導語
“高質(zhì)量數(shù)據(jù)集走到哪，AI就到哪?！薄@句出自2025數(shù)博會的斷言，正在中國廣袤的黃淮平原、東北黑土地與南方紅壤丘陵悄然成真。

對于花生產(chǎn)業(yè)而言，這不僅是一次技術(shù)升級，更是一場關(guān)乎油料安全、農(nóng)民增收與食品健康的系統(tǒng)性變革。
過去，種花生靠“老把式”的經(jīng)驗、憑手感估產(chǎn)量、用肉眼判病害；
今天，我們要靠數(shù)據(jù)——靠一個高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，訓練出“懂土壤、懂品種、懂品質(zhì)”的花生產(chǎn)業(yè)大模型，打造出“會預(yù)警、能決策、通市場”的智能服務(wù)產(chǎn)品，真正實現(xiàn)“智慧種花、科學加工、精準溯源”。

一、破局“低效種植、黃曲霉風險”：建設(shè)花生行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

我國是全球最大的花生生產(chǎn)國和消費國，主產(chǎn)區(qū)覆蓋河南、山東、河北、遼寧、湖北、廣東等地，涵蓋高油酸、普通油用、食用鮮食等多個類型。但產(chǎn)業(yè)長期面臨連作障礙嚴重、黃曲霉毒素污染風險高、機械化采收難、品種混雜、品質(zhì)不穩(wěn)定、產(chǎn)銷信息不對稱等挑戰(zhàn)。

科研與生產(chǎn)數(shù)據(jù)分散在農(nóng)科院、試驗站、合作社和加工企業(yè)中，缺乏統(tǒng)一標準與系統(tǒng)整合。

要破局，必須建設(shè)一個統(tǒng)一規(guī)范、全鏈條覆蓋、多模態(tài)融合的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

依據(jù)《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指引》，我們提出“五維標準”：

維度

花生產(chǎn)業(yè)的具體體現(xiàn)

規(guī)模“大”

覆蓋主產(chǎn)區(qū)（河南、山東、河北、遼寧、湖北）、主要類型（高油酸花生、普通油用型、鮮食型、黑花生等）、全生命周期（整地、播種、出苗、開花下針、結(jié)莢、成熟、收獲、晾曬/烘干、脫殼、分級、壓榨/食品加工）的全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)；包含多模態(tài)數(shù)據(jù)：土壤（pH、有機質(zhì)、重金屬、黃曲霉菌載量）、氣象（溫濕度、降雨）、遙感/無人機影像、植株圖像（株高、葉色、病斑）、莢果表型（大小、飽滿度、裂莢率）、病蟲害圖像（青枯病、葉斑病、蠐螬危害）、農(nóng)事記錄（輪作方案、施肥、灌溉）、理化指標（含油率、油酸/亞油酸比、蛋白質(zhì)、黃曲霉毒素B1含量）、市場價格、出口檢測報告等。

安全“牢”

遵守《數(shù)據(jù)安全法》《農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全法》《食品安全法》；農(nóng)戶信息、企業(yè)工藝、種質(zhì)資源脫敏處理；建立權(quán)限分級，確保“訪問可控、使用合規(guī)”。尤其對黃曲霉毒素等安全敏感數(shù)據(jù)，實行嚴格加密與審計機制。

規(guī)范“正”

建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標準（如“青枯病”識別標準）、黃曲霉毒素快速檢測流程、圖像標注規(guī)范、元數(shù)據(jù)模板（記錄地塊ID、品種、輪作年限、收獲方式）；遵循FAIR原則（可查找、可訪問、可互操作、可重用）。

效果“好”

數(shù)據(jù)集能顯著提升模型性能：如黃曲霉污染風險預(yù)測準確率 > 85%，含油率預(yù)測R2 > 0.85，高油酸品種識別準確率 > 95%。

應(yīng)用“廣”

支持輪作規(guī)劃、病害預(yù)警、收獲決策、干燥優(yōu)化、毒素防控、品質(zhì)分級、油品溯源、市場分析等多場景，服務(wù)花生種植戶、合作社、油脂企業(yè)、食品加工廠、監(jiān)管部門。

建設(shè)路徑：采用“場景驅(qū)動+生態(tài)協(xié)同”模式

• 場景驅(qū)動：圍繞“黃曲霉毒素防控”“高油酸品種純度保障”“收獲期遇雨霉變”“連作減產(chǎn)”等核心痛點，反向設(shè)計數(shù)據(jù)采集方案。

• 生態(tài)協(xié)同：聯(lián)合中國農(nóng)科院油料所、國家花生產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系、主產(chǎn)省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳、魯花/益海嘉里等龍頭企業(yè)、檢測機構(gòu)，共建共享數(shù)據(jù)資源。

有了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，下一步是訓練花生產(chǎn)業(yè)大模型——一個真正“懂地、懂果、懂安全”的AI大腦。

大模型定位：

• 不是通用模型，而是垂直領(lǐng)域大模型，深度融合作物栽培學、食品安全與油脂工程知識。

• 目標：實現(xiàn)“感知-認知-決策-服務(wù)”閉環(huán)，成為花生產(chǎn)業(yè)的“智慧中樞”。

1. 多模態(tài)理解：能“看懂”無人機影像中的早衰植株、“讀懂”土壤黃曲霉檢測報告、“聽懂”農(nóng)戶語音提問。

2. 時空推理：結(jié)合降雨預(yù)報與土壤濕度，預(yù)測收獲后黃曲霉滋生風險；結(jié)合品種與氣候，預(yù)判油酸含量。

3. 知識問答：回答“這塊地還能不能種花生？”“葉子發(fā)黑是青枯病嗎？”“如何降低黃曲霉毒素風險？”

4. 決策建議：生成個性化方案，如“未來48小時有強降雨，建議立即搶收+啟用烘干設(shè)備”；或“該地塊已連作3年，建議改種玉米+施用生物菌劑”。

技術(shù)路徑：基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，采用“預(yù)訓練+微調(diào)”模式，在通用大模型基礎(chǔ)上注入花生生長模型、黃曲霉風險圖譜、高油酸代謝通路等專業(yè)知識體系。

大模型不能只待在實驗室。必須轉(zhuǎn)化為農(nóng)戶、企業(yè)、消費者都用得上、信得過、有實效的智能服務(wù)產(chǎn)品。

推薦三大智能產(chǎn)品形態(tài)：

1. “花管家”APP：花生種植戶的AI顧問

• 拍照識病害，秒出防治方案（尤其青枯病、葉斑?。?。

• 接收黃曲霉風險預(yù)警、最佳收獲期提醒、天氣影響提示。

• 語音查詢輪作建議、高油酸品種補貼政策、收購價行情。

• 價值：降低毒素風險，提升優(yōu)質(zhì)花生產(chǎn)出率，守護“舌尖上的安全”。

“智慧花生園”管理平臺：合作社與企業(yè)的數(shù)字孿生中樞

• 接入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實時監(jiān)控千畝花生田的土壤墑情、病害熱點。

• 自動生成輪作計劃、采收排程、烘干參數(shù)建議。

• 構(gòu)建每一批花生的“安全檔案”，支持高油酸認證與全程溯源。

• 價值：將黃曲霉毒素超標率降低50%以上，打通高端食用油與健康零食供應(yīng)鏈。

“花生知道”小程序：消費者的AI溯源官

• 掃碼查看“這瓶花生油的故事”（產(chǎn)地、品種、油酸比、黃曲霉檢測報告）。

• 輸入需求（“孩子吃”“控血脂”），智能推薦高油酸產(chǎn)品。

• 學習家庭儲存技巧（如“避光密封”“盡快食用”），延長保鮮期。

• 價值：打破“花生油都一樣”的認知，讓消費者“買得明白、吃得安心”。

1. 筑基階段（1年內(nèi)）

• 聯(lián)合國家花生產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系、主產(chǎn)省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳、頭部油脂企業(yè)，啟動花生高質(zhì)量數(shù)據(jù)集共建計劃。

• 發(fā)布《花生產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南》，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準。

• 完成首批5萬+病害與莢果圖像、300+地塊的土壤與黃曲霉風險時序數(shù)據(jù)采集。

躍升階段（1-3年）

• 訓練并發(fā)布花生產(chǎn)業(yè)大模型1.0版。

• 在河南、山東等主產(chǎn)區(qū)試點“花管家”APP，在電商平臺上線“花生知道”小程序，服務(wù)10萬種植戶與千萬消費者。

• 建立“數(shù)據(jù)—模型—反饋”閉環(huán)，持續(xù)迭代優(yōu)化。

引領(lǐng)階段（3-5年）

• 大模型覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈，成為國家油料安全“數(shù)字底座”。

• 數(shù)據(jù)集對外開放，賦能科研、保險（如“黃曲霉污染險”）、金融、國際貿(mào)易。

• 中國花生產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)從“數(shù)量優(yōu)勢”向“數(shù)據(jù)智能+品質(zhì)安全”雙輪驅(qū)動的歷史性跨越。

一?；ㄉ?，不再只是“土里長出的油料”。
在AI時代，它是數(shù)據(jù)的結(jié)晶、算法的成果、中國糧油安全的堅實基石。

我們有責任、有能力、也必須率先建成中國花生的高質(zhì)量數(shù)據(jù)標桿，訓練出“最懂中國花生”的大模型，打造出從田野到餐桌的智能服務(wù)鏈。

正如那句話所說：高質(zhì)量數(shù)據(jù)集走到哪，AI就到哪。 而中國花生產(chǎn)業(yè)的智能化未來，就從這一粒金黃的果實開始，香飄萬家。

企業(yè)微信如下所示

讓數(shù)據(jù)驅(qū)動農(nóng)業(yè)科研，讓研究連接產(chǎn)業(yè)未來。
布瑞克，與您共同探索農(nóng)業(yè)智能新時代。