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AI 问诊 · 生产过程监测 · AI 辅助生产
把农业经验,
变成可复核的生产数据。
夏安智农以自主农业大模型、本地专属知识库和专家复核机制为底座,围绕问诊大模型、生产过程监测与 AI 辅助生产三条主线,帮助农户、合作社、企业与农业主管部门把现场问题沉淀为可分析、可复用的生产数据。
AI 问诊平台
获取项目介绍材料
推理链路 · 运行中
首轮响应 10 分钟以内 · 高风险自动转专家
01
接收多模态问诊
02
检索本地知识库
03
多模态联合推理
04
分级输出与复核
RESPONSE TIME
首轮响应时间的差距
人类专家问诊 · 生产一线现状
1 至 2 天
夏安 AI 问诊 · 高风险再转专家复核
10 分钟以内
235,199 条
结构化知识要点
11,708 张
专业图谱
7,679 条
真实问诊记录
78 分
内部诊断评分(保守口径)
80%
五级检索准确率(内部测试)
以上为公司现有能力口径,非某一地区本地条目总量;项目落地后以示范点专家复核结果更新。
知识库与问诊记录的量级
横轴为对数刻度
结构化知识要点
235,199 条
专业图谱
11,708 张
真实问诊记录
7,679 条
1,000
10,000
100,000
1,000,000
三项为量纲不同的独立指标,不构成彼此的组成部分,此处仅作量级示意。横轴采用对数刻度,为的是让三项在同一画面内可读;代价是视觉上缩小了实际差距,结构化要点约为专业图谱的 20 倍。数据口径同上:为公司现有能力总量,非某一地区本地条目数。
三条业务主线
01 — 03 + EXT
01 问诊大模型
AI 问诊大模型
支持文字、图片、语音、视频问诊,自动追问关键症状,给出辅助判断;高风险、低置信度事项转入专家复核。
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02 监控系统
生产过程监测系统
接入图像、声音、温湿度、氨气、土壤水肥、饲喂、批次等数据,识别异常并生成预警与处置任务。
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03 AI 辅助生产
AI 辅助生产与报告
按主体、产业、区域和周期生成周报、月报、风险研判与生产优化建议,让分散数据变成可执行的安排。
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延展能力:优品溯源
围绕批次、过程、检测、质量等级和消费反馈建立可信表达,优先服务具备品质与标准基础的地方优质农产品,不做简单贴码。
TECHNOLOGY STACK
面向真实鸭场的技术底座
垂类知识库、五级检索系统、鸭类适配的视觉与声学模型,加上用药安全门控与复核留痕。每一层都为真实鸭场做过适配,不是在通用模型接口外加一层界面。
SYSTEM ARCHITECTURE
推理链路运行中 · 每次输出可回溯
数据入口
手机问诊(图 / 语音 / 视频)
舍内摄像头
拾音设备
温湿度 / 氨气传感
批次与生产台账
能力层
垂类知识库
五级智能检索
鸭类适配视觉模型
声学异常识别
推理与门控
多模态联合推理
置信度评估与分级
用药安全门控
专家复核队列
输出
问诊建议与追问
异常预警与处置任务
周报 / 月报 / 规划建议
溯源与复核留痕档案
任何一条输出都能往回查:用了哪些数据、引了哪条知识、置信度多少、是否经过专家复核。
VERTICAL KNOWLEDGE BASE
垂类知识库
围绕地方标准、品种资料、常见病害、生产规程与专家经验建设的结构化知识体系,可按地区持续补充与审校。
235,199 条结构化要点 · 11,708 张专业图谱
FIVE-TIER RETRIEVAL
五级智能检索
领域加权、来源多样化与置信度筛选逐级收敛,让回答落在本地品种、季节与栽培养殖方式上。
内部测试准确率约 80%
COMPUTER VISION
鸭类适配计算机视觉
针对肉鸭养殖场景训练的识别模型:群体与个体行为、甩头与呼吸道异常、步态与腿病、死淘识别与舍内环境评估。
育雏 / 育成 / 育肥 / 种鸭 多阶段标注
ACOUSTIC MODEL
声学异常识别
以拾音数据筛查咳嗽、异常叫声与采食声变化,作为呼吸道疾病与应激风险的早期信号。
与视觉结果交叉验证
MULTIMODAL REASONING
多模态问诊推理
图片、语音、视频与文字联合推理,自动追问关键症状,输出带依据、可复核的辅助判断。
首轮响应 10 分钟以内
SAFETY & AUDIT
安全门控与复核留痕
用药用肥安全规则前置校验,高风险与低置信度事项强制转专家复核,全过程结构化留痕。
来源引用 · 复核记录 · 处置回写
LIVE DEMO
监测与问诊的实际运行画面
当前演示为我们已落地的肉鸭养殖场景:切换数据图层,点击任意监测点查看模型输出、风险分级与复核状态。以下为演示数据。
环境异常
行为体征
问诊热度
肉鸭示范场监测矩阵 · 育雏 / 育成 / 育肥 / 种鸭
推理延迟 约 320ms · 置信阈值 0.82 · 采样 8 fps
鸭-01
0.74
26
鸭-02
0.84
38
鸭-03
0.85
14
鸭-04
0.75
50
鸭-05
0.85
62
鸭-06
0.83
26
鸭-07
0.87
14
鸭-08
0.74
38
鸭-09
0.90
74
鸭-10
0.91
50
鸭-11
0.92
26
鸭-12
0.96
14
鸭-13
0.83
38
鸭-14
0.96
62
已识别
鸭-15
0.83
86
鸭-16
0.81
50
鸭-17
0.82
26
鸭-18
0.92
38
鸭-19
0.93
14
鸭-20
0.83
50
鸭-21
0.96
74
鸭-22
0.94
38
鸭-23
0.72
26
鸭-24
0.76
14
低
高
已落地场景:肉鸭全程养殖
环境异常指数 · ENV
监测点 鸭-14
种鸭舍 · 运动场
62
指数
中等偏高
建议复核
系统输出建议
温度波动偏大,育雏阶段风险较高,建议现场核查加温设备。
点击任意监测点查看 · AI 输出为辅助建议
数据闭环的六个环节
采集、识别、复核、处置、报告、迭代六个环节都要留下结构化记录。只有把使用过程变成数据标定,模型才会越用越贴近本地产业。
01 采集
现场数据入口
问诊、图像、视频、声音、环境、批次、检测与销售反馈接入。
02 识别
模型辅助判断
结合知识库进行病害识别、异常判断、趋势分析与风险分级。
03 复核
专家把关
高风险、低置信度、用药用肥与质量评级事项进入专家复核。
04 处置
任务与回写
记录实际处置措施、复查结果、损失变化与主体反馈。
05 报告
可读可上报
汇总为主体报告、产业运行、风险研判与规划建议。
06 迭代
持续校准
用真实反馈校准知识库、模型与规则,形成本地数据资产。
VALUE BY ROLE
面向不同角色的价值
同一套底座,输出面向农户、企业、基层农技体系与主管部门的不同结果。
农户与生产主体
更快获得诊疗建议,提前发现异常,减少病害、死亡、减产与重复处置成本。
AI 问诊 · 生产过程监测
企业与合作社
管理合作农户、批次、质量与生产过程,形成标准化管理台账。
生产过程监测 · 报告与规划
基层农技与专家团队
减少重复咨询压力,把经验沉淀为知识库、案例库与规则库。
AI 问诊 · 专家复核
农业主管部门
掌握重点产业运行、风险、产能与主体需求,服务年度安排与规划研判。
报告与规划 · 产能监测
责任边界
推进农业 AI,最关心的往往不是投入多少,而是边界是否清楚:AI 只做辅助,关键判断有人把关,范围可控,节奏可调。
01
AI 结果为辅助建议
不替代专家结论与主管部门判断,最终决策权始终在人。
02
关键事项必须复核
重大疫病、用药用肥、质量评级、政策性报告进入专家或部门确认流程。
03
先试点,不铺开
首期聚焦代表性产业与主体,以小范围验证效果,风险与投入可控。
04
数据分级授权
生产主体数据、政府管理数据、系统运行数据分开管理,使用可追溯。
05
与既有体系协同
对接地方已有农业服务平台,不增加基层重复录入负担。
06
按阶段验收
达不到效果可调整范围与节奏,花钱有验收、有退路。
合作主体
合作关系已建立,各项目按阶段推进中
首批合作主体集中在凉山州(西昌、冕宁),与我们的示范鸭场同处一个区域。区域集中让专家复核、现场核查与设备运维可以共用一套人力,也让同一产业带内的数据能够相互印证。以下为各主体的合作方向。
禽业
西昌
西昌华农禽业有限公司
禽舍环境与群体行为监测接入,AI 问诊与高风险转专家复核,按批次形成巡检与预警记录。系统已在其 farm-01 场持续运行,周报与预警记录见下方现场报告。
农业
凉山州
凉山州富爱农业有限公司
种养基地生产过程数据接入,建立批次台账与农事记录,形成可查询的生产档案。
农业开发
西昌
西昌汇通农业开发有限公司
基地环境监测与农事记录数字化,异常预警与处置任务派发。
农业
冕宁
冕宁贵鑫农业
产地端生产记录与品质数据归集,为产品品质表达提供过程依据。
水产
凉山州
凉山州华臻水产有限公司
水质与投喂数据接入、异常预警规则适配。水产为拓展方向,当前处于场景调研阶段。
5
家合作主体 · 同一产业带
覆盖禽业、种养与水产。禽业为当前已落地方向,其余按场景成熟度分阶段接入。
FIELD REPORTS
示范场的两周运行记录
以下两份为示范鸭场的实际输出报告。多数时候系统给出的是「一切正常」,真正的价值在于异常出现时它能识别出来并转人工复核。两种情况我们都放出来。
常规周报
XA-WK-20260706-01
西昌示范鸭场 A · farm-01
西昌华农禽业有限公司 · 第 27 周 · 2026.06.30 至 07.06 · 雨季
2,016
本周 AI 巡检次数
0
本周死淘(只)
8.4
平均氨气 ppm(<10 正常)
0.82
群体活动指数
正值西昌雨季、外界湿度偏高,舍内温湿度、氨气与 CO₂ 各项指标仍通过通风管理控制在正常范围内;未识别到倒地、久卧、聚堆、离群等异常行为。判定健康状况良好、管理稳定。
风险预警
XA-ALERT-20260707-03
西昌示范鸭场 C · farm-03
2026.07.07 07:14 触发 · 高风险,需复核
14 / 2
本帧检出 / 判定异常(只)
0.79
疑似瘫卧 置信度
0.42
群体活动指数(骤降)
47%
低于近 7 日均值幅度
视觉模型标记 1 只疑似瘫卧、1 只个体离群,同时群体活动指数由近 7 日均值 0.79 降至 0.42,采食活跃度下降。系统判定为高风险并转入专家复核流程,建议尽快现场核查。
数据取自西昌示范鸭场的实际运行报告,报告编号与生成时间可查。AI 分析用于异常早筛与管理参考,不替代兽医诊断,最终以现场判断为准。
TEAM & VISION
让农技专家和模型团队坐在同一张桌子上
夏安团队提供模型、系统与运营支撑,本地专家提供产业判断和一线经验。两者结合,是系统能在真实生产条件下持续运行的前提。
了解夏安智农 →
养殖场现场
食用菌种植基地
农户现场手机问诊
监控台与视觉识别
产品与平台
PRODUCTS & PLATFORM
一套底座,
三个可运行系统。
自主农业大模型、本地专属知识库、生产数据治理与专家复核机制共同构成底座;三个系统共用同一套数据管道与留痕机制,先上线一套,扩展时无需重建底座。
01 AI CONSULTATION MODEL
AI 问诊大模型
面向农户、合作社、家庭农场、农业企业与基层农技人员,提供生产咨询、病虫害识别、疫病辅助判断、用药用肥提示与栽培饲养建议。农户可以手机边拍边说,系统结合画面、语音与文字综合分析。
AI 问诊录入界面 · 平台实拍
打开问诊系统 ↗
鸭场监控台:环境读数与摄像头实时识别 · 演示环境实拍
打开监控台 ↗
02 PRODUCTION MONITORING
生产过程监测系统
按产业场景接入图像、声音、温湿度、氨气、通风、土壤墒情、水肥、饲喂、饮水、批次、存栏出栏等数据。畜禽关注体征、行为、环境与死亡率变化;食用菌与种植关注温湿度、水肥、病虫害图像与采收节点。当前已落地的场景为肉鸭全程养殖。
03 AI-ASSISTED PRODUCTION
AI 辅助生产与报告
对生产主体,在异常时生成预警、处置建议与复盘记录,在正常生产时生成周报、月报、批次报告与优化建议;对主管部门,围绕重点产业形成运行报告、风险研判、产能监测与规划建议。
多指标趋势、阈值告警与周期统计 · 演示环境实拍
LOCAL ADAPTATION
同样一句症状描述,在不同产地给出的建议不一样
通用大模型答的是「鸭子该怎么养」,我们要答的是「你这批鸭、这个日龄、这个季节、这个产地该怎么办」。以下是为此做的五处具体调整,每一处都能查到依据。
01
阈值按品种查文献定,不用通用值
温湿度、氨气这些判断线不是拍脑袋给的,也不是模型记忆里的常识。每一条都对应到具体品种的研究结论,并在报告里标出依据来源。
示范场周报中,温度阈值参考白羽肉鸭适温研究、氨气参考鸭类氨气暴露研究、湿度参考白羽鸭湿度影响研究
02
产地、品种与日龄进入检索条件
提交问诊时填写的省份、城市、品种、日龄会与症状一起构成检索条件,让系统优先取到与当地生产方式匹配的资料,而不是全国通用的泛化答案。
检索查询由 species、province、city、breed、日龄与症状共同拼装
03
同一症状,按季节与气候给不同处置
西昌雨季外界湿度大,重点是垫料干燥与通风时段;干季的同一症状,处置重心完全不同。系统结合当周环境数据给出的是当下这一周该做的事。
示范场周报建议:正值西昌雨季、外界湿度偏高,重点关注舍内湿度与垫料干燥,湿度控制在 70% 以下
04
用药查标签库,不靠模型记忆
剂量与休药期这类事项,错一次代价很大。系统对接兽药标签库按批准文号取用法用量与休药期,并有前置安全规则拦截处方药、疫苗与剂量类请求,强制转专家复核。
标签库含批准文号、有效成分、适用动物、用法用量、休药期、禁忌与注意事项;19 条安全规则覆盖处方药、休药期、疑似禽流感、群体死亡等情形
05
不是本领域的问题,系统不硬答
检索层设有家禽领域护栏,非家禽来源会被直接过滤,避免用别的品类的资料拼出一个听起来合理、实际不成立的答案。
检索结果经家禽领域过滤后才进入推理;低置信度事项一律转专家复核
以上为系统当前已实现的机制。落地到新产区时,阈值、品种资料与地方标准会按当地情况补充,并交由专家复核后再启用。
延展能力
EXTENSION
优品溯源体系
围绕批次、过程、检测、质量等级与消费反馈建立“一品一策、一批一档”的数据表达,让优质农产品讲清品质依据、具备合理溢价的可信基础。
本地知识库与模型校准
补齐地方标准、地理标志产品资料、主推技术、地方品种、常见病害与专家审校意见,让回答从通用农业常识转向本地产业实际。
实施路径
首期聚焦少量场景,验证后再扩展
0—2 个月
基础搭建
需求调研、产业梳理、数据字典、知识库适配、问诊入口与后台搭建。
2—5 个月
场景试点
选择 1—2 个代表性产业接入问诊与监测,跑通预警、处置与回写。
5—9 个月
体系扩展
扩展产业与主体,完善报告模板,建立优品溯源基础接口。
9—12 个月
总结推广
沉淀标准、案例、指标与示范材料,形成可复制推广包。
关于我们
ABOUT XIAAN SMART AGRI
我们希望农业的判断,
不再只留在少数人的经验里。
四川夏安信息科技有限公司(品牌:夏安智农)以自主农业大模型、专属知识库、生产数据治理与专家复核机制为核心,建设面向特色农业产业的 AI 数字化闭环服务体系。
我们不做单一问答工具,也不是普通监控设备采购:摄像头、传感器、麦克风只是数据入口,核心是把现场图像、声音、环境参数、生产记录、专家复核与处置反馈转化为可沉淀、可分析、可复用的生产数据。
COMPANY
四川夏安信息科技有限公司
BRAND
夏安智农 · 农业大模型 / 生产过程监测 / 生产数据治理
FOCUS
问诊大模型 · 生产过程监测 · AI 辅助生产
PRINCIPLE 01
先可核查,再谈先进
指标采用保守口径,结论附方法与来源,落地后以专家复核结果更新。
PRINCIPLE 02
系统长在真实生产里
以真实主体、真实场景为载体,建起来就能用、用起来能产生数据。
PRINCIPLE 03
数据留在本地、服务本地
数据分级授权,问诊、监测与复核数据形成本地资产并反哺本地产业。
政策与工作节奏
中央一号文件
促进人工智能与农业发展结合,拓展无人机、物联网、机器人等应用场景。
国务院意见
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》支持种植、养殖等农业领域智能应用,加强生产管理与风险防范。
农业农村部
《全国智慧农业行动计划(2024—2028 年)》提出建设农业基础模型与算法开放平台、智慧农场牧场与全产业链数字化改造。
场景征集
“人工智能+农业”典型应用场景聚焦小切口深应用、可复制推广与场景核验,与本项目的落地节奏一致。
研发力量
RESEARCH & DEVELOPMENT
跨院校、跨地域的研发协同
中央财经大学
香港中文大学
香港城市大学
核心研发成员来自中央财经大学、香港中文大学、香港城市大学。模型架构设计、训练策略与技术评审由团队共同推进,学术方法的严谨与农业生产一线的真实约束在这里对接。这也是模型能够在真实生产条件下持续迭代、而不是停留在实验室指标上的原因。
所列院校为团队成员学术背景,不代表院校立场。
HEADQUARTERS
四川夏安信息科技有限公司
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