浙江省常委会委员、农委副从任委员唐中祥（左二），省农业农村厅副厅长陈良伟（左一），省植保检疫取农药办理总坐陆剑飞（左一），嘉兴市农业农村局党委委员、、局长金梓伟（左二）领会稻飞虱智能测报灯系统。

　　20日下战书，《浙江省农做物病虫害防治条例》宣贯座谈会召开。浙江省委农办从任，省农业农村厅党组、厅长王通林掌管会议并讲话，省常委会委员、农委副从任委员唐中祥讲话，省常委会农工委副从任吴敬华，省常委会法工委副从任吴恩玉，省副厅长王钢，省农业农村厅副厅长陈良伟等相关带领出席会议。

　　多年来，托普云农以人工智能（AI）范畴的图像识别手艺研究取使用为从抓手，深度连系物联网、云计较、大数据等数字手艺，基于植保财产需求，锻制了一系列的智能配备取处理方案，积极应对病虫害风险，建牢粮食平安守护网。

　　托普云农将服膺肩上沉担，持续强化环节焦点手艺攻关，聚焦严沉病虫害的精准识别取防控，熟化更多新手艺、新产物、新方案，为我省全面加强病虫害防控工做贡献聪慧取力量，为我国农业出产平安、农产质量量平安供给主要保障。

　　做为国内先行的聪慧农业分析办事商，托普云农将人工智能取动物相连系，操纵图像智能识别和AI算法，针对测报人员高频次到田间查询拜访测报费人力、效率低且及时性差等难题，研发多款用于提拔植保测报工做效率的智能配备，实现通用虫体、细小虫体、病害识别全笼盖，从动识别汇总病虫害数据，科学预测当前区域病虫情发生趋向，以科技立异鞭策数智植保成长。

　　21日，浙江省植保坐宣贯培训《浙江省农做物病虫害防治条例》，摆设推进秋粮严沉病虫害防控工做。

　　基于多样化的农业传感器取智能配备，托普云农精准采集来自土壤、天气、做物发展等度泉源数据，并使用AI手艺进行数据建模阐发取趋向预测，研发病虫害预测、虫害防治期估算、小天气勘误、景象形象灾祸预警等模子，为农业出产者供给无效的防灾防治。

　　为宣传贯彻新修订的《浙江省农做物病虫害防治条例》，落实农业农村部秋粮病虫害防控暨统防取绿色防控融合推进会摆设要求，8月20-21日，《浙江省农做物病虫害防治条例》宣贯培训暨2024年全省秋粮严沉病虫害防控推进会正在浙江杭州召开。浙江托普云农科技股份无限公司（以下简称“托普云农”）应邀参会。

　　正在病害方面，已笼盖小麦、玉米、水稻等9类做物，涵盖赤霉病、灰斑病、稻瘟病等正在内76种病害症状，正在水稻病害症状识别方面结果特别显著，为粮食平安、生态供给了无力保障。

　　得益于正在聪慧农业范畴的深挚堆集，托普云农将AI大模子手艺取农业专业深度融合，建立农业AI大模子“小农夫”，对农资、农技、稼穑办事、农业科研、农产物加工业、农业消息办事、农业社会化办事等细分范畴的学术论文、手艺演讲、专利文档等海量学问进行系统化梳理，建立农业学问系统库。当农业工做者向“小农夫”提出农业问题时，它基于RAG手艺敏捷生成专业、全面的谜底，如统一位即问即答的农业专家参谋，协帮农业工做者处理复杂问题。

　　托普云农自从研发的智能虫情测报灯，截至目前已实现草地贪夜蛾、草地螟、稻纵卷叶螟、二化螟、玉米螟、棉铃虫等包罗国度一类农做物害虫和省级二类农做物害虫正在内的134种农、林业趋光性害虫的识别，持续两年正在全国农技核心组织的智能化监测设备现场展现和比试环节中，荣获分析识别精确率第一。

　　此外，托普云农结合浙江省植保检疫取农药办理总坐打制了集监测预警、阐发研判到统防、办事反馈为一体的浙江植保办事正在线平台，通过汇集多方数据，多形式呈现各地域病虫发活泼态，实现智能从动预警并供给病虫谍报精准推送办事，打制从“智能监测→模子预警研判→决策办事”的数字化联动响应模式和数据使用闭环。同时，为辅帮植保工做，托普云农立异打制虫情从动推送办事，无效提拔植保智能化、数字化程度。

　　当前，以人工智能、大数据为代表的手艺层面的摸索，曾经被确定为国度严沉成长计谋。正在农业出产范畴加强植保大数据扶植，既是对国度严沉计谋的落实，也是提高病虫害能力的无力行动。

　　深度挖掘并操纵好监测数据，对于提高农做物病虫害监测预警程度，保障粮食平安意义严沉。托普云农取浙江省植保部分配合打制农做物严沉病虫聪慧监测预警平台，正在浙江省全境同一结构田间智能监测点160余个，构成区域性智能监测收集，汇集各点的病虫情数据到数字化平台，通过建立算法模子、决策系统等对平台数据进行汇总、处置、挖掘阐发取决策使用，实现水稻二化螟、稻纵卷叶螟、稻飞虱等严沉虫情动态的及时测报、集中采集、同一办理和分析使用，不竭迭代升级数字植保监测预警程度。

　　针对毫米级细小虫体测报，托普云农自从研发小虫体智能测报系统。展会现场担任人引见道：“这款产物冲破活体摄影、诱虫光谱和深度进修算法识别等前沿手艺，实现了对飞虱、叶蝉、绿盲蝽等20余种毫米级趋光性害虫的高效诱集、智能识别和数据统计，识别精确率达92%。同时，这款产物还入选了2023数字农业农村新手艺新产物新模式优良项目。跟着设备的普及，将极大程度上缓解测报人员已经头痛不已的毫米级细小虫体测报难题。”。