一、基本情况
浙江托普云农科技股份有限公司成立于2008年，注册资本6396万元。目前，公司拥有员工500余人，研发测试、运营中心、智能装备加工中心、种植业服务中心共计占地29441平方米。近三年，公司实现营业收入分别为1.57亿元、2.23亿元、2.45亿元，呈现稳步增长趋势。近三年，公司委托金蝶公司打造了研发、运营、财务、生产一体化的ERP信息化系统。
托普云农为国内先行的数字农业综合服务商，致力于用科技改变传统农业。托普云农在数字农业领域深耕十余年间，利用人工智能、物联网、大数据、区块链等数字技术，为助推农业现代化发展提供了重要的技术支撑与数据服务。先后获得国家高新技术企业、工信部专精特新“小巨人”企业、浙江省重点农业企业研究院、浙江省农业骨干龙头企业、浙江省院士专家工作站、浙江省大数据应用示范企业等省部级荣誉。
二、示范应用情况
（一）信息化建设整体情况
2018年，托普云农经浙江省经济和信息化委员会审核认定为浙江省大数据应用示范企业。企业具备大数据分析、挖掘和应用服务能力，应用的大数据产品、服务或解决方案，技术先进实用、在行业内具有较好的示范效应。
2020年，托普云农经浙江省科技厅审核认定为托普智慧农业重点农业企业研究院创建单位。研究院通过融合人工智能、物联网、大数据、区块链等数字技术，打造“智能装备+软件平台+数据服务”为一体的数字农业综合解决方案，致力于探索未来农业发展之路，是国内领先的数字农业综合性研究机构。研究院聚焦智能感知、图像识别、算法模型、墒情检测、墒情分析、智能孢子测报、IOT平台大规模并发技术、矢量地图、组态化开发等技术领域，解决了一批行业内共性核心关键问题，尤其在植保测报细分领域填补了农业科技领域的空白，引领智慧农业的发展方向，为农业数字化转型提供了多重助力。
（二）示范推广的产品、技术和模式
托普云农致力于中国农业信息化发展，基于物联网、智能感知与识别技术，对农作物生长过程中的土壤、气象、作物本体、病虫害等综合数据进行自动采集，通过大数据分析和AI技术建立作物生长模型，结合应用数据关联与集成系统实现生产过程中决策智能化、控制自动化和管理数字化。
公司以六大技术模块为主：农业环境自动监测系统、设施大棚监测控制系统、植物本体信息监测系统、墒情监测与水肥一体化控制系统、植保病虫监测与绿色防控系统、食品安全追溯系统。
1.农业环境自动监测系统
该系统是在农业生产过程中对动植物、土壤、环境从宏观到微观的实时监测，以定期获取动植物生长发育动态、病虫害、水肥状况以及相应生态环境的实时信息，并通过对农业生产过程的动态模拟和对生长环境因子的科学调控，达到合理使用农业资源、降低生产成本、改善生态环境、提高农产品产量和品质的目的。
2.设施大棚监测控制系统
主要通过二氧化碳传感器、照度传感器、湿度传感器、温度传感器等测量温室大棚中作物生长的环境，通过无线传输至控制平台，由平台下达执行命令，起到调节温室大棚环境的目的，使作物始终处于良好的生长环境，从而提高作物的产量。可通过网站、APP实时在线监控。
3.植物本体信息监测系统
将多个不同类型的植物生理传感器（如：植物茎流、叶面温度、叶面湿度、果实膨大速度、茎秆微变化传感器等）和生态传感器（如：空气温度、空气湿度、光照强度、土壤温度传感器等），通过无线数据采集传输系统进行有机连接，并通过数据采集处理分析系统进行数据整合分析。
4.墒情监测与水肥一体化控制系统
该系统将物联网、云计算、水肥一体化技术融合应用，实时监测获取土壤的水分、养分、Ec值、PH值、CO₂浓度、温度、光照、雨量等数据，通过管理软件系统分析精准计算，然后智能精量控制灌水、施肥、用药、科学地控制生产环境的一种农业生产模式，使种植过程中的灌溉、施肥、打药等不再依靠传统经验和感觉，而是听从智能管理系统的“安排”，让作物不同生长期所需的土壤水分、土壤肥力、湿度、温度、光照等要素由智能管理系统定量“精确”把关，按需供给，而且通过远程专家决策系统，降低作物病害损失，这种生产模式智能、节水、节肥、节药、省力、环保、高效，既提高了农业生产智能化、精准化水平，又增加了农业生产经济效益，为农业现代化提供了有效的技术支撑，对推进浙江省农业现代化和可持续发展具有重要意义。
5.植保病虫监测与绿色防控系统
系统由现场病虫数据采集装置、数据传输与移动互联设备、农作物病虫监测与分析平台系统和用户办公设备四部分组成。可通过对虫情、墒情、苗情、灾情的实时监测数据和积累的历史数据，结合最新的农作物种植信息，在建立农作物病虫专家知识库的基础上，通过专家系统实时进行病虫的分析预测预报并进行适当的信息发布。
6.食品安全追溯系统
通过对食品和农产品检测数据的采集，建立电子码EPC，附在被标识产品上，在互联网的基础上形成专为供应链企业服务的各种信息服务。可以通过电脑、手机传输到中心数据库，对批次食品及农产品的安全数据有所备份，客户通过电脑、手机、二维码、条形码等方式查询食品及农产品的安全信息，实现食品及农产品的安全监控及溯源。
（三）特色与亮点
托普智慧农业物联网系统紧紧围绕我国现代农业建设，规范现代农业生产过程、保障农产品质量安全、促进农业增效为立足点，解决现有单个基地建设智慧农业高投入、低效益、重复建设、数据和资源无法共享等问题和现状，汇聚智慧农业试点资源，探索智慧农业行业技术标准，顶层设计智慧农业平台式应用，推动智慧农业产业化推广应用。同时，通过大数据云计算为全省广大农业生产园区、基地、家庭农场等提供统一的现代农业智生产、农业适宜性分析、农产品标准化生产、农事预警等服务，提高现代化农业生产标准化和精准化管理水平。
托普云农智慧农业物联网系统涉及的软硬件核心技术如下：
(1)基于卷积神经网络的病虫害算法模型：基于卷积神经网络，采用计算机视觉技术对农作物病虫害的图像进行定位，通过图像显著性分析和GrabCut分割的病虫害目标自动定位,实现了对病虫害的快速识别和准确分类。
(2)基于物联网融合的水肥一体化智能管理技术：将物联网、云计算与水肥一体化技术融合应用，实时采集农作物生长环境信息，如盐分、养分等土壤信息，精准计算灌水量、施肥量，指导生产者进行科学种植，实现农业生产低成本、高效率、智能化、精准化。
(3)基于大数据分析的农作物生长调控技术：将农作物各类生长因子数据无缝耦合到作物生长模型，采用BP神经网络进行学习，准确判断作物偏离预定生长曲线的原因，为农作物种植者提供精准的指导措施。
(4)基于机器学习的作物表型分析技术：针对作物根系及株体，采用机器学习技术设计分割及骨架提取算法，利用图论分形学技术，构建植株局部及整体的形态结构。针对被病虫害侵染的植物叶片，基于颜色信息的叶片生理参数测量，建立颜色和生理参数的非线性对应关系，实现叶片的病虫害侵染诊断。
(5)基于光电转换的多通道农药残留检测技术：采用光纤传光的固定光路和线阵CCD为检测器，通过嵌入式芯片技术，对仪器进行定标，结合自主开发的农药残留检测专用试剂盒和快速检测技术，通过预存常用成分的标准方程，配备微型试剂包和快速检测技术流程，实现对食品中氨基酸、蛋白质等营养成分和亚硝酸盐、甲醛、甲醇等有毒物质的现场快速定量检测。
(6)基于分布式存储与计算的云监管技术：基于分布式存储与计算技术，结合流式运算、边缘计算等前沿技术创建了集数据采集、融合、治理、组织管理、智能分析为一体的云监管平台。农业生产者可以通过云平台实现农业生态环境数据的实时监测和可视化管理。政府管理部门可以通过云平台实现农业数据资源综合利用、辅助分析，实现省、市、区农业生产预警分析，提高政府分析决策能力。
三、经验成效
（一）经济效益
我国是一个农业大国，自然条件十分复杂，自然灾害频繁，由于种种原因，目前农业生产技术仍然处于相对传统、经验型的水平上，与世界发达国家相比，较为粗放、浪费大、效率低，还没有充分挖掘土地资源和其他自然资源的潜力实施精投入，存在成本高及破坏生态环境等问题。目前，我国人口已达到14亿，按人均400公斤粮食安全阈值计，需要粮食总量5.6亿吨，以此为基数，缺口达8000万吨，平均每年需增长670万吨。从农业生产能力方面来看，在耕地减少，淡水资源短缺，重大疫情病害加重，自然灾害频繁的情况下，我国粮食、畜产品等主要农产品产量继续稳步提高的难度也在加大，粮食作物生产能力难以大幅度提高。该项目产品是质量效益型农业的基础，以优质高效为目标，实现我国农作物生产的优质、高产、高效，因此该项目的成果推广应用前景良好，市场规模巨大。
项目成果可为全国750多家植保站提供农作物病虫害监测、预警测报服务，覆盖全国水稻、玉米、小麦等农作物面积累计2000多万亩；项目成果为每个植保站平均节省1个技术人员用工，每年共计节省约5400万元工资。
（二）社会效益
农作物病虫害测报系统使农作物病虫害防治的劳动力的就业结构发生变化，从事传统病虫害的劳动力逐渐减少，农民的知识结构也将从根本上得到改变。项目成果的推广和应用可显著提高农作物的生产潜力、减少病虫害的人工防治，节约化肥农药、能源和劳力的投入；缓解了我国基层测报人员的不足，减轻了基层植保人员的劳动强度，提高测报的实时性、精准性、客观性和可追溯；促进了农作物病虫害测报工具和手段的智能化，及时有效地为农民进行病虫害诊断，指导农户正确的开展防治活动；；减少人工参与农作物病虫害的防治、节约劳动力；减少人为参与而造成的农作物病虫害误判风险，降低5%左右的农药使用量，最大限度地减少农药使用次数，可以有效的保护环境，降低成本，具有重要的社会效益。
