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📰 “稷安智算”在杨凌发布 - 西部网（陕西新闻网）

5月29日，人工智能农业大模型“稷安智算”在杨凌示范区发布。该模型由西北农林科技大学党乾龙副教授团队历时近两年自主研发，首创“智能服务+安全支撑”双层架构，旨在破解农业大模型落地难题。农业数据涉及土地产权、种质资源信息，一旦泄露或被篡改，可能会误导生产决策，威胁区域产业安全。“不安全、不敢用、难监管”制约着农业人工智能的规模化应用。针对这一痛点，研发团队依托学校农科优势与海量高质量数据，构建了覆盖数据隐私、模型资产、系统接口、输出可信与持续运营的全链路安全体系，相当于给大模型装上了“保险锁”和“监控眼”。作为智慧农业的新型基础设施，“稷安智算”拥有扎实的底层数据支撑。它深度整合了逾110万篇农业专业知识文献、13万份行业标准规范以及超90万条全产业中文问答数据集，全面覆盖农林牧渔全产业链。为降低使用门槛，该模型支持手机与PC端多终端协同，同步发布的农业智能体平台内置8个专属智能体，涵盖知识服务、图文诊断、安全防护等需求；配套的安全监控后台可实现全流程可视化管控。经第三方测评，该模型性能表现亮眼：羊肚菌成熟度识别准确率达93%，品种识别准确率高达99.74%。尤为关键的是，在模拟攻击诱导测试中，该模型安全防御得分达96.6分（满分100分），展现出强大的抗干扰能力。“安全可信是农业大模型走向规模化应用的前提。”党乾龙说，未来，“稷安智算”将定位为垂直模型的“安全卫士”，无缝对接并服务于后稷农业大模型、司牧大模型等现有专业工具，为其提供针对性的安全评估、风险过滤与可信推理能力，为智慧农业和数字乡村建设筑牢基石。

🏷️ #农业AI #数据安全 #智慧农业 #大模型 #安全卫士

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📰 国内首个安全农业大模型“稷安智算”发布

国内首个安全可信农业大模型“稷安智算”在陕西杨凌正式发布，由西北农林科技大学党乾龙团队自主研发，采用“智能服务+安全支撑”双层架构，聚焦底层安全与可信应用，旨在实现从“能用”到“敢用、放心用、规模化用”的跨越。团队历时近两年构建全链路安全体系，覆盖数据隐私、模型资产、系统接口、输出可信与持续运营，解决真实世界中的不安全、不敢用、难监管等难题，形成可控、可信、可审计、可追溯的农业大模型系统。模型依托高质量多模态数据集与海量行业文本、规范及问答数据，支撑底层数据支撑与应用实现；并发布农业智能体平台，打造8个专属智能体，覆盖知识服务、图文诊断、安全防护与审计溯源等需求。配套安全监控后台实现全流程可视化管控，实时监测流量、追踪拦截与策略命中等风险态势。凭借稷安智算，相关场景如羊肚菌成熟度识别、品种识别等精度显著提升，第三方测评在水产、林学等六大领域表现优异，显示出在植物保护、中药、动物科学等复杂场景的良好适应性。

🏷️ #农业 #安全可信 #大模型 #数据隐私 #智能体

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📰 FAO：2025年全球灾害对农业与粮食安全影响报告

过去三十年全球农业在灾害冲击下累计损失约3.26万亿美元，年均990亿美元，且呈现加速趋势。气候相关灾害贡献近2.9万亿美元，占比约九成，显示农业系统高度暴露于气候不确定性。损失峰值在2012、2019、2021、2022年均超过1300亿美元，灾害对粮食体系冲击集中，谷物损失46亿吨、果蔬28亿吨、畜产品9亿吨，显示分散风险仍难避免系统性冲击。全球每日人均能量约减少320千卡，铁等微量元素供给损失也反映营养结构风险扩展。区域层面亚洲损失1.53万亿美元占全球47%， Africa绝对损失6110亿美元但农业GDP占比7.4%，中低收入国家受损显著且恢复能力薄弱，灾害类型中洪水、风暴、地震是主要驱动，其中干旱及高温对生产系统的破坏性更强。基础设施破坏、金融体系受损、社会结构不平等放大影响，数字技术正在重塑风险管理，通过前瞻性干预的投入产出比显示出强大潜力，已有大量农户通过数字平台获得保险，遥感、AI与大数据提升监测与决策效率，部分地区实现高比例人群的提前转移防灾。但全球仍有26亿人口未接入互联网，数据治理、基础设施、能力建设与隐私权等挑战制约数字化落地。未来农业竞争核心在于韧性构建、数字能力与制度协同。文档可通过199IT知识星球获取。

🏷️ #农业风险 #数字化 #气候灾害 #粮食安全 #韧性建设

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📰 私行数据被“隐身”，六大行财富管理释放了什么信号？ - 21经济网

2025年六大行财富管理领域呈现出清晰的竞争格局与发展方向。在净息差收窄的行业背景下，六大行合计归母净利润仍超1.42万亿元，财富管理贡献显著。工商银行以25.37万亿元零售AUM位居首位，个人客户7.82亿户，建行与农行紧随其后，零售AUM共同构成“20万亿俱乐部”，邮储银行、境内代销理财等也展现出强劲增长。理财规模方面，建行突破5万亿元，工行、农行等亦有超2万亿元的理财余额；私行数据今年多家国有大行选择不对外披露，转以合并或概括呈现，显示行业在信息披露上的谨慎态度。展望未来，六大行的财富管理未来打法围绕综合化、差异化、生态化与数字化展开，强调从“跑马圈地”走向围绕人、家、企、社的生态博弈。具体路径包括：推出全谱系产品货架、升级开放平台、加强全生命周期专业陪伴、创新跨境与全球化服务、搭建数字化财富管理体系，以及建设私行中心、提升高端客户服务与定制化资产配置能力。各行通过专业内容、收益分析、智能化工具以及一站式金融服务，提升客户体验与资产配置效率，构建更加协同的金融生态。

🏷️ #财富管理 #零售AUM #私行策略 #数字化财富 #跨境金融

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📰 从无人机到机器人：AI如何重塑全球农业版图

人工智能正在革命化农业，促使其从传统经验驱动模式向数据驱动的精准管理转型。通过传感器网络、计算机视觉和机器学习等技术，农场能够实时监测作物及土壤状况，基于数据做出更高效的决策。这种转型使得农业管理向更精细的作物和植株级别发展，提高了决策的及时性和准确性，成为现代农业的重要基础设施。

随着农业人工智能市场的快速扩张，预计到2025年其市场价值将达到约28亿美元，2030年将增至85亿美元。这一增长得益于农机自动化和智能机械的普及，数字农业市场也将迎来强劲增长。计算机视觉技术在农业AI的应用中尤为突出，通过实时识别作物状态，提升了管理效率，显著降低了药剂使用量和成本。

然而，尽管人工智能在农业应用前景广阔，仍面临数据标准化、农村网络基础设施不足及数据隐私等挑战。未来五年，智能农场的概念将推动农业的可持续发展，通过精确投入和自动化决策，进一步提升生产效率，契合全球对环保和可持续性的要求。

🏷️ #人工智能 #农业管理 #数据驱动 #计算机视觉 #可持续发展

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📰 综述：智能农业中的数据治理：对挑战与差距的系统性回顾 - 生物通

智能农业在提升生产效率的同时，也面临着数据治理的诸多挑战。研究显示，标准化框架缺失、安全机制不足以及农民隐私意识薄弱是当前亟待解决的问题。为此，本文提出了一个涵盖数据安全、隐私保护与共享的三维分类框架，并强调未来需要加强政策制定、技术整合和农民教育，以实现更有效的数据治理。

智能农业的数据治理体系由物理层、边缘计算层、通信层和云平台构成，各层面临不同的治理问题，如设备所有权模糊、数据质量不一和隐私泄露风险等。此外，区块链技术虽然能增强透明度，但在实际应用中仍存在加密强度不足和跨平台互操作性差等问题，亟需进一步研究和优化。

为应对这些挑战，本文建议建立三级数据确权制度和动态合规框架，并通过教育赋能提升农民的数据管理能力。未来的研究方向应聚焦于智能合约优化、联邦学习应用以及可持续认证体系的建立，以推动智能农业的可持续发展。整体而言，构建一个覆盖技术、法律和教育的立体化治理生态是实现智能农业数据治理的关键。

🏷️ #智能农业 #数据治理 #隐私保护 #区块链 #农民教育

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📰 “人工智能+ ”赋能新时代高质量发展
_光明网

当前，我国正处于“人工智能+”的新时代，这一概念不仅是科技进步的体现，更是经济转型的核心驱动力。国家战略的支持、海量数据的积累、多元场景的应用，以及产业生态的完善，构成了这一变革的基础。通过政策引导与资本支持，人工智能技术正加速落地，推动各行各业的深度融合与转型。

在制造业、城市治理、金融服务、医疗健康等领域，“人工智能+”的应用已经显著提升了效率和服务质量。例如，工业机器人在生产线上的应用提高了生产精度，智慧城市的建设使得城市管理更加高效，AI在金融领域的应用则增强了风险控制能力。这些实践不仅推动了产业升级，也改善了民生。

然而，伴随机遇而来的还有诸多挑战，包括核心技术的瓶颈、数据安全与隐私保护、伦理与治理体系的完善需求等。人才结构的供需矛盾和区域发展的不平衡也亟待解决。面对这些挑战，必须建立完善的政策与技术保障，以实现“人工智能+”的可持续发展。

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📰 我市将开展第四次全国农业普查

市政府近日印发了关于做好第四次全国农业普查的通知，全面部署相关工作。这次普查是推进中国式现代化的重要举措，旨在全面了解新时代我市的农业和农村发展情况。普查将涵盖农村住户及农业生产经营单位，涉及农作物、林业、畜牧业、渔业等多个行业，主要内容包括农业生产条件、粮食生产、乡村发展和居民生活等。

普查的标准时点为2026年12月31日，期间资料为2026年度数据。为确保数据质量，普查将严格执行方案，强化指导培训和工作流程，杜绝人为干预。普查人员需如实收集和报送资料，普查对象也应按时如实填报，确保基础数据真实可靠，保护国家秘密和个人隐私。

此外，为了提高公众的认知和支持，普查将采取多种宣传形式，促进社会各界的理解。同时，普查还将加强现代化和智能化技术的应用，例如利用卫星遥感、无人机和人工智能等手段，提升普查的效率和精准度。这些措施将有助于推进农业农村现代化进程。

🏷️ #农业普查 #乡村振兴 #数据质量 #现代化技术 #社会支持

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