订信息获取、维护、存储、加工与应用方案。强化农业农村大数据的基础资源建 设，集成完善各类专项业务应用，保障基础资源信息的规范性、完整性和鲜活性。 完善村、县涉农数据采集、传输、共享基础设施，建立涵盖农业决策、生产、经 营、管理、服务等环节的数据采集、运算、应用、服务体系，通过对大数据进行挖 掘应用，逐步形成基于农业云计算的大数据服务。 一、背景 PART 2 建设原则及能力 充分调动龙头企 、云平台能力 • 综合管理运营平台 • 多业务综合部署及运营支撑 • 面向种产销 SaaS 系统应用 2 、大数据能力 • 三年精准农业大数据应用 • 为数据采集 / 传输 / 应用 / 决策支撑 • 为用户提供数据处理开放能力，促进 大数据的数据和应用共享 3 、物联网能力 • 行业集成度最高的无线智能传感设备 • 已支持超过 30 种第三方传感器，并提供 标准化接口 提升政府部门管理效率优化管理方式，推进人工智能、大模型、云计算、大数据、智能分析、移动互联网、分析预 警、协同办公等信息技术在政府监管、政府决策、政府指挥中的应用，实施移动监管、移动执法、协同高效管理，实现 涉农政府部门对农业的决策支撑服务。 提升农民获取信息和现代科学技术技术的能力，推进信息进村入户、农业综合服务系统、现代农业社会服务体系的 统筹发展与强化。使农民可以随时随地，

整合和辅助决策信息化等手段实现应 急处置工作一体化、全局化、智能 化，提高应急事件的快速反应能力和 整体作战能力，并提供 " 过去 " 和 " 现时 " 的状态数据，为 " 未来 " 灾害 发展趋势、预期后果 、 干预措施、应 急决策等提供有效信息，将灾害、突 发事件的后果或损失降低到最小，有 效地保障人民群众的出行安全和社会 的安定。 协同一体化、管控全局化、决策智能化 智慧应急服务体系 信息汇集“一张图” 通过地理信息技术手段，汇集各类应急信息并在地图上进行专题图叠加展示，信息 包括事件周围地图信息、气象信息、企业信息、人员信息、设施信息、实时视频信 息、应急处置人员信息等，为指挥决策提供依据。 指挥调度“一张网” 应急专网、互联网、移动网之间互联互通，实现应急信息共享，实现任务及时下 发、进度及时上报、视频及时回传、人员实时监控、语音实时调度、处置全面把 控。 以天基 以应急事件为中心，全面汇集事件周围地图信息、站点信 息、客流信息、线路信息、设施信息、实时视频信息、应 急处置人员信息等，通过对事件进行研判，匹配和启动相 关预案，制定事件处置方案，向处置人员派发任务。 对突发事件进行辅助决策分析，汇集突发事件周边资源， 调拨所需装备物资，形成处置预案并进行预案下发；同时 通过电子围栏设置对重点区域进行人员监控，实现监狱应 急扁平化管理。 应用于缉私走私打击，全面汇集缉私对象态势信息，以一

生态环境状况、遏制生态危机、共建绿色家园，用更深入的智能监测预警事件、支撑生态 行动、预防生态灾害，从而打造一体化、集约化的发展平台;三是智慧林业创新管理，以智 能建设生态林业，提速民生事业，用更智慧的决策掌控精细管理、处置应急事件、促进协 同服务，实现最优化的创新管理。 经过多年的努力，林业信息化快速发展，林业经营水平不断提高，林业生态文明建设 也取得了一定成果。但是，智慧林业在未来发展过程仍将面临着较大的挑战：一是信息共 信息资源整合改造和开发利用， 建立各种类型的数据库，实现各种林业业务应用系统、林业政务信息资源共享，使林业信 息资源开发利用实现最佳。应用支撑方面：通过林业云、智能决策平台等重要支撑平台和 系统，实现海量数据智能处理、智能决策等。应用系统方面：通过先进的技术和创新的理 念相结合，为智慧林业运营发展提供一体化管理和主动化服务(图 3)。 泛在林业。泛在林业是林业智慧化发展的高端延伸与拓展，是林业发展的高级阶段， 转，提高林业管理服务能力，不断创新 IT 服务模式。主要包括三个层次的服务：基础设施 级服务(IaaS)、平台级服务(PaaS)、软件级服务(SaaS)。云计算作为新型计算模式，可以应 用到智慧林业决策服务方面，通过构建高可靠智慧林业云计算平台为林业智能决策提供计 算和存储能力，其扩展性可以极大地方便用户，使其成为智慧林业的核心。智慧林业云计 算平台的虚拟化技术及容错特性保证了其存储、运算的高可靠性。对于海量的森林资源数

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， 如运用机器学习综合考虑作物品种、土壤肥力、气象条件等因素，确定最优的播种时间、种植密度、施肥量等 参数；另一方面，AI 作物育种，产业运用前景广阔 ............................................ 17 三、种植生产：AI 辅助智能决策及自动化耕作，实现精准种植 ....................................... 19 （一）智能决策及自动化耕作助力作物产量提升 ................................................... ... 17 图 9：农科院将气象环境数据纳入基因组预测模型 .............................................. 18 图 10：AI 辅助田间科学决策框架 ......................................................................... 20 图 11：智能除草机器人 ....

.38 第 3 章 典型农业专家系统与决策支持 ................................................40 3.1 作物生产决策系统 .....................................................................40 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 ......... .............. 40 3.1.2 作物决策支持系统的发展 ............................................... 41 3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 .................................. 41 3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 .................... .......... 42 3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 ...............................43 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 ............................................................45 3.2.1

数字乡村建设的战略机遇 数字乡村建设的关键要素 数字乡村建设需解决的问题 数字乡村引来最重要的战略机遇 十九大提出“乡村振兴”战略 十九大提出“数字中国”建设 提升国家治理现代化能力 政府决策科学化 社会治理精准化 公共服务高效化 推动技术、业务、数据融合 2021 年中央一号文件文件提出全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化，这是 21 世纪以来第 18 个指导“三农”工作 的 乡村治理 新技术 新要素 新商业 新农人 新文化 新农村 科技创新赋 能， AI ，物联 网， 5G ，区块链溯 源，云计算，大数据 等建立数字乡村业务 增长新引擎 数据成为新要素，通 过数据来驱动、决策 农业产、供、销、流， 实现以销定产、以产 促销、使数据成为第 一农业生产力。 推动农业产业融合发 展，发展工业互联网 助力打造智慧农业上 下游产业链集群，发 展电商农业，直播农 业，网红农业，休闲 数据仓库 数据治理 数据资源展现“一张图” 监测预警分析“一张图” 数据资源驾驶舱 展示大屏 多维立体分析 运营指挥中心 综合决策“一张图” 产地环境监测 农业投入品监测 气象灾害监测 人居环境监测 生产决策 产销分析决策 贸易分析决策 决策指挥调度 病虫害监测 实时预警处置 应用支撑体系（业务中台） 统一门户集成 统一用户 统一认证 统一规则 统一调度 政务信息协同

好 经 验 。 05/27/2025 “ 数字乡村”的“数”与 “智” 01 03 04 02 突发公共事件应对能力不足，跨部 门、多层级应急指挥能力亟待增强。 乡村治理缺乏整体联动，决策信息 无法上下实时贯通。依靠“人治”依 然是绝大多数城市疫情防控的普遍 办法； 数据孤岛、信息割据所带来的掣肘 再次凸显：多部门重复采集、核验 公民健康及疫情关键信息； 全面建成小康社会和“十三五”规 联动，构成数据和业务双闭环。 创新社会基层治理模式 传统智慧城市信息化系统组 成城市的“手、脚”，通过智能 中枢 -- 乡村大脑，激发城市 生命活力！ 构建城市“智慧大脑” “ 用数据说话、看数据决策、用 数据管理、靠数据创新”。 挖掘大数据价值与应用 形成”一主多副“的综合应急体 系，解决面对大型突发公共事 件的资源调度、应急指挥及预 警分析。 建设城市应急指挥体系 核心要点 数据融合模型 业务驱动模型 统计分析模型 业 务 中 台 数 据 中 台 社会 治理 政府公开 数据 公众诉求 服务 互联网 舆情 综合 应急 园区 运营 …… 体征监测 应急指挥 决策支持 公众诉求 智 慧 城 市 运 营 中 心 总体框架设计 05/27/2025 Stack 能够无缝对接各类异构基础设施云平台，以屏蔽不同的基础设施云对于用户来说的复杂性。它提供完整的云

智慧农业示范园区 大数据平台整体解决方案 领导驾驶舱 动态分析 预测预警 决策支持 生产监控 大数据平台 领导驾驶舱 企业应用系统 可视化调度 种联 网 / 数字 粮库 综合办公 物联网 / 智慧农机 全媒体服务 标准 应用 农技宝 企业自 有应用 面向决策指挥，全面可视化、快速响应、数字化调度的全方位决策支持 • 领导驾驶舱 统一平台 结合现代化的信息技术手段，将智慧园区各 仓储、物流、销售的全面追 溯信息，方便农产品安全监 管。 ■ 农业基础数据 通过对农业生产、流通、销 售等基础数据的采集，进行 大数据的挖掘分析，进行对 农业产业性调整、决策支持 等。 ■ 视频调度专家会商 集展示农田地理信息、应急指挥、 专家会商、网络决策、对话沟通、 资源调度、视频会议、远程培训应 用等。 生产需求 科学种植 解放生产 提高效益 ● 专业科学的种植指导 ● 高效精准的种植交流 ● 互联互通的种植培训 、农产品大宗交易平 台，都将充分受益，预计市场空间将超过万亿。 “ 省级”智慧农业云平台总体架构图 服务对象 农户 合作社 企业 其他 政府部门 科研机构 益农信息社 大数据分析运营 辅助决策 农资 数据 农产 数据 农商 数据 服务 数据 “ 三位一体” 信息服务 体系建设 公益化信 息服务体 系 社会化创 业体系 多元化信 息服务体 系 创新运营 机制 创新投入

资源共享、先进实用”的原 则，完善水文、重点工程监 控等信息站点与服务网络， 基本完成水利信息资源整合 共享，构建“标准统一、互 联互通、广泛共享、深度融 合”的智慧水利综合体系， 提高水利综合决策支撑能力， 以水利信息化引领水利现代 化。 推进治水兴水，要坚持创新管理， 要不断创新管理的体制机制，适 应信息化、智慧化水利管理需求， 实现精准管理、科学管理，以创 新管理增加效益。 水务”能将传统水务企业的生产过程、调度监控、 事务处理、决策等业务过程进行数字化，通过各种信息系统 网络加工生成新的信息资源，提供给各层次的人们洞悉、观 察各类动态业务中的一切信息，以作出有利于生产要素组合 优化的决策，使企业资源合理配置，实现实时运行监视告警、 企业形象展示、生产精细化管理、生产优化调度、经营成本 分析、日常办公管理、辅助经营决策等综合管理应用，促进 传统水务企业向智慧水务企业发展。 视频监控 闸泵站控制 雨情信息采集 工情信息采集 水源地监测 水质信息采集 用水企业流量采集 水利数据 中心 基础数据 地理数据 物联数据 应用数据 水利 防汛 地理 防旱 信息 决策 管理 支持 系统 系统 水利 综合 办公 系统 水资 水资 水政 源管 源管 执法 理系 理系 管理 统 统 系 统 水利 巡查 管理 系统 水利 工程 建设

农业产业互联网建设和运营方案 核心产品概述 2 3 4 数字农业农村建设背景 1 建设目标 把农业云平台作 为重要基础设施 1 、资源数字化 2 、产业数字化 3 、全局可视化 4 、决策智能化 把大数据作为 关键生产要素 经营网络化 服务便捷化 管理高效化 生产智能化 用数字经济助推农业发展质量变革、效率变革、动力变革 打造省级乃至全国数字经济样板 产业服务： 通 信用平台 云码 企业云图 云工厂 交易平台 1. 定位：数字基建，实现产业 管理数字化 2. 建设内容：物联网平台、天 空地一体监测体系、大数据 平台、数据中台、决策指挥 平台等 3. 预期收益：资源数字化、管 理数字化、决策智能化 点：资源数字化 线：产业数字化 面：运营数字化 体：产城融合 1. 定位：数字基建，实现产业 服务数字化； 2. 建设内容：信用体系建设、 农技科教服务、追溯体系建 获得高效、低成本的供应链金融服务 成本降低 20% 以上 贷款、保险申请流程简化 成本降低 30% 以上 应用场景五：订单倒逼、服务引导促进农业生产提质增效 农民采购行为 农民个人决策 小农生产行为 平台集采行为 平台科学决策 产业化分工协同 • 以规模化、常态化的大宗农产品订单为市场驱动，政府惠农政策为牵引，通过产销对接等市场化手段引导农民在一产环节标准化、 规模化生产，通过包括农业政