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数字农业农村AI大模型数字化平台规划设计方案

规划背景与目标

整体架构设计

AI大模型应用规划

核心功能模块

实施路径规划

保障与评估体系

目录

CONTENTS

01

规划背景与目标

CHAPTER

生产效率低下

人才短缺问题

环境压力加剧

技术应用滞后

产业链协同不足

农业发展现状与挑战

传统农业生产依赖人工经验，缺乏精准化管理和数据支撑，导致资源利用率低、产出效益不稳定，制约规模化发展。

农业生产、加工、流通等环节信息割裂，上下游缺乏有效衔接，难以实现全链条数字化追溯与资源优化配置。

智能装备普及率低，物联网、大数据等技术与农业场景融合深度不足，难以支撑现代化农业转型升级需求。

农村地区数字化专业人才匮乏，农户对新技术的接受能力和操作水平有限，阻碍数字化技术落地推广。

过度施肥、灌溉不合理等粗放式生产模式导致土壤退化与环境污染，亟需通过数字化手段实现绿色可持续发展。

以农为本

全域数字治理

科技驱动

构建智慧农业新生态

业务目标

实现农业生产智能化

推动农村产业数字化

完成数字乡村建设

管理目标

落实数字中国战略

完善数字基础设施

加强数字人才培养

平台

技术

安全

模型

应用

数据

服务

愿景

领域

路径

目标

农业

农村

农民

数字化政策导向分析

平台建设核心目标设定

构建覆盖种植、养殖、加工、销售的全周期AI模型，实现生产计划优化、病虫害预警、产量预测等核心功能智能化。

全流程智能决策

资源高效配置

产业生态整合

农户赋能体系

可持续发展能力

技术迭代机制

通过物联网设备实时采集土壤、气象、水文数据，结合算法动态调整水肥用量，降低资源浪费率20%以上。

打通农业产业链各环节数据壁垒，建立产销对接、金融服务、技术咨询等一站式服务平台，提升产业协同效率。

开发轻量化移动端应用，提供多语言语音交互、图像识别等低门槛工具，帮助农户快速掌握数字化种植技术。

集成碳排放监测、生态评估模块，引导农业生产向低碳化转型，助力“双碳”目标在农业领域落地。

建立开放式算法仓库，支持科研机构与企业联合开发垂直场景模型，持续提升平台技术领先性与行业适用性。

02

整体架构设计

CHAPTER

农户端

模型迭代

数据接口

农业AI核心技术

数据治理

模型层

算法层

应用层

服务层

运营层

支撑体系

农情预测

微服务

增值服务

架构组成

效能验证

TCO

生态链

试点县

合作社

通过农田传感器实时数据回流，动态优化模型参数，月迭代效率提升30%

单位算力成本下降60%，亩均增收200元，技术复用率达80%

实现农作物识别准确率≥95%，病虫害预警时效提升40%，支撑千万级终端接入

平台技术框架组成

项目总体

AllDesignideas

河北节点

数据资源布局

内蒙古节点

山西节点

数据资产

北部数据区

包括遥感数据处理、作物生长模型训练、市场预测算法开发

南部数据区

涵盖作物产量预测模型、农产品价格趋势分析、智能灌溉决策系统

广西节点

云南节点

海南节点

数据采集

数据处理部

模型训练部

数据管理部

算法研发部

辽宁节点

广东节点

江苏节点

安徽节点

浙江节点

山东节点

河南节点

江西节点

湖南节点

湖北节点

东部数据区

包括制定农业数据采集标准、建立数据共享机制、优化数据清洗流程

中部数据区

包括土壤墒情分析、气象数据处理、病虫害识别模型构建

数据资源整合策略

边缘智能推理引擎

端侧自适应采样

协同告警联动系统

异构设备兼容中间件

任务动态卸载策略

云端模型增量更新

在农田物联网网关部署轻量化AI模型，实现虫情识别、墒情预警等场景的本地实时决策，降低云端依赖。

通过联邦学习技术定期聚合边缘节点训练结果，动态优化云端大模型参数，再反向推送至终端设备完成模型迭代。

根据网络状况和设备算力，智能分配图像识别、视频分析等计算任务至云端或边缘节点，实现资源利用率最大化。

智能终端根据作物生长阶段自动调整传感器采集频率，关键期高频监测，休眠期低频采样，延长设备续航时间。

当边缘节点检测到重大病虫害风险时，自动触发云端全域预警广播，并联动无人机巡检系统启动应急核查。

开发支持Modbus、LoRa、NB-IoT等多种协议的适配层，实现不同厂商农业设备的即插即用与数据统一接入。

云边端协同机制

03

AI大模型应用规划

CHAPTER

整合卫星遥感、气象站、土壤传感器等多源异构数据，通过深度学习算法构建作物生长动态模型，实现种植密度、灌溉量、施肥方案的精准推荐。

多模态数据融合分析

利用时序神经网络处理历史产量数据与气候特征，生成不同种植策略下的产量概率分布图，为农业保险精算提供决策依据。

基于计算机视觉技术开发病虫害识别模型，支持农户通过移动端上传作物叶片图像，实时获取病害类型识别结果及生物防治方案建议。

01

03

02

农业生产智能决策模型

结