【#湖北首批高速公路收费机器人上线# 通行效率可提高10%】5秒发卡，30秒缴费通行，全程无人值守，近日，湖北省高速公路首批出入口智慧收费机器人在招商公路鄂东大桥黄石收费站开始试运营。该款智慧收费机器人可有效提升收费站混合车道的通行效率和用人成本，标志着湖北省高速公路在探索收费实践新模式、打造智慧化运营服务上迈出了重要步伐。
据黄石收费站负责人介绍，入口机器人支持全车型自助发卡，除支持传统的“按键取卡”外，还支持“自动感应吐卡”和“语音取卡”，司机到达取卡处只要说出“我要取卡”，就能轻松取出一张“CPC”卡。出口机器人支持ETC、CPC、纸券等多种通行介质，可用微信、支付宝、云闪付等多种方式进行自助缴费。当出现临时车牌、无入口信息等特情时，司机可通过人机对讲自助引导、远程客服平台获得帮助，快速处理交易问题。
收费机器人通过云、大数据、AI等新型技术手段的融合应用，实现了自助发卡、自助缴费和特情自动化处理，为高速公路收费真正走向“无人化、非现金、快速通行和多元化”提供了一整套高效解决方案。
根据黄石收费站试运营情况反馈，相比于人工车道，机器人在入口的发卡效率可提高10%，出口每辆车的平均收费时长可减少2-3秒。这大大减少了收费员机械性的劳动，在同样的人员配置下，可以释放人力增加收费站对绿通车和超限车等特殊事件的管理能力。
随着国家交通强国战略的推进，高速公路的智慧化转型已成为必然趋势。近年来，湖北省交通运输厅一直着力于智能交通发展，支持和鼓励高速公路经营单位大力开展高速公路桥梁和收费站的智能管养服务建设。此次引进智慧收费机器人，不仅为收费站高效率、多元化、智能化收费模式做了有益尝试，可以大大提升通行效率和服务品质，降低收费员的劳动强度，也为下一步在湖北省高速公路收费站建设智能收费车道提供基础保障和有力依据，为高速公路收费服务实现智慧化转型提供新助力。（来源：湖北新闻）
据黄石收费站负责人介绍，入口机器人支持全车型自助发卡，除支持传统的“按键取卡”外，还支持“自动感应吐卡”和“语音取卡”，司机到达取卡处只要说出“我要取卡”，就能轻松取出一张“CPC”卡。出口机器人支持ETC、CPC、纸券等多种通行介质，可用微信、支付宝、云闪付等多种方式进行自助缴费。当出现临时车牌、无入口信息等特情时，司机可通过人机对讲自助引导、远程客服平台获得帮助，快速处理交易问题。
收费机器人通过云、大数据、AI等新型技术手段的融合应用，实现了自助发卡、自助缴费和特情自动化处理，为高速公路收费真正走向“无人化、非现金、快速通行和多元化”提供了一整套高效解决方案。
根据黄石收费站试运营情况反馈，相比于人工车道，机器人在入口的发卡效率可提高10%，出口每辆车的平均收费时长可减少2-3秒。这大大减少了收费员机械性的劳动，在同样的人员配置下，可以释放人力增加收费站对绿通车和超限车等特殊事件的管理能力。
随着国家交通强国战略的推进，高速公路的智慧化转型已成为必然趋势。近年来，湖北省交通运输厅一直着力于智能交通发展，支持和鼓励高速公路经营单位大力开展高速公路桥梁和收费站的智能管养服务建设。此次引进智慧收费机器人，不仅为收费站高效率、多元化、智能化收费模式做了有益尝试，可以大大提升通行效率和服务品质，降低收费员的劳动强度，也为下一步在湖北省高速公路收费站建设智能收费车道提供基础保障和有力依据，为高速公路收费服务实现智慧化转型提供新助力。（来源：湖北新闻）
“存内计算”照进现实播报文章
中国电子报
发布时间: 2022-03-04 03:07
优质科技领域创作者
关注
存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现了存储单元与逻辑单元的融合，成为实现智能计算的主要技术路线之一，受到业界龙头企业的高度重视。在近日召开的国际固态半导体电路会议（ISSCC）上，SK海力士发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算，台积电共发表（或合作发展）6篇有关存内计算存储器IP的论文。随着人工智能对高性能、低功耗处理需求的不断增强，存内计算的开发进程必将不断加快，并走向现实应用。
存内计算受关注，龙头企业重点布局
ISSCC一向是半导体产业界展示最新研发成果的平台之一，在今年的发布重点中，存内计算无疑位列其中。SK海力士发表存内计算的开发成果——基于GDDR接口的DRAM存内计算，并展示了其首款基于存内计算技术产品——GDDR6-AiM的样本。
SK海力士表示，GDDR6-AiM是将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存产品中。与传统DRAM相比，将GDDR6-AiM 与CPU、GPU相结合的系统可在特定计算环境中将计算速度提高16倍。此外，由于存内计算在运算中减少了内存与CPU、GPU间的数据传输往来，大大降低了功耗，GDDR6-AiM可使功耗降低80%。SK海力士解决方案开发担当副社长安炫表示：“基于具备独立计算功能的存内计算技术，SK海力士将通过GDDR6-AiM构建全新的存储器解决方案生态系统。”
台积电在存内计算研发方面的投入也很大。在本届ISSCC上，台积电共合作发表了6篇关于存内计算存储器IP的论文，其中一篇的作者全部来自台积电，其余5篇则是台积电和其他高校合作。台积电独立发表的SRAM论文基于5nm工艺，可以在不同计算精度下实现高计算密度和能效比。
事实上，三星、IBM、东芝、英特尔等半导体大厂在存内计算方面也早有布局。三星日前在顶级学术期刊Nature上发表全球首个基于MRAM的存内计算研究，基于28nm CMOS工艺的MRAM阵列进行存内计算的开发，所构建的新型MRAM阵列用于运行手写数字识别和人脸检测等AI算法，准确率分别达到98%和93%。
国内厂商方面，阿里达摩院、知存科技、Myhtic等也以AI为契机，积极进行特定领域、特定功能的AI存算一体芯片开发。去年5月，Myhtic宣布完成C轮7000万美元融资。去年6月，知存科技宣布完成亿元A3轮融资。
AI应用拉动需求，迈入产品化前夜
随着人工智能应用的爆发，业界迫切需要一项技术来解决传统冯·诺依曼架构存在的算力瓶颈与高功耗问题。这也是一众半导体大厂关注存内计算的主要原因。
对此有业内专家告诉记者，当前主流的计算架构均采用冯·诺依曼架构，其存在两个固有问题：即所谓的内存墙问题和功耗墙问题。冯·诺依曼架构的计算单元与存储单元分置，之间用数据总线连接，运算过程中就需要使数据在处理器与存储器之间进行频繁迁移，这一过程产生的功耗极为巨大，甚至比真正用于数据处理所产生的功耗还要高上百倍。内存墙则是指目前的CPU运算速度比存储器的数据存取速度快得多，存储器成为制约数据处理速度提高的主要瓶颈。现在的人们应对这个问题的主要方法是提高内存的处理速度或加大数据传输带宽，但这些都不能从根本上解决问题，开发一种将存储单元与处理单元完全整合的处理器方案，就成为解决这一问题的终极方案。
SK海力士定制设计项目负责人Dae-han Kwon 也指出：“对于 RNN（循环神经网络）等内存受限的应用程序，当应用程序在DRAM中使用计算电路执行时，性能和功率效率有望显著提高。考虑到要处理的数据量将大幅增加，存内计算有望成为改善当前计算机系统性能极限的有力候选者。”
正是在人工智能特别是边缘AI应用需求的推动下，存内计算的产品化开发进程也在加快。根据北京大学信息科学技术学院微纳电子学系副教授叶乐的介绍，存内计算技术大概率会实现产品化。目前基于SRAM的存内计算，已经进入到产品化的前夜，有望率先在可穿戴设备、智能手机等智能物联网AIoT领域应用，估计1到2年就有望看到产品级的SRAM存内计算芯片实现商业化落地。在此之后，存内计算芯片会逐渐往更大算力的应用领域渗透。基于MRAM的存内计算则会稍微滞后一些，这主要跟工艺可获得性有关。基于DRAM的存内计算芯片，有可能需要更长的时间才会落地，原因在于DRAM存内计算适用于大算力AI芯片，因此还需要解决其他一系列的技术难题，例如阵列间的互连和架构问题等。此外，大算力芯片，往往对通用性和可编程性要求更高，因此对于大算力芯片，架构需要更多的考虑通用性和可编程性，并且软硬件协同设计、编译器等工具链的重要性和难度也更为突出。
叶乐强调，不同应用场合对存内计算的需求也不同，消费电子、物联网终端、边端计算、云端计算对功耗、能效、算力密度、Bit精度、绝对算力、成本、是否需要非易失性等方面的侧重点和侧重程度各不相同，因此各类存内计算技术，均会有发展的必要性。
生态搭建存挑战，存内逻辑是方向
尽管存内计算的商业化进程不断临近，但在开发与应用中存在的挑战也不容忽视。业内专家指出，相较于传统处理器，存内计算本身就是一门非常复杂的、技术壁垒极高的设计方法，属于需要多年经验积累、大量资源以及时间投入才能实现的尖端领域。而更大的挑战还涉及到相关产业生态的整合，其中面临的挑战更加复杂。
在冯·诺依曼架构下，处理器与存储器是分别独立发展的，经过这么多年均已各自形成独立的产业生态，从设计到制造再到软件都已相当完备。而存内计算要想发展起来，实际是要将两个独立的生态整合到一起，其中所需投入的精力和资源是非常巨大的。
尽管存内计算面临技术开发与产业生态的双重挑战，但是其整体发展趋势依然被看好。叶乐指出，存内计算将是大势所趋，只有这种革命性的彻底的架构革新，才能真正解决内存墙和功耗墙的问题。从技术趋势上看，存算一体芯片将循着近存储计算、内存储计算、内存执行计算的技术路线发展。
此外，基于哪类存储进行存内计算设计也是开发重点之一。此次Sk海力士便基于DDR进行开发的，台积电则是基于SRAM。对此专家指出，目前开发者的研究之所以多是基于SRAM展开，一方面是因为SRAM比较容易获得，SRAM在标准CMOS工艺下即可得到，流片门槛较低。另一方面则因SRAM的存取速度是所有主流存储器中最接近CPU的，基于它进行存内计算开发，最容易解决内存墙问题。但是SRAM也存在芯片成本高、面积大的问题。更重要的是，SRAM属易失性存储器，断电后数据无法保存，还要把数据传输到其他NAND Flash等存储器当中，并不能从根本上解决功耗问题。NAND闪存等非易失性存储器可以保存处理后的数据，还具有成本低、容量大等优势，但是NAND闪存的存取速度慢，依然限制着未来存内计算芯片的速度。
因此，专家认为，对于那些投入存内计算开发的半导体大厂来说，将来更大的可能是基于新型存储器如MRAM、ReRAM等，做存内计算的开发。此类新型存储器一些性能上的优势是传统存储器所不具备的。当然，专家也指出，当前业界开发的新型存储技术工艺还不成熟，以之为基础进行存内计算或会需要的研发更长时间。
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作者丨陈炳欣
编辑丨连晓东
美编丨马利亚
中国电子报
发布时间: 2022-03-04 03:07
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存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现了存储单元与逻辑单元的融合，成为实现智能计算的主要技术路线之一，受到业界龙头企业的高度重视。在近日召开的国际固态半导体电路会议（ISSCC）上，SK海力士发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算，台积电共发表（或合作发展）6篇有关存内计算存储器IP的论文。随着人工智能对高性能、低功耗处理需求的不断增强，存内计算的开发进程必将不断加快，并走向现实应用。
存内计算受关注，龙头企业重点布局
ISSCC一向是半导体产业界展示最新研发成果的平台之一，在今年的发布重点中，存内计算无疑位列其中。SK海力士发表存内计算的开发成果——基于GDDR接口的DRAM存内计算，并展示了其首款基于存内计算技术产品——GDDR6-AiM的样本。
SK海力士表示，GDDR6-AiM是将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存产品中。与传统DRAM相比，将GDDR6-AiM 与CPU、GPU相结合的系统可在特定计算环境中将计算速度提高16倍。此外，由于存内计算在运算中减少了内存与CPU、GPU间的数据传输往来，大大降低了功耗，GDDR6-AiM可使功耗降低80%。SK海力士解决方案开发担当副社长安炫表示：“基于具备独立计算功能的存内计算技术，SK海力士将通过GDDR6-AiM构建全新的存储器解决方案生态系统。”
台积电在存内计算研发方面的投入也很大。在本届ISSCC上，台积电共合作发表了6篇关于存内计算存储器IP的论文，其中一篇的作者全部来自台积电，其余5篇则是台积电和其他高校合作。台积电独立发表的SRAM论文基于5nm工艺，可以在不同计算精度下实现高计算密度和能效比。
事实上，三星、IBM、东芝、英特尔等半导体大厂在存内计算方面也早有布局。三星日前在顶级学术期刊Nature上发表全球首个基于MRAM的存内计算研究，基于28nm CMOS工艺的MRAM阵列进行存内计算的开发，所构建的新型MRAM阵列用于运行手写数字识别和人脸检测等AI算法，准确率分别达到98%和93%。
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对此有业内专家告诉记者，当前主流的计算架构均采用冯·诺依曼架构，其存在两个固有问题：即所谓的内存墙问题和功耗墙问题。冯·诺依曼架构的计算单元与存储单元分置，之间用数据总线连接，运算过程中就需要使数据在处理器与存储器之间进行频繁迁移，这一过程产生的功耗极为巨大，甚至比真正用于数据处理所产生的功耗还要高上百倍。内存墙则是指目前的CPU运算速度比存储器的数据存取速度快得多，存储器成为制约数据处理速度提高的主要瓶颈。现在的人们应对这个问题的主要方法是提高内存的处理速度或加大数据传输带宽，但这些都不能从根本上解决问题，开发一种将存储单元与处理单元完全整合的处理器方案，就成为解决这一问题的终极方案。
SK海力士定制设计项目负责人Dae-han Kwon 也指出：“对于 RNN（循环神经网络）等内存受限的应用程序，当应用程序在DRAM中使用计算电路执行时，性能和功率效率有望显著提高。考虑到要处理的数据量将大幅增加，存内计算有望成为改善当前计算机系统性能极限的有力候选者。”
正是在人工智能特别是边缘AI应用需求的推动下，存内计算的产品化开发进程也在加快。根据北京大学信息科学技术学院微纳电子学系副教授叶乐的介绍，存内计算技术大概率会实现产品化。目前基于SRAM的存内计算，已经进入到产品化的前夜，有望率先在可穿戴设备、智能手机等智能物联网AIoT领域应用，估计1到2年就有望看到产品级的SRAM存内计算芯片实现商业化落地。在此之后，存内计算芯片会逐渐往更大算力的应用领域渗透。基于MRAM的存内计算则会稍微滞后一些，这主要跟工艺可获得性有关。基于DRAM的存内计算芯片，有可能需要更长的时间才会落地，原因在于DRAM存内计算适用于大算力AI芯片，因此还需要解决其他一系列的技术难题，例如阵列间的互连和架构问题等。此外，大算力芯片，往往对通用性和可编程性要求更高，因此对于大算力芯片，架构需要更多的考虑通用性和可编程性，并且软硬件协同设计、编译器等工具链的重要性和难度也更为突出。
叶乐强调，不同应用场合对存内计算的需求也不同，消费电子、物联网终端、边端计算、云端计算对功耗、能效、算力密度、Bit精度、绝对算力、成本、是否需要非易失性等方面的侧重点和侧重程度各不相同，因此各类存内计算技术，均会有发展的必要性。
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尽管存内计算的商业化进程不断临近，但在开发与应用中存在的挑战也不容忽视。业内专家指出，相较于传统处理器，存内计算本身就是一门非常复杂的、技术壁垒极高的设计方法，属于需要多年经验积累、大量资源以及时间投入才能实现的尖端领域。而更大的挑战还涉及到相关产业生态的整合，其中面临的挑战更加复杂。
在冯·诺依曼架构下，处理器与存储器是分别独立发展的，经过这么多年均已各自形成独立的产业生态，从设计到制造再到软件都已相当完备。而存内计算要想发展起来，实际是要将两个独立的生态整合到一起，其中所需投入的精力和资源是非常巨大的。
尽管存内计算面临技术开发与产业生态的双重挑战，但是其整体发展趋势依然被看好。叶乐指出，存内计算将是大势所趋，只有这种革命性的彻底的架构革新，才能真正解决内存墙和功耗墙的问题。从技术趋势上看，存算一体芯片将循着近存储计算、内存储计算、内存执行计算的技术路线发展。
此外，基于哪类存储进行存内计算设计也是开发重点之一。此次Sk海力士便基于DDR进行开发的，台积电则是基于SRAM。对此专家指出，目前开发者的研究之所以多是基于SRAM展开，一方面是因为SRAM比较容易获得，SRAM在标准CMOS工艺下即可得到，流片门槛较低。另一方面则因SRAM的存取速度是所有主流存储器中最接近CPU的，基于它进行存内计算开发，最容易解决内存墙问题。但是SRAM也存在芯片成本高、面积大的问题。更重要的是，SRAM属易失性存储器，断电后数据无法保存，还要把数据传输到其他NAND Flash等存储器当中，并不能从根本上解决功耗问题。NAND闪存等非易失性存储器可以保存处理后的数据，还具有成本低、容量大等优势，但是NAND闪存的存取速度慢，依然限制着未来存内计算芯片的速度。
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美编丨马利亚
在时刻充满着变化与机遇的商业世界里，农业的颠覆与重构正在成为一个产业新风口，未来,乡村将被开辟成为推动产业结构升级的新战场。
2021年1月，国务院下发了21世纪以来第18个关于农业的一号文件，这直接将农业赛道推向风口。与此同时，疫情黑天鹅引发的影响仍在持续，全球经济正在持续发生着变革，我国加快构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，而农业农村的现代化发展将是畅通国内大循环、促进新经济发展的关键所在。
2020年的关键词离不开新基建，产业互联网一路高歌猛进，以50亿到100亿的空间持续发展。后疫情时代加速着产业互联网的发展，技术赋能使得大厂基本云化，供应链的改造正在持续升级；而在政策扶持方面，新基建被写入2020年政府工作报告，20多个省份陆续推出总额数万亿元的新型基础设施建设计划。
伴随着5G、云计算、大数据、区块链、人工智能、卫星互联网等新基建的规模化应用，农业全产业链正在被重塑。在科技的赋能下，中国农业发展正经历由传统农业向数字农业的转型新阶段，发展数字农业是18亿亩农田的精细化管理需求，也是乡村振兴战略实施的基础。
拥有14亿多人口、且拥有广阔空间的农业消费市场也吸引着互联网巨头和产业龙头持续加码。各家互联网大厂今年在数字农业的布局显得更加深入且频繁：京东落地“农产品大流通战略”，拼多多宣布专门设立100亿元农业科技专项，腾讯安全发布战略新品“腾讯安心平台”......
智慧农业，就是先进科学技术与农村产业进化相结合的最佳实践。当乡村振兴乘着政策与时代的东风，当BAT重仓农业，当智慧农业的技术手段开始走向规模化应用，是时候将视角聚焦在数字经济中技术和农业场景结合的实践者——智慧农业。
自上而下，政策加持
智慧农业的兴起和发展，与整个中国与国际产业升级的大趋势密切相连。
世界农业在经历了以矮秆品种为代表的第一次绿色革命、以动植物转基因为核心的第二次绿色革命之后，随着现代信息技术与农业的深度融合发展，农业的第三次革命——”农业数字革命”正在到来。
与此同时，随着人口红利的逐渐消失，我国农业劳力占比由1991年的60%下降到2018年的26%，低于世界平均值。农村劳动力短缺，使得人工成本迅速增加，目前几乎所有农产品生产的人工成本占比超过 50%，我国从顶层设计上开始重视农业的现代化转型与产业升级。
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“，此后每年中央都会出台新的政策规划鼓励智慧农业的发展。到今年1月，第18个关于农业的”中央一号文件“明确十四五的两个开好局，强调要强化现代农业科技和物质装备支撑，着力构建现代乡村产业体系、现代农业经营体系，推进农业绿色发展。我国的现代农业正在走向以信息为生产要素，互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和智能装备应用为特征的智慧农业。也就是说，政策给智慧农业的发展提供了极大利好。
反应在市场数据上，也有明显的趋势呈现。根据前瞻产业研究院报告数据，2020年我国智慧农业的市场规模估算约为622亿元左右。到2025年我国农业数字经济规模将达1.26万亿，占农业增加值比重将达到15%。
在时代和政策的利好之外，智慧农业的发展也与技术密切相连。随着5G、云计算、人工智能、大数据、物联网等技术成为“新基建”的发展重点，并逐渐深化，技术与农业生产的具体场景结合从而推动智慧农业的趋势也越发明显。
政策在鼓励智慧农业发展的同时，也在加速推动农业的信息化建设。2019 年我国行政村光纤和 4G 网络通达比例均已超过 98%，实现了全球领先的农村网络覆盖，这有效地为智慧农业的推广应用做好了铺垫。
总结来看，智慧农业的发展更多来自于自上而下的推动。作为政策风口，智慧农业的战略地位，不仅带动了一批传统种植和养殖企业，例如大北农、中粮集团、温氏股份等进入智慧农业行业，BAT的布局加码，也正在持续推动着行业格局的竞争变化。
BAT深入布局，下一个万亿风口
事实上，在农业布局上近几年互联网大厂几乎无人缺席。其中百度、阿里、腾讯、京东四家基本覆盖了农业食品的全产业链，其余则是围绕着自身业务关联较为紧密的领域内布局，比如美团在食材供应链领域，拼多多在农货上行领域，字节跳动在三农信息和扶贫领域。
这几年BAT重仓农业，将农业视为绕不开的增量市场，也开始推动农业的数字化与智慧化改造升级。从上游赋能农业生产，中游对于供应链的数字改造，再到下游产品销售的数字化搭建，这无疑是一个更为显著的信号——农业产业互联网将会是产业互联网的新风口。
腾讯打造“智慧农业平台”、阿里人工智能养猪并开团“互联网农场”、京东搭建智慧农业共同体、百度实施“AI+农业”计划……总结来看，智慧农业的重要性和战略性并驾齐驱，自上而下和自下而上的方式双管齐下，下一个万亿风口正在到来。
这一方面从天眼查数据便可窥见一斑：2020年全国注册智慧农业企业共计3006家。资本也开始关注起农业赛道，根据企名片数据记录，2020年7月至2021年7月已披露融资事件409起，其中2021年共247起，其中农业科技企业融资数占比29.25%、农业辅助服务类项目占比18.87%，
不过宏观来看，我国智慧农业的发展仍在初期阶段。作为传统行业，农业产业智能化的演进方式更多是以单点技术在细分领域进行进化突破。此前36氪浙江在《智慧农业能否坚持“难而正确”的路？》指出，农业系统的复杂性与偏保守的参与者，决定了农业产业智能化演进目前更多是点状式分布，整体的技术创新虽有国家层面的鼓励，但各个厂商基本还都只在各自垂直的领域发挥技术优势。
这跟智慧农业的技术应用有很大的关系，乡村数字化解决方案服务商天演维真CTO易飞曾在36氪浙江的对谈里，举了一个例子：“以种植领域为例，物联网的传感器技术应用已经比较成熟，但应用效果上还只是停留在自动化初级阶段，如何通过人工智能技术将自动化升级为智能化，真正做到科学的预测、指导农事作业，提高农作物品质和产量，实现对农业生产的提质增效，是当前智慧农业面临的挑战之一。”
而从智慧农业的关键技术层面看，智慧农业应用还存着采集成本高、业务模型缺失、数据沉淀不够和数据打通不够等挑战。农田信息感知、导航技术、农业大数据分析等智慧农业关键技术还需进一步突破。从农业全产业链优化的过程来看，智慧农业发展仍需顶层设计的加持。
谁会是下一个领跑者
中国农业部在《发展发展智慧农业 建设数字乡村》提到，智慧农业具有显著的多学科交叉的特点，由于农业的生物特性，将工业信息技术直接拿到农业领域往往不能有效解决农业问题，必须开展基于农业生物特性和农业问题的专题研究。而由于缺乏基础性和原创性研究，我国智慧农业技术不仅仅是“短板”问题，而是整体上的“短桶”问题。
另一方面，整体农业规模依然是以小农户为主，机械化水平相对落后，而短缺的劳力也让农业生产的人工成本持续增高。如此看来，智慧农业想要茁壮成长，除开需要解决技术应用的短板，还需要汇聚各方的努力。
现在，36氪可以提供一个粘合各方、助力初创企业、从而推动国内智慧农业赛道发展的机会——创业「星」物种大赛之「智慧农业新势力」项目征集活动开启，征集智慧农业领域TOP百强企业、瞪羚企业、重大成果；并联合行业巨头、传统企业、地方政府等市场参与主体，通过行业专家指导、投资机构对接、36氪品牌曝光以及成长指导四大核心权益，帮助参赛项目实现资源和资本的高效链接。
我们将在上游聚焦生物技术，重点关注打好种子翻身仗与构建绿色农业生态为主的种子培育；中游则是数字农业，重点关注科技+农业，覆盖农机装备、大数据、无人机等技术赋能农业所带来的产业升级；下游重点关注由大消费所给农业带来的发展机遇，全面促进农村消费。我们希望报名项目定位包括但不限于下图所列，且融资轮数最好在B轮前。
同时大赛将于10月起至11月，通过华中赛区、华东赛区、华南赛区和西南赛区四大赛区海选评审路演遴选出最终进入决赛的优秀项目，并于12月举办总决赛及行业峰会，与来自各赛区的「星物种」共同展望科技赋能农业升级的“高光时刻”。此外，36氪还将对入围团队进行持续的资源导入，涵盖投资人对接、大咖1v1对接、产业对接、企业服务等。
这是一个可贵的机会，可以聚合各个垂直细分领域的技术、资本与参与者，加深对彼此的理解，让智慧农业不止是点状式进化， 通过打通农业的全产业链条，为智慧农业的发展注入新鲜的血液。#农业头条##农业科技进步带来的成果#
2021年1月，国务院下发了21世纪以来第18个关于农业的一号文件，这直接将农业赛道推向风口。与此同时，疫情黑天鹅引发的影响仍在持续，全球经济正在持续发生着变革，我国加快构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，而农业农村的现代化发展将是畅通国内大循环、促进新经济发展的关键所在。
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智慧农业，就是先进科学技术与农村产业进化相结合的最佳实践。当乡村振兴乘着政策与时代的东风，当BAT重仓农业，当智慧农业的技术手段开始走向规模化应用，是时候将视角聚焦在数字经济中技术和农业场景结合的实践者——智慧农业。
自上而下，政策加持
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世界农业在经历了以矮秆品种为代表的第一次绿色革命、以动植物转基因为核心的第二次绿色革命之后，随着现代信息技术与农业的深度融合发展，农业的第三次革命——”农业数字革命”正在到来。
与此同时，随着人口红利的逐渐消失，我国农业劳力占比由1991年的60%下降到2018年的26%，低于世界平均值。农村劳动力短缺，使得人工成本迅速增加，目前几乎所有农产品生产的人工成本占比超过 50%，我国从顶层设计上开始重视农业的现代化转型与产业升级。
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“，此后每年中央都会出台新的政策规划鼓励智慧农业的发展。到今年1月，第18个关于农业的”中央一号文件“明确十四五的两个开好局，强调要强化现代农业科技和物质装备支撑，着力构建现代乡村产业体系、现代农业经营体系，推进农业绿色发展。我国的现代农业正在走向以信息为生产要素，互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和智能装备应用为特征的智慧农业。也就是说，政策给智慧农业的发展提供了极大利好。
反应在市场数据上，也有明显的趋势呈现。根据前瞻产业研究院报告数据，2020年我国智慧农业的市场规模估算约为622亿元左右。到2025年我国农业数字经济规模将达1.26万亿，占农业增加值比重将达到15%。
在时代和政策的利好之外，智慧农业的发展也与技术密切相连。随着5G、云计算、人工智能、大数据、物联网等技术成为“新基建”的发展重点，并逐渐深化，技术与农业生产的具体场景结合从而推动智慧农业的趋势也越发明显。
政策在鼓励智慧农业发展的同时，也在加速推动农业的信息化建设。2019 年我国行政村光纤和 4G 网络通达比例均已超过 98%，实现了全球领先的农村网络覆盖，这有效地为智慧农业的推广应用做好了铺垫。
总结来看，智慧农业的发展更多来自于自上而下的推动。作为政策风口，智慧农业的战略地位，不仅带动了一批传统种植和养殖企业，例如大北农、中粮集团、温氏股份等进入智慧农业行业，BAT的布局加码，也正在持续推动着行业格局的竞争变化。
BAT深入布局，下一个万亿风口
事实上，在农业布局上近几年互联网大厂几乎无人缺席。其中百度、阿里、腾讯、京东四家基本覆盖了农业食品的全产业链，其余则是围绕着自身业务关联较为紧密的领域内布局，比如美团在食材供应链领域，拼多多在农货上行领域，字节跳动在三农信息和扶贫领域。
这几年BAT重仓农业，将农业视为绕不开的增量市场，也开始推动农业的数字化与智慧化改造升级。从上游赋能农业生产，中游对于供应链的数字改造，再到下游产品销售的数字化搭建，这无疑是一个更为显著的信号——农业产业互联网将会是产业互联网的新风口。
腾讯打造“智慧农业平台”、阿里人工智能养猪并开团“互联网农场”、京东搭建智慧农业共同体、百度实施“AI+农业”计划……总结来看，智慧农业的重要性和战略性并驾齐驱，自上而下和自下而上的方式双管齐下，下一个万亿风口正在到来。
这一方面从天眼查数据便可窥见一斑：2020年全国注册智慧农业企业共计3006家。资本也开始关注起农业赛道，根据企名片数据记录，2020年7月至2021年7月已披露融资事件409起，其中2021年共247起，其中农业科技企业融资数占比29.25%、农业辅助服务类项目占比18.87%，
不过宏观来看，我国智慧农业的发展仍在初期阶段。作为传统行业，农业产业智能化的演进方式更多是以单点技术在细分领域进行进化突破。此前36氪浙江在《智慧农业能否坚持“难而正确”的路？》指出，农业系统的复杂性与偏保守的参与者，决定了农业产业智能化演进目前更多是点状式分布，整体的技术创新虽有国家层面的鼓励，但各个厂商基本还都只在各自垂直的领域发挥技术优势。
这跟智慧农业的技术应用有很大的关系，乡村数字化解决方案服务商天演维真CTO易飞曾在36氪浙江的对谈里，举了一个例子：“以种植领域为例，物联网的传感器技术应用已经比较成熟，但应用效果上还只是停留在自动化初级阶段，如何通过人工智能技术将自动化升级为智能化，真正做到科学的预测、指导农事作业，提高农作物品质和产量，实现对农业生产的提质增效，是当前智慧农业面临的挑战之一。”
而从智慧农业的关键技术层面看，智慧农业应用还存着采集成本高、业务模型缺失、数据沉淀不够和数据打通不够等挑战。农田信息感知、导航技术、农业大数据分析等智慧农业关键技术还需进一步突破。从农业全产业链优化的过程来看，智慧农业发展仍需顶层设计的加持。
谁会是下一个领跑者
中国农业部在《发展发展智慧农业 建设数字乡村》提到，智慧农业具有显著的多学科交叉的特点，由于农业的生物特性，将工业信息技术直接拿到农业领域往往不能有效解决农业问题，必须开展基于农业生物特性和农业问题的专题研究。而由于缺乏基础性和原创性研究，我国智慧农业技术不仅仅是“短板”问题，而是整体上的“短桶”问题。
另一方面，整体农业规模依然是以小农户为主，机械化水平相对落后，而短缺的劳力也让农业生产的人工成本持续增高。如此看来，智慧农业想要茁壮成长，除开需要解决技术应用的短板，还需要汇聚各方的努力。
现在，36氪可以提供一个粘合各方、助力初创企业、从而推动国内智慧农业赛道发展的机会——创业「星」物种大赛之「智慧农业新势力」项目征集活动开启，征集智慧农业领域TOP百强企业、瞪羚企业、重大成果；并联合行业巨头、传统企业、地方政府等市场参与主体，通过行业专家指导、投资机构对接、36氪品牌曝光以及成长指导四大核心权益，帮助参赛项目实现资源和资本的高效链接。
我们将在上游聚焦生物技术，重点关注打好种子翻身仗与构建绿色农业生态为主的种子培育；中游则是数字农业，重点关注科技+农业，覆盖农机装备、大数据、无人机等技术赋能农业所带来的产业升级；下游重点关注由大消费所给农业带来的发展机遇，全面促进农村消费。我们希望报名项目定位包括但不限于下图所列，且融资轮数最好在B轮前。
同时大赛将于10月起至11月，通过华中赛区、华东赛区、华南赛区和西南赛区四大赛区海选评审路演遴选出最终进入决赛的优秀项目，并于12月举办总决赛及行业峰会，与来自各赛区的「星物种」共同展望科技赋能农业升级的“高光时刻”。此外，36氪还将对入围团队进行持续的资源导入，涵盖投资人对接、大咖1v1对接、产业对接、企业服务等。
这是一个可贵的机会，可以聚合各个垂直细分领域的技术、资本与参与者，加深对彼此的理解，让智慧农业不止是点状式进化， 通过打通农业的全产业链条，为智慧农业的发展注入新鲜的血液。#农业头条##农业科技进步带来的成果#
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