日前，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布2025年十大智慧農(nóng)業(yè)主推技術(shù)。分別是：

1.土壤高通量檢測(cè)機(jī)器人及大田智慧施肥技術(shù)

2.大田農(nóng)機(jī)裝備自主作業(yè)技術(shù)

3.生豬智慧養(yǎng)殖AI算法技術(shù)

4.水產(chǎn)養(yǎng)殖智能工廠關(guān)鍵技術(shù)

5.蛋雞智能選育選配關(guān)鍵技術(shù)

6.主糧種植農(nóng)事數(shù)字管控技術(shù)

7.冬小麥智慧灌溉水肥精準(zhǔn)調(diào)控單產(chǎn)提升技術(shù)

8.大豆智能設(shè)計(jì)育種技術(shù)

9.果蔬智能分選與全鏈條數(shù)字化技術(shù)

10.荔枝智能速凍鎖鮮與高值化加工技術(shù)

針對(duì)我國(guó)大田作物施肥用量大、效率偏低、施肥結(jié)構(gòu)不平衡等問題，該技術(shù)聚焦土壤信息獲取、目標(biāo)檢測(cè)、智能服務(wù)三大關(guān)鍵問題，突破“天空地”多源數(shù)據(jù)融合、智能檢測(cè)裝備研發(fā)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建模等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建了AI賦能的新一代智慧施肥技術(shù)體系，為農(nóng)業(yè)企業(yè)、規(guī)模農(nóng)場(chǎng)及農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)機(jī)構(gòu)提供精準(zhǔn)化、高效化、個(gè)性化的農(nóng)事服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，具有較好的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與生態(tài)效益。

（一）技術(shù)要點(diǎn)

1.高通量土壤檢測(cè)機(jī)器人。針對(duì)傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室土壤檢測(cè)周期長(zhǎng)、成本高、人工誤差大、人員依賴度高的痛點(diǎn)，開發(fā)匹配實(shí)驗(yàn)室動(dòng)作流程的機(jī)器視覺、精準(zhǔn)滴定、多臂協(xié)同、優(yōu)化調(diào)度算法等核心技術(shù)，涵蓋土壤制樣、掃碼進(jìn)樣稱量、多方式浸提、顯色檢測(cè)、離心、有機(jī)質(zhì)分析、消解等全流程功能模塊，實(shí)現(xiàn)土壤養(yǎng)分及重金屬共42項(xiàng)指標(biāo)的全自動(dòng)化檢測(cè)。檢測(cè)精度符合國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，精密度優(yōu)于傳統(tǒng)人工操作，檢測(cè)通量達(dá)2000指標(biāo)／天，系統(tǒng)誤差控制在5%以內(nèi)，大幅度降低檢測(cè)成本，構(gòu)建了穩(wěn)定高效的規(guī)模化土壤檢測(cè)新模式。

2.便攜式土壤快速檢測(cè)技術(shù)。為解決土壤養(yǎng)分原位檢測(cè)缺失、檢測(cè)周期長(zhǎng)的難題，創(chuàng)新融合微流控芯片與光學(xué)檢測(cè)技術(shù)，打造土壤前處理——檢測(cè)一體化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)鮮土ｐＨ、硝態(tài)氮、速效磷、速效鉀、有機(jī)質(zhì)的低成本（１０元／指標(biāo)）、快速（２０分鐘／指標(biāo)）、易操作（低于４個(gè)操作步驟）、高穩(wěn)定性（ＲＳＤ＜５％）現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)，有效解決我國(guó)土壤檢測(cè)自主不可控、農(nóng)民不易用的核心難題。

3.土壤水熱鹽傳感器。針對(duì)目前水熱鹽傳感器原位動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)精度低、壽命短、維護(hù)成本高等問題，基于介電感測(cè)原理，結(jié)合微機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)（ＭＥＭＳ），利用土壤作為電介質(zhì)，研發(fā)多通道非接觸式感測(cè)方法，開發(fā)的新型傳感器，實(shí)現(xiàn)微型化、低功耗、多參數(shù)的土壤水、熱、鹽的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)（重復(fù)性＜５％，準(zhǔn)確度＞９０％）。

4.土壤快檢試劑盒和試紙。針對(duì)土壤養(yǎng)分傳統(tǒng)檢測(cè)取樣繁瑣、檢測(cè)設(shè)備體積大、操作專業(yè)性強(qiáng)等問題，研究土壤氮磷鉀敏感的新型熒光納米材料，結(jié)合薄膜擴(kuò)散梯度（ＤＧＴ）被動(dòng)采樣技術(shù)，開發(fā)一次性銨態(tài)氮／硝態(tài)氮紙基熒光可視化檢測(cè)試紙、土壤磷酸根和鉀離子熒光檢測(cè)試劑盒，實(shí)現(xiàn)土壤ＮＰＫ高靈敏（１ｍｇ／ｋｇ）、低成本（傳統(tǒng)方法的５％）、快速（１５分鐘）的可視化檢測(cè)。

５.土壤肥力智慧制圖技術(shù)。以測(cè)土機(jī)器人基準(zhǔn)檢測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合本地化標(biāo)定后的快檢設(shè)備補(bǔ)充數(shù)據(jù)，融合ＧＩＳ地理信息系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開展服務(wù)區(qū)域土壤屬性精細(xì)化制圖。制圖指標(biāo)涵蓋ｐＨ值、有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀等核心肥力指標(biāo)，為基肥施用前的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和施肥方案制定提供空間化數(shù)據(jù)支撐。

６.施肥大模型技術(shù)。融合養(yǎng)分專家系統(tǒng)、大語言模型與遙感解譯算法，深度分析作物、土壤、氣象等多源數(shù)據(jù)，依托多年實(shí)地試驗(yàn)數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化變量權(quán)重，構(gòu)建新一代“養(yǎng)分專家施肥大模型”。該模型可根據(jù)土壤條件與目標(biāo)產(chǎn)量制定精準(zhǔn)基肥方案，結(jié)合作物生育階段、苗情長(zhǎng)勢(shì)及近期天氣動(dòng)態(tài)生成追肥決策，實(shí)現(xiàn)施肥全周期智能化、精準(zhǔn)化調(diào)控。

（二）降本增效方面

運(yùn)用智能化施肥運(yùn)籌與動(dòng)態(tài)追肥決策，實(shí)現(xiàn)農(nóng)場(chǎng)生產(chǎn)多重效益協(xié)同提升：

1.化肥利用率顯著提高，不減產(chǎn)的情況下，肥料用量下降10%~22%。

2.提高作物產(chǎn)量，糧食作物產(chǎn)量提高8%~13%。

3.農(nóng)業(yè)面源污染有效降低，生態(tài)環(huán)境持續(xù)優(yōu)化，形成“增產(chǎn)、提質(zhì)、減污、增效”的良性發(fā)展模式。

1.以農(nóng)場(chǎng)為基本服務(wù)單元，初期建議根據(jù)作物長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量信息布設(shè)不少于40個(gè)土壤采集樣點(diǎn)，并形成標(biāo)簽數(shù)據(jù)；以縣域?yàn)榉?wù)單元，根據(jù)土壤類型、遙感數(shù)據(jù)、地理信息布設(shè)不少于2000個(gè)土壤采集樣點(diǎn)，用以形成標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

2.土壤快檢設(shè)備需由專業(yè)人員根據(jù)規(guī)范的流程完成本地化標(biāo)定。

3.操作人員應(yīng)通過培訓(xùn)，詳細(xì)了解土壤檢測(cè)和施肥軟件的使用說明書，熟練掌握技術(shù)要點(diǎn)。

對(duì)大田生產(chǎn)智能化技術(shù)不成熟、高質(zhì)量智能化裝備缺乏等問題,聚焦高效自動(dòng)駕駛、參數(shù)精準(zhǔn)感知、智能作業(yè)調(diào)控、協(xié)同作業(yè)、集群管控五大核心問題,研究突破農(nóng)機(jī)導(dǎo)航自動(dòng)駕駛系統(tǒng)車載融合技術(shù)、作業(yè)質(zhì)量參數(shù)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)、作業(yè)智能化調(diào)控技術(shù)、裝備協(xié)同作業(yè)控制技術(shù)、網(wǎng)聯(lián)集群管控技術(shù),集成創(chuàng)制全程智能化作業(yè)裝備,構(gòu)建大田智慧農(nóng)場(chǎng)應(yīng)用場(chǎng)景,形成大田農(nóng)機(jī)裝備自主作業(yè)技術(shù)及裝備體系。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

1.農(nóng)機(jī)導(dǎo)航自動(dòng)駕駛系統(tǒng)車載融合技術(shù)。用于農(nóng)機(jī)高效自主作業(yè)路徑規(guī)劃與自動(dòng)行走控制,包括適配耕種管收全程機(jī)型的單機(jī)作業(yè)和多機(jī)協(xié)同的高效路徑,線性油門、手自一體式變速調(diào)節(jié)、比例轉(zhuǎn)向等高執(zhí)行一致性的線控自動(dòng)部件,實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航與多種農(nóng)機(jī)高效適配,較國(guó)內(nèi)主流農(nóng)機(jī)無人駕駛效率提升近10%,行走控制可靠性提升超過20%。

2.大田農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量參數(shù)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)。用于農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量分析與調(diào)控決策,包括耕深、播種施肥量、噴藥量、谷物破碎率、谷物含雜率、谷物損失率等在線監(jiān)測(cè)技術(shù),監(jiān)測(cè)誤差不超過5%,實(shí)現(xiàn)了大田農(nóng)機(jī)作業(yè)效果實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),為無人農(nóng)機(jī)裝備作業(yè)參數(shù)調(diào)控提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

3.大田農(nóng)機(jī)作業(yè)智能化調(diào)控技術(shù)。用于耕種管收智能農(nóng)機(jī)高質(zhì)量作業(yè)調(diào)控,包括電驅(qū)精量播種與施肥技術(shù),播種誤差<3%,施肥誤差<5%;插秧同步變量施肥控制技術(shù),減少肥料用量15%以上;高效低損收獲智能調(diào)控技術(shù),實(shí)現(xiàn)割臺(tái)、滾筒、凹板篩、風(fēng)機(jī)等部件參數(shù)依據(jù)作業(yè)質(zhì)量在線調(diào)節(jié),較人工收獲,損失率降低0.19%,含雜率降低0.98%,破碎率降低0.14%。

4.異構(gòu)裝備協(xié)同作業(yè)控制技術(shù)。用于多機(jī)高效協(xié)同作業(yè)控制,通過自組網(wǎng)通信進(jìn)行主從機(jī)的位姿、運(yùn)動(dòng)參數(shù)、部件參數(shù)等的實(shí)時(shí)交互,采用“位—速”耦合控制實(shí)現(xiàn)主從和定點(diǎn)兩種協(xié)同作業(yè)模式,創(chuàng)制“插秧—運(yùn)秧”和“收獲—卸糧”協(xié)同作業(yè)裝備,提高插秧及收獲的綜合作業(yè)效率約30%。

5.網(wǎng)聯(lián)集群管控技術(shù)。解決農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)“孤島”快速網(wǎng)聯(lián)通訊和數(shù)字化智能管理的難題,通過“數(shù)字模型同步”和“云—端”交互通信協(xié)議與接口規(guī)范,裝備數(shù)據(jù)快速入網(wǎng)與應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)—決策—執(zhí)行—反饋”的智慧農(nóng)場(chǎng)生產(chǎn)閉環(huán)。

(二)降本增效方面

1.智能化無人農(nóng)機(jī)裝備實(shí)現(xiàn)了除插秧環(huán)節(jié)外的稻麥智能化和無人化作業(yè),用工量節(jié)約超過50%,勞動(dòng)強(qiáng)度大幅降低,同等人力投入下的日平均作業(yè)效率提升20%以上。

2.高精度自動(dòng)駕駛有效避免了重、漏作業(yè),直線作業(yè)誤差≤±2.5cm、行距均勻性超過95%,顯著改善行間與株間的通風(fēng)及透光性,有利于穩(wěn)產(chǎn)增收。

3.在線感知作業(yè)質(zhì)量并自主調(diào)控作業(yè),改善了作業(yè)質(zhì)量、進(jìn)一步提升了農(nóng)資利用率,稻麥周年平均增產(chǎn)超過5%。

該技術(shù)適用于大田作物規(guī)模化種植場(chǎng)景耕種管收全程智能化生產(chǎn)需求,具體要求如下:

1.規(guī)則連片,單地塊面積在5畝以上,下田坡道寬度不低于1.5倍的農(nóng)機(jī)主機(jī)寬度,坡道傾斜度建議不超過15°。

2.大型農(nóng)機(jī)作業(yè)場(chǎng)景機(jī)耕道路寬度建議不低于4米,小型農(nóng)機(jī)作業(yè)場(chǎng)景機(jī)耕道路寬度建議不低于3米。

3.配備較為寬敞的停機(jī)庫(kù),機(jī)庫(kù)出入口滿足農(nóng)機(jī)安全出入需求,場(chǎng)景內(nèi)衛(wèi)星信號(hào)及網(wǎng)絡(luò)信號(hào)良好。

4.操作人員應(yīng)通過專業(yè)培訓(xùn),詳細(xì)了解并掌握智能農(nóng)機(jī)裝備人工作業(yè)及自主作業(yè)的操作規(guī)范,并掌握必要的維護(hù)和檢修能力。

針對(duì)我國(guó)生豬產(chǎn)業(yè)上下游存在生產(chǎn)方式落后、環(huán)節(jié)多、鏈條長(zhǎng)、信息不對(duì)稱、效率低、運(yùn)營(yíng)成本高等問題,該技術(shù)基于“IAP數(shù)智農(nóng)業(yè)”底層平臺(tái),打造生豬企業(yè)專屬的數(shù)智化AI算法,覆蓋人、豬、車、物、行為等多個(gè)領(lǐng)域,提供精確的數(shù)據(jù)分析和決策支持,能夠精準(zhǔn)分析養(yǎng)殖過程中的各類數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能化決策與管理,有效提升養(yǎng)殖效率、降低成本、保障動(dòng)物健康,為養(yǎng)殖業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入新動(dòng)力。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

依托IAP操作系統(tǒng)平臺(tái)與百萬級(jí)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI大模型,結(jié)合智能硬件的融合接入,構(gòu)建“感知—決策—執(zhí)行—反饋”的全鏈閉環(huán)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)環(huán)境調(diào)控、行為識(shí)別、精準(zhǔn)飼喂與疫病預(yù)警等功能的深度融合。

1.AI算法技術(shù)。通過自研Loki算法平臺(tái),重點(diǎn)為豬場(chǎng)提供AI巡檢、洗消監(jiān)管、精準(zhǔn)飼喂、智能能耗、智能環(huán)控、數(shù)智監(jiān)管、遠(yuǎn)程賣豬、AI盤估八大算法應(yīng)用,聚焦人豬行為識(shí)別、豬場(chǎng)盤點(diǎn)估重及疫病預(yù)警等核心場(chǎng)景應(yīng)用。通過非接觸式性狀測(cè)定,利用3D重建、測(cè)量、補(bǔ)償?shù)燃夹g(shù),識(shí)別體長(zhǎng)、體高、體寬、腹寬、臀寬、腹圍、臀圍、管圍等27個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),利用多角度深度數(shù)據(jù)采集與點(diǎn)云融合等,實(shí)現(xiàn)豬只盤點(diǎn)、估重及行為識(shí)別等關(guān)鍵信息。同時(shí),開展動(dòng)物視覺及聲紋識(shí)別、動(dòng)物及人的行為監(jiān)測(cè)等算法研發(fā)應(yīng)用,重點(diǎn)突出豬場(chǎng)無人化、智能化和精細(xì)化的過程管理,實(shí)現(xiàn)對(duì)豬場(chǎng)日常生產(chǎn)的全流程管理,有效提升豬場(chǎng)的管理水平。

2.數(shù)字孿生技術(shù)。以3D建模、智能分析、數(shù)據(jù)可視化搭建基礎(chǔ)底座,結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)、物理仿真、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等關(guān)鍵技術(shù),1:1還原豬場(chǎng),實(shí)現(xiàn)廠房布局及設(shè)備協(xié)同的仿真,以三維可視化的形式立體化呈現(xiàn)豬場(chǎng)運(yùn)行的綜合態(tài)勢(shì),利用邊緣計(jì)算,實(shí)現(xiàn)虛擬豬場(chǎng)對(duì)實(shí)體豬場(chǎng)的精準(zhǔn)信息傳達(dá)、遠(yuǎn)程操控,感知豬場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)和運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),為豬場(chǎng)場(chǎng)景化應(yīng)用提供積淀、融合、開放、穩(wěn)定的技術(shù)能力支撐。

3.大模型技術(shù)。整合十年農(nóng)牧大數(shù)據(jù)+農(nóng)牧專業(yè)知識(shí)庫(kù)超5000萬條產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),精準(zhǔn)適配農(nóng)業(yè)場(chǎng)景和需求。首創(chuàng)多Agent協(xié)同架構(gòu),構(gòu)建混合專家矩陣,融合多模態(tài)感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),打造上千項(xiàng)核心技能,擁有自動(dòng)路由、專業(yè)化分工、分布式執(zhí)行和多流程編排等能力,實(shí)現(xiàn)從育種、養(yǎng)殖、屠宰加工等全產(chǎn)業(yè)鏈、全流程的技術(shù)賦能,突破通用大模型在垂直領(lǐng)域的泛化局限。

(二)降本增效方面

該技術(shù)可賦能不同的應(yīng)用場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)豬場(chǎng)遠(yuǎn)程化、精準(zhǔn)化、可視化管理。以某母豬存欄500頭豬聯(lián)網(wǎng)用戶為例,利用本技術(shù)賦能生產(chǎn)管理環(huán)節(jié),可使配種分娩率由82%提高到87%;PSY由24提高到26;料肉比由2.8降低到2.65,降低0.15;同時(shí),可將人工效率由300頭/人,提高到450頭/人。綜合測(cè)算,每頭母豬年節(jié)省900元。

1.軟硬件建議母豬存欄500頭以上的規(guī)模豬場(chǎng);供應(yīng)鏈及大模型產(chǎn)品無特殊要求。

2.自繁自養(yǎng)、家庭農(nóng)場(chǎng)、個(gè)體戶等模式全覆蓋。

3.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)支撐(4G/5G等);手機(jī)、計(jì)算機(jī)等終端設(shè)備。

4.操作人員應(yīng)通過培訓(xùn),詳細(xì)了解各軟硬件產(chǎn)品使用說明書,掌握操作和使用技術(shù)要點(diǎn)。

我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量大,但并非養(yǎng)殖強(qiáng)國(guó),存在資源利用率低、單產(chǎn)低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、餌料浪費(fèi)嚴(yán)重等產(chǎn)業(yè)問題。本技術(shù)聚焦水質(zhì)精準(zhǔn)檢測(cè)、智能裝備與智能管控三大核心領(lǐng)域,創(chuàng)新研發(fā)了水產(chǎn)養(yǎng)殖智能工廠等系列技術(shù),推動(dòng)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)綠色高效智能轉(zhuǎn)型。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

1.水質(zhì)參數(shù)長(zhǎng)時(shí)間精準(zhǔn)測(cè)量技術(shù)。自主研發(fā)9種在線水質(zhì)傳感器,涵蓋溶解氧、溫度、pH、氨氮等參數(shù),在陸基工廠養(yǎng)殖中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、連續(xù)、高精度監(jiān)測(cè),整體測(cè)量誤差較行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)降低30%以上。其中包含多項(xiàng)核心突破:提出了基于阻抗測(cè)量的溶解氧傳感器電解質(zhì)流失故障診斷方法,顯著提升傳感器壽命與穩(wěn)定性;創(chuàng)制了柔性可穿戴陣列式溶解氧傳感器,為局部水環(huán)境精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)提供新手段;開發(fā)了基于氮摻雜石墨烯量子點(diǎn)熒光法的氨氮檢測(cè)方法,增強(qiáng)檢測(cè)靈敏度與抗干擾能力;構(gòu)建了基于多傳感融合的亞硝酸鹽預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)的軟測(cè)量與預(yù)警。本裝備實(shí)現(xiàn)了從單點(diǎn)檢測(cè)到智能診斷、從硬件創(chuàng)新到算法融合的全面自主創(chuàng)新。

2.跨網(wǎng)多設(shè)備可靠性傳輸技術(shù)。采用自主研發(fā)的“動(dòng)態(tài)跨網(wǎng)適配技術(shù)”攻克了異構(gòu)設(shè)備(無線/有線)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的高效協(xié)同通信難題。配套專用無線采集器與控制器,在復(fù)雜養(yǎng)殖環(huán)境中保障數(shù)據(jù)傳輸可靠性,系統(tǒng)丟包率低于0.1%,支持大規(guī)模設(shè)備集群穩(wěn)定組網(wǎng),為大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供底層支撐。

3.多路氣動(dòng)智能投餌技術(shù)。自主研制了矩陣式氣動(dòng)投喂裝備高精度下料、餌料長(zhǎng)距離低損耗輸送等核心裝置,整合智能控制、生物量實(shí)時(shí)估算、料位自動(dòng)檢測(cè)與智能稱重測(cè)量等核心功能,構(gòu)建智能投餌控制模型,實(shí)現(xiàn)多通道精準(zhǔn)飼喂與低破損輸送。實(shí)際應(yīng)用中,顆粒餌料破損率降低20%以上,顯著減少餌料浪費(fèi)與水質(zhì)污染,整體投飼效率提升30%以上。

4.智能巡檢技術(shù)。開發(fā)了具備全自主運(yùn)行能力的養(yǎng)殖車間巡檢機(jī)器人,搭載自研導(dǎo)航與識(shí)別算法,實(shí)現(xiàn)車間地圖自動(dòng)構(gòu)建、精準(zhǔn)定位導(dǎo)航及無電自動(dòng)回充。該裝備可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)池內(nèi)魚群狀態(tài),死魚識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)95%,為養(yǎng)殖管理提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。

5.大模型技術(shù)。集成水質(zhì)測(cè)控、精準(zhǔn)投喂、病害預(yù)警等智能模型庫(kù)及310億參數(shù)量的范蠡大模型,實(shí)現(xiàn)水質(zhì)信息、魚類表型行為、病害狀況、裝備工況等全要素實(shí)時(shí)感知。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策,將養(yǎng)殖各環(huán)節(jié)從經(jīng)驗(yàn)化操作升級(jí)為精準(zhǔn)化管控,大幅提升生產(chǎn)管理效率。

(二)降本增效方面

1.多路氣動(dòng)投餌機(jī)結(jié)合基于魚類攝食行為、環(huán)境脅迫及健康狀態(tài)識(shí)別制定的投喂策略,可節(jié)約餌料10%。

2.水質(zhì)精準(zhǔn)調(diào)控技術(shù)通過變頻調(diào)速控制增氧機(jī)、微濾設(shè)備等,大幅提升養(yǎng)殖水體循環(huán)利用率,平均可達(dá)95%,同時(shí)車間節(jié)電20%、節(jié)氧30%。

3.實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖密度大幅提升,海水養(yǎng)殖石斑魚產(chǎn)量達(dá)到40kg/m3,淡水養(yǎng)殖鱸魚產(chǎn)量達(dá)到90kg/m3。

1.單個(gè)車間養(yǎng)殖總水體大于900m3。

2.適用于陸基工廠化循環(huán)水養(yǎng)殖(含工廠化魚菜共生)。

3.養(yǎng)殖工廠需要有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)支撐(4G/5G/WIFI)。

4.操作人員應(yīng)通過培訓(xùn),詳細(xì)了解多路氣動(dòng)投餌機(jī)、巡檢機(jī)器人、管控云平臺(tái)等裝備和系統(tǒng)使用說明書,掌握操作和使用技術(shù)要點(diǎn)。

針對(duì)蛋雞育種表型數(shù)據(jù)獲取勞動(dòng)強(qiáng)度大、人工效率低,育種功能數(shù)據(jù)處理周期長(zhǎng)、計(jì)算效率低,選種選配目標(biāo)性狀及種質(zhì)特征挖掘使用不充分等問題,以信息技術(shù)與蛋雞育種深度融合為路徑,研發(fā)應(yīng)用了蛋雞智能選育選配關(guān)鍵技術(shù)。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

1.表型自動(dòng)獲取技術(shù)。個(gè)體識(shí)別方面,創(chuàng)制了基于頻分多址(FDMA)和時(shí)分多址(TDMA)的無源電子翅標(biāo),克服多標(biāo)簽同時(shí)通信的沖突,實(shí)現(xiàn)多標(biāo)簽同時(shí)通信條件下的信號(hào)非對(duì)稱加密,信號(hào)丟包率從0.5%降低至0.01%,個(gè)體識(shí)別與表型性狀關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確度從95.47%提升至99.97%,有效解決了人工記錄數(shù)據(jù)錯(cuò)亂問題。表型測(cè)定方面,構(gòu)建了種雞羽毛覆蓋度等級(jí)評(píng)價(jià)模型與雞冠外觀輪廓識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)了種雞冠形與羽毛覆蓋度非接觸式表型測(cè)定,平均準(zhǔn)確率達(dá)到90.13%,表型性狀測(cè)量人工投入從2~3人減至1人。數(shù)據(jù)匯聚方面,集成了種雞生產(chǎn)、生長(zhǎng)、蛋品、健康、繁殖等6大類表型性狀自動(dòng)采集的數(shù)據(jù),聯(lián)通“核心群—擴(kuò)繁群—商品群”世代數(shù)據(jù)流,構(gòu)建了鏈條完整、可追溯的蛋雞育種表型大數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.選種數(shù)據(jù)生成技術(shù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量把控方面,應(yīng)用6大類表型性狀原始數(shù)據(jù)自適應(yīng)質(zhì)控方法,通過差異化規(guī)約和異常值預(yù)警,實(shí)時(shí)檢測(cè)并精準(zhǔn)剔除異常數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)蛋雞選育的149個(gè)性狀和3065個(gè)指標(biāo)的精準(zhǔn)質(zhì)控,解決了大規(guī)模原始性狀數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題。計(jì)算效率提升方面,應(yīng)用海量選種數(shù)據(jù)彈性負(fù)載算力擴(kuò)展編譯方法,生成個(gè)體、親本、同胞、表型值、常規(guī)育種值、基因組育種值等6維度數(shù)據(jù),選種數(shù)據(jù)生成時(shí)間從7天縮短至2~3小時(shí)。

3.智能選種選配技術(shù)。單性狀量化方面,聯(lián)合分析各品系與商品代對(duì)應(yīng)周齡性狀,量化品系與商品代群體性狀(如產(chǎn)蛋數(shù)、蛋重、蛋殼品質(zhì)等)貢獻(xiàn)值,明確各品系重要性狀參數(shù),構(gòu)建了“京系列”不同品系種雞的精準(zhǔn)遺傳畫像。多性狀選種方面,開創(chuàng)了遺傳特征演化與多類混合模型協(xié)同的蛋雞多性狀(蛋殼顏色、蛋殼強(qiáng)度、產(chǎn)蛋數(shù)和蛋重等)選擇方法,通過多性狀淘汰理論與自我學(xué)習(xí)優(yōu)化,最大化各主選性狀的選擇順序與遺傳進(jìn)展,相關(guān)成果應(yīng)用于峪口禽業(yè)核心群三個(gè)世代的選種。公母雞選配方面,構(gòu)建了遺傳親緣關(guān)系網(wǎng)與后裔性狀加權(quán)二分圖組配方法,利用基因組信息構(gòu)建了公母雞之間的真實(shí)親緣關(guān)系矩陣,實(shí)現(xiàn)公母雞最優(yōu)配對(duì),最大化公母雞之間遺傳多樣性(親緣關(guān)系最遠(yuǎn)),選種選配時(shí)間由14天縮短至2天。

(二)降本增效方面

1.改變了傳統(tǒng)選育“白天測(cè)定、晚上分析、半夜挑選”的作業(yè)方式,實(shí)現(xiàn)了育種數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、高效分析和智能選擇,育種效率提高了70%以上,人工投入節(jié)省50%。

2.與常規(guī)選種方法比較,每個(gè)世代產(chǎn)蛋數(shù)提高了7.5%以上,蛋殼強(qiáng)度提高了28.6%以上,蛋重增加了7.3%以上。

1.技術(shù)適用于具備“核心群—擴(kuò)繁群—商品群”等基礎(chǔ)的蛋雞育種主體。

2.具有存儲(chǔ)設(shè)備、配套服務(wù)器或計(jì)算機(jī)等硬件資源,確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的物理空間和本地計(jì)算需求。

3.定期校準(zhǔn)表型、生產(chǎn)性能測(cè)定等硬件設(shè)備,定期對(duì)軟件系統(tǒng)做好更新,確保數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性。

4.操作人員應(yīng)熟悉蛋雞選育選配流程,詳細(xì)了解技術(shù)要點(diǎn)、設(shè)備安裝使用要求。

農(nóng)業(yè)新型經(jīng)營(yíng)主體逐漸發(fā)展壯大,但規(guī)模化種植過程中缺乏決策數(shù)據(jù)支撐、種植過程管理粗放、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)資源分散三大核心痛點(diǎn),嚴(yán)重制約產(chǎn)量提升。該技術(shù)以規(guī)模化作物標(biāo)準(zhǔn)種植和空天地一體化監(jiān)測(cè)為核心技術(shù),立體感知復(fù)雜時(shí)變的大田環(huán)境及作物狀態(tài),通過種植全流程數(shù)字化管控,確保農(nóng)事作業(yè)貼合大田作物生長(zhǎng)規(guī)律,實(shí)現(xiàn)大面積單產(chǎn)提升。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

1.空天遙感技術(shù)。突破多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合瓶頸,實(shí)現(xiàn)48顆衛(wèi)星與13類無人機(jī)影像的自動(dòng)處理,經(jīng)過實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)驗(yàn)證后形成東北地區(qū)高頻次遙感監(jiān)測(cè)能力,大田作物識(shí)別及水稻、玉米、大豆等主糧作物長(zhǎng)勢(shì)分析準(zhǔn)確率可達(dá)90%,能夠分析土壤養(yǎng)分、查看作物長(zhǎng)勢(shì)、管控農(nóng)事進(jìn)度、估算作物產(chǎn)量、監(jiān)測(cè)洪澇及倒伏等災(zāi)害。

2.大田精準(zhǔn)巡田技術(shù)。構(gòu)建“天空地人”一體化巡田體系,發(fā)揮遙感監(jiān)測(cè)大尺度、無人機(jī)精細(xì)化及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備定點(diǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)巡田全場(chǎng)景覆蓋、數(shù)據(jù)精準(zhǔn)提取與作物生長(zhǎng)狀態(tài)分析診斷,解決大田種植面積廣、環(huán)境復(fù)雜、人工巡田效率低等痛點(diǎn)問題。

3.農(nóng)事作業(yè)精準(zhǔn)調(diào)度技術(shù)。基于北斗定位與物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù),對(duì)主糧種植所需的農(nóng)機(jī)、農(nóng)資等生產(chǎn)要素進(jìn)行數(shù)字化管理,結(jié)合作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、農(nóng)事環(huán)節(jié)、環(huán)境數(shù)據(jù)調(diào)度農(nóng)機(jī)作業(yè)、測(cè)算農(nóng)資用量,確保生產(chǎn)要素集約化配置。

4.農(nóng)事作業(yè)監(jiān)測(cè)告警技術(shù)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析、北斗定位、物聯(lián)網(wǎng)傳感監(jiān)測(cè)農(nóng)機(jī)作業(yè),告警異常速度、深度作業(yè)狀態(tài),生成農(nóng)機(jī)作業(yè)報(bào)告,確保規(guī)模化種植農(nóng)藝標(biāo)準(zhǔn)落地執(zhí)行,解決傳統(tǒng)農(nóng)事作業(yè)憑經(jīng)驗(yàn)、粗放化、難追溯等痛點(diǎn)問題。

5.大數(shù)據(jù)治理技術(shù)。構(gòu)建農(nóng)業(yè)全生命周期數(shù)據(jù)治理框架,建立多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)萃取與質(zhì)量可信控制數(shù)據(jù)管理能力,通過數(shù)據(jù)平臺(tái)解決數(shù)據(jù)孤島,為系統(tǒng)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)接口,支撐產(chǎn)前規(guī)劃、精準(zhǔn)巡田、農(nóng)事作業(yè)、產(chǎn)量分析等場(chǎng)景應(yīng)用。

6.精準(zhǔn)畫像技術(shù)。對(duì)資源、土地、種植過程、農(nóng)機(jī)、農(nóng)戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像,實(shí)現(xiàn)規(guī)模種植生產(chǎn)要素特征的精準(zhǔn)刻畫,支撐產(chǎn)量分析、生產(chǎn)過程回溯、標(biāo)準(zhǔn)成本分析、農(nóng)貸助手及種植保險(xiǎn)等農(nóng)業(yè)場(chǎng)景。

(二)降本增效方面

1.集約化配置農(nóng)資、農(nóng)機(jī)等生產(chǎn)要素,產(chǎn)前進(jìn)行種植規(guī)劃,產(chǎn)中監(jiān)測(cè)大田環(huán)境及作物長(zhǎng)勢(shì),落地執(zhí)行農(nóng)藝作業(yè)標(biāo)準(zhǔn),產(chǎn)后進(jìn)行種植生產(chǎn)復(fù)盤,推動(dòng)良田、良種、良機(jī)、良法、良制融合,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用地區(qū)高于黑龍江省平均單產(chǎn)30%以上。

2.精準(zhǔn)巡田可大幅提升田間管理效率,擴(kuò)大巡田覆蓋范圍。遙感巡田數(shù)據(jù)驗(yàn)證適配后支持五天一次長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè),配合無人機(jī)定點(diǎn)巡田,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備24小時(shí)感知大田農(nóng)情。幫助種植者迅速掌握規(guī)模大田作物生長(zhǎng)狀態(tài),及時(shí)感知作物狀態(tài)不佳、病蟲草害及災(zāi)害等異常情況。全方位盯田、早發(fā)現(xiàn)問題、精準(zhǔn)施策,從“靠經(jīng)驗(yàn)猜”到“靠數(shù)據(jù)判”保障高產(chǎn)。

1.規(guī)模連片耕地5000畝以上,配有相應(yīng)農(nóng)資儲(chǔ)藏倉(cāng)庫(kù)、農(nóng)機(jī)停放檢修場(chǎng)地、糧食收獲曬場(chǎng)。

2.3萬畝配備1臺(tái)375馬力以上的聯(lián)合整地機(jī)組;4萬畝配備1臺(tái)風(fēng)幕高地隙自走噴藥機(jī);6千畝配備1臺(tái)200馬力輪式拖拉機(jī),用于施肥、播種、中耕、基礎(chǔ)整地、起壟等作業(yè);5千畝地配一臺(tái)120馬力以上輪式拖拉機(jī),用于鎮(zhèn)壓、運(yùn)輸、拉水、送種、送肥等作業(yè);1萬畝地配一臺(tái)300馬力以上自走收獲機(jī)。

3.適用于水稻、玉米、大豆規(guī)模化種植生產(chǎn)。

4.適用于要素集中配置、統(tǒng)一調(diào)度的規(guī)模化種植模式,生產(chǎn)要素自主配置、種植決策及農(nóng)事作業(yè)獨(dú)立開展的分散化種植模式需定制適配。

5.規(guī)模化種植主體應(yīng)通過系統(tǒng)培訓(xùn),詳細(xì)了解種植作物農(nóng)技農(nóng)藝標(biāo)準(zhǔn),掌握數(shù)字化工具操作和技術(shù)應(yīng)用要點(diǎn)。

該技術(shù)立足小麥高產(chǎn)高效栽培理論，構(gòu)建水肥一體化智能決策支持系統(tǒng)，融合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)田信息的實(shí)時(shí)感知、模型化分析與遠(yuǎn)程自動(dòng)調(diào)控，使水肥供需在時(shí)間與空間上高度匹配，推動(dòng)管理模式從“經(jīng)驗(yàn)決策”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策”轉(zhuǎn)變，有效破解了冬小麥生產(chǎn)中干旱缺水、水肥利用效率低、產(chǎn)量提升受限及智慧化程度不足的產(chǎn)業(yè)技術(shù)難題。

（一）技術(shù)要點(diǎn)

1.北斗導(dǎo)航無人化智能作業(yè)技術(shù)。依托北斗高精度定位系統(tǒng)、智能電控單元與多傳感器協(xié)同控制的無人駕駛小麥播種機(jī)，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精準(zhǔn)作業(yè)軌跡控制。具備分層施肥與寬幅播種功能，按１：２：１比例將底肥精準(zhǔn)施入８、１６、２４厘米三層土壤，實(shí)時(shí)感知作業(yè)狀態(tài)并自動(dòng)調(diào)節(jié)排種排肥量，顯著提升播種質(zhì)量與作業(yè)效率。

２.基于積溫模型的精準(zhǔn)播控技術(shù)。基于區(qū)域積溫預(yù)測(cè)與土壤肥力分級(jí)的播種決策模型，綜合分析歷年氣象數(shù)據(jù)、土壤肥力等級(jí)及作物品種特性，自動(dòng)生成最優(yōu)播種方案，實(shí)現(xiàn)播種密度與播量的智能化推薦與精準(zhǔn)控制。

３.作物模型驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)按需補(bǔ)灌技術(shù)。應(yīng)用自主研發(fā)的冬小麥按需補(bǔ)灌水肥一體化管理輔助決策系統(tǒng)，配合土壤墑情傳感器、氣象監(jiān)測(cè)與灌溉控制系統(tǒng)，在播種、越冬、拔節(jié)、孕穗、開花及灌漿等關(guān)鍵生育時(shí)期智能判斷補(bǔ)灌需求并執(zhí)行精準(zhǔn)灌溉，實(shí)現(xiàn)作物需水動(dòng)態(tài)最優(yōu)匹配，全生育期灌水控制在９０～１５０ｍ３／畝。

４.云決策水肥一體化智慧調(diào)控技術(shù)。基于云端決策引擎與作物水肥需求模型，融合多源數(shù)據(jù)智能生成差異化水肥方案，自動(dòng)調(diào)節(jié)注肥時(shí)長(zhǎng)與流量，實(shí)現(xiàn)水肥一體、定量、均勻施用。在無灌溉需求但需追肥階段，系統(tǒng)可啟動(dòng)“微灌追肥”功能，確保作物高效吸收與養(yǎng)分平衡供給。

５.AI賦能無人機(jī)智慧植保技術(shù)。應(yīng)用搭載AI視覺模型的多光譜巡田無人機(jī)，融合可見光與多光譜影像及物聯(lián)網(wǎng)與氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建“天空地”一體化智能監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)小麥病蟲草害的高精度識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，生成防控處方圖指導(dǎo)植保無人機(jī)按需精準(zhǔn)噴防，降低農(nóng)藥使用量，推動(dòng)病蟲害綠色防控。

６.智能收獲與損失控制技術(shù)。采用配備北斗導(dǎo)航與籽粒損失監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的小麥聯(lián)合收割機(jī)，系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)籽粒損失率，自動(dòng)調(diào)整割臺(tái)與風(fēng)選參數(shù)，最大限度降低收獲損失，保障作業(yè)質(zhì)量與效率。

（二）降本增效方面

１.節(jié)水節(jié)肥效果顯著：通過按需補(bǔ)灌與智慧決策，灌溉用水量減少３５%～６０％，化肥用量減少１５%～２０％。

２.智能作業(yè)提效降本：依托無人化與智能化裝備，關(guān)鍵環(huán)節(jié)作業(yè)效率達(dá)到傳統(tǒng)模式的２～３倍，人工投入下降７０％以上。

３.穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)成效突出：通過精準(zhǔn)調(diào)控水肥供需與群體結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提升小麥群體結(jié)構(gòu)，穗粒數(shù)與千粒重同步提高，平均單產(chǎn)提升２０％。

４.綠色低碳生態(tài)協(xié)同：氨揮發(fā)和氧化亞氮排放降低２０％以上，土壤有機(jī)碳年均提升２．７％，實(shí)現(xiàn)固碳減排與農(nóng)田生態(tài)良性循環(huán)的協(xié)同增效。

１.適用于黃淮海及西北地區(qū)具備機(jī)井或管灌條件，地勢(shì)平整、排灌便利的田塊，規(guī)模面積一般在１０００畝以上。

２.應(yīng)配備基礎(chǔ)滴灌或微噴系統(tǒng)、施肥裝置及農(nóng)業(yè)機(jī)械，原有設(shè)施設(shè)備需根據(jù)系統(tǒng)集成要求進(jìn)行升級(jí)與改造。

３.管理和操作人員須經(jīng)系統(tǒng)培訓(xùn)，熟練掌握智慧云平臺(tái)的監(jiān)控操作和系統(tǒng)維護(hù)。

傳統(tǒng)大豆育種模式不僅育種周期長(zhǎng),且育種效率低下、突破性品種稀缺,已成為制約大豆產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的瓶頸。該技術(shù)聚焦大豆智能設(shè)計(jì)育種技術(shù)研發(fā),系統(tǒng)開展重要育種性狀基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)解析、精準(zhǔn)育種技術(shù)構(gòu)建及育種加速技術(shù)的研發(fā),成功構(gòu)建以全基因組遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的智能設(shè)計(jì)育種技術(shù)體系,實(shí)現(xiàn)了大豆育種從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“智能設(shè)計(jì)”的跨越式轉(zhuǎn)變。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

1.全基因組智能選配技術(shù)。首創(chuàng)全基因組親本智能耦合表型預(yù)測(cè)(WPICP)模型,開發(fā)5種基于人工智能的全基因組選擇模型。基因型到表型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較傳統(tǒng)算法提升28.6%~73.7%,可精準(zhǔn)淘汰80%~90%的低概率雜交組合。例如,在耐鹽堿新品種“東生118”的培育中,以高油、高產(chǎn)、耐鹽堿等目標(biāo)性狀,以2500個(gè)具有三種目標(biāo)性狀的優(yōu)異單倍型為閾值,在雜交組合早期階段淘汰90%以上的低概率雜交組合。

2.基因型分級(jí)選擇技術(shù)。研發(fā)“中科豆芯”系列液相育種芯片,包含20659個(gè)SNP標(biāo)記,其中85%位于基因編碼區(qū),較同類芯片占比高出42%以上。采用“低世代0.2K初選、中世代2K精選、高世代20K決選”的分級(jí)篩選模式,每世代可淘汰90%的低價(jià)值個(gè)體。在耐鹽堿新品種“東生118”的培育中,通過三級(jí)篩選體系的逐步升級(jí),精準(zhǔn)鑒定并保留耐鹽堿、油含量和產(chǎn)量關(guān)鍵基因,確保育種后代中優(yōu)良基因型的穩(wěn)定遺傳。

3.高效綠色加代技術(shù)。研發(fā)大豆生長(zhǎng)環(huán)境智能響應(yīng)模型,集成矩陣排列光源和多通道溫光水肥調(diào)控系統(tǒng),建成“息壤”育種加速器,實(shí)現(xiàn)每年5代的快速繁育。配套精準(zhǔn)栽培管理和病蟲害綠色防控體系,確保加代過程中90%以上的成活率和結(jié)實(shí)率。“東生118”培育過程中利用該技術(shù)大幅縮短培育周期,為其早日進(jìn)入生產(chǎn)應(yīng)用提供了時(shí)間保障。

4.智能新品種培育技術(shù)。整合前述三大核心技術(shù),通過模型篩選優(yōu)質(zhì)雜交組合、芯片精準(zhǔn)鑒定基因型、加速器大幅縮短育種周期,聚合優(yōu)良單倍型培育大豆新品種。同時(shí),配套構(gòu)建區(qū)域試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字化推廣平臺(tái),為新品種培育與應(yīng)用提供全流程技術(shù)支撐。“東生118”表現(xiàn)出良好鹽堿抗性和高油高產(chǎn)性狀:2023年在吉林省農(nóng)安縣530畝重度鹽堿地,單產(chǎn)達(dá)到224.78公斤/畝,為對(duì)照品種的2.4倍;2025年在吉林省公主嶺市擴(kuò)繁1300畝,制種田畝產(chǎn)達(dá)334.07公斤。

(二)降本增效方面

1.大幅縮短育種周期,較傳統(tǒng)育種縮短3~5年,加速優(yōu)良品種迭代速度,有助于解決突破性品種培育滯后的產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)。

2.顯著提升育種效率,整體效率提升4倍,節(jié)省人力物力投入80%~90%,分子檢測(cè)成本降低80%,大幅降低育種成本。

3.生態(tài)效益突出,育成品種每畝固氮8~12公斤,替代20—30公斤尿素,耐鹽堿品種可提升土壤有機(jī)質(zhì)12.3%。

1.須具備標(biāo)準(zhǔn)分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室、人工氣候室、育種考種室、育種鑒定試驗(yàn)田等基礎(chǔ)設(shè)施。

2.可靈活適配試驗(yàn)田、示范田及大規(guī)模商業(yè)化種植田等不同場(chǎng)景,無嚴(yán)格規(guī)模限制,便于各級(jí)育種單位和種植主體推廣應(yīng)用。

3.開展基因分型檢測(cè)需配備分子生物學(xué)相關(guān)設(shè)備,或與技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)合作,且須具備4G/5G網(wǎng)絡(luò)或局域網(wǎng)支撐;應(yīng)用育種加速技術(shù)需配備可24小時(shí)調(diào)控光照、溫度、水肥等環(huán)境條件的人工氣候室;材料種植需配套灌溉設(shè)施及播種、收割等農(nóng)業(yè)設(shè)備。

4.相關(guān)人員需經(jīng)系統(tǒng)技術(shù)培訓(xùn),熟練掌握全基因組選配模型操作、芯片檢測(cè)數(shù)據(jù)分析等核心技術(shù)要點(diǎn);育種相關(guān)人員需深入了解配套栽培技術(shù)規(guī)范,積極配合開展品種適應(yīng)性種植與數(shù)據(jù)反饋工作,確保技術(shù)優(yōu)勢(shì)充分發(fā)揮。

針對(duì)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品商品化處理水平低、加工過程信息化管理水平薄弱等難題,集成應(yīng)用人工智能、機(jī)器視覺、光譜分析、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù),突破果蔬品質(zhì)無損檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)果蔬智能分選分級(jí),同時(shí)開發(fā)智慧加工管理云平臺(tái),打通從“田間到餐桌”的全產(chǎn)業(yè)鏈信息流及物流,實(shí)現(xiàn)從種植、采收、生產(chǎn)、加工到倉(cāng)儲(chǔ)、物流的管控與全流程追溯。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

1.基于機(jī)器視覺的果蔬外部品質(zhì)快速識(shí)別技術(shù)。研發(fā)了多頻段全景式視覺信息采集系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)果蔬運(yùn)動(dòng)過程中全方位、多波段、立體式高清圖像快速獲取;創(chuàng)建了基于深度學(xué)習(xí)的果蔬視覺品質(zhì)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)顏色、尺寸、果形、蟲病疤、白斑、油胞、開裂、機(jī)械傷等多類重要表面特征的像素級(jí)定位與識(shí)別,并針對(duì)形狀復(fù)雜、邊緣模糊、肉眼不可見等復(fù)雜瑕疵,顯著提升識(shí)別精度。

2.基于高光譜傳感的果蔬內(nèi)部品質(zhì)無損檢測(cè)技術(shù)。創(chuàng)新研發(fā)內(nèi)部品質(zhì)高光譜傳感系統(tǒng),構(gòu)建了高信噪比光譜采集系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)厚皮水果透射弱光譜信號(hào)的高效穩(wěn)定獲取、增強(qiáng)和校正;突破了基于頻譜特性與高光譜成像的光譜綜合分析技術(shù),構(gòu)建內(nèi)部品質(zhì)深度學(xué)習(xí)定量檢測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)果蔬糖度、酸度、含水量、內(nèi)部病變等內(nèi)部品質(zhì)無損檢測(cè)。

3.果蔬采后智慧加工與全鏈條數(shù)字化管理技術(shù)。以果蔬智能分選裝備為核心,應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、MES等技術(shù)及產(chǎn)品,構(gòu)建綠萌云果蔬采后智慧管理云平臺(tái),不僅可實(shí)現(xiàn)加工信息實(shí)時(shí)采集與可視化呈現(xiàn)、設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控、加工訂單數(shù)字化生產(chǎn)調(diào)度,還可將果蔬分選數(shù)據(jù)與前后端數(shù)據(jù)連接,打通從“田間到餐桌”的全產(chǎn)業(yè)鏈信息流及物流,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供覆蓋“產(chǎn)”、“供”、“銷”全業(yè)務(wù)鏈的果蔬智能分選與全鏈數(shù)字化解決方案。

(二)降本增效方面

1.通過智能裝備分選分級(jí),平均每處理一噸果蔬可節(jié)約人工成本417元、附加值增加4000元,每年可累計(jì)帶動(dòng)果蔬采后增值超500億元,有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)降本增效,拓寬農(nóng)民增收致富渠道。

2.通過智慧加工管理平臺(tái)數(shù)據(jù)整合與分析,既可為前端的果農(nóng)專業(yè)化種植、政府決策、專家遠(yuǎn)程指導(dǎo)、生產(chǎn)資料投入及推廣等提供決策依據(jù),也可實(shí)現(xiàn)差異化營(yíng)銷與精準(zhǔn)化對(duì)接,同時(shí)為消費(fèi)者提供產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量安全追溯及反饋渠道。

1.技術(shù)應(yīng)用應(yīng)具備滿足生產(chǎn)線占地需求的基礎(chǔ)廠棚設(shè)施,平整硬化場(chǎng)地,配備穩(wěn)定電力及網(wǎng)絡(luò)。

2.操作人員應(yīng)通過專業(yè)培訓(xùn),熟悉設(shè)備使用方法、操作流程與安全應(yīng)急措施。

針對(duì)荔枝上市期較短且不耐貯運(yùn)、加工附加值低等問題,該技術(shù)集成了“多維品質(zhì)檢測(cè)—協(xié)同預(yù)處理—超低溫速凍—凍眠保鮮—高保真解凍還原—高值化精準(zhǔn)加工”的全鏈條智能加工技術(shù),從全產(chǎn)業(yè)鏈解決了荔枝采后損失率高、保鮮期短、精深加工薄弱等核心痛點(diǎn),打破了“優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品難保存、深加工缺乏原料”的惡性循環(huán)。

(一)技術(shù)要點(diǎn)

1.“人工智能+”多維品質(zhì)智能無損檢測(cè)技術(shù)。采用低場(chǎng)核磁共振、超聲波、高光譜等無損檢測(cè)技術(shù)與裝備,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,分別開發(fā)了高光譜—無損檢測(cè)理化性質(zhì)、超聲波—無損荔枝中心溫度、低場(chǎng)核磁共振—無損檢測(cè)水分狀態(tài)的智能檢測(cè)方法

2.“人工智能+”全方位協(xié)同預(yù)處理技術(shù)。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合遺傳算法對(duì)復(fù)合保鮮液進(jìn)行配方優(yōu)化。優(yōu)化后的復(fù)配保鮮液使果皮多酚氧化酶活性降低84.46%,花色苷保留量提升208.9%。利用人工智能技術(shù)篩選了耐超低溫、抗刺穿、高導(dǎo)熱性的高分子材料,開發(fā)密封率超95%的速凍荔枝專用雙向拉伸保鮮膜。

3.“人工智能+”超低溫液氮速凍鎖鮮技術(shù)。搭建基于LabVIEW的多傳感器隧道式液氮速凍機(jī)內(nèi)腔溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng),溫控精度達(dá)±1℃;使用計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬技術(shù)對(duì)液氮速凍設(shè)備溫度場(chǎng)進(jìn)行仿真,結(jié)合田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化液氮速凍工藝(速凍溫度、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速及噴嘴類型),實(shí)現(xiàn)速凍產(chǎn)能≥2噸/每小時(shí),節(jié)能15%以上。

4.“人工智能+”凍藏貯運(yùn)與解凍還原技術(shù)。設(shè)計(jì)了智能化速凍鎖鮮荔枝專用的雙通道快速自動(dòng)套袋、封裝、稱重、貼標(biāo)、碼垛成品包裝自動(dòng)生產(chǎn)線;運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)構(gòu)建了不同品種荔枝解凍傳熱模型,結(jié)合高保真解凍還原設(shè)備實(shí)現(xiàn)速凍荔枝的智能化解凍。

5.“人工智能+”高值化精準(zhǔn)加工技術(shù)。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)、分子對(duì)接等大數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)研究了凍眠荔枝不同組分(果皮、果肉、果核)不同活性物(多酚、多糖等)的生物功能及分子機(jī)制,為后續(xù)精準(zhǔn)加工提供了科學(xué)依據(jù);活性提取技術(shù)裝備結(jié)合自動(dòng)化機(jī)器人系統(tǒng),用機(jī)械臂自動(dòng)完成原料投料、廢渣清理、成品包裝等工作,與智能感知系統(tǒng)聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn);開發(fā)了以速凍荔枝為原料的健康功能食品與嶺南風(fēng)味特色食品。

(二)降本增效方面

1.實(shí)現(xiàn)了新鮮荔枝以年為單位的長(zhǎng)期保鮮,與傳統(tǒng)冷凍荔枝相比,凍眠荔枝色澤保持率提升≥50%,質(zhì)構(gòu)特性提升≥40%,感官評(píng)分提升≥55%,并且綜合品質(zhì)還原度能達(dá)到新鮮荔枝的85%以上。  

2.自動(dòng)化、智能化的加工生產(chǎn)技術(shù)與裝備可節(jié)省人力成本30%,提升生產(chǎn)效率30%,同時(shí)將產(chǎn)品不良率控制在2%以內(nèi)。

1.基礎(chǔ)設(shè)施要求為預(yù)處理車間、耐腐蝕防滑地面,分區(qū)設(shè)置原料處理區(qū)、護(hù)色區(qū)、包裝區(qū);需配備液氮超低溫速凍設(shè)備、冷鏈倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施及中試規(guī)模提取設(shè)備;同時(shí)需配套穩(wěn)定電力等。

2.操作人員應(yīng)通過培訓(xùn),詳細(xì)了解荔枝智能速凍鎖鮮與高值化加工技術(shù)規(guī)程與產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),掌握操作和使用技術(shù)要點(diǎn)。