人工智能、先进制造业、半导体、量子信息科学和5G等被视为决定未来全球产业格局的关键技术，也是各国、各产业竞争布局的焦点。解析技术创新对产业的影响，主要从以下几个方向入手：
其一是累积性，即技术不是爆发式产生的，而是通过不断地变革叠加前进的；
其二是技术的融合产生新的组合，并通过联合应用形成技术集群；
其三是技术进步拥有指数增长的特性，即在一定程度的积累之后，大范围应用成为可能，迅速拓展到若干个细分行业；
其四是技术通常带来成本下降和效率提升，尽管某些技术在刚刚推广时期可能较为昂贵，但随着时间的推移，新技术较传统技术存在明显的替代效应；
其五是技术应用的经验可以跨行业共享，尤其是某些通用型的技术，在较为标准化的行业产生经验之后，可以推行到核心逻辑相通的领域。
联合国2018年技术和创新报告指出，若干前沿技术显示出实现可持续发展目标的巨大潜力。大数据分析通过提供实时信息流，可以帮助管理或解决关键的全球问题，实现新的科学突破，促进人类健康并改善决策。通过物联网，可以监控和管理连接物体和机器的状态和行为，还可以更有效地监控自然界、动物和人。
人工智能目前包括图像识别、解决问题和逻辑推理能力，这些能力有时超过人类。人工智能，特别是与机器人技术相结合，还可能改变生产流程和业务，特别是在制造业领域。3D打印技术亦具备这种潜力，因为它可以更快、更便宜地小批量生产复杂的产品和零部件，并可以快速迭代成型新制成品。除了可以减少运输零部件的需要从而减少碳排放外，3D打印还可以在医疗、建筑和教育领域带来收益。
生物技术的飞跃使人类医学可以进行非常特定的基因编辑，从而在某些条件下可以结合人工智能和大数据进行个性化治疗，还可以对动植物进行基因改造。纳米技术——无限小规模材料的制造和使用――在供水(水净化)、能源(电池能量储存)、农业(精确管理农用化学品的释放)、信通技术(缩小电子元件尺寸)和药物(送药机制)等领域得到了重要应用。可再生能源技术在集中式电网系统无法进入的农村偏远地区实现了供电，而无人机则可能颠覆物资运送方式，实现精准农业，并代替人类完成危险任务。
技术创新已成为全球竞争要点
世界各国都将鼓励技术创新提升为“国家战略”，希望通过技术创新来为经济增长提供新的动能。
中国：科技创新十三五规划指出，到2020年进入创新型国家行列目标，国家创新驱动发展战略纲要确定了到2050年阶段式国家目标。
美国：2019财年政府研发预算重点备忘录提出了创新式基础性研究、基础设施和人才培养方面的推进政策，由美国白宫行政管理与预算局、科技政策办公室主要负责。
英国：提出了培养优秀人才、科学设备投资等6条政策；同时指出到2027年要实现科研投入占到国民产值总量2.4%以上的目标。
德国：2014年高科技战略规定了优先在创新推动力较大的领域进行研究的目标。
法国：提出了2020年的优先课题，确定了应对法国10大社会挑战的优先科研方向和5大主题行动计划，强调面向应用的研究，重点解决法国面临的社会挑战。
韩国：提出了“引领科技发展的第四次产业革命”，其中包括第四次产业革命、创造科技创新环境、青年科学家和基础研究支持等计划。
中美科技研发投入超过前十其余国家总和（十亿美元）
在科技创新投入方面，联合国教科文数据显示，2018年，美国科技创新研发投入超过5万亿美元，中国超过4.5万亿美元，日本和德国研发投入均超过1万亿美元。根据世界知识产权组织（WIPO）发布的2019年全球创新指数报告，全球创新指数前10名分别是瑞士、瑞典、美国、荷兰、英国、芬兰、丹麦、新加坡、德国、以色列。中国排在第14位，较去年的第17位上升3位。中国是中等收入经济体中唯一进入前30名的国家，并在多个领域体现出明显的创新实力，在本国人专利数量、本国人工业品外观设计数量、本国人商标数量以及高技术出口净额和创意产品出口等指标方面位居榜单前列。企业层面，全球企业研发投入重点流向信息通信制造、健康医疗、汽车交通、信息通信服务、工业、化学等领域。
中国国家创新指数居于全球前列，美国市场成熟度更高
高渗透、广应用的通用技术解析
根据技术逻辑和核心特征差异，我们将新技术归类到三大集群：数字化技术集群，包括云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、虚拟和增强现实技术；生命科学技术集群，包括基因工程、微生物、蛋白质组学、合成生物学；智能制造和新材料技术集群，包括3D打印、新材料、纳米技术、工业自动化等；尽管这些技术还没有完全成熟或者在农业食品领域有较好地的应用，但是通过前沿技术的探索尝试和技术集群的综合应用，很可能为解决农业食品行业关键挑战提供帮助，乃至于变革现有的农业生产和食品消费体系，构建全新的全球食物系统。
数字化技术集群
人工智能、大数据、物联网、互联网等是数字化技术集群的典型代表。人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。
自上世纪50年代开始，科技界就开始进行人工智能的研究并发表相关论文，到80年代后期，迎来第一次快速发展期，持续到2000年左右；2000年到2006年是人工智能发展的第二次浪潮；2010年迎来第三次发展浪潮。人工智能涉及的主要学科包括计算机科学、工程、自动化控制系统、机器人技术、数学、影像等，人工智能将发展为底层通用技术，广泛应用于农业、医疗、安防、工业等领域。据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。目前，人工智能已经进入从概念验证到商业落地的阶段，全球人工智能市场规模为4285亿元，中国市场为500亿元，预计在2020年，全球人工智能市场规模将超过6000亿元。
全球人工智能市场概况
中国的人工智能浪潮起始于2012年，因此，2012年又被成为人工智能元年，2012年-2014年是探索尝试阶段，2015年-2018年是商业化落地阶段。在探索阶段和早期商业化阶段，风险资本是行业发展重要的推动力，行业累计融资金额2000亿元人民币左右，仅2018年一年，即完成融资1311亿元。目前，国内有超过1000家人工智能企业，平均存续时间为5.5年，主要业务方向包括医疗、自动驾驶、安防、工业等。
大数据产业共分为6大层级，依次是数据源：各类数据源；硬件支撑层：大数据采集设备、传输设备、存储设备、计算设备等；大数据技术层：数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘、数据安全等；大数据交易层：大数据资产评估、大数据信托、大数据指数、大数据确权、大数据托管等；大数据应用层：工业大数据、农业大数据、医疗大数据、交通大数据等。
赛迪智库的研究指出，2018年，我国大数据产业规模不断扩大，产业链条加速完善，企业实力不断增强。包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节的产业规模将有望突破5700亿元。与此同时，国内大数据公司业务覆盖领域日益完备，在数据采集、数据存储、数据分析、数据安全与数据可视化等领域均成长起了一批有一定实力与特色的大数据企业代表。阿里、华为、百度、腾讯等企业的平台处理能力跻身世界前列，华为、联想等公司在数据存储、处理等软硬件设备市场的优势则逐渐显着。
纵观数字化技术集群的发展，其与工业、农业等传统行业的融合越来越紧密，在推动产业变革，促进产业提质增效方面发挥了重要作用。在各行各业，都能看到数字化技术集群的融合应用，比如安防行业的人脸识别、特征提取，工业中的产能预测、产量盘点，交通中的疏导分流、自动驾驶，医疗中的辅助问诊、影像筛查等，其与农业的结合点包括智能灌溉、虫情预警等。数字化技术集群推动产业革新，也带来了更精密、智能、功能丰富的消费类产品。
生物技术集群
基因工程、合成生物学、微生物等为生物技术集群的典型代表。基因工程指的是对目标基因进行修改、删除、替换等操作，以获得新的功能或者是表型，甚至可以创造新的物种。生物的进化往往需要漫长的时间周期，但可以通过特定基因的操作来加速这一过程。合成生物学可以通过基因组设计，引入特定的功能模块，以获得目标工程细胞。比如，在合成的基因组中可以引入基因编辑体系，为新生物体进一步改造及应用提供更多的可能性。基因组合成和基因编辑，涉及的操作广度、深度不同，技术体系也不同。但其本质上都是通过遗传改造，获得具有特定功能的生命体，服务科研与生产，二者有机融合是水到渠成的趋势。基因工程技术和合成生物学作为新近迅速发展的交叉学科，已在生物医药、新材料、能源、农业等领域展现越来越广泛的应用潜力。
生物技术集群的综合应用最前沿的探索领域在育种领域。自人类有农耕历史以来，获得优质高产的种子是农业重要的起点。过往的育种模式大致经历了3个阶段，育种1.0阶段：主要依据对作物表型变异的肉眼观察，凭借耕作者的经验和主观判断，筛选具有符合农业生产所需要的产量、品质和农艺性状的育种材料；育种2.0阶段：伴随着人类对生物遗传规律的认识和田间统计学、数量遗传学在育种中的应用，由职业育种家通过预先设计杂交育种试验，选育现代栽培品种；育种3.0阶段，采用分子标记辅助选择及转基因技术的手段，实现单一目标性状的导入和修饰，同时基于连锁群体的功能基因克隆、自然群体的全基因组关联分析、复杂农艺性状的基因功能解析等研究领域发展迅猛，加深了人了对作物基因组和基因功能的认识。
王向峰等人的研究指出，育种4.0阶段的育种将依托多层面生物技术与信息技术推动育种向着智能化的方向发展，即以基因组测序技术与人工智能图像识别技术为依托，通过基因型与表型数据的自动化获取与解析，实现玉米组学大数据的快速积累；以生物信息学与机器学习技术为依托，通过遗传变异数据、各类组学数据、杂交育种数据的整合，实现作物性状调控基因的快速挖掘与表型的精准预测；以基因编辑与合成生物学技术为依托，通过人工改造基因元器件与人工合成基因回路，实现作物具备新的抗逆、高效等生物学性状；以作物组学大数据与人工智能技术为依托，通过在全基因组层面上建立机器学习预测模型，建立智能组合优良等位基因的自然变异、人工变异、数量性状位点的育种设计方案，实现智能、高效、定向培育新品种。
生物技术和数字技术协同带来“育种4.0”
当前，合成生物学也是国家重点鼓励创新的方向，如科技部发布的“合成生物学”重点专项2019年度项目申报指南指出，合成生物学以工程化设计理念，对生物体进行有目标的设计、改造乃至重新合成。“合成生物学”重点专项总体目标是针对人工合成生物创建的重大科学问题，围绕物质转化、生态环境保护、医疗水平提高、农业增产等重大需求，突破合成生物学的基本科学问题。指南所列5个重要任务依次为：人工基因组合成与高版本底盘细胞构建、人工元器件与基因回路、特定功能的合成生物系统、使能技术体系与生物安全评估、恶性肿瘤治疗性疫苗的设计与构建。其中外源基因元器件在农作物中的适配性评价共性技术研究内容与农业新物种培育息息相关，研究内容方向之一是开展有关预测评价方法和田间规模化评价技术的开发，为人工合成农作物的应用评价提供新技术、新方法和技术标准。
新材料和智能制造技术集群
新材料和智能制造技术集群包括3D打印、纳米材料、智能制造等。首先来看3D打印，3D打印技术即增材制造技术，是以数字模型为基础，将材料逐层堆积制造出实体物品的新兴制造技术，体现了信息网络技术与先进制造技术、数字制造技术的密切结合，是智能制造的重要组成部分。与传统的减材制造方式相比，增材制造拥有制造复杂的物品而不增加成本、无需组装、零时间交付等众多优点，尤其是适合制造形状复杂的、定制化的、追求轻量化的零部件。3D打印主要应用于航空航天、汽车、医疗、教育等领域，也用于生物材料打印、食品打印等领域。
3D打印产业链示意图
3D打印目前在农业精密机械制造方面已有应有，其可以使设计模型更加简明扼要；可以使研究中零件的三维实体设计更容易变为实物；可以有效缩短样机试制周期；可以在短时间内改进、制造、替换田间试验故障零件；可以快速更改技术细节，提高生产效率。新闻显示，山西省农业机械化科学研究院利用3D打印辅助制造技术实验室的HTS400型快速成型机，进行气吹式精密播种机的风嘴零件制造，仅用时3小时，成本7.2元，就得到了形状、精密度高品质的风嘴零件。未来3D打印技术还将在农业科学知识普及、农用工具制造、农业展览素材方面进行应用，形成包括软硬件、应用、材料和质量体系为一体的创新发展局面。
智能制造是工业领域的另一要点，它是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。按照行业数字化基础和目前实践情况，中国主要制造业智能制造水平可以分为4大序列，第一梯队为计算机、通信和电子设备制造业、汽车制造业，第二梯队为能源、化工行业，第三梯队为装备制造、机械设备制造业，第四梯队为农副食品加工业、食品制造业、纺织服装业等。在具体的布局方向上，德勤智能制造企业调研2018数据显示，中国工业企业智能制造5大部署重点依次为数字化工厂、设备及用户价值挖掘、工业物联网、重构商业模式和人工智能。
农业、食品工业正处于智能制造基础构建阶段
高度分散、进口依赖、效率和生产力水平有待提升、冷链和深加工能力有待提升是当前食品加工制造业的关键特征，农副食品加工业、食品制造业智能制造目前尚处于基础设施构建的阶段，在内部流程数字化、生产过程自动化方面还需要夯实基础。大型集团化食品、奶制品企业已经开始在智能制造方面有所尝试，比如伊利集团、哇哈哈集团、蒙牛集团等。
跨学科、跨行业的经验共享带来技术融合
Gartner是一家知名的产业研究和行业分析机构，每年都会发布行业成熟度曲线，以解析新兴科技的成熟度。其将技术按照应用的成熟度分为5个时期：技术萌芽期、期望高峰期、期望低谷期、回复爬升期、应用成熟期，这一曲线可以应用于大多数技术发展的路径。在2019年的新兴技术成熟曲线中，Gartner指出，生物培养技术、去中心化网络、知识图谱、人格化等技术还处于萌芽期，自动驾驶、人工智能、边缘计算、生物芯片、5G等处于期望高峰期，下一代存储器、3D传感摄像机等处于期望低谷期。而未来的5大新兴科技趋势分别是传感和移动、人机增强、后经典计算和通信、数字生态系统、高级人工智能和分析。
Gartner新兴科技成熟度曲线2019
回到农业和食品生态系统，Gartner技术成熟曲线描绘的通用技术中，人工智能、大数据、物联网等均处于期望巅峰期，即我们有可能会对相关技术的行业应用抱有比较高的期待值。但按照技术从萌芽到成熟的一般规律，无论是生物技术集群还是数字化技术集群，在农业食品领域的成熟应用还有一段距离要走。
2.3跨行业的经验整合与解决方案构建
解决挑战的关键在于构建跨学科的思维体系和应用体系，农业食品行业有复杂的生态体系，涉及动物、植物、医学、健康、材料、计算机通信等多个行业，这些领域的技术突破同样会对农业食品行业产生较强的推动作用。比如植物学方面的突破将让我们更了解植物的生长特性并据此开发出更符合农业需要的品种，材料学方面的突破将让我们开发出更精密的农机，以适应复杂作业环境的需要；而数字化领域通信技术、传感器技术的进步将让我们更连续、直观地了解农业的周期性变化，建立起完整联系的生长模型。
美国国家科学院的研究也指出，解决农业系统最棘手的问题需要融合和系统思考。在这方面，美国已经有相关的案例，如美国能源和农业系统共同发起了相关资金计划，以支持聚集科学家群体，以富有成效的方法来共同攻克关键难题。联合国粮农组织划定的在与粮食和农业遗传资源有关的跨学科行动重点领域包括粮食与农业生物多样性的综合管理、生物技术在农业、林业和渔业上的应用、有机农业、生物安全、伦理学等。
跨行业的经验整合与解决方案构建已经成为共识。这也是我们关注通用技术成熟度曲线的重要原因，因为农业食品行业相对分散，是前沿技术较晚落地的行业之一，在标准化、自动化程度高的行业进行的实践能够逐渐建立起可复制的操作手册，然后移植到农业食品领域。比如人工智能在化合物合成和晶型构建中的应用首先起始于人用药，能够快速提高化合物合成筛选的效率，构建稳定的晶型，在此模式经过验证之后，可以复用于兽用药、植物保护产品的开发，因为几者之间有着相似的开发逻辑；再比如图像识别技术在安防、交通领域的应用，能够快速提取目标物体的特征，动态解析变化过程，这一技术同样适用于作物的病虫害识别，并与作物保护作业结合起来，提供监控、分析到作业的完整服务，大大提高作物保护作业的效率。
