識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末農(nóng)林牧漁行業(yè)請注意，周舒玥并非香港證券及期貨事務監(jiān)察委員會的注冊持牌人，不可在香港從事受監(jiān)管活動。靶點預測、全基因組選擇模型優(yōu)化等方面取得顯著成果，并廣泛運用于田間試驗及商業(yè)化育種中。我國近年來如運用機器學習綜合考慮作物品種、土壤肥力、氣象條件等因素，確定最優(yōu)的播種時間、種植密度、施肥量等泛應用，如美國農(nóng)場通過AI生長系統(tǒng)實時收集與分析200多個環(huán)境參數(shù)，動態(tài)調(diào)整光照、溫度、濕度等條件，AI賦能種植產(chǎn)業(yè)鏈前景可期。建議關注（1）AI育種：關注隆平高蘇墾農(nóng)發(fā)等3）AI農(nóng)業(yè)服務商：關注托普云農(nóng)。農(nóng)林牧漁行業(yè):功能需求推動寵糧工藝及成分革新，AI識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末 5（一）AI技術工具多元，在農(nóng)業(yè)領域應用場景 5（二）國家積極推動智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展，AI驅(qū)動種植產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型 9 （一）AI驅(qū)動智能設計育種，賦能表型及基因組學 （二）海外AI育種已臻成熟，國際種業(yè)巨頭新品種研發(fā) （三）國內(nèi)加速推廣AI作物育種，產(chǎn)業(yè)運用前 三、種植生產(chǎn)：AI輔助智能決策及自動化 （一）智能決策及自動化耕作助力作物產(chǎn)量提升 （二）海外AI數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺趨于普及，農(nóng)田精準化管理降本 21（三）國內(nèi)政策支持力度加大，種植領域有望迎來突破性變革 23 識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末 6 20 20 22 24 24 25 25 26 26 6 8農(nóng) 22 24 26識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末一、政策推進智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展，“AI+農(nóng)業(yè)”前景可期人工智能（AI）本質(zhì)是使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學腦機接口、知識圖譜、人機交互、自主無人系語言模型GPT-3開發(fā)而來。技術”生態(tài)系統(tǒng)?；诙嘧R別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末技術分類定義人工智能的一個子領域，旨在通過數(shù)據(jù)訓練模或決策，而無需顯式編程。其允許軟件應用程序通過數(shù)據(jù)學習改進任務執(zhí)行，它通過訓練過程分析數(shù)據(jù)和識別模式，自動學習規(guī)則并應用這些規(guī)則來預測新的數(shù)據(jù)點的輸出。機器學習分為監(jiān)督的映射關系，如用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，機器學習的一個分支，是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的學（尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡）來處理復雜數(shù)據(jù)。它能夠自動提取特征，適用于高維度、非結(jié)構化的數(shù)識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，適用于自然語言處理任務的Transformer，以及適用于生使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬，從圖像或視頻中提取信息并理解其內(nèi)容。它主要模擬人類視覺系統(tǒng)，完成圖像處理、目標檢測、圖像生成等任務。一定的處理使輸出圖像有較高的信噪比，或通過增強處理突出以便于操作員的檢驗。在計算機視覺研究中經(jīng)常利用圖像處理技類別，通常需要訓練一個模型來識別圖像中的特定特征，并匹配。常見的模式識別有文字識別或指紋識別等。在計算機別技術經(jīng)常用于圖像中的某些部分，例如分割區(qū)域序不僅需要描述圖像本身，還需要描述和解釋圖像所代表的景物，以便對圖像傳遞的信息做出判定。在人工智能研究的初期，經(jīng)常會使用景物分析這個確定它們在圖像中的位置，這通常涉及到使用邊界框來定位對象。目標檢測一般包括以下步驟：候選區(qū)域生成、特征提取、目標分類、邊界框回歸、非通過幾何建模定義形狀、光照和材質(zhì)等參數(shù)，從而生成具有特定風格是人工智能的一個領域，是一門專注于計算型構建，以理解和處理自然語言的學科。該技術涉及對語言的形態(tài)、音韻和語義信息的處理和識別，包括機器翻譯、自動提取文本摘要、文本分點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、征映射到音素或子詞單元。然后結(jié)合上下文，提高識別準確性。最后將聲學子。根據(jù)輸入生成特定文本，如機器翻譯、摘要生成。最后生成自然流暢的對話內(nèi)容。是一種直接連接大腦與外部設備的技術，允是一種結(jié)構化的語義知識庫，以圖的形式表識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末設計高效、易用的交互界面，提升用戶體驗間機器人和無人車間等領域。無人系統(tǒng)的組成包括平臺、任務載荷、指揮控制系統(tǒng)，以及天空地信息網(wǎng)絡。它融合了系統(tǒng)科學、信息控制科學、機器人技術、航空技術、空間技術和海洋技術等多個高新科學技術領域，是一個綜合性的系統(tǒng)，飛行路徑和任務計劃，通過數(shù)據(jù)鏈路發(fā)送控制指令，保控制指令和數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性，支持多無人系統(tǒng)協(xié)同完成復雜任多源數(shù)據(jù)，提供全面的環(huán)境感知和任務支持。是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，是研發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能也是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能是十分廣泛的科學，包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、機器學習，計算機視覺等。在農(nóng)業(yè)中，議，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程。掘有價值信息的技術。在農(nóng)業(yè)中，大數(shù)據(jù)用于分析氣候、土規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理。在農(nóng)業(yè)中，云計算用于數(shù)據(jù)存儲識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末物聯(lián)網(wǎng)是通過傳感器、通信技術和互聯(lián)網(wǎng)連現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和遠程控制的技術。在農(nóng)業(yè)中，物聯(lián)網(wǎng)用于實時地理信息系統(tǒng)是一種用于采集、存儲、分析和展的技術。在農(nóng)業(yè)中，地理信息系統(tǒng)用于土地衛(wèi)星遙感是通過衛(wèi)星傳感器獲取地球表面信業(yè)中，衛(wèi)星遙感用于監(jiān)測作物生長、土壤狀無人機是通過遠程控制或自動程序飛行的航新質(zhì)生產(chǎn)力。支持發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，拓展人工智能、數(shù)據(jù)、低空等技術應用場景?！弊魑锉O(jiān)測與管理、精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)機器人、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析與預測等領域發(fā)揮重要作用：如運用機器學習對大量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行學習和分析，建立模型來預測作物生長、精準決策，使傳統(tǒng)經(jīng)驗農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的標準化生產(chǎn)。識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末支持發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，鑄造“農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力技術應用場景智慧農(nóng)業(yè)基礎模型，加快推動人工智能大?！掇r(nóng)業(yè)農(nóng)村部關于大力發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的指普及應用為工作主線，提出推進主要作物種植精準化、設施種植數(shù)字化牧養(yǎng)殖智慧化、漁業(yè)生產(chǎn)智能化、育制種智能化、農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化業(yè)農(nóng)村管理服務數(shù)字化等任務，加快農(nóng)業(yè)傳感器與專用芯片、農(nóng)業(yè)法、農(nóng)業(yè)機器人等關鍵核心技術研發(fā)攻關，深入持續(xù)實施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，縮條件的省份統(tǒng)籌建設區(qū)域性大數(shù)據(jù)平臺，加強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、農(nóng)村重點支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體和相關服務企業(yè)融合利用遙事作業(yè)、災害、農(nóng)作物病蟲害、動物疫病、市場等數(shù)據(jù)，構建以數(shù)為支撐的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)智化場景，實現(xiàn)精準種植、精準養(yǎng)殖、精準捕深入實施數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動：推動數(shù)字化應用場景研發(fā)推廣大數(shù)據(jù)應用，推進智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展。落實村莊公共基礎設施管護責任。加強農(nóng)村應急管理基礎能力建設，深入開展鄉(xiāng)村交通、消防、經(jīng)營性自建房等重點領域風險隱患治理攻堅。《“十四五”擴大內(nèi)需戰(zhàn)略實施方案》推進智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展，促進信息技術與農(nóng)機農(nóng)藝融合應用識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末二、育種：AI驅(qū)動智能設計，助力效率大幅提升AI驅(qū)動智能設計育種，助力育種精度及效率大幅提升。植物育種的歷史發(fā)展歷經(jīng)原始育種、雜交育種、轉(zhuǎn)基因育種，到分析，從而精準預測基因型-表型關聯(lián)，識別習、計算機視覺、遺傳算法等等，對作物的表型組學、基因組學產(chǎn)生深遠影響：熒光和斷層成像技術則分別用于檢測分子過程和揭示植物的細胞及根系結(jié)構。識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末能理解。?大約始于1萬年前的新石器時代，由于缺乏育種理論與方法，人類根據(jù)經(jīng)驗積累和肉眼觀察，選?20世紀后期，分子生物學和生物技術的飛速發(fā)展引發(fā)了植物育種的又一次革命——育種3.0?；蚬こ獭⒒鶑V泛應用于育種計劃中，極大地提高了作物改?進入21世紀植物育種迎來育種4.0時代，其從而精準預測基因型-表型關聯(lián)，識別新的基因組合，并以前?育種4.0有望加速作物改良的進程，培育出適應特定環(huán)境條件和社會需求識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末性）來預測個體遺傳潛力的育種技術。利用AI機器學習算特征基因挖掘：利用AI的特征選擇算法，識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末構建預測模型，幫助育種者在早期階段篩選出優(yōu)良品整合多源數(shù)據(jù)（如基因型、表型、環(huán)境數(shù)據(jù)預快速解析海量基因組數(shù)據(jù)，定位關鍵基因；通數(shù)據(jù)融合：全流程智慧育種平臺實現(xiàn)針對基因測序數(shù)據(jù)的變功能基因預測：中國農(nóng)業(yè)科學院生物技術研究所構建的植物統(tǒng)實現(xiàn)了水稻、玉米等物種中表觀修飾位點的預測獲取生物體表型數(shù)據(jù)，包括植物的形態(tài)、結(jié)構、生從圖像中提取植物的形態(tài)、顏色、紋理等特征，提高特取的準確性和效率。結(jié)合機器人技術和AI圖像分析與處理：托普云農(nóng)的植物表型智能解析平臺“TP-AIPheno”，能對可見光二維三維、高光譜等圖像進行解實現(xiàn)可見光二維單株植物解析用時小于5秒等高效處理。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：無人機激光雷達結(jié)合三維深度神經(jīng)網(wǎng)絡的棉花高通量表型獲取方法，實現(xiàn)大田棉花株高、孔隙率、冠基因編輯系統(tǒng)，AI算法能夠分析作物基因組序列準識別適合編輯的靶點區(qū)域，實現(xiàn)基因的精確插入、刪除或替換，精準改造目標基因，提高作物的抗病性和產(chǎn)量。也可計出更高效的gRNA序列；改進CRISPR-Cas9系統(tǒng)的引導在完善的作物基因組數(shù)據(jù)庫和表型數(shù)據(jù)庫基礎上，利用AI算法在作物基因編輯靶點預測、全基因組選擇模型優(yōu)化等方面取得顯著成果，并廣泛運用于田間試驗及商業(yè)化育種中，加速新品種的研發(fā)和推廣，顯著提高育種效率和國際競爭力。的AI軟件供應商Alteia公司開展合作，Al識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末的復雜語言。通過這種方式，AgroNT可以幫助科學家從大量的DNA序識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末Avalo公司利用機器學習算法分析作物基因結(jié)構，研發(fā)耐旱的棉花、耐高溫的番茄等品種；通過AI技術70%，使新甘蔗品種推向市場的時間從12年以上谷歌X實驗室推出的HeritableAgriculture項目，利用AI和基因組程。該項目結(jié)合深度學習、生成對抗網(wǎng)絡（GANs）和遺傳算法，能夠從大量基因組數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的產(chǎn)量提升機會。在肯尼亞，該KeyGene公司開發(fā)的KeyBox便攜式植物表型平臺精確識別植物的形態(tài)、顏色、破損程度等表型參數(shù)。KeyGene開發(fā)AI驅(qū)動的4D表型技術，將點云3D數(shù)據(jù)與高光譜成像1D數(shù)結(jié)合，通過深度學習算法實現(xiàn)對作物植物多維度表型的精確、高通量采集和分析，幫助育種家提取作物的結(jié)構信Equinom公司開發(fā)的Manna?技術平臺利用AI和傳統(tǒng)育種技術，定位具有所需性狀子集的品種，預測基因之間的相互作用，最小化環(huán)境因素的影響并計算出目標產(chǎn)品的基因組密碼。通過該平臺，Equinom將高蛋白黃豌豆品種的開發(fā)周期縮短至拜耳公司開發(fā)的ClimateFieldView平臺結(jié)合AI和大數(shù)據(jù)技術，支持作物育種中的數(shù)據(jù)整合與分析。該平臺通過分析田間作物的生長數(shù)據(jù)，幫助育種家優(yōu)化育種方案。在美國中西部玉米種植區(qū)，ClimateFieldView的玉米種植者通過使用該平臺，實現(xiàn)玉米產(chǎn)量增長1識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末我國近年來在作物育種數(shù)據(jù)積累方面取得顯著進展，在AI算法研究方面亦有所突破，但整體上AI在作物育種中的應用還處于逐步推廣階段，應用主體集中在科研院所，在算法的創(chuàng)新性和應用的廣泛性方面與國外還有一定差距。國內(nèi)在整體產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化上還需進一步加強產(chǎn)學研合作，提高技術的落地應用水統(tǒng)計模型計算時間縮短可達290倍，且能保持較高的預測精度。同時，該框架利用解釋機器學習模型的輸出技術量化了遺傳和環(huán)境特征對表型變異及模型性能的貢獻。介紹，該平臺能實現(xiàn)針對基因測序數(shù)據(jù)的變異位點計算加速110倍，基因識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末運用主體具體案例種業(yè)大模型“豐登”集成了先進的人工智能技術（書生·浦語2.0）與大數(shù)據(jù)分析，通過深入學習我國迄今技書籍、種企報告和歷史推廣數(shù)據(jù)，以用戶友好的互動方式，可解答有關作物品種選育推廣、栽培技術以及種業(yè)企業(yè)狀況等基于AI圖像處理、深度學習等技術，運用全自研算法打造植物表型智能解析平臺“TP可見光三維單株植物解析用時小于2分鐘，高光譜單株植物解析用時小于5秒。為解決育種材料大規(guī)模田間試驗環(huán)境精準監(jiān)測，團隊定制開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)感知與智慧管理系統(tǒng)，并研制配套的作物田間表型智能分析系統(tǒng)，用于解決大規(guī)模育種材料田間試驗表型分析、驗證與鑒定問題。智慧示范基地建設以農(nóng)業(yè)遙感、AI、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備等技術為依托，開展分時分類試點建設、智能化裝備建設、田間作物表型鑒定功能區(qū)建設，從而實現(xiàn)南繁基地精準監(jiān)測、智能決策和智慧管理。開發(fā)WISEED智慧育種平臺，包括智慧種質(zhì)資源庫Hi-Pilot，支持合BT+DT技術實現(xiàn)育種智能化決策的平臺產(chǎn)品。具有分子標記輔助選擇、全基因組精準鑒定等功能，提供SNP多態(tài)性分析、群體遺傳分析、物種進化分析、表型通用識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末三、種植生產(chǎn)：AI輔助智能決策及自動化耕作，實以及自動化智能耕作兩方面，主要運用到的技術工具包括機器學習、深度學習、傳僅針對受害區(qū)域進行精準施藥，如運用深度學習算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡片顏色變化等，為病蟲害防治和施肥決策提供依據(jù)。借助各類傳感器收集環(huán)境數(shù)據(jù)，如土壤濕度、溫度、光照強度等，再利用AI算法分析這些多源基于歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，運用AI模型對作物產(chǎn)量進行預測，幫助農(nóng)民提前做好收獲、儲存和銷售等根據(jù)作物品種、土壤條件、氣象數(shù)據(jù)等信息，AI系統(tǒng)識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、病蟲害發(fā)生規(guī)律等信息，利用AI模型建立病蟲害預警系統(tǒng)，提前預測病蟲害的發(fā)生趨勢，農(nóng)業(yè)機器人搭載AI技術，能夠完成播種、施肥、除草、采摘等田間作業(yè)任務。它們可AI賦予農(nóng)業(yè)機器人自主導航能力，使其能夠在田間復雜的環(huán)境中準確行駛，避開障礙物，按照預識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末歐美等發(fā)達國家由于大型農(nóng)場較多，土地集中連片，有利于AI技術的規(guī)?；瘧茸鳂I(yè)，以及基于AI的土壤探測硬件、產(chǎn)（1）AI數(shù)字平臺驅(qū)動農(nóng)田精準化管理：先正達集團推出的數(shù)字農(nóng)業(yè)平臺多源數(shù)據(jù)，為農(nóng)戶提供從作物種植到收獲的全周期精準農(nóng)藝決策支持。提高生產(chǎn)效率。CropWise平臺還能使農(nóng)戶更方便地獲取市場信息和政識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末技術驅(qū)動型農(nóng)企80AcresFarms構建全鏈條閉環(huán)業(yè)務模式，在種植端采用工業(yè)化農(nóng)業(yè)架構，通過數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)——AI生長系統(tǒng)實時收集與分析200多個環(huán)境參數(shù)，根據(jù)作物不同生長階段需求，動態(tài)調(diào)整光照、溫度、濕度、養(yǎng)分在荷蘭的高科技溫室中，AIAgent被用于監(jiān)控和控制溫度、濕度、光照和二氧化碳濃度，為作物提供最優(yōu)生長條件。Gronovation公司專注于AI驅(qū)動的精確室內(nèi)垂直種植。在種子選擇、播種、生長、收獲、包裝和法，平臺每天生成數(shù)十萬個大數(shù)據(jù)點，并通過AI提供為特定作物量身定制的最佳天氣條件、水、養(yǎng)分、光照和產(chǎn)量。此外Enfarm利用AI和物聯(lián)網(wǎng)解決肥料使用效率低下問磷、鉀水平的實驗室級精度數(shù)據(jù)，并給出AI驅(qū)動的可行建議。在越南中部高地咖啡農(nóng)場的實地試驗中，農(nóng)民使用該技術后識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末土地流轉(zhuǎn)推動農(nóng)地規(guī)?；a(chǎn)，為AI運用奠定堅實基礎。我國土地流轉(zhuǎn)政策成資源配置，讓土地流向更具經(jīng)營能力和先進理念的主體，為集約化、規(guī)模化經(jīng)營創(chuàng)造條件。近年來國家大力支持推動土地流轉(zhuǎn)，據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部數(shù)據(jù)，全國農(nóng)村土地流億畝。新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體如家庭農(nóng)場、農(nóng)民合作社等成為推動農(nóng)業(yè)規(guī)?；l(fā)展的主作物精準生長模型、阿里云推出的ET農(nóng)業(yè)大腦等。隨著國家政策支持和科技活動的推進，AI技術在種植領域的應用范圍正在逐步擴大，一些種植基地和大型農(nóng)場積極擁抱AI技術以提升生產(chǎn)效率和增強抗風險能力，促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。期刊、國家種植規(guī)范等農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)源的分析，采集各類作物共1億個生長站還能識別作物的10余項關鍵指標，為每塊農(nóng)田建立精準的數(shù)可持續(xù)發(fā)展目標。識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末00《當前農(nóng)村經(jīng)濟政策的若干問題》全國農(nóng)村普遍推行包干到戶，實現(xiàn)土地所有權與使用權分離，為土地流轉(zhuǎn)奠規(guī)模經(jīng)營試驗《關于穩(wěn)定和完善土地承包關系的意見》在堅持土地集體所有和不改變土地用途前提下，經(jīng)發(fā)包人同意，承包方可在承包期內(nèi)對《農(nóng)村土地承包法》通過家庭承包取得的土地承包經(jīng)營權可依法采取轉(zhuǎn)包、出租、律層面保護合法土地承包經(jīng)營權《農(nóng)村土地承包經(jīng)營權流轉(zhuǎn)管理辦法》為規(guī)范農(nóng)村土地承包經(jīng)營權流轉(zhuǎn)行為，維護流轉(zhuǎn)雙方當事人合法權益發(fā)展，根據(jù)《農(nóng)村土地承包法》及有關規(guī)定制定本辦法；農(nóng)地流轉(zhuǎn)在操作層面有法可依《中共中央關于推進農(nóng)村改革發(fā)展若干重加強土地承包經(jīng)營權流轉(zhuǎn)管理和服務，建立健全農(nóng)村土地承包權流轉(zhuǎn)市場，發(fā)展多種形式的《關于引導農(nóng)村土地經(jīng)營權有序流轉(zhuǎn)發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的意見》鼓勵農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)等帶動農(nóng)戶和農(nóng)民合作社發(fā)展規(guī)模經(jīng)營，對工商資本租賃保持土地集體所有、家庭承包經(jīng)營的基本制度長久不變，保持農(nóng)戶依法承包集體土地的基本權利長久不變，保持農(nóng)戶承包地穩(wěn)定；為土地流轉(zhuǎn)和規(guī)模經(jīng)營提供穩(wěn)定的政策預期所有權的基礎上，穩(wěn)定農(nóng)戶承包權、放活土地經(jīng)營權，允許承包土地的經(jīng)營權向金融機構抵有序推進第二輪土地承包到期后再延長三十年試點，擴大整省試點范圍。健全承包地經(jīng)營權流轉(zhuǎn)管理服務制度，不得通過下指標、定任務等方式推動土地流轉(zhuǎn)。鼓勵通過發(fā)布流識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀識別風險，發(fā)現(xiàn)價值請務必閱讀末圖18：中國農(nóng)業(yè)大學“三元農(nóng)場智慧化體系”運用主體具體案例在內(nèi)蒙古鄂托克前旗，中國農(nóng)大開發(fā)的“數(shù)字農(nóng)牧業(yè)移動微服站”通過綜合運用多種傳感器和AI算法，為字檔