核心观点

供需缺口持续下粮食安全问题升级，农业生产“耕种管收”四环节积极向机械化、无人化迈进。人口增长与消费升级推动粮食需求刚性扩张，而土地资源约束叠加农业劳动力持续萎缩，供需错配下农业科技迎来战略机遇期。农业生产环节包括“耕、种、管、收”，目前“耕、种、收”环节已初步完成大型农机的机器替人，后续期待AI赋能大型农机的智能控制，“管”环节机器替人空间仍较大。全球农业第一次动力替代革命以机械化为核心，用机器动力全面替代人畜力。大型拖拉机、播种机、联合收割机等装备的普及，解决了大规模土地耕作的“有无”问题。目前这些大型农业机械有望进一步被AI赋能，实现自动驾驶/智慧决策等功能。目前种植环节中“管”这一流程仍较依赖人畜力，不仅导致劳动强度高企、生产效率受限，作业质量与稳定性也易受操作者个体经验及自然环境波动影响，后续机器替人空间较大，目前农业无人机、农业无人车等新兴装备正从概念走向田间，成为释放农业生产力潜能的“新耕者”。

耕/种/收：机械化解决规模化生产，后续期待从体力替代到决策替代。第一次农业机械化浪潮中大型拖拉机、播种机、联合收割机等装备的普及主要对耕、种、收的过程进行了人工替代，但操作过程中仍依赖人进行决策，存在效率瓶颈。耕种收对应的大型农机后续需期待AI赋能，使农机机手向管理整个生产系统的“农场管理者”或“农业数据分析师”转变。全球农机巨头正围绕“精准”、“无人”和“数据”三大支柱，加速战略转型。当前美国在耕种收领域的无人农业机械商用方面处于领先地位，主要依托其以大田为主的农业特征以及较为先进的农机指控技术，北美2024年在自动农场设备市场中占据全球51%的份额。中国企业在智控拖拉机/收获机等大型机械方面已有布局但尚未形成体系，道阻且长。以拖拉机为例，我们预计目前全国有约2000万拖拉机机手，智控/无人驾驶拖拉机替代劳动力空间可观，渗透率提升核心在于降本。

管：机器替人进行时，无人机等设备全力接管灌溉/施肥等环节。“管”环节消耗农业生产超50%人力，机械化程度仍然较低，无人机/智能灌溉/农业无人车等为主要机械。农业无人机在“管”环节各细分领域（施肥、打药、巡田等）展现出应用的多样可能性及广阔前景。

如新疆冬小麦的融雪期追肥作业、墨西哥龙舌兰种植园的除草作业均体现出其替人/作业的高效。农业无人机市场处于高速增长阶段，根据IMARC Group，2024年全球农业无人机达27.1亿美元市场规模，预测2033年有望达318.8亿美元（CAGR 27.97%)。农业无人机形成两大头部企业主导的格局，大疆与极飞科技处于垄断地位，2022年国内市场占比分别为54.82%和37.59%，全球市场占有率也在领先地位。我们预计当前全球农业无人机渗透率约为5-10%，有望进入S型增长曲线中的快速增长区间。无人机替代劳动力人数有望从2024年千万级阶梯式增长至2050年亿级。

与市场不同之处

市场对于农业作业中的智能化与无人化未有太高预期，但我们认为无论是“耕种收”环节大型农业机械的智能化还是“管”环节的无人机普及，均会通过节省人工成本，提高作业效率等方式，为农业生产带来较大的经济效益提升，智能化农业机械市场广阔。目前全国有约2000万拖拉机机手，当前智控与无人驾驶拖拉机在国内渗透率极低，后续随着高标准农田建设 补贴向智控等方向倾斜，渗透率有望逐渐提升，解放可观数量的农村劳动力。我们估算当前农业无人机渗透率约为5%-10%，通过各类农场占比及无人机适用比例的加权平均计算，参照全球15亿公顷的可耕地总面积，可以推算出2050年全球农业无人机饱和渗透率约为60%。依据技术采纳S曲线规律，近年有望进入快速增强区间。根据我们估算农业无人机在2024年可替代的劳动力规模约为2000万人。此后，这一替代规模将逐步增长，至2035年有望达1.2亿人。整体农业机械换人规模/市场空间广阔。

保障粮食安全 劳动力紧缺，AI 农机新时代“耕者”重要性凸显

人口基数扩张 膳食结构升级带来持续上涨的粮食需求，全球耕地紧张 农业劳动力总量萎缩带来供给端压力，粮食安全挑战下AI赋能农业机械提升生产效率势在必行。

粮食需求端：人口基数扩张 膳食结构升级带来持续上涨的粮食需求。根据联合国粮农组织《展望2050年全球农业报告》，2009-2050年全球人口预计将净增超23亿，且几乎全部集中于发展中国家，直接转化为对粮食总量的刚性需求。预计至2050年，全球粮食总需求较本世纪初将增长50%-70%，其中谷物需求将从约21亿吨跃升至30亿吨。根据美国农业部经济研究局的研究,亚洲、非洲等地区经济发展,推动居民饮食结构从植物性主食向肉蛋奶等动物蛋白转型。与此同时,动物蛋白的生产效率远低于植物(根据A Well-Fed World数据,生产1公斤肉类通常需消耗2-25公斤谷物饲料,具体数值取决于肉类的种类)。这种结构性升级将成倍放大对玉米、大豆等饲料作物的需求,其给全球粮食供给系统带来的压力远超单纯的人口增长率。

供给端一：全球耕地资源紧约束。FAO数据显示，2001-2023年间，尽管全球耕地总面积微幅净增，但主要依赖牺牲永久性草地和牧场，农业用地总面积实则略有收缩。同期全球人均耕地面积已从0.24公顷下滑至0.19公顷，萎缩20%，单位土地承载的产出压力持续加重。中国以世界7%-9%耕地养活约18%人口的国家，土地资源约束也较为严峻。2000-2020年间，全国耕地面积净减少达54,996平方公里。

供给端二：农村劳动力总量萎缩与老龄化挑战。

农业劳动力向非农部门转移趋势显著且不可逆。1）全球：国际劳工组织（ILO）数据显示，全球农业劳动力从2000年超10亿降至2022年8.92亿，净减超1亿人；农业就业人口占比从39.8%降至26.4%。2）中国：农业劳动力从1991年峰值3.91亿减至2020年1.77亿，近三十年净减少超2.14亿人，2001年以来规模缩减超50%。

农业从业者年龄结构呈现逐渐老化趋势。1）全球： 农业老龄化普遍存在。美国农场主平均年龄达58.1岁，65岁以上从业者数量约为35岁以下者的四倍。欧洲、日本及部分发展中国家情况类似。据美国农场局联合会（AFBF）报告，56%的美国农场将劳动力短缺明确列为采纳农业技术的首要驱动力。2）中国： 2016年55岁及以上农业劳动者占比已达33.6%；2020年65岁以上占比攀升至17.72%。劳动力成本持续攀升及短缺已成为掣肘农场经营的核心痛点。

供需缺口持续下粮食安全问题升级，驱动农业科技产业步入高景气、长周期发展。人口增长与消费升级推动粮食需求刚性扩张，而土地资源约束叠加农业劳动力持续萎缩，供需错配下农业科技迎来战略机遇期。此前拖拉机/收获机等大型农业机械初步完成了耕种/收获等环节的机器替人，后续AI将对其进行进一步赋能，有望将此类大型机械向无人驾驶/智控方向发展以提升效率。此外在农作物生产的管理过程中仍有很多环节还需大量人工，比如施肥，灌溉，施农药等环节，目前农业无人机、农业无人车等新兴装备正从概念走向田间，成为释放农业生产力潜能的“新耕者”。

“耕/种/收”环节已完成初步机械替人，“管”环节仍大有可为

“耕、种、管、收”构成传统农业生产流程的核心环节。农业生产是高度系统化的流程，核心环节可归纳为“耕、种、管、收”四阶段。这四个环节覆盖作物从土地准备到最终收获的完整生命周期，每个环节的操作质量直接影响最终产量、品质及生产效率，构成农业价值创造的基础链条。

1）“耕”是农业生产的起点，核心目标是为作物创造理想的生长环境起点。“耕”通过翻耕破除土壤板结，改善透气性与持水性，同时掩埋杂草和病残体促其转化为有机质。随后进行耙地以破碎土块、平整土地，形成精细苗床。并根据土壤和作物需求，可能进行镇压（压实土壤，促进种子吸水扎根）或起垄/作畦（优化排水、灌溉、通风及光照）。

2）“种”决定田间群体结构和资源利用效率。“种”环节始于种子精选与处理（如筛选、包衣），确保种子活力和抗性。精准把握播种时机对出苗率和整齐度至关重要。播种方式（如点播、条播、撒播）及对深度、密度的精确控制，决定了田间群体结构和资源利用效率。对于水稻等作物，育苗移栽策略能在可控环境中培育壮苗，提高成活率和整齐度，有效缩短大田周期并提升土地复种指数。

3）“管”是历时最长、投入最多的阶段，核心在于动态协调水、肥、气、热等环境要素，并抵御生物胁迫。水分管理需确保旱能灌、涝能排，维持根系环境平衡。养分管理要求在基肥基础上，根据作物生育阶段（如拔节、孕穗、灌浆）精准追肥，保障关键期养分供应。杂草防控（常结合中耕，兼有松土保墒作用）和系统化病虫害防治是减少产量损失的核心防线。部分作物还需植株调整（如打顶、整枝）以优化株型结构，促进光合产物向经济器官分配，最大化产量与品质。

4）“收”环节时机把握较为重要，时间紧凑。精准判断成熟度并适时及时收获是前提，过早影响产量品质，过晚易导致落粒、霉变损失。收获作业本身（收割、采摘、挖掘等）追求高效低损。

目前“耕、种、收”环节已初步完成大型农机的机器替人，后续期待AI赋能大型农机的智能控制，“管”环节机器替人空间仍较大。全球农业第一次动力替代革命以机械化为核心，用机器动力全面替代人畜力。大型拖拉机、播种机、联合收割机等装备的普及，解决了大规模土地耕作的“有无”问题。目前这些大型农业机械有望进一步被AI赋能，实现自动驾驶/智慧决策等功能。目前种植环节中“管”这一流程仍较依赖人畜力，不仅导致劳动强度高企、生产效率受限，作业质量与稳定性也易受操作者个体经验及自然环境波动影响，且“管”这一环节在种植流程中偏非标准化，相较其他环节需要更精细化的操作与经验判断。“管”这一环节目前机械化程度仍较低，后续机器替人空间较大。

耕/种/收：机械化解决规模化生产，从体力替代到决策替代

耕/种/收环节已持续进行农业机械化，动力革命解决了规模化生产从无到有的问题。20世纪初的美国，以拖拉机为代表的内燃机动力大规模取代了约2400万头耕畜，成为农场的主要动力来源。随后，英国、日本及欧洲大陆国家在20世纪中叶相继完成了这一进程，大型拖拉机、播种机、联合收割机等装备的普及，解决了大规模土地耕作的“有无”问题。

中国大型农业机械发展进程呈现出“政策顶层设计→市场底层倒逼→政策与市场双轮驱动”的脉络。1）创建起步阶段 (1949-1980年)：缺乏市场动力情况下机械化由国家行政力量推动。国家主导投资，建立了一拖、天拖等一批骨干农机企业和遍布城乡的农机站体系。2）体制转换阶段 (1981-1995年)：家庭联产承包责任制后，农业生产单元碎片化，大型农机遇冷，市场转向适应小农经济的手扶拖拉机等小型农机，而大中型农机发展停滞，暴露出小农经济与规模化机械之间的矛盾。3）市场引导阶段 (1996-2003年)：农村劳动力开始大规模向城市转移，生产关系变化催生了对高效机械的真实市场需求。“小麦跨区机收”等农机社会化服务模式应运而生，有效解决了小农户与大机械的矛盾，高效率的大中型农机具开始恢复性增长。4）黄金发展阶段 (2004年至今)：2004年《农业机械化促进法》的颁布和农机购置补贴政策的实施，成为行业“黄金十年”的核心催化剂 。精准的政策支持与持续的劳动力转移这一市场趋势相结合，形成了强大的合力。

中国农业机械化持续推进，尽管成就斐然，仍与主要农业国家有一定距离。2014-2023年，中国单位耕地面积上的平均农业机械总动力总体呈增长态势，CAGR=1.1%；2023年已达0.88万千瓦/平方公里，yoy 2.02%；其中，2016年大幅下降系国三标准转换、部分存量小拖退役所致。在此期间内，农作物耕种收综合机械化率也呈现与平均农机总动力相同的增长态势，CAGR=2.1%；2023年已达74%，yoy 1.22%。放眼全球，根据联合国粮农组织数据统计，截至2022年，中国农业机械化水平在亚洲范围内位居前列，但仍与欧美、俄罗斯等先进农业地区有一定差距。例如，欧洲、美国的农业平均机械化率均超过90%，俄罗斯超过80%。与此同时，结构性不均衡问题同样突出：小麦等主要粮食作物已基本实现全程机械化，但棉油糖、果菜茶等经济作物，以及畜牧业、渔业、设施农业等领域的关键环节机械化水平依然较低。

第一次农业机械化浪潮中，大型拖拉机、播种机、联合收割机等装备的普及主要对耕、种、收（大田作物）的过程进行了人工替代，但操作过程中仍依赖人进行决策存在效率瓶颈。我们认为，在 “耕、种、收（大田作物）”核心赛道传统农机已发挥了至关重要的作用，但传统农机作为一种“强力工具”应用，但其作业的精准度与质量（如：播种的深度与株距、施肥均匀度、收获时机等）仍高度系于操作手的个人经验与技能。作业质量的参差不齐直接影响了作物的生长过程与最终产量。因此，对“人”的过度依赖，尤其是对个体经验决策的依赖，构成了机械化1.0时代难以逾越的效率天花板。

“耕种收”对应的大型农机后续需期待AI赋能。以大型拖拉机、精量播种机与联合收割机为代表的核心作业装备，正经历从单一功能机械向多功能智能作业平台的战略转型。传统的人工驾驶机械极度依赖机手的操作水平，智能化升级后农业机械有望迎来效率的全面提升。智能化转型有望把农民从重复性的大型机械驾驶劳动和模糊的经验决策中解放出来，使其角色向管理整个生产系统的“农场管理者”或“农业数据分析师”转变。基于AI视觉识别、高精度定位和路径规划的自动驾驶农机，有望能够摆脱对驾驶员的依赖，实现24小时连续、高精度、标准化的田间作业。操作员可以实现一人同时监控、管理多台设备的“机群作业”模式，在耕种和收获环节根本解决农业劳动力短缺与老龄化的问题。

具备自主作业能力的大型化智能农机是一个高度集成的复杂智能体。其技术架构主要由以下四大核心子系统构成，并通过紧密协同工作，奠定智能化作业的基础：

1）环境感知系统：多维信息获取与理解的核心，关键技术方案为多传感器融合。如约翰迪尔的See & Spray技术，该系统的核心价值从避免撞击作物，转变成在作物植株旁精准识别杂草并实施点对点靶向施药。这种农艺层面的精准感知能力，将感知系统的角色从一项运营成本中心（安全功能）提升为直接创造价值的利润驱动点（可节省76%的除草剂用量）。

2）高精度定位导航系统：目前全球农机行业普遍采用且公认的定位导航“黄金标准”是全球导航卫星系统（GNSS）与实时动态差分定位技术（RTK）的结合。

3）智能决策与控制系统：自主作业的“大脑”。智能决策与控制系统负责实时接收、融合来自环境感知系统和高精度定位导航系统的异构数据流，运用预设规则、优化算法和人工智能模型进行实时分析、态势评估与智能决策，向车辆的底层执行机构下达指令，以完成复杂、动态的田间作业任务，还可调节多台智能农机设备（如无人驾驶拖拉机 无人驾驶运粮车 联合收割机）进行安全、高效、同步的协同作业。

4）云端管理平台：农场数字生态的“神经中枢”。云端管理平台连接农场所有智能设备、数据与人员的“神经中枢”和数字底座。全球农机巨头均投入巨额资源构建并持续迭代其专属的云端管理平台（如John Deere Operations Center, CNH MyFarm, AGCO AgCommand, Kubota K-Connect）。随着农户在平台上持续使用并积累多年的、高价值的农场专属历史数据（如连续多年的产量分布图、详细的肥料/农药施用记录、精确到厘米的田块边界与障碍物地图、土壤养分图谱）不断沉淀，平台对用户的价值粘性呈指数级提升。

1）大型拖拉机：从动力单元到移动智能中枢。拖拉机作为农场动力核心，高度依赖驾驶员实时操控。智能化升级后拖拉机可搭载高等级自动驾驶系统（如John Deere AutoTrac），实现全天候无人化精准耕作，有效应对农业劳动力短缺，并精准匹配农时窗口。拖拉机还可实时执行变量深松/施肥等农艺指令（作业精度±2.5cm）。最终通过车载物联网模块（如Case IH AFS Connect、AGCO AgCommand）持续回传设备工况、作业轨迹及土壤响应数据，构建农场数字孪生体基础数据库。

2）精量播种机：从均质播种到精准农艺执行器。播种机的传统局限主要体现在均一化播种模式忽略田块内土壤肥力、墒情空间异质性，导致资源错配。智能化升级主要为实现变量播种，通过多源数据驱动（基于土壤电导率图、历史产量图及遥感墒情数据生成播种处方图）、动态精准调控（行进间实时调节单粒播种速率（如AGCO Precision Planting技术），高产潜力区增密15-20%，低产区降密10-15%（据CLAAS田间试验数据），实现智能化升级，避免贫瘠区过度竞争（亩均节种4-7kg），充分释放肥沃区增产潜力（高产田增产8-12%），实现可量化的精准种植。

3）联合收割机：从经验依赖型设备到实时决策中枢。传统联合收割机作业质量依赖机手对30 参数的手动调节（滚筒转速、清选风速等），经验壁垒形成效率黑箱。智能化升级后实现1）闭环自适应系统：实时监测籽粒损失率（<0.8%）、含杂率（<1.5%）等关键指标（如John Deere Harvest SmartTM系统）。并基于预设目标自动调节作业参数，降低人为失误导致的产量损失（较人工操作损失率减少40%）。2）预测性效能优化： 融合近端视觉与卫星影像数据，预判前方作物密度并动态调整行进速度（如Case IH AFS Harvest Command），确保设备持续峰值效率运行。

全球农业无人化技术在耕/种/收领域加速迈向规模化商用，美国在该领域显著领先。美国在耕种收领域的无人农业机械商用方面处于领先地位，主要依托其以大田为主的农业特征以及较为先进的农机指控技术，北美2024年在自动农场设备市场中占据全球51%的份额。例如农业科技服务商Sabanto在爱荷华州Bellcock Farms农场成功实施500英亩（约3035亩）大豆田的全程无人化自主春播，为美国无人农场商业化提供有力实证。该项目以235马力JCB拖拉机为载体，通过远程操控，集成Climate FieldView数据平台、DigiFarm高精度GPS及Precision Planting播种设备，标志着技术从单点自动化迈入多平台协同阶段。该案例清晰表明，美国无人农业已全面进入商业化服务阶段，凭借核心技术、创新FaaS模式及万英亩级测试积累的数据优势，在引领以无人化、智能化为核心的精准农业效率突破中占据全方位领先地位。

智控/无人驾驶拖拉机等大型机械替代劳动力空间可观，渗透率提升核心在于降本。根据国家统计局数据，2023年全国小型拖拉机数量为1562.4万台，大型拖拉机数量为551万台，按照拖拉机与机手1：1配比来看，目前全国有约2000万拖拉机机手，当前智控与无人驾驶拖拉机在国内渗透率极低，后续随着高标准农田建设 补贴向智控等方向倾斜，渗透率有望逐渐提升，解放可观数量的农村劳动力。我们认为当下智控拖拉机等大型机械无法快速放量的核心原因是价格较高，目前初级的智控技术主要搭配动力换挡拖拉机机型，同马力下售价预估为四轮驱动产品的2-3倍。后续智控版本大型机械成功降本有助于推动该产品迅速普及。

全球农机巨头积极布局智控大型机械

面对智能化浪潮，全球农机巨头正围绕“精准”、“无人”和“数据”三大支柱，加速战略转型。各厂商基于自身的市场地位、技术积累和战略愿景，展现出清晰且日趋分化的竞争路径。

中国企业在智控拖拉机/收获机等大型机械方面已有布局但尚未形成体系，道阻且长，智控拖拉机渗透率提升有望显著提升各公司盈利水平。相较于约翰迪尔成熟的智慧农业技术生态，中国拖拉机企业的智控技术尚未形成体系，但一些关键技术已经取得了突破。根据农机新闻网，目前取得突破的智控技术主要集中在无人驾驶、路径规划和用户终端功能上，而针对农机互联系统、农业高精度专用传感器和智能播种系统的技术突破较少。各公司积极布局下智控大型农业机械渗透率有望不断提升。管：机器替人进行时，无人机等设备全力接管灌溉/施肥等环节

“管”环节消耗农业生产超50%人力，机械化程度仍然较低。“管”环节（田间管理/植保）机械化程度明显滞后，成为农业链条最薄弱环节。例如修剪、疏花疏果、套袋、除草、病虫害防治等精细作业高度依赖人工，根据CropLife Foundation数据，该环节消耗农业生产超50%人力，是劳动力缺口的主要领域。此外，该环节依赖人工造成效率较低，作业质量与稳定性依赖个体经验，易引发农资施用不均等问题，造成资源浪费、环境污染、农残风险，并制约病虫害防控效果及产量潜力释放，构成提升农业生产效率的关键瓶颈。因此，“管”环节的机械化与智能化升级势在必行，为农业无人机等智能新装备提供了广阔发展空间。

“管”各个环节多场景可使用机械产品替人，无人机/智能灌溉/农业无人车等为主要机械。田间管理/植保对应的“管”环节可使用地面的田间灌溉/施肥等设备与空中的无人机等。地面机械（如大型喷杆喷雾机、小型管理机、农业无人车）形态多样并率先应用，但其受限于地形适应性（如丘陵、山地、水田）、作物生长中后期压苗伤苗风险以及土壤压实问题，应用场景存在局限。农业无人机通过空中作业，有效突破地形与作物类型限制，实现全场景覆盖，作业效率远超人工（可达40-60倍）。同时，无人机通过精准定位与施药技术显著提升农药利用率，达成节水节药减排，并已从单一植保功能进化为集农情监测、植保/施肥、播种于一体的多功能平台，广泛覆盖田间管理多环节。无人机有效弥补了地面机械的不足，成为推动“管”环节机械化、智能化升级的核心解决方案。

国内海外政策助力发展无人机等农业机械发展。国内外政策持续加码，为农业无人机等智能农机产业高速发展提供强劲支撑。国内层面，2021年《“十四五”全国农业机械化发展规划》明确将植保无人飞机等智能装备列为发展重点；财政支持上，农用无人驾驶航空器已全面纳入全国农机购置补贴范围，对个人和农业经营组织实行定额补贴（比例一般≤30%，部分薄弱环节及智能产品可达35%），有效降低购置门槛并激发需求。海外主要农业国同样将精准农业技术提升至战略高度，美国2019年通过《农业法案》下的农场经营贷款、环保激励计划等为智能设备应用提供资金支持；欧盟2023年实施的新“共同农业政策”明确资助无人机等精准农业技术以提高资源效率；日本于2019年设立高额补助金（可达设备成本50%以上）并覆盖培训费用，大力推动无人机普及以应对老龄化。国内外政策共振，显著降低用户采纳成本，为农业无人机等产业扩张和技术迭代创造了有利环境。

农业无人机海外和国内市场均处于高速增长阶段。全球农业无人机市场正处于高速增长阶段。根据IMARC Group预测，2024年全球农业无人机达27.1亿美元市场规模，其预测2033年将达318.8亿美元（CAGR=27.97%)。中国不仅是农业无人机全球主要制造基地，更是潜力巨大的终端市场。根据Market Research Future预测（基准2024年为8.582亿美元），中国农业无人机市场2035年有望达117.4亿美元（CAGR=26.8%）。这一庞大的国内市场有望为中国龙头厂商（如大疆、极飞）提供有力支撑。

农业无人机在“管”环节各细分领域（施肥、打药、巡田等）展现出应用的多样可能性及广阔前景。

细分场景一：精准施肥——突破农时与地形限制，提升肥料利用率。农业无人机凭借其高效、精准、地形适应性强的特点，正深刻变革传统施肥模式，尤其是在特定农时和复杂地形条件下，其应用前景尤为广阔。以新疆冬小麦的融雪期追肥作业为例，传统地面机械在积雪融化期间难以进场，容易错过最佳施肥窗口。而农业无人机则可通过“融雪撒播”的方式，在不损伤幼苗、不压实土壤的前提下，将肥料均匀撒播在雪面，随雪水下渗至作物根部。此举不仅解决了特殊农时下的作业难题，确保了养分及时供给，更通过精准变量的播撒（亩用量控制在8-10公斤），显著提高了肥料利用率，为冬小麦的返青和增产奠定了坚实基础。我们认为，无人机在变量施肥、特定农时施肥（如返青肥、穗肥）等精细化作业场景中具备巨大潜力，能够显著提升肥料利用率，实现农业生产的降本增效与绿色发展。

细分场景二：化学施药——颠覆成本结构，解决高价值作物作业痛点。在化学除草与病虫害防治领域，农业无人机展现出颠覆性的成本与效率优势，特别是在高价值经济作物和复杂地形种植区，其替代人工与传统机械的趋势明确。以墨西哥龙舌兰种植园的除草作业为例，该作物种植环境复杂，传统人工作业面临效率低下（10人团队每公顷需1.5小时）、人力成本高昂、农药接触存安全风险、耗水量大等多重难题，而拖拉机作业则存在灵活性差、易损伤植株的问题。引入农业无人机后，作业成本结构被彻底优化。数据显示，无人机作业的总成本为每公顷139.83美元，相较于拖拉机的200.11美元和人工作业的217.60美元，降幅分别达到30%和36%。其中，人力成本从人工的57.14美元骤降至1.43美元，优势极为突出。此外，无人机作业还显著提升了效率，帮助用户在雨季前完成施药，并大幅减少了用水量，实现了经济效益与环境效益的双赢。

我们预计当前农业无人机渗透率约为5-10%，饱和值可达60%，当前有望进入S型增长曲线中的快速增长区间。我们按照年度无人机作业面积/全球耕地总面积口径计算当前农业无人机渗透率。根据大疆农业无人机白皮书，2024年大疆保有量30万台，按照其全球市场60%份额（Loyalty Drones数据），预估全球农业无人机在50万台量级。根据全国农业技术推广服务中心数据，计算出单台农业无人机约可作业600公顷土地，按照平均作业复数2-4次/一年，当前无人机年度覆盖土地面积当前可达0.75-1.5亿公顷，参照全球15亿公顷的可耕地总面积，当前农业无人机渗透率约为5%-10%。饱和渗透预测方面，根据FAO和世界银行的数据推算，全球耕地中，大型农场占比约为30%（以美国、加拿大、澳大利亚典型农场为主），其适用无人机比例为90%；中型农场占比约为40%（如中国中东部平原、东欧部分地区），其适用无人机比例为70%；小型/丘陵/分散地块占比30%（如南亚、非洲、东南亚等地区），其适用无人机比例为15%。通过各类农场占比及无人机适用比例的加权平均计算，参照全球15亿公顷的可耕地总面积，我们可以推算出2050年全球农业无人机饱和渗透率约为60%。依据技术采纳S曲线规律，近年有望进入快速增强区间。

无人机替代劳动力人数有望从2024年千万级增长至2050年亿级。根据大疆农业无人机行业白皮书数据，无人机作业较拖拉机/人工作业分别实现30%与36%的总成本节约，其结构化优势体现于三大维度：（1）劳动力成本级差：自动化作业使人效成本较人工与拖拉机均降低90%及以上，形成绝对替代优势；（2）能源成本重构：电力驱动实现燃料支出归零，较拖拉机作业产生根本性节省；（3）效率数量级跃迁：以大疆Agras T50为例，单公顷耗时仅约为人工1/50、拖拉机1/6，小时作业能力达传统模式数十倍。根据FAO数据，全球从事基础农业生产的就业人数为8.57亿人。其中，从事作物耕种的人员比例约为70%，即6亿人。参照农业生产劳动量中管理环节占比约50%的计算标准，管理环节涉及劳动人口数量约为3亿人。依据前文得出的渗透率计算结果推断，农业无人机在2024年可替代的劳动力规模约为2000万人。此后，这一替代规模将逐步增长，至2035年有望达1.2亿人，并最终于2050年达到约1.8亿人的替代规模。

农业无人机中国厂商全球领先，大疆/极飞科技为全球龙头

农业无人机两大中国头部企业主导，全球份额较高。中国企业凭借在消费级无人机领域积累的核心技术、强大供应链及规模成本优势，成功实现技术溢出与产业协同，迅速确立全球领导地位，产品覆盖超百个国家地区。根据观研报告网，国内植保无人机领域集中度较高，2022年行业前五企业市场占比达98.13%，形成两大头部企业主导的格局，大疆与极飞科技处于垄断地位，2022年市场占比分别为54.82%和37.59%，合计超9成，已从技术、品牌、渠道、生态等领域构筑起极高行业壁垒。全球市场上中国企业份额同样较高。截至2022年末，大疆的植保无人机全球累计保有量超20万台，覆盖100多个国家和地区；极飞科技业务已布局全球五大洲，产品与服务遍及57个国家和地区。

风险提示

农业智能化发展不及预期：农业智能化发展依赖垂类大模型进度，相关领域数据可得性等一系列技术进展，且应用时需考虑使用者的价格接受程度，存在发展不及预期的可能性。

农业无人机渗透率提升不及预期：农业无人机目前在部分小田仍应用较少，后续小田能否集中管理，无人机租用服务能否顺利将决定渗透率提升速度。

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