现代农业园区解决方案 阿里云一级经销商 云南天成：吴经理 阿里巴巴业务概览 核心电商 本地服务 健康&快乐 全域营销 * 营销平台和数据服务 云计算 支付及金融 物流 创新业务 农业园区面临的问题 园区场景超级繁荣的背后：重复投资、无法扩展、无智能 超级的碎片化 标准繁杂、数据割裂 有限的应用创新 软硬件割裂，创新受限 陈旧的运营模式 管理粗放，运营单一 人力

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础上，利用 AI 算法在作物基因编辑 靶点预测、全基因组选择模型优化等方面取得显著成果，并广泛运用于田间试验及商业化育种中。我国近年来 在 AI 作物育种领域有所突破，如农科院、国家南繁研究院与阿里达摩院联合研发出全流程智慧育种平台，加速 育种决策运算，产业运用前景广阔。  种植生产：AI 辅助智能决策及自动化耕作，实现精准种植。一方面，AI 可协助作物生长监测和智能决策支持， 如 该框架利用解释机器学习模型的输出技术量化了遗传和环境特征对表 型变异及模型性能的贡献。 （2） 全流程智慧育种平台加速育种决策运算：2024年3月，中国农业科学院 作物科学研究所、国家南繁研究院与阿里达摩院（湖畔实验室）联合研 发出全流程智慧育种平台，实现育种数据管理和分析、计算加速、AI预 测亲本及优良品种的育种全流程整合。据达摩院智慧育种科学家顾斐介 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 规模化发展的主 力军，全国农民专业合作社数量从2008年仅11万户增长至2023年约223万户。 我国在“AI+种植”技术研发方面发展迅速，如哈工大、中国农大相继研发出的 作物精准生长模型、阿里云推出的ET农业大脑等。随着国家政策支持和科技下乡等 活动的推进，AI技术在种植领域的应用范围正在逐步扩大，一些种植基地和大型农 场积极拥抱AI技术以提升生产效率和增强抗风险能力，促进农业可持续发展。

化控制、农业知识问答、种植标准、市场行情等相关的查询服务，为国内农业企业智慧化、精准化种田提供帮 助。 公司先后通过双软和国家级科技型中小企业的认定，拥有35项自主知识产权的软件著作权证书；与阿里云农 业大脑、安徽省农业大学、山东农业大学、安徽省农产品质量安全促进会、中国诚信建设研究中心等多个单位建 立合作，整合多方资源及专业领域的技术共同打造国内一流的智慧农业解决方案。推动食品安全，增强政府智慧

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用 多节点集群部署，确保在大规模并发访问时系统的稳定性。 具体部署步骤如下： 1. 基础设施准备： o 服务器集群：根据预估的并发量和数据量，准备足够的 服务器资源。建议采用云计算平台，如阿里云、腾讯云 等，以便快速扩展。 o 网络配置：确保各节点之间的网络通信畅通，配置负载 均衡器和反向代理，以提高访问速度和安全性。 2. 软件环境搭建： o 安装并配置 Kubernetes