防灾提供决策支持。 4)支撑环境建设及系统集成 在满足现有智慧应用和适度超前的原则下，采购稳定可靠的基础软件，高 性能的服务器与存储设备，搭建平台运行的基础环境。对接入平台的监测设 备、数据接口进行集成调试，保证平台各节点能协同运行。对各类接口实现巡 检监控，性能监测，进行负载均衡，保证平台运行的效率与稳定性，建设成果 可在触摸液晶屏上进行展示。 5) 标准规范及制度建设 在严格参 81 总体网络拓扑图 8.4 机房基础软硬件支撑 城市公共信息数据中心机房基础软硬件运行环境的搭建是整个机房运行的 基础，由于城市公共信息数据中心的日常运行管理工作中要存储大量的数据，需 要稳定可靠的基础软件，高性能的硬件设备。 本期项目机房基础软硬件支撑建设内容主要包括：网络设备、数据存储设 备和基础软件三部分。其中网络设备指防火墙和核心交换机，防火墙负责不同 网络之间的隔离， 公共信息数据中心的数据存储的安全性。 不间断电源设备是确保网络正常运行最基础的设施，UPS 电源设备能保证 在 市电停电的情况下，机房内城市公共信息平台运营的所需的设备，能正常工 作 2 小时，为城市公共信息数据中心机房提供稳定的运营环境。 8.4.1 硬件配置 序号 资源名称 配置说明 数量 1 数据库服务 器 机架式服务器，2*Intel Xeon Processor E7-48208C 2.00GHz

网络结构、优化损失函数、以及引入注意力机制等，以提高模型的 泛化能力和预测精度。 在系统集成与测试阶段，微调后的模型将被集成到现有的农业 科技平台中。集成过程中，将重点关注模型与平台的兼容性、性能 稳定性以及用户体验。测试阶段将采用交叉验证和实际应用场景测 试相结合的方式，全面评估模型的性能和可靠性。 最后，项目将进入部署与应用阶段。在此阶段，微调后的模型 将通过云服务或本地服务器部署，提供给农业科研机构、农场主等 用农业数据训练模型，并进行初步性能评估。 o 第 6 个月：根据评估结果，对模型进行参数优化和结构 调整，提升模型的准确性和效率。 o 第 7 个月：进行多次迭代优化，确保模型在不同农业场 景下的适用性和稳定性。 3. 测试与验证（第 8-9 个月）： o 第 8 个月：在小范围的农业基地进行实地测试，验证模 型在实际环境中的表现。 o 第 9 个月：根据测试结果进行模型的进一步优化，并邀 请 GPU 卡，用于加速模型训练。  存储设备：配置总容量为 500TB 的分布式存储系统，用于存 储训练数据与模型参数。  网络设备：搭建高带宽、低延迟的内部网络，确保数据传输与 模型训练的稳定性。 在软件资源方面，项目将采用以下工具与平台：  深度学习框架：基于 PyTorch 进行模型开发与微调。  数据管理平台：使用 Apache Spark 进行大规模数据处理与清 洗。

跨平台兼容性 整体架构设计 通过部署在农场各处的传感器，实时采集环境参 数（温度、湿度、光照等）和作物生长数据。 传感器数据采集 采用通用的通信协议（如 MQTT 或 CoAP ），确 保数据传输的稳定性和实时性。 设备通信协议 对传输的数据进行加密处理，并通过数字签名技 术验证数据完整性，防止数据篡改和伪造。 数据加密与验证 数据采集与传输层设计 数据处理与分析 采用大数据处理和分析技术，对采集的数据进行实时处理和分析， 基于需求分析，设计区块链智慧农场解决方案 的整体架构和功能模块。 关键技术与工具选型 依据方案设计和规划，选择合适的技术和工具进 行开发。 开发与测试 按照设计方案，进行系统的开发和测试，确保系统 的稳定性和可靠性。 部署与上线 将开发完成的系统部署到农场实际环境中，进行试 运行和调试。 培训与推广 对农场工作人员进行系统操作培训，提高他们对新系统 的接受度和使用效率。 实施步骤与计划 引入外部专家等方式，解决技术难题。 数据安全与隐私保护 加强数据安全防护，采用加密技术和访问控制机制，确保 农场数据的安全性和隐私性。 系统性能与稳定性 优化系统架构和算法设计，提高系统的处理能力和稳定性； 建立系统监控和故障应对机制，确保系统稳定运行。 实施过程中的挑战与应对策略 06 区块链智慧农场解决方案效果评估 采用定量与定性相结合的评估方法， 包括问卷调查、深度访谈、数据对比

0~5V/0~10V 直流供电： 12~24V DC 耗电：≤ 5W （ @12V DC ， 25℃ ） 测量精度： ±0.5pH PH 测量范围： 0~14pH 长期稳定性：≤ 5%/y 输出信号： RS485 输出（ Mondbus 协议） 工作温度： 0~65℃ 响应速度：≤ 15S 土壤墒情监测系统可实现全天候不间断监测。现场远程监测设备自动采 集土壤墒情实时数据，并利用 年 上报间隔：≥ 10min 采样间隔： 10-720 分钟可设置 通信制式：移动 / 电信 NB-IoT 网络 响应时间：≤ 15S （ 1m/s 风速） 温度长期稳定性：≤ 0.1℃/year 湿度长期稳定性：≤ 1%/y 温度范围： -40℃——80℃ 湿度范围： 0-100%RH 温度分辨率： 0.1℃ 湿度分辨率： 0.1%RH 温湿度参数 直流供电：内置锂电池 通信制式：移动 / 电信 NB-IoT 网络 响应时间：≤ 15S （ 1m/s 风速） 光照强度精度： ±5% （ 25℃ ） 光照强度： 0-65535Lux/0-20 万 Lux 光照强度长期稳定性：≤ 5%/y 工作压力范围： 0.9-1.1atm 光照度传感器参数 环境监测要素 数据传输方式 大棚集中监控客户端 数据中心 环境数据采 集云平台 前端智能硬件通过摄像机无线网络（

监测方式及设备 分体式监测设备 市电或太阳能 GPRS 信号差 数据实时性要 求高 实时在线、越限报警 无法布线 建设成本低：无需破路，无线采集 稳定性强：防护等级 IP68 ，防潮、防水 维护成本低：微功耗设计，电池寿命 2-5 年 稳定可靠： 433MHz 与 GPRS 接力传输，彻底 解决井内信号问题 特点： 实时性高：分钟级上报压力数据 监测方式及设备 核心设备： 433MHz DATA-6215 实时在线、越限报警 监测方式及设备 定时采集、集中上报、越限报警 无电源 GPRS 信号 好 数据实时性 要求不高 电池供电一体式监测设备 建设成本低：无线传输、无需布线 稳定性强：防护等级 IP68 ，防潮、防水 维护成本低：微功耗设计，电池寿命 2-5 年 特点： 核心设备： 微功耗测控终端 DATA-6218 软件主要功能 测点分布总览 最新数据监测

农业大数据采集需要的传感器：检测准确、小型化、低成本、无 线、低功耗、在线监测、方便安装、免维护； 农业大数据需要的信息采集：多维度、高粒度、大范围、连续、 在线、高频率； 农业大数据需要的信息传输：无线、远距离、稳定、双向； 农业大数据需要的信息接收和处理：云平台、数据库、数字模型、 自动预警、标准协议； 农业大数据需要的信息应用：智能控制、传感器驱动、控制指令 无线传输、大面积、海量设备无限接入、自动反馈。 畜牧业监测用到的传感器 物联网无线信息采集节点 无线节点是物联网无线数据采集专用节点，创新的无线传感器接入、传输 技术。 单点信息采集的成本与传统的自动监测站相比下降大约８０－９０％； 信息传输稳定可靠、即插即用、超低功耗、免维护。无线信号可以轻松穿 越房屋、农作物等各种障碍物。 技术规格 描述 供电电源 Li AA 3.6V 2.4Ah 使用寿命 3-5 年（按每小时一次传输） 接口信息 个 物联网无线控制节点 物联网无线节点是一种物联网无线设备控制专用节点，采用创新的无线技 术用于各种设备的无线控制。 单个温室的控制成本与传统的控制设备相比下降大约８０－９０％； 信息传输稳定可靠、即插即用、超低功耗、免维护。无线信号可以轻松穿 越房屋、农作物等各种障碍物。 技术规格 描述 供电电源 交流电或太阳能 输入接口 1 个数字接口， 4 个模拟接口 输出接口 3 个，继电器或

种传感器自由组合 无线传输 所有控制设备采用无线 组网，无需布线 无线供电 采用太阳能板供电，降 低火灾发生隐患 适用范围广 监测参数灵活配置，多 种传感器自有组合。 08 专业 02 稳定 07 融合 03 智能 06 数据 04 高效 温室物联网 信息与农业结合 工业级环境传感器 01 保障 数据统计与分析 整合溯源与电商 网 络 + 本 地 并 行 管 理 响应速度快 专家在线指导 （在建） 种地大比拼：种地 水平高低互动对比 天气预报 实时对大棚环境内的温湿度进行检测；采用更 精准的传感器，相较于普通温度计，更精准、灵敏 ，耐用，温湿度数据传输更稳定。 n 测量精度高，稳定性好 03 系统功能 查看大棚内环境数据 实时监控 对于超过所设置阈值的环境参数， 会在主机上以红色标记并辅以声音 报。 手动控制大棚的设施 设备管理 结合具体使用场景，设定传感器报

家顾斐介 绍，该平台能实现针对基因测序数据的变异位点计算加速110倍，基因 型过滤加速25倍以上，群体遗传学分析加速1000倍以上；针对全基因组 选择算法，平台的准确率平均提升15%以上，预测稳定性提升5%。该平 台已被包括中国水稻研究所、中国科学院遗传与发育生物学研究所、国 际畜牧研究所等全球23家科研机构用于育种研究。 图8：达摩院AI赋能全流程智慧育种平台 数字神经系统——AI 生长系统实时收 集与分析 200 多个环境参数，根据作物不同生长阶段需求，动态调整光照、温度、湿度、养分供给等条件，提高种植效率，降低人工 干预成本，实现全年无休生产，确保稳定产量供应。 荷兰 在荷兰的高科技温室中，AI Agent 被用于监控和控制温度、湿度、光照和二氧化碳浓度，为作物提供最优生长条件。这些智能温室不 仅提高了生产效率，还大幅减少了能源消耗和资源浪费。 土地经营权的流转突破家庭承包经营的限制，开始进入试验期 1993 《中共中央 国务院关于当前农业和农村 经济发展若干政策措施》 土地承包期“再延长三十年不变”，允许土地使用权依法有偿转让 1995 《关于稳定和完善土地承包关系的意见》 在坚持土地集体所有和不改变土地用途前提下，经发包人同意，承包方可在承包期内对承包 土地依法转包、转让、互换、入股 2003 《农村土地承包法》 通过家庭承

近日，国家发展改革委、国家粮食局、财政部联合发布粮食流通基础设施建设方面 的首个国家级专项规划——《粮食收储供应安全保障工程建设规划（2015－2020 年）》。 提出到 2020 年，全面建成售粮便利、储存安全、物流通畅、供给稳定、应急高效、质量 安全、调控有力的粮食收储供应安全保障体系，形成布局合理、结构优化、竞争有序、 监管有力的现代粮食流通新格局，使粮食收储能力大幅增强，粮食物流效率显著提高， 粮油质量安全综合保 号）》，以需求为导向，应用大数据、物联网、云计算等先进 新技术，将粮库建立起以“数字化”涉粮数据为支撑，“智能化”仓储业务为主干、“可视化” 智能安防为重点、“精准化”出入库管理为手段，形成结构完整、功能齐全、安全稳定、 信息共享的现代化信息网络体系。形成以“数字化政务、精确化业务、信息化商务、网络 化服务”为主要内容的“智慧粮食”基本框架，进一步推进粮食流通管理和产业发展信息化 建设，有力支撑粮食宏观调控 益的问题；建立完善的信息 安全保障体系，确保系统运行有高度的可靠性和安全性。 2、可靠性原则：可靠运行，确保稳定 由于本系统需要处理大量的业务相关数据，作业数据更需进行实时处理，任何的系 统故障都有可能带来不可估量的损失，这就要求系统具有高度的可靠性。系统设计应采 用成熟、稳定、可靠的软件技术及硬件设备，保证系统长期安全地运行。 3、易用性原则：简单易用，便于上手 系统中包含的软件界

年，初步构建起以“信息基础 设施先进、信息资源充分开发、技术应用快速成发展”为主要标志，以“数字化政务、 精确化业务、网络化服务、智能化智慧”为主要内容的“智慧粮食”基本框架，形成结构 完整、功能齐全、安全稳定、信息共享、多级联动、覆盖全省的较为完善的粮库信息 管理平台，信息资源共享、开发利用和社会服务水平全面提升，支撑粮食宏观调控科 学决策和产业发展转型升级的能力大幅提高，全省粮食信息化水平居全国前列。 4.2 总体架构 根据黑龙江省“智慧粮食”工程的建设目标和建设内容，基于 SOA 规范，采用云服 务的理念和云计算的技术，将系统总体架构设计如下图所示： 4.2.1 系统基础平台 满足系统稳定、高效、安全运行所需要的： 1. 基础网络：基于省政务内网资源，建设完成覆盖省、骨干库点的政务内网； 2. 基础设施：数据中心机房建设所需的动力配电系统、空调新风系统、消防报 警系统、弱电控制系统、机柜系统及防雷系统。 智慧粮库建设可行性研究报告 5. 存储设备：提供海量数据存储和备份等设备。 6. 运维系统：对系统网络状况、硬件设备运行和软件运行进行实时监测，保证 系统稳定高效运行。 7. 系统软件：操作系统、GIS 中间件、应用中间件、数据库平台等。 4.2.2 粮库数据中心 粮库管理数据中心建设集中式和分布式结合的数据中心，管理中心负责管理全省 的粮库相关数据资源，并负责进行统一维护。