基于技术的智慧农场运营模式探讨

基于技术的智慧农场运营模式探讨TOC\o"1-2"\h\u11034第一章：智慧农场概述 3261961.1智慧农场的定义 3269321.2智慧农场的发展历程 373871.2.1传统农业阶段 3325771.2.2农业机械化阶段 324111.2.3农业信息化阶段 367911.2.4智慧农场阶段 3198031.3智慧农场的发展趋势 3254981.3.1技术融合与创新 3125681.3.2农业产业结构优化 46701.3.3绿色可持续发展 4245731.3.4农业产业升级 446651.3.5农业社会化服务 47147第二章：技术在智慧农场中的应用 4244072.1数据采集与分析 4282842.1.1环境数据监测 410232.1.2作物生长数据监测 4197292.1.3病虫害监测与预警 476122.2自动化控制系统 435912.2.1自动灌溉系统 593262.2.2自动施肥系统 5165972.2.3自动采摘系统 5195792.3机器视觉与识别技术 5184072.3.1作物识别与分类 5306512.3.2病虫害识别与诊断 5190472.3.3无人驾驶与智能导航 54759第三章：智慧农场种植管理 513773.1土壤管理 5264053.2作物生长监测 6324763.3病虫害防治 632348第四章：智慧农场养殖管理 7294064.1养殖环境控制 7101184.1.1环境监测 7208554.1.2环境调节 7165364.1.3环境优化 777534.2动物健康管理 7282004.2.1疾病预测 8177034.2.3疾病防治 8102484.3养殖废弃物处理 8216894.3.1废弃物资源化利用 8265854.3.2废弃物处理设施智能化 822352第五章：智慧农场物流与供应链管理 8289455.1农产品追溯系统 88485.2仓储管理 997945.3配送与销售 91998第六章：智慧农场信息化建设 10157926.1农业物联网 1080356.1.1物联网技术在农业中的应用 10305806.1.2农业物联网的发展趋势 1087606.2农业大数据 10188686.2.1农业大数据的来源 10230026.2.2农业大数据的应用 11234926.3云计算与边缘计算 11113616.3.1云计算在农业中的应用 11120756.3.2边缘计算在农业中的应用 118666第七章：智慧农场金融服务 1135457.1农业保险 1277177.2农业信贷 12202507.3农业供应链金融 1315010第八章：智慧农场政策与法规 13207398.1政策支持 13180188.1.1财政补贴政策 13129138.1.2税收优惠政策 13268038.1.3融资支持政策 13311828.1.4科技创新政策 133248.2法规制定 14305258.2.1智慧农场建设标准 14312848.2.2智慧农场用地政策 14258168.2.3智慧农场环境保护法规 1491588.2.4智慧农场产品质量安全法规 1477128.3监管机制 14119248.3.1监管 14204478.3.2企业自律 14165018.3.3社会监督 14194548.3.4信用体系 1516753第九章：智慧农场人才培养与就业 15187189.1人才培养模式 15106159.1.1培养目标 15214989.1.2培养体系 1573539.1.3师资队伍建设 15104589.2就业前景 15214539.2.1智慧农场产业现状 1575859.2.2就业方向 16302239.3产学研合作 16187449.3.1合作模式 16327259.3.2合作机制 1615204第十章：智慧农场未来展望 172340810.1技术创新 172875310.2市场拓展 171921910.3可持续发展 18第一章：智慧农场概述1.1智慧农场的定义智慧农场是指利用现代信息技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，对农业生产进行智能化、信息化管理的一种新型农业生产模式。智慧农场通过实时监测、自动控制、数据分析等手段，实现农业生产资源的优化配置，提高农业生产效率、降低成本、保障农产品安全和质量，推动农业现代化进程。1.2智慧农场的发展历程1.2.1传统农业阶段在传统农业阶段，农业生产主要依靠人力和畜力，生产方式落后，效率低下，资源利用率低，农产品质量不稳定。1.2.2农业机械化阶段科技的进步，农业机械化逐步替代了传统的人力、畜力，农业生产效率得到了显著提高。但在此阶段，农业生产仍然以粗放式管理为主，资源浪费现象严重。1.2.3农业信息化阶段20世纪80年代以来，计算机技术、通信技术和网络技术在农业领域得到广泛应用，农业生产开始走向信息化。这一阶段，农业管理部门通过信息技术手段，对农业生产进行监测和管理，提高了农业生产效率。1.2.4智慧农场阶段人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展，智慧农场逐渐成为农业现代化的重要方向。在这一阶段，农业生产实现了智能化、自动化，农业生产效率、资源利用率和农产品质量得到了全面提升。1.3智慧农场的发展趋势1.3.1技术融合与创新科技的不断进步，智慧农场将越来越多地融入先进技术，如人工智能、物联网、大数据、云计算等，实现农业生产全过程的智能化、自动化。1.3.2农业产业结构优化智慧农场将推动农业产业结构优化，实现种植、养殖、加工、销售等多个环节的深度融合，提高农业产业链整体竞争力。1.3.3绿色可持续发展智慧农场将注重生态环境保护，推广绿色生产方式，实现农业生产与生态环境的和谐发展。1.3.4农业产业升级智慧农场将促进农业产业升级，提高农业附加值，拓宽农民增收渠道，助力乡村振兴。1.3.5农业社会化服务智慧农场将推动农业社会化服务体系建设，为农民提供更加便捷、高效的服务，促进农业现代化进程。第二章：技术在智慧农场中的应用2.1数据采集与分析智慧农场的数据采集与分析是技术应用的基础。以下是数据采集与分析在智慧农场中的具体应用：2.1.1环境数据监测技术可以实时监测农场内的环境数据，如温度、湿度、光照、土壤含水量等。通过物联网设备，如传感器、摄像头等，将这些数据传输至云端，系统对数据进行实时分析，为农场管理者提供决策依据。2.1.2作物生长数据监测技术可以监测作物的生长状况，如株高、叶面积、果实大小等。通过图像识别、光谱分析等技术，实时获取作物生长数据，为农场管理者提供精准施肥、灌溉等决策支持。2.1.3病虫害监测与预警技术可以识别病虫害，实时监测作物健康状况。通过图像识别、光谱分析等技术，发觉病虫害早期迹象，及时预警，为农场管理者提供防治方案。2.2自动化控制系统技术在自动化控制系统中的应用，可以提高农场生产效率，降低人力成本。2.2.1自动灌溉系统技术可以根据土壤湿度、作物需水量等数据，自动调节灌溉系统，实现精准灌溉。同时系统还可以根据天气变化、作物生长周期等因素，自动调整灌溉策略。2.2.2自动施肥系统技术可以根据作物生长数据、土壤养分含量等，自动调节施肥系统。通过精准施肥，提高作物产量和品质，降低化肥使用量。2.2.3自动采摘系统技术可以识别成熟果实，实现自动采摘。通过机器视觉、深度学习等技术，提高采摘速度和准确性，降低人力成本。2.3机器视觉与识别技术机器视觉与识别技术在智慧农场中具有广泛的应用前景。2.3.1作物识别与分类技术可以识别不同作物，如小麦、玉米、大豆等。通过机器视觉、深度学习等技术，实现对作物的精准识别与分类。2.3.2病虫害识别与诊断技术可以识别病虫害，为农场管理者提供防治方案。通过图像识别、光谱分析等技术，实现对病虫害的早期发觉和诊断。2.3.3无人驾驶与智能导航技术可以应用于无人驾驶和智能导航系统，提高农场机械的作业效率。通过机器视觉、深度学习等技术，实现无人驾驶机械的自动避障、路径规划等功能。通过以上技术的应用，智慧农场可以实现高效、绿色、可持续发展，为我国农业现代化贡献力量。第三章：智慧农场种植管理3.1土壤管理土壤是农业生产的基础，土壤管理对于提高作物产量和保障农业可持续发展具有重要意义。在智慧农场中，土壤管理主要包括以下几个方面：（1）土壤检测与评估智慧农场通过安装土壤传感器，实时监测土壤的物理、化学和生物特性，如土壤湿度、温度、pH值、有机质含量等。通过对土壤数据的分析，评估土壤质量，为作物种植提供科学依据。（2）土壤改良与施肥根据土壤检测结果，智慧农场采用科学施肥方法，实现土壤养分平衡。通过智能施肥系统，精确控制肥料用量，减少化肥使用，降低农业面源污染。同时运用生物技术对土壤进行改良，提高土壤肥力。（3）土壤水分管理智慧农场采用自动化灌溉系统，根据土壤湿度监测数据，合理调配水资源，保证作物生长所需水分。运用土壤水分保持技术，提高土壤保水能力，降低灌溉频率。3.2作物生长监测智慧农场通过作物生长监测，实时掌握作物生长状况，为种植管理提供决策支持。（1）作物生长指标监测通过安装作物生长传感器，实时监测作物的生长指标，如株高、叶面积、光合速率等。这些数据有助于评估作物生长状况，为调整种植策略提供依据。（2）作物生长环境监测智慧农场通过监测作物生长环境，如温度、湿度、光照等，为作物生长提供适宜的环境条件。同时通过环境数据的分析，预测作物生长趋势，为种植管理提供参考。（3）作物产量预测智慧农场运用大数据分析和人工智能技术，对作物生长数据进行挖掘，预测作物产量。这有助于农场主合理安排生产计划，提高农业经济效益。3.3病虫害防治病虫害是影响作物产量和品质的重要因素。智慧农场通过以下措施，实现病虫害的有效防治：（1）病虫害监测智慧农场采用病虫害监测系统，实时监测病虫害发生情况。通过图像识别技术，自动识别病虫害种类，为防治提供依据。（2）病虫害预警根据病虫害监测数据，智慧农场通过大数据分析，预测病虫害发展趋势，提前制定防治措施。（3）病虫害防治策略智慧农场采用生物防治、物理防治和化学防治相结合的策略，实现病虫害的综合防治。具体措施包括：（1）采用抗病虫害品种，提高作物自身抗性；（2）利用天敌生物防治病虫害，降低化学农药使用；（3）采用物理方法，如防虫网、粘虫板等，阻隔病虫害传播；（4）科学使用化学农药，保证农产品安全。通过以上措施，智慧农场实现了种植管理的智能化，提高了农业生产效率和质量。第四章：智慧农场养殖管理4.1养殖环境控制技术的发展，养殖环境控制逐渐成为智慧农场养殖管理的重要组成部分。本节将从以下几个方面探讨养殖环境控制的策略与实践。4.1.1环境监测环境监测是养殖环境控制的基础。利用技术，可以实现对养殖场内温度、湿度、光照、通风等环境参数的实时监测。通过物联网传感器，将数据传输至服务器，养殖户可以随时了解养殖场内的环境状况，及时调整养殖环境。4.1.2环境调节环境调节是保证养殖环境稳定的关键。技术可以通过分析环境监测数据，自动调节通风、加热、降温等设备，使养殖环境保持在适宜范围内。例如，当温度过高时，系统会自动启动降温设备；当湿度过大时，系统会自动调节通风设备。4.1.3环境优化在养殖环境中，技术还可以通过对历史数据的分析，找出养殖环境优化的潜在问题。例如，通过分析温度、湿度与养殖动物生长状况之间的关系，优化养殖场的环境参数设置，提高养殖效益。4.2动物健康管理动物健康管理是智慧农场养殖管理的核心环节。以下将从几个方面探讨技术在动物健康管理中的应用。4.2.1疾病预测利用技术，可以实现对养殖动物健康状况的实时监测，并根据监测数据预测疾病的发生。通过图像识别技术，可以分析养殖动物的生长状况，发觉潜在的健康问题。通过大数据分析，可以找出疾病发生的规律，为预防疾病提供依据。（4）.2.2疾病诊断技术在动物疾病诊断方面具有显著优势。通过深度学习算法，可以实现对养殖动物影像数据的快速识别，辅助兽医进行疾病诊断。技术还可以根据养殖动物的生理指标，如体温、心率等，进行综合分析，提高诊断的准确性。4.2.3疾病防治在养殖过程中，技术可以实现对疾病防治的智能决策。通过分析养殖动物的生理指标、环境参数以及历史病例数据，系统可以为养殖户提供针对性的防治方案。同时技术还可以实现对疫苗、兽药等资源的优化配置，降低养殖成本。4.3养殖废弃物处理养殖废弃物的处理是智慧农场养殖管理中不可忽视的问题。以下将从两个方面探讨技术在养殖废弃物处理中的应用。4.3.1废弃物资源化利用技术可以实现对养殖废弃物的资源化利用。通过分析废弃物的成分，系统可以找出适合的资源化利用途径，如生产生物有机肥、生物质能源等。技术还可以实现对废弃物处理过程的优化，提高资源化利用效率。4.3.2废弃物处理设施智能化在养殖废弃物处理设施方面，技术可以实现设施的智能化。通过物联网技术，将废弃物处理设施与养殖场环境监测系统、动物健康管理系统等互联互通，实现养殖废弃物的实时监控和智能调控。技术还可以通过对废弃物处理设施的运行数据进行大数据分析，优化设施运行参数，提高处理效果。第五章：智慧农场物流与供应链管理5.1农产品追溯系统农产品追溯系统是智慧农场物流与供应链管理的核心组成部分。该系统通过运用技术，对农产品的生产、加工、运输、销售等环节进行全程追踪，以保证农产品质量安全和提高消费者信心。农产品追溯系统主要包括以下几个方面：（1）生产环节：对种植、养殖过程中的施肥、喷药、防疫等信息进行实时记录，保证生产过程符合相关法规和标准。（2）加工环节：对农产品的加工过程进行监控，保证加工环节的安全性和卫生性。（3）运输环节：通过GPS定位、温度传感器等技术，实时监控农产品在运输过程中的温度、湿度等关键参数，避免农产品受损。（4）销售环节：通过追溯码，消费者可以查询到农产品的生产、加工、运输等信息，提高消费者对农产品的信任度。5.2仓储管理智慧农场仓储管理利用技术，实现农产品仓储过程的智能化、自动化。具体措施如下：（1）智能仓库：通过物联网技术，实现仓库内温度、湿度、光照等参数的实时监测，保证农产品储存环境稳定。（2）库存管理：运用大数据分析技术，对农产品库存进行精准预测，减少库存积压和损失。（3）智能搬运：采用无人搬运车、等设备，提高搬运效率，降低人力成本。（4）信息化管理：通过仓库管理系统，实现农产品从入库到出库的全流程信息化管理，提高仓储管理效率。5.3配送与销售智慧农场物流与供应链管理在配送与销售环节，运用技术实现以下优化：（1）智能配送：通过大数据分析，优化配送路线，提高配送效率，降低物流成本。（2）订单管理：运用算法，实现订单自动处理，提高订单处理速度和准确性。（3）智能销售：通过技术，分析消费者需求，实现精准营销，提高销售额。（4）售后服务：利用技术，实现客户服务自动化，提高客户满意度。智慧农场物流与供应链管理在农产品追溯、仓储管理、配送与销售等方面，运用技术进行优化，有助于提高农业产业效率，降低成本，提升农产品质量，满足消费者需求。第六章：智慧农场信息化建设6.1农业物联网信息技术的不断发展，农业物联网作为智慧农场信息化建设的重要组成部分，逐渐成为农业现代化的重要手段。农业物联网通过将先进的传感器、通信技术、智能控制系统等应用于农业生产过程中，实现对农田、农作物、农机等资源的实时监测和管理。6.1.1物联网技术在农业中的应用（1）环境监测：通过安装气象、土壤、水分等传感器，实时监测农田环境，为农业生产提供科学依据。（2）作物生长监测：通过安装植物生长状态传感器，实时监测作物生长状况，为农业生产提供精准管理。（3）农机监控：通过安装GPS、CAN总线等设备，实时监控农机运行状态，提高农业生产效率。（4）农业设施监控：通过安装智能控制系统，实现对温室、大棚等农业设施的远程监控和自动控制。6.1.2农业物联网的发展趋势（1）网络化：将物联网技术广泛应用于农业生产，实现农田、农作物、农机等资源的全面互联互通。（2）智能化：利用大数据、人工智能等技术，实现农业生产的智能化管理。（3）个性化：根据不同地区、不同作物需求，提供定制化的物联网解决方案。6.2农业大数据农业大数据是智慧农场信息化建设的另一重要组成部分。通过收集、整理和分析农业数据，为农业生产提供决策支持，提高农业效益。6.2.1农业大数据的来源（1）农业生产数据：包括农作物产量、品质、生长周期等数据。（2）农业环境数据：包括气象、土壤、水分等数据。（3）农业市场数据：包括农产品价格、市场需求、供应链等数据。（4）农业政策数据：包括农业政策、法律法规、行业标准等数据。6.2.2农业大数据的应用（1）决策支持：通过对农业大数据的分析，为企业、农户提供决策依据。（2）产量预测：通过分析历史数据，预测未来农产品产量，指导农业生产。（3）市场分析：通过对农产品市场价格、需求等数据的分析，为农产品营销提供指导。（4）资源优化配置：通过分析农业资源分布、利用情况，实现资源的合理配置。6.3云计算与边缘计算云计算与边缘计算作为智慧农场信息化建设的关键技术，为农业数据的处理和分析提供了强大的支持。6.3.1云计算在农业中的应用（1）数据存储：云计算提供大规模数据存储能力，满足农业大数据的存储需求。（2）数据处理：云计算提供强大的数据处理能力，实现对农业数据的快速处理和分析。（3）应用服务：云计算提供丰富的应用服务，为农业生产、管理、营销等环节提供支持。6.3.2边缘计算在农业中的应用（1）实时监控：边缘计算实现对农田、农作物、农机等资源的实时监控，提高农业生产的实时性。（2）数据预处理：边缘计算对农业数据进行预处理，减轻云计算中心的压力。（3）环境适应性：边缘计算适应性强，能够在复杂农业环境中稳定运行。（4）安全性：边缘计算具有较好的安全性，保护农业数据不被泄露。通过云计算与边缘计算的融合应用，智慧农场信息化建设将实现农业生产的高效、智能、安全。第七章：智慧农场金融服务7.1农业保险智慧农场的发展，农业保险作为金融服务的重要组成部分，也逐渐走向智能化。农业保险在智慧农场运营模式中扮演着关键角色，以下从几个方面进行探讨：（1）保险产品创新智慧农场通过大数据、云计算等技术手段，可以实现对农场生产情况的实时监测，为保险产品创新提供数据支持。保险公司可以根据农场生产数据，开发出更加贴合实际需求的保险产品，如天气指数保险、产量保险等。（2）精准定价利用人工智能技术，保险公司可以实现对农业风险的精细化管理。通过对农场历史生产数据的分析，结合气象、地理等信息，保险公司可以更加精准地评估农业风险，为保险产品定价提供有力支持。（3）快速理赔智慧农场中的物联网设备可以实时传输农场生产数据，一旦发生灾害，保险公司可以迅速获取信息，实现快速理赔。同时通过区块链技术，可以提高理赔过程的透明度和可信度。7.2农业信贷农业信贷是智慧农场金融服务的重要组成部分，以下从几个方面进行探讨：（1）信贷风险评估智慧农场通过大数据技术，可以收集到丰富的农业生产数据，为信贷风险评估提供有力支持。金融机构可以根据农场生产数据、气象数据等信息，对借款人的还款能力进行准确评估。（2）信贷产品创新智慧农场的发展需求推动了信贷产品的创新。金融机构可以针对智慧农场的特点，开发出更加灵活、便捷的信贷产品，如农业生产周期贷款、农业技术升级贷款等。（3）信贷流程优化借助人工智能技术，金融机构可以优化信贷流程，提高信贷效率。例如，通过人脸识别、电子签名等技术，实现信贷业务的线上办理，减少纸质文件的传递和审核时间。7.3农业供应链金融农业供应链金融是智慧农场金融服务的重要环节，以下从几个方面进行探讨：（1）供应链信息整合智慧农场通过物联网、大数据等技术，可以实现供应链信息的实时整合。金融机构可以基于这些信息，为农场提供更加精准的金融服务。（2）供应链融资创新农业供应链金融可以解决农场资金流转不畅的问题。金融机构可以创新融资方式，如订单融资、仓单融资等，为农场提供多元化的融资渠道。（3）供应链风险管理智慧农场通过物联网设备，可以实时监测农产品质量、库存等信息，有助于金融机构对供应链风险进行有效管理。同时通过区块链技术，可以提高供应链金融业务的透明度和可信度。通过以上探讨，可以看出智慧农场金融服务在农业保险、农业信贷和农业供应链金融等方面具有巨大潜力，有望为我国农业发展提供有力支持。第八章：智慧农场政策与法规8.1政策支持农业现代化进程的加速，智慧农场作为农业产业转型升级的重要途径，受到了国家及地方的高度重视。以下是智慧农场政策支持的几个方面：8.1.1财政补贴政策为推动智慧农场的发展，国家及地方出台了一系列财政补贴政策，包括购置智能农业设备补贴、智慧农业技术研发补贴等。这些政策有助于降低农民的投入成本，提高智慧农场的经济效益。8.1.2税收优惠政策对智慧农场实施税收优惠政策，对从事智慧农业的企业和个人给予税收减免，以鼓励更多社会资本投入智慧农业领域。8.1.3融资支持政策为解决智慧农场资金需求，积极引导金融机构为智慧农场项目提供信贷支持，同时鼓励社会资本参与智慧农场建设，拓宽融资渠道。8.1.4科技创新政策加大对智慧农业科技创新的支持力度，鼓励企业、高校和科研机构开展产学研合作，推动智慧农业技术成果转化。8.2法规制定为保证智慧农场建设依法有序进行，我国逐步完善了相关法规体系，主要包括以下几个方面：8.2.1智慧农场建设标准制定智慧农场建设标准，明确智慧农场的技术要求、建设规范和验收标准，为智慧农场建设提供依据。8.2.2智慧农场用地政策明确智慧农场用地政策，规范智慧农场用地审批程序，保障智慧农场项目用地需求。8.2.3智慧农场环境保护法规为保护生态环境，制定智慧农场环境保护法规，对智慧农场生产过程中的环境保护要求作出规定。8.2.4智慧农场产品质量安全法规制定智慧农场产品质量安全法规，加强对智慧农场产品质量的监管，保障消费者权益。8.3监管机制为保证智慧农场建设合规、安全、高效，我国建立健全了智慧农场监管机制，主要包括以下几个方面：8.3.1监管加强对智慧农场项目的监管，保证项目按照相关法规和标准实施，防止违规建设和生产。8.3.2企业自律智慧农场企业应自觉遵守相关法规和标准，加强内部管理，保证生产安全、环保和质量。8.3.3社会监督鼓励社会各界参与智慧农场监管，通过舆论监督、第三方评估等方式，促进智慧农场健康发展。8.3.4信用体系建立健全智慧农场信用体系，对企业和个人在智慧农场建设过程中的信用状况进行评价，提高诚信意识。第九章：智慧农场人才培养与就业9.1人才培养模式9.1.1培养目标智慧农场人才培养旨在培养具备现代农业科技知识、熟悉人工智能技术及其在农业领域应用的高素质人才。培养目标应包括以下几个方面：（1）熟练掌握现代农业技术，具备农业生产、管理、经营的基本能力；（2）掌握人工智能基本原理，能够运用相关技术解决农业实际问题；（3）具备良好的创新精神和实践能力，能够适应智慧农场发展需求；（4）具备较强的团队合作和沟通能力，能够参与农业产业链的协同发展。9.1.2培养体系智慧农场人才培养体系应涵盖以下几个层次：（1）基础教育：加强农业科学、人工智能、信息技术等基础课程设置，为学生奠定扎实的基础；（2）专业教育：开设智慧农业、农业信息化、农业大数据等专业课程，培养具备专业知识的人才；（3）实践教育：加大实践教学力度，开展智慧农场实习、实训项目，提高学生的实际操作能力；（4）创新教育：鼓励学生参与科技创新活动，培养具备创新精神和创业能力的人才。9.1.3师资队伍建设加强智慧农场人才培养师资队伍建设，应采取以下措施：（1）引进具有丰富实践经验和理论水平的农业科技人才；（2）加强师资培训，提高教师的教育教学能力；（3）建立产学研合作平台，促进教师与企业、科研院所的交流与合作。9.2就业前景9.2.1智慧农场产业现状人工智能技术的不断发展，智慧农场产业呈现出良好的发展势头。在国家政策的支持下，智慧农场产业链不断完善，市场前景广阔。9.2.2就业方向智慧农场人才培养的毕业生主要就业方向包括：（1）智慧农场企业：从事农业信息化、农业大数据、智能农业设备研发、生产、销售等工作；（2）农业科研院所：从事农业科学研究、技术研发、成果转化等工作；（3）农业管理部门：从事农业政策制定、农业产业发展规划、农业技术指导等工作；（4）农业金融服务：为智慧农场项目提供融资、投资、风险管理等服务。9.3产学研合作9.3.1合作模式产学研合作模式应包括以下几个方面：