云果技术论坛云果产业大脑中的核心技术应用

总第5篇

年第1篇

前言

在新形势下，随着数字经济的快速发展，5G、人工智能、大数据等技术深入到各行各业。作为传统的农业产业，更应抓住历史机遇，加快产业升级的步伐，提高行业的整体竞争力。这其中，加快农业产业之间在产品、技术、信息、人才等方面优质资源的快速融合，是非常有效的途径。

加快农业产业融合，要用现代科学技术特别是数字化新技术改造提升农业产业，改善农业产业生产条件，提升农业产业生产手段，不断优化农业产业生产体系和农业产业经营体系。本文阐述了云果产业大脑中的核心技术应用，介绍和分析了核心技术的内涵、建设逻辑及应用案例等。

人工智能与大数据

定义

人工智能是计算机科学的一个分支，是用于研发模拟、延伸和扩展人的智能理论方法、技术和应用系统的新技术。其研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和机器视觉等。

农业大数据主要是对各种农业对象、关系、行为的客观反映，一直以来都是农业研究和应用的重要内容。农业大数据是指大数据技术、理念和思维在农业领域的应用。

从更深层次考虑，农业大数据是智慧化、协作化、智能化、 化、网络化在现代技术不断发展而衍生的一种计算机技术农业应用的高级阶段，是结构化、半结构化及非结构化的多维度、多粒度、多模型、多形态的海量农业数据的抽象描述，是农业科研、技术推广、农资供应、生产管理、加工储运、市场销售、资源环境等全产业链的跨行业、跨专业、跨业务、跨地域的农业数据大集中的有效工具，是汲取农业数据价值、促进农业信息消费、加快农业经济转型升级的重要手段，是加快农业现代化、实现农业走向更高阶段的一个必经过程。

云果AI云平台建设与大数据的结合

云果AI云平台旨在打造一个云果AI基础能力底座，将大数据分析、人工智能等技术赋能到云果产业的各类业务应用场景中，包括机器学习平台子系统、智能问答机器人子系统、语音识别引擎及AI业务模型设计等。

机器学习平台可以实现机器学习模型的一站式管理，大幅降低机器学习模型的构建和管理成本，帮助客户以极低的代价从实现数据业务从大数据时代到AI时代的落地。

图1机器学习平台架构图

机器学习平台包含数据导入、数据预处理、模型训练、模型评估、模型预测、模型发布、模型管理、任务管理以及任务监控等一站式全方位的建模到上线的流程。它依托强大的分布式数据处理能力，内置丰富的算法模型，包含逻辑回归（LR）、聚类Kmeans，支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）等，满足从原始数据到模型产出的一站式服务。同时通过拖拽组件可视化建模的方式，让用户在机器学习平台上可快速打造智能业务，助力用户快速实现人工智能业务落地，实现业务价值。

平台具备高效的预处理能力、丰富的算法组件支撑、主流的深度学习框架、灵活的算法组件管理、易用的可视化建模、强大的预测评估能力、实时的任务监控。能够为各类水果种植、水果产销预测等提供算法支撑，为农业科研提供分析平台，为智慧农业的发展提供智能决策支撑；可用于舆情分析文本分类、资讯情感分析；同时还可用于病虫害系统，通过图片进行虫害、病害识别算法的学习与分析。

在智能问答系统中，用户的身份直接决定了用户可以使用的功能和可以查看的数据，因此在该系统中具有严格的权限体系，将用户按照职位、部门、专业进行角色的划分，并为每一个角色赋予全面的权限控制信息。系统的数据信息必须按照信息的敏感程度进行适当的分级管理，为数据的管理和使用设计可靠的权限控制机制。

图2智能问答系统功能架构图

语音数据来源广，蕴含信息丰富，但实际利用起来却阻碍重重：获取语音内容需要耗费原音频时长数倍的时间用来听写、校验，谈不上时效性；即使一些现有的音频处理产品能够在一定程度解决时效和技术性的问题，但其所能够适用的语言与场景种类却又非常有限。在这样的背景之下，能够快速处理数据、 获取关键信息并适配多场景多语种的语音分析对于云果产业大脑来说意义重大。

此外，通过软件系统、物联网，完成数据采集，再利用神经网络、深度学习等AI技术，训练出种植模型、产量预测模型、价格预测模型等，一方面指导水果种植和采收、物流及销售，另一方面辅助科研院所进行种植研究。

物联网

定义

农业物联网是以挖掘农业生产力、提高农业装备 化水平、实现农业生产智能化的新兴技术，集农业信息感知、数据传输、智能信息处理技术于一体，并根据大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖以及农产品物流的重大需求，形成典型的产业应用。

云果物联网平台建设

云果物联网平台由物联网监测基站和物联网管理云平台两部分组成，物联网监测基站利用物联网技术对气象、土壤、图像、定位等资源环境数据进行数字化采集，可对气象12要素（温度、湿度、风速、风向、气压、雨量、太阳辐射、蒸发、热通量、土壤温度、土壤湿度、CO2等）进行采集。

案例分享——昭通超越智慧果园建设项目

通过对果园“四情”的监测预警及气象监测预警基础设施的建设，为农业生产提供数字化决策支撑。农业物联网监测分析系统用于对基地物联网设备的接入，将基地物联网设备采集到的相关数据进行汇聚、处理和分析，通过规则引擎和配置的预警预报规则，实现对异常情况的预警监测。

此外，通过对现有设施设备的数字化改造，让设施设备与其他要素实现互联互通，协同运作，改造主要包括：农机作业设备加装GPS定位设备、分选系统的数字化改造与集成应用、水肥一体化设施的数字化改造与集成应用、气调库数字化改造与集成应用、视频监控系统集成应用、仓储智能化基础设施改造、新增智能采摘作业平台和园区组网改造。

图3技术路线图

基于物联网基础设施及要素数据监测分析，构建基地全过程、全方位创新应用，建设数字化种植管理系统、基于区块链的种植追溯系统、基地可视化管理系统、农机设备数字化管理系统、一物一码系统、智慧仓储管理系统、数字化生产管理系统MES、智慧供应链管理系统SCM、果园决策分析系统等应用系统，全面支撑基地经营管理及智能决策。

云计算

定义

云计算作为先进的计算域商业服务模式，可全方位利用网络科学技术获取产业发展所需的各项资源。它通常具有规模化、虚拟化、通用性等多种特点，其核心功能是提高商业科学计算服务能力。

在云计算使用过程中，会事先利用网络科学技术将各种低弱的计算机资源相互整合起来，形成一个规模庞大而优质的计算系统，然后，再利用IaaS、PaaS、SaaS、MSP等先进程序，将云计算的最终结果反馈给用户，让用户能够及时准确掌握自身所需的服务信息。

云平台架构

云果产业大脑建设的云平台使用的是ZStack虚拟化管理软件，ZStack私有云提供构建完整的基础设施服务（IaaS）云计算平台方案，以及阿里云公共云的调度能力，能够为企业客户提供完整的云计算资源异地/异构的管理平台。其中，阿里云混合云功能模块是可选，企业可以根据需求启用或关闭。ZStack私有云架构图如下：

图4ZStack私有云架构图

物理层和虚拟化层，提供硬件资源基础管理，基于硬件来构建池化的虚拟资源，包括服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化和监控/运维系统等；云服务层，ZStack向管理员/用户提供云平台服务，包括云主机服务、网页交互、API接口、监控系统、弹性网络、VPN隧道、账户管理、计费模块、负载均衡和端口转发等服务。

ZStack私有云提供与阿里云公有云资源的统一管理能力，提供客户混合云功能。在混合云场景下，客户可通过运营商网专线、裸光纤、企业MPLS或互联网VPN等多种方式，使得企业自有数据中心和阿里云数据中心的互通互访。

区块链

定义

区块链是非常适合互联网特点的综合技术，是由数据区块（block）通过某种机制（密码签名和时间戳）组织形成区块链条，进而构成分布式网络数据库。具体来讲，区块链是利用块链式节点共识算法生成新数据、利用密码学方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构和计算方式。

区块链技术被认为是当前知识认知领域中复杂的技术之一，具有分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法、可追溯、难以篡改、公平公正、公开透明、智能合约等特征。

云果链追溯

农产品安全质量溯源是目前区块链技术应用最广泛、技术最成熟的领域之一。云果区块链追溯平台，是基于云果区块链BaaS平台构建的云果农产品追溯平台。

根据国家《农产品质量安全体系建设》要求，围绕种植环节、采收环节、加工物流环节、仓储管理环节及交易环节，制定云果追溯管理技术标准，结合云南省孔雀码追溯平台，构建SaaS模式的云果质量安全溯源应用，对农产品生产过程进行全面监控，实现从投入品到农田到餐桌全过程的质量可追溯，并结合区域绿色品牌推广，提升农产品质量安全水平，形成信息化追溯平台，按照统一的规范标准，提供云果产品全产业链追溯的SaaS应用，为每一个产业链环节中的企业都能够使用上对应环节的追溯信息化系统。云果区块链追溯平台使得各参与环节连接更加高效、可信，将生产者与消费者紧密连接，实现全过程可追溯、生产关系的智能化。

通过区块链平台的溯源能力，为云果产品提供从原产地、加工生产、仓储物流、经销等环节到消费者手中的全环节溯源，让消费者能买到放心的云果产品，让生产企业能够掌握到产品的流转特征，为*府进行云果产品质量监管提供数据依据。

图5云果产品溯源环节图

案例分享——高原王子品牌冰糖橙“一箱一码”

云果区块链追溯平台为云南省玉溪市高原甜橙有限责任公司旗下品牌“高原王子”量身打造了“一箱一码”追溯服务。使用“

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