2025年智慧农业行业农业大数据应用案例探讨报告

2025年智慧农业行业农业大数据应用案例探讨报告TOC\o"1-3"\h\u一、2025年智慧农业行业农业大数据应用案例概述 3(一)、农业大数据在智慧农业中的应用现状 3(二)、典型案例分析 4(三)、未来发展趋势 4二、2025年智慧农业行业农业大数据应用技术框架 5(一)、农业大数据采集技术 5(二)、农业大数据处理与分析技术 6(三)、农业大数据应用技术 6三、2025年智慧农业行业农业大数据应用案例深度剖析 7(一)、精准农业大数据应用案例 7(二)、农产品质量安全追溯大数据应用案例 7(三)、农业市场大数据应用案例 8四、2025年智慧农业行业农业大数据应用挑战与对策 8(一)、数据采集与整合的挑战与对策 8(二)、数据安全与隐私保护的挑战与对策 9(三)、数据应用与决策的挑战与对策 9五、2025年智慧农业行业农业大数据应用发展趋势 10(一)、农业大数据与人工智能的深度融合 10(二)、农业大数据与云计算的协同发展 11(三)、农业大数据与区块链技术的结合应用 11六、2025年智慧农业行业农业大数据应用政策环境分析 12(一)、国家政策支持智慧农业发展 12(二)、地方政府积极推动智慧农业示范应用 12(三)、社会资本积极参与智慧农业投资 13七、2025年智慧农业行业农业大数据应用市场竞争格局 13(一)、市场竞争主体多元化 13(二)、市场竞争激烈，技术创新是关键 14(三)、市场集中度逐步提高，合作共赢成趋势 15八、2025年智慧农业行业农业大数据应用前景展望 15(一)、农业大数据应用场景持续拓展 15(二)、农业大数据应用技术不断创新 16(三)、农业大数据应用生态体系逐步完善 16九、2025年智慧农业行业农业大数据应用发展建议 17(一)、加强农业大数据基础设施建设 17(二)、提升农业大数据应用技术水平 17(三)、完善农业大数据应用政策体系 18

前言随着科技的飞速发展和农业现代化的深入推进，智慧农业已成为现代农业发展的重要方向。在众多技术中，农业大数据作为智慧农业的核心组成部分，正以其强大的数据采集、分析和应用能力，为农业生产、管理和决策提供有力支撑。2025年，农业大数据应用已呈现出多元化、深度化的发展趋势，涵盖了从农田环境监测、作物生长管理到农产品市场分析的各个环节。市场需求方面，随着消费者对农产品质量安全、营养健康和可持续性的日益关注，农业生产者对精准、高效、智能化的生产方式的需求也日益增长。农业大数据通过整合土壤、气象、作物生长等多维度数据，为农业生产者提供了科学决策的依据，有效提高了农业生产效率和农产品质量，满足了市场需求。同时，农业大数据的应用也吸引了大量资本的涌入，推动了行业的技术创新和产业升级。众多企业纷纷布局农业大数据领域，通过技术研发、数据整合和应用推广，为智慧农业发展注入了新的活力。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，农业大数据将在智慧农业领域发挥更加重要的作用，助力农业产业实现高质量发展。一、2025年智慧农业行业农业大数据应用案例概述(一)、农业大数据在智慧农业中的应用现状2025年，农业大数据在智慧农业中的应用已呈现出广泛化和深化的趋势。通过对农田环境、作物生长、农业市场等多维度数据的采集与分析，农业大数据为农业生产者提供了科学决策的依据，有效提高了农业生产效率和农产品质量。在农田环境监测方面，通过传感器网络和物联网技术，实时采集土壤湿度、温度、光照等数据，为精准灌溉、施肥提供支持。在作物生长管理方面，利用无人机遥感技术和图像识别算法，对作物生长状况进行监测和评估，及时发现病虫害和营养缺乏等问题，实现精准防治和科学管理。在农业市场分析方面，通过对农产品价格、供需关系等数据的分析，为农产品销售和供应链管理提供决策支持。(二)、典型案例分析在2025年，智慧农业行业中的农业大数据应用案例已呈现出多元化的发展趋势。以下是一些典型案例的分析：1.精准农业案例：某农业企业通过引入农业大数据平台，实现了对农田的精准管理。通过对土壤、气象、作物生长等数据的采集与分析，实现了精准灌溉、施肥和病虫害防治，提高了农作物产量和质量，降低了生产成本。2.农产品溯源案例：某农产品企业通过农业大数据技术，实现了对农产品的全程溯源。通过对农产品生产、加工、销售等环节的数据采集和整合，为消费者提供了透明的农产品信息，提高了消费者对农产品的信任度。3.农业市场分析案例：某农业研究机构通过对农产品价格、供需关系等数据的分析，为农产品生产者和销售者提供了市场预测和决策支持。通过对市场数据的深入分析，帮助生产者优化生产计划，提高市场竞争力。(三)、未来发展趋势未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，农业大数据将在智慧农业领域发挥更加重要的作用。以下是一些未来发展趋势的分析：1.数据整合与共享：未来农业大数据将更加注重数据的整合与共享，通过建立农业大数据平台，实现不同主体之间的数据共享和协同，提高数据利用效率。2.人工智能与大数据的深度融合：随着人工智能技术的不断发展，农业大数据将与人工智能技术深度融合，通过机器学习、深度学习等技术，实现农业生产、管理和决策的智能化。3.农业大数据安全与隐私保护：随着农业大数据应用的广泛化，数据安全与隐私保护将成为重要议题。未来将更加注重农业大数据的安全性和隐私保护，通过建立数据安全管理体系，保障数据的安全和合规使用。二、2025年智慧农业行业农业大数据应用技术框架(一)、农业大数据采集技术农业大数据的采集是智慧农业发展的基础，涉及多种技术和手段。在2025年，随着物联网、传感器技术和遥感技术的不断进步，农业大数据的采集技术也日趋成熟和多样化。物联网技术通过部署在农田、温室、养殖场等农业环境中的传感器，实时监测土壤湿度、温度、光照、空气质量等环境参数，以及作物生长状况、动物健康状况等生物参数。传感器技术则进一步发展，出现了更多高精度、低功耗、智能化的传感器，能够更准确地采集数据，并实现远程监控和自动控制。遥感技术则通过卫星、无人机等平台，对大范围农田进行宏观监测，获取作物长势、病虫害分布、土地利用情况等信息。这些技术的结合，使得农业大数据的采集更加全面、准确、高效，为后续的数据分析和应用提供了坚实的基础。(二)、农业大数据处理与分析技术农业大数据的处理与分析是智慧农业发展的核心，涉及数据清洗、数据存储、数据挖掘、机器学习等多种技术。在2025年，随着云计算、大数据处理框架和人工智能技术的不断进步，农业大数据的处理与分析技术也日趋高效和智能化。数据清洗技术通过去除噪声数据、填补缺失数据、处理异常数据等手段，提高数据的质量和可用性。数据存储技术则通过分布式数据库和云存储平台，实现海量农业数据的存储和管理。数据挖掘技术通过关联分析、聚类分析、分类分析等方法，从农业数据中发现有价值的信息和规律。机器学习技术则通过训练模型，实现对农业生产、管理和决策的智能预测和优化。这些技术的结合，使得农业大数据的处理与分析更加高效、准确、智能化，为农业生产者提供了科学的决策支持。(三)、农业大数据应用技术农业大数据的应用是智慧农业发展的目标，涉及精准农业、智能灌溉、智能施肥、病虫害预警等多个方面。在2025年，随着农业大数据技术的不断进步和应用场景的不断拓展，农业大数据的应用技术也日趋成熟和多样化。精准农业通过整合农田环境、作物生长、土壤条件等多维度数据，实现农作物的精准管理，提高产量和质量，降低生产成本。智能灌溉通过实时监测土壤湿度和作物需水情况，自动调节灌溉量和灌溉时间，实现节水灌溉。智能施肥通过分析土壤养分状况和作物生长需求，精准施用肥料，提高肥料利用率，减少环境污染。病虫害预警通过监测病虫害发生规律和趋势，提前预警和防治病虫害，减少损失。这些技术的应用，使得农业生产更加高效、环保、可持续，为农业现代化发展提供了有力支撑。三、2025年智慧农业行业农业大数据应用案例深度剖析(一)、精准农业大数据应用案例精准农业是智慧农业的重要组成部分，通过农业大数据的应用，实现了对农田的精细化管理和作物的高效生产。在2025年，精准农业大数据应用案例已呈现出广泛化和深化的趋势。例如，某大型农业企业通过引入农业大数据平台，实现了对农田的全面监控和管理。该平台通过传感器网络实时采集土壤湿度、温度、光照等环境参数，以及作物生长状况、病虫害分布等生物参数。通过对这些数据的分析，实现了精准灌溉、施肥和病虫害防治，有效提高了农作物产量和质量，降低了生产成本。此外，该平台还通过机器学习算法，对作物生长规律和病虫害发生趋势进行预测，为农业生产者提供了科学的决策支持。该案例表明，精准农业大数据应用不仅提高了农业生产效率，还推动了农业生产的智能化和可持续发展。(二)、农产品质量安全追溯大数据应用案例农产品质量安全是消费者最为关心的问题之一，通过农业大数据的应用，可以实现农产品的全程溯源和质量管理。在2025年，农产品质量安全追溯大数据应用案例已呈现出多样化和智能化的趋势。例如，某农产品企业通过引入农业大数据平台，实现了对农产品的全程溯源。该平台通过二维码技术，将农产品生产、加工、销售等环节的数据进行记录和整合，消费者通过扫描二维码，即可查询到农产品的生产环境、种植过程、加工流程、物流信息等详细信息。此外，该平台还通过大数据分析技术，对农产品质量安全进行实时监控和预警。通过对农产品生产环境、加工过程、储存条件等数据的分析，及时发现潜在的质量安全风险，并采取相应的措施进行干预和改进。该案例表明，农产品质量安全追溯大数据应用不仅提高了消费者对农产品的信任度，还推动了农业生产的规范化和标准化。(三)、农业市场大数据应用案例农业市场是农业生产的重要环节，通过农业大数据的应用，可以实现农业市场的精准分析和预测，为农业生产者和销售者提供科学的市场决策支持。在2025年，农业市场大数据应用案例已呈现出多元化和智能化的趋势。例如，某农业研究机构通过引入农业大数据平台，实现了对农业市场的精准分析和预测。该平台通过整合农产品价格、供需关系、消费偏好等多维度数据，利用机器学习算法，对农产品市场趋势进行预测和分析。通过对市场数据的深入分析，该平台为农业生产者提供了科学的市场决策支持，帮助生产者优化生产计划，提高市场竞争力。此外，该平台还通过大数据分析技术，对农产品市场风险进行预警和评估。通过对市场数据的实时监控和分析，及时发现市场风险，并采取相应的措施进行应对。该案例表明，农业市场大数据应用不仅提高了农业生产者的市场竞争力，还推动了农业市场的健康发展和可持续发展。四、2025年智慧农业行业农业大数据应用挑战与对策(一)、数据采集与整合的挑战与对策数据采集与整合是农业大数据应用的基础，但在实际操作中面临诸多挑战。首先，农业环境复杂多变，数据采集点分布广泛，传统采集手段难以满足全面、实时、精准的数据需求。例如，山区、丘陵地带的农田环境监测难度较大，传感器部署和维护成本较高。其次，不同来源的数据格式、标准不统一，数据整合难度较大。例如，政府部门、科研机构、企业等不同主体采集的数据，其格式、标准、精度等存在差异，难以直接进行整合分析。此外，数据采集过程中还存在数据丢失、数据污染等问题，影响数据分析的准确性。针对这些挑战，可以采取以下对策：一是加强物联网、传感器技术的研发和应用，提高数据采集的效率和精度；二是建立统一的数据标准和规范，推动不同来源数据的整合；三是利用云计算、大数据等技术，提高数据存储和处理能力，降低数据丢失和污染的风险。通过这些措施，可以有效解决数据采集与整合的难题，为农业大数据应用提供有力支撑。(二)、数据安全与隐私保护的挑战与对策随着农业大数据应用的广泛化，数据安全与隐私保护问题日益凸显。首先，农业大数据涉及大量农田环境、作物生长、农产品生产等敏感信息，一旦泄露可能对农业生产者和消费者造成重大损失。例如，农田环境数据泄露可能导致竞争对手掌握关键生产信息，影响市场竞争力。其次，数据安全防护技术相对滞后，难以有效应对日益复杂的数据安全威胁。例如，黑客攻击、数据篡改等安全事件频发，给农业大数据应用带来重大风险。此外，数据隐私保护法律法规不完善，难以有效规范数据采集和使用行为。针对这些挑战，可以采取以下对策：一是加强数据安全技术的研发和应用，提高数据安全防护能力；二是建立完善的数据安全管理体系，加强数据安全培训和意识教育；三是完善数据隐私保护法律法规，规范数据采集和使用行为。通过这些措施，可以有效保障农业大数据的安全和隐私，促进智慧农业的健康发展。(三)、数据应用与决策的挑战与对策数据应用与决策是农业大数据应用的核心，但在实际操作中面临诸多挑战。首先，农业大数据分析结果的专业性较强，难以被普通农业生产者理解和应用。例如，复杂的机器学习模型和数据分析结果，普通农业生产者难以准确解读和应用。其次，数据应用与决策缺乏有效机制，难以形成科学、合理的决策支持体系。例如，农业生产者往往依赖传统经验进行决策，难以充分利用农业大数据提供的决策支持。此外，数据应用与决策的反馈机制不完善，难以形成持续改进和优化的闭环。针对这些挑战，可以采取以下对策：一是加强农业大数据应用的科普和培训，提高农业生产者对数据应用的理解和认识；二是建立数据应用与决策的协同机制，推动数据分析和决策的有机结合；三是完善数据应用与决策的反馈机制，形成持续改进和优化的闭环。通过这些措施，可以有效提升农业大数据应用的效果，促进智慧农业的可持续发展。五、2025年智慧农业行业农业大数据应用发展趋势(一)、农业大数据与人工智能的深度融合2025年，农业大数据与人工智能的融合已成为智慧农业发展的重要趋势。人工智能技术的引入，使得农业大数据的处理和分析更加智能化、高效化，为农业生产、管理和决策提供了更强大的支持。通过机器学习、深度学习等技术，人工智能可以对农业大数据进行深度挖掘和分析，发现作物生长规律、病虫害发生趋势、市场需求变化等有价值的信息和规律。例如，某农业企业通过引入人工智能技术，对农田环境、作物生长、病虫害等多维度数据进行分析，实现了对作物生长状态的智能识别和病虫害的智能预警。人工智能还可以通过与农业机械、自动化设备的结合，实现对农田的自动化管理和生产，提高农业生产效率和产品质量。未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，农业大数据与人工智能的深度融合将推动智慧农业向更高水平发展。(二)、农业大数据与云计算的协同发展云计算技术为农业大数据的应用提供了强大的计算和存储能力，使得农业大数据的处理和分析更加高效、便捷。2025年，农业大数据与云计算的协同发展已成为智慧农业的重要趋势。通过云计算平台，农业大数据可以实现集中存储、管理和分析，提高数据利用效率。云计算平台还可以提供多种数据分析和处理工具，帮助农业生产者进行数据分析和决策支持。例如，某农业研究机构通过引入云计算平台，对农产品市场数据、生产数据、消费数据等进行集中存储和分析，实现了对农产品市场的精准预测和科学决策。云计算平台还可以通过与物联网、传感器技术的结合，实现对农田环境的实时监测和智能控制。未来，随着云计算技术的不断进步和应用场景的不断拓展，农业大数据与云计算的协同发展将推动智慧农业向更高水平发展。(三)、农业大数据与区块链技术的结合应用区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，为农业大数据的应用提供了新的解决方案。2025年，农业大数据与区块链技术的结合应用已成为智慧农业的重要趋势。通过区块链技术，农业大数据可以实现安全、可靠的存储和传输，提高数据的安全性和可信度。区块链技术还可以通过智能合约，实现对农业生产、管理和决策的自动化和智能化。例如，某农产品企业通过引入区块链技术，实现了对农产品的全程溯源和质量管理。区块链技术将农产品生产、加工、销售等环节的数据进行记录和整合，形成不可篡改的溯源信息，消费者通过扫描二维码即可查询到农产品的详细信息。区块链技术还可以通过与物联网、传感器技术的结合，实现对农田环境的实时监测和智能控制。未来，随着区块链技术的不断进步和应用场景的不断拓展，农业大数据与区块链技术的结合应用将推动智慧农业向更高水平发展。六、2025年智慧农业行业农业大数据应用政策环境分析(一)、国家政策支持智慧农业发展国家政策对智慧农业的发展起着重要的推动和引导作用。近年来，中国政府高度重视农业现代化和智慧农业发展，出台了一系列政策措施，为智慧农业发展提供了强有力的支持。例如，《“十四五”推进农业农村现代化规划》明确提出要加快发展智慧农业，推动农业与信息技术深度融合，提升农业质量效益和竞争力。此外，国家还设立了多项专项资金，支持智慧农业技术研发、示范应用和产业培育。这些政策的实施，为智慧农业发展提供了良好的政策环境和资金保障。在2025年，国家政策将继续加大对智慧农业的支持力度，推动智慧农业技术创新和应用推广，促进智慧农业产业快速发展。例如，国家可能会出台更多支持智慧农业发展的政策措施，加大对农业大数据、物联网、人工智能等关键技术的研发投入，推动智慧农业产业链的完善和升级。这些政策的实施，将为智慧农业发展提供更加有力的支持，推动智慧农业产业高质量发展。(二)、地方政府积极推动智慧农业示范应用地方政府在推动智慧农业发展方面发挥着重要作用。许多地方政府积极响应国家政策，结合本地实际情况，制定了多项政策措施，推动智慧农业示范应用和产业培育。例如，一些地方政府设立了智慧农业示范区，通过引进和培育智慧农业企业，推动智慧农业技术创新和应用推广。此外，一些地方政府还出台了多项支持政策，鼓励农业生产者应用智慧农业技术，提高农业生产效率和产品质量。例如，某省政府设立了智慧农业发展专项资金，支持智慧农业技术研发、示范应用和产业培育。该省还通过举办智慧农业论坛、展会等活动，宣传推广智慧农业技术，提高农业生产者对智慧农业的认识和接受度。这些政策措施的实施，有效推动了智慧农业示范应用和产业培育，促进了智慧农业产业的快速发展。未来，地方政府将继续加大对智慧农业的支持力度，推动智慧农业技术创新和应用推广，促进智慧农业产业高质量发展。(三)、社会资本积极参与智慧农业投资社会资本是推动智慧农业发展的重要力量。近年来，随着智慧农业市场的快速发展，越来越多的社会资本开始关注和投资智慧农业领域。社会资本的参与，为智慧农业发展提供了新的资金来源和发展动力。例如，一些投资机构设立了智慧农业投资基金，投资智慧农业企业，推动智慧农业技术创新和应用推广。此外，一些社会资本还通过与其他农业企业合作，共同开发智慧农业项目，推动智慧农业产业发展。例如，某投资机构设立了智慧农业投资基金，投资了多家智慧农业企业，支持其进行技术研发、市场拓展和产业培育。这些投资机构的参与，为智慧农业发展提供了新的资金来源和发展动力，推动了智慧农业产业的快速发展。未来，随着智慧农业市场的不断拓展和政策的支持，社会资本将继续积极参与智慧农业投资，推动智慧农业产业高质量发展。七、2025年智慧农业行业农业大数据应用市场竞争格局(一)、市场竞争主体多元化2025年，智慧农业行业农业大数据应用市场的竞争主体呈现出多元化的特点，包括大型农业企业、农业科技企业、科研机构、初创公司等。大型农业企业凭借其雄厚的资金实力、丰富的农业资源和广泛的销售网络，在农业大数据应用市场占据重要地位。例如，一些大型农业企业通过自建或合作的方式，建立了农业大数据平台，实现了对农田的全面监控和管理，提高了农业生产效率和产品质量。农业科技企业则专注于农业大数据技术研发和应用，为农业生产者提供数据采集、分析、决策支持等服务。例如，一些农业科技企业通过研发智能传感器、数据分析软件等，为农业生产者提供了精准农业、智能灌溉、病虫害预警等解决方案。科研机构则通过开展农业大数据基础研究和应用研究，为智慧农业发展提供技术支撑。例如，一些科研机构通过开展农业大数据采集、处理、分析技术研究，为智慧农业发展提供了关键技术支持。初创公司则在农业大数据应用市场崭露头角，通过创新的技术和商业模式，为农业生产者提供了新的解决方案。例如，一些初创公司通过研发基于人工智能的农业大数据分析平台，为农业生产者提供了精准农业、智能决策等解决方案。市场竞争主体的多元化，为智慧农业行业农业大数据应用市场的发展提供了多元化的动力和活力。(二)、市场竞争激烈，技术创新是关键2025年，智慧农业行业农业大数据应用市场的竞争日趋激烈，技术创新成为市场竞争的关键。随着农业大数据应用的广泛化，越来越多的企业开始进入这一市场，市场竞争日趋激烈。技术创新成为企业在市场竞争中脱颖而出的关键。例如，一些企业在农业大数据采集、处理、分析技术上取得了突破，为农业生产者提供了更加精准、高效的服务，赢得了市场份额。市场竞争的激烈程度，推动了企业加大技术创新力度，不断提升技术水平和服务质量。例如，一些企业通过研发新型传感器、数据分析算法等，提升了农业大数据应用的精准度和效率，赢得了农业生产者的认可。技术创新不仅提升了企业的竞争力，也推动了智慧农业行业农业大数据应用市场的快速发展。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，技术创新将继续成为市场竞争的关键，推动智慧农业行业农业大数据应用市场向更高水平发展。(三)、市场集中度逐步提高，合作共赢成趋势2025年，智慧农业行业农业大数据应用市场的集中度逐步提高，合作共赢成为市场发展的趋势。随着市场竞争的加剧，一些具有技术优势和市场优势的企业开始通过并购、合作等方式，扩大市场份额，提高市场集中度。例如，一些大型农业企业与农业科技企业通过合作，建立了农业大数据平台，实现了对农田的全面监控和管理，提高了农业生产效率和产品质量。市场集中度的提高，有利于资源的优化配置和产业的健康发展。合作共赢成为市场发展的趋势，越来越多的企业开始通过合作，共同推动智慧农业行业农业大数据应用市场的发展。例如，一些企业与科研机构通过合作，共同开展农业大数据技术研发和应用，为农业生产者提供了更加精准、高效的服务。合作共赢不仅有利于企业的发展，也有利于智慧农业行业农业大数据应用市场的健康发展。未来，随着市场集中度的进一步提高，合作共赢将继续成为市场发展的趋势，推动智慧农业行业农业大数据应用市场向更高水平发展。八、2025年智慧农业行业农业大数据应用前景展望(一)、农业大数据应用场景持续拓展随着技术的不断进步和应用需求的不断增长，2025年智慧农业行业农业大数据应用场景将持续拓展。未来的农业大数据应用将不仅仅局限于农田环境监测、作物生长管理等方面，还将拓展到更多领域。例如，农业大数据将与畜牧业深度融合，通过对动物健康状况、生长规律等数据的采集和分析，实现精准饲喂、疾病预警、生长管理，提高畜牧业生产效率和动物福利。农业大数据还将与渔业深度融合，通过对水质、鱼类生长状况等数据的采集和分析，实现精准养殖、病害防控、水质管理，提高渔业生产效率和产品质量。此外，农业大数据还将与农产品加工、流通等领域深度融合，通过对农产品加工过程、流通环节等数据的采集和分析，实现精准加工、智能物流、高效流通，提高农产品加工流通效率和产品质量。农业大数据应用场景的持续拓展，将为智慧农业发展提供更广阔的空间和更丰富的应用机会。(二)、农业大数据应用技术不断创新2025年，智慧农业行业农业大数据应用技术将不断创新，推动智慧农业向更高水平发展。随着人工智能、区块链等新技术的不断进步，农业大数据应用技术将不断创新。例如，人工智能技术将与农业大数据深度融合，通过对农业生产数据的深度挖掘和分析，实现智能决策、精准管理、自动化控制，提高农业生产效率和产品质量。区块链技术将与农业大数据深度融合，通过对农业生产数据的记录和追溯，实现数据的安全存储、可信共享、智能合约，提高农业生产过程的透明度和可信度。此外，边缘计算、量子计算等新技术也将与农业大数据深度融合，推动农业大数据应用技术的不断创新和发展。农业大数据应用技术的不断创新，将为智慧农业发展提供更强大的技术支撑和发展动力。(三)、农业大数据应用生态体系逐步完善2025年，智慧农业行业农业大数据应用生态体系将逐步完善，形成政府、企业、科研机构、农业生产者等多方参与、协同发展的良好局面。政府将继续加