、六维力传感器、可见光 / 红外高精摄像头等多种功能模组实现系统功 能快速扩 展，用更智慧的技术赋能农业 ● 厘米级顶级精度 极致平稳 越障更强 ● 基于深度学习的物体识别与定 位 ● 支持开源 ROS 扩展性强 ● 先进底层控制系统 力控抓手 自主导航 智能避障 ● 视觉抓取套件 ● 轻量化协作六轴机器 臂 ● 无线通信远程操控 室内外移动底盘 采摘机器人 农 业 采 摘

1.4.2.2.2.2 统一资源管理和调度框架 YARN 为了实现一个 Hadoop 集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并 消除早期 MapReduce 框架中的 JobTracker 性能瓶颈,开源社区引入 了统一的资源管理框架 YARN。 YARN 分层结构的本质是 ResourceManager。这个实体控制整 个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager 到不同设备处理的能力,这样原本必须用单台较强服务器才能运行的 任务,在分布式环境下也能完成了。 1.4.2.2.2.4 分布式数据库 HBase 数据存储使用 HBase 来承接,HBase 是一个开源的、面向列 (Column-Oriented)适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、 具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的 分布式存储系统。 26 存储在 HBase MySQL、Derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和 分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目 录等 1.4.2.2.2.6 分布式内存计算引擎 Spark Spark 是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、 快速地开发统一的大数据应用，对数据进行流式处理，交互式分析 等。 Spark 具有如下特点:  快速：数据处理能力，比 MapReduce 快 10-100

管理 集中化报账 …… …… 供应链总体技术架构 结合 Paas 容器化技术平台及 DevOps 平台，使分散的微服务组件能够更加便捷的进行统一管理和运维交付。总体技术架构采用 前后端分离的开源技术，微服务采用 Spring Cloud 框架。 前后端技术分离，多业务集成场景更易实现。 业务服务拆分隔离，支持独立运维升级、扩展计算 资源。 依托 PaaS 容器化技术平台，抽离中间件服务，平

I/O 模型而得以轻 量和高效，非常适合在分 布式设备上运行数据密集 型的实时应用。 MQTT 客户端 Eclipse Paho 项目旨在提 供可伸缩的开放和标准 的 M2M 以及物联网消 息协议的开源实现。 搭建平台 Linux 内核系统稳定安全， 同时完美支持 MongoDB 及基于 Node.js 的 MQTT 服务器横向扩展。 增值服务 - 平台运维服务 03 应用领域 5 温湿度、光照、

村 治 理 平 台 三、建设县域国家数字乡村一体化管理系统 乡村医疗 教育 智慧农业 智慧物流 透彻的感知、全面的互联互通 无所不在的服务、高效有序的管理 数据开放共融共享、经济发展绿色开源 以信息化推进农村建设 统筹共享 物种百科 数字化转型 专家在线 三农区情管 综合查询 理子系统 三、建设县域国家数字乡村一体化管理系统 进一步解放和发展数字化生产力，注重构建以知识更新、

输给技术人员进行分 析，从而实现病虫害的精准防治。 哈尔滨工业大学 哈工大研发的 “天工开悟”农业大模型通过知识图谱的构建、覆盖 64 个品种的生长模拟、灾害预警系统的建立以及提供 一个开源社区生态，构成强大的农业智能系统，具备分析、预测和决策的能力。在生长数据的预测上，模型具有非常高 的准确率，对水稻、玉米、大豆、小麦等 22 类作物，共 95 个品种的生长预测误差<10%，通过精准管理，黑龙江农田

的作用，即统领整个林业资源体系，为智慧林业的健康发展、决策与创新等提供支撑，整 合、带动、盘活整个林业资源体系的联动发展，形成整合优化、开发利用、创新发展的智 慧林业新型资源观。 智慧林业倡导资源循环利用，关键在于“开源”和“节流”。一方面，利用信息技术，有 重点、分层次对林业有形和无形资源进行充分开发，在全国范围内对资源进行区域间的合 理配置;注重林业发展中信息人才的培育，加大对林业工作者信息素养的培训，从根本上提

数据共享、数据应用等功能模块组成，实现数据的汇聚、治理、分析挖掘，构建 数仓库、主题库、专题库、搜索库、关系库和标签库，提供多种数据服务及基础 的数据应用。 （2）大数据基础平台：大数据基础平台是基于开源 Hadoop 进行优化开发， 由分布式内存计算、流式计算、分布式资源管理、分布式消息系统、分布式文件 系统、分布式列式数据库、全文搜索库、分布式缓存等模块组成，是各类大数据 存储、计算的基础平台。 HBase、KUDU、ArangoDB、MongoDB、YARN、Impala、Hive、Sparkstreaming、 Storm、Spark、Oozie、Kafka、Zookeeper 等开源组件），是一套分布式存储、分 布式计算等先进技术的海量数据统一存储与处理系统，能够针对海量的物联网数 据及业务数据，提供高效的检索、分析、挖掘等服务能力。平台按照开放架构的 设计理念，提供中间 大数据基础平台提供海量数据的采集、存储、计算分析等服务，其逻辑架构 如下图所示： 3.1-68 大数据基础平台逻辑架构示意图 （1）服务组件层 基础组件层主要包括基于 Hadoop 的开源组件（进行了封装和加强），以及 一些自研组件（如 Alces、Memo），支持列式存储、图数据库、批处理、流计算、 全文检索、多维预统计分析等。 （2）基础服务层 基础管理层在基础服务层

有硬件 设备（如服务器、存储设备等）均已安装并连接到网络。接下来， 为服务器安装适合的操作系统，推荐使用 Linux 发行版（如 Ubuntu 20.04 LTS）以提供稳定的运行环境和广泛的开源支持。 安装操作系统后，需配置基础服务，包括 SSH 远程访问、防火墙设 置以及网络时间协议（NTP）以确保时间同步。 随后，安装必要的依赖软件包，主要包括 Python 3.8 及以上 版本、CUDA

想，对不同民族农业语料库对齐训练以及语言翻译模型的构造；配套 开发了词语对齐的提炼工具、词语评分工具、短语抽取和短语评分工具。 3.5.3.3 语言模型训练 采用统计机器翻译领域公认的成熟开源语言模型训练工具 SRILM 进行 N-gram 语言模型的训练；训练开始时选择了各种不同的 平 滑算法，这样训练结束后，就可以生成不同的语言模型；同时训练 开始 时还选择了生成的目标语言模型的文本和二进制文件两种格式。