1.传统农业发展痛点分析
1.1需求侧——对外依存度高，农产品品质堪忧
首先，从人均耕地水平来看，由于我国人均耕地约处于0.08公顷上下，远低于世界主要粮食出口国家的人均耕地水平，也低于全世界0.2公顷的人均耕地水平。随着居民可支配收入逐步增加，家庭将消费越来越多的粮食和农作物。因此，我国的生产效率提升刻不容缓。
其次，从粮食总量来看，中国粮食进口量加大，粮食消费的对外依存度较高。由于我国劳动力资源充足，然而土地资源及其缺乏，园艺等劳动密集型产品竞争力较强，农作物等土地密集型产品竞争力却很低。2018年，我国进口土地密集型农产品高达1.21亿吨。此外，像大豆等部分农作物对外依存度高。2018年，大豆的对外依存度高达84.56%。
最后，中国农产品品质难以得到保障，无法满足国内消费升级的需求。究其原因，包括农产品生产不规范、国内种植精细化程度不高等一系列因素致使农产品品质堪忧。我国未来农产品生产的目标，是从量变的转变到质变提升。包括优化生产过程、提高种植精细化管理，从而提高生产效率。
1.2 供给侧——农作物分散经营，生产成本高
第一，由于农业生产呈现分散经营的态势，产业化程度极低，因此农业生产总量大但人均产量较低。中国是世界上的农业大国之一，农业生产总值极高，曾多次名列世界农业生产总值排名前列。然而，家庭联产承包责任制导致种养殖情况高度分散的现状，农业生产技术水平不高。包括农业的机械化水平和生化技术都较发达国家比较落后。此外，中国农业产业化程度极低，价值链不长，由此造成农业生产的盈利程度不高，人均农业增加值远低于其他农业大国。
第二，我国农业生产成本高居不下，农业生产相较其他国家缺乏竞争力。例如，我国的水稻、小麦等农产品的生产成本远高于美国等发达国家。其中，棉花的生产成本差异最为显著，中美棉花生产成本相差1358元/亩。
1.3 服务端—非标准化、农作物附加值低
首先，我国农产品服务端的重要痛点之一就是尚未建立农业标准化生产销售体系。其中包括农产品生产环节没有精细化种植指导、生产过程中没有标准化的监控设备和指标、农产品滞销严重、农产品质量不可追溯等问题。这一系列农产品生产销售端的问题，直接致使农产品的质量安全面临挑战。此外，对农产品的出口形成了较大的障碍。然而，像美国等发达国家，标准化的生产模式可以通过可溯源农产品管理系统追溯产品生产情况、肥料使用情况，为农产品的安全和品质提供保障。此外，标准化生产模式更加有效地提高了农产品生产效率，为企业创造了更多的利润。
其次，由于农作物生产和销售端的信息不对称，提高了产品销售难度，农作物增加值不高。由于我国农业生产较为分散、难以实现规模化生产，为农民和采购商双方提供了极大的阻碍。此外，销售农产品过程中，农民的议价能力也遭受挑战。
最后，链条冗余也大幅提高了交易成本和农作物运输成本，同时也让中间商获得价值链中较高部分的价值。
2.智慧农场解决传统农业痛点的路径研究
2.1物联网——实时更新生产情况、辅助精细化生产
首先，物联网在农业生产中需求较大。其中温度感应器、湿度感应器、牛羊定位分析等多个智能种养殖设备都需要借助物联网实现精准化种养殖。基于物联网的指引，农业生产可以实时更新了解农作物生产基本情况以及精细化生产的进一步指示，从而极大程度上提高农场主生产经营效率、降低生产成本，从而提高农业生产质量和产量。
其次，农业生产中丰富的连接需求给物联网市场的发展带来极大的机遇。华为曾提到，全球智能水表、智能路灯、智慧停车、智慧农业、财产跟踪、智慧家居分别有7.5亿、1.9亿、2400万、1.5亿、2.1亿、1.1亿的连接需求。由此可见，连接需求给物联网市场带来了极大的收入。华为还曾经预测到，截至2020年，基于农业的物联网的潜在市场需求将从2015年137亿美元提升至268亿美元。
其次，农业生产中丰富的连接需求给物联网市场的发展带来极大的机遇。华为曾提到，全球智能水表、智能路灯、智慧停车、智慧农业、财产跟踪、智慧家居分别有7.5亿、1.9亿、2400万、1.5亿、2.1亿、1.1亿的连接需求。由此可见，连接需求给物联网市场带来了极大的收入。华为还曾经预测到，截至2020年，基于农业的物联网的潜在市场需求将从2015年137亿美元提升至268亿美元。
2.2大数据与人工智能——生产经营决策“数字化”，全面提升生产效率
物联网在辅助农场主生产经营的同时，会生成大量的数据。而人工智能可以通过将数据进行数据清洗和数据分析，从而极大的挖掘大数据背后的潜在含义，进而更精准地为农场主提供种植指导。埃森哲曾提到，人工智能可能对中国的15个行业带来影响。其中，制造业、农林牧渔业以及批发零售业将是最有可能从人工智能的分析中受益的行业。截止2035年，人工智能将会分别推动这三大行业的年同比增速提高2%、1.8%、1.7%。
由此可见，人工智能可能对农业生产提供巨大的帮助。而在人工智能中起重要影响的技术将会是机器学习。机器学习可以利用前文物联网采集到的大数据，提高种养殖过程中某个环节的生产效率或生产附加值，从而帮助农民极大程度上提高农作物生产总量、降低生产成本、提高效益。首先，在种植方面，人工智能可以帮助农民提高产量、根据土壤肥沃程度合理种植。通过无人机图像、温度感应器、湿度感应器等方式采集的数据，借助机器学习，可以深度分析种植环境，从而为农民播种、施肥、收割等环节提供最精准的建议。其次，在养殖方面，人工智能可以减少动物患病带来的损失。研究发现，通过采集动物的声音，并进一步进行算法是别后，学者能够较为准确地判读动物的患病情况、患病时长等相关信息。同时，动物患病时间越长，判读出的准确地更高。因此，及时判读动物情况可以极大程度减少患病带来的金钱损失。最后，人工智能可以缩短农业研发时间，其中，包括培育优质的种植基因、提供更加有效的化肥、研发更多健康、绿色的转基因产品。人工智能的辅助下，将会获取更多的大数据进行智能分析，从而帮助相关农产品的研发更加高效。
