智慧农业是什么？有哪些核心技术和应用场景？
智慧农业
智慧农业是现代科技与传统农业深度融合的产物，其核心目标是通过技术手段提升农业生产效率、资源利用率和可持续发展能力。对于想要接触或实践智慧农业的用户来说，理解其基本概念、关键技术和实施步骤非常重要。以下从零开始，详细介绍智慧农业的构成与操作方式。
一、智慧农业的核心组成部分
智慧农业主要依赖四大技术支柱：物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和自动化设备。
1. 物联网设备：包括土壤湿度传感器、气象站、摄像头等，用于实时采集环境数据（如温度、光照、降雨量）。这些设备通过无线网络将数据传输至云端或本地服务器。
2. 大数据平台：收集来自物联网设备的数据，并结合历史记录、市场信息等，形成可分析的数据集。例如，通过长期监测土壤养分变化，预测作物生长周期。
3. 人工智能算法：对大数据进行深度分析，提供决策支持。例如，AI可根据天气预报和作物需求，自动调整灌溉量或推荐施肥方案。
4. 自动化设备：如无人机喷洒农药、智能温室控制系统、自动收割机等，直接执行农业操作，减少人力依赖。
二、实施智慧农业的步骤
对于新手而言，可以从局部试点开始，逐步扩展至全流程管理。
1. 需求分析与规划
- 明确目标：是提高产量、降低成本，还是实现环保种植？
- 评估资源：预算、场地规模、现有设备（如是否有可联网的农机）。
- 选择技术：根据需求匹配物联网设备（如仅需监测则选择基础传感器，若需精准控制则增加执行器）。
硬件部署与数据采集
- 安装传感器：将土壤传感器埋入田地，气象站置于开阔区域，摄像头对准作物关键区域。
- 连接网络：确保设备通过Wi-Fi、4G/5G或LoRa（低功耗广域网）稳定传输数据。
- 校验数据：初期需人工核对传感器读数，避免因设备故障导致错误决策。数据分析与决策支持
- 使用现成平台：如阿里云ET农业大脑、腾讯云智慧农业解决方案，这些平台提供可视化界面和预设算法。
- 自定义模型：若有技术团队，可通过Python或R语言开发专属分析模型，例如预测病虫害爆发概率。
- 生成报告：定期导出数据报告，对比实际产量与预测值，优化后续种植计划。自动化执行与优化
- 联动控制：将分析结果与自动化设备连接，例如当土壤湿度低于阈值时，自动启动灌溉系统。
- 持续迭代：根据每季作物表现调整参数，如修改AI模型的权重或更换传感器类型。
三、常见问题与解决方案
1. 数据不准确怎么办？
- 检查传感器位置：避免遮挡物或极端环境（如高温导致温度传感器失灵）。
- 定期校准：每3-6个月对设备进行专业维护，更换老化部件。
成本过高如何控制？
- 分阶段投入：先部署关键设备（如土壤传感器和气象站），后期逐步增加自动化功能。
- 租赁设备：部分厂商提供传感器租赁服务，降低初期成本。技术门槛太高？
- 参加培训：农业院校或科技公司常开设智慧农业课程，涵盖从设备使用到数据分析的全流程。
- 加入合作网络：与周边农场共享资源，例如共用无人机进行大面积喷洒。
四、成功案例参考
国内某蔬菜基地通过智慧农业系统，实现了以下改进：
- 节水30%：根据土壤湿度动态调整灌溉，避免过度浇水。
- 减少农药使用25%：通过图像识别技术早期发现病虫害，仅对受影响区域处理。
- 人力成本降低40%：自动化播种和收割设备替代部分人工操作。
智慧农业并非一蹴而就，但通过分步实施和持续优化，即使是小型农场也能逐步享受技术红利。关键在于从实际需求出发，选择适合的技术方案，并保持对新技术的学习热情。
智慧农业的定义是什么？
智慧农业是利用现代信息技术与农业生产的深度融合，通过物联网、大数据、人工智能、云计算等技术手段，对农业生产全流程进行数字化、智能化管理和优化的一种新型农业模式。它不仅关注传统农业的种植、养殖环节，还延伸至农产品加工、物流、销售等全产业链，旨在实现资源高效利用、环境友好、生产精准化和产品可追溯的目标。
从技术层面看，智慧农业的核心是“数据驱动”。传感器、无人机、卫星遥感等设备实时采集土壤湿度、温度、光照、作物生长状态等数据，并通过物联网传输至云端。大数据分析平台对这些数据进行挖掘，生成种植建议、病虫害预警、灌溉方案等决策支持。例如，智能灌溉系统可根据土壤湿度自动调节水量，避免浪费；AI病虫害识别模型能快速发现病害并推荐用药方案，减少农药滥用。
从应用场景看，智慧农业覆盖了“耕种管收”全环节。在种植端，精准农业技术通过变量播种、施肥，提升作物产量和质量；在养殖端，智能环境控制系统监测畜禽舍的温湿度、氨气浓度，自动调节通风和喂食，保障动物健康。此外，区块链技术可实现农产品从田间到餐桌的全程追溯，消费者扫码即可查看生产记录、检测报告，增强信任感。
从社会价值看，智慧农业解决了传统农业的痛点。它通过减少人力投入、降低资源消耗（如水、化肥），帮助农民降本增效。同时，数据化决策提升了农业抗风险能力，例如通过天气预测模型提前应对极端气候。对环境而言，精准用药和灌溉减少了面源污染，推动农业可持续发展。
对于普通用户或农业从业者，智慧农业并非遥不可及的技术概念，而是可逐步落地的实践。例如，小型农场可通过手机APP连接土壤传感器，接收灌溉提醒；合作社可利用无人机进行植保作业，提高效率。政府和企业也在推广低成本解决方案，如提供补贴的智能设备或共享技术平台，降低入门门槛。
未来，随着5G、边缘计算的普及，智慧农业将更注重实时性和本地化处理。例如，田间设备可即时分析数据并执行操作，无需依赖云端。同时，人工智能模型将更精准，能根据地域、作物品种定制方案。对消费者而言，智慧农业带来的透明供应链和优质农产品，将进一步改变饮食体验。
智慧农业包含哪些技术？
智慧农业是现代农业与信息技术深度融合的产物，通过物联网、大数据、人工智能等技术实现生产环节的智能化管理。以下是智慧农业涉及的核心技术及具体应用场景，帮助您全面了解其技术体系。
一、物联网技术（IoT）
物联网是智慧农业的基础，通过传感器、控制器和通信网络实现设备互联。例如，土壤湿度传感器可实时监测墒情，当数值低于阈值时自动触发灌溉系统；温湿度传感器能精准控制大棚环境，避免作物因高温或低温受损。此外，牲畜佩戴的智能项圈可监测体温、活动量，帮助养殖户及时发现疾病征兆。这些设备通过LoRa、NB-IoT等低功耗广域网传输数据，确保偏远农田也能稳定联网。
二、大数据与云计算
农业大数据涵盖气象、土壤、市场等多维度信息，通过云计算平台进行存储与分析。例如，结合历史产量数据和实时天气预报，算法可预测未来一周的病虫害风险，指导农户提前防治。云计算还支持多用户协同，农技专家可通过云端查看田间数据，远程提供施肥、用药建议。部分平台已实现数据可视化，农户通过手机APP即可查看作物生长曲线、成本收益分析等报表。
三、人工智能与机器学习
AI技术在智慧农业中主要用于图像识别和决策优化。例如，无人机搭载高清摄像头拍摄农田，通过深度学习算法自动识别杂草、病虫害，并生成精准施药地图，减少农药使用量。在畜牧领域，AI可分析动物叫声、行为模式，判断其情绪状态，优化饲养方案。机器学习模型还能根据市场行情预测农产品价格，帮助农户调整种植结构，降低市场风险。
四、无人机与机器人技术
农业无人机已从单一喷洒功能扩展到播种、测绘、监测等多场景。例如，多旋翼无人机可按预设路线播种，效率是人工的10倍以上；固定翼无人机搭载多光谱相机，能快速生成作物长势图，定位缺素区域。地面机器人则负责采摘、分拣等精细操作，如草莓采摘机器人通过视觉系统识别成熟果实，用机械臂轻柔采摘，避免损伤。这些设备通过5G网络实时传输数据，实现人机协同作业。
五、区块链技术
区块链在农业中主要用于供应链溯源和信任构建。例如，农产品从种植、加工到销售的每一环节数据都上链存储，消费者扫码即可查看种植时间、施肥记录、检测报告等信息，确保食品安全。区块链还能优化农业金融，农户的信用数据、生产记录上链后，银行可快速评估贷款风险，缩短放款周期。部分平台已实现农产品碳足迹追踪，助力绿色农业发展。
六、精准农业技术
精准农业通过全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和遥感技术（RS）实现“按需投入”。例如，变量施肥机根据土壤养分地图调整施肥量，避免过量使用化肥；自动驾驶拖拉机结合GPS和激光雷达，实现厘米级耕作精度，减少种子浪费。这些技术可降低生产成本，同时提升资源利用效率，符合可持续发展要求。
七、环境监测与控制技术
智慧农业通过部署各类环境传感器，实现对光照、CO₂浓度、风速等参数的实时监测。例如，水培种植系统中，传感器监测营养液pH值、电导率，自动补充水分和养分；禽舍内，氨气传感器联动通风系统，保持空气清新。部分高端温室已实现全环境控制，通过计算机模拟最优生长条件，使作物产量提升30%以上。
八、农业机器人技术
除了采摘机器人，农业机器人还涵盖除草、授粉、巡检等功能。例如，激光除草机器人通过摄像头识别杂草，用高能激光束精准清除，避免化学除草剂污染；蜜蜂授粉机器人模拟自然授粉过程，解决设施农业中授粉不足的问题。这些机器人通常配备SLAM导航技术，可在复杂田地中自主规划路径，适应不同作物需求。
智慧农业的技术体系覆盖了从种植到销售的全链条，通过数字化手段提升生产效率、降低资源消耗。对于农户而言，初期可优先部署物联网传感器和智能灌溉系统，逐步引入大数据分析工具；对于企业，可结合区块链技术打造品牌溯源体系，提升产品附加值。随着5G、AI技术的普及，智慧农业将向更自动化、智能化的方向发展。
智慧农业有哪些应用场景？
智慧农业作为现代农业发展的重要方向，通过物联网、大数据、人工智能等技术，为农业生产和管理提供了高效、精准的解决方案。它的应用场景非常广泛，覆盖了从种植到销售的各个环节，下面详细介绍几个典型的应用场景，帮助大家更好地理解智慧农业的实际价值。
一、精准种植管理
精准种植是智慧农业的核心场景之一。通过在农田中部署土壤湿度传感器、气象监测站、光照传感器等设备，可以实时采集土壤墒情、温度、湿度、光照强度等数据。这些数据通过物联网平台传输到管理系统，结合农作物生长模型，系统可以自动生成灌溉、施肥、病虫害防治等建议。例如，当土壤湿度低于设定值时，系统会自动触发灌溉设备；当检测到病虫害风险时，会及时提醒农户采取防治措施。这种精准管理方式不仅提高了资源利用率，还能减少化肥和农药的使用，降低生产成本。
二、智能温室控制
智能温室是智慧农业的另一个重要应用场景。在温室中，通过安装环境控制系统，可以自动调节温度、湿度、光照和二氧化碳浓度等参数。例如，当温室温度过高时，系统会自动开启通风设备或遮阳网；当光照不足时，会启动补光灯。此外，智能温室还可以结合水肥一体化技术，实现自动化灌溉和施肥。这种环境控制方式为作物提供了最佳的生长条件，显著提高了产量和品质，尤其适用于高价值作物的种植，如花卉、蔬菜、水果等。
三、畜牧养殖管理
智慧农业在畜牧养殖领域也有广泛应用。通过为牲畜佩戴智能耳标或项圈，可以实时监测它们的活动量、体温、进食情况等健康指标。这些数据通过无线传输到养殖管理系统，当检测到异常时，系统会立即发出警报，提醒养殖人员及时处理。例如，如果某头牲畜的体温持续升高，可能预示着疾病发生，养殖人员可以提前采取隔离或治疗措施，避免疫情扩散。此外，智能养殖系统还可以自动记录饲料的投放量和牲畜的采食量，帮助优化饲料配方，降低养殖成本。
四、农产品质量追溯
智慧农业还为农产品质量追溯提供了技术支持。通过在农产品生产、加工、运输和销售的全过程中采集数据，并上传到区块链平台，可以实现从田间到餐桌的全程追溯。消费者只需扫描产品上的二维码，就可以查看农产品的种植地点、施肥记录、农药使用情况、检测报告等信息。这种透明化的追溯方式不仅增强了消费者对农产品质量的信任，还能帮助企业提升品牌形象，满足市场对高品质农产品的需求。
五、农业无人机应用
农业无人机是智慧农业中极具创新性的应用场景。无人机可以搭载多光谱相机、热成像仪等设备，对农田进行高精度扫描，快速识别作物长势、病虫害分布和土壤养分状况。基于这些数据，无人机可以精准执行播种、施肥、喷药等任务。例如，在喷药作业中，无人机可以根据作物高度和病虫害分布，自动调整喷洒量和飞行路线，避免重复喷洒或漏喷，提高作业效率的同时减少农药浪费。此外，无人机还可以用于农田测绘和灾害评估，为农业决策提供科学依据。
六、农业大数据与决策支持
智慧农业通过整合各类农业数据，构建了农业大数据平台。这些数据包括气象数据、土壤数据、市场行情、政策信息等。通过大数据分析和人工智能算法，平台可以为农户提供种植结构优化、市场预测、风险预警等决策支持。例如，根据历史数据和当前市场行情，平台可以建议农户调整种植品种或销售时机，帮助规避市场风险，提高收益。此外，农业大数据还可以为政府制定农业政策提供参考，促进农业可持续发展。
七、农村电商与智慧物流
智慧农业还推动了农村电商和智慧物流的发展。通过搭建农产品电商平台，农户可以直接将产品销售给消费者，减少中间环节，提高收入。同时，智慧物流系统可以优化农产品运输路线，实时监控运输环境，确保农产品新鲜送达。例如，冷链物流车配备了温度传感器和GPS定位系统，可以实时上传车厢温度和位置信息，确保农产品在运输过程中保持最佳品质。这种模式不仅解决了农产品销售难的问题，还促进了城乡经济交流。
八、农业机器人应用
随着技术的进步，农业机器人在智慧农业中的应用越来越广泛。农业机器人可以完成播种、除草、采摘、分拣等任务，大大减轻了人工劳动强度。例如，采摘机器人通过视觉识别技术，可以精准识别成熟果实，并使用机械臂完成采摘动作，效率远高于人工。此外，除草机器人可以通过图像识别区分作物和杂草，精准喷洒除草剂，减少对作物的伤害。农业机器人的应用不仅提高了生产效率，还解决了农村劳动力短缺的问题。
九、农业灾害预警与应对
智慧农业通过气象监测和灾害预警系统，可以有效应对自然灾害。系统可以实时监测降雨量、风速、温度等气象数据，并结合历史灾害数据，预测台风、暴雨、干旱等灾害的发生。当检测到灾害风险时，系统会立即向农户发送预警信息，并提供应对建议。例如，在暴雨来临前，系统会提醒农户加固温室、疏通排水沟；在干旱期间，会建议调整灌溉计划。这种预警机制可以帮助农户提前做好防范措施，减少灾害损失。
十、农业教育与培训
智慧农业还为农业教育和培训提供了新的手段。通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，可以模拟农业生产场景，为农户提供沉浸式的学习体验。例如，农户可以通过VR设备学习作物种植技术、病虫害防治方法等，无需实际到田间操作。此外，在线教育平台可以提供农业课程和专家讲座，帮助农户提升技能水平。这种教育模式打破了地域限制，让更多农户能够接触到先进的农业知识。
智慧农业的应用场景非常丰富，涵盖了种植、养殖、加工、销售等各个环节。通过物联网、大数据、人工智能等技术的融合，智慧农业不仅提高了农业生产效率，还促进了农业可持续发展。随着技术的不断进步，智慧农业的应用前景将更加广阔，为现代农业发展注入新的活力。
智慧农业的优势有哪些？
智慧农业作为现代农业发展的重要方向，融合了物联网、大数据、人工智能等前沿技术，为农业生产带来了革命性变化。它的优势体现在多个层面，不仅提升了生产效率，还推动了农业的可持续发展，具体可以从以下几个方面详细了解：
首先，智慧农业最直观的优势是精准化管理。传统农业依赖经验和人工判断，而智慧农业通过传感器实时采集土壤湿度、温度、光照、养分等数据，结合AI算法分析，能精准判断作物需求。例如，系统可以自动调节灌溉量，避免过度浇水导致根部腐烂，也能在缺肥时及时补充养分，减少资源浪费。这种“按需供给”的模式，让每一滴水、每一克肥料都发挥最大价值，既节省成本，又保护环境。
其次，生产效率大幅提升。智慧农业通过自动化设备替代人工劳动，比如无人机播种、施肥，机器人采摘，以及智能温室的环境控制。这些设备能24小时不间断工作，且操作精度远高于人工。以温室种植为例，智能系统可以根据作物生长阶段自动调整光照时长、温度和湿度，让作物始终处于最佳生长环境，缩短生长周期，提高产量。据统计，采用智慧农业技术的农田，产量可比传统方式提升20%-50%。
再者，资源利用更高效。智慧农业通过数据驱动决策，优化水、肥、能源的使用。例如，滴灌技术结合土壤湿度传感器，能将灌溉用水量减少30%-50%，同时避免肥料随水流失。此外，智能监测还能提前发现病虫害，通过精准施药减少农药使用量，既降低生产成本，又减少对土壤和地下水的污染。这种“绿色生产”模式，符合现代农业可持续发展的要求。
另外，风险防控能力增强。智慧农业通过物联网设备实时监控农田环境，能提前预警极端天气、病虫害等风险。比如，当传感器检测到土壤湿度过低或气温骤降时，系统会立即通知农户采取应对措施，避免作物受损。同时，大数据分析还能预测市场供需变化，帮助农户调整种植结构，降低市场风险。这种“未雨绸缪”的能力，让农业生产更稳定、更可控。
最后，促进农业产业升级。智慧农业不仅改变了生产方式，还推动了农业与二、三产业的融合。比如，通过区块链技术实现农产品溯源，消费者可以扫码查看作物从种植到收获的全过程，提升信任度；电商平台结合智能物流，让农产品更快送达消费者手中。这些创新模式，不仅增加了农产品附加值，还为农民创造了更多增收渠道，推动农业向现代化、产业化方向发展。
总的来说，智慧农业的优势在于它用科技赋能传统农业，让生产更精准、更高效、更可持续。对于农户来说，这意味着更低的劳动强度、更高的收入；对于消费者来说，这意味着更安全、更优质的农产品；对于环境来说，这意味着更少的资源消耗和污染。随着技术的不断进步，智慧农业的优势还将进一步凸显，成为未来农业发展的主流方向。
如何发展智慧农业？
发展智慧农业是推动农业现代化、提升生产效率的重要方向，尤其适合资源有限或需要精细化管理的场景。对于刚接触这一领域的新手，可以从以下五个核心方向入手，逐步构建智慧农业体系。
第一步：搭建农业物联网基础架构
智慧农业的核心是数据采集与传输，需先部署传感器网络。例如，在田间安装土壤温湿度传感器、光照强度监测仪、气象站等设备，实时收集环境数据；通过摄像头监控作物生长状态或牲畜活动。设备选择时需注意兼容性，优先选择支持LoRa、NB-IoT等低功耗广域网技术的产品，确保数据稳定传输。同时，规划好设备安装位置，避免信号盲区，例如将传感器埋设在作物根系附近，摄像头覆盖关键区域。
第二步：引入数据分析与决策支持系统
收集到的原始数据需经过处理才能发挥作用。可选用开源农业管理平台（如OpenAg）或商业软件（如FarmLogs），将传感器数据、历史种植记录、市场行情等信息整合分析。系统能根据作物生长模型生成建议，例如当土壤湿度低于阈值时自动触发灌溉提醒，或根据天气预报调整施肥计划。初期可从小范围试点开始，比如先对某块田地应用智能灌溉系统，验证效果后再扩大规模。
第三步：推广自动化与智能装备
自动化设备能显著降低人力成本。例如，使用无人植保机进行精准喷洒，避免农药浪费；部署自动导引车（AGV）运输农产品，减少人工搬运；安装智能温室控制系统，通过调节遮阳帘、通风窗等设备维持最佳环境。选购设备时需考虑本地化适配，比如山区地形需选择越野型AGV，多雨地区需配备防水传感器。同时，培训操作人员掌握基础维护技能，延长设备使用寿命。
第四步：构建农业大数据共享平台
单个农场的数据价值有限，需通过平台整合区域资源。可联合周边农户或合作社，建立数据共享机制，例如共享病虫害预警信息、土壤质量地图等。平台功能可包括：数据可视化看板、专家在线咨询、农产品溯源系统等。初期可通过政府农业部门或行业协会获取支持，降低建设成本。例如，某县通过平台整合10个合作社的数据，成功预测了玉米螟爆发，提前防治减少了30%的损失。
第五步：培养复合型农业人才
智慧农业需要既懂种植又懂技术的复合型人才。可通过以下方式提升团队能力：与农业院校合作开设短期培训班，学习物联网设备操作、数据分析基础；组织农户参观智慧农业示范基地，直观感受技术效果；鼓励年轻人返乡创业，提供技术补贴和创业指导。例如，某村选拔5名青年参加“数字新农人”培训，回国后带领村民应用智能灌溉系统，使水稻产量提升15%。
实施建议
- 初期选择1-2个核心环节突破，如先聚焦智能灌溉或病虫害监测，避免全面铺开导致资源分散。
- 关注政策补贴，许多地区对智慧农业设备采购、平台建设有专项资金支持。
- 定期评估效果，通过对比应用前后的产量、成本等指标，调整技术方案。
发展智慧农业是一个持续迭代的过程，需结合本地实际需求，逐步引入技术、优化流程。从基础数据采集到智能决策，再到人才培育，每一步都为农业转型升级奠定基础。
智慧农业的成本高吗？
智慧农业的成本是否高，不能简单地用“高”或“不高”来一概而论，需要从多个方面来详细分析。
从硬件设备方面来看，智慧农业需要投入一系列先进的设备。比如，传感器是智慧农业的基础设备之一，用于监测土壤湿度、温度、光照强度、养分含量等环境参数。不同类型的传感器价格有所差异，一套较为基础的土壤温湿度传感器价格可能在几十元到上百元不等，而一套功能更全面、精度更高的多参数传感器组合，价格可能会达到数千元。另外，还有用于精准灌溉的智能灌溉系统，包括智能阀门、灌溉控制器等，一套中小型的智能灌溉系统成本可能在几千元到上万元。还有无人机，用于农田巡查、作物监测和农药喷洒等，一架普通的农业无人机价格在几万元到十几万元。这些硬件设备的初始投入相对传统农业来说是比较高的。
在软件系统方面，智慧农业需要专业的农业管理软件。这些软件可以实现数据采集、分析、处理以及提供决策支持等功能。一些基础的农业数据管理软件可能每年的使用费用在几千元，而功能更强大、能够整合多种数据源、提供精准种植建议的高级农业管理软件，每年的费用可能会达到数万元甚至更高。而且，随着技术的不断发展和功能的更新，软件系统可能还需要定期进行升级和维护，这也会产生一定的成本。
从人员培训方面考虑，智慧农业的应用需要农民具备一定的科技知识和操作技能。为了让农民能够熟练使用智慧农业设备和软件，需要进行相关的培训。培训内容可能包括设备的操作与维护、软件的使用方法、数据分析与解读等。培训的方式可以是集中授课、线上学习或者现场指导等。培训的费用根据培训的内容、时长和培训机构的收费标准而定，每次培训的费用可能在几百元到数千元不等。如果企业或者合作社需要对大量农民进行培训，这部分成本也是不容忽视的。
不过，虽然智慧农业的前期投入成本较高，但从长期来看，它也具有很多降低成本和提高效益的方面。智慧农业可以实现精准种植和养殖，根据作物或牲畜的实际需求精确提供水、肥、药等资源，避免了资源的浪费，降低了生产成本。通过实时监测和数据分析，可以提前发现病虫害等问题，及时采取措施进行防治，减少了病虫害造成的损失。而且，智慧农业可以提高生产效率和农产品质量，增加农产品的市场竞争力，从而带来更高的经济效益。
所以，智慧农业的成本前期相对较高，包括硬件设备、软件系统和人员培训等方面的投入。但从长远发展来看，它能够通过提高生产效率、降低资源消耗和减少损失等方式，实现成本的优化和效益的提升。对于有经济实力和长远发展规划的农业从业者来说，智慧农业是一种值得投资的发展方向。
