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传梦匠 果园种植 · 专业生产 · 长期经营
空 · 地 · 云 · 端

传梦匠数农

面向矮化密植苹果园,把环境感知、生产巡检、设备协同和业务记录连接起来,让数据回到地块、树行与每一次作业。

两张网络 · 六类设备

果园需要完整感知,不只需要摄像头

农业物联网持续观察土壤、气象、水肥、生长与虫情;智能机械多模态感知服务导航、避障、作业和巡检。当前部署情况尚未确认,以下统一按规划建设展示。

环境气象设备

环境气象

规划建设

判断作业窗口与气象风险。

  • 空气温度
  • 空气相对湿度
  • 降雨量
  • 风速和风向
  • 光照和太阳辐射
  • 霜冻风险
应用场景
喷药窗口、霜冻防范与极端天气前后巡查。
安装位置
园区开阔且具有代表性的位置。
生产联动
进入环境监测和风险预警,辅助安排农事任务。
土壤墒情设备

土壤墒情

规划建设

了解根区水分和土壤环境变化。

  • 土壤含水率
  • 土壤温度
  • 土壤EC
  • 土壤pH
  • 土壤水势
应用场景
灌溉前后对比、根区水分判断与异常地块复核。
安装位置
按地块、坡位和土壤差异布设于代表性根区。
生产联动
进入灌溉和水肥管理,形成检查或灌溉建议。
水肥灌溉设备

水肥灌溉

规划建设

记录供水过程并发现可见或可测异常。

  • 水箱液位
  • 管道流量
  • 管道压力
  • 水肥EC和pH
  • 灌溉阀门状态
应用场景
灌溉执行、末端供水检查和水肥过程留痕。
安装位置
水肥机房、主管路、分区阀门与代表性末端。
生产联动
进入灌溉记录和设备异常,联动水肥任务。
果树生长设备

果树生长

规划建设

积累树体与果实生长的连续观察资料。

  • 果树生长
  • 果实膨大
  • 成熟度辅助判断
应用场景
幼树长势观察、果实膨大跟踪和采收计划辅助。
安装位置
代表性树行、样本树和固定观察点。
生产联动
进入生产分析和采收计划,保留抽样校正依据。
病虫害设备

病虫害

规划建设

提供风险线索并进入人工复核。

  • 叶面湿度
  • 虫情监测
  • 疑似病害线索
应用场景
病害适生条件提示、虫情趋势观察和植保巡查。
安装位置
树冠代表位置、地块边界与虫情观察点。
生产联动
进入植保管理和风险预警,必须经过人工复核。
智能机械与感知设备

智能机械与感知

规划建设

服务导航、避障、轨迹与作业安全。

  • 3D激光雷达
  • 4D毫米波雷达
  • RGB相机
  • GNSS/北斗
  • RTK
  • IMU
  • 超声波传感器
  • 电子围栏
  • 设备状态传感器
应用场景
树行导航、障碍物识别、运输植保和作业轨迹记录。
安装位置
拖拉机、小平台车或无人机等独立移动载体。
生产联动
进入设备管理和农事任务,回传轨迹与作业结果。
整体架构

空—地—云—端一体化

现场先采集、边缘先处理、云端再汇聚,最终把可用信息交给管理端和作业端;每一层都为实际生产服务。

空

规划方向
  • 无人机巡检
  • 航拍测绘
  • 空中数据采集

未确认落地,作为规划方向展示。

地

  • 农业物联网设备
  • 多模态感知
  • 智能机械
  • 灌溉与水肥设备
  • 边缘计算节点

面向具体地块、树行、设备和作业现场。

云

  • 数据汇聚
  • 分析计算
  • 风险预警
  • 设备管理
  • 生产与经营分析

按权限汇聚业务数据,不在公开页面展示内部数据。

端

  • 企业门户
  • ERP网页端
  • 管理驾驶舱
  • 移动端
  • 作业与设备终端

不同角色在同一企业账号体系下按权限使用。

设备布局 · 示意数据

果园全域感知一张图

点击设备标记,了解不同设备的用途与覆盖关系。

从设备到作业结果

采集不是终点,进入生产闭环才有价值

传感数据与巡检结果经过边缘和云端处理后,进入相应业务模块,形成预警、任务与执行记录。

  1. 01设备采集
  2. 02边缘网关
  3. 03边缘AI
  4. 04云端平台
  5. 05ERP业务模块
  6. 06预警或任务
  7. 07执行
  8. 08结果回传

环境与生长:气象进入风险预警,叶面湿度与虫情进入植保复核,生长资料进入生产分析与采收计划。

水肥与机械:墒情进入灌溉水肥管理,流量压力进入灌溉记录和设备异常,机械轨迹进入设备管理和农事任务。

同一标准 · 独立执行

全要素巡检,不只看果树病害

拖拉机、小平台车和无人机等载体可分别执行适合自身视角与通行条件的任务,问题采用统一身份与同一闭环处理。

单株与产量

识别可见果、关联 Tree ID 并进行多帧去重;从单株、树行、地块到全园形成可校正的产量预测依据。

格架设施

观察水泥杆、立柱、钢丝、锚固点、拉线和绑带的可见异常;几何变化可由深度数据辅助分析。

道路与地面

记录坑洞、车辙、沉降、积水、泥泞、排水沟堵塞和影响机械通行的障碍物。

水利与环境

发现滴灌管脱落、明显破裂漏水、管线暴露、阀门箱和设施外观损坏,交由现场复核。

统一数字身份

  • Tree ID串联单株观察、产量估计、整改建议与复检结果。
  • Pole ID关联每根立柱的可见缺陷、倾斜变化与人工复核记录。
  • Wire Segment ID按钢丝区段归集断裂、松弛和架面变形线索。
  • Anchor ID记录锚固点与拉线的松动、脱落和整改结果。
  • Road Segment ID记录道路问题范围、风险等级、修复建议与复检结果。
  • Ditch Segment ID按排水沟区段记录堵塞、破损和清理复检。
  • Pipe Segment ID关联管线外观异常、漏水线索和专业检测记录。
  • Facility ID汇总阀门箱、水肥和其他园区设施的维护记录。
  • Hazard ID让每一处隐患从发现、工单、执行到关闭全程可追溯。
  1. 发现
  2. 定位
  3. 风险分级
  4. 人工复核
  5. 整改工单
  6. 执行
  7. 复检
  8. 关闭归档
产量预测的证据要求

不给一个没有来源的固定数字

  • 预测区间
  • 置信度
  • 数据时间
  • 有效扫描比例
  • 抽样称重校正
  • 模型版本

一树一档、一杆一档、一路一档、一患一单。

人员近距离观察幼树与格架 · AI 场景示意
人工现场复核示意图
专业边界

机器提供线索,专业判断负责定论

图像与空间数据适合发现可见异常、定位问题和比较变化。病害、营养与施肥只给出“疑似”或“建议复核”;格架内部强度、不可见裂纹以及管道内部堵塞、实际流量或压力,仍需人员、传感器或专业仪器核验。