平书连播精准种植是指利用卫星遥感、大数据、云计算、人工智能等技术，借助无人农机、水肥一体机等智能农机装备，推进

　　精准种植是指利用卫星遥感、大数据、云计算、人工智能等技术，借助无人农机、水肥一体机等智能农机装备，推进种植业数字化、智能化升级，实现种植业生产经营的精准管理。精准种植兼顾生产效益和农产品品质，是各国保障食品安全、保护生态环境、推进农业现代化、提高农业综合效益、实现农业可持续发展的重要路径。目前，我国精准种植尚未实现大规模应用，构建适合中国基本农情的发展新模式、加速关键技术攻克，将成为推动精准种植更大规模、更宽领域、更深层次应用的关键。

　　精准种植是智慧农业的重要组成部分，是提升种植业生产管理水平的重要途径。近年来，国家各部委出台了系列政策文件，为种植业数字化转型和智能化升级提供了良好的方向指引。《数字农业农村发展规划（2019-2025 年）》（农规发〔2019〕33 号）提出，利用卫星遥感、航空遥感、地面物联网等手段，动态监测重要农作物的种植类型、种植面积、土壤墒情、作物长势、灾情虫情，建设分级决策系统，发展智能 车间农业 ，推进种植业生产经营智能管理。2021 年中央一号文件提出，重点支持粮食烘干、履带式作业、玉米大豆带状复合种植、油菜籽收获等农机，推广大型复合智能农机。

　　我国农产品生产成本较高，国际竞争力有待提升。除大豆外，我国主要农产品如玉米、小麦、棉花等的生产成本均高于美国。其中，以棉花差异最大，2020 年中国棉花生产成本较美国高出 1,566.22 元 / 亩。从生产成本构成来看，中国人工成本占比高，机械成本占比较低。以水稻生产为例，中国人工成本占比达到 41%，远高于美国的 10% 和日本的 26%；中国机械相关费用占比 18%，远低于美国的 38% 和日本的 42% [ 1 ] 。在此背景下，以数字技术和智能装备赋能耕作、灌溉、施肥施药等环节，能够减少人工成本支出、提高种植效率、增加农民收入。精准种植成为我国种植业降本增效、农业竞争力提升的重要发力点。

　　近年来，中国居民收入稳步提升，带动消费能力不断提高，其对农产品安全、健康的重视程度也日益加深。而长期以来，我国农药化肥使用量一直处于世界前列，一定程度上影响着国内农产品的品质。根据农业部数据，我国农作物亩均化肥用量 21.9 公斤，远高于世界平均水平（每亩 8 公斤），是美国的 2.6 倍，欧盟的 2.5 倍。在此背景下，利用计算机视觉、机器学习等人工智能技术来区分农作物和杂草，判断农药、化肥的使用及投入范围，并根据不同需求调整所需药物和药量，实现精准作业，能够生产出低化肥、低农药、更营养健康的农产品，从而在一定程度上更加契合当前居民消费要求的变化。

　　产业链结构：由上游基础软硬件、中游智能装备及解决方案、下游应用三部分组成

　　（1）上游：基础硬件主要包括传感器、摄像头等产品，基础软件主要分为卫星遥感、大数据、云计算、人工智能等技术。（2）中游：主要包括智能农机装备和精准种植解决方案。智能农机装备是推进精准种植的物质支撑，包括农业无人机、农业无人车、水肥一体机、智能灌溉设备等。其中，农业无人机、农业无人车主要应用于农田测绘、播种撒肥、智能割草、精准植保等领域；水肥一体机、智能灌溉设备主要应用于精准施肥、智能灌溉等领域。精准种植解决方案基于传感器、摄像头等核心零部件和卫星遥感、大数据、云计算、人工智能等关键技术，提供覆盖播种、施肥、灌溉、病虫害防治等种植业全流程的数字化解决方案。（3）下游：应用场景包括智能监测、智能配肥、精准施肥、智能灌溉、智慧温室、病虫害预警等。

　　智能监测主要包括气象监测、土壤监控、农作物监测等。（1）气象监测是基于海量历史数据，依托大数据、人工智能等数字技术，获取地面温度、湿度、风向、风速、降雨和气压等气象预测信息，提前预防农业气象灾害，有效解决传统种植过程中由于气象信息获取不及时造成农作物受损的痛点。（2）土壤监测是借助传感器等基础硬件，监测土壤湿度、PH、NPK 等信息，为施肥、灌溉等提供决策指导，从而改善作物生长环境、提高作物品质。（3）农作物监测是利用卫星遥感等技术持续监测农作物面积、长势、水分状态、肥力状态、病虫害症状等信息，及时掌握农作物生产情况，并进一步借助人工智能技术建立算法模型，为长势分析、产量预测、农事安排等提供重要支撑。

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