一颗辣椒的“数据辣度”：如何用大模型点燃中国辣椒产业？

“高质量数据集走到哪，AI就到哪。”——这句出自2025数博会的断言，正在中国广袤的辣椒田、加工车间与调味品工厂悄然成真。

对于辣椒产业而言，这不仅是一次技术升级，更是一场关乎特色农业提质、农民增收与“舌尖经济”升级的系统性变革。
过去，种辣椒靠“老把式”的经验、凭手感估辣度、用肉眼判病害；
今天，我们要靠数据——靠一个高质量数据集，训练出“懂品种、懂辣度、懂市场”的辣椒产业大模型，打造出“会预警、能决策、通风味”的智能服务产品，真正实现“智慧种椒、科学加工、精准营销”。

一、破局“看天吃饭、凭辣卖椒”：建设辣椒行业的高质量数据集

我国是全球最大的辣椒生产与消费国，主产区遍布贵州、湖南、四川、河南、新疆、山东等地，涵盖鲜食椒、干制椒、加工椒（如朝天椒、线椒、二荆条、小米辣、灯笼椒等）。但产业长期面临品种混杂、品质不稳定、病虫害高发（疫病、病毒病、蚜虫）、辣度波动大、采后损耗高、产销脱节等挑战。

数据分散在农技站、合作社、加工厂和科研单位中，缺乏统一标准与系统整合。要破局，必须建设一个统一规范、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

辣椒产业的具体体现

规模“大”

覆盖主产区（贵州、湖南、河南、新疆、四川、山东）、主要品类（朝天椒、线椒、二荆条、小米辣、牛角椒、甜椒等）、全生命周期（育苗、移栽、开花、坐果、转色、成熟、采收、干燥/腌制/冷冻）的全产业链数据；包含多模态数据：气象、土壤（pH、有机质、EC值）、遥感/无人机影像、植株图像（株型、叶色、花果）、果实表型（长度、粗细、颜色、皱缩度）、病虫害图像（疫病、病毒病、炭疽病、蚜虫）、农事记录（轮作、施肥、灌溉）、理化指标（辣椒素含量【SHU】、水分、Vc含量）、加工参数（烘干温度、发酵时间）、市场价格、出口检测报告等。

安全“牢”

遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》《种子法》；农户信息、企业配方、种质资源脱敏处理；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“辣椒疫病”识别标准）、辣度检测流程（HPLC或近红外无损测定）、图像标注规范、元数据模板（记录地块ID、品种、栽培模式、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：如病害识别准确率 > 90%，辣椒素含量预测误差 < 15%，最佳采收期预测偏差 < 2天。

应用“广”

支持品种推荐、水肥调控、病害预警、辣度预测、采收决策、分级定价、风味溯源等多场景，服务椒农、合作社、调味品企业、电商平台、消费者。

建设路径：采用“场景驱动+生态协同”模式

• 场景驱动：围绕“辣椒疫病暴发”“辣度不达标”“干椒霉变”“出口农残超标”等痛点，反向设计数据采集方案。

• 生态协同：联合农科院、辣椒产业技术体系、主产区政府、老干妈/郫县豆瓣等龙头企业、检测机构，共建共享数据资源。

有了高质量数据集，下一步是训练辣椒产业大模型——一个真正“懂辣、懂地、懂味”的AI大脑。

大模型定位：

• 不是通用模型，而是垂直领域大模型，深度融合园艺学、植物保护与食品风味科学知识。

• 目标：实现“感知-认知-决策-服务”闭环，成为辣椒产业的“智慧中枢”。

1. 多模态理解：能“看懂”无人机影像中的病斑、“读懂”土壤传感器数据、“听懂”椒农语音提问、“估算”辣度（结合果实颜色、品种与环境）。

2. 时空推理：结合历史数据与实时监测，预测未来7天的疫病风险、辣椒素积累趋势、最佳采收窗口。

3. 知识问答：回答“这块地适合种朝天椒还是线椒？”“叶子卷曲是病毒病吗？”“如何提高小米辣的SHU值？”

4. 决策建议：生成个性化方案，如“未来3天高温高湿，建议喷施甲霜灵预防疫病”；或“当前辣椒素已达8万SHU，建议48小时内采收”。

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辣椒生长模型、病害图谱、辣度-风味知识体系。

大模型不能只待在实验室。必须转化为椒农、企业、消费者都用得上、听得懂、信得过的智能服务产品。

推荐三大智能产品形态：

1. “椒农通”APP：椒农的AI种植顾问

• 拍照识病虫害，秒出防治方案（尤其疫病、病毒病）。

• 接收辣度预测与采收提醒。

• 语音查询水肥建议、干椒收购价、出口标准。

• 价值：降低种植风险，让小农户也能产出高辣高质商品椒。

“智慧椒园”管理平台：合作社与企业的数字孪生中枢

• 接入物联网设备，实时监控千亩椒田的长势、病害热点。

• 自动生成轮作计划、采收排程、烘干参数建议。

• 构建每一批辣椒的“风味档案”，支持分级定价与品牌溯源。

• 价值：提升优质椒率20%以上，减少霉变损耗，对接高端调味品供应链。

“辣知道”小程序：消费者的AI选椒官

• 扫码溯源，查看“这瓶辣酱的源头”（产地、品种、辣度、检测报告）。

• 输入口味偏好（“要香而不燥”“要爆辣”），智能推荐适配产品。

• 学习家庭辣椒储存与搭配技巧，提升烹饪体验。

• 价值：打破“辣度盲区”，让消费者“买得明白、吃得过瘾”。

1. 筑基阶段（1年内）

• 联合国家特色蔬菜产业技术体系、主产省农业农村厅、头部调味品企业，启动辣椒高质量数据集共建计划。

• 发布《辣椒产业高质量数据集建设指南》，统一数据标准。

• 完成首批5万+病害与果实图像、500+基地的环境与辣度时序数据采集。

跃升阶段（1-3年）

• 训练并发布辣椒产业大模型1.0版。

• 在贵州、河南、新疆等主产区试点“椒农通”APP，在电商平台上线“辣知道”小程序，服务10万椒农与千万消费者。

• 建立“数据—模型—反馈”闭环，持续迭代优化。

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、保险、金融、国际贸易。

• 中国辣椒产业实现从“产量导向”向“数据驱动+风味定义”的历史性跨越。

一颗辣椒，不再只是“红彤彤的辛香果实”。
在AI时代，它是数据的结晶、算法的成果、中国味道的密码。

我们有责任、有能力、也必须率先建成中国辣椒的高质量数据标杆，训练出“最懂中国辣”的大模型，打造出连接田间与舌尖的智能服务链。

正如那句话所说：高质量数据集走到哪，AI就到哪。 而中国辣椒产业的智能化未来，就从这一口热辣开始，燃动世界。

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