浙江托普云农科技股份有限公司
高校智慧农业专业数字化建设方案
检测样品：植物表型
检测项目：植物表型
方案概述：随着农业从传统模式向智慧化、数字化转型升级，传统农科人才培养模式已无法满足我国现代农业发展对新农科人才的需求，农科改革势在必行。托普云农助力高校开展智慧农业专业数字化建设，培养具备数字化、智能化农业知识与技能的应用型、创新型和复合型专业人才，为现代农业发展提供坚实的人才支撑，推动农业领域的创新发展，促进智慧农业产业有序前行。
当下，数字技术与现代农业深度融合，物联网、大数据、人工智能、区块链等前沿技术正重塑农业生产、经营、管理和服务模式，推动农业从传统模式向智慧化、数字化转型升级。智慧农业是农业现代化发展的必然趋势，也是农业强国的重要抓手。
在此背景下，传统农科人才培养模式已无法满足我国现代农业发展对新农科人才的需求，农科改革势在必行。高校开展智慧农业专业数字化建设，正是顺应这一发展趋势，有助于培养具备数字化、智能化农业知识与技能的应用型、创新型和复合型专业人才，为现代农业发展提供坚实的人才支撑，推动农业领域的创新发展，助力智慧农业产业有序前行。
一、痛点及需求
智慧农业专业旨在培养拔尖创新型、复合型人才，要求学生有机融合现代生物技术、信息技术、现代工程技术、现代农业管理知识与农学专业知识，毕业后能胜任现代农业及相关领域教学科研、产业规划、经营管理、技术服务等工作。
然而，当前高校智慧农业专业在发展过程中面临诸多挑战：
1、教学方面
智慧农业教学工具不完善，专用设备相对缺乏；
理论教学与产业发展贴合度不高，无法满足行业对人才的知识需求；
交叉学科对新兴数字技术融合不充分，尚未形成系统的跨学科知识体系；
智慧农业课程设计科学性有待提高，师资管理存在不足。
（二）实验（实训）方面
传统实验室不满足智慧农业实验室的实验需求；
传统实训基地不满足智慧农业实训基地的需求。
（三）科研方面
缺乏针对行业发展前沿的科研装备
科研数字化管理和分析手段落后
（四）就业方面
校企协同实践育人机制不健全
学生对智慧农业行业前景认知不足，从业积极性不高
赛学结合模式匮乏，难以有效孵化专业人才
学生职业规划教育与产业发展需求脱节
二、建设内容
以智慧农业专业人才需求为导向，围绕产教融合核心，突出学科交叉融合特色，借助AI与大数据驱动，构建集理论教学、实验、实践教学于一体的一站式全场景智慧教学体系，打造校企协同实践育人新模式。高校发挥机制创新优势，推动就业实习工作；托普云农聚焦资源集成，为实训实验提供有力支撑。通过“1+4+3”全链条全周期育人桥梁，实现“理论筑基+实践淬炼+数字赋能”，助力学生成长为智慧农业领域的优秀人才。
建设框架
（一）“1” 个AI教学训评管综合服务平台
智慧农业教学科研中枢
（二）“4” 大应用场景
l 教学：智慧农业实验室，开展无人机、水肥一体化等实训，利用VR和虚拟仿真实现“教学训”一体。
l 实践：智慧实践基地，涵盖数智大田、温室大棚、智慧茶园、植物工厂，提供实操场地。
l 科研：科研实验室，为多领域科研全流程服务，植物工厂与人工气候室模拟多种气候条件，用于作物生长、育种等研究。
l 就业：示范展示中心，整合数据呈现智慧农业态势，是对外展示、资源共享、产业合作的窗口。
（三）“3” 大建设目标
l 打造高地：建成技能人才培养高地、技术研发与应用高地、产业服务示范高地，提升高校在智慧农业领域人才培养与服务产业能力。
l 构建窗口：形成对外展示窗口、资源共享窗口、产业合作窗口，加强高校与外界交流合作。
l 成果转化：推动科研成果转化，实现教学科研一体化，提高智慧农业科研成果实际应用价值。
三、方案亮点
（一）综合服务平台赋能教学管理
AI“教学训评管”综合服务平台打破教学壁垒，无缝连接教师与学生。教师可借助平台便捷完成课程设计、师资调配及课后考核等工作；学生则能通过平台开启高效学习之旅，课前预习、课中提问、课后评测均可一站式完成。平台搭载的AI助教随时在线，不仅能快速解答学生疑问，还能精准分析学情，为教师优化课程提供有力数据支持。同时，平台整合各类仪器装备，实现教学资源的高效利用。
（二）智慧农业实验室多元实训
l 实训工作台：集成物联网前沿技术，实时采集和分析农业生产数据，构建智能无线传感网络，具备远程控制功能，让学生亲身体验农业信息化与现代化的魅力。
设备控制平台
l 多场景虚拟仿真教学：依据课程内容定制多样化虚拟仿真试验场景，从基础的三维体验到先进的数字孪生技术，学生可在虚拟环境中深入探索农业原理，开展复杂实验操作，实现从理论学习到实践应用的过渡。
l 无人机实训：针对专业岗位需求，设计系统的无人机实训课程。学生在实训中不仅能熟练掌握无人机操控技巧，还能学习维修维护知识，提升在测绘、植保等多领域的应用能力。
无人机实训
（三）智慧实践基地全链条智能
l 数智大田：利用先进的传感器和人工智能技术，对作物生长状态进行quan方位监测。基于数据分析，精准决策补苗、施药等农事操作，实现农业生产的智能化、精准化管理。
l 温室大棚：配备智能感知系统，实时监测环境和土壤数据；智能控制系统根据监测结果自动调节补光、除湿等设备；同时借助智能应用实现作物精准识别和农事智能推荐，为作物生长创造最佳环境。
科研实验室前沿科研支撑
l 综合实验室：为育种、栽培、植保等多领域科研工作，提供从规划设计到成果交付的全流程支持，满足科研人员多样化需求。
l 高通量植物表型解决方案：提供叶片、籽粒、根系等表型分析技术，有便携式、移动式等多种测量系统覆盖不同场景，结合先进成像技术，为植物科研提供精准数据支持。
托普云农表型平台的多模态成像解析
l AI植物工厂+人工气候室：可模拟各种复杂气候条件，实现精准、自动、可编程控制，为作物生长、育种、病虫害研究等提供理想的科研环境。
展示中心多元智慧呈现
l 专业信息集成展示：智慧农业信息平台集成气象、墒情、苗情等关键数据，通过可视化界面直观呈现智慧农业运行全貌，为教学和研究提供有力数据支撑。
l 数字沙盘动态演绎：以三维建模构建数字沙盘，生动展示数字大田、智慧温室等场景，通过实时数据传输，让学生清晰了解农业系统运作机制，提升学习效果。
l “AI+”智能交互体验：依托人工智能与农业大模型，打造“问稷小农人”，通过多终端为用户提供智能问答、农事提醒、报告生成等服务，提升用户交互体验，促进知识传播与应用。
四、托普优势
（一）服务优势
托普云农提供全程一站式服务，从顶层规划设计（由专业团队制定智慧农业规划）、全场景解决方案（涵盖农政监管、农业生产等数智化方案）、个性化定制与集成（深入分析需求，定制专属模型）、专业化实施（凭借齐全资质实现标准化交付）到智能化运维（自动巡检，智能诊断问题），覆盖项目全周期，确保项目高效推进。
（二）技术优势
托普云农秉持“硬件与软件高度协同、信息技术与农业专业深度融合”的双轮驱动战略，自主研发和迭代各类高精度传感器30余种、智能装备上百种，高效采集农业生产数据，实时传输至应用平台与AIoT平台，依托数据中台、AI中台、业务中台构建的智能中枢，进行深度分析与精准决策。实现硬件软件化、软件系统化、系统平台化、平台服务化，驱动技术创新、组合创新、集成创新，为智慧农业发展蓄势赋能。
（三）合作优势
与中国水稻研究所共同成立“中稻-托普数字农业研究中心“；与湘湖实验室、浙江省农科院等共同成立“植物智工厂创新联合体”；与南京农业大学共建“农业生物表型产业研究院”，与农业农村部全国农业技术推广服务中心、耕地质量监测保护中心达成全面战略合作，携手共建政、产、学、研融合创新的行业生态。
（四）实践优势
拥有多个学生见习基地，如浙江大学、浙江农林大学、海南大学等高校的教学实践或校外实践基地，以及全国农业农村信息化示范基地等，为学生提供丰富的实践教学场所，助力学生将理论知识转化为实际操作能力。
（五）学术优势
根据智慧农业领域的技术革新、行业动态以及高校教学需求，定期安排专题讲座，邀请公司领导和行业专家分享前沿知识与实践经验，拓宽学生和教师的学术视野，促进学术交流与行业发展。
（六）科研优势
参与项目联合申报，承担国家重点研发计划等课题，如主要作物丰产增效、病虫害物理消杀等项目；推进科研成果转化，与科研院所联合研发智能虫情测报灯、茶园杀虫灯、根系根瘤分析系统等产品，将科研成果应用于实际农业生产，提升农业生产效率和质量。
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