农产品质量参差不齐
散户种植为主，缺乏标准化种植技术，同一品类农产品的大小、口感、营养成分差异显著；部分产品农残超标。
“一田一策”智慧农业解决方案
构建智能农业新生态，让AI赋能每一亩耕地
行业痛点
传统耕种缺少科学性
凭往年经验确定播种时间、种植密度；靠直觉判断土壤肥力，盲目施肥。大水漫灌导致水资源浪费；病虫害防治依赖广谱农药。
膳食结构变革
居民消费水平日益提高，对农产品质量提出了新的要求，消费习惯逐步品牌化，对绿色健康、口味品质要求更高。
人工及成本投入高
农业主体不大不强，多以村为单位，60岁以上老人占比高，整体生产成本居高不下，缺乏科学投入规划。
方案架构图
方案介绍
核心优势
更科学的种植
将技术专家的经验转化为科学的数据模型，有利于技术方案的不断累积和优上更优。
更准确的预测能力
能够对生长过程进行预测，并及时调整措施。
更强的适应性
能够根据天气、地势、品种等不同，计算出精准的种植方案。
管得好、种得好、卖得好
更加规范的农业生产管理，品质和产量大幅提升。
客户案例
招投标
采购
投标
AI智能体
金融集团-智慧招采小助手（AI智能体）
案例背景：
大量采购流程依赖线下纸质单据或分散的办公系统，缺乏覆盖“需求提出—立项审批—招标文件流转—专家评审—合同签订—履约验收”全链条的闭环管理系统。由于缺少强制性的线上留痕机制，部分环节的操作日志、审批意见和版本变更记录不完整，既难以满足国资穿透式监管对采购合规性的追溯要求，也容易在事后审计中出现“程序合规但证据链缺失”的风险。与此同时，不同业态（信托、创投、资管等）的采购流程和规范未实现线上统一，存在“各自为政”的现象，导致集团层面难以对采购活动进行有效的动态监控与复盘分析。
VS
应用方案：
基于大模型与智能体技术打造的全流程 AI 招采专家，核心是用自主规划、合规风控、智能协同能力，覆盖立项、编标、发标、报名、开标、评标、公示、合同全链路，实现效率倍增、合规可控、成本优化。
应用效能：
15
评标效率
20
风险检出效率
10
招采周期