AI农业气象站
通过人工智能实现深度信息解析，构建"数据感知-智能建模-场景应用"技术路径
数据感知层
部署多维度传感器网络，全面采集农业生产环境关键数据，为AI分析提供基础。
- 空气温湿度、光照强度、降水量实时监测
- 土壤温湿度、酸碱度、养分含量监测
- 风速风向、气压、CO₂浓度等环境参数采集
- 作物生长状态图像采集与分析
智能建模层
利用人工智能算法对采集数据进行深度分析，构建精准预测模型。
- 机器学习模型分析环境与作物生长关联
- 深度学习算法处理图像数据，评估作物健康
- 气象预测模型，提前7-15天精准预报
- 生长周期模型，预测作物生长阶段与产量
场景应用层
将AI分析结果转化为实际农业生产指导，实现智能化管理。
- 智能灌溉决策，按需精准供水
- 病虫害早期预警与防治建议
- 最佳施肥时期与用量推荐
- 采收期预测与品质评估
农业溯源系统
通过自主研发的微点码技术，实现农产品全生命周期信息追溯
全链路溯源体系
对农产品从种植、养殖、加工、流通到销售等各个环节进行信息采集和记录，实现农产品信息的可追溯和透明化。
种植/养殖环节
记录种子/种苗来源、养殖品种、投入品使用、农事操作等信息
加工环节
记录加工企业、加工工艺、质量检测、包装信息等内容
流通环节
记录仓储信息、运输轨迹、温湿度监控、物流企业等数据
销售环节
记录销售渠道、经销商信息、上架时间、质检报告等内容
微点码技术优势
自主研发的微点码技术具有不可复制性、抗污损、耐高温等特点，可直接标识于农产品表面或包装上，实现全程防伪溯源。
农业溯源的重要意义
构建农产品安全防线，提升产业竞争力，保障消费者权益
保障食品安全
通过溯源系统，消费者可以了解农产品的"前世今生"，一旦出现食品安全问题，能够迅速追溯到问题源头，及时采取措施，防止问题产品继续流通，保障消费者的身体健康和生命安全。
提升消费者信任
当消费者能够清楚地了解农产品的生产过程和质量信息时，会增加对产品的信任度，从而促进农产品的销售，有助于树立品牌形象，提高品牌知名度和市场竞争力。
促进农业标准化生产
溯源体系要求对农产品生产的各个环节进行规范和记录，这促使农业生产者按照标准化的生产流程进行种植、养殖和加工，提高农产品的质量和安全性，推动农业产业升级。
助力政府监管
政府监管部门可以借助溯源系统，实时掌握农产品的生产、流通信息，实现对农产品质量安全的有效监管，提高监管效率，及时发现和处理违规行为，维护市场秩序。
应对贸易壁垒
在国际贸易中，许多国家和地区对农产品的质量安全要求越来越高。具备完善的溯源体系可以帮助农产品满足进口国的要求，突破贸易壁垒，扩大农产品的出口市场。
智慧大屏全能数据控制中心
