中度缺水+分布不均，我国水资源匮乏。受季风气候及人口众多影响，我国水资源存在两大特点：（1）人均水资源量低：我国人均水资源量徘徊在2000m/人左右，属于中度缺水水平；（2）分布不均，表现为夏秋多冬春少、南多北少。我国目前主要依靠修建水库和跨流域调度解决以上两大问题，不仅成本高，而且耗时长，效果不稳定。
2017年主要农业国/地区人均水资源量
数据来源：观研天下数据中心整理
农业用水占比超60%，用水上限确定，高效节水农业发展需求强烈。我国农业用水量最大，占比在60%以上，而根据发展规划，到2020年，我国农田灌溉用水量保持在3720亿m，红线确定，对比2014年用水量，农业用水量需调低149亿m，降耗保产要求下，我国高效节水需求强烈。
节水灌溉技术节水效果明显。目前较成熟的节水灌溉技术主要包括渠道防渗、低压管灌、滴管和喷微灌。目前，我国节水灌溉面积仍然以渠道防渗为主，节水率达20%，此外，管灌、喷灌、微灌分别可节约用水30%-50%、50%-60%、80%-85%，效果十分明显，大力发展节水灌溉，提高农业用水灌溉率成为缓解水资源短缺矛盾的重要方法。(ZPPJP)
观研天下发布的《2018年中国智慧农业行业分析报告-市场深度调研与发展前景预测》内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法，对行业进行全面的内外部环境分析，同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析，预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。
【报告大纲】
第一章 智慧农业相关概述
1.1 智慧农业总体介绍
1.1.1 行业基本概念
1.1.2 智慧农业特点
1.1.3 智慧农业内容
1.1.4 行业发展意义
1.2 智慧农业的发展历程
1.2.1 原始农业阶段
1.2.2 传统农业阶段
1.2.3 智慧农业阶段
第二章 2016-2018 年国际智慧农业发展分析
2.1 发达国家智慧农业发展现状
2.2 2016-2018 年美国智慧农业发展分析
2.2.1 产业发展概述
2.2.2 智慧农场规模
2.2.3 农业产业转型
2.2.4 美国农业云服务
2.3 2016-2018 年日本智慧农业发展分析
2.3.1 智慧农业现状
2.3.2 互联网智慧农业
2.3.3 企业布局现状
2.3.4 未来发展前景
2.4 2016-2018 年以色列智慧农业发展分析
2.4.1 智慧农业分析
2.4.2 现代农业特点
2.4.3 农业物联网分析
2.5 国外智慧农业对中国的借鉴意义
2.5.1 加强信息技术发展
2.5.2 促进农业电商发展
2.5.3 积极引导企业发展
2.5.4 建设 “智慧农村”
第三章 中国智慧农业发展环境分析
3.1 政策环境
3.1.1 中央一号文件解读
3.1.2 农业机械化的规划
3.1.3 互联网 + 现代农业
3.1.4 加快转变发展方式
3.2 经济环境
3.2.1 宏观经济分析
3.2.2 农业经济发展
3.2.3 工业运行形势
3.2.4 宏观经济展望
3.3 社会环境
3.3.1 科技创新加力提速
3.3.2 电子信息产业运行良好
3.3.3 物联网产业规模扩大
3.3.4 互联网催生新商业模式
3.4 技术环境
3.4.1 计算机信息技术
3.4.2 物联网技术应用
3.4.3 大数据技术应用
3.4.4 云计算技术应用
3.4.5 无人机技术应用
3.4.6 北斗技术应用
第四章 2016-2018 年中国智慧农业发展分析
4.1 中国智慧农业产业发展特征
4.1.1 精确性
4.1.2 效率高
4.1.3 可追溯性
4.1.4 生产模式改革
4.2 2016-2018 年中国智慧农业行业综述
4.2.1 主要构成环节
4.2.2 与传统农业区别
4.2.3 监控系统的效用
4.3 2016-2018 年中国智慧农业市场发展现状
4.3.1 市场发展形势
4.3.2 农业加速转型
4.3.3 智慧农业现状
4.4 中国智慧农业产业链模式分析
4.4.1 混合纵向一体化
4.4.2 品牌 + 标准 + 规模
4.4.3 公司 + 农业园区 + 市场
4.4.4 新型全产业链模式
4.5 中国智慧农业发展中存在的问题
4.5.1 制约瓶颈分析
4.5.2 产业面临困境
4.5.3 产业发展挑战
4.6 中国发展智慧农业的措施建议
4.6.1 产业发展模式
4.6.2 产业发展策略
4.6.3 行业发展思路
第五章 2016-2018 年智慧农业物联网发展分析
5.1 智慧农业物联网产业总况
5.1.1 物联网产业链
5.1.2 物联网商业模式
5.1.3 产业发展架构
5.1.4 行业发展形势
5.1.5 农业应用分析
5.2 智慧农业物联网技术发展分析
5.2.1 关键技术分析
5.2.2 传感器技术
5.2.3 信息传输技术
5.2.4 信息决策技术
5.2.5 核心技术突破点
5.3 智慧农业食品安全溯源
5.3.1 RFID 技术应用
5.3.2 食品安全系统
5.3.3 信息监管问题
5.3.4 政策发展建议
5.4 智慧农业大棚设计与应用
5.4.1 智慧大棚介绍
5.4.2 生产应用分析
5.4.3 系统总体设计
5.4.4 系统实现方法
5.4.5 实际部署应用
5.4.6 行业发展趋势
5.5 智慧农业中传感器产业的发展
5.5.1 智慧农业常用传感器
5.5.2 农业智能传感器应用
5.5.3 无线传感器网络应用
5.5.4 产业技术存在的问题
5.5.5 智慧农业传感器展望
5.6 智慧农业物联网应用中存在的问题
5.6.1 信息技术化水平低
5.6.2 应用标准仍然缺乏
5.6.3 物联网专业度较差
5.6.4 资金问题制约严重
5.6.5 关键技术设备缺失
5.7 提高智慧农业物联网应用水平的对策
5.7.1 突破物联技术难关
5.7.2 坚实物联技术基础
5.7.3 培养科技创新人才
5.7.4 加大补贴投入力度
第六章 2016-2018 年智慧农业信息化发展分析
6.1 农业信息化基本介绍
6.1.1 概念与要素
6.1.2 信息技术作用
6.1.3 主要信息技术
6.1.4 信息化促农业升级
6.2 国外农业信息化发展和推进模式
6.2.1 美国
6.2.2 日本
6.2.3 法国
6.2.4 经验启示
6.3 中国农业信息化经典模式分析
6.3.1 政府引导型
6.3.2 技术推动型
6.3.3 市场带动型
6.3.4 产业引领型
6.4 中国智慧农业大数据产业发展
6.4.1 技术基本概述
6.4.2 数据获取方式
6.4.3 农业大数据现状
6.4.4 智慧农业的应用
6.4.5 未来的前景展望
6.5 中国智慧农业云平台发展分析
6.5.1 主要云平台系统
6.5.2 平台体系结构
6.5.3 云平台功能应用
6.5.4 云平台基础服务
6.6 我国农业信息化发展中存在的问题分析
6.6.1 基础设施
6.6.2 政府作用
6.6.3 人员素质
6.6.4 服务效率
6.7 我国加快推进农业信息化发展的对策分析
6.7.1 政策支持
6.7.2 支撑体系
6.7.3 产业开发
6.7.4 合理统筹
第七章 2016-2018 年农村电商行业发展分析
7.1 中国农村电商行业发展阶段特征
7.1.1 农村电商的 1.0 时代
7.1.2 农村电商的 2.0 时代
7.1.3 农村电商的 3.0 时代
7.2 2016-2018 年农村电商行业发展概况
7.2.1 农村电商项目类型
7.2.2 农村电商发展特点
7.2.3 政策体系基本形成
7.2.4 商业模式加速创新
7.2.5 产业集群发展情况
7.3 2016-2018 年中国农村电商市场发展现状
7.3.1 网购市场现状
7.3.2 网络零售规模
7.3.3 网络零售结构
7.3.4 电商平台现状
7.4 中国农村电商典型模式发展分析
7.4.1 遂昌模式
7.4.2 成县模式
7.4.3 通榆模式
7.4.4 联盟模式
7.4.5 沙集模式
7.4.6 清河模式
7.4.7 武功模式
7.4.8 “赶街” 模式
7.5 农村电商市场发展的关键问题
7.5.1 认识问题
7.5.2 人才问题
7.5.3 政策问题
7.5.4 物流问题
7.5.5 品牌问题
7.5.6 模式问题
7.5.7 标准与安全问题
7.6 农村电商市场发展战略选择
7.6.1 坚持 “三个结合” 思路
7.6.2 市场切入点与着力点
7.6.3 从政府与平台层面把握
7.6.4 市场快速发展的建议
7.6.5 行业规划引导策略
7.6.6 电商平台成功经验借鉴
7.7 农村电商市场发展前景展望
7.7.1 行业迎来政策机遇
7.7.2 机遇与挑战并存
7.7.3 农资电商前景广阔
7.7.4 市场发展趋势分析
7.7.5 未来市场增长空间
第八章 2016-2018 年精准农业市场发展分析
8.1 国外精准农业发展经验借鉴
8.1.1 美国
8.1.2 英国
8.1.3 日本
8.1.4 越南
8.1.5 以色列
8.1.6 发展经验
8.2 2016-2018 年中国精准农业发展现状
8.2.1 精准农业定义
8.2.2 行业发展意义
8.2.3 关键基础条件
8.2.4 产业发展潜力
8.2.5 细分市场展望
8.2.6 发展机遇分析
8.3 2016-2018 年各地区精准农业发展动态
8.3.1 山东省
8.3.2 安徽省亳州市
8.3.3 四川省甘孜州
8.4 精准农业行业发展的技术组成
8.4.1 卫星定位系统
8.4.2 地理信息系统
8.4.3 遥感技术发展
8.4.4 变率处理技术
8.4.5 决策支持系统
8.4.6 现代生物技术
8.4.7 工程装备技术
8.5 中国农村精准农业的经营模式
8.5.1 经营模式的必要性
8.5.2 经营模式发展形势
8.5.3 经营模式存在问题
8.5.4 经营模式发展建议
8.6 中国精准农业的推广方式
8.6.1 依靠政府力量推动
8.6.2 加强信息基础建设
8.6.3 加大科研院校支撑
8.6.4 精准农业地域选择
8.7 中国精准农业的重点发展方向
8.7.1 精准农业技术体系
8.7.2 发展精细设施农业
8.7.3 现代农业信息技术
8.8 中国精准农业行业发展建议
8.8.1 加强农业生产监控
8.8.2 建立农资团购系统
8.8.3 降低农业生产成本
8.8.4 加强农业基础设施建设
8.8.5 提高农业从业人员的素质
8.8.6 拓宽现代信息技术应用面
8.8.7 应用科学的农业技术系统
第九章 2016-2018 年高端农机装备行业发展分析
9.1 2016-2018 年中国高端农机装备产业运行分析
9.1.1 装备主要特点
9.1.2 产业发展形势
9.1.3 行业发展现状
9.1.4 行业政策支持
9.1.5 产业发展意义
9.2 2016-2018 年高端农机装备重点企业发展动态
9.2.1 中联重科
9.2.2 雷沃重工
9.2.3 一拖动力
9.2.4 沃得农机
9.2.5 山东常林
9.3 2016-2018 年中国农业机器人产业发展分析
9.3.1 产品基本概述
9.3.2 国外农业机器人
9.3.3 国内市场形势
9.3.4 行业关键技术
9.3.5 重点产品研发
9.3.6 产业问题分析
9.3.7 未来发展前景
9.4 2016-2018 年农用无人机行业发展现状
9.4.1 产业发展形势
9.4.2 市场规模分析
9.4.3 产业化发展情况
9.4.4 市场推广策略
9.4.5 行业发展困境
9.4.6 产业应对措施
9.4.7 发展前景展望
9.5 中国高端农机行业发展问题及对策
9.5.1 过度依赖进口
9.5.2 突出发展重点
9.5.3 加强人才培养
9.6 中国高端农机行业发展趋势及前景
9.6.1 行业发展机遇
9.6.2 市场发展方向
第十章 2016-2018 年中国智慧农业重点区域发展分析
10.1 新疆
10.1.1 新疆 “互联网 +” 智慧农业
10.1.2 阜康市智慧农业发展
10.1.3 乌鲁木齐智慧农业发展
10.1.4 沙湾县智慧农业发展
10.2 黑龙江
10.2.1 黑龙江智慧农业发展要点
10.2.2 智慧农业云产业联盟成立
10.2.3 大庆市创新打造智慧农业
10.2.4 农垦区智慧农业战略合作
10.2.5 香坊区提高农业智能化水平
10.3 浙江省
10.3.1 大力发展智慧农业
10.3.2 杭州智慧农业发展
10.3.3 金华市智慧农业发展
10.4 江苏省
10.4.1 智慧农业信息平台
10.4.2 南京市智慧农业发展
10.4.3 苏州市智慧农业发展
10.4.4 武进智慧农业研究院
10.5 江西省
10.5.1 总体要求
10.5.2 建设任务
10.5.3 保障措施
10.6 广东省
10.6.1 顺德打造智慧农业
10.6.2 惠州智慧农业项目建设
10.6.3 云浮市智慧农业发展
10.7 天津市
10.7.1 智慧农业发展价值
10.7.2 智慧农业发展现状
10.7.3 智慧农业发展问题
10.7.4 智慧农业发展途径
10.8 上海市
10.8.1 智慧农业信息化
10.8.2 农地系统大数据
10.8.3 农业电商销售渠道
10.8.4 农业信息服务管理
10.8.5 浦东智慧农业新格局
10.9 其他地区
10.9.1 重庆市
10.9.2 北京市
10.9.3 成都市
第十一章 2016-2018 年智慧农业领域典型企业运营分析
11.1 江苏农华智慧农业科技股份有限公司
11.1.1 企业发展概况
11.1.2 经营效益分析
11.1.3 业务经营分析
11.1.4 财务状况分析
11.1.5 未来前景展望
11.2 山东登海种业股份有限公司
11.2.1 企业发展概况
11.2.2 经营效益分析
11.2.3 业务经营分析
11.2.4 财务状况分析
11.2.5 未来前景展望
11.3 雏鹰农牧集团股份有限公司
11.3.1 企业发展概况
11.3.2 经营效益分析
11.3.3 业务经营分析
11.3.4 财务状况分析
11.3.5 未来前景展望
11.4 福建圣农发展股份有限公司
11.4.1 企业发展概况
11.4.2 经营效益分析
11.4.3 业务经营分析
11.4.4 财务状况分析
11.4.5 未来前景展望
11.5 广东海大集团股份有限公司
11.5.1 企业发展概况
11.5.2 经营效益分析
11.5.3 业务经营分析
11.5.4 财务状况分析
11.5.5 未来前景展望
11.6 新希望六和股份有限公司
11.6.1 企业发展概况
11.6.2 经营效益分析
11.6.3 业务经营分析
11.6.4 财务状况分析
11.6.5 未来前景展望
11.7 深圳市赛为智能股份有限公司
11.7.1 企业发展概况
11.7.2 经营效益分析
11.7.3 业务经营分析
11.7.4 财务状况分析
11.7.5 未来前景展望
11.8 牧原食品股份有限公司
11.8.1 企业发展概况
11.8.2 经营效益分析
11.8.3 业务经营分析
11.8.4 财务状况分析
11.8.5 未来前景展望
11.9 河南华英农业发展股份有限公司
11.9.1 企业发展概况
11.9.2 经营效益分析
11.9.3 业务经营分析
11.9.4 财务状况分析
11.9.5 核心竞争力分析
11.10 北京大北农科技集团股份有限公司
11.10.1 企业发展概况
11.10.2 经营效益分析
11.10.3 业务经营分析
11.10.4 财务状况分析
11.10.5 未来前景展望
第十二章 中国智慧农业市场投资潜力分析
12.1 投资机遇
12.1.1 投资机会分析
12.1.2 市场政策机遇
12.2 投资问题
12.2.1 供需失衡
12.2.2 诚信环境
12.2.3 技术瓶颈
12.3 投资风险
12.3.1 自然风险
12.3.2 时间风险
12.3.3 经营风险
12.3.4 管理风险
12.3.5 产品风险
12.4 投资策略
12.4.1 加快人才培养
12.4.2 加强物联网技术研发
12.4.3 提高农业规模化生产
12.4.4 加强农业软件拓展能力
第十三章 中国智慧农业发展趋势及前景展望
13.1 中国智慧农业未来发展趋势
13.1.1 实现精细化
13.1.2 实现高效化
13.1.3 实现绿色化
13.1.4 升级生产领域
13.1.5 升级经营领域
13.1.6 升级服务领域
13.2 中国智慧农业发展前景预测
13.2.1 行业发展方向
13.2.2 行业发展目标
13.2.3 行业发展任务
13.2.4 市场规模预测
图表详见正文
