大家好，我们是成都小火科技公司，今天是2025年10月27日，星期一。上周去城郊的合作社回访，农户李叔说用了我们开发的AI+精准种植/养殖软件后，地里的病虫害发现比以前早了不少，猪舍里的猪有异常行为也能及时察觉，不用再像以前那样到处跑着盯。下满我就这款AI软件的开发流程，详细介绍具体的功能，还有里面AI和区块链的应用细节，以及开发时碰到的实际情况。

这款软件的使用人群主要分三类：种粮或种经济作物的农户，用它监测作物、看产量预测；规模化养殖场的管理员，靠它盯着畜禽生长状态；还有农业技术指导人员，能通过软件查看农户的种植养殖数据，远程给建议。基础功能里，农田地块管理模块能让农户标注自家地块的位置、种植的作物类型，比如“东地块种小麦”“西地块种番茄”，还能记录每次施肥、灌溉的时间；养殖舍管理模块则能登记每个舍的畜禽品种、数量，比如“1号舍养母猪20头”“3号舍养肉鸡500只”，数据都存在软件里，不用再记在纸质本子上。核心功能则围绕作物监测、智能养殖、产量预测这三个场景展开，也是软件的核心亮点。

作物监测模块是靠无人机+AI图像识别来实现的。农户或合作社工作人员操作无人机飞过农田，无人机上的摄像头会拍摄作物图像，AI系统会实时分析这些图像，识别有没有病虫害、作物长势是否均匀。比如小麦田出现锈病，叶子上会有黄褐色斑点，AI能精准标出有问题的区域，还会提示“疑似小麦锈病，建议及时喷施对应药剂”；要是某块区域作物长得比周围矮，系统会判断可能是缺水或缺肥，给出“建议补充灌溉并追加氮肥”的提醒。开发这个模块时我们踩过坑，初期AI识别病虫害的准确率不高，比如把小麦白粉病和锈病弄混，两种病的斑点颜色接近，只是形状略有不同。发现问题后，我们找了省农科院的专家，收集了不同作物、不同病虫害的近万张图像样本，每张样本都让专家标注清楚病害类型，再用ResNet模型做训练，还在无人机上部署了边缘计算模块，让图像分析能在无人机上实时完成，不用把数据传去云端再等结果，减少延迟。那段时间，研发团队每周都要跟着无人机去田里拍图，回来后和专家一起核对识别结果，反复调整模型参数，虽然经常在田里晒得满头汗，但后来看到农户能准确根据提示防治病虫害，觉得特别有成就感。

智能养殖模块则靠计算机视觉监测畜禽的生长状态。我们会在养殖舍里安装摄像头，摄像头实时拍摄畜禽的活动画面，AI系统能分析它们的行为是否正常，比如猪平时会分散活动、正常进食，要是出现扎堆不动、不吃食的情况，系统会立刻在软件上发提醒，管理员点进去就能看到对应的监控画面；对于肉鸡，AI还能通过图像估算它们的体重，判断生长进度是否符合预期，不用再人工抓着称重。开发这个功能时，一开始摄像头的安装角度没选好，有的角落拍不到，导致部分区域的畜禽状态监测不到位。我们和养殖场的管理员一起，在不同大小的养殖舍里测试了十几种安装位置，最后确定“每200平方米的养殖舍装2个摄像头，分别装在对角线高处”，这样能覆盖整个舍的区域。后来还加了红外摄像头，即使晚上关灯，也能监测畜禽的活动，不会因为光线问题漏过异常情况。我们之前做过农业水利管理系统，对农业相关场景的需求比较熟悉，这次开发智能养殖模块时，也借鉴了之前处理田间数据的经验，让软件更贴合农户和养殖户的使用习惯。

产量预测模块是AI结合气象数据和历史数据来实现的。系统会收集当地的气象数据，比如未来一段时间的气温、降雨量、日照时长，再结合农户往年的产量数据、种植管理记录（比如施肥次数、灌溉频率），还有当年的作物长势情况，来预测最终的收成。比如农户种的是水稻，系统会根据插秧后的气温变化、抽穗期的降雨量，结合前三年的水稻产量，给出当年的产量预测结果，农户能根据这个结果提前联系收购商，规划销售。开发这个模块时，遇到的问题是部分偏远地区的气象数据不全，有的地方只能拿到县城的整体数据，没法精准到具体地块。我们后来采用了多源数据融合的方式，除了县城的气象数据，还加入了卫星遥感获取的土壤湿度数据、农户自己记录的地块小气候（比如地块是否在低洼处、是否容易积水），用LSTM时序预测模型做训练，让产量预测的结果更贴合实际。

开发流程上，我们分了五个阶段。第一阶段是需求调研，花了1个半月，跑了10个种粮合作社、5个规模化养殖场，跟30多位农户、10位养殖场管理员聊，弄清楚他们平时在种植养殖中最头疼的问题，比如“病虫害发现晚了治不过来”“晚上得起来去猪舍看有没有异常”；第二阶段是技术选型，后端用java和node.js搭建架构，支撑无人机图像数据、养殖舍监控数据的实时传输和存储，前端用js开发网页端，APP用swift（iOS）和Kotlin（安卓）开发，确保不同设备都能使用；第三阶段是模块开发，3个多月时间里，先完成基础的地块和养殖舍管理功能，再集中攻克AI模块，每个模块开发完都让农户和管理员试用，收集反馈后修改；第四阶段是测试，找了2个合作社、1个养殖场试用了1个月，修复了“无人机图像分析偶尔卡顿”“养殖舍异常提醒延迟”等6个bug；第五阶段是正式上线，上线后还安排了3次培训，教大家怎么操作无人机拍摄、怎么看产量预测报告。

有客户问过开发周期要多久，这款软件从启动到上线总共用了6个月，比我们之前做的农业水利管理系统多花了1个月，主要是因为要到不同的农田和养殖场采集数据，还要跟农业专家反复核对病虫害类型、畜禽行为标准，确保功能准确。还有客户问使用云服务器还是线下自主服务器，这款软件属于中小型软件，我们推荐用国内云服务器，一方面农户和养殖场不用自己买硬件设备，成本更低；另一方面云服务器能支持多用户同时在线查看数据，不管在田里还是家里，打开手机就能用，也符合数据本地化的要求。

我们成都小火科技在农业类软件开发上有一定经验，之前做过农业水利管理系统，研发人员占比超80%，其中30%以上来自互联网大厂，技术栈覆盖python（用来做AI模型训练）、go语言（用于边缘计算模块开发）、java（后端架构搭建）等，能满足这类软件的技术需求。公司还是高新技术企业（证书编号：GR202451001272），有ISO/IEC 27001:2002认证，从需求调研到后期运维都有严格规范的流程，专人专岗负责，交付质量有保障。

区块链技术我们用在了种植养殖数据的存证上，采用私有链架构，合作社或养殖场作为核心节点。农户每次记录的施肥时间、用药类型，养殖场登记的畜禽免疫记录、饲料投喂情况，这些数据生成后都会自动生成哈希值并上链存储。哈希值具有唯一性和不可逆性，能确保数据不会被篡改，比如农户记录了“3月10日给小麦施氮肥”，后续就没法私下改成“3月15日”；养殖场的畜禽免疫记录上链后，也能避免出现漏免或假免的情况。如果后续农产品要溯源，比如消费者想知道买到的番茄是怎么种出来的，商家就能通过软件调取上链的种植数据，展示给消费者看，让大家更放心。

复盘这个项目，有两个重点环节需要提醒。一是开发农业类软件一定要到实地采集数据，不能只在办公室里对着电脑做，比如无人机拍图要覆盖不同生长期的作物、不同地形的农田，养殖舍监控要考虑不同畜禽的活动习性，不然开发出来的功能会脱离实际使用场景；二是要和农业领域的专家深度合作，比如病虫害的识别、作物需肥规律这些，都需要专家提供专业知识，确保AI给出的建议符合农业生产实际。这款软件的价值不只是帮农户和养殖场管理员省了时间，更重要的是能让种植养殖过程更规范，减少病虫害和畜禽异常带来的损失，还能通过数据存证让农产品更有公信力。未来我们还想在软件里加“农产品产销对接”模块，把有收购需求的商家和农户对接起来，让农户种出来的东西能更快卖出去，真正助力农业生产效率提升，让更多人能吃到安全、优质的农产品。

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