准 规 范 体 系 信 息 安 全 体 系 运 营 服 务 体 系 生 态 合 作 体 系 移动端 PC 端 指挥大屏 电视屏 乡村喇叭 乡村经济 智慧农业 农事服务 乡村旅游 标准化种植系统 智慧党建 乡村治理 水质监测 智慧门户 数字乡村信息资源库建设 数据可视化 数据治理 人工智能 乡村智慧大脑 通用能力平台 3S 时空平台 AI 平台 视频平台 BaaS 统，通过数字化系统和手段， 实现各系统的集成、联动应用，建立种植生产标准化，由农业专家根据农作物生长周期特性，建立标准化种植模型，系统根据物联 网设备传回的实时数据与标准化模型进行对比，驱动标准化农事操作，推送到农户手中，达到科学指导，辅助生产的目的。 物联网监测系统 虫情孢子监测 土壤情监测 大气环境监测 标准化种植任务 农事操作信息 作物生长监测 远程监控、环境监测 数字农场、农场管理 农事标准指导 数据学习对比 业务管理 标准化种植管理系统 种植标准模型 物 联 网 数 据 预 警 辅 助 生 产 指 导 标 准 作 业 流 程 农业专家指导 预警模型 数据管理 乡村经济：标准化种植管理系统 依托标准化种植管理系统，构建手机端，为百姓提供农作物种植赋能，利用信息化手段提升乡村服务能力。 标准化种植 管理系统 标准化种植 管理系统 建议每棵书施氮肥稀释

社会化服务体系较薄弱 缺少要盖全产业链、综合配套、便捷高效的社会化服务体 系 目前农业社会化服务体系仍不健全，总体服务水平较低， 服务内容单一 标准化与品牌化发展滞后 农产品标准化是现代农业的重要标志，也是农产品品牌化 的基础 中国在农产品品牌化和标准化生产体系建设上一直相对滞 后 ，制约农业发展 3 冷链物流基础设施不健全 中国冷链物流体系发展滞后，综合冷链流通率仅为 19%, 而欧美则达到 -TO 民 生 平台服务核心内容 打造以大数据为核心生产要素的新型农业，以端获取数据、网实现互联，政府、农企、农民、平台互动，共享 共建共创新兴业态。 产中 综合服务平台 物联网监控 标准化生产 区块链溯源 电子商务 基地综合管理 应用互联互通 政府 农民 农企 基地 精准服务 农业 大数据平台 资源整合 种得好 管得好 卖得好 吃得好 统筹规划引导生产 省市区政务系统接入 农业农村局系统 食品质量安全监督管理系统 国家政务系统接入 农业农村局 市场监督管理局 数据汇聚 数据抽取消息队列 数据转换爬虫搜索 新计算 大数据 平台服务理念 标准化种植 水肥一体化 数据采集 病虫害预警 田间管理 数据分析 气象预警 农事管理 数据转化 视频监控 专家指导 远程控制 四情监测 数字基地 农业遥感 品质分级 GIS

监管力度不够 面临的问题 消费者 / 监管部 门 种得好： 对生产过程进行标准化和智能化， 通过机器操作来降低对人经验的依赖，从而 提高产量和品质 卖得掉： 帮助农场对接多元化渠道，尤其是 建立线上化的销售能力 ，打通产销对接的信 息鸿沟，逐步建立一种以销定产的机制 品牌化： 对农产品进行标准化 ，执行分拣分 级、统一包装等，营销上整体化运作，打造 企业整体形象，帮助实现农产品品牌打造 农产品溯源 ，保障产品品质 粮仓粮食如何管？ 产品能够找源头？ 产后 农机管理 农机调度 • 基础设备管理 ，大型机械管理 • 提升使用效率 物的管理 事的管理 • 标准化业务流程 • 提升办公效率 办公 OA • 人员基本信息管理， • 提升沟通效率 人的管理 通信录 信 息 化 手 段 提 升 管 理 效 率 移 动 互 联 应 用 引 ．种植管理（种得好） · 物联网环境监控 · 水肥一体化灌溉 · 病虫害监控 · 农作物标准化种植 二 ．农场管理（管得好） · 地块农事库存管理 · 客户订单管理 三 ．产销对接 （卖得掉） · 外部渠道对接（电商平台、线下渠道） ·B2B 交易平台 四 ．品牌营销（卖得好、品牌化） · 农产品标准化 · 农产品追溯 · 农场名片电商 五 ．冷链物流（保存长） · 冷链物流过程监控

字服务”、“数字 治 理”、“数字经济”三个方向应用。 2.6 乡村数字应用体系 党 建引领 建设内容 Building content PART 组织管理 支 部 管 理 支部标准化 党 员管 理 组 织 生 活 … 党员教育 党员教育 党员考试 专 题教育 学习管理 党建宣传 要 闻 聚 焦 信 息 发 布 他 山 之 石 党群服务 随 手 拍 奖 惩 管 、村、企六级应用，包括一云一中心 N 库 N 应用，提供组 织 管理、党员教育、党建宣传、党群服务等多项功能，通过标准化 + 信息化实现“全面加强党的领导和党的建设”总体目标。 钉钉端 模块 标准化 接口 标准化 流程 标准化 数据 标准化 规范 标准化 考核 标准化 省 地 / 市 县 / 区 诚街道 村 / 仕区 企 / 社团 党组织信息库 党员信息库 农业经营预测预警 农产品生产数据全方位 分析实现产销的精准匹 配，促进了农产品供需 农业大数据综合服务包含：低成本多维度环境监测、预测；精准化农业生产；动植物生长模型；病虫害模型；专业化 标准化种植养殖体系；全过程追溯；霜冻等灾害的预测和控制；装备和机械智能控制等；新型农业模式。 农业数据展现 多品种、多地域、多类型农业物联网数据、波动周期、走势。 物联指标

党群服务等多项功能，通过标准化 + 信息化实现“全面加强党的领导和党的建设”总体目标。 对接中组部信息系统 / 政府与公共服务应用 党建应用 用户 管理 大数 据 流程 引擎 算法 库 GIS 三 层 组 织 架 省 级 党 建 云 构 市级党建云 县级党建云 组织管理 党员教育 党建宣传 党群服务 资源管理 多平台融合 支部管理 支部标准化 党 员 管 理 组 织 / 街 道 省直属党委 （工委） 市直属党委 （工委） 县直属党委 （工委） 村 / 社 区 企 / 社 团 六级应用 模块 标准化 接口 标准化 流程 标准化 数据 标准化 规范 标准化 考核 标准化 林草智慧党建 +N 互联网 + 精准扶 贫 大数据云平 台 VPN 专线、政务外网、互联 网 信息查询、问题咨询 全国扶贫开发信息平台

党群服务等多项功能，通过标准化 + 信息化实现“全面加强党的领导和党的建设”总体目标。 对接中组部信息系统 / 政府与公共服务应用 党建应用 用户 管理 大数 据 流程 引擎 算法 库 GIS 三 层 组 织 架 省 级 党 建 云 构 市级党建云 县级党建云 组织管理 党员教育 党建宣传 党群服务 资源管理 多平台融合 支部管理 支部标准化 党 员 管 理 组 织 / 街 道 省直属党委 （工委） 市直属党委 （工委） 县直属党委 （工委） 村 / 社 区 企 / 社 团 六级应用 模块 标准化 接口 标准化 流程 标准化 数据 标准化 规范 标准化 考核 标准化 林草智慧党建 +N 互联网 + 精准扶 贫 大数据云平 台 VPN 专线、政务外网、互联 网 信息查询、问题咨询 全国扶贫开发信息平台

智能农业监控系统 标准化生产管理系统 农产品全程溯源系统 农业社交网络系统 网络拓扑结构 系统总体设计 目录 第一部分 “ 智慧农业”背景介绍 第二部分 “ 智慧农业”系统总体设计 第三部分 “ 智慧农业”应用系统设计 应用系统设计 智能农业监控系统 通过各种定制开发的智能终端设备监控农业生产过程中的各类指标，包括（气象环境、 土壤情况、设备状态等），实现农业大棚信息检测和标准化生产监控，帮助用户精确了 实时监测，实现对农业设施的远程控制。 应用系统设计 标准化生产管理系统 基于时间驱动和条件驱动的任务管理，结合物料采购、生产种植、采摘包装、物流销售 等环节，提供标准化生产流程管理，实现工作任务的自动创建，分配，跟踪与管理。实 现了农产品种植的高度规模化、集约化，提高产量和质量。 应用系统设计 农产品全程溯源系统 系统根据标准化流程记录和规范种植过程中的化肥和农药使用情况，记录农产品各个生

在试点区域完成模型部署，实现作物生长周期预测准确 率达 90%以上。 o 提供实时病虫害预警，减少作物损失率至 5%以下。 2. 推动农业数据标准化与共享：建立统一的农业数据采集与处理 标准，构建农业科技数据共享平台，实现跨区域、跨层级的农 业数据互联互通。 o 完成至少 3 种主要农作物的数据标准化处理，形成可复 用的数据集。 o 在试点区域内实现数据共享机制，推动农业科研机构与 农户之间的数据流通。 3. 性，而深度 学习模型的黑箱特性限制了其在农业领域的广泛应用。 为了克服这些挑战，建议采取以下措施： 1. 数据预处理与增强：实施严格的数据清洗和预处理流程，包括 缺失值填充、噪声过滤和数据标准化。同时，利用数据增强技 术（如图像旋转、裁剪、颜色变换等）来增加训练数据的多样 性和数量。 2. 分布式计算与云计算：采用分布式计算框架（如 Hadoop、Spark）和云计算平台（如 AWS、Google 方面展开：数据收集与预处理、模型微调与优化、系统集成与测 试、以及最终的部署与应用。具体来说，项目的初始阶段将侧重于 农业相关数据的采集，包括但不限于气象数据、土壤数据、作物生 长数据等。这些数据将通过预处理流程进行清洗、标准化和标注， 以确保其适用于模型训练。 接下来，模型的微调将基于 DeepSeek 大模型的预训练权重， 结合农业领域的特定任务进行。微调过程中，将采用迁移学习技 术，以充分利用预训练模型的知识，减少训练时间和资源消耗。同

，提升业务智能应用 ，建成了 “ 1 套数据、 1 个平台、 N 项应用、 3 端协同”的 “ 1 +1 +N+3” 数字孪生漳河体系架构 ，实现 了防洪管理、 水资源调度、 大坝安全监测 “ 四预”及工程标准化管理 的智能化 ，打造国内首批数字孪生灌区试点示范区 ，夯实了现代化 水库运行管理矩阵建设 “ 四全” “ 四制” “ 四预” “ 四管”基础。 需求调研 设计开发 灌区调查表、 资料文档 业务数据 灌区综合系统 （含漳河遥测） 接收中心 三干渠智能灌 溉自动化管理 系统 大坝安全监测 基础空间 L 1/L2/L3 底板 水资源调度 灌区管理 标准化管理 水政管理 防洪调度 数 据 资 源 中 心 P17 1 、数字孪生平台 - 数据底 板 灌区及各干渠种植面积 多年平均毛来水量、 多年平均净来水量、 本年以来水量、 本月多年平均来水量、 农业水权及节 水管理 管理体系 监督考核 巡视检查 维修养护 白蚁防治 涉渠项目 安全管理 经济管理 建设成果——搭建孪生平台 ， 奠定数字孪生漳河智慧核 心 水资源调度 灌区管理 标准化管理 业 务 数 据 P18 倾斜摄 影建模 建设了从渠首闸至马头砦溢洪道 64km2 、常年供水段渠道 27km2 的 3cm 精度以及荆门城区 800km2 的 5cm 精度倾斜摄影模型。

落实习近平总书记关于“三农”工作的重要论述和关于网络 强国的重要思想，坚持目标导向、问题导向、结果导向，建 立健全智慧农业标准化顶层设计，统筹推进标准研究、制修 订和宣贯等，提升智慧农业标准适用性、创新性、引领性， 为提升农业智能化水平提供支撑和引领。 积极推动智慧农业标准化工作，要坚持统筹推进、协作 协同，明确标准化工作总体思路、预期目标和重点任务，统 2 筹标准资源、合作机制，充分发挥产学研用推各方的优势力 管理、智慧农业技术装备检验测试、智慧农业技术推广服务 有标可依、有标支撑、有标引领。加快培育标准应用主体， 探索建设标准验证和应用服务体系。逐步形成以国家和行业 标准为主体、地方和团体标准为补充的智慧农业标准化新格 局。 二、建设思路 （一）智慧农业标准体系结构 智慧农业标准体系结构（图 1）包括基础通用、关键技 术、应用领域等 3 个部分，其中基础通用部分用于解决“智 慧农业是什么的问题”，关键技术部分用于解决“智慧农业 基础标准主要规范智慧农业全领域应用的名词术语、 分类编码、符号标识等，包括术语、分类编码、符号标识等 标准。 （1）AAA 术语标准 主要规范统一智慧农业相关概念和定义，形成智慧农业 标准化的语言基础，包括但不限于智慧农业领域相关技术、 装备、产品和系统的名称、定义等标准。 6 （2）AAB 分类编码标准 主要规范智慧农业领域相关的分类分级原则和编码规 则，包括但不限于对资源、主体、产品等各类涉农对象进行