大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2025年10月27日，星期一。上周去城郊的合作社回訪，農(nóng)戶李叔說用了我們開發(fā)的AI+精準種植/養(yǎng)殖軟件后，地里的病蟲害發(fā)現(xiàn)比以前早了不少，豬舍里的豬有異常行為也能及時察覺，不用再像以前那樣到處跑著盯。下滿我就這款A(yù)I軟件的開發(fā)流程，詳細介紹具體的功能，還有里面AI和區(qū)塊鏈的應(yīng)用細節(jié)，以及開發(fā)時碰到的實際情況。

這款軟件的使用人群主要分三類：種糧或種經(jīng)濟作物的農(nóng)戶，用它監(jiān)測作物、看產(chǎn)量預(yù)測；規(guī)模化養(yǎng)殖場的管理員，靠它盯著畜禽生長狀態(tài)；還有農(nóng)業(yè)技術(shù)指導(dǎo)人員，能通過軟件查看農(nóng)戶的種植養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，遠程給建議。基礎(chǔ)功能里，農(nóng)田地塊管理模塊能讓農(nóng)戶標注自家地塊的位置、種植的作物類型，比如“東地塊種小麥”“西地塊種番茄”，還能記錄每次施肥、灌溉的時間；養(yǎng)殖舍管理模塊則能登記每個舍的畜禽品種、數(shù)量，比如“1號舍養(yǎng)母豬20頭”“3號舍養(yǎng)肉雞500只”，數(shù)據(jù)都存在軟件里，不用再記在紙質(zhì)本子上。核心功能則圍繞作物監(jiān)測、智能養(yǎng)殖、產(chǎn)量預(yù)測這三個場景展開，也是軟件的核心亮點。

作物監(jiān)測模塊是靠無人機+AI圖像識別來實現(xiàn)的。農(nóng)戶或合作社工作人員操作無人機飛過農(nóng)田，無人機上的攝像頭會拍攝作物圖像，AI系統(tǒng)會實時分析這些圖像，識別有沒有病蟲害、作物長勢是否均勻。比如小麥田出現(xiàn)銹病，葉子上會有黃褐色斑點，AI能精準標出有問題的區(qū)域，還會提示“疑似小麥銹病，建議及時噴施對應(yīng)藥劑”；要是某塊區(qū)域作物長得比周圍矮，系統(tǒng)會判斷可能是缺水或缺肥，給出“建議補充灌溉并追加氮肥”的提醒。開發(fā)這個模塊時我們踩過坑，初期AI識別病蟲害的準確率不高，比如把小麥白粉病和銹病弄混，兩種病的斑點顏色接近，只是形狀略有不同。發(fā)現(xiàn)問題后，我們找了省農(nóng)科院的專家，收集了不同作物、不同病蟲害的近萬張圖像樣本，每張樣本都讓專家標注清楚病害類型，再用ResNet模型做訓(xùn)練，還在無人機上部署了邊緣計算模塊，讓圖像分析能在無人機上實時完成，不用把數(shù)據(jù)傳去云端再等結(jié)果，減少延遲。那段時間，研發(fā)團隊每周都要跟著無人機去田里拍圖，回來后和專家一起核對識別結(jié)果，反復(fù)調(diào)整模型參數(shù)，雖然經(jīng)常在田里曬得滿頭汗，但后來看到農(nóng)戶能準確根據(jù)提示防治病蟲害，覺得特別有成就感。

智能養(yǎng)殖模塊則靠計算機視覺監(jiān)測畜禽的生長狀態(tài)。我們會在養(yǎng)殖舍里安裝攝像頭，攝像頭實時拍攝畜禽的活動畫面，AI系統(tǒng)能分析它們的行為是否正常，比如豬平時會分散活動、正常進食，要是出現(xiàn)扎堆不動、不吃食的情況，系統(tǒng)會立刻在軟件上發(fā)提醒，管理員點進去就能看到對應(yīng)的監(jiān)控畫面；對于肉雞，AI還能通過圖像估算它們的體重，判斷生長進度是否符合預(yù)期，不用再人工抓著稱重。開發(fā)這個功能時，一開始攝像頭的安裝角度沒選好，有的角落拍不到，導(dǎo)致部分區(qū)域的畜禽狀態(tài)監(jiān)測不到位。我們和養(yǎng)殖場的管理員一起，在不同大小的養(yǎng)殖舍里測試了十幾種安裝位置，最后確定“每200平方米的養(yǎng)殖舍裝2個攝像頭，分別裝在對角線高處”，這樣能覆蓋整個舍的區(qū)域。后來還加了紅外攝像頭，即使晚上關(guān)燈，也能監(jiān)測畜禽的活動，不會因為光線問題漏過異常情況。我們之前做過農(nóng)業(yè)水利管理系統(tǒng)，對農(nóng)業(yè)相關(guān)場景的需求比較熟悉，這次開發(fā)智能養(yǎng)殖模塊時，也借鑒了之前處理田間數(shù)據(jù)的經(jīng)驗，讓軟件更貼合農(nóng)戶和養(yǎng)殖戶的使用習(xí)慣。

產(chǎn)量預(yù)測模塊是AI結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的。系統(tǒng)會收集當?shù)氐臍庀髷?shù)據(jù)，比如未來一段時間的氣溫、降雨量、日照時長，再結(jié)合農(nóng)戶往年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)、種植管理記錄（比如施肥次數(shù)、灌溉頻率），還有當年的作物長勢情況，來預(yù)測最終的收成。比如農(nóng)戶種的是水稻，系統(tǒng)會根據(jù)插秧后的氣溫變化、抽穗期的降雨量，結(jié)合前三年的水稻產(chǎn)量，給出當年的產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果，農(nóng)戶能根據(jù)這個結(jié)果提前聯(lián)系收購商，規(guī)劃銷售。開發(fā)這個模塊時，遇到的問題是部分偏遠地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)不全，有的地方只能拿到縣城的整體數(shù)據(jù)，沒法精準到具體地塊。我們后來采用了多源數(shù)據(jù)融合的方式，除了縣城的氣象數(shù)據(jù)，還加入了衛(wèi)星遙感獲取的土壤濕度數(shù)據(jù)、農(nóng)戶自己記錄的地塊小氣候（比如地塊是否在低洼處、是否容易積水），用LSTM時序預(yù)測模型做訓(xùn)練，讓產(chǎn)量預(yù)測的結(jié)果更貼合實際。

開發(fā)流程上，我們分了五個階段。第一階段是需求調(diào)研，花了1個半月，跑了10個種糧合作社、5個規(guī)模化養(yǎng)殖場，跟30多位農(nóng)戶、10位養(yǎng)殖場管理員聊，弄清楚他們平時在種植養(yǎng)殖中最頭疼的問題，比如“病蟲害發(fā)現(xiàn)晚了治不過來”“晚上得起來去豬舍看有沒有異常”；第二階段是技術(shù)選型，后端用java和node.js搭建架構(gòu)，支撐無人機圖像數(shù)據(jù)、養(yǎng)殖舍監(jiān)控數(shù)據(jù)的實時傳輸和存儲，前端用js開發(fā)網(wǎng)頁端，APP用swift（iOS）和Kotlin（安卓）開發(fā)，確保不同設(shè)備都能使用；第三階段是模塊開發(fā)，3個多月時間里，先完成基礎(chǔ)的地塊和養(yǎng)殖舍管理功能，再集中攻克AI模塊，每個模塊開發(fā)完都讓農(nóng)戶和管理員試用，收集反饋后修改；第四階段是測試，找了2個合作社、1個養(yǎng)殖場試用了1個月，修復(fù)了“無人機圖像分析偶爾卡頓”“養(yǎng)殖舍異常提醒延遲”等6個bug；第五階段是正式上線，上線后還安排了3次培訓(xùn)，教大家怎么操作無人機拍攝、怎么看產(chǎn)量預(yù)測報告。

有客戶問過開發(fā)周期要多久，這款軟件從啟動到上線總共用了6個月，比我們之前做的農(nóng)業(yè)水利管理系統(tǒng)多花了1個月，主要是因為要到不同的農(nóng)田和養(yǎng)殖場采集數(shù)據(jù)，還要跟農(nóng)業(yè)專家反復(fù)核對病蟲害類型、畜禽行為標準，確保功能準確。還有客戶問使用云服務(wù)器還是線下自主服務(wù)器，這款軟件屬于中小型軟件，我們推薦用國內(nèi)云服務(wù)器，一方面農(nóng)戶和養(yǎng)殖場不用自己買硬件設(shè)備，成本更低；另一方面云服務(wù)器能支持多用戶同時在線查看數(shù)據(jù)，不管在田里還是家里，打開手機就能用，也符合數(shù)據(jù)本地化的要求。

我們成都小火科技在農(nóng)業(yè)類軟件開發(fā)上有一定經(jīng)驗，之前做過農(nóng)業(yè)水利管理系統(tǒng)，研發(fā)人員占比超80%，其中30%以上來自互聯(lián)網(wǎng)大廠，技術(shù)棧覆蓋python（用來做AI模型訓(xùn)練）、go語言（用于邊緣計算模塊開發(fā)）、java（后端架構(gòu)搭建）等，能滿足這類軟件的技術(shù)需求。公司還是高新技術(shù)企業(yè)（證書編號：GR202451001272），有ISO/IEC 27001:2002認證，從需求調(diào)研到后期運維都有嚴格規(guī)范的流程，專人專崗負責(zé)，交付質(zhì)量有保障。

區(qū)塊鏈技術(shù)我們用在了種植養(yǎng)殖數(shù)據(jù)的存證上，采用私有鏈架構(gòu)，合作社或養(yǎng)殖場作為核心節(jié)點。農(nóng)戶每次記錄的施肥時間、用藥類型，養(yǎng)殖場登記的畜禽免疫記錄、飼料投喂情況，這些數(shù)據(jù)生成后都會自動生成哈希值并上鏈存儲。哈希值具有唯一性和不可逆性，能確保數(shù)據(jù)不會被篡改，比如農(nóng)戶記錄了“3月10日給小麥施氮肥”，后續(xù)就沒法私下改成“3月15日”；養(yǎng)殖場的畜禽免疫記錄上鏈后，也能避免出現(xiàn)漏免或假免的情況。如果后續(xù)農(nóng)產(chǎn)品要溯源，比如消費者想知道買到的番茄是怎么種出來的，商家就能通過軟件調(diào)取上鏈的種植數(shù)據(jù)，展示給消費者看，讓大家更放心。

復(fù)盤這個項目，有兩個重點環(huán)節(jié)需要提醒。一是開發(fā)農(nóng)業(yè)類軟件一定要到實地采集數(shù)據(jù)，不能只在辦公室里對著電腦做，比如無人機拍圖要覆蓋不同生長期的作物、不同地形的農(nóng)田，養(yǎng)殖舍監(jiān)控要考慮不同畜禽的活動習(xí)性，不然開發(fā)出來的功能會脫離實際使用場景；二是要和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專家深度合作，比如病蟲害的識別、作物需肥規(guī)律這些，都需要專家提供專業(yè)知識，確保AI給出的建議符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際。這款軟件的價值不只是幫農(nóng)戶和養(yǎng)殖場管理員省了時間，更重要的是能讓種植養(yǎng)殖過程更規(guī)范，減少病蟲害和畜禽異常帶來的損失，還能通過數(shù)據(jù)存證讓農(nóng)產(chǎn)品更有公信力。未來我們還想在軟件里加“農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷對接”模塊，把有收購需求的商家和農(nóng)戶對接起來，讓農(nóng)戶種出來的東西能更快賣出去，真正助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升，讓更多人能吃到安全、優(yōu)質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品。

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