇通过丰富案例，展现了人工智能在智慧育种、种植、养殖、农产品流通等全产业链的应用实践；启示篇则从技术、发展、生产和政策维度提炼战略建议，旨在推动农业智能化发展。全书采用“基础认知→技术突破→场景落地→战略启示”的方式编写，由浅入深、循序渐进，力求提升读者对农业智能化技术体系的整体认知与实战水平，以培养面向未来农业的复合型创新人才。同时，本书对我国人工智能赋能农业领域的现状、经验、趋势进行了总体性阐述，可为农业科技工作者、AI技术研发者、产业从业者及政策制定者提供重要的参考依据。

孙传范，男，1973年8月出生，研究生学历，农学博士，中共党员，研究员。曾任中国农村技术开发中心四级职员、副主任，科学技术部农村科技司副司长，农业农村部科学技术司(农业转基因生物安全管理办公室)副司长(副主任)。曾援青任青海省科学技术厅党组成员、副厅长。现任中国农村技术开发中心主任。

序一

序二

序三

前言

第1篇 概述篇

第1章 人工智能概述

1.1 人工智能的概念与发展历程

1.2 人工智能的技术优势

1.3 人工智能的实现要素

1.4 人工智能的技术热点

1.5 人工智能的产业现状

1.6 人工智能的发展趋势

第2章 面向农业的人工智能关键技术

2.1 农业发展对人工智能的需求

2.2 农业数据采集技术

2.3 农业人工智能模型

2.4 人工智能赋能农业技术发展的趋势

第3章 人工智能赋能农业场景

3.1 智慧农业发展方式的转变

3.2 智慧育种

3.3 智慧种植

3.4 智慧养殖

3.5 智慧流通

3.6 数字乡村

3.7 人工智能赋能农业产业发展的趋势

第4章 人工智能赋能农业的启示与展望

4.1 技术趋势分析

4.2 产业趋势分析

4.3 政策现状分析

4.4 人工智能赋能农业的建议与展望

第2篇 技术篇

第5章 农业芯片

5.1 农业芯片概述

5.2 国内外农业芯片的发展变革

5.3 技术优势与差距分析

5.4 典型案例

第6章 农业传感器

6.1 农业传感器概述

6.2 国内外农业传感器技术现状

6.3 技术分析与发展趋势

6.4 典型案例

第7章 智能感知

7.1 农业智能感知技术概述

7.2 国内外AI+农业感知技术变革

7.3 技术优势与差距分析

7.4 典型案例

第8章 知识模型

8.1 农业知识模型与知识推理概述

8.2 国内外农业知识模型技术变革

8.3 技术优势与突破方向

8.4 典型案例

第9章 AI大模型

9.1 AI大模型技术概述

9.2 AI大模型驱动的农业智能体技术

9.3 AI大模型技术的挑战

9.4 农业领域大模型技术变革与发展趋势

9.5 技术优势与差距分析

9.6 典型案例

第10章 具身智能

10.1 具身智能技术概述

10.2 农业领域具身智能技术发展与未来趋势

10.3 技术变革与挑战

10.4 典型案例

第11章 智能农机

11.1 智能农机概述

11.2 智能农机产业发展布局

11.3 国内外智能农机的技术现状

11.4 技术优势与差距分析

11.5 典型案例

第12章 农用无人驾驶航空器

12.1 农用无人驾驶航空器概述

12.2 农用无人驾驶航空器产业发展布局

12.3 技术挑战与发展趋势

12.4 典型案例

第13章 农业机器人

13.1 农业机器人概述

13.2 农业机器人产业发展布局

13.3 农业机器人技术现状与未来趋势

13.4 农业机器人技术挑战

13.5 典型案例

第14章 自主无人系统

14.1 自主无人系统与群体智能概述

14.2 自主无人系统产业发展布局

14.3 农业领域自主无人系统的技术变革

14.4 技术优势与差距分析

14.5 典型案例

第3篇 场景篇

第15章 智慧生物制造

15.1 智慧生物制造概述

15.2 AI赋能智慧生物制造

15.3 国内外创新应用进展

15.4 创新应用场景

15.5 未来技术趋势

15.6 典型案例

第16章 智慧育种

16.1 智慧育种概述

16.2 AI赋能智慧育种

16.3 国内外创新应用进展

16.4 创新应用场景

16.5 未来技术趋势

16.6 典型案例

第17章 智慧农场

17.1 智慧农场概述

17.2 AI赋能智慧农场

17.3 国内外创新应用进展

17.4 创新应用场景

17.5 未来技术趋势

17.6 典型案例

第18章 智慧设施园艺

18.1 智慧设施园艺概述

18.2 AI赋能智慧设施园艺

18.3 国内外创新应用进展

18.4 创新应用场景

18.5 未来技术趋势

18.6 典型案例

第19章 智慧牧场

19.1 智慧牧场概述

19.2 AI赋能智慧牧场

19.3 国内外创新应用进展

19.4 创新应用场景

19.5 未来技术趋势

19.6 典型案例

第20章 智慧渔场

20.1 智慧渔场概述

20.2 AI赋能智慧渔场

20.3 国内外创新应用进展

20.4 创新应用场景

20.5 未来技术趋势

20.6 典型案例

第21章 智慧农产品流通

21.1 智慧农产品流通概述

21.2 AI赋能智慧农产品流通

21.3 国内外创新应用进展

21.4 创新应用场景

21.5 未来技术趋势

21.6 典型案例

第22章 数字乡村

22.1 数字乡村概述

22.2 AI赋能数字乡村

22.3 国内外创新应用进展

22.4 创新应用场景

22.5 未来技术趋势

22.6 典型案例

第4篇 启示篇

第23章 农业AI技术创新的启示

23.1 智能思维

23.2 AI赋能农业科学发现

23.3 农业场景促进AI创新

23.4 未来农业与AI的共生生态

第24章 AI赋能农业装备的启示

24.1 农业装备感知的多元化

24.2 农业装备决策的智能化

24.3 农业装备执行的精准化

24.4 农业装备功能的通用化

24.5 农业装备作业的集群化

24.6 未来农业装备新形态

第25章 AI赋能农业生产的启示

25.1 生产过程工业化

25.2 农资投入精量化

25.3 农事作业轻简化

25.4 农业产出高效化

25.5 农业服务定制化

25.6 未来农业生产体系

第26章 政策启示

26.1 坚持自立自强，突破农业人工智能核心关键技术

26.2 突出应用导向，加快农业人工智能场景落地

26.3 统筹农业算力基础设施与数据资源开发

26.4 完善农业人工智能财政与金融支持机制

26.5 完善农业人工智能人才体系与教育培训

26.6 加强农业人工智能监管与伦理治理

26.7 弥合全球智能鸿沟，推进国际合作与规则制定

参考文献