接到求助后,“红果智管” 团队第一时间赶赴种植园开展实地调研,通过与李伯伯深入沟通、现场勘察,很快锁定了种植园的三大核心痛点:一是机械普及率极低,园内除监控摄像头外,无任何智能监测设备,无法实时掌握土壤温湿度、空气二氧化碳浓度等关键环境数据,且采摘完全依赖人工,大棚内高温闷热,不仅效率低下,还增加了农户劳作负担;二是智能设备应用门槛高,单亩番茄种植引入基础监测设备需一次性投入 3000-5000 元,这相当于小农户 2-3 亩番茄的年均净利润,成本压力大,同时 60% 以上老年从业者因数字化操作能力不足,难以独立完成设备调试与异常数据处理,技术落地受阻;三是病虫害防控严重滞后,种植园面积广阔,人工巡查每亩每天需耗时 1.5-2 小时,且病虫害初期识别准确率不足 40%,年均每亩因病虫害造成的经济损失就达 800-1200 元。
针对这些痛点,团队依托 AI 技术,为种植园量身打造 “感知 — 识别 — 决策 — 执行” 全链条智能解决方案:在感知层,安装土壤温湿度、土壤 PH 值、二氧化碳等高精度传感器,通过无人机航拍建立田间三维模型,用深度学习算法标定最佳监测点位,确保数据采集精准;在识别层,开发集成番茄生长状态监测与病虫害识别功能的设备,基于卷积神经网络训练模型,能快速区分健康作物、病害与虫害;在决策与执行层,将所有检测设备接入中心网关与云平台,实现远程监测,同时搭配 AI 智能策略与执行器,当环境参数偏离阈值时,自动启动风扇、水泵等设备调节温湿度。调试期间,团队还及时排查出二氧化碳传感器导线脱落的故障并修复,保障系统稳定运行。
经过一段时间的调试与运行,种植园番茄叶片发黄、果实开裂的问题得到有效解决,预计可成功避免大面积减产。据悉,“红果智管” 团队由合肥理工学校环境设备调试、云计算、人工智能等专业学生组成,成员均考取了对应 1+X 证书。此次助农实践,既积极响应了国家 “发展智慧农业” 的号召,也将课堂所学的专业知识转化为实实在在的助农成效,用科技力量为农户守护住了 “丰收希望”。
