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2025-12-17

新农人:西云数据如何绘制智慧农牧“全景图”

时间: 2025-12-17 编辑:

在数字化浪潮席卷全球的今天,农牧业正在经历一场从“泥土”到“云端”的深刻变革。无论是广袤田野里的春耕...

在数字化浪潮席卷全球的今天,农牧业正在经历一场从“泥土”到“云端”的深刻变革。无论是广袤田野里的春耕秋收,还是现代化养殖场内的精细繁育,农牧行业正处于一个关键的转折点:从“规模扩张”转向对“质量与效率”的极致追求。

破局之道,依赖数字化技术。根据《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》,国家支持全方位提升智慧农业应用水平,要求在畜牧养殖智慧化、育种智能化等多个方面推动农业产业数字化改造。

在这种行业背景下,数字化转型已从过去的“选择题”变为关乎生存的“必答题”。在这场涉及“种、养、加、销”全链路的变革中,宁夏西云数据科技有限公司(以下简称“西云数据”)正扮演着“赋能者”的角色,为行业的高质量发展注入创新活力,聚焦于农业领域的核心环节:智慧育种、智慧养殖、电商与零售、数据治理与挖掘。

通过提供强大的云计算、大数据和人工智能技术,西云数据正致力于打造一幅 “智慧农牧全景图”,构建面向未来的“新质生产力”,助力农牧企业实现从“降本增效”到“全链智能”的根本性飞跃。

数据治理:让数据“开口说话”

农牧业数字化转型的首要障碍,是普遍存在的数据孤岛。企业的育种数据、养殖数据、ERP中的生产数据、供应链数据各自独立,沉睡在不同的系统中,无法产生联动价值。

西云数据农业行业解决方案总监丁传艳指出:“数字化的进程已经到了一个快速发展的阶段,整个产业链都沉淀了大量的数据。我们的任务,就是要让这些数据发挥价值,让数据去说话。”

然而,数据汇集只是第一步,真正的价值在于挖掘。丁传艳指出,西云数据利用先进的AI能力,对数据进行深度挖掘,其目的是形成可指导运营的“洞察类数据产品”。

一个典型的案例是西云数据为大型养殖企业构建的产量预测模型解决方案。该方案通过赋能客户整合分析其历史数据、环境数据乃至市场数据,该模型能精准预测生猪的未来产量。丁传艳解释道,“这带来的价值是双重的。一方面,企业能更有效、更经济地使用云资源,有客户的IT成本因此降低了50%以上;另一方面,企业能根据准确的产量预测,更有计划地进行产品供应调配,优化整个供应链的效率。”

这种“先汇聚、再洞察”的模式,也与行业伙伴的实践高度契合。业内专家认为,农牧业的AI落地不能好高骛远,试图一步到位构建一个庞大的产业模型,那很可能变成“形象工程”。正确的路径是,必须先从单点做起,用技术把非标的经验转化为标准的数据,“先形成每一颗珍珠,才有价值把它串在一起”。

例如,先用AI解决母猪的个体精准饲喂,再解决育肥猪的生物资产“仓单管理”。当这些基于真实生产数据的小模型做扎实后,再逐步串联,才能形成真正有价值的产业大模型。

西云数据的角色,正是为这一过程提供强大的技术平台。通过提供从底层GPU 算力到上层机器学习服务的完整AI技术堆栈,西云数据正致力于降低AI技术在农业落地的门槛,加速整个行业的创新进程。

全链赋能:从“育种4.0”到“透明餐桌”

西云数据围绕产业链布局,使其解决方案得以深入农牧业的“毛细血管”,在每一个关键节点上创造价值。

  1. 智慧育种:抢占农业“芯片”的制高点

育种行业已经进入了以“生物技术+信息技术+人工智能+大数据技术”为基础的“育种4.0” 阶段。其核心挑战在于如何处理和分析海量的基因组数据,以加速找到基因与性状(如抗病性、产崽率)之间的关联。

传统的生物信息学分析(如GATK、BWA流程)需要庞大且昂贵的本地计算集群。西云数据为此提供了基于云的弹性解决方案。企业可利用批处理计算和无服务器架构的自动化分析工作流,按需调用海量算力,用完即释放,极大降低了IT成本。

更进一步,针对基因组学这一特定领域,西云数据提供了开箱即用的专为基因组学、转录组学等组学数据打造的分析服务,它不仅能以极低成本存储特殊格式文件,还内置了标准化的工作流,能自动配置和扩展底层云基础架构,让育种专家可以专注于“育种”而非“运维”。

  1. 智慧种植:为农田装上“天眼”与“大脑”

如果说基因育种解决了农业的“芯片”问题,那么在广袤的田间管理环节,如何应对环境的不确定性则是另一大挑战。在种植环节,智慧农业依赖于遥感卫星和气象数据。但企业面临两大痛点:一是如Landsat、Sentinel等核心卫星数据存储在国外,获取和回传困难;二是这些数据动辄PB级别,分析处理需要极强的高性能计算(HPC)能力。

西云数据的解决方案首先是“数据接入”。企业可通过亚马逊云科技提供的442 种公共数据集,轻松访问全球范围内的卫星、气象和地理信息数据。

其次是“算力构筑”。利用Amazon EC2的高性能计算实例,企业可以获得强大的算力支持。其中,关键技术工具是Amazon SageMaker的地理空间机器学习(Geospatial ML)功能。这并非一个通用的机器学习平台,而是专门针对地理空间数据进行了预训练和优化,内置了多种常用算法模型和可视化工具。这意味着,农业科技公司不再需要从零开始构建复杂的作物模型,而是可以直接利用这一功能,快速构建、训练和部署模型,实现对作物生长的实时监测、产量预测和灾害预警。

  1. 智慧养殖:从“粗放”到“精细”的AIoT革命

在畜牧养殖端,“成本焦虑”和“效率困局”体现得最为淋漓尽致。养殖环境监测、饲料管理和疾病防控是三项核心任务,传统上极度依赖人工经验。

西云数据提供了基于人工智能物联网的精细化养殖方案。利用 Amazon IoT Core等服务,养殖场的传感器、摄像头、控制器等设备得以安全、稳定地连接上云,而云端的AI大脑则开始发挥关键作用。

利用机器视觉服务,西云数据的解决方案可以实现“AI巡检”。丁传艳介绍说:“通过AI视觉识别技术,去分析猪、鸡的个体行为和健康状况,这可以代替专业人员的巡检,极大降低了对兽医或高级养殖专家经验的依赖,直接在成本和效率两个维度解决行业的困局。”

  1. 数据治理与追溯:链接“透明餐桌”

当全链条的数据都被打通,最后一步就是将其呈现给消费者,并用于精准营销。在消费者对食品安全日益关注的当下,“可追溯性”成为高端农产品的标配。

西云数据的可追溯性供应链解决方案,助力客户构建了一个事件驱动的体系结构。它采用亚马逊云科技的先进区块链工具来进行数据交换和共享。区块链的不可篡改和可验证特性,确保了产品从农场到餐桌的每一个环节都透明、可信。

同时,这些积累的海量数据也成为了精准营销的高价值资产。企业可以对消费数据和地理数据进行交叉分析,从而在零售点的选址策略上做出更精准的数据驱动决策。

生态远航:做“模式出海”的战略护航者

随着国内市场竞争的加剧,越来越多的中国农牧企业开始将目光投向海外,纷纷出海布局,开拓东南亚乃至全球市场。

行业伙伴指出,现在的“出海”已非昔日可比。过去更多是“产品贸易”,是“单打独斗”;而现在,则是一种市场和战略导向的“系统服务输出”,必须依靠“团队作战”。中国企业在国内激烈的市场竞争中,已经将运营能力和协同能力提升到了极致,这使其在海外极具竞争力。

然而,“团队作战”模式,尤其是以数据和AI为核心的科技企业,在“走出去”的过程中面临的最大挑战,便是不同市场的数据安全和合规性。

这恰恰是西云数据及其背后的亚马逊云科技所拥有的核心优势。作为企业出海的“护航者”,西云数据的价值体现在三个层面:

全球合规能力:这是企业顺利出海的“通行证”。亚马逊云科技在全球通过了 140多项合规认证,其基础设施和服务的设计天然满足全球最严苛的数据安全标准。西云数据能帮助出海企业及其合作伙伴,确保其解决方案在落地海外市场时,从第一天起就符合当地的合规要求。

全球基础设施:亚马逊云科技遍布全球的基础设施,能让智慧农牧数字化解决方案实现快速的全球化部署,无论其客户在东南亚还是拉美,都能享受到低延迟、高可用的服务体验。

全球业务资源:西云数据还可以帮助企业链接亚马逊全球的业务体系资源,为他们的海外业务提供全方位的支持和保障。

正如行业伙伴所言,与西云数据的合作,已经超越了单纯的甲乙方关系,而是一种“战略抉择”。未来,中国农牧业的出海,将不再是简单的“产品出海”,而是“模式出海、标准出海”,而西云数据正是新出海进程中的坚实后盾。

结语:西云数据全景图的逻辑

从应对“成本焦虑”的单点技术突破,到构建“全链智能”的宏大产业叙事;从赋能国内企业降本增效,到护航生态伙伴“模式出海”。西云数据的智慧农牧战略,展现了一个清晰的逻辑:做好技术底座,聚焦核心能力,和优秀的行业伙伴一起赋能产业。

在这场深刻的行业变革中,西云数据正提供着源源不断的“云+智”动能,正驱动着传统农牧业向数据驱动、智能决策的现代农牧业华丽转身。这股数字化的浪潮,正在“灌溉”出一个更高效、更智能、更可持续的“数字新农”新范式。

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