《2021-2027年中国智慧养殖行业市场全景调查及发展趋势研究报告》共九章，包含中国智慧养殖重点企业经营状况，中国智慧养殖产业投融资分析，中国智慧养殖产业发展前景及未来预测等内容。
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1.1 智慧养殖总体介绍
1.1.1 智慧养殖定义
1.1.2 智慧养殖特点
1.1.3 智慧养殖目标
1.2 智慧养殖系统组成
1.2.1 环境监控系统
1.2.2 个体监测系统
1.2.3 自动投喂系统
1.2.4 质量溯源系统
2.1 全球养殖业发展现状综合分析
2.1.1 畜牧养殖发展特点
2.1.2 畜牧养殖经济价值
2.1.3 主要畜产品养殖规模
2.1.4 畜牧养殖发展趋势
2.1.5 水产养殖市场规模
2.1.6 水产养殖区域格局
2.1.7 水产养殖市场预测
2.2 2016-2020年中国畜牧养殖产业发展情况
2.2.1 畜牧养殖发展历程
2.2.2 畜牧养殖产业规模
2.2.3 畜牧养殖模式介绍
2.2.4 畜牧养殖发展成就
2.2.5 畜牧养殖面临问题挑
2.3 2016-2020年中国水产养殖产业发展分析
2.3.1 水产养殖发展环境
2.3.2 水产养殖产业规模
2.3.3 水产养殖面积现状
2.3.4 水产养殖面临挑战
2.4 养殖业产业链上游——饲料行业发展状况
2.4.1 全球饲料产量规模
2.4.2 全球饲料结构分析
2.4.3 中国饲料产量规模
2.4.4 中国饲料结构优化
2.4.5 中国饲料产值规模
2.5 养殖业产业链下游——食品加工流通行业发展状况
2.5.1 养殖业产业链下游介绍
2.5.2 畜禽屠宰行业市场分析
2.5.3 水产加工行业发展规模
2.5.4 冷鲜藏肉市场发展规模
3.1 中国智慧养殖发展政策环境（Political）
3.1.1 产业规划政策
3.1.2 技术发展政策
3.1.3 建设数字农业
3.1.4 推进乡村振兴
3.1.5 行业相关标准
3.2 中国智慧养殖发展经济环境（Economic）
3.2.1 宏观经济概况
3.2.2 对外经济分析
3.2.3 居民收入水平
3.2.4 居民消费水平
3.2.5 消费价格指数
3.3 中国智慧养殖发展社会环境（Social）
3.3.1 农业4.0时代
3.3.2 人口规模分析
3.3.3 人口流动情况
3.3.4 城镇化发展水平
3.3.5 居民社会保障
3.4 中国智慧养殖发展技术环境（Technological）
3.4.1 物联网技术
3.4.2 大数据技术
3.4.3 人工智能技术
3.4.4 区块链技术
4.1 全球智慧养殖产业发展情况
4.1.1 智慧养殖发展历程
4.1.2 智慧养殖发展规模
4.1.3 智慧养殖应用场景
4.1.4 主要国家发展现状
4.2 中国智慧养殖产业发展总体分析
4.2.1 产业发展规模
4.2.2 产业发展机遇
4.2.3 项目建设情况
4.3 智慧养殖产业关键技术的应用
4.3.1 物联网的应用
4.3.2 人工智能的应用
4.3.3 大数据的应用
4.3.4 区块链的应用
4.4 中国智慧养殖产业发展面临的挑战
4.4.1 专业人才短缺
4.4.2 设备成本较高
4.4.3 核心技术缺乏
4.5 中国智慧养殖产业发展对策建议
4.5.1 加强人才培养
4.5.2 突破关键技术
4.5.3 促进环节融合
5.1 中国智慧畜禽养殖行业发展动因
5.1.1 传统养殖方式落后
5.1.2 传统养殖污染严重
5.1.3 传统养殖疾病防控不力
5.1.4 前沿技术推动产业发展
5.2 智慧畜禽养殖行业发展积极意义
5.2.1 降低养殖成本
5.2.2 保护生态环境
5.2.3 保障产品安全
5.3 智慧畜禽养殖生产管理系统介绍
5.3.1 系统核心组成
5.3.2 系统运作流程
5.3.3 系统主要功能
5.4 中国智慧养猪行业发展状况
5.4.1 工厂化养猪发展历程
5.4.2 智慧养猪面临的问题
5.4.3 智慧养猪发展建议
5.4.4 智慧养猪前景及趋势
5.5 中国智慧养猪企业布局状况
5.5.1 搭建智慧养猪平台
5.5.2 推进猪场物联网建设
5.5.3 探索人工智能养猪
5.5.4 互联网巨头AI养猪
5.5.5 其他平台建设情况
5.6 中国智慧畜牧养殖行业发展趋势
5.6.1 畜牧生产智能化
5.6.2 行业监管信息化
5.6.3 产品经营电商化
5.6.4 服务管理智慧化
6.1 中国智慧水产养殖行业发展阶段
6.1.1 智慧水产养殖1.0
6.1.2 智慧水产养殖2.0
6.1.3 智慧水产养殖3.0
6.2 中国智慧水产养殖发展积极意义
6.2.1 转变落后生产方式
6.2.2 提高劳动生产率
6.2.3 提高资源转化率
6.2.4 推动产业结构升级
6.3 中国智慧水产养殖行业市场发展分析
6.3.1 市场发展潜力分析
6.3.2 典型项目开展情况
6.3.3 市场未来竞争形势
6.4 智慧水产养殖管理系统介绍
6.4.1 智慧水产养殖系统定义
6.4.2 智慧水产养殖系统组成
6.4.3 鱼类养殖智能管理方案
6.5 中国智慧水产养殖行业发展趋势
6.5.1 更加注重人才培养
6.5.2 变革水产养殖模式
6.5.3 加大硬件设备研发
6.5.4 加速完善行业标准
7.1 温氏食品集团股份有限公司
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 经营效益分析
7.1.3 业务经营分析
7.1.4 财务状况分析
7.1.5 核心竞争力分析
7.1.6 公司发展战略
7.2 福建圣农发展股份有限公司
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 经营效益分析
7.2.3 业务经营分析
7.2.4 财务状况分析
7.2.5 核心竞争力分析
7.2.6 公司发展战略
7.3 新希望六合股份有限公司
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 经营效益分析
7.3.3 业务经营分析
7.3.4 财务状况分析
7.3.5 核心竞争力分析
7.3.6 公司发展战略
7.4 獐子岛集团股份有限公司
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 经营效益分析
7.4.3 业务经营分析
7.4.4 财务状况分析
7.4.5 核心竞争力分析
7.4.6 公司发展战略
7.5 湛江国联水产开发股份有限公司
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 经营效益分析
7.5.3 业务经营分析
7.5.4 财务状况分析
7.5.5 核心竞争力分析
7.5.6 公司发展战略
7.6 广东海大集团股份有限公司
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 经营效益分析
7.6.3 业务经营分析
7.6.4 财务状况分析
7.6.5 核心竞争力分析
7.6.6 公司发展战略
8.1 智慧养殖产业投资影响因素
8.1.1 政策要素
8.1.2 人口要素
8.1.3 经济要素
8.2 智慧养殖产业投融资现状
8.2.1 农业板块行情简析
8.2.2 投融资规模分析
8.2.3 投融资案例分析
8.3 智慧养殖产业投资风险
8.3.1 自然风险
8.3.2 疾病风险
8.3.3 经营风险
8.3.4 周期性风险
8.3.5 技术风险
8.4 智慧养殖产业投资建议
8.4.1 加强养殖业技术创新
8.4.2 实行“保险+期货”模式
8.4.3 科学实施风险管理
8.4.4 谨防陷入周期性陷阱
9.1 智慧养殖产业发展前景
9.1.1 行业发展方向
9.1.2 行业发展任务
9.1.3 行业发展潜力
9.1.4 潜在发展市场
9.2 2021-2027年中国智慧养殖产业预测分析
9.2.1 2021-2027年中国智慧养殖产业影响因素分析
9.2.2 2021-2027年中国智慧养殖产业产能预测
9.2.3 2021-2027年中国智慧养殖产业需求预测（ZY KT）
部分图表目录:
图表 智慧养殖与生产生活和生态的关系
图表 传统养殖方式
图表 智慧养殖个体监测系统
图表 全球各地区农业和畜牧业在总GDP中的比重
图表 2016-2020年全球生猪存栏量走势
图表 2016-2020年全球生猪出栏量走势
图表 2016-2020年全球生猪存栏量
图表 2020年全球生猪存栏量区域格局
图表 2016-2020年全球生猪出栏量
图表 2020年全球生猪出栏量区域格局
图表 2016-2020年全球生猪进口量
图表 2016-2020年全球生猪出口量
图表 2016-2020年全球肉牛存栏量走势
图表 2020年全球肉牛存栏量分布情况
图表 2016-2020年全球肉牛存栏量
图表 2016-2020年全球肉牛出栏量走势
图表 2020年全球肉牛出栏量分布情况
图表 2016-2020年全球肉牛出栏量
图表 2016-2020年全球肉牛出栏率走势
图表 全球主要国家肉牛出栏率对比
图表 基于人口数量的畜禽分布密度情况
图表 世界捕捞渔业和水产养殖产量
图表 世界鱼品利用量和表观消费量
图表 世界渔业和水产养殖产量和利用量
图表 全球食用鱼类和水生植物养殖产量
图表 水产养殖及捕捞渔业对人类消费鱼品的相关贡献
图表 全球人均鱼品表观消费量
图表 全球各区域和经济集团鱼品表观消费总量及人均量
图表 全球各区域若干主要生产国的养殖食用鱼类产量
图表 全球水产养殖区域年均增速
图表 全球水产养殖在各地理区域的分布
图表 全球水产养殖主要国产量
更多图表见正文......
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
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