在农业信息采集方而，APP主要应用于市场信息采集、物联网信息采集及农业调研等方面。市场信息采集方面，代表性的为中国农业科学院农业信息研究所研制的搭载于农信采的专用信息采集APP
,在农业部支持下，已在北京、河北、广东等全国多个省(市)推广应用。在物联网信息采集方而，随着农业物联网产品的不断推出，配套的农业APP也不断增多。在农业调研方面，APP也较为普及，通过定制开发专门的信息采集APP，可代替人工整理调查问卷，优化了调研手段。
前瞻产业研究院认为，未来，农业领域APP的发展将面向跨平台、多功能、低成本、高技术、个性化等方向发展，具体表现在以下4个方面。
1、基于安卓平台的移动终端APP成为主流;2、前沿开发技术不断应用，人性化功能不断丰富;3、种类数量不断增加，面向农业领域的APP逐步普及;未来，随着更多互联网企业涉足农业以及农民生活水平和信息素养的提高，农民对APP的需求将更加丰富，农业APP种类、数量也将急剧增加。
12582是农信通热线。
12582农信通业务是通过中国移动覆盖农村地区的网络资源，基于手机、PC等终端，通过语音热线、短彩信、WEB/WAP等方式，将政府农业部门、农业科研机构、农业院校、涉农企业、信息服务站提供的农业信息及时传递到涉农客户，满足农村市场的农产品产供销、农村政务管理和农民关注的民生问题等信息化需求的一项中国移动自有业务。
建设背景
1、2005年10月中国移动云南计划会提出建设“农村信息网”；
2、2006年3月山西计划会确定由重庆公司承建“农村信息网”；
3、2006年10月26日“中国移动通信农村信息网”在重庆正式开通。
通讯定位
中国移动农村信息网将打造成为涉农信息的聚合与发布平台，政府/企业与农户的信息互动平台，城乡之间的信息沟通桥梁。
发展历程
中国移动农村信息网平台到目前为止已累计投资65亿。
1、诞生：06年10月，在重庆召开了农村信息网平台的开通仪式，全面启动农村信息化工作，推出12582网站、热线、短信产品以及第一代农村信息机，制定了农信通统一宣传片《大地飞歌》。
2、困境：07年开通十大类信息服务，农信通用户超过2000万，重庆平台服务西部12省及海南农信通业务，具备短信、语音和网站的信息服务能力。
3、实践：08年1月，开通全国首条农民工就业服务热线1258266；08年3月－12月，摸索以乡镇/企业为单位的农村信息化模式；09年1月，正式推出政务易、商贸易、百事易、务工易产品；09年3月，在江西召开了“中国移动信息化服务三农大会”；09年5月，与大足/忠县政府签订协议，深入实践以县为单位的农村信息化建设模式；09年12月，大足/忠县模式得到各级领导、基层政府、广大农户的认可。
4、发展：10年3－5月，重庆市正式启动15个试点区县农村信息化建设；10年5月，商务部与中国移动在重庆签署农村商贸信息化合作，同期中国移动李跃总裁视察重庆公司时提出“把12582热线打造为三农信息中心”；10年6月，在重庆召开了“中国移动信息化服务三农大会”；10年11月，中国移动正式将12582农信通纳入物联网基地；11年1月，12582热线全新改版上线，实现“724”小时的全人工服务，座席达到500个；11年1－3月，重庆市15个区县试点建设取得显著进展，继续启动剩余20多个区县建设。
参考自：12582-百度百科
本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。
文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。
专题--农业传感器与物联网
Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things
[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10
WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10
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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27
YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27
摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。
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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47
WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47
摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。
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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58
GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58
摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。
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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66
JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66
摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。
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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81
ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81
摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。
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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93
JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93
摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。
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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107
SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107
摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。
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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108
MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108
摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。
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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143
HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143
摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。
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微信交流服务群
为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流，促进智慧农业发展，为更好地服务广大读者、作者和审稿人，编辑部建立了微信交流服务群，有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。
入群方法： 加我微信 331760296 ， 备注： 姓名、单位、研究方向 ，我拉您进群，机构营销广告人员勿扰。
信息发布
科研团队介绍及招聘信息、学术会议及相关活动 的宣传推广
做物联网的企业不少，农业物联网的也有一些，前段时间看到硅谷动力、互联网周刊调查报告，国内这方面排行前面的就是联想、浪潮、中科曙光、慧云信息等一些行业比较知名的企业。我们公司在使用慧云信息技术有限公司的农业物联网系统，可以实现智能种植监控，生产任务智能安排，标准化种植流程管理，农产品全程溯源。简介：农信互联成立于2015年，坐落于北京中关村大厦16层，是一家致力于用互联网改变农业的中国农业互联网+金融平台生态圈企业。法定代表人：薛素文
成立时间：2003-09-16
注册资本：32000万人民币
工商注册号：110108006140218
企业类型：其他有限责任公司
公司地址：北京市海淀区中关村大街27号16层1601号
无车承运人试点名单
自2016年当初计划制定的试点企业48家到2017公布的283家，在数量上足足翻了6倍。这其中充分说明了国家对于“无车承运人”的重视程度。现在我们一起看看无车承运人试点名单都有哪些（文字版）。
● 20161124日：湖北省(10家)
1、武汉小码大众科技有限公司
2、武汉物易云通网络科技有限公司
3、湖北我家物流服务有限公司
4、湖北真好运智慧物流有限公司
5、武汉天地汇天诚供应链管理有限公司
6、湖北车联天下物流有限公司
7、武汉快驰科技有限公司
8、湖北安卅物流有限公司
9、宜昌三峡物流园有限公司
10、湖北天盾电子技术有限公司
● 20161129：重庆市(7家)
1、重庆中交兴路供应链管理有限公司
2、重庆传化公路物流港有限公司
3、重庆诚通信息技术有限公司
4、重庆公路运输(集团)有限公司
5、重庆返空汇物流科技有限公司
6、沙师弟(重庆)网络科技有限公司
7、重庆南川区虹宇汽车贸易有限公司
● 20161130：浙江省(14家)
1、杭州传化货嘀科技有限公司
2、杭州菜鸟供应链管理有限公司
3、浙江红狮物流有限公司
4、浙江专线宝网阔物联科技有限公司
5、宁波万联国际集装箱投资管理有限公司
6、宁波卡哥信息科技有限公司
7、浙江嘉宝物流股份有限公司
8、杭州大恩物联科技有限公司
9、宁波国际物流发展股份有限公司
10、浙江运到网络科技有限公司
11、宁波港国际物流有限公司
12、浙江车马象物联网网络有限公司
13、宁波聚合集卡联盟电子商务有限公司
14、浙江未名物流发展有限公司
● 20161201：四川省(13家)
1、成都积微物联电子商务有限公司
2、四川省物流信息服务有限公司
3、成都天地汇顺邦供应链管理有限公司
4、成都传化公路港物流有限公司
5、成都卡行天下物流有限公司
6、成都道臣物流集团有限公司
7、四川省港航开发有限责任公司
8、四川蜀亚通供应链管理有限责任公司
9、成都返空汇网络技术有限公司
10、宏图物流股份有限公司
11、东亨信息科技有限公司
12、宜宾市优配物流信息服务有限公司
13、四川华峰物流有限公司
● 20161206：内蒙古(5家)
1、内蒙古诚昊启元股份公司
2、通辽市第一运输有限公司
3、内蒙古安快物流集团公司
4、二连流畅贸易有限公司
5、内蒙古巴运汽车运输有限责任公司
● 20161206：海南省(4家)
1、小驿科技(海南)有限公司
2、海南南洋华远互联网物流有限公司
3、海南海汽运输集团股份有限公司
4、海南港航物流服务有限公司
● 20161208：江西省(5家)
1、江西万佶物流有限公司
2、江西正广通供应链管理有限公司
3、江西国控吉驰物流科技有限公司
4、江西三志物流有限公司
5、江西尧泰供应链管理有限公司
● 20161213：上海市(40家)
1、上海中远海运集装箱运输有限公司
2、新杰物流集团股份有限公司
3、罗宾逊全球货运(上海)有限公司
4、上海卡行天下供应链管理有限公司
5、上海天地汇供应链管理有限公司
6、上海胖猫物流有限公
7、上海圆汇网络技术有限公司
8、上海圆迈贸易有限公司
9、上海易浦物流有限公司
10、上海成达信息科技有限公司
11、上海冷联天下国际物流有限公司
12、上海汇而通国际物流有限公司
● 20161213：福建省(14家)
1、福建省交通一卡通有限公司
2、福州迅腾网络科技有限公司
3、铁联物流集团有限公司
4、福建省慧淘供应链管理有限公司
5、福建八方物流股份有限公司
6、福建好运联联信息科技有限公司
7、福建未名信息技术股份有限公司
8、福建高速物流股份有限公司
9、福建联冠汇通物流科技有限公司
10、泉州传化公路港物流有限公司
11、泉州天地汇供应链管理有限公司
12、泉州市闽运兴物流有限责任公司
13、漳州漳龙物流园区开发有限公司
14、福建龙洲运输股份有限公司
● 20161214：河南省(13家)
1、中原大易科技有限公司
2、许昌万里运输集团股份有限公司
3、河南安联程通信息技术有限公司
4、郑州紫云云计算股份有限公司
5、洛阳市大一物流有限公司
6、郑州市金色马甲电子商务有限公司
7、郑州市永康物流产业发展有限公司
8、开封市宏达信息技术有限公司
9、河南省脱颖实业有限公司
10、河南卓逾物流有限责任公司
11、河南中原云工有限责任公司
12、郑州交通运输集团有限责任公司
13、郑州国际陆港开发建设有限公司
● 20161219：云南省(5家)
1、云南能投物流有限责任公司
2、云南昆明交通运输集团有限公司
3、云南腾俊多式联运股份有限公司
4、腾冲市瑞和物流有限责任公司
5、昆明海航速运有限责任公司
● 20161219：辽宁省(15家)
1、营口港通电子商务有限公司
2、德邻陆港(鞍山)有限责任公司
3、辽阳第地嘉仓储物流有限公司
4、辽宁农信贷联物流有限公司
5、辽宁中成物流有限公司
6、沈阳金正物流有限公司
7、辽宁诚通物流有限公司
8、鞍山市新资讯信息有限公司
9、辽宁跃达快运网络科技股份有限公司
10、沈阳传化陆港物流有限公司
11、营口四海互联物流有限公司
12、大连中远国际货运有限公司
13、辽宁门到门信息科技有限公司
14、特兰格睿物流(大连)有限公司
15、大连迈隆国际物流有限公司
● 20161220：天津市(11家)
1、振华东疆(天津)有限公司
2、世德现代物流有限公司
3、天津大田运输服务有限公司
4、联合运输(天津)有限公司
5、五矿物流集团天津货运有限公司
6、滴滴集运(天津)科技股份有限公司
7、天津运友物流科技股份有限公司
8、水金湾(天津)有限公司
9、天津港散货物流有限责任公司
10、天津正易物通网络科技有限公司
11、天津陆路港公路运输发展有限公司
● 20161226：广东省(25家)
1、宝供物流企业集团有限公司
2、广东中外运电子商务有限公司
3、广州林安汇信物流有限公司
4、广州志鸿物流有限公司
5、深圳市前海美泰物流网科技有限公司
6、广州讯心信息科技有限公司
7、运柜宝物流有限公司
8、好多车联(深圳)科技有限公司
9、招商局物流集团有限公司
10、广州踏歌行物流有限公司
11、广东一站网络科技有限公司
12、风神物流有限公司
13、招商局物流集团广州物流有限公司
14、深圳市新运力科技开发有限公司
15、深圳一海通全球供应链管理有限公司
16、广州市鑫亚物流有限公司
17、深圳前海阿凡达物流网络科技有限公司
18、深圳卡行天下网络科技有限公司
19、广州增信信息科技有限公司
20、深圳市康舶司科技有限公司
21、深圳市一达通供应链服务有限公司
22、深圳市调车宝物流科技有限公司
23、深圳市中芃科技物流有限公司
24、深圳市国讯通科技实业有限公司
25、深圳市华鹏飞现代物流股份有限公司
● 20161227：北京市(1家)
北京数据在线国际供应链管理股份有限公司
● 20161230：陕西省(14家)
1、陕西恒顺物流有限责任公司
2、宝鸡华誉物流股份有限公司
3、榆林货达物流有限公司
4、榆林恒泰运输集团
5、西安海纳汽车服务有限公司
6、陕西省商业储运总公司
7、西安胜途汽车服务有限公司
8、榆林卡漠网络科技有限公司
9、榆林煤炭交易中心有限公司
10、陕西分通物流有限公司
11、陕西银天物流有限公司
12、陕西远行供应链管理有限公司
13、西安和硕物流科技有限公司
14、榆林智汇网络科技有限公司
● 20170103：宁夏自治区(1家)
宁夏众力北斗卫星导航信息服务有限公司
● 20170106：湖南省(14家)
1、长沙市实泰物流有限公司
2、湖南海驿智能物流产业发展有限公司
3、湖南省京阳物流有限公司
4、湖南省衡缘物流有限公司
5、湖南国联捷物流有限公司
6、招商局物流集团湖南有限公司
7、湖南湘北斗互联科技有限公司
8、长沙传化公路港物流有限公司
9、益阳市南县南洲物流园有限公司
10、衡阳市雁城物流园有限公司
11、湖南天骄物流信息科技有限公司
12、湖南龙骧神驰运输集团有限责任公司
13、湖南神洲大地行物流有限公司
14、益阳市湘运物流有限责任公司
● 20170119：江苏省(24家)
1、丹阳飓风物流股份有限公司
2、中储南京智慧物流科技有限公司
3、无锡远迈信息技术有限公司
4、无锡恰途网络科技有限公司
5、江苏飞力达国际物流股份有限公司
6、江苏友货网络科技有限公司
7、江苏苏宁物流有限公司
8、江苏志宏物流有限公司
9、江苏物云通物流科技有限公司
10、江苏金陵交运集团有限公司
11、江苏物润船联网络股份有限公司
12、江苏政成物流股份有限公司
13、江苏星通北斗航天科技有限公司
14、江苏满运软件科技有限公司
15、江苏零浩网络科技有限公司
16、连云港吉安集装箱甩挂运输交易中心有限公司
17、林森物流集团有限公司
18、南京众彩农副产品批发市场有限公司
19、南京宜流信息咨询有限公司
20、南京福佑在线电子商务有限公司
21、宿迁农信货联物流有限公司
22、常州易呼通物流科技有限公司
23、常州易得利供应链管理有限公司
24、惠龙易通国际物流股份有限公司
● 20170209：安徽省(13家)
1、安得物流股份有限公司
2、芜湖运泰物流有限责任公司
3、合肥维天运通信息科技股份有限公司
4、界首市黑豹运输有限公司
5、安徽共生物流科技有限公司
6、安徽神州易达供应链管理有限公司
7、安徽慧通互联科技有限公司
8、铜陵有色金属集团铜冠物流有限公司
9、安徽迅捷物流有限责任公司
10、安徽金网运通物流科技有限公司
11、安徽神通物联网科技有限公司
12、安徽统运物流科技有限公司
13、安徽省徽商五源国际物流港务有限公司
● 河北省：10家
1、河北万合物流股份有限公司
2、远迈信息技术张家口有限公司
3、河北快运集团
4、河北沃车港智慧科技有限公司
5、分通河北物流有限公司
6、胡子物流有限公司
7、中国外运河北分公司
8、河北好望角物流发展有限公司
9、唐山公路港物流有限公司
10、邯郸市邯钢集团安达物流有限公司
● 山西省：7家
1、山西经纬通达股份有限公司
2、山西晋云现代物流有限公司
3、山西快成物流科技有限公司
4、山西新晋中交兴路信息科技有限公司
5、山西聚鑫物云电子科技有限公司
6、山西云启正通物流有限责任公司
7、山西卡的网络科技有限公司
● 吉林省：6家
1、启明信息技术股份有限公司
2、吉林省掌控物流科技有限公司
3、吉林省吉高物流有限公司
4、长春京铁物流有限公司
5、长春卡行天下供应链管理有限公司
6、吉林省香江物流有限公司
● 黑龙江省：4家
1、哈尔滨只点互通物流有限公司
2、哈尔滨新赛力生信息咨询有限公司
3、黑龙江北斗天宇导航信息科技股份有限公司
4、哈尔滨传化公路港物流有限公司
● 山东省：10家
1、一点科技有限公司
2、青岛港国际货运物流有限公司
3、希杰荣庆物流供应链有限公司
4、日照港集团有限公司
5、山东京博云商物流有限公司
6、济南传化泉胜公路港物流有限公司
7、泰安市峰松电子科技有限公司
8、弘嘉孚国际物流有限公司
9、山东航天九通车联网有限公司
10、满易网络科技有限公司
● 贵州省：9家
1、贵州道坦坦科技股份有限公司
2、贵阳货车帮科技有限公司
3、贵州贵铁物流有限公司
4、贵州交通物流集团有限公司
5、贵阳传化公路港物流有限公司
6、贵州水钢物流有限公司
7、铜仁灯塔国际物流有限责任公司
8、遵义传化公路港物流有限公司
9、贵州省兴义汽车运输总公司
● 甘肃省：7家
1、甘肃省物产集团有限责任公司
2、甘肃新网通科技信息有限公司
3、甘肃建投资产经营有限公司
4、甘肃西运运输实业(集团)有限责任公司
5、武威腾宇物流中心有限公司
6、甘肃中寰卫星导航通信有限公司
7、甘肃东部运输实业(集团)有限责任公司
● 新疆维吾尔族自治区：6家
1、新疆天顺供应链股份有限公司
2、新疆汇通互联信息科技有限责任公司
3、新疆智慧天山信息科技有限公司
4、新疆华凌物流配送有限公司
5、新疆九洲恒昌供应链管理股份有限公司
6、新疆伊宁市松发物流有限责任公司
● 新疆兵团：4家
1、新疆天富易通供应链管理有限责任公司
2、新疆兵储物流有限责任公司
3、新疆聚鑫运通物流有限公司
4、新疆联宇投资有限公司
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
山西省农村信用社的客服电话400-169-6518扩展资料
山西省农村信用社联合社简介
山西省农村信用社联合社，是由山西省辖内市（地）农村信用合作社联合社、县（市、区）农村信用合作联社（农村合作银行、农村商业银行）自愿入股组建的，经中国银行业监督管理委员会批准，在山西省工商行政管理局注册登记，以发起方式设立，实行民主管理，具有独立企业法人资格的地方性金融机构，于2005年8月成立。
：山西省农村信用社联合社是由省委、省政府直接领导和管理的地方性金融机构，自1945年全省第一家农村信用社——屯留罗村信用社成立，迄今已有七十余年的历史。先后经历过生产大队、人民公社、农业银行、人民银行、农金体改办和银监会代管。2005年8月，经省委、省政府和中国银监会批准，山西省农村信用社联合社（山西农信社）正式成立，根据省政府授权履行对辖内社员社的“管理、指导、协调和服务”职能。
省联社依据山西省人民政府授权，承担对全省各级农村信用社的管理、指导、协调、服务职能，具体为：督促农村信用社贯彻执行国家金融方针政策，落实支农工作，按照省委、省政府促进县域经济发展的方向，增强农村金融服务功能；制定行业自律管理制度并督促执行；指导农村信用社健全法人治理结构，完善内控制度；对农村信用社业务经营、财务活动、劳动用工和社会保障及内部管理等工作进行辅导和审计；督促农村信用社依法选举理事和监事，选举、聘用高级管理人员；指导防范和处置农村信用社的金融风险；指导、协调电子化建设；指导员工培训教育；协调有关方面关系，维护农村信用社的合法权益；组织农村信用社之间的资金调剂；参加资金市场，为农村信用社融通资金；办理或代理农村信用社的资金清算和结算业务；提供信息咨询服务；依据省人民政府的授权，按照有关规定管理省级支持农村信用社发展扶持资金。
发展历史最久：
以1945年全省第一家农村信用社——长治屯留县罗村信用社成立为标志，中国***领导下的山西信合已经走过了68年的发展历程，是我省成立最早的金融机构。 机构员工最多。目前共有正式机构3124个，其中省级机构1个、市级机构11个、县级机构110个、营业部和信用社1811个，另外有分社785个、储蓄所364个、便民服务点42个。目前共有干部职工44318人，其中在编员工41419人，其它用工方式5958人，再加上农村业务联络员队伍，是全省机构网点和从业人员最多的金融机构。
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