运用人工智能技术，构建覆盖农产品全链条的数字化管理体系，实现供应链全程可视、可测、可控
农产品供应链的核心挑战在于信息不对称与决策滞后：海外产量难以提前研判、价格走势预测精度不足、物流风险无法提前感知、库存盘点效率低下、市场情报转化困难。这些问题叠加在一起，导致企业在采购、贸易与风险管理上长期处于被动。
本项目通过人工智能技术，构建覆盖农产品全链条的数字化管理体系。从海外产量监测，到港口物流风险预警，再到仓储智能盘点，实现供应链全程可视、可测、可控，为企业打造高效可控的数字化供应链。
项目聚焦五大核心场景，覆盖生产—采购—运输—仓储—交易全链条，形成环环相扣的智能化供应链体系，破解"供需研判复杂，采销决策困难"的核心痛点。
建立覆盖美国、巴西主产区的大豆数链智产平台，开展产量动态监测与趋势分析，为市场研判、供需调节、贸易布局提供重要支撑。针对传统模型在数据融合、极端天气应对方面的痛点，创新构建从宏观气候背景、微观生长环境到地表作物实况的全链条多维数据闭环。
融合历史价格、市场供需与宏观因子，基于LGB模型与分位数回归模型，构建大豆期货价格预测模型。将"方向判断"升级为可量化的自然月区间预测，支撑未来45天决策周期，帮助企业把握价格规律，掌握采购主动权。
搭建智能数链智控平台，基于LightGBM与MLE-DOJO策略优化框架，融合AIS、气象及港口运行等多源数据。提前7-20天识别港口拥堵、航道滞期等风险，从被动应对转向主动管控。
打造硬件+算法+云端一体化智能巡库体系，依托AI激光雷达点云算法，融合北斗+GPS厘米级定位，千万级数据瞬时捕获，毫米级还原料堆形态，精准计算体积与重量，实现全流程自动化。
以大模型、知识图谱、智能体技术为核心，累计整合150+高质量权威信源，完成行业资讯数据采集，上线豆二、豆油、豆粕、玉米四类农产品产业图谱，实现深度研究智能体对接MCP工具。
项目以可量化的精度指标为衡量标准，确保每个场景的成果能够真正支撑业务决策，而不仅仅停留在技术验证层面。
实现巴西、美国大豆主产区前置2个月的产量预测准确率94%以上；CBOT大豆连续合约前置30天的价格波动范围预测准确率95%以上，打造数链智研平台，实现智能产研分析报告快速生成。
开发滞期预警模型，实现国内主要粮食装卸港前置10天滞期预警的准确率70%以上，从根本上改变依赖人工经验的被动应对方式。
实现无人机搭载激光雷达AI巡库，识别库存与账面库存准确率达到95%以上，盘点效率提升数倍，人工成本大幅降低，告别高危作业风险。
五个产品均已完成核心研发工作，在各自赛道实现关键技术突破，并沉淀为可持续演进的平台化能力，实现从"一次性交付"到"长效可用"的升级。
模型连续三个月MAPE（平均绝对百分比误差）小于5%，稳定支撑大豆采购点价等重要业务决策。进一步利用多智能体协同技术，综合舆情、天气与产量等多源数据，结合业务专家知识和大模型推理能力，为业务端提供价格上下限参考区间及决策依据。平台覆盖数据集管理、模型训练、推理及验证的全流程闭环。
创新性构建从宏观气候背景、微观生长环境到地表作物实况的全链条、多维互补数据闭环。以Web服务形式精准输出大豆产量预测、历史趋势等核心数据，开发多模块可视化交互系统，大幅简化数据解读流程，有效应对极端天气对预测的影响。
已能够对进口大豆装港拥堵、内贸玉米满期及三峡航道通航等典型场景进行风险预警，中长期预测准确率已基本达到预期目标，并实现了风险结果的滚动更新与可解释性分析。
自主起降、路径规划、自动返航，-20℃~55℃宽温适配，雪天亦可作业。云端协同管控，数据实时回传、异常智能告警，形成管理闭环。盘点效率提升数倍，人工成本大幅降低，仓储管理实现自动化、精准化、智能化。
行业智答板块实现深度研究智能体对接MCP工具，检索与问答能力进一步升级；产业链图谱模块上线节点管理、全局拖拽功能，完成豆二、豆油、豆粕、玉米四类农产品产业图谱数据接入，配套专属行业分析师支撑。
五大场景，不是五个孤立的AI应用，而是围绕农产品供应链这条主线，在不同链路环节上提供协同支撑的完整智能体系。生产端的产量预测为采购提供基础判断，采购端的价格预测指导点价决策，运输端的风险预警保障物流安全，仓储端的智能巡库确保库存精准，交易端的研报平台将信息优势转化为决策优势。