“高质量数据集走到哪,AI就到哪。”——2025年数博会上,这句断言正在中国广袤的苹果园里落地生根。
对于国家苹果产业技术体系而言,这不仅是一次技术升级,更是一场产业革命。
过去,果农靠经验判断病害、凭直觉决定疏花、用天气预报安排采收;
今天,我们要靠数据——靠一个国家级的高质量数据集,训练出“懂苹果”的产业大模型,打造出“会说话”的智能服务产品,真正实现“智慧种果、科学管理、精准服务”。
一、破局“数据孤岛”:建设苹果行业的高质量数据集
当前,苹果产业数据分散在科研机构、试验站、合作社、企业、政府平台中,形成“数据孤岛”。要破局,必须建设一个统一标准、全链条覆盖、多模态融合的高质量数据集。
依据《高质量数据集建设指引》,我们提出“五维标准”:
维度
苹果产业的具体体现
规模“大”
覆盖主产区(黄土高原、渤海湾、西南冷凉区等)、主栽品种(富士、嘎啦、秦脆等)、全生长周期(休眠、萌芽、开花、坐果、膨大、成熟、采收)的全产业链数据;包含多模态数据:气象、土壤、遥感(卫星/无人机)、果园传感器、表型图像(花、果、叶、病斑)、农事记录(修剪、施肥、喷药)、病虫害监测、产量、品质(糖度、硬度、着色)、市场流通、消费反馈等。
安全“牢”
遵守《数据安全法》《个人信息保护法》;果农信息、企业经营数据脱敏处理;建立权限分级,确保“访问可控、使用合规”。
规范“正”
建立统一的数据采集标准(如“苹果黑星病”识别标准)、遥感影像处理流程、表型测量方法、元数据规范(记录时间、地点、品种、管理措施);遵循FAIR原则(可查找、可访问、可互操作、可重用)。
效果“好”
数据集能显著提升模型性能:如病虫害识别准确率 > 90%,产量预测误差 < 10%,品质预测R² > 0.85。
应用“广”
支持种植指导、灾害预警、品质预测、采收决策、市场分析、品牌溯源等多场景,服务果农、合作社、企业、政府。
建设路径:采用“场景驱动+数据驱动”双轮模式
场景驱动:围绕“花期冻害预警”“炭疽病防控”等具体问题,反向设计数据采集方案。
数据驱动:整合历史科研数据、遥感数据、市场数据,挖掘潜在规律,反哺新场景。
有了高质量数据集,下一步是训练苹果产业大模型——一个真正“懂苹果”的AI大脑。
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大模型定位:
不是通用模型,而是垂直领域大模型,深度融合农学知识与数据智能。
目标:实现“感知-认知-决策-服务”闭环。
多模态理解:能“看懂”无人机影像、“读懂”土壤数据、“听懂”果农问题。
时空推理:结合历史数据与实时监测,预测未来7-30天的病虫害风险、产量趋势。
知识问答:回答“今年疏花疏果何时最佳?”“XX药剂对红蜘蛛效果如何?”
决策建议:生成个性化管理方案,如“未来3天有霜冻,建议果园熏烟+喷施防冻剂”。
技术路径:基于高质量数据集,采用“预训练+微调”模式,在通用大模型基础上注入苹果产业知识。三、从模型到产品:打造智能服务应用,让AI“接地气”**
大模型不能只待在实验室。必须转化为果农用得上、听得懂、信得过的智能服务产品。
推荐三大智能产品形态:
“果农通”APP:果农的AI种植顾问
拍照识病虫害,秒出防治方案。
接收个性化预警(冻害、干旱、病害)。
查询最佳采收期、市场行情。
价值:降低技术门槛,让“小白果农”也能种出好苹果。
“果园大脑”管理平台:合作社的智慧中枢
接入物联网设备,实时监控果园环境。
自动生成农事计划、投入品管理建议。
预测产量与品质,辅助销售决策。
价值:提升管理效率,降低生产成本10%-15%。
“苹果产业图谱”决策系统:政府的智慧大脑
动态监测全国苹果种植面积、长势、产量。
预警区域性灾害(如大面积冻害)。
分析市场供需,指导产业布局。
价值:提升国家对重要农产品的宏观调控能力。
筑基阶段(1年内)
联合体系内20+试验站、主产区政府,启动高质量数据集共建计划。
发布《苹果产业高质量数据集建设指南》,统一标准。
完成首批10万+标注图像、1000+果园的时序数据采集。
跃升阶段(1-3年)
训练并发布苹果产业大模型1.0版。
在5大主产区试点“果农通”APP,服务10万果农。
建立“数据—模型—反馈”闭环,持续迭代。
引领阶段(3-5年)
大模型覆盖全产业链,成为行业“基础设施”。
数据集对外开放,赋能科研、金融、保险、电商。
中国苹果产业实现从“经验驱动”向“数据智能驱动”的全面转型。
一个苹果,不再只是“阳光+雨水+人力”的产物。
在AI时代,它是数据的结晶、算法的成果、智能的体现。
国家苹果产业技术体系,作为行业的“国家队”,有责任、有能力、也必须率先建成中国农业的高质量数据标杆,训练出“最懂中国苹果”的大模型,打造出惠及亿万果农的智能服务。
正如那句话所说:高质量数据集走到哪,AI就到哪。 而中国苹果的智能化未来,就从今天开始。
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