例如正在农场办理场景，“小农夫”为农场管家，协帮农业园区办理；正在调控场景，“小农夫”为种植专家，指点灌溉、通风、施肥等稼穑操做；正在植保场景，“小农夫”为病虫害防治专家，为工做者解答病虫害防治难题等。

　　基于对土壤、做物发展环境的数据监测，托普云农建立测土配方、土壤墒情预测、做物需水模子等，评估和婚配土壤水份、肥力取做物发展需求，从而指点精准灌溉、精准施肥，正在确保做物健康发展的同时达到节水节肥、避免污染和资本华侈的目标。

　　正在外部方面，托普云农研发病虫害预测、虫害防治期估算、小天气勘误、景象形象灾祸预警等模子，为农业出产者供给无效的防灾防治。同时，分析操纵了农做物市场价钱数据、气候预测数据的农做物产量预测、价钱预测、投入产出阐发等模子，可以或许评估农业风险，为农业出产运营者和银行、安全等农业金融办事者供给精准订价和风险办理策略。

　　基于深度进修的图像识别手艺，托普云农将AI使用于动物表型识别、检测和阐发，并涵盖动物的根、茎、叶、花、果实等器官。正在可见光二维、可见光三维、高光谱等成像模块下，整合多种传感器，操纵AI算法快速获取动物全生育期高通量表型消息，笼盖分歧生境下动物器官、单株、群体的形态、心理等120多种表型目标，正在解析精度、效率等方面劣势较着，为智能育种、种质资本判定等科研工做提质增效。

　　以水稻财产为例，由农业农村部扶植项目支撑，托普云农供给手艺支持建成的国内首个水稻全财产链大数据使用办事平台——国度水稻全财产链大数据平台，通过搭建水稻全财产链大数据核心，打通水稻出产-储蓄-市场-商业-消费-科技全财产链，汇聚来自出产端、畅通端、消费端的宏不雅、中不雅和微不雅数据，构成完美的营业办理、数据共享和决策征询系统，成立价钱阐发预测、景象形象产量预测、投入产出阐发、舆情阐发、消费者感情阐发等模子，深化大数据正在水稻财产范畴的使用，鞭策我国水稻财产的数字化、消息化扶植。

　　得益于正在聪慧农业范畴的深挚堆集，托普云农将AI大模子手艺取农业专业深度融合，建立农业AI大模子“小农夫”，对农资、农技、稼穑办事、农业科研、农产物加工业、农业消息办事、农业社会化办事等细分范畴的学术论文、手艺演讲、专利文档等海量学问进行系统化梳理，建立农业学问系统库。它基于RAG手艺敏捷生成专业谜底，如统一位即问即答的农业专家参谋，协帮农业工做者处理复杂问题。

　　大数据手艺的焦点价值正在于从多样化数据集中发觉纪律、趋向和联系关系性，为科学决策供给支持。近年来，我国高度注沉农业大数据使用取根本设备扶植工做，连续发布《推进大数据成长步履纲要》《农业农村大数据试点方案》《数字农业农村成长规划（2019—2025年）》等一系列性文件，鞭策大数据手艺向农业全财产链加快笼盖。

　　虫情数据的汇集和阐发，为监测迁飞性害虫首发、迸发供给了主要根据。2021年7月，台风“烟花”过境浙江期间，浙江省级植保部分通过虫情监测数据研判桐庐等地可能送来稻纵卷叶螟迁入高峰，指点本地农户及时采纳防治办法，见效显著。

　　基于多样化的农业传感器取智能配备，托普云农精准采集来自土壤、天气、做物发展等度泉源数据，并使用AI手艺进行数据建模阐发取趋向预测，正在种植办理、风险评估、市场洞察等方面为农业出产者供给决策支撑。

　　以“浙江村落大脑”为例，“浙江村落大脑”是由浙江省农业农村厅决策摆设，托普云农供给手艺支持打制的浙江省农业农村范畴数字化、智能化能力核心。

　　当前，新质出产力已成为千行百业高质量成长的内正在要乞降主要出力点。做为国内聪慧农业的耕作者，托普云农将现代消息手艺取农业专业深度融合，通过人工智能、大模子、大数据正在农业范畴的深度分析使用，为农业科研、出产、办理提质增效，以科技立异为农业强国扶植注入新动能。

　　扶植过程中，托普云农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），制定了严谨的手艺规范，成立了学问库、法则库、算法库、模子库、组件库，打制“智能、发展模子、智能交互、监测预警、指数评价、阐发研判、惠农中转、全景画像、平安智控”九大智能能力，支持了“农业智能、村落智治、农人智富”三大场景能力，别离聚焦聪慧农业出产、下层村落管理、开辟并集成了一系列数字化使用，显著提拔数字村落扶植程度。

　　人工智能的图像识别能力正在做物考种、动物表型识别、植保等范畴都能阐扬庞大感化。托普云农基于先辈的深度进修和大模子手艺，按照场景选择合适的算法模子及验证，采集海量样本数据对模子进行锻炼，并连系市场验证进行多次版本迭代和优化，识别精确率达到国内前沿程度。

　　托普云农自从研发和适配的做物物候期模子，WOFOST做物发展模子等，通过内置做物正在分歧发展发育期的、呼吸、蒸腾感化等生物机理，以及天气、土壤等机理，实现对做物全生命周期的监测取预测，包罗生育期预测、产量预测等，指点稼穑办理，提超出跨越产效率。

　　近年来，人工智能（AI）手艺取得飞跃式前进，此中图像智能识别、数据建模阐发、大模子等能力，正在农业范畴使用越来越普遍。托普云农组建专业的人工智能手艺团队，连系农业科研、出产等环节的现实需求，对AI手艺进行深度适配和校准，已正在浩繁场景实现成熟使用。

　　目前，浙江村落大脑曾经笼盖全省11个市、90个县（市、区），实现省市县全贯通，无效支持“浙农”系列等各级使用60余个，归集各类数据约20亿条，日均拜候量超100万次，活跃用户55万人。

　　正在做物考种工做中，对做物籽粒、果穗的性状调查和阐发是筛选和培育优秀品种的主要一环。托普云农将AI图像识别手艺取考种场景相连系，自从研发智能考种阐发系统，通过高清成像智能识别小麦、水稻、玉米等农做物的籽粒、果穗、截面，并高效精准丈量粒数、分量，以及长、宽、面积等各项粒型参数取果穗参数。取保守人工丈量体例比拟，使用AI图像识别手艺不只考种阐发效率显著提拔，丈量精度也大大添加，误差节制正在0。3%以下。

　　正在农业农村农政监管层面，大数据手艺也阐扬着至关主要的感化。通过收集和阐发农田分布、农业出产、农村事务等海量农业数据，农政监管机构可以或许更全面、精准地领会辖区农工作况、预测市场趋向、评估资本分派以及制定办理政策。

　　以病虫害监测预警使用为例，托普云农取浙江省植保部分配合打制“浙江省农做物严沉病虫害聪慧监测预警系统”，正在浙江省全境同一结构田间智能监测点160余个，构成区域性智能监测收集，实现水稻二化螟、稻纵卷叶螟、稻飞虱等严沉虫情动态的及时测报、集中采集、同一办理和分析使用。

　　目前，基于人工智能取植保范畴深度融合，托普云农采用卷积神经收集深度进修的方式成立识别模子，已实现2063种农业害虫的智能识别。此中，二化螟、稻纵卷叶螟、玉米螟、棉铃虫、小菜蛾等国度一二类趋光性及次要农林害虫的识别精确率达到97。5%；稻飞虱、叶蝉、绿盲蝽等毫米级小虫体识别精确率达90%以上。

　　我国每年农做物病虫害发生面积近70亿亩次，而保守的人工病虫害检测方式存正在客不雅性强、工做量大、笼盖范畴窄，效率低等问题。为此，托普云农操纵人工智能深度进修手艺，连系堆集的病虫害样本库，成功锻炼出病虫害模子，从而实现了对病虫害的快速、精准识别。

　　正在病害方面，已笼盖小麦、玉米、水稻等9类做物，涵盖赤霉病、灰斑病、稻瘟病等正在内76种病害症状，正在水稻病害症状识别方面结果特别显著，为粮食平安、生态供给了无力保障。

　　正在农业出产环节，大数据手艺通过传感器、物联网智能配备、遥感、GIS等体例，土壤、做物发展、病虫害等度数据消息，经分析阐发发觉趋向和联系关系性，从而优化资本投入，降低出产成本，提超出跨越产效率取产质量量。

　　正在单品全财产链分析办理环节，大数据手艺通过收集取打通供需两头数据消息，可以或许阐发市场需求、库存程度、物流消息等，进一步削减供需两头消息不合错误称，正在仓库储存和零售商铺环节提高运营质量，提拔供应链办理效率。

　　大数据手艺使用，数据采集是根本。托普云农不竭加强精准、图像识别和数据采集手艺立异，研发涵盖动物表型、种子、培育箱、植保、景象形象、土壤、质量等200+农业公用传感器取智能配备，深切开展数据采集、输入、汇总、使用、办理手艺研究，建立起农业出产全要素智能数据采集系统。

　　取保守的问答机械人比拟，“小农夫”的表示愈加智能，不只对话流利天然，并且跟着锻炼语料的不竭丰硕和学问库的持续更新，“小农夫”可以或许持续扩充农业专业学问，从而供给更好办事。