浙江托普云農科技股份有限公司
高校智慧農業專業數字化建設方案
檢測樣品：植物表型
檢測項目：植物表型
方案概述：隨著農業從傳統模式向智慧化、數字化轉型升級，傳統農科人才培養模式已無法滿足我國現代農業發展對新農科人才的需求，農科改革勢在必行。托普云農助力高校開展智慧農業專業數字化建設，培養具備數字化、智能化農業知識與技能的應用型、創新型和復合型專業人才，為現代農業發展提供堅實的人才支撐，推動農業領域的創新發展，促進智慧農業產業有序前行。
當下，數字技術與現代農業深度融合，物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等前沿技術正重塑農業生產、經營、管理和服務模式，推動農業從傳統模式向智慧化、數字化轉型升級。智慧農業是農業現代化發展的必然趨勢，也是農業強國的重要抓手。
在此背景下，傳統農科人才培養模式已無法滿足我國現代農業發展對新農科人才的需求，農科改革勢在必行。高校開展智慧農業專業數字化建設，正是順應這一發展趨勢，有助于培養具備數字化、智能化農業知識與技能的應用型、創新型和復合型專業人才，為現代農業發展提供堅實的人才支撐，推動農業領域的創新發展，助力智慧農業產業有序前行。
一、痛點及需求
智慧農業專業旨在培養拔尖創新型、復合型人才，要求學生有機融合現代生物技術、信息技術、現代工程技術、現代農業管理知識與農學專業知識，畢業后能勝任現代農業及相關領域教學科研、產業規劃、經營管理、技術服務等工作。
然而，當前高校智慧農業專業在發展過程中面臨諸多挑戰：
1、教學方面
智慧農業教學工具不完善，專用設備相對缺乏；
理論教學與產業發展貼合度不高，無法滿足行業對人才的知識需求；
交叉學科對新興數字技術融合不充分，尚未形成系統的跨學科知識體系；
智慧農業課程設計科學性有待提高，師資管理存在不足。
（二）實驗（實訓）方面
傳統實驗室不滿足智慧農業實驗室的實驗需求；
傳統實訓基地不滿足智慧農業實訓基地的需求。
（三）科研方面
缺乏針對行業發展前沿的科研裝備
科研數字化管理和分析手段落后
（四）就業方面
校企協同實踐育人機制不健全
學生對智慧農業行業前景認知不足，從業積極性不高
賽學結合模式匱乏，難以有效孵化專業人才
學生職業規劃教育與產業發展需求脫節
二、建設內容
以智慧農業專業人才需求為導向，圍繞產教融合核心，突出學科交叉融合特色，借助AI與大數據驅動，構建集理論教學、實驗、實踐教學于一體的一站式全場景智慧教學體系，打造校企協同實踐育人新模式。高校發揮機制創新優勢，推動就業實習工作；托普云農聚焦資源集成，為實訓實驗提供有力支撐。通過“1+4+3”全鏈條全周期育人橋梁，實現“理論筑基+實踐淬煉+數字賦能”，助力學生成長為智慧農業領域的優秀人才。
建設框架
（一）“1” 個AI教學訓評管綜合服務平臺
智慧農業教學科研中樞
（二）“4” 大應用場景
l 教學：智慧農業實驗室，開展無人機、水肥一體化等實訓，利用VR和虛擬仿真實現“教學訓”一體。
l 實踐：智慧實踐基地，涵蓋數智大田、溫室大棚、智慧茶園、植物工廠，提供實操場地。
l 科研：科研實驗室，為多領域科研全流程服務，植物工廠與人工氣候室模擬多種氣候條件，用于作物生長、育種等研究。
l 就業：示范展示中心，整合數據呈現智慧農業態勢，是對外展示、資源共享、產業合作的窗口。
（三）“3” 大建設目標
l 打造高地：建成技能人才培養高地、技術研發與應用高地、產業服務示范高地，提升高校在智慧農業領域人才培養與服務產業能力。
l 構建窗口：形成對外展示窗口、資源共享窗口、產業合作窗口，加強高校與外界交流合作。
l 成果轉化：推動科研成果轉化，實現教學科研一體化，提高智慧農業科研成果實際應用價值。
三、方案亮點
（一）綜合服務平臺賦能教學管理
AI“教學訓評管”綜合服務平臺打破教學壁壘，無縫連接教師與學生。教師可借助平臺便捷完成課程設計、師資調配及課后考核等工作；學生則能通過平臺開啟高效學習之旅，課前預習、課中提問、課后評測均可一站式完成。平臺搭載的AI助教隨時在線，不僅能快速解答學生疑問，還能精準分析學情，為教師優化課程提供有力數據支持。同時，平臺整合各類儀器裝備，實現教學資源的高效利用。
（二）智慧農業實驗室多元實訓
l 實訓工作臺：集成物聯網前沿技術，實時采集和分析農業生產數據，構建智能無線傳感網絡，具備遠程控制功能，讓學生親身體驗農業信息化與現代化的魅力。
設備控制平臺
l 多場景虛擬仿真教學：依據課程內容定制多樣化虛擬仿真試驗場景，從基礎的三維體驗到先進的數字孿生技術，學生可在虛擬環境中深入探索農業原理，開展復雜實驗操作，實現從理論學習到實踐應用的過渡。
l 無人機實訓：針對專業崗位需求，設計系統的無人機實訓課程。學生在實訓中不僅能熟練掌握無人機操控技巧，還能學習維修維護知識，提升在測繪、植保等多領域的應用能力。
無人機實訓
（三）智慧實踐基地全鏈條智能
l 數智大田：利用先進的傳感器和人工智能技術，對作物生長狀態進行quan方位監測。基于數據分析，精準決策補苗、施藥等農事操作，實現農業生產的智能化、精準化管理。
l 溫室大棚：配備智能感知系統，實時監測環境和土壤數據；智能控制系統根據監測結果自動調節補光、除濕等設備；同時借助智能應用實現作物精準識別和農事智能推薦，為作物生長創造最佳環境。
科研實驗室前沿科研支撐
l 綜合實驗室：為育種、栽培、植保等多領域科研工作，提供從規劃設計到成果交付的全流程支持，滿足科研人員多樣化需求。
l 高通量植物表型解決方案：提供葉片、籽粒、根系等表型分析技術，有便攜式、移動式等多種測量系統覆蓋不同場景，結合先進成像技術，為植物科研提供精準數據支持。
托普云農表型平臺的多模態成像解析
l AI植物工廠+人工氣候室：可模擬各種復雜氣候條件，實現精準、自動、可編程控制，為作物生長、育種、病蟲害研究等提供理想的科研環境。
展示中心多元智慧呈現
l 專業信息集成展示：智慧農業信息平臺集成氣象、墑情、苗情等關鍵數據，通過可視化界面直觀呈現智慧農業運行全貌，為教學和研究提供有力數據支撐。
l 數字沙盤動態演繹：以三維建模構建數字沙盤，生動展示數字大田、智慧溫室等場景，通過實時數據傳輸，讓學生清晰了解農業系統運作機制，提升學習效果。
l “AI+”智能交互體驗：依托人工智能與農業大模型，打造“問稷小農人”，通過多終端為用戶提供智能問答、農事提醒、報告生成等服務，提升用戶交互體驗，促進知識傳播與應用。
四、托普優勢
（一）服務優勢
托普云農提供全程一站式服務，從頂層規劃設計（由專業團隊制定智慧農業規劃）、全場景解決方案（涵蓋農政監管、農業生產等數智化方案）、個性化定制與集成（深入分析需求，定制專屬模型）、專業化實施（憑借齊全資質實現標準化交付）到智能化運維（自動巡檢，智能診斷問題），覆蓋項目全周期，確保項目高效推進。
（二）技術優勢
托普云農秉持“硬件與軟件高度協同、信息技術與農業專業深度融合”的雙輪驅動戰略，自主研發和迭代各類高精度傳感器30余種、智能裝備上百種，高效采集農業生產數據，實時傳輸至應用平臺與AIoT平臺，依托數據中臺、AI中臺、業務中臺構建的智能中樞，進行深度分析與精準決策。實現硬件軟件化、軟件系統化、系統平臺化、平臺服務化，驅動技術創新、組合創新、集成創新，為智慧農業發展蓄勢賦能。
（三）合作優勢
與中國水稻研究所共同成立“中稻-托普數字農業研究中心“；與湘湖實驗室、浙江省農科院等共同成立“植物智工廠創新聯合體”；與南京農業大學共建“農業生物表型產業研究院”，與農業農村部全國農業技術推廣服務中心、耕地質量監測保護中心達成全面戰略合作，攜手共建政、產、學、研融合創新的行業生態。
（四）實踐優勢
擁有多個學生見習基地，如浙江大學、浙江農林大學、海南大學等高校的教學實踐或校外實踐基地，以及全國農業農村信息化示范基地等，為學生提供豐富的實踐教學場所，助力學生將理論知識轉化為實際操作能力。
（五）學術優勢
根據智慧農業領域的技術革新、行業動態以及高校教學需求，定期安排專題講座，邀請公司領導和行業專家分享前沿知識與實踐經驗，拓寬學生和教師的學術視野，促進學術交流與行業發展。
（六）科研優勢
參與項目聯合申報，承擔國家重點研發計劃等課題，如主要作物豐產增效、病蟲害物理消殺等項目；推進科研成果轉化，與科研院所聯合研發智能蟲情測報燈、茶園殺蟲燈、根系根瘤分析系統等產品，將科研成果應用于實際農業生產，提升農業生產效率和質量。
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