黑龙江省农业产业链综合数字赋能平台项目
一、项目概述
（一）项目名称
黑龙江省农业产业链综合数字赋能平台项目
（二）项目建设地点
黑龙江省哈尔滨市道里区群力第二大道外滩1898项目A8栋。
（三）项目建设目标
1.总体目标
建设黑龙江省农业产业链综合性数字赋能平台，通过构建“1+3+N”农业数字化服务体系，即1个省级农业数据中枢：整合农业生产、经营、管理、服务全要素数据；3大核心能力：精准种植模型、供应链协同引擎、金融风控中台；N个应用场景：覆盖黑土地保护、农机调度、农资溯源、信贷保险等20+场景。面向金融保险机构10家、黑龙江省三大农产品（玉米、大豆、水稻）收储企业10家、农机服务合作社100家，农业生产资料供应商200家，实现黑龙江省农业生产经营、农产品销售物流等环节数据打通，推动与气象服务、商贸流通、金融服务等领域的数据融合应用，探索农产品全流程追溯、直播电商、智慧养殖等新模式，开展产能、运输、价格等监测预警，提高应对各种周期波动能力，以订单式生产经营拓展农产品销售渠道推动产销顺畅衔接、优质优价，实现农业生产智能化、管理精准化、服务高效化，全面推动黑龙江省农业数字化转型和高质量发展。
二、项目建设基本情况
（一）建设基础
平台已搭建农业大数据资源库，涵盖农业生产全链条的六大核心数据库，形成完整的农业数据资产体系。
1.卫星无人机遥感数据库
数据来源广泛且多样，整合了高分系列、Sentinel-2等10颗卫星的数据，并搭配大疆M300RTK等无人机进行采集。在数据指标方面，空间分辨率涵盖卫星数据的0.5-10米以及无人机数据的0.01-0.1米，能够满足不同精度需求；时间分辨率方面，卫星重访周期为2-5天，无人机则可根据实际需求进行采集；光谱波段支持可见光、近红外、热红外等12个波段，为多维度分析提供支持。这些数据广泛应用于作物分类识别、长势监测、灾害评估等多个场景。
2.耕地质量数据库
涵盖土壤理化性质、地形地貌数据以及黑土保护专项数据。土壤理化性质包括有机质含量、pH值、氮磷钾含量等；地形地貌数据涵盖高程、坡度、坡向；黑土保护专项数据则包括侵蚀沟分布和耕作层厚度。在采集方式上，采用网格化采样，核心区按照200×200米的网格进行采样，并部署了300套物联网墒情监测站，实现连续监测，为黑土地保护和农业可持续发展提供精准数据支持。
3.新型经营主体数据库
新型经营主体数据库全面覆盖全省1.3万个家庭农场和850个农业合作社，构建了多维度、精细化的数据体系，为农业生产经营提供全面支持。数据库详细记录了各经营主体的基础信息，包括注册资金、经营规模、经营范围和成立时间等，为精准画像提供基础支撑。在生产能力方面，数据库涵盖了农机具清单、仓储设施、生产技术应用情况以及劳动力资源等，全面反映经营主体的生产运营能力。此外，数据库还跟踪信用记录，包括贷款偿还记录、合约履行情况和信用评级等，为金融服务和政策支持提供重要参考依据。通过这些数据的整合与分析，新型经营主体数据库能够实现对经营主体的动态监测与精准服务，助力其提升生产管理水平，推动农业现代化发展。
4.气象灾害数据库
气象灾害数据库通过多源数据融合与高效预警能力，为气象灾害监测、预报和应急管理提供有力支持。在数据融合方面，该数据库对接省气象局30个自动气象站，整合ECMWF（欧洲中期天气预报中心）和GFS（全球预报系统）等国际权威数值预报产品，实现多源数据的高效整合与协同应用。
在预警能力方面，气象灾害数据库能够针对干旱、洪涝等灾害提前72小时发出预警，霜冻预警的准确率高达90%。这种高效的预警能力得益于先进的数值预报模式和智能网格天气预报系统，其空间分辨率精细至全国5公里、重点区域1公里，并通过大数据和人工智能技术，实现灾害性天气的精准预报和递进式预警。
5.市场行情数据库
市场行情数据库的数据来源广泛且多样，涵盖了全国25个批发市场的交易数据、电商平台的价格数据以及期货市场的行情信息。这些数据来源为市场行情数据库提供了全面且实时的市场动态信息，确保了数据的丰富性和准确性。
为了保证数据的时效性，市场行情数据库中的价格数据每小时更新一次。这种高频更新机制确保了用户能够及时获取最新的市场行情，从而更好地把握市场动态，做出更为精准的决策。
（二）试点建设成果
在孙吴、爱辉、讷河等重点产粮县完成物联网监测网络建设：
1.建设标准
制定严格的技术规范，以确保监测系统的高效、稳定和耐用性。所有监测设备均统一采用工业级物联网设备，具备高精度、高稳定性和低功耗的特点，能够适应复杂的农业环境和长期户外运行需求。设备支持4G和NB-IoT双模通信，确保在网络覆盖不稳定或切换时仍能保持稳定的数据传输，有效应对不同地区的网络环境。此外，所有设备的防护等级均达到IP67以上，能够完全防止灰尘进入，并在1米深的水中浸泡30分钟而不受损，确保设备在恶劣的自然条件下仍能正常运行。这些高标准的建设要求，为农业监测系统的长期稳定运行提供了坚实保障，同时也为数据的准确采集和高效传输奠定了可靠基础。
2.应用成效
在试点区域的应用实践中，项目取得了显著的成效。通过精准农业技术与智能化管理手段的深度融合，产量预测的准确率实现了12%的提升，这不仅为农户提供了更可靠的生产决策依据，还助力农业企业优化资源配置，进一步增强了市场竞争力。在灌溉管理方面，借助先进的节水技术与精准监测系统，灌溉用水量大幅减少，节约率达到25%，有效缓解了农业生产中的水资源压力，同时也降低了灌溉成本，推动了农业的可持续发展。此外，智能化设备的应用显著提高了农事操作的效率，整体效率提升了30%，这不仅减少了人力投入，还缩短了农事作业周期，使农业生产更加高效、精准。这些成效的取得，充分展示了项目在推动农业现代化进程中的重要作用，为农业产业的高质量发展奠定了坚实基础。
（三）核心技术储备
1.“凤凰视野”AI大模型
“凤凰视野”AI大模型是一款专为农业领域设计的高性能人工智能模型，具备强大的遥感影像分析能力。该模型的技术参数和性能指标如下：
在技术参数方面，“凤凰视野”AI大模型拥有15亿参数，能够处理复杂的多模态任务，确保模型在农业场景中的高度适应性和准确性。其训练数据基于5年的历史遥感影像，覆盖超过1000万亩的标注样本，为模型提供了丰富的学习素材，使其能够精准识别多种农业场景。
“凤凰视野”AI大模型效果图
2.“凤凰耕韵”产量预测模型
“凤凰耕韵”产量预测模型是一款高度精准且技术先进的农业预测工具。该模型能够将全省尺度的产量预测误差控制在±8%以内，而在县域尺度上，预测误差更是被严格限制在±5%。这种高精度的预测能力，为各级农业管理部门和生产者提供了极具价值的决策支持，有助于优化资源配置、提前规划生产，并有效应对市场波动。
“凤凰耕韵”产量预测模型
3.“凤凰田语”语言大模型
“凤凰田语”语言大模型在服务能力上表现出色，具备以下特点：
它支持东北方言的语音识别和交互，能够精准理解并回应农户的方言提问，打破了语言障碍，让农户在使用过程中更加便捷、自然。其知识库内容丰富，包含5万条农技知识，涵盖种植技术、病虫害防治、农机使用等多方面内容，为农户提供了全面的农业技术指导。此外，该模型还具备强大的高并发处理能力，支持每秒5万次的并发处理，能够高效响应大量用户的查询需求，确保在高流量情况下仍能为用户提供流畅的交互体验。
三、项目效益分析
1.国家层面
保障粮食安全：借助精准种植模型，实现对作物生长的精细化监测与管理，产量预测误差控制在一定范围内，为国家粮食产量预估提供精准数据支持，有助于提前规划粮食储备与调配，增强国家粮食安全保障能力。
推动乡村振兴战略实施：促进农业增效、农民增收，带动农户亩均增收300元以上。通过构建“政府监管 - 企业服务 - 农户受益”的闭环体系，提升农村数字化水平，缩小城乡数字鸿沟，推动乡村产业兴旺、生活富裕，为乡村振兴战略提供有力支撑 。
促进绿色发展与可持续发展：项目中的精准农业技术减少化肥农药使用，降低面源污染；保护性耕作提升土壤固碳能力，区块链赋能的碳汇交易体系推动绿色资本下乡，助力国家实现碳达峰、碳中和目标，促进农业可持续发展。
2.省级层面
提升黑龙江省农业竞争力：助力黑龙江省农业数字化转型，提高农业生产效率和农产品质量，降低生产成本，使黑龙江省在全国农业领域发挥示范引领作用，提升区域农业在全国乃至国际市场的竞争力。
优化区域资源配置：打破行业数据壁垒，促进气象、农业等多领域数据共享与合作，优化能源调度等资源配置，提高资源利用效率，推动区域经济可持续发展。
带动区域就业与人才培养：项目实施过程中需要大量数据科学、计算机科学、农业技术等专业人才，创造就业机会，吸引人才回流。同时带动相关专业教育发展，为区域培养高素质专业人才，提升区域人才储备。
四、组织保障方案
项目的开展接受哈尔滨市松北区数据局对项目的管理、指导、检查和监督。日常项目监管责任单位为哈尔滨市松北区数据局，监管责任人为杨宇石。技术负责人为刘劼（哈尔滨工业大学（深圳）国际人工智能研究院、院长，教授，博导，IEEE Fellow），各子项项目组按照项目实施的总体要求完成各自任务目标。
本项目设立项目总体工作组，项目责任人为孟冉（哈尔滨工业大学、智慧农场技术与系统全国重点实验室，教授、博士生导师），负责本项目组织实施的全面管理。
公司基于研发创新实践，为本项目配置了管理、技术、开发及推广团队，涉及公司研发、运营及市场业务部门。并通过高新技术企业GR202423000736、全国科技型中小企业、ISO9001质量管理体系认证、ISO14001环境管理体系认证、ISO45001职业健康安全管理体系认证、乙级测绘资质证书、民用无人驾驶航空器运营合格证、增值电信业务许可证、国产化信创麒麟软件NeoCertify认证有效运营确保实施研发质量及运维稳定及信息安全。
完成单位：哈尔滨融易汇智科技有限公司
完成人：康翰翀、文雪峰、辛红岩、陈明生