吴岸城-大模型驱动下的设施设备智能化转型.pdf

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1、ML-SummitML-SummitML-SummitML-SummitML-SummitML-SummitML-SummitML-SummitML-SummitML-Summit大模型驱动下的设施设备智能化转型建宇智造吴岸城ML-SummitML-Summitcontent目录01第一章：痛点与技术需求分析02第二章：多源数据融合感知体系03第三章：知识图谱与大模型协同04第四章：环境调控与精准执行05第五章：全周期决策系统验证06第六章：技术扩展与产业应用ML-SummitML-Summit第一章：痛点与技术需求分析ML-SummitML-Summit典型生产问题实证pH值异常影响pH值异

2、常影响68%的草莓地，导致每亩经济损失1.2-2.5万元，是首要解决的技术问题。红蜘蛛侵染影响红蜘蛛侵染影响53%的草莓地，造成每亩经济损失0.8-1.8万元，技术需求优先级最高。水肥失衡影响水肥失衡影响47%的草莓地，导致每亩经济损失0.5-1.2万元，需要及时调整管理措施。经济损失显著pH值异常和红蜘蛛侵染造成的经济损失最为显著，对草莓种植影响最大。技术需求优先级pH值异常和红蜘蛛侵染的技术需求优先级最高，需优先采取措施进行防治。综合管理措施针对上述问题，应采取综合管理措施，包括土壤改良、病虫害防治和科学施肥等。ML-SummitML-Summit技术需求矩阵感知层需求需根系微环境监测系统

3、，同步监测pH/EC/温度，精度0.1，解决pH值异常等痛点。决策层需求开发病虫害早期预警模型，F1-score0.85，提前预防红蜘蛛侵染等问题。执行层需求变量喷施系统，精确控制药液雾化粒径20-50m，高效应对水肥失衡挑战。ML-SummitML-Summit第二章：多源数据融合感知体系ML-SummitML-Summit草莓专用传感网络三层传感网络架构设计覆盖草莓生长全环境的传感网络，包括地下层仿生根系探针、冠层层多光谱成像仪与环境层微型气象站，实现全方位监测。地下层监测采用穿刺深度25cm的仿生根系探针，配备抗腐蚀涂层，长期埋设土壤中，精准监测根系微环境。冠层与环境监测多光谱成像仪针对

4、草莓特征波段监测，微型气象站采用超声波技术，精确捕捉大棚微气候，确保数据准确性。ML-SummitML-Summit数据融合算法多源数据融合算法架构异构数据融合架构 分 融合 监测融合 像 微环境 生 监测融合 冠层 根系 生理 融合 预 生长 段 气象 数据统一模型多 期数据 性特征 波变 期数据 变化 时 整 期数据实时监测 时 同步 技术大 级 网 系 级精 网 种植 元 位 级计 实现 级 监测多源数据融合实 智能草莓 全周期管理时 统 特化 层 异构数据融合架构构建专用融合模块，整合 像、微环境参数与 数据，实现病虫害监测的高效与精准。数据统一模型采用多尺度时 对齐与 区 技术，确保

5、数据在时 和 上的精确匹配与同步。特征融合与优化应用注意力 制 加权，优化数据处理，提升决策层面对复杂环境的适应能力。ML-SummitML-Summit数据治理流程异常检测采用独立森林 法，检测率高达92%，有效识别传感器异常数据点，确保数据准确性。缺失填补使用时 克里金插值技术，R=0.89，准确补全缺失数据，保持数据完整性。特征工程开发叶面积 数反演模型，将微型无 影像转 为LAI 数，RMSE仅为0.15，提升数据 析精度。业知识注入集成30+年农艺专家经验，形成数据校验 则库，结合 案例学习，提高数据质量管控精度。ML-SummitML-Summit第三章：知识图谱与大模型协同ML-

6、SummitML-Summit草莓知识图谱构建本体设计实体类型覆盖病害、虫害、农艺操作等12类，关系类型 义47种，如易感染、诱发、防治，构建完整语义网络。知识抽取结构化数据直接转化，非结构化数据采用BioBERT与 则引擎结合，准确率与F1值 别高达98%和0.83。业知识注入根据物候期调整数据阈值，集成50+年农艺专家经验，从3年 数据中学习异常模式，提高数据质量。ML-SummitML-Summit 业知识注入ML-SummitML-Summit大模型增强架构01智能查询解析系统识别用户意，类处理查询。02问题 型判断区 事实型与决策型问题，选择处理方式。03双引擎协同事实查询检索知识