摘要：农业领域在人工智能应用创新场景中，如何系统地开发高质量数据集，并在此基础上发展“数据即服务”（DaaS）、“知识即服务”（KaaS）和“模型即服务”（MaaS）新业态。
农业领域在人工智能应用创新场景中，如何系统地开发高质量数据集，并在此基础上发展“数据即服务”（DaaS）、“知识即服务”（KaaS）和“模型即服务”（MaaS）新业态。
一、 准确定义：开发农业高质量数据集
农业高质量数据集是指围绕农业生产经营全链条（耕、种、管、收、储、销），通过“天空地”一体化传感技术（如卫星、无人机、物联网设备）、人工录入、系统日志等方式采集，并经过严格清洗、标注、融合与治理，形成的服务于特定AI场景的标准化、规模化、可信度的数据集合。
其开发路径核心包括：
1. 多源数据采集 (“天空地”一体化)：
· 天基（卫星遥感）： 采集多光谱、高光谱、SAR雷达卫星数据，提供大范围的植被指数、土壤水分、作物分类等信息。
· 空基（无人机遥感）： 采集高分辨率RGB、多光谱、热成像数据，用于精细化的长势监测、病虫害早期识别、产量预估等。
· 地基（物联网IoT）： 通过田间传感器网络采集土壤温湿度、pH值、氮磷钾含量、气象数据（温湿度、光照、降雨）、灌溉系统状态等实时数据。
· 人力与系统数据： 农事操作记录（施肥、打药、灌溉）、农资投入品数据、历史产量数据、市场行情数据等。
2. 数据清洗与标注：
· 清洗： 处理传感器异常值、缺失值，对齐不同来源数据的时间戳和地理坐标。
· 标注： 这是赋予数据价值的关键。需与农学家、植保专家合作，对图像和数据进行分析，形成真值标签。
· 图像标注： 标注病虫害叶片、杂草种类、作物成熟度、牲畜体况等。
· 数据标注： 标注不同生长阶段、标注极端天气事件、标注产量等级等。
3. 数据融合与治理：
· 将遥感数据、IoT数据、农事记录等跨模态数据在时空维度上进行融合，形成作物生长的全域数字映像。
· 建立数据质量标准、元数据管理体系和数据安全合规（如土地隐私、经营数据隐私）策略。
二、 大力发展农业领域“三即服务”新业态
基于高质量数据集，可以构建以下三层服务新业态：
1. 农业数据即服务 - Agricultural DaaS
· 准确定义： 通过平台或API接口，为农业企业、农场主、科研机构及下游应用开发商提供原始或轻处理的农业时空数据访问与订阅服务。其核心是提供数据资产本身。
· 发展形态与示例：
· 遥感数据服务： 提供特定区域、特定时间序列的卫星影像（如NDVI植被指数图层）数据流，客户可自行下载或调用。
· 气象数据服务： 提供精准到田块级的的历史、实时和预报气象数据API。
· 土壤数据服务： 提供基于传感器网络的实时土壤墒情、肥力数据查询服务。
· 市场数据服务： 提供主要农产品批发市场的价格、成交量行情数据接口。
· 商业模式： 按数据量（如平方公里）、调用次数、订阅周期（包年/包月）收费。
2. 农业知识即服务 - Agricultural KaaS
· 准确定义： 将DaaS提供的数据与农业领域的专业知识（农学、病理学、土壤学、气象学）相结合，通过分析、推理、建模，形成可复用的结构化知识产品，并以服务形式提供。其核心是提供信息洞察和决策依据。
· 发展形态与示例：
· 作物生长知识图谱： 构建包含品种、生长阶段、环境需求、病虫害症状、防治方案等实体关系的图谱数据库，提供查询和推理服务。
· 病虫害诊断引擎： 用户上传图片，服务返回不仅是识别结果，还包括病害成因、发生规律、推荐用药方案及施用指导等全套知识。
· 农事决策建议系统： 融合实时数据与模型，生成“未来三天是灌溉最佳窗口期”、“建议在第X叶面喷施磷钾肥”等知识化建议。
· 产量与品质预测报告： 基于多源数据，生成定制化的田间产量预测报告，并分析影响品质的关键因素。
· 商业模式： 按诊断次数、报告份数、系统授权费或高级订阅（获取更深度分析）收费。
3. 农业模型即服务 - Agricultural MaaS
· 准确定义： 将复杂的AI模型封装成易于调用的API或云端应用，用户无需关心模型与数据细节，直接输入自身业务数据，即可获得最终的智能决策结果或自动化执行指令。其核心是提供“开箱即用”的智能决策能力。
· 发展形态与示例：
· 精准施药/施肥模型服务： 农户在平台勾选自家田块，模型自动分析生长期和杂草情况，直接生成处方图，并驱动无人机或智能农机执行变量作业。
· 智能灌溉模型服务： 用户设定节水或增产目标，模型服务直接与控制闸门、水泵的物联网系统对接，实现全自动智能化水肥一体化灌溉。
· 畜禽健康管理模型服务： 通过分析摄像头采集的生猪行为视频，自动监测咳嗽、跛行等异常，直接向养殖户APP发送预警和疑似疾病类型。
· 农产品供应链优化服务： 输入产地、品种、预期上市时间，模型直接输出最优的仓储物流和销售渠道建议方案。
· 商业模式： 主要按模型调用次数（如每处理一亩地影像收费）、作业面积、产生的价值分成（如通过增产部分分成）或SaaS软件年费模式收费。
总结与关系
· 高质量数据集是土壤和根基，没有它，一切服务都是无源之水。
· DaaS是“卖原材料”，解决了数据获取难、成本高的问题。
· KaaS是“卖专家经验”，将数据转化为农艺知识，降低了专业门槛。
· MaaS是“卖最终结果”，将知识和模型转化为一键式的生产决策和行动，是价值实现的最高形态。
在农业领域发展这些新业态，其根本路径是：从打通“天空地”数据采集壁垒开始，构建高质量数据集，在此基础上，向上层建筑逐级演进，最终通过MaaS模式将AI技术普惠到千家万户的农田和牧场，实现农业生产的降本、增效、提质和可持续发展。
来源：小夏看科技
