PHASE 01Sense
感知/ 天空地
先把环境读出来
物联网集成平台汇聚气象、墒情、虫情、孢子与格点天气数据，卫星遥感与多光谱无人机补充区域与田间视角。多厂家、多协议设备统一接入，新旧设备一并纳管。
进入数据基座01System // 体系总览
不是产品清单，
而是一套闭环体系
感知、核验、防控、管理四个阶段协同运行，运营数据持续回流。单独一个模块能用，组合起来才是完整的数字农业系统。
PHASE 01 / SENSE
感知
天空地多源数据
LOOP 01 / 04
System Loop / 四阶段闭环点击圆环或阶段名切换
PROCESS LOOP
PHASE 02Verify
核验/ 巡田
把长势看清楚
多光谱无人机常态化巡田，配合观测圃地面核验，厘米级核查每一块田。植被指数、长势分级、异常识别与变量处方，从“看见”到“诊断”再到“开方”。
进入智慧巡田PHASE 03Predict
防控/ AI
把风险管起来
作物、气象、墒情多模型分析，农业大模型综合研判。多智能体分工协作，输出可阅读的研判报告与可执行的农事决策流，结果再回流校准。
进入 AI 防控PHASE 04Manage
管理/ 两端
把生产数字化
区域监管端服务园区管理方与主管部门，生产应用端服务大户、农企与合作社。从一块地到一个县域，生产过程全程数字化，数据持续回流底座。
进入生产管理PHASE 01感知 · 数据集成底座
先把数据接进来，
再让一切生长
分散的设备、不同厂家的协议、历史系统的数据——底座平台统一接入、清洗与标准化，为巡田、防控和管理提供可用的数据依据。
数字农业 / 物联网集成平台
作为体系的数据中枢，底座统一接入不同厂家、不同协议的物联网设备，完成数据汇聚、清洗与标准化管理，并向巡田、防控与管理模块提供数据服务。
- 01设备接入汇聚多厂家、多协议设备统一接入，新旧设备一并纳管
- 02数据清洗管理统一标准、统一治理，把分散数据转换为可用数据
- 03数据统计汇总环境与生产数据多维统计，区域运行态势集中呈现
- 04数据开放共享向应用系统与第三方平台开放数据接口
- 05设备全生命周期管理设备台账、运行状态、运维记录全程可查
L1 / 多源感知天空地
L2 / 接入治理统一标准
L3 / 业务应用巡田 · AI · 管理
多源感知
接入治理
业务应用
DATA FOUNDATION分层架构 · 示意
01 / SKY
天
卫星遥感 + 格点天气
卫星遥感宏观监测；格点天气提供 1 公里分辨率实时天气、分钟级降水与高精度气象数据。
02 / AIR
空
多光谱无人机
弥补卫星在多云丘陵地区的不足，以多光谱厘米级成像，精细核验作物长势。
03 / GROUND
地
物联网传感设备
接入已有或新建的气象站、墒情站、虫情监测站、孢子监测站，7×24 小时不间断采集。
PHASE 02核验 · 多光谱智慧巡田
把长势看清楚，
把田管明白
物联网记录“当下”，卫星遥感适合区域尺度监测；在四川多云、丘陵的地理条件下，多光谱无人机补上更灵活的高分辨率田间核验。
0倍+
较人工巡田效率提升
0%
变量作业农资节省
0%+
典型异常识别准确率
0%
较人工综合成本降低
区域级 · 多光谱长势监测
REGION VIEW // 区域级监测
界面示意
RGB可见光影像
30.61°N / 106.52°E · 示例区域
STEP 01 / SEE
看见
多光谱相机同步采集可见光与红边、近红外波段，把作物长势翻译成可读的分级图谱。
→STEP 02 / DIAGNOSE
诊断
NDVI、NDRE 等植被指数与综合指数分析，识别缺肥、病虫害苗头、倒伏与渍涝区域。
→STEP 03 / PRESCRIBE
开方
生成变量施肥、变量施药处方图，指导植保无人机按需作业，该多的地方多、该少的地方少。
01
多光谱数据分析
NDVI / NDRE 等植被指数计算与影像解译，田间长势差异清晰可查。
02
综合指数分析
融合养分、氮磷钾、叶绿素、叶面积指数、干物质、土壤养分与成熟度综合评估。
03
长势分级研判
生成长势分布图，异常区域自动识别标注。
04
异常识别预警
病虫害点 / 倒伏 / 渍涝 / 缺苗精准核验，第一时间预警。
05
变量作业
输出变量施肥、变量施药处方图，指导植保无人机按需作业。
06
AI 综合研判
多源数据融合研判，自动生成巡田报告与管理建议。
07
数据融合
与物联网、气象、墒情数据打通，联动农业大模型。
08
历史台账
多期影像归档，长势趋势曲线，全程留痕可追溯。
2023
开启验证测试
启动多光谱巡田验证测试，完成技术路线验证。
2024
投入使用
系统正式投入使用，形成常态化巡田作业能力。
2025
四川试点推广
在四川多个市州逐步开展试点推广。
对比维度传统巡田无人机智慧巡田
效率靠人跑、靠眼看，一天走不了几亩地相较人工拉网式巡查，单次巡田效率提升 10 倍+
时机病虫害发现时，往往已大面积扩散支持更早识别异常并及时处置
判断经验难以传承，判断因人而异数据驱动决策，经验沉淀为模型
台账数据不留痕，无法复盘与预测全程留痕，报告自动生成可追溯
Validation // 数据与模型互验
巡田与 AI，互为验证
无人机巡田为 AI 提供真实数据，AI 研判为巡田指明方向。数据越巡越多，模型越用越准。
A
巡田验证 AI
每一次飞行采集的实况，都是对模型判断的检验与校准。
B
AI 指引巡田
研判结果生成巡田任务，让每一次飞行都有的放矢。
C
数据驱动迭代
巡田数据持续积累，模型依据核验结果逐步校准。
PHASE 03防控 · AI 预测防控
区域态势与地块农事，
两级协同研判
以环境感知数据为输入，叠加水稻、小麦、油菜等粮油作物模型以及气象、土壤墒情模型进行分析，再由农业大模型综合研判，输出报告与可执行的农事决策流。
DATA
数据与模型底座
环境态势感知数据 · 粮油作物模型 · 气象模型 · 土壤墒情模型
LLM
大模型综合研判
多模型融合分析，态势研判，风险分级
OUTPUT
报告 + 决策流
可阅读的研判报告，可执行的农事决策流
VERIFY
验证 + 反馈
巡田与管理执行核验，结果回流底座，持续校准
验证与反馈结果回流数据与模型底座，持续校准模型与业务规则，形成自我进化的闭环。
Agents // AI 智能体矩阵
一支分工明确的智能体团队
不是通用模型包打天下，而是多个面向数字农业场景训练的专用智能体协同作业。
AGENT MESH // 协同关系示意
SIGNAL / ACTIVE
AGRI LLM大模型研判ORCHESTRATOR
多智能体协作COLLABORATION
持续校准CALIBRATION
历史数据调用MEMORY
多模态感知PERCEPTION
农事任务编排ORCHESTRATION
农业专家知识EXPERTISE
A / 01
多智能体协作
数据分析、模型推理、报告生成由不同智能体分工承担，协同完成复杂研判任务。
A / 02
持续校准
运营数据与巡田核验结果持续回流，用于校准模型。
A / 03
历史数据调用
调用区域种植历史、灾害记录与处置经验，为建议提供可回溯依据。
A / 04
多模态感知
融合可见光、多光谱影像与气象、土壤传感数据，开展多维联合分析。
A / 05
农事任务编排
将研判结论转化为巡田任务、作业处方与农事提醒，衔接决策与执行。
A / 06
农业专家知识
内置粮油作物栽培模型与植保专家经验，输出符合农时农艺的专业判断。
Pest & Disease // 病虫害监测
本地样本库与识别模型，持续迭代
识别效果取决于本地样本质量。系统将数据集管理、AI 识别与模型训练整合为一条持续运行的处理流程，并叠加风险云图与迁徙粒子流，输出短期趋势预测。
SITUATION MAP // 病虫害态势REGION: DEMO AREA界面示意
FORECASTT+3 DAYS风险云图 · 迁徙粒子流
监测区 / MONITOR
拦截区 / INTERCEPT
管控区 / CONTROL
低风险中风险高风险
Local Dataset // 本地化闭环
数据越本地，
识别越准确
从样本采集、AI 裁剪分割，到双轨识别、自动导出训练、反哺业务，形成持续迭代的本地识别能力。
01
本地化数据集
对接或导入本地病虫害监测数据与影像样本。
02
AI 裁剪分割
自动裁剪、分割图像样本，减少人工整理。
03
双轨识别
AI 辅助识别 + 人工识别互为补充。
04
自动导出训练
识别数据自动导出为模型训练样本。
05
反哺识别业务
训练成果直接用于体系病虫害识别。
YOLOv8 目标检测视觉大模型 泛化识别PaddlePaddle 国产化框架
PHASE 04管理 · 生产监管与管理
一端管区域，一端管生产，
双向数字化
区域监管端面向园区管理方与农业主管部门，生产应用端面向种植大户、农业企业与合作社。两端协同，把生产过程与农事信息由纸质台账转为结构化数字记录。
REGULATOR / 区域监管端
园区 / 农业主管部门
看全局、管过程、统资源
- 生产情况一张图管理与统计辖区内的农业生产情况，替代纸质台账。
- 生产过程监管生产单位的生产信息数字化归集，统一管理。
- 资源与项目管理地块资源、项目进展与政策实施情况集中呈现。
PRODUCER / 生产应用端
大户 / 农企 / 合作社
地块、批次、农事、投入品、销售全流程
- 地块与作物批次管理地块信息，以及地块上的作物批次信息。
- 农事与投入品农事信息全程记录，投入品信息与出入库管理。
- 从生产到销售生产、销售、溯源与合格证信息全程可查。
↻ DATA SOURCE
生产履历与农事记录同步汇入数据底座，为巡田分析与 AI 研判提供历史数据支撑。
Assistant // 生产助手
把生产管理，
装进口袋
面向移动端的生产管理工具，覆盖农事全流程，并接入社会化服务与农业 AI，让地块与批次信息随手可查、随手可记。
- 01移动生产管理地块、批次、农事、投入品与溯源，手机端全程管理。
- 02社会化服务农技服务、农资对接等社会化资源按需接入。
- 03农业 AI 助手基于本区域监测与生产数据提供农事建议与长势研判。
06Solutions // 解决方案
场景不同，
底座相同
种植、养殖、溯源共用同一套感知网络与数据基座。方案按需组合，数据与业务规则持续积累。
01 / SMART PLANTING
智慧种植 Smart Planting
从播种到收获的全周期数字化管理。土壤墒情监测、智能灌溉、病虫害预警、产量预测，让每一亩地都有数据支撑。
- 丘陵区、高原区等复杂地形适配的监测布点方案
- 与天空地巡田体系联动，异常发现即处置
- 农事全程留痕，支撑绿色 / 有机认证
02 / SMART FARMING
智能养殖 Smart Farming
面向畜禽养殖的智能化升级。环境监控、精准饲喂、健康监测、粪污资源化利用，降低养殖风险。
- 圈舍环境 7×24 监测与自动调控
- 个体健康监测与疫病早期预警
- 粪污资源化利用台账与合规管理
03 / TRACEABILITY
农产品溯源 Traceability
从田间到餐桌的全过程溯源。一物一码，区块链存证，让消费者扫码可见完整履历。
- 生产、加工、流通全环节数据上链
- 与省级农产品流通平台对接
- 产地与品质信息扫码可查，支撑区域公共品牌建设
体系化产品矩阵
四个阶段共用一套数据底座，数据与业务规则可复用。
西南场景适配
面向四川、重庆、云南、贵州的地形、气候与产业特点进行适配。
模块化灵活组合
按需选配、平滑扩展，避免一次性大额投入。
持续迭代升级
每季度发布迭代版本，持续适配客户业务需求。
07Cooperation // 落地运营 · 合作模式
两类合作模式，
适配不同建设阶段
采购服务模式侧重标准化快速部署，合作共建模式侧重分阶段持续建设。两种模式并行提供，园区可根据建设基础与目标选择。
MODE A / 采购服务模式
采购服务模式
标准化部署，快速上线
园区整体采购数字农业服务，按标准流程完成设备安装、平台配置与数据接入，形成感知、巡田、决策与管理能力。适合建设目标和交付周期明确的项目。
MODE B / 合作共建模式
合作共建模式
分阶段推进，持续深化应用
立足园区资源禀赋与数字化基础，先行接入存量设备与数据，共同制定分阶段实施方案，从试点场景起步逐步扩展。适合已有存量设施、需分阶段推进建设的园区。
FLOW A采购服务实施流程
01
需求对齐
梳理园区范围、作物类型与管理目标，明确建设边界。
02
方案确认
输出部署方案与点位规划，确认设备清单与交付计划。
03
部署上线
设备安装调试、平台配置与数据接入，完成体系搭建。
04
培训交付
面向管理与生产人员开展操作培训，完成交付验收。
05
持续运维
提供运维保障与模型迭代服务，保障体系长期稳定运行。
FLOW B合作共建推进流程
01
试点切入
选取具有代表性的地块与场景先行启动，从小范围试点起步。
02
存量接入
逐一接入历年多厂家建设的设备与系统，打通分散数据。
03
基座与 AI 筑基
建立统一数据基座，逐步接入作物、气象、墒情、病虫害模型。
04
能力扩展
建设无人机巡检与专项观测能力，天空地一体化感知成型。
05
体系成型
形成覆盖全域的闭环体系，基于运营成效持续深化合作。
两种模式可组合 / 按建设阶段灵活选择DELIVERY · OPERATION · ITERATION
13Cities / Prefectures服务市州
川北川东川南川西
覆盖示意 / COVERAGE
Coverage // 服务覆盖
服务四川 13 个市州
项目覆盖四川 13 个市州的多类地形与产业场景，并持续提供本地化运营支持。从一块地到一个县域，能力在真实项目中反复验证。
0个
国家级粮油园区项目
0个
省级智慧农业示范园区
0年
农业领域深耕
政府农业部门
数字农业云平台与县域整体方案，支撑区域农业数字化治理与决策。
现代农业园区
推进园区管理标准化与数字化升级，提供从规划建设到运营维护的持续服务。
省属国企
大型园区与全域监测项目的系统集成与长期运营合作伙伴。
农业企业
贯通田间生产与市场流通数据，降低生产管理成本，支撑产品品牌建设。
农民合作社
生产应用端与生产助手协同，支持社员共享生产数据与服务资源。
种植大户
提供轻量化巡田与移动端生产管理工具，提升规模化种植管理效率。
08Case Studies // 标杆案例
国家级、省级与
县域项目实践
承接 3 个国家级粮油园区、3 个省级智慧农业示范园区建设项目。以下为不同层级项目的建设方向示意。
当前显示全部 3 个案例
CASE / 01国家级
智慧农业全域监测项目
国家级粮油园区全域监测体系建设，天空地一体化感知覆盖。
全域监测 · 天空地一体
CASE / 02省级
省级农产品流通与消费帮扶平台
打通产销对接通道，以溯源体系支撑区域公共品牌建设。
产销对接 · 溯源体系
CASE / 03县域
丘陵区智慧种植方案
针对四川丘陵地形的监测布点与数字化种植管理。
丘陵适配 · 数字种植
案例图片为场景示意，具体项目内容以交付为准SHOWING 03 / 03
30.57°N / 104.06°ESICHUAN · CHINA
FIELD NOTES / 01十年，只做农业数字化
About Us // 关于我们
立足四川，服务西南
智慧农业综合服务企业
四川天府云创科技有限公司长期聚焦农业物联网、数字农业平台与县域智慧农业整体解决方案建设，项目能力可适配四川、重庆、云南、贵州等西南地区的农业场景。
从事农业领域 10 年，累计落地 20+ 项目，承接 3 个国家级粮油园区、3 个省级智慧农业示范园区建设项目。
国家级高新技术企业
多项智慧农业软件著作权
四川省农业农村厅合作伙伴
0年
农业领域深耕
0+
累计落地项目
3+3
国家级 / 省级园区
数字农业不是一次性交付，天府云创 · 项目理念
而是持续运营。
LAYER 01
农业物联网
多厂家、多协议设备接入与数据治理，构建可持续运行的数据底座。
LAYER 02
多光谱巡田
天空地一体化核验能力，把作物长势变成可读、可追溯的图谱。
LAYER 03
农业大模型
粮油作物、气象、墒情模型融合研判，输出报告与决策流。
LAYER 04
多智能体协同
专用智能体分工协作，让体系在真实业务中持续校准、越用越准。
Contact // 商务咨询
让下一块田，
开始生长数据
告知园区基本情况，我们将在 3 个工作日内提供针对性的初步方案与演示安排，并可结合园区需求组织现场踏勘。
RESPONSE / 3 个工作日内CHENGDU · SICHUAN
沟通前建议准备
以下信息越完整，初步方案越贴合园区实际。
- 01园区范围园区边界图或 CAD 文件，用于评估感知点位与巡田航线规划。
- 02作物品种与痛点粮油作物品种、种植规模，以及当前生产管理中的主要痛点。
- 03现有系统与设备已建系统、设备品牌与数据来源，便于评估存量接入方案。
- 04先试点的场景希望优先启动试点的地块或业务场景，作为合作切入点。