"智慧设施AI工具集"平台由北京市农林科学院智能装备技术研究中心历时3年自主研发，集成了作物生长监测、环境预测、水肥管理等40多项AI工具，以开放共享的模式向社会免费开放使用，助力传统设施农业实现数智化转型升级。

记者了解到，该平台是国内首个专门面向设施农业打造的AI工具集成系统。依托北京农科院雄厚的科研实力，平台自主研发了一系列核心算法模型，在番茄智能识别、温室微气候预测等方面取得了多项原创性突破，整体技术水平处于国内领先地位。

据平台负责人、北京农科院高级农艺师于景鑫介绍，传统设施农业面临着人力成本高、管理手段粗放、资源利用效率低等诸多挑战。为破解行业发展瓶颈，研究中心于2018年启动了智慧农业关键技术攻关和应用集成项目。经过3年潜心研发，创新集成了一批代表性成果，并以"云边端"融合的架构进行系统集成，最终形成了这一智慧农业应用支撑平台。

"从田间地头到云端数据，再到AI算法模型，我们打通了农业生产全链条，实现了农业知识与智能技术的深度融合。"于景鑫说，平台充分吸纳了植物生理生态、农业工程、计算机等多学科前沿成果，研发团队涵盖农学、人工智能、软件工程等各领域专家，代表了农业科技融合创新的最新趋势。

记者在平台上看到，借助先进的物联网、大数据技术，农户只需点击鼠标或手指轻触屏幕，就可获得一站式的智能管理服务:番茄长势判断、设施环境预警、灌溉施肥决策、病虫害智能诊断......每一个应用场景的背后，都凝结着创新算法的支撑。作为核心功能之一，番茄生长监测模型采用当前国际领先的RTDETR深度学习网络，建立了包含3万余张图像的训练样本集，可实现对番茄植株16个关键性状的精准识别，准确率达96%以上。

"这些AI模型都是我们在前期科研积累的基础上，针对设施条件下作物特点和生产需求专门优化设计的。"团队负责人、北京农科院研究员魏晓明表示，平台依托了中心在设施农业领域多年的科研积淀，许多核心技术都源自于在顶级期刊发表的科研论文，代表了当前该领域的前沿水平。比如温室环境预测模型，就是基于中心在《农业工程学报》发表的研究成果改进而来，综合考虑了辐射、气温、湿度等11个环境要素，采用长短期记忆网络等AI算法，实现了未来168小时的逐时预测，平均误差率小于5%。

值得一提的是，平台在技术路线设计上也独具匠心。"我们采用了微服务、容器化等先进架构，既确保了各模块独立运行，又能实现互联互通、协同增效。"平台开发工程师张若晨介绍道，"同时，平台与农业物联网统筹考虑、融合发展，实现了从数据采集、模型分析到策略执行的一体化闭环控制，做到了感知、分析、控制三位一体。"

技术领先的同时，平台在功能设计上突出了系统性和全面性，力求为设施农业生产管理提供全流程解决方案。水足迹、碳足迹等工具从资源环境视角审视产业发展;环境诊断、产量预测等工具环环相扣，构建闭环;远期规划与当前管理并重，策略制定与执行操作同步，实现了全时空维度、全要素覆盖，为农业生产的精细化、智能化管理插上了腾飞的翅膀。

更值得一提的是，平台秉持开放共享、互利共赢的理念，面向社会免费开放使用，致力于打造智慧农业创新应用的开放生态。一方面，平台面向最终用户提供便捷易用的操作界面，采用自适应设计，支持计算机、平板、手机等多种终端访问;另一方面，平台面向开发者开放算法接口，允许第三方基于核心框架进行功能扩展和二次开发，既为科研成果转化应用提供通道，也为个性化需求提供定制空间。

北京农科院此举开创了农业科技创新的新模式，有望打破高校院所"重论文、轻应用"、农业企业"重经验、轻科技"的传统藩篱，为我国农业现代化发展提供新路径，对加快农业科技进步、推动科技赋能农业具有标志性意义。相信在科研机构的率先垂范和多方共同努力下，"云上农场"的美好愿景必将照进现实，让亿万农民共享智慧农业发展成果，为乡村全面振兴注入强劲动能。