双方均涉及智能灌溉系统研发，包括动力系统优化、精准喷灌、自动化控制及AI技术应用。用户需求中的卷盘驱动协调、水肥智能控制与该需求的智能决策系统、物联网监控高度契合，均强调降低能耗与提升灌溉均匀度。

双方均关注土壤改良与水肥管理，涉及土壤墒情监测、测土配方施肥及轻简操作技术。用户需求的水肥精准配比与该需求的有机质提升目标存在技术关联，但应用场景差异较大。

双方均应用AI技术实现设备智能化，用户需求的“感知-决策-执行”闭环与该需求的预测性维护模型存在方法论相似性，但前者聚焦农业灌溉场景，后者侧重工业设备维护。

双方均涉及农业机械路径规划与自动化控制，用户需求的动态避障与复杂地形适应性与该需求的播种机高速作业优化存在技术交集，但应用场景不同。