........58 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 ........................................59 3.5.1 多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 ......................59 3.5.2 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .... 60 3.5.3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 ...... ........62 3.5.4 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .... 63 3.6 农业空间信息决策支持系统 ..................................................66 第 4 章 典型农业机器人 ............................................................ 延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门学科。人工 智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能 从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，农业是其重 要的应用领域之一。 现代农业的发展已离不开以人工智能为代表的信息技术的支持，

5：大数据在植物育种中的应用框架 ................................................................. 13 图 6：农学核苷酸转化器（AgroNT）大语言模型 ................................................ 15 图 7：利马格兰基于 Alteia 平台进行作物性状分析 ............. （一）AI 技术工具多元，在农业领域应用场景广泛 人工智能（AI）本质是使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学 习、推理、思考、规划等），包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、 脑机接口、知识图谱、人机交互、自主无人系统等： （1） 机器学习（ML）：AI核心技术，通过构建模型、利用算法对大量数据进 行学习和分析，自动发现数据中的模式和规律，并据此对新数据进行预 测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观 察或传送给仪器检测的图像。 （4） 自然语言处理（NLP）：AI重要子领域，使计算机能够理解、生成和处 理人类语言，大语言模型（LLM）是NLP中一种特定类型模型，专注于 根据大型数据集的广泛训练生成和理解文本，如ChatGPT是基于著名大 语言模型GPT-3开发而来。 人工智能和大数据、物联网、云计算、区块链技术共同组成高度关联的“数字新

动力，专注直播电商领域，实现 IP 打造、直播带货等多样场景， 主要适配京东、淘宝。 2 、产品功能： AI 数字人形象定制： 3 小时高效模型取样采集，支持服装、姿态、表 情等专属个性定制 多语言播报：支持中、英、粤等多种语言，满足个性化业务需求 口型及动作交互：口型与内容匹配度高达 95% 以上，实时处理唇形， 表情自然 企业自播 - 浙江有礼君选 5G 直播间整体改造合作项目 客户信赖的 5G 直播专业

用、安防等各方面进行统筹设计规划，实现对监测和运维环节的统 一管理，便于管理者及时了解集约化各系统服务的运行数据和状态。 4、异构类系统集成化 微服务支持对 Java、.NET、Python 等异构语言开发的各类异构 系统进行功能集成接入，实现各系统与平台的无缝接入，降低集成 开发难度，提升功能整合效率。 微服务实现各类同构和异构系统的快速接入、集中迭代和集中 监测，并对系统生命周期中的接入标准、敏捷开发、分布式部署、 的核心,是 Google 提出的一个软件架 构,用于大规模数据集(大于 1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和 “Reduce(化简)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还 有从矢量编程语言借来的特性。 当前的软件实现是指定一个 Map(映射)函数,用来把一组键值对 映射成一组新的键值对,指定并发的 Reduce(化简)函数,用来保证所 有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 可以用来进行数据提取、转化、加载(ETL),这是一种可以 存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定 义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询 数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者开发自定义的 Mapper 和 Reducer 来处理内建的 Mapper 和 Reducer 无法完成的 复杂的分析工作。

国首个农业通用大语言模型，以同方知网自主可控的华知 大模型为底座，整合了海量的农业科技文献和专业数据等知识资源，旨在打造具备 NLP 、 CV 、多模态等能力的农业专业知 识增强大模型，主要面向农业科技创新、生产服务、知识科普、辅助决策等多领域应用场景，可高效服务于农业管理部门、科 研院所、高校、企业、农技人员等，提升农业智能知识服务能力 农知大模型 农业领域相关的大语言模型（ LLM ） ） ① 以华知大模型为底座 农知大模型以同方知网自主可控的华知大模型 为基础底座，借助其强大的语言理解和生成能 力为农业赋能； ② 整合多源知识资源 整合了农科院农业信息研究所海量的农业科技 文献和专业数据等知识资源，将丰富的农业领 域知识融入模型，使其能够更好地理解和处理 与农业相关的问题和任务； ③ 基于 aikbase 向量知识库 依托同方知网自主研发的 aikbase

等。 数据存储与处理技术 采用分布式存储技术如 IPFS ，确保数据的 安全性和可靠性；利用大数据处理技术对 农场数据进行深度挖掘和分析。 智能合约开发 利用 Solidity 、 Go 等语言进行智能合约 的开发，实现农场数据的不可篡改和透明 化。 物联网技术 通过物联网设备采集农场环境参数、作物 生长数据等，为区块链系统提供实时、准 确的数据输入。 关键技术与工具选型 用户培训与接受度

执行和跟踪业务流程。 u 业务流程规范 u 业务流程定义 u 业务流程执行 u 业务流程控制 工作流程 根据客户要求 ，提供大型门户网站 的构思创意、开发和运维 ，以简单明 确 的语言和画面体现站点的主题；调 动一 切手段充分表现网站的个性和情 趣 ，策 划出网站的特点。 u 网站构思设计 u 网站开发实施 u 网站运行维护 门户网站 1 背景分析 3 环保建设方案

规范，这些服务在企业服务总线（ESB）进行注册和管理，各异构业务系统 通过企业服务总线（ESB）来访问服务以实现服务共享。流程集成服务 （Process Server）通过使用 BPEL 、XPDL 等标准工作流定义语言来定义编 排跨系统跨部门的业务流程，并调用发布在企业服务总线上服务来完成业务 流转，并实现相应的监控管理。 5. 通过 ESB 发布的服务支持 TCP/IP、HTTP 协议，可以采用 Web Service 118 智慧粮库建设可行性研究报告 6. SOA 架构的上层应用系统可以采用 Java、.Net、Flex 等平台语言进行开发以 便适应灵活的业务场景和要求。 4.4 标准规范 系统总体架构的设计和实施过程中，将充分遵循国家和行业制定的标准以及国际 上成熟的业界规范。 1. 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 可以通过普遍的 WEB 协议及数据格式访问 WEB 服务，比如超文本传输协议（HTTP）和可扩展 标记语言（XML）。此外 WEB 服务接口根据 WEB 服务接受和生成的信息进行 严格地定义。只要可以创建和使用 WEB 服务接口定义的消息，那么 WEB 的使 用者就可以用任何编程语言在任何平台上实现。元数据发布服务提供了一个跨 平台的检索元数据的编程接口，这个接口为其他数据库的用户提供了一个访问

用直播卫星终端落地工作，继续办好中国教育电视台“空中课堂” 频道，不断扩大农村优质教育资源覆盖面。实施数字化赋能教师 发展行动，常态化开展教师线上专题研修，大力提升乡村教师数 字素养。完善中国语言文字数字博物馆建设，基于数字化技术为 民族地区、农村地区公众提供更加丰富、生动的数据产品与服务， 深化“语博”应用。 17.持续推进乡村数字健康发展。深入推进医疗卫生机构信 息互通共享三年攻坚行动，2025

降低农业技术应用门槛：通过模型微调，简化复杂农业技术的 应用流程，使其更易于被农户接受和使用，预计推广覆盖率达 到 60%以上。 o 开发农户友好的移动端应用，实现一键式操作，降低使 用难度。 o 提供多语言支持，以适应不同地区农户的需求。 5. 推动农业科技产业化：通过项目成果，推动农业科技与产业的 深度融合，形成可复制的商业模式，带动农业科技产业链升 级。 o 与至少 3 家农业科技企业合作，探索模型商业化应用路 大数据平台的广泛应用为模型训练提供了丰富的数据源。然而，农 业数据的异构性、不完整性以及实时性要求对模型提出了更高的挑 战。 现有的机器学习技术，特别是深度学习技术，已经在图像识 别、自然语言处理等领域展示了强大的能力。卷积神经网络 （CNN）和循环神经网络（RNN）等技术在农业图像分类、病虫 害识别以及作物生长预测等方面得到了初步应用。此外，预训练语 言模型如 BERT 和 GPT 战，例如干旱地区的灌溉优化或热带地区的病虫害防治。 4. 提高模型的交互能力与用户体验：在农业应用中，模型的输出 需简洁易懂，便于农民和农业技术人员使用。微调过程中，应 注重模型的生成能力，使其输出的建议或报告符合农业从业者 的语言习惯，并提供可操作性强的解决方案。 5. 确保模型的可解释性与可靠性：农业决策对可靠性和透明度要 求较高，因此模型在微调过程中需具备可解释性，能够为用户 提供清晰的决策依据。例如，在推荐施肥方案时，模型需解释