其优势就是可以解决多种其他技术无法解决的问题。
比如给每一只羊的耳朵上安装一个标识羊身份的标签，然后在计算机上给这个标签建立一个数据库信息，记录其从出生到宰杀销售的过程中所进行饲养、疾病用药、宰杀时间、运输情况等的所有信息，消费者可以在任何一个环节通过这个标签获得这些信息，同时在饲养过程中也方便养殖单位跟踪、研究其生命规律，以便采用更科学的饲养方法，再比如超市的每一个商品上都安装一个可以无线读写的标签并建立数据库，就可以在购物时只需要推着购物车通过结算区域就可以自动生成购物清单和价格，消费者只要根据支付信息（可以是二维码、也可以是刷卡器）自助完成支付，就可以顺利完成商品购买；再比如给电饭煲安装一个网线，并设置一个ip地址，我们就可以在我们需要的时候通过手机、电脑等向其发布煮饭命令，回到家中即可吃到热腾腾的米饭，给空调安装一个网线并分配ip地址，就可以在到家前的10分钟让其开始运行制冷或制热，回到家即可享受舒适的温度。
智慧农业是将物联网等现代技术应用到传统农业中的现代农业技术。对于我国而言，智慧农业是我国智慧经济发展的重要组成部分。
目前，我国智慧农业尚处于起步阶段，我国出台了较多的政策支持智慧农业的发展导致有较多的大型农业生产企业和互联网企业进入到智慧农业行业，导致我国智慧农业行业企业较多且企业构成较为复杂。
智慧农业行业主要上市公司：目前国内智慧农业行业的上市公司有中牧股份(600195)、隆平高科(000998)、海大集团(002311)、牧原股份(002714)、温氏股份(300498)、大北农(002385)、大华农(300186)、吉峰农机(300022)、华英农业(002321)、雏鹰农牧(002477)、新都化工(002539)、赛为智能(300044)、新希望(000876)、红太阳(000525)、四川美丰(000731)、辉丰股份(002496)等。
本文核心数据：智慧农业行业产业链、智慧农业行业全景图谱、智慧农业市场规模、智慧农业上下游行业供给规模、智慧农业行业竞争格局、智慧农业行业发展趋势
中国智慧农业行业产业链全景图
智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑等工具对动植物、土壤、环境等因素进行从宏观到微观的实时检测，提高对农业动植物生命体本质的认知能力以及农业复杂系统的调控能力和农业突发事件的处理能力，以达到合理使用农业资源，降低生产成本、改善生态环境、提高农产品产量和品质的目的。
智慧农业上游主要原材料为有色金属、单晶硅及电子陶瓷等，上游零部件及系统包括集成电路、卫星导航系统及传感器等。智慧农业中游主要包括数据平台、无人机植保、农机自动机械、智能化养殖等;智慧农业下游主要为农产品生产。
智慧农业上游卫星导航系统代表性企业主要包括北斗星通、华测导航、中海达、华力创通等;集成电路代表企业主要包括中芯国际、台积电、SK海力士等;传感器领域主要代表企业包括海康威视、大立科技、歌尔股份等;从原材料来看，智慧农业上游所需设备及系统原材料有色金属生产企业包括焦作万方、新疆众合等企业;单晶硅生产企业包括隆基、众合股份等;电子陶瓷生产企业包括京瓷、三环集团等企业。
智慧农业中游数据平台领域代表性企业包括海芯华夏、奥科美等;无人机植保领域代表性企业包括大疆创新、极飞科技等;农机自动机械领域代表性企业包括博创联动、司南导航等;智能化养殖领域包括网易等科技企业，以及特驱集团、温氏股份等企业。
智慧农业下游主要包括中粮集团、深农智能、新希望集团等企业。
政策推动智慧农业行业的发展
2014年我国提出“智慧农业”概念，2016年“智慧农业”首次被写入“中央一号文件”说明了我国政府对智慧农业的重视。未来随着我国人口红利的消失，以及资源环境的约束，我国会愈加重视智慧农业的发展，同时随着政策的不断加码，我国智慧农业的规模将会不断扩大。
政策支持下吸引了大量的企业进入智慧农业行业
目前在我国政策的支持下，不仅吸引了一批具有一定实力的传统种植和养殖企业，例如大北农、中粮集团、温氏股份等开始进入智慧农业行业，也吸引了一批具有智能技术的现代互联网企业进入智慧农业行业，例如互联网巨头企业网易在2009年开始智慧养猪，利用现代科技对猪的身体状况、进食量以及排泄情况进行远程遥感监控，为猪提供优质、舒适的生活环境使得产出的猪肉美味、安全，网易的这一举措使得网易在智慧农业领域占有一席之地且名声大噪。
我国智慧农业市场规模不断扩大
虽然目前我国的智慧农业应用仍然处于初级阶段，但是得益于社会和技术环境的支持，中国智慧农业行业得以稳定发展。2016年，国务院颁布《关于农村土地所有权承包权经营权分置办法的意见》，将农村土地产权中的土地承包经营权进一步划分为承包权和经营权，实现三权分置并行，保护经营主体的土地经营权，提高其从事农业活动的积极性，为农业的适度规模化经营打造良好基础。
目前未有权威的数据公布我国智慧农业行业市场规模，按照中金的数据，目前我国智慧农业应用渗透率还不到1%，假设按照渗透率逐年递增的情况进行测算，结合我国农业产值，初步估算出2020年我国智慧农业行业的市场规模约为622亿元左右。
上游——智能农业上游原材料：供给较为充足
智慧农业上游原材料主要包括有色金属、单晶硅、电子陶瓷等，这些原材料主要应用于物联网、云计算的承载设备的电子元器件制造。目前我国针对有色金属和单晶硅的供给较为充足，而电子陶瓷因具有一定的技术壁垒导致我国本土具有规模的电子陶瓷生产企业较少，电子陶瓷的供给较依赖于日本、美国等国家。
上游——智慧农业核心零部件及系统：供给较为稳定
智慧农业核心零部件及系统主要包括卫星导航系统、集成电路以及传感器等。其中在卫星导航领域，我国本土自主研发的北斗卫星导航系统(BDS)已基本实现全方位覆盖，可在智慧农业领域投入使用;而集成电路领域供给较为充足，2020年我国集成电路产量为261470亿块，较2019年同比增长2955%;传感器方面，我国的传感器供给企业大多具有一定的技术实力，可突破技术壁垒且在不断扩充产能导致我国传感器供给较为稳定。
——核心零部件及系统之卫星导航系统
卫星导航系统在智慧农业行业的应用主要在于为农机自动驾驶技术提供了有利的技术保障，在卫星导航系统的支持下农民可以实现一遍使用平板电脑刷新闻一遍进行田间作业，农机会按照卫星导航系统预先设定的路线进行施肥、打药等工作。
2018年12月，国务院发布《关于推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》，其中表示“推动智慧农业示范应用”。促进卫星定位等信息技术在农机装备和农机作业上的应用。《意见》的发布对卫星导航在我国农业领域的应用具有一定的促进作用。
目前全球主要的卫星导航系统主要有四种，分别是中国的北斗卫星导航系统(BDS)、美国的全球定位系统(GPS)、俄罗斯的格洛纳斯系统(GLONASS)以及欧洲和欧空局联合开发的伽利略系统(Galileo)。
从供给方面来看，全球定位系统(GPS)拥有的卫星数目较多，且分布均匀，保证了地球上任何地方任何时间至少可以同时观测到4颗GPS卫星，能够实现全球全天候连续的导航定位服务，是目前提供服务最广且适应性最强的卫星导航系统;北斗卫星导航系统是我国的第三代北斗导航系统，是真正意义上的全球导航系统。
在全球范围定位精度优于10米、测速精度优于02米/秒、授时精度优于20纳秒、服务可用性优于99%，北斗导航系统的服务在亚太地区性能更优。而格洛纳斯系统是目前抗干扰能力较强的卫星导航系统，伽利略系统在欧洲定位较为精准。
——核心零部件及系统之集成电路
集成电路是应用于物联网、云计算以及人工智能领域的重要电子元件。集成电路在智慧农业领域的应用可以精准的分析在农业种植、牲畜养殖等过程中的天气变化、病虫害以及空气湿度、牲畜健康等因素，有效的减少农业种植、牲畜养殖等面临的非系统性风险。
随着我国集成电路制造技术的提高，我国集成电路的产品也越来越高。根据国家统计局统计数据显示，2011-2020年，我国集成电路制造行业总产量呈逐年上升趋势。2020年，我国集成电路制造行业实现产量累计值为261470亿块，较2019年同比增长2955%。
2021年第一季度，我国集成电路产量实现82050亿块，较2020年第一季度增长6210%，增长率增高较为明显，主要原因在于2020年第一季度我国因新冠疫情停工停产，集成电路行业开工率较低导致的。
——核心零部件及系统之传感器
我国传感器行业主要供给企业有海康威视、化工科技产业股份有限公司、浙江大立科技股份有限公司、上海威尔泰工业自动化股份有限公司等。大多数传感器及传感器元器件生产企业都为上市企业，规模较大，产能较为稳定。其中浙江大立科技股份有限公司以及深圳拓邦股份有限公司均在积极拓宽公司传感器产能。综合来看，智慧农业上游传感器供给情况较好。
中游——智慧农业细分产品供给企业较有保障
智慧农业中游主要包括数据平台服务、智能化养殖、植保无人机以及农机自动驾驶。从智慧农业细分市场的四大产品供应商情况来看，按照企业的数量和企业的应用类型，目前市场供给结构中，主要以数据平台服务提供占主要地位，其次为智能化养殖解决方案。
——中游之数据服务平台服务
数据平台服务指的是利用传感器、无线通信、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术进行数据收集并分析，通过可视化展示，对农作物的生长情况进行实时跟踪、病虫害监测，对农作物的产量进行预测等。
农业数据收集主要有卫星、无人机和传感器等“空天地”三种方式，通过卫星遥感技术收集土地、农作物以及天气气候等数据、无人机航拍实时监测农作物长势、病虫害等数据以及传感器采集空气、土壤的温湿度、土壤水分、光照强度和农作物生长数据等，通过对收集到的数据进行分析、处理，并建立可视化模型，实现对作物的精准管理。
一般而言，农业数据平台服务供应商通过给经销商提供设备解决方案，并构建农户周边土壤的数据，让经销商给农户提供定制化、精准作物配方肥料，从而打造自己的农资品牌。在数据平台服务方面，为规模化的农业种植提供服务，既扩大自身的市场，又积累了配套技术和产品，真正做到为农业服务组织赋能。
目前我国主要的智慧农业数据服务提供商包括海芯华夏、奥科美、佳格天地等。具体的大型农业数据平台服务供应商产品布局如下：
——中游之无人机植保服务
对于无人机植保而言，关键是确保农业无人机植保过程中的农药喷洒效果，而影响无人机植保效果的要素包括农药、无人机以及植保队。
目前我国植保无人机研发和生产企业主要以大疆创新、极飞科技、高科新农以及远牧控股为主，其中大疆创新是植保无人机行业的绝对龙头企业，而极飞科技、高科新农以及远牧控股的植保无人机技术正在慢慢提升。
——中游之农机自动驾驶
农机自动驾驶最主要的技术为农机车辆导航系统，其工作原理为利用卫星导航系统实现农机沿直线作业功能，同时通过摄像头获取周围作物生长数据以及导航卫星实时跟踪车辆信息数据，将三者获取的数据经过无线网络传输到控制端，对数据进行分析后，利用车载计算机显示器实时显示作业情况以及作业进度等。
2020年，中国农业自动导航系统与设备销量呈现爆发式增长，据农业农村部发布的数据，2020年农机已支持安装北斗终端超过23万台套，较2019年接近翻了两番;其中，农机自动驾驶系统销售17万套，同比增长188%。
现阶段国内农机自动驾驶系统售价在5-6万元/套，相比数年前的10-14万元/套的价格已有大幅度下降，目前，中国农机自动驾驶系统可获得约15-25万元/套的农机补贴，减轻了农民的购置负担，推动了农机自动驾驶系统的销量增长。
——中游之智能化养殖
养殖行业主要分为四个核心环节：育种、繁育、饲养和疾病防疫。智能化养殖利用新技术(物联网、人工智能等)、新理念降低畜禽死亡率、提升产品质量，主要应用在繁育、饲养以及疾病防疫等三个阶段。在一整套智能化养殖解决方案中，既包括了数据平台服务等软件设施，也包括智能化养殖设备，例如自动化喂养装置、监控摄像头、传感器、耳标等一系列设备。
目前，大型供应商包括互联网企业以及农业科技型企业大多能够提供一整套的智能化养殖解决方案，客户可结合实际场景需求，对产品和设备进行灵活选择，自由搭配，中小型企业则更多的提供线上的养殖服务平台软件或系统，定位于养殖生产管理服务，实现移动化办公，进行初级的数据处理等。
下游——智慧农业下游应用领域需求较广
植物产品生产包括粮食生产、果蔬生产以及药材生产等。在智慧生产过程中，需要实现无人化生产，在播种过程中需要植保无人机和农业无人车进行播种和农药喷洒，在农作物采摘环节则需要使用自动采摘机器人和自动分拣机器人。而在动物农产品生产过程中则需要自动孵化机、自动饲喂器、自动屠宰机和自动分拣机。
2013-2019年我国谷物农产品人均需求呈逐年下降趋势，2019年我国人均谷物需求量为11794千克，较2018年同比减少142%。从豆类产品来看，2013-2019年我国豆类产品人均需求量呈波动增长趋势。2019年我国豆类人均需求量实现930千克，较2018年同比增长1209%。
从薯类产品来看，2013-2019年我国薯类农产品呈波动变化，2019年我国薯类农产品人均需求量为287千克，较2018年同比增长855%。
注：国家统计局尚未公布2020年数据，暂用2019年数据。
从我国农产品种植企业热力图来看，河南、安徽、四川、贵州是我国农业种植企业分布较多的省份，河北、黑龙江等省份也有较多农产品种植企业分布。
2013-2019年，我国猪肉人均消费量呈波动增长趋势。2019年我国猪肉人均消费量为203千克，较2018年消费量下降的原因在于非洲猪瘟的影响使得人们对猪肉消费量减少。2013-2019年我国牛肉和羊肉人均消费量郡城波动增长趋势。2019年我国牛羊肉人均消费量分别为22千克和12千克。
从我国畜牧养殖企业分布热力图来看，安徽省是我国畜牧养殖企业分布最多的省份，其次是新疆、西藏等畜牧业为主要产业的省份畜牧养殖企业较多。
总结——智慧农业发展前景较好
目前，随着我国经济的发展以及科技的进步，外加我国人口红利正在慢慢的消失导致我国高度重视智慧农业的发展。2020年11月份，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中支出了建设智慧农业的目标，在政策支持智慧农业发展的同时，我国也在技术与资金方面支持智慧农业的发展，因此未来我国智慧农业的发展前景较好。具体智慧农业发展前景分析如下：
更多数据请参考前瞻产业研究院《中国智慧农业行业产业链全景解析与招商策略建议深度研究报告》。
2020年国家会议召开，加快推动新基建建设，各产业进行数字化的转型，进行智能产业化的升级，以5G为核心的物联网蓬勃发展。互联网时代已经进入到了“物联网”时代。
01
嵌入式应用的发展前景
“物联网”让所有的物品都具有计算机的智能但不以计算机的形式出现，并把这些物品与网络连接在一起，这就需要嵌入式技术的支持。
嵌入式是一个低调的领域，但是又无处不在。它功能很强大，领域很广阔。所有带有数字接口的设备，如手表、 汽车 等，都会使用到嵌入式系统。
嵌入式系统在IoT的应用随着市场的发展，可以说是是越来越广。编程不单单是在IT行业广泛应用，在当代 社会 中，各个行业间相互影响，相互渗透早已不是什么稀奇事了，而嵌入式系统也应时代的需求在各个行业中充当着重要的角色。
嵌入式技术近年来得到了飞速的发展，就业前景广阔很多行业都可以用到它。随着行业的发展，市场对嵌入式方向的人员需求逐渐增多，薪资也是水涨船高，尤其是尤其是中高端开发岗位数量明显增多。
据统计：目前全国嵌入式工程师平均薪资可达近10K，其中薪资在15k-20k之间的占比有246%。而一线城市，如北京、上海、深圳等地，嵌入式工程师平均薪资更是高达20000元/月以上。由此可见，不管是现在还是未来，嵌入式工程师或将成为企业发展不可或缺的一部分。
02
嵌入式开发在哪里可以运用？
工业物联网
机器、设备和人的连接需要在工业互联网内完成，工业物联网不断发展需要嵌入式系统的更新。AI+IoT将成为未来产业成长的动能，因此嵌入式硬件系统平台作为发展工业物联网第二、三阶段的基石，必须能以融合人工智能及物联网的解决方案来应对市场需求。
农业物联网
嵌入式系统现在广泛运用于农业当中，通过分析设备的工作情况，通过传感器和仪器的使用，实现高效运作。
我国是农业大国，物联网技术的成熟带动农业物联网终端产品发展，养殖物联网系统、智能大棚、自动水肥一体化等日益成熟，大大促进了农业生产智能化。现在各种以嵌入式为特征智能终端产品屡见不鲜。嵌入式系统不断被应用于生活之中，改变着人们的生活，推动着工农业的发展。
世界上许多发达国家拥有着高度发达的养殖业。这些发达国家的养殖业，均有着高技术、低人工，高产能，低消耗等特点。这其中，高技术的 科技 力量已经成为现代化养殖场一个关键性的指标。我国的养殖业以前只是“后院养殖”的副业，经过40年的发展，从后院养殖的副业到独立的产业，从传统养殖到机械化设备养殖、加工、包装的现代化养殖，形成规模化养殖，成为我国农业的主要组成，带动农业经济快速发展。
所谓智能化养殖，利用物联网技术，围绕设施化畜禽养殖场生产和管理环节，通过智能传感器在线采集养殖场环境信息（二氧化碳、氨气、硫化氢、空气温湿度等），同时集成改造现有的养殖场环境控制设备，实现畜禽养殖的智能生产与科学管理。
医疗物联网
现在先进的医疗技术都逐步实现AI技术化，而在医疗技术进步中，嵌入式系统扮演者不可替代的角色。嵌入系统为医疗信息化提供便捷的 *** 作系统，提高医护人员的技术水平，减轻医疗工作者的负担。
在医院临床上，物联网应用在移动护理条码扫描系统、移动门诊输液管理系统、婴儿防盗系统、患者生命体征动态监测系统等；在医院运营管理体系上，物联网应用于消毒供应中心质量追溯系统、科室物资管理系统、医疗废物管理系统、手术器械清点系统等。
03
嵌入式系统的安全性
自嵌入式系统诞生以来，关于什么是嵌入式系统一直存在争议。早期的定义是：“嵌入式系统是一个您甚至都不知道的系统，直到它停止工作为止。”
在物联网，工业物联网和人工智能的当今时代，其中所有事物都直接或通过云连接到其他事物，术语“嵌入式系统”是与大部分等同于“物联网设备，”没有什么可以被认为是安全的，而且一切都必须保证安全。
每年连接到Internet的设备数量呈指数增长。预计到2035年将有超过1万亿个连接的设备，而这些设备中每一个都需要的一件事就是安全性。幸运的是，可以使用解决方案，使开发人员可以使用商业和开源工具保护其嵌入式和物联网设备从端点到云的安全。
如今，随着行业的发展，人才资源的稀缺是必然的结果，有越来越多的学生选择嵌入式开发等专业。而这些高素质人才也将出现在各行各业中，让IT不再是一个独立的行业，而是作为各行各业沟通以及联系的桥梁，让各个行业工作效率更高效，联系更紧密。
作者|张正平 黄帆帆 卢 欢
近年来，随着我国乡村振兴战略和数字乡村计划的实施，尤其是以大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等为代表的金融 科技 与传统农村金融的融合发展，农村金融市场的发展呈现出全新的“数字”面貌，2021年的中央一号文件则进一步明确提出“发展农村数字普惠金融”，为金融 科技 应用于传统农业供应链金融实现创新发展提供了新的契机和政策支持。
传统农业供应链金融的不足
风险控制机制不完善。 随着农业供应链转型升级带来的多产业融合发展、供应链延伸和供应链生态圈的扩大，供应链上的经营主体及相互业务往来会越来越频繁，会形成非常多的新委托代理关系，而这其中必定存在更多的 *** 作风险、欺诈风险，也意味着更多的信息不对称。面对农业供应链金融中存在的若干风险，传统的管理手段及经验已无法有效应对。虽然传统金融机构、核心企业、物流公司以及电商平台等经营主体具有较强的资金实力， 但它们各自应用的风险控制模型往往并不一致且相互不能兼容，农业供应链金融中所需掌握的资金流、物流和信息流也无法实现及时有效地对接和比较，导致了传统农业供应链金融的风险控制手段一直没有突破性的创新，难以有效提高农业供应链金融服务的效率。
产品及服务单一。 传统的农业供应链金融仅为供应链上游的企业提供基于订单、应收账款等有实际贸易背景的融资， 贷款多为生产性资金。由于资金是农业供应链上企业最大的需求之一，所以农业供应链上的金融企业主要利用信贷产品来吸引客户，进而抢占优质客户资源。然而， 即便存在激烈的市场竞争，各金融机构提供的农业供应链金融产品依旧非常相似， 产品及服务同质化严重。近年来，随着农村经济的快速发展，农业产业化、规模化趋势明显，对规模更大、期限更灵活的资金产生了较多的需求，然而，传统的农业供应链金融却不能提供有效的解决方案。而且，由于农业供应链金融是依托于供应链中的信用逻辑提供资金支持的，因此比其他金融产品的风险更高，这进一步压缩了农业供应链金融的发展空间。
获客渠道狭窄。 一方面，农业供应链的发起主体一般是核心企业或金融机构。一般情况下，在开展供应链业务时大多是发起主体在经营所在地寻找合适的合作伙伴，如果没有找到合适的合作伙伴，便很难开展农业供应链金融业务。另一方面， 传统的农业供应链金融只能为企业提供贷款，无法提供其他的增值性服务来增加客户黏性，竞争力不强。在这种情况下，只能利用地缘优势发展的传统农业供应链获客渠道就变得十分单一了，也很难找到匹配的客户资源，这进一步制约了业务的大范围开展。
多方合作难以协调。 一是银行单独发挥的作用有限。在我国金融发展过程中， 商业银行始终发挥着核心作用，如果其在农业供应链金融业务的开展上缺席，那么金融资源就不能得到最优配置。而银行围绕农业供应链开展的业务在其所有业务中的占比极低，相对于其在农业供应链中存在的应收账款闲置问题，其产品创新的力度和所占的市场份额明显不足。二是银行不能与其他金融机构进行有效合作。虽然当前已有部分银行与一些小额贷款公司、数字金融平台开展了合作，但是从整体情况来看，银行与其他金融机构之间普遍缺乏信任，信息孤岛状况严重，农业供应链金融未获得充分的发展。三是农业企业与农户的合作大多有短期、松散的特点，农业供应链易受到违约风险的冲击而处于不稳定状态，严重的甚至导致信用链断裂， 威胁农业供应链金融系统安全。
金融 科技 在农业供应链金融中的应用
大数据、云计算+农业供应链金融
相对于传统农业供应链金融仅依靠会计报表进行企业的风险评估，大数据和云计算技术在农业供应链金融中的综合运用，不仅能准确识别有效信息，通过模型和机器算法使结论量化、更加精准，还能更加准确地预测链内企业的发展前景，更具全面性和客观性。从技术原理方面看， 大数据和云计算技术既能将农业供应链内发生的经济活动绘制出详细的数据图谱， 又能直接用数据语言对农业供应链内企业进行可穿透式管理，从而在解决信息管理中不对称问题的同时，弥补了传统管理中的技术短板。
在实际应用方面，苏宁易购基于数以亿计的交易数据，依托云计算技术与传统金融机构开展合作，将农业供应链的龙头企业作为信息的担保方或提供方，为链内经销商、代理商及农户提供金融服务；新希望金服则依托新希望集团的数据储备建立了大数据风险管理模型，从客户准入、贷前审核、贷中监控和贷后管理等方面实现全面智能化管理，为客户提供纯信用、免担保的“好养贷”产品，同时，在客户使用过程中，新希望金服还不断积累客户生产信息、信贷信息等，完善数据库，不断升级迭代风险管理模型。
在当今的数字时代，数据已经成为一种新的生产要素，但大数据、云计算技术应用于农业供应链金融仍面临不少难题。一是数据共享难。在农业供应链上， 银行可以根据核心企业与上下游企业之间签订的真实订单和应收账款等交易单据对链内提供质押、贷款等金融服务。然而， 由于我国在数据保护方面的法律法规还不完善，企业普遍担心银行或其他金融机构可能将企业的重要数据出售给竞争对手或第三方，从而导致该企业的市场竞争力被削弱，损害企业利益。在这种情形下，企业不愿意与银行等金融机构共享数据，这也是当前农业供应链金融利用大数据面临的一大难题。二是数字质量没有保障。由于农业供应链上各成员企业开展的业务较多、涉及面较广，很难对信息进行标准化、规范化的公开披露，导致金融机构获得的企业数据质量较低。此外，银行还担心核心企业与供应商、经销商达成骗贷共识，从而篡改ERP系统中真实的交易信息，这种行为无形中会增加银行风险，也不利于整个农业供应链的稳定。
区块链+农业供应链金融
从技术原理方面看，区块链是赋能农业供应链金融发展的有力工具。一是区块链能有效降低票据真实性风险。在“区块链+农业供应链金融”模式下，只要产生了交易，其业务信息就会被分别记录到相关的主体账户中，同时农业供应链内的信息传输不会失真，使得作假行为几乎不可能发生。二是区块链有助于提高农业供应链内企业的互信水平。在“区块链+农业供应链金融”模式下，各家企业可以利用智能合约来提高信用约定的执行力，交易双方只要有一方履行了合同上载明的责任和义务，系统会自动强制另一方履行合约，从而避免信用欺诈的发生。三是区块链有助于提高农业供应链金融的运行效率。通过营造丰富的区块链应用场景，农业供应链内各个参与主体将能获得真实有效的经济活动数据，实现在农业供应链内部完成资金的交易和业务的交割，从而提高交易的精度和效率。
在实践中，新希望慧农（天津） 科技 有限公司（以下简称“希望金融”）通过应用区块链技术，建立了更加规范的农业供应链业务模型，提升了农业供应链系统平台的开放度，实现了全流程的风险控制，有效地规避了人为造假和投机行为。截至2020年10月31日，希望金融累计借贷金额达11835亿元，借款人数达38000多人，借贷逾期率和坏账率低于01%，有效地服务了实体经济和乡村振兴。河南天香面业有限公司基于物联网和区块链前沿 科技 的应用，将产业链深度融合应用场景作为切入点，打造了国内首个“区块链+金融服务+粮食”平台——优粮优信。该平台可生成标准电子仓单，具备智能合约应用、多方账本共享、业务数据存证和粮食质量溯源等功能，可以实现风险管理、资产监管及数字资产的可视化，整个过程公开透明，反担保措施简单有效。
尽管区块链技术与农业供应链金融的结合带来了前所未有的变革，但其大规模应用还须解决两大挑战：一是农业供应链金融各参与主体争相借助区块链技术搭建属于自身的供应链信息管理系统，造成传统供应链金融市场的信息碎片化，而技术壁垒的存在又使得跨链数据难以互通，形成了新的信息孤岛；二是实践中往往缺少既懂区块链技术又熟悉农业供应链金融运营的复合型人才。
物联网+农业供应链金融
从技术原理方面看，基于物联网技术的农业供应链管理系统，可使供应链内的企业商品在任何时间、任何地点都被实时监控，实现从土壤养护到温室栽培、从加工包装到冷链配送、从在线销售到独立订购、从农民组织到农业一体化的发展，从而大大提升农业供应链管理的效率与灵活性，优化企业的资源配置，有效减少物资非法转移活动，进而大幅降低农业供应链的融资风险。
实践中，北京农信互联 科技 有限公司做出了有益尝试。该公司隶属于大北农集团，依托大北农集团的资源优势，综合利用互联网、物联网、云计算、大数据等多种技术， 探索 形成了包含“农业大数据、农业交易、农村金融服务”在内的农业供应链金融新模式。在这种模式下，运营中心可根据物联网记录的养殖户生产经营环节的大数据、在线销售生猪情况的大数据等数据在线生成的信用分筛选潜在贷款客户。
毫无疑问，物联网应用于农业供应链金融的前景十分诱人，但当前的发展仍然面临很多困难：一是物联网的投入巨大， 仅依靠核心企业的资金实力和技术水平不足以支撑“物联网+农业供应链金融”模式的规模化发展。二是现阶段大量农户仍以传统销售方式为主，线上信息沉淀较少，数字足迹较为缺乏。三是农业供应链各参与主体协同发展意识薄弱，孤岛问题严重，物流、资金流和信息流不能有效畅通和共享。
人工智能+农业供应链金融
从技术原理方面看，物联网、大数据及云计算等技术的广泛应用是人工智能在农业供应链金融领域发挥作用的基础。人工智能+物联网+大数据+云计算+农业供应链，有可能形成一种具备自主学习能力的农业供应链，从而让农业供应链能够进行自我管理。在这种多技术叠加的农业供应链金融模式下，放置在农业供应链各环节的激光扫描仪或传感器会自动收集相关主体的各类信息，并持续地将各种数据传输到云端服务器，最终这些数据交由人工智能进行分析和处理，为金融机构寻找贷款人、提供贷款、控制放贷风险提供依据。2019年美国Ta u l ia公司基于人工智能技术推出了一款适用于供应链金融的现金预测工具。随着更多的数据被处理和分析，该工具可以在不断积累的过程中有效识别未经批准的发票和采购订单的风险，从而实现更多的农产品装运和采购订单融资。
尽管人工智能在农业供应链金融领域具有十分广阔的应用前景，但迄今为止我国鲜有比较成功的应用案例，与此同时， 将人工智能技术成熟运用于农业供应链金融仍面临不少挑战。一是农业供应链金融涉及的环节多、周期长、内耗严重，而当前人工智能技术本身也不够成熟，短时间内仍无法解决农业供应链金融的这些问题。二是在将机器学习等人工智能技术运用于农业供应链金融数据之前，作为其中核心节点的企业必须首先收集足够多的数据，而要从成百上千家的农户、分销商、经销商和零售商等处获取完整的数据尚有较大的困难。三是我国农产品供应链物流基础设施仍较为落后，缺乏标准化体系， *** 作流程不规范，标准也不统一，造成供应链整体的信息化程度不高，经常出现信息失真现象，影响人工智能技术的落地应用。
需要说明的是，为了行文的方便，上文中我们大致是按照不同类别的金融 科技 分别讨论了其在农业供应链金融中应用的情况，但当前金融 科技 与农业供应链金融融合创新的一个基本趋势是多种金融 科技 的综合应用，进而形成更强的优势，破解传统农业供应链金融的痛点。
进一步促进金融 科技 在农业供应链金融领域应用的建议
继续完善法律法规。 一是需要为金融 科技 企业立规。有关部门应尽快研究出台金融 科技 企业的监管法规，界定金融 科技 企业的业务范围，明确企业属性，划定准入门槛，促进金融 科技 企业 健康 发展。二是需要为数据安全立法。金融 科技 具备赋能农业供应链金融的能力，但必须以数据安全为前提。为此，有关部门应结合中国国情加快出台数据安全法规，明确数据采集、流通、加工、使用等行为的界限，对数据经营企业实施准入制度，确保供应链上的信息得到安全合理的使用。三是需要技术立标准。近年来，大数据、区块链、人工智能、物联网等技术发展迅猛，但相关的诸多技术标准却依然空缺，已经成为阻碍金融 科技 行业发展的一大障碍。
持续推进数字乡村建设。 一方面，要加强农村信息基础设施建设。农村信息基础设施建设是金融 科技 应用的重要前提， 应大力提升乡村网络设施水平，尽快实现农村地区网络的全覆盖，积极推进农村地区基础设施的数字化，加强农村地区物联网设施建设，奠定金融 科技 应用的基础。另一方面，要推动农业产业数字化转型。没有农业产业的数字化，金融 科技 应用于农业供应链金融就难以实现大规模发展， 应大力发展互联网+农业、农村电商、智慧农业，提升农业生产、加工、存储、运输、销售等全流程的数字化水平。
不断丰富应用场景。 一方面，链内企业应结合不同类型金融 科技 的特点和不同农业产业的特色，积极 探索 更加丰富多元的应用场景，为金融 科技 的融入创造条件。具备资金和技术实力的核心企业和大型金融机构应充分发挥其规模优势，拓展各类金融 科技 的应用场景，为其农业供应链金融的规模化发展创造条件。另一方面，应深入挖掘大数据、云计算、区块链、物联网及人工智能等数字技术在农业供应链金融中应用的潜力，加强各数字技术的结合和交叉使用，推动金融技术应用农业供应链金融场景的创新，拓展金融 科技 应用的广度和深度。
作者单位：北京工商大学经济学院，北京工商大学数字金融研究中心
严格来说，自动化、智能化将会是社会发展的大趋势，因而与之相关的行业都会有不错的前景，例如智能机器人制造行业、智能养殖行业、物联网行业等。特别是在人工智能、自动化和生物技术等领域已经得到快速发展的情况下，也让这些行业拥有了比较广阔的就业市场。
一、智能机器人制造行业
智能机器人已经逐渐进入人们的日常生活，例如餐馆里的自动上菜机器人、校园里的智能快递车等，这也意味着智能机器人在未来将与人们的生活变得更加紧密，从而也给智能机器人制造行业带来了很不错的前景。甚至可以说，由于社会发展的趋势，使得智能机器人制造行业在一定程度上已经处于风口上，所以若是能把握住这次机会，该行业在未来必将大有可为。
二、智能养殖行业
要知道，由于智能养殖包含有科学养殖和自动化养殖的优点，因而智能养殖很可能会在未来成为一种主流的养殖方式，这也意味着智能养殖行业很可能会迎来了不错的发展机遇。之所以这样说，是因为智能养殖行业还在起步阶段，该领域内还存在不少空白，发展潜力十分巨大，这也意味着智能养殖行业的发展前景十分广阔，就业形势在一定程度上也是一片大好。
三、物联网
物联网的概念一直备受人们关注，并且该领域所囊括的范围十分广，同时也是很多新型技术所需要涉及的领域，从而也让物联网行业的发展前景十分可观。特别是在数字化逐渐应用到各行各业的情况下，社会对物联网技术的需求也愈发变大。由此可见，物联网技术很可能会成为社会进一步发展的基础。
当然了，除了上述提到的三个行业外，生物技术、可再生能源等行业也拥有不错的发展前景。
一般大一点的温室大棚都会引进农业物联网技术，可以节省很多人力，而且管理更加智能化。主要由设施农业智能监测系统、设施农业智能控制系统、设施农业视频监控系统、手机远程管理系统、软件展示平台。他主要是用传感器采集数据，发送至控制平台，再控制温室内的各设备调节温度，可通过手机远程控制。还安装有360球机摄像头，实时监控园区内的苗情灾情状况。农物联网建设的项目来看主要有这几大类：
大田种植智能管理；畜牧水产养殖管理；食品安全溯源；温室大棚智能控制等等。如果光从定义来讲，智能农业可以这么理解：是指在相对可控的环境条件下，采用工业化生产，实现集约高效可持续发展的现代超前农业生产方式，就是农业先进设施与露地相配套、具有高度的技术规范和高效益的集约化规模经营的生产方式。它集科研、生产、加工、销售于一体，实现周年性、全天候、反季节的企业化规模生产；它集成现代生物技术、农业工程、农用新材料等学科，以现代化农业设施为依托，科技含量高，产品附加值高，土地产出率高和劳动生产率高，是我国农业新技术革命的跨世纪工程。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）