據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年因病蟲害造成的糧食損失超過產(chǎn)量的15%?？梢娭参锉Ｗo(hù)對(duì)于國(guó)家糧食安全和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的重要意義。近年來，綠色農(nóng)業(yè)理念深入人心，國(guó)家政策要求在穩(wěn)糧保產(chǎn)的同時(shí)推行“肥藥雙減”。在此背景下，如何推動(dòng)植保防控精準(zhǔn)化、綠色化發(fā)展，成為植保行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。

數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用正是解題的關(guān)鍵。今年中央1號(hào)文件提出“加強(qiáng)災(zāi)害短期預(yù)警和中長(zhǎng)期趨勢(shì)研判”，《農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布關(guān)于大力發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的指導(dǎo)意見》進(jìn)一步明確要“統(tǒng)籌推進(jìn)農(nóng)業(yè)氣象、苗情、土壤墑情、病蟲害、災(zāi)情等監(jiān)測(cè)預(yù)警網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，提升防災(zāi)減災(zāi)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警預(yù)報(bào)能力”，顯著推動(dòng)了AI、大數(shù)據(jù)等數(shù)智技術(shù)與病蟲害監(jiān)測(cè)防控的深度融合。

面對(duì)當(dāng)前植保測(cè)報(bào)的堵點(diǎn)難點(diǎn)，托普云農(nóng)持續(xù)深化人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)智技術(shù)在植保領(lǐng)域的融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)測(cè)→研判預(yù)警→精準(zhǔn)防控的數(shù)智植保全鏈路完整閉環(huán)，構(gòu)建現(xiàn)代化植保防控體系，推動(dòng)植保行業(yè)向智能化、自動(dòng)化、綠色化方向邁進(jìn)。

深耕AI算法，練就精準(zhǔn)識(shí)蟲慧眼

傳統(tǒng)的病蟲害監(jiān)測(cè)依賴人力驅(qū)動(dòng)，需要植保專家下地觀察，根據(jù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)做出判斷。因此，若想實(shí)現(xiàn)病蟲害監(jiān)測(cè)“人機(jī)協(xié)同”，首要一步就是對(duì)AI進(jìn)行大量的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，讓它練就一雙不遜于植保專家的識(shí)蟲慧眼。托普云農(nóng)在業(yè)內(nèi)率先啟動(dòng)智能測(cè)報(bào)裝備的研發(fā)進(jìn)程，歷經(jīng)十余年深耕，五代算法升級(jí)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)法構(gòu)建病蟲害識(shí)別模型，通過數(shù)以百萬計(jì)的病蟲害圖像樣本反復(fù)訓(xùn)練，不斷刷新病蟲害測(cè)報(bào)裝備的識(shí)別準(zhǔn)確率。

托普云農(nóng)病蟲害識(shí)別算法

目前，托普云農(nóng)自主研發(fā)的智能蟲情測(cè)報(bào)燈能夠精準(zhǔn)識(shí)別草地貪夜蛾、草地螟、粘蟲、稻縱卷葉螟、二化螟、玉米螟、棉鈴蟲等134種國(guó)家一類、二類及其他農(nóng)、林業(yè)主要害蟲，不僅覆蓋種類多、識(shí)別速度快，而且能夠精準(zhǔn)區(qū)分相似種害蟲，在蟲體堆積狀態(tài)下也能完成精準(zhǔn)識(shí)別和計(jì)數(shù)，綜合識(shí)別準(zhǔn)確率超過90%。在全國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心舉辦的智能化監(jiān)測(cè)設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)展示和比試中，智能蟲情測(cè)報(bào)燈連續(xù)兩年蟬聯(lián)綜合識(shí)別準(zhǔn)確率第一名。

同時(shí)，托普云農(nóng)根據(jù)不同的植保場(chǎng)景，研發(fā)落地了小蟲體智能測(cè)報(bào)系統(tǒng)、智慧性誘測(cè)報(bào)系統(tǒng)、智能孢子捕捉系統(tǒng)等一系列智能測(cè)報(bào)裝備，并開發(fā)了“見蟲”、“數(shù)蟲”等智能植保App和小程序，實(shí)現(xiàn)2000余種農(nóng)業(yè)害蟲、70余種主要作物病害癥狀的精準(zhǔn)識(shí)別。AI技術(shù)的運(yùn)用，不僅助力植保工作顯著降本增效，也進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)精度，為蟲情精準(zhǔn)分析研判創(chuàng)造了條件。

托普云農(nóng)植保智能裝備

自研蟲情研判模型，打造防控“大腦”

當(dāng)前，隨著遙感監(jiān)測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在病蟲害監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益普及，來自田間環(huán)境、病蟲害等多源數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)。然而，要想把海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)病蟲害災(zāi)情的精準(zhǔn)分析和預(yù)報(bào)，既需要掌握人工智能技術(shù)，又要了解農(nóng)業(yè)病蟲害的發(fā)生規(guī)律及成災(zāi)機(jī)理。

托普云農(nóng)發(fā)揮“現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)專業(yè)深度融合”的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，在大區(qū)域病蟲害監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上打造植保大數(shù)據(jù)平臺(tái)，自研病蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)警、遷飛性害蟲遷飛路徑預(yù)測(cè)等AI算法模型，匯聚地理信息、遙感監(jiān)測(cè)、病蟲害監(jiān)測(cè)、氣象、土壤等多源數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗、挖掘和AI建模分析，能夠多形式呈現(xiàn)各地區(qū)蟲情趨勢(shì)，對(duì)病蟲害趨勢(shì)作出研判和預(yù)警。

蟲害發(fā)生趨勢(shì)預(yù)測(cè)

遷飛路徑研判預(yù)測(cè)

同時(shí)，托普云農(nóng)打通植保服務(wù)的“最后一公里”，結(jié)合AI語言大模型技術(shù)自動(dòng)化生成智能蟲情報(bào)告，助力植保人員避免“數(shù)據(jù)淹沒”，及時(shí)掌控蟲情動(dòng)態(tài)，制定防控策略，為植保防控部門打造“實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)-智能研判-報(bào)告預(yù)警-精準(zhǔn)推送”的數(shù)智化聯(lián)動(dòng)響應(yīng)模式，顯著提升植保防控水平。

AI生成智能蟲情報(bào)告

立體化統(tǒng)防統(tǒng)治，落實(shí)“肥藥雙減”

在國(guó)家政策大力推進(jìn)“肥藥雙減”，鼓勵(lì)發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)的大背景下，托普云農(nóng)結(jié)合茶園、果園、大田、大棚等各類場(chǎng)景與防治需求，打造“天敵友好型”風(fēng)吸式殺蟲燈、高空殺蟲燈、大棚殺蟲燈、田間機(jī)器人等綠色防控裝備，并開發(fā)了空天地一體化預(yù)警監(jiān)測(cè)、無人機(jī)智能精準(zhǔn)飛防、綠色防控效果評(píng)估等立體化防控體系，并通過三端（農(nóng)戶端、植保體系端、社會(huì)化服務(wù)組織端）數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建集動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、研判預(yù)警、統(tǒng)防統(tǒng)治于一體的數(shù)智植保完整閉環(huán)。

無人機(jī)智能巡檢飛防

在深耕數(shù)智植保過程中，托普云農(nóng)憑借卓越的科技創(chuàng)新能力，取得6項(xiàng)發(fā)明專利、18項(xiàng)新型實(shí)用專利、8項(xiàng)軟件著作權(quán)等，并先后榮獲13項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)榮譽(yù)，包含國(guó)家星火計(jì)劃、省級(jí)農(nóng)業(yè)機(jī)械科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)、省級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)等。目前，托普云農(nóng)已在江蘇、陜西、四川、云南、山西、貴州、重慶、寧夏、安徽、江西、遼寧等地成功建設(shè)了病蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，植保服務(wù)覆蓋全國(guó)30+省份和地區(qū)。

浙江植保服務(wù)在線平臺(tái)

數(shù)智技術(shù)在植保領(lǐng)域的深度應(yīng)用，不僅為國(guó)家糧食安全提供堅(jiān)實(shí)保障，更有利于建設(shè)和維系綠色、健康、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。托普云農(nóng)將繼續(xù)引領(lǐng)數(shù)智植保理念推廣與技術(shù)革新，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，積極助力農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的形成和發(fā)展。