当前
，新质出产力已成为千行百业高质量发展的内涵要求和沉要着力点。农业作为国民经济的“压舱石”
，更必要夯实基础
，依附科技创新、产业创新为农业强国建设注入强劲动能。

作为国内智慧农业的耕作者
，lewin乐玩官网将现代信息技术与农业专业深度融合
，通过人为智能、大模型、大数据在农业领域的深度综合使用
，为农业科延注出产、治理提质增效。

人为智能：智慧农业新引擎

近年来
，人为智能（AI）技术获得飞跃式进取
，其中图像智能鉴别、数据建模分析、大模型等能力
，在农业领域利用越来越宽泛。lewin乐玩官网组建专业的人为智能技术团队
，结合农业科延注出产等环节的现实需要
，对AI技术进行深度适配和校准
，已在多多场景实现成熟利用。

01

图像智能鉴别

人为智能的图像鉴别能力在作物考种、植物表型鉴别、植保等领域都能阐扬巨大作用。lewin乐玩官网基于先进的深度进建和大模型技术
，凭据场景选择相宜的算法模型及验证
，采集海量样本数据对模型进行训练
，并结合市场验证进行屡次版本迭代和优化
，鉴别正确率达到国内当先水平。

作物考种

在作物考种工作中
，对作物籽粒、果穗的性状调查和分析是筛选和造就良好种类的沉要一环。lewin乐玩官网将AI图像鉴别技术与考种场景相结合
，自主研发智能考种分析系统
，通过高清成像智能鉴别幼麦、水稻、玉米等农作物的籽粒、果穗、截面
，并高效精准丈量粒数、沉量
，以及长、宽、面积等各项粒型参数与果穗参数。与传统人为丈量方式相比
，使用AI图像鉴别技术不仅考种分析效能显著提升
，丈量精度也大大增长
，误差节造在0.3%以下。

lewin乐玩官网图像鉴别技术在考种方面的利用

植物表型解析

基于深度进建的图像鉴别技术
，lewin乐玩官网将AI用于植物表型鉴别、检测和分析
，并涵盖植物的根、茎、叶、花、果实等器官。在可见光二维、可见光三维、高光谱等成像？橄
，整合多种传感器
，利用AI算法急剧获取植物全生育期高通量表型信息
，覆盖分歧生境下植物器官、单株、群体的状态、生理等120多种表型指标
，在解析精度、效能等方面优势显著
，为智能育种、种质资源鉴定等科研工作提质增效。

lewin乐玩官网植物表型解析设备

lewin乐玩官网图像鉴别技术在表型解析方面的利用

病虫害鉴别

我国每年农作物病虫害产生面积近70亿亩次
，而传统的人为病虫害检测步骤存在主观性强、工作量大、覆盖领域窄
，效能低等问题。为此、lewin乐玩官网利用人为智能深度进建技术
，结合堆集的病虫害样本库训练出病虫害模型
，从而实现对病虫害的急剧、精准鉴别。

lewin乐玩官网病虫害鉴别算法示意

目前
，基于人为智能与植保领域深度融合
，lewin乐玩官网选取卷积神经网络深度进建的步骤成立鉴别模型
，已实现2063种农业害虫的智能鉴别。其中
，二化螟、稻纵卷壹、玉米螟、棉铃虫、幼菜蛾等国度一二类趋光性及重要农林害虫的鉴别正确率达到97.5%；稻飞虱、叶蝉、绿盲蝽等毫米级幼虫体鉴别正确率达90%以上。

在病害方面
，已覆盖幼麦、玉米、水稻等9类作物
，涵盖赤霉病、灰斑病、稻瘟病等在内76种病害症状
，在水稻病害症状鉴别方面成效尤其显著
，为粮食安全、生态；ぬ峁┝擞辛ΡＯ。

lewin乐玩官网图形鉴别技术在植保方面的利用

02

数据建模与分析

基于多样化的农业传感器与智能设备
，lewin乐玩官网精准采集来自泥土、气象、作物成长等多维度源头数据
，并使用AI技术进行数据建模分析与趋向预测
，在种植治理、风险评估、市场洞察等方面为农业出产者提供决策支持。

作物成长预测

lewin乐玩官网自主研发和适配的作物物候期模型
，WOFOST作物成长模型等
，通过内置作物在分歧成长发育期的同化、呼吸、蒸腾作用等生物机理
，以及气象、泥土等环境机理
，实现对作物全性命周期的监测与预测
，蕴含生育期预测、产量预测等
，领导农事治理
，提逾越产效能。

杨梅成长模型

精准农业治理

基于对泥土、作物成长情况的数据监测
，lewin乐玩官网构建测土配方、泥土墒情预测、作物需水模型等
，评估和匹配泥土水份、肥力与作物成长需要
，从而领导精准灌溉、精准施肥
，在确保作物健全成长的同时达到节水节肥、预防环境传染和资源浪费的主张。

lewin乐玩官网精准智能灌溉系统

风险评估

在表部环境方面
，lewin乐玩官网研发病虫害预测、虫害防治期估算、幼气象勘误、形象灾害预警等模型
，为农业出产者提供有效的防灾防治建议。同时
，综合利用了农作物市场价值数据、气象预测数据的农作物产量预测、价值预测、投入产出分析等模型
，可能评估农业风险
，为农业出产经营者和银杏注保险等农业金融服务者提供精准定价微风险治理战术。

褐飞虱属迁飞蹊径研判

03

农业大模型“幼农夫”

得益于在智慧农业领域的深厚堆集
，lewin乐玩官网将AI大模型技术与农业专业深度融合
，构建农业AI大模型“幼农夫”
，对农资、农技、农事服务、农业科延注农产品加工业、农业信息服务、农业社会化服务等细分领域的学术论文、技术汇报、专利文档等海量知识进行系统化梳理
，构建农业知识系统库。当农业工作者向“幼农夫”提出农业问题时
，它基于RAG技术迅速天生专业答案
，如统一位即问即答的农业专家照拂
，协助农业工作者解决复杂问题。

与传统的问答机械人相比
，“幼农夫”的阐发越发智能
，不仅对话流畅天然
，可能矫捷适应分歧场景和工作
，并且随着训练语料的不休丰硕和知识库的不休更新
，“幼农夫”可能持续扩充农业专业知识
，从而提供更好服务。

例如在农场治理场景
，“幼农夫”化身为农场管家
，协助农业园区治理；在环境调控场景
，“幼农夫”化身为种植专家
，领导灌溉、透风、施肥等农事操作；在植保场景
，“幼农夫”化身为病虫害防治专家
，为工作者解答病虫害防治难题等。

农业大模型“幼农夫”

大数据：推动精准农业与智慧监管

大数据技术的主题价值在于从多样化数据集中发现法规、趋向和关联性
，为科学决策提供支持。近年来
，我国高度器沉农业大数据利用与基础设施建设工作
，陆续颁布《推进大数据发展行动纲领》《农业村落大数据试点规划》《数字农业村落发展规划（2019—2025年）》等一系列指引性文件
，推动大数据技术向农业全产业链加快覆盖。

大数据技术利用
，数据采集是基础。lewin乐玩官网不休加强精准感知、图像鉴别和数据采集技术创新
，研发涵盖植物表型、种子、造就箱、植保、形象环境、泥土、品质等200+农业专用传感器与智能设备
，深刻发展数据采集、输入、汇总、利用、治理技术钻研
，构建起农业出产全身分智能数据采集系统。

01

农业出产精准化

在农业出产环节
，大数据技术通过传感器、物联网智能设备、遥赣注GIS等方式采集并整合气象、泥土、作物成长、病虫害等多维度数据信息
，经综合分析发现趋向和关联性
，从而优化资源投入
，降低出产成本
，提逾越产效能与产品质量。

以病虫害监测预警利用为例
，lewin乐玩官网与浙江省植保部门共同打造“浙江省农作物沉大病虫害智慧监测预警系统”
，在浙江省全境统一布局田间智能监测点160余个
，形成区域性智能监测网络
，实现水稻二化螟、稻纵卷壹、稻飞虱等沉大虫情动态的实时测报、集中采集、统一治理和综合利用。

浙江省水稻虫情预警平台

虫情数据的汇集和分析
，为监测迁飞性害虫首发、发作提供了沉要凭据。2021年7月
，台风“烟花”过境浙江期间
，浙江省级植保部门通过虫情监测数据研判桐庐等地可能迎来稻纵卷壹迁入顶峰
，领导本地田舍实时采取防治措施
，收效显著。

02

单品全产业链数字化

在单品全产业链综合治理环节
，大数据技术通过网络与买通供需两端数据信息
，可能分析市场需要、库存水平、物流信息等
，进一步削减供需两端信息不合称
，在仓库贮存和零售商店环节提高运营质量
，提升供给链治理效能。

以水稻产业为例
，由农业村落部建设项目支持
，中国水稻钻研所牵头建设
，lewin乐玩官网提供技术支持建成的国内首个水稻全产业链大数据利用服务平台——国度水稻全产业链大数据平台
，通过搭建水稻全产业链大数据中心
，买通水稻出产-储蓄-市场-业务-消费-科技全产业链
，汇聚来自出产端、流通端、消费端的宏观、中观和微观数据
，形成美满的业务治理、数据共享和决策征询系统
，成立价值分析预测、形象产量预测、投入产出分析、舆情分析、消费者感情分析等模型
，深入大数据在水稻产业领域的利用
，推动我国水稻产业的数字化、信息化建设。

国度水稻全产业链大数据平台

03

农政监管智慧化

在农业村落农政监管层面
，大数据技术也阐扬着至关沉要的作用。通过网络和分析农田散布、农业出产、村落事务等海量农业数据
，农政监管机构可能更全面、精准地相识辖区农事情况、预测市场趋向、评估资源分配以及造订治理政策。

以“浙江村落大脑”为例
，“浙江村落大脑”是由浙江省农业村落厅决策部署
，lewin乐玩官网提供技术支持打造的浙江省农业村落领域数字化、智能化能力中心。

建设过程中
，lewin乐玩官网为浙江村落大脑搭建了“11153”的总体构架（1仓1图1码5库3能力）
，造订了严谨的技术规范
，成立了知识库、规定库、算法库、模型库、组件库
，打造“智能感知、成长模型、智能交互、监测预警、指数评价、分析研庞注惠农直达、全景画像、安全智控”九大智能能力
，支持了“农业智能、村落智治、农夫智富”三大场景能力
，别离聚焦智慧农业出产、基层村落治理、农夫增收共富
，开发并集成了一系列数字化利用
，显著提升数字村落建设水平。

浙江村落大脑汇集农业大数据

目前
，浙江村落大脑已经覆盖全省11个视注90个县（视注区）
，实现省市县三级全贯通
，有效支持“浙农”系列等各级利用60余个
，归集各类数据约20亿条
，日均接见量超100万次
，活跃用户55万人。

结语

将来
，农业领域将迎来多种技术融合发展的趋向。在科技创新驱动下
，物联网、智能传感器、大数据、人为智能、农业机械人等技术将持续进取并深度融合
，构建高度集成的智慧农业生态系统
，形成农业新质出产力
，推动农业科延注出产、经营与监管向着精准、高效、智能化、可持续方向不休发展。