2024农业领域设备更新升级指南来了！

近期，国务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》 提出扎实推进老旧农业机械报废更新，加快农业机械结构调整。《方案》指出，到2027年，工业、农业、建筑、交通、教育、文旅、医疗等领域设备投资规模较2023年增长25%以上。其中，“实施设备更新”围绕推进新型工业化开展，以节能降碳、超低排放、安全生产、数字化转型、智能化升级为重要方向，推进重点行业设备升级改造。

为响应此次利好政策的发布，智农云芯(AgriBrain)特别推出一系列以旧换新方案，助力智慧农业高效发展！

植物表型采集方案

• 近端表型自动化分析系统 

PhenoAI Near是集数据采集和分析的一体化近端表型分析系统，选配任何传感器都可一键自动化提取植物的颜色、纹理、形态、光谱四大类指标。无需人工修正，分析图表自动化保存，描出样品轮廓方便客户查看识别精度，支持海量图像批量分析以及个性化指标的升级扩展，支持拓展PhenoAI Flow进行表型数据的深度学习建模和分析挖掘。

• 无人机一体化分析系统

PhenoAI air 是一款集无人机高效采集和图像智能分析于一体的表型采集系统，帮助用户快速测量苗情苗势、抗逆选育等。自动化提取草业和各类大田作物的农艺性状并精准量化表型信息，不论是高光谱、多光谱还是可见光图像，都可一键分析，精准分割，同时分析图表自动化保存，并描出植被轮廓方便用户查看识别精度。支持拓展PhenoAI Flow进行表型数据的深度学习建模和挖掘。

• 植物表型AI算法平台 

PhenoAI Flow是国内首个针对植物表型、集算法算力于一体的可视化建模分析平台，仅需点击便可任意调整算法的关键参数和网络结构，也可自定义编程与平台进行无缝衔接，旨在为科研、教育和企业用户提供低成本、高效率、智能化的AI使用体验。

智慧农业建设方案

• 智慧农业AI实验和教学平台

GrowthBrain E是国内首个针对智慧农业专业建设的智慧农业AI实验和教学平台。基于当前智慧农业的现实学情和人才培养要求而设计，具备数据真实切合、功能强大全面、算法丰富前沿、零代码可视化分析、内置编程实践模块等特点，让用户更真实地感受智慧农业的数据特点和分析方法，针对具体问题掌握对应哪种解决方案并制定技术路线，同时激发兴趣，让用户全面了解AI模型体系和前沿算法的功能特性及重要参数，内置编程实践模块，强化计算机编程和算法水平，实现激发兴趣、会运用、实践结合、熟练强化的循序进阶发展，最终成长为一名合格的集农业和信息化知识的全面交叉人才。

• AI一键部署平台 

GrowthBrain Deploy无需编程，通过简单拖拽便可一键部署，可根据实时级要求，自定义平衡精度和性能的压缩参数，支持图像分类、目标检测、语义分割和目标检测的全系列任务部署，支持生产级框架平台如X86_64 cpu、ONNX、OpenVINO、Nvidia GPU等。

• 一体化智能灌溉系统 

WaterBrain是专门针对小范围田块进行水肥一体、能效监测、表型分析等多功能一体化智能系统，该系统由土壤墒情监测系统、作物长势监测系统、灌溉能效监测系统、作物表型自动分析系统、自动化灌溉系统、智能施肥系统和可视化云平台七大子系统组成；提供对作物水肥的自动化控制，是产生不同环境梯度或模拟不同环境以供后续数据采集的基础平台。

智能育种解决方案

• 高精度基因组AI分析平台

GSBrain是一款基于模块化和通用性设计为原则的可视化多组学AI分析平台，用户通过简单拖拽连接即可实现基因组等数据的分析评估，使得用户即使是非计算机背景也可轻松对多组学数据运用深度学习等技术进行处理和挖掘，功能包括全基因组选择(GS)、全基因组关联分析(GWAS)、基因同源度分析(HA)、拷贝数变异分析(CNV)、基因存在缺失变异分析(PAV)、启动子顺式调控元件(CRE)以及任意组学的DL分析挖掘等。此外，平台支持私有化部署，以保障用户数据隐私安全，并可通过云端同时支持多用户。

种子工程解决方案

• 种子智能化分析系统 

Alseed可灵活、便捷提取植物的种子、叶片、花等的形态、颜色、纹理的指标，总计54个指标，全自动分析，误差率低于3%。该系统支持基于种子图像研究纯度、净度、活力以及生理指标含量相关的各类科研课题。

• 种子清选模拟仿真系统

AIseed Simulation是一款种子清选模拟仿真系统，功能包括表型提取、比重清选、窝眼筒、圆孔筛、长孔筛、色选等功能，采用人机交互模拟不同工艺和不同参数对各类种子的分选效果，不受种子量、时间和人数的影响，分选效果可通过数据比较更为科学。有利于学生熟练掌握整个种子加工流水线的工艺调试过程，为实际生产中的种子加工工艺调试提供极强的参考价值。

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