未来农业10大热门领域：基因工程、微生物、机器视觉、专家系统、机器人【2019未来农业报告】
2019年12月26日至27日，2019未来农业食品百强·白马峰会在南京举行，本次大会由南京国家农业高新技术产业示范区主办，35斗联合主办。
35斗于本次大会发布了《2019未来农业报告》（下称《报告》），《报告》从全球前沿技术创新入手，重点阐释以数字化技术为首的技术集群在农业食品行业的应用，聚焦于农业创新标杆企业的案例解读，从头部企业案例找到可量化、可复制的经验路径。与此同时，形成细分领域产业图谱，清晰刻画行业格局和竞争象限。
《2019未来农业报告》
报告目录：
第一章 未来农业要素解析和模型构建
1.1未来农业定义：从智慧化到技术融合创新
1.2以数字化为核心，串联农业全要素创新
1.3未来种植关键创新：基因工程、微生物、可持续
1.4未来畜牧关键创新：育种、疾病检测、精准养殖
1.5未来食品关键创新：食物指纹、流通追溯、新材料
1.6未来农业十大热门领域
第二章 技术创新为全球产业增长带来新动能
2.1技术创新已成为全球竞争要点
2.2高渗透、广应用的通用技术解析
2.3跨行业的经验整合与解决方案构建
第三章 全球农业行业现状和关键挑战
3.1全球农业基本情况
3.2全球农业面临的关键挑战
3.3全球农业新的组织形式、治理结构和产业特征
第四章未来农业创新案例
35斗（微信号：vcearth）将陆续刊出报告节选，和大家一起探讨未来农业发展趋势。
1.6未来农业十大热门领域预测
1.生物技术和数字技术融合的植物和动物育种
育种可以说是农业生产的起点，无论是种植业还是养殖业，寻找性状最优的种质资源是共同的追求。育种4.0阶段的核心目标是建立“作物基因组智能设计育种”的跨学科、多交叉技术体系，该体系涵盖生命科学领域的基因组技术、表型组技术、基因编辑技术、生物信息学、系统生物学、合成生物学，以及信息领域的人工智能技术、机器学习技术、物联网技术、图形成像技术，共同支撑作物育种科学向更高的层面发展。中国农业大学相关专家预测，到本世纪中叶，作物新品种的培育周期可以缩短至一年或数月，甚至实现在短时期内快速驯化出崭新的农作物品种为人类社会所用。育种4.0时代的作物基因组智能设计育种，将推动育种技术从“艺术”到“科学”到“智能”的革命性转变。
2.更精准、高效的植保、动保产品
无论是植物还是动物，都存在疫病的风险，全球植保和动保市场合计超过千亿美元，这个巨大的市场孕育了独特的创新机会。未来，在新技术的驱动下，生物制剂、合成化学品、化药联合应用、药物和数字管理相结合的模式将成为重要趋势。
3.下一代饲料、肥料创新
对于植物和动物而言，肥料和饲料就是他们的“粮食”，提供了生产所必须的营养物质和微量元素，新型肥料、饲料需要做到的是更精准的营养供给，同时提供动植物所需要的抗性，以增强其应对环境变化、疫病等的能力。
4.智能导航，让农机拥有眼睛
GPS和机器视觉是自动导航当中应用最为广泛的技术，此外还有激光导航、地磁导航、惯性导航、动态路径规划和避障技术等。美国、加拿大、日本等国家在农业机械智能导航方面起步较早，通过大学、实验室和企业合作，已经有成熟的商业化应用。比如约翰迪尔在2001年就推出了Auto Trac自动导航系统，应用该系统后，农机重复作业率下降到不足10%，节约了重复作业可能带来的种药肥、燃油等的浪费，提高了作业效率。在机器视觉、人工智能技术进一步发展之后，智能导航技术技术有望在全球获得更大范围的应用，并从大田作业延伸到设施农业、水产渔业等领域。
5.农业机器人，替代人力或进行人机协同
按照作业领域和范围不同，农业机器人一般分为种苗培育机器人、大田机器人、果蔬采收机器人、畜牧管理机器人、农产品分拣机器人等，但由于农业过程非标准化，农业机器人大多没有大范围的应用，多从单一功能出发。目前，创新的热点聚集于农业采集和人机协同方向，通过人工识别定位、规划路径，再结合机器人耐疲劳、动力强劲的特点，实现综合作业。未来，在飞行植保无人机、大田作业机器人、农产品分拣机器人方面，将成为突破的重要方向，并有可能大范围应用。
6.影像识别，结合计算机视觉、深度学习技术
影像识别是一项基础技术，但拥有非常广泛的应用范围，比如病虫害识别、精准作业、农机导航、农业遥感等。深度学习、人工智能等新技术和影像识别相结合，将影像识别的作用进一步放大。比如运用深度学习技术能够很好的提取遥感影像的特征，进而提升影像的分类精度，使其在实际运用中发挥更好的效果。再比如基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统，通过图像采集、图像预处理、特征提取、模式识别等流程，能够更快速精准地判断作物病虫害情况。
7.农产品无损检测，保证质量和安全
无损检测技术又称为非破坏性检测技术，简单来说，就是指在不破坏待测物质原来的状态、化学性质等前提下，为获取与待测物品质有关的内容性质或成分等物理、化学情报所采用的检查方法。无损检测技术在农产品品质检验中的具体应用包括声学特性检测技术、力学特性检测技术、光学特性检测技术、机器视觉检测技术、核磁共振检测技术等。无损检测技术目前还处于探索研究阶段，首先是分析精度和传统检测方法存在差异，最低检出限、有效检查范围、方法精密度、准确度和重复检测稳定性还有一定缺陷；其次是国内的研究基础比较薄弱，设备价格高、没有成型的科研和商业化体系、科研成果也难以共享。未来，随着数据处理技术、自动控制技术以及计算机技术的发展，无损检测技术也将迎来较好的发展机会。
8.专家决策支持系统，开启科学种地时代
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有效的一个细分领域，它将特定领域内的大量知识和经验数字化、程序化并实现灵活调用，由知识库、解释库、综合数据库、推理机等组成。而顾名思义，农业专家系统就是专属于农业领域的专家系统，用计算机模拟专家的智能，通过推理和判断，为农业生产中的某些复杂问题提供决策。目前，农业专家系统主要应用于病害诊断知识表达、作物病害描述模糊处理、病害诊断知识推理等领域。
9. 精准作业，让农业变成精细化操作
精准农业是以生物技术、信息技术和工程技术为基础的现代农业生产模式，考虑田块内部土壤、作物及田间环境的空间变异，根据作物实际需要，对化肥、农药、水等精确施用，以最少的投入达到更高的产出，并改善环境，取得经济效益和环境效益。精准农业作业技术包括农机作业智能测控、果蔬对靶施药、设施蔬菜水肥一体化、设施环境智能调控、农用无人机自主作业等，这些均是未来农业的重要发展方向。
10.产业服务，提供从种到收的辅助服务
农业是一个产业链极长的环节，有农业投入品、种植/养殖、生产加工、流通、零售、消费等环节，同时还和劳动力密切相关，并时常与农民、农村话题相关联。农业产业服务体系涉及从种到收的方方面面，包括科研服务、信息服务、市场数据服务、品牌营销服务、人才教育培养、金融服务、资源整合等。完善的农业产业服务体系能够帮助优化农业资源配置，提高农业生产效率，并让农业获得较高的增加值。未来，在新农人教育、农业专业知识服务、农业支付、供应链方面，将涌现出大批的创新公司。
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