提供设备实时控制服务，并提供设备状态信息 作物摄像监控 能够实时调用摄像头对大棚内作物实施观察 大棚环境调节 提供大棚环境智能调节 作物场景配置 提供多种作物生长环境信息，为环境调节提供参考 数据平台服务 提供历史数据查询和设备实时监测服务 实时了解作物环境 人为干预环境变化 自动调节生长环境 可实时观察作物生长 16:39 / 9 根据大棚需求提炼设计方案 0 环境监测系统为智慧大 棚 系统提供大棚内环境 感知 服务。通过采集和 汇总环 境采集类传感器 的采集到 的环境数据， 并将数据以 UI 设计的方 式展示在用户 面前为用 户提供实时的大 棚内环 境数据参考，并为 智慧 农业系统中的联动控 制 逻辑提供数据支持。 16:39 / 20 环境采集系统设计 获取到 Android 数据显示标签 将数据与传感器 MAC 进行匹配 对获取的实时 制服务。通过主动发送控 制指令控制受控设备工作 ， 并将获取到的受控状态信 息以 UI 设计的方式展示在 用户面前，为用户提供实 时的大棚环境下的控制设 备状态参考。 16:39 / 22 设备控制系统设计 人工控制模式 智能控制模式 设备控制系统 受控设备 人为手动控制 系统自动控制 模式 切换 16:39 / 23 设备控制系统实现 ●

4、建设内容...................................................................................6 1.5、建设原则与参考标准...............................................................7 2、 系统设备介绍...................... 物资定位管理等系统。所有设备采用无线传输方式将数据及视频监 控图像及信号传回监控中心，监控中心需要采用联网监控管理平台 管理，需要采用液晶拼接大屏显示前端数据及监控视频图像等信息。 1.5、建设原则与参考标准 本设计以行业标准作为设计依据，结合现场的具体情况，用最 佳设计方案体现最高的性能价格比，是本方案设计的指导思想，也 是本方案设计的基本出发点和追求的目标。本设计主要贯彻“高质量” 及“低价格”两条主线来进行设计的。 ，实现硬件设 备升级系列化、模块化。系统应方便兼容更高分辨率的高清晰摄像 机，且无需改动软件，仅通过软件设置即可实现。 规范性：由于本系统是一个严格的综合性系统，在系统的设计 与施工过程中应参考各方面的标准与规范，严格遵从各项技术规定， 做好系统的标准化设计与施工。一切应从实际出发，使智能系统具 有较高的实用效能。这也是高清监控系统在当今之所以能迅速兴起 并发展的关键所在。 第 10

为农产品生产和流通提供高效优质的信息服务，以提高农业资 源利用率和流通效率，保障食品安全，便利农民，促进农业产 业发展。 此外，农业大数据还能为政府及涉农部门提供数据共享和 产业指导,为提升农村整体风貌提供可视化参考数据，更好地贯 彻落实建设新农村的目标；帮助农户进行生产管理及政农信息 互通,为消费端提供原产地信息及认证溯源。该项技术是发展现 代农业的重要技术支撑，对社会管理、发展预测、企业和部门 的决策乃至社会的各个领域都将产生重大影响。 产品价格趋势：价格趋势图标及价格预测（结合产量、质 量、市场吸收量等因素，对产品价格的历史趋势分析，完成未 来几天内的价格预测），价格区域对比分析（对不同区域的产 品价格进行对比分析，确保市场供需信息对等全面，为价格调 控做有力参考）。 （4）精准农业（种植模型）端口： 种植模型抽取：通过生产批次耕作情况推导种植模型（对 －21－ 于不同批次的产量、质量和环境数据对比，推动种植模型）， 通过对作物生产状况分析修复种植模型（对作物实时生长状况 的温度和墒情数据；其百叶箱，可以精确感知空气温湿度数据。 在一天中，根据时间变化和温度走势，便能提前进行浇水灌溉 预防高温。监测站在系统端及手机 APP 端提供局部天气预报等 －27－ 服务，也为农户提供了重要的参考。出现接下来几天相对高温 或低温天气的预报，农户就会启动相应农事措施，有效应对种 植环境变化。 同时监测站可与其他自动化农业设施联动，所打造的“物联 网智能种植园区”，让农户抢占了种植的主动权，是打造智慧精

DOI:10.13882/j.cnki.ncdqh.2023.01.016 60 2023 年第 1 期 总第 428 期 RURAL ELECTRIFICATION 供示范与参考。 1 面向碳中和的零碳园区建设框架 围绕国家“双碳”战略与国家电网有限公司 “一体四翼”发展布局要求，结合代村项目“区位 优势明显、功能要素齐全、资源禀赋优越”的突出 特点，因地制宜推进零碳园区新型电力系统建设， 发展， 打造国内领先的“能源自平衡零碳产业园”。项目 形成可推广、可借鉴的管理技术成果及相关实践经 验，可进一步推广至其他地区，构建基于综合能源 的零碳示范园区，具有非常可观的推广前景。 参考文献 程耀华，张宁，康重庆，等. 低碳多能源系统的研究框架 及展望[J]. 中国电机工程学报，2017,37(14)：4060−4069. [1] 新华社. 习近平提出，加快构建新发展格局，着力推动高 60 合计 1192 注：不论22串还是24串，逆变器接入9串比8串系统成本更低，仅设备成本可降低0.04～0.05元/W，考虑到施工安装等， 接入9串比接入8串的系统成本可以进一步降低 参考文献 GB 50797—2012. 光伏发电站设计规范[S]. 北京：中国计划 出版社，2012. [1] 王勋志. 1.6 MWp屋顶分布式光伏项目的设计[J]. 中外能源， 2016

和香蕉汁液残留，检查吊运装置的磨损情况，对电池 进行充放电维护。同时，收集吊运过程中的数据，如飞行时间、吊运重量、航线偏差等，分析作业中存在的问题，不断优化吊运方案和 无人机参数，为后续作业提供参考。 农业无人机吊运香蕉大大提高了运输效率。以往人工运输，一天只能搬运几十串香蕉，而无人机一天可吊运数百串，运输效率提升了十 倍以上。在香蕉成熟旺季，能够快速将香蕉从种植园运出，缩短运输时间，让新 据不同播撒机的灵敏度，可以在油菜籽中适量掺入硼肥、尿 素或者复合肥等，按照土地施肥需求用量，进行配比，使得 拌种后的亩用量在 1kg-2kg 以上，提升整体播撒的均匀度和 亩用量精准度。可参考底肥亩用硼砂 1~2 千克，尿素亩用量 10-30 千克。 Better Growth，Better Life 让农业更轻松，让生命更美好｜ 农业无人机行业白皮书 - 45 - 2、如果使用 仓口大小控制流量，仓口控制在 10%-15% 左右，参考播撒量进 行适当调整仓口大小： Better Growth，Better Life 让农业更轻松，让生命更美好｜ - 45 - ag.dji.com 农业无人机行业白皮书 - 46 - 1、T60\T25P 机型 作业参数设置以及注意事项： 第三步：无人机播撒作业参数设置 根据不同机型和亩用量可以参考下表进行作业参数设置。 3、地

作物种植方案模型 基于历史气温、湿度、 日照、风速、选种育 种、育苗、选址建园、 种植管理、农机管理、 采后分选、仓配、物 流等数据，构建作物 种植的方案模型，对 灌溉、施肥、施药等 农事操作给出初步的 参考建议与种植方案。 智能交易推荐模型 基于买家卖家历史的 产品购买情况，实时 以及预测的库存情况， 地域、信用、评价以 及物流等情况，智能 推荐最合适的买方或 者卖方，实现智能供 销，从而提升交易的 作物品类推荐模型 动物疫病防控模型 当动物疫病发生时， 结合分析地理、气象、 水质、土壤、区域养 殖业分布等数据，智 能化预测疫病的扩散 范围和扩散速度，提 前发出预警，为防控 疫病方案提供参考。 用户入口 工作人员入口 管理运维入口 数据赋能应用，应用反哺农业数字大脑 合作社 企业 委办局 机构 …… 畜牧大数据应用 政务大数据应用 质量安全 大数据应用 … 科教大数据应用 节、销售过程的分析、监管，集中管理农产品质量安全的整体情况，强 化食品加工过程的追踪与监管，及时预警处置发生的质量安全问题。 构建本地政府特有认证体系，制定认证标准，为扶持新的地方知名品牌提供参考，进一步引导生产经营主体申请农产 品质量认证、原产地品牌、商标品牌的标识，为优质食品产地品牌打造提供坚实的依据。 产品源头 生产过程 包装运输

作物种植方案模型 基于历史气温、湿度、 日照、风速、选种育 种、育苗、选址建园、 种植管理、农机管理、 采后分选、仓配、物 流等数据，构建作物 种植的方案模型，对 灌溉、施肥、施药等 农事操作给出初步的 参考建议与种植方案。 智能交易推荐模型 基于买家卖家历史的 产品购买情况，实时 以及预测的库存情况， 地域、信用、评价以 及物流等情况，智能 推荐最合适的买方或 者卖方，实现智能供 销，从而提升交易的 作物品类推荐模型 动物疫病防控模型 当动物疫病发生时， 结合分析地理、气象、 水质、土壤、区域养 殖业分布等数据，智 能化预测疫病的扩散 范围和扩散速度，提 前发出预警，为防控 疫病方案提供参考。 用户入口 工作人员入口 管理运维入口 数据赋能应用，应用反哺农业数字大脑 合作社 企业 委办局 机构 …… 畜牧大数据应用 政务大数据应用 质量安全 大数据应用 … 科教大数据应用 节、销售过程的分析、监管，集中管理农产品质量安全的整体情况，强 化食品加工过程的追踪与监管，及时预警处置发生的质量安全问题。 构建本地政府特有认证体系，制定认证标准，为扶持新的地方知名品牌提供参考，进一步引导生产经营主体申请农产 品质量认证、原产地品牌、商标品牌的标识，为优质食品产地品牌打造提供坚实的依据。 产品源头 生产过程 包装运输

图6：农学核苷酸转化器（AgroNT）大语言模型 a 用于预训练的植物物种参考基因组的数据收集。圆圈的大小与每个类别中的物种数量成正比。 b 训练前策略。输入是从 48 种植物物种的参考基因组中随机选择的~6000 碱基对（bp）DNA 序列。每个序列被标记成一个 6-mer （即一串 6 个核苷酸），并且这些标记中的 15 、人工智 能研究院、智慧农场技术与系统全国重点实验室共同研发的国内首个多 类型、泛品种、跨区域的农业生长大模型“天工开悟”（KwooGr），据 Github，融合图像理解、认知推理等技术，通过参考作物模拟器、农学 期刊、国家种植规范等农业数据源的分析，采集各类作物共1亿个生长 周期的生长数据，涵盖水稻、玉米、大豆、小麦等22类、95种作物，覆 盖多种东北地区常见种植区域，助力打造准确、可泛化的智慧农业解决 是基于该客户被认为有能力独立评估投资风险、独立行使投资 决策并独立承担相应风险。 本报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性、完整性做出任何保证。报告内容仅供参考，报告 中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价。广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责任，除非法律法规 有明确规定。客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策，如有需要，应先咨询专业意见。

即通知本星球删除。本星球入驻会员费，是本星球收集整理加工该资料以及整理资 料运营所必须的费用支付，资料索取者（客户）尊重版权方的知识产权，支持版权 方和出版社。谢谢!! 【读者需知】本星球提供素材仅供学习参考，请勿用于商业用途，由此引起的一切 后果均与本星球无关，祝您工作学习愉快!!