2021中国农业生产数字化研究报告 中国农产品贸易逆差持续增长，2020年农产品出口额仅760亿美元，而进口额则达到1708亿美元，贸易逆差达到948亿美元，与2015年相比几近趣倍，对外依存度高。 日益多元的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，农产品生产的矛盾逐渐由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。中国农业已经进入转型升级的关键时期，进一步调整优化农业结构已成为提高农业发展质量和效益的现实选择。 由于中国特色的家庭联产承包责任制的推行及人口现状等原因，中国80%以上的土地在2.6亿的小农户手里，耕地分散、块状明显，导致农业机械化、规模化进程受阻。 中国土地经营属于典型的小规模主导型，小规模土地经营者所占比重高达93%，远高于世界平均水平。农业牛产经营规模小，产业化程度低，加上农产品质量不高，导致近年来农业生产成本居高不下，严重影响了农业效益和竞争力的提高。 由于所需投资较少、审批较快、易于生产经营、市场广阔且投资回报率较高等原因，2015-2020年中国获得融资的农业企业类型主要集中在农产品生产及加工上。 对于农业技术研发、农业生物制品生产、农产品品种改良等高风险、高技术含量和高附加值的项目，投资人因所需投资较多、回收期长、风险较大等原因。—般较少涉及。这一定程度上影响了中国现代农业技术发展。也间接导致了中国农业产业结构不合理。 【更多详情，请下载：2021中国农业生产数字化研究报告】

2019年5月，由中国政府与联合国教科文组织合作在北京举办国际人工智能与教育大会上，来自全球100多个国家、10余个国际组织的约500位代表共同探讨智能时代教育发展大计，审议并通过成果文件《北京共识——人工智能与教育》，这是联合国教科文组织首个为利用人工智能技术实现2030年教育议程提供指导和建议的重要文件，形成了国际社会对智能时代教育发展的共同愿景。共识中提到，必须利用新兴技术强化教育体系、拓展全民受教育机会，提高学习质量和效果以及强化公平和更高效的教育服务供给。2020年新冠疫情肆虐全球，线上学习成为常态，后疫情时代，人工智能等新技术让人类看到了教育变革发展的巨大潜能。2019年发布的《中国教育现代化2035》中提到的要实现规模化教育和个性化培养的有机结合，随着人工智能与教育的融合不断加深，教育正在离真正的个性化、规模化、高效率越来越近。而当技术与教育的结合越来越紧密之时，我们更应思考人工智能教育发展的目的是什么以及如何使得技术更好地赋能教育行业，推动人才培养模式的改革。与此同时，人工智能技术也赋能到越来与越多的领域，产业的升级更是离不开产业人才的输送，人工智能人才的培养和储备已成为世界各国新的竞赛。

突发的疫情令许多企业难以「走出去」，更为注重国内市场需求的「双循环格局」概念也被首次提出。相比国内几近饱和的高线市场，「下沉市场」则为企业提供了新的增长机遇。 对企业来说，覆盖我国近 95% 的土地、人口规模将近 10 亿的下沉市场意味着巨大的消费潜力，其开发也与「扶贫」与「乡村振兴」的议题息息相关。想要在当中挖掘商机，细致理清下沉背后的种种形态是关键。下沉人口消费规模超过17万亿，占中国总消费规模的55%。下沉市场的收入和消费绝对值仍然不高，但增速优势明显，其消费结构升级将成为我国经济发展的重要驱动力。下沉市场人群不是一个群里，而是千千万万个不同群体的集合，并无普适性的用户画像。对企业而言，价格战短期内仍将是主要的竞争手段，但不可持续，而体系化能力建设将是赢得下沉市场的最终手段。