项目合作建议书 · 2026 年 8 月
龙侠 AI × 梁平智慧水稻
技术路线 · 预期 KPI · 合作边界建议稿
crop.study-out.com
我们不替梁平种水稻——田还是梁平人的田，每一步都种得更明白。
本项目不以建设昂贵的「无人农场」为起点，而是围绕梁平水稻产业最现实的生产问题，建设一套轻量化、可复制、可持续迭代的智慧种植系统。
这个项目带来的不是一家公司，而是一条完整链路。种 · 产 · 学研 · 销，五个环节各有承担方。过去很多农业 AI 项目"产得出、卖不动"，根本原因是链路断在两头——上游拿不到好种，下游没有渠道；生产数据再漂亮，最后还是回到粮贩子手里。
| 环节 | 承担方 | 干什么 |
|---|---|---|
| 种源端 | 隆平高科旗下种业公司 国内杂交水稻种业龙头体系，长江流域主力籼稻品种，与梁平所在西南稻区对口；具体供种主体与品种以意向协议为准 | 为示范田提供优质稻种与品种备选 |
| 生产端 | 梁平本地种植基地 ＋ 老农技 ＋ 区农科所 | 负责把水稻种好 |
| 科研端 | 拟联合四川农业大学水稻博导团队 洽谈中，尚未正式签约 | 品种评价、区域适配、抗病高产等科研支撑 |
| AI 端 | 龙侠 AI | 数据底座、AI 模型、专家知识库、可视化与品牌内容 |
| 销售端 | 蓝洪均（成都梁平商会副会长） 具备大米品牌运营与短视频头部达人渠道资源 | 大米品牌运营；商超 ＋ 电商 ＋ 直播三轨销售 |
五端不是五张已经签好的合同。把每一端的确定性如实分档写在这里，是为了让本页的每一条都经得起追问——我们不请各位相信资源，只请各位检验兑现。
| 确定性 | 环节 | 说明 |
|---|---|---|
| 自有能力 | AI 端 | 龙侠 AI 自有团队与系统，随时可投入 |
| 长期对接关系 | 种源端 · 销售端 | 发起方长期积累的种业与渠道资源，可调动，但具体供种与销售安排以书面协议为准 |
| 洽谈中 | 科研端 | 川农大水稻博导团队占位，双方正在洽谈、尚未正式签约 |
| 待落实 | 生产端 | 示范基地尚未确定，恳请区农委推荐 1—2 个有代表性的候选基地 |
发起方在吉林前郭尔罗斯亦有合作资源。把两地放在一起看，能说清一件容易被误会的事——「有种子资源」不等于「把种子搬过来种」。
| 重庆 · 梁平 | 吉林 · 前郭尔罗斯 | |
|---|---|---|
| 稻区 | 西南稻区 | 东北寒地稻区（北纬 45° 一带） |
| 稻种类型 | 籼稻 | 粳稻 |
| 地力特征 | 丘陵梯田、渠系灌溉，渠首过灌 / 渠尾欠灌并存 | 引松花江水以水压碱，盐碱地改良为弱碱性水田（pH 约 7.0—8.5） |
| 品牌 | 「梁平大米」国家地理标志产品 | 「前郭尔罗斯大米」吉林大米十大地理标志品牌 |
两个板块共用同一套田块档案与数据底座。第一期以种植赋能（智慧灌溉）为核心落地；种子培育赋能从第一季起预留数据接口、分阶段推进，不与第一期混在一起承诺。
围绕梁平水稻最现实的生产问题：把田块经验变成数据，AI 生成农事建议、梁平农技专家审核、种植户执行，首季以「闭环跑通、数据到手、不减产」为底线，示范田与对照田同步出报告。
全国通用育种平台做不到一件事：把梁平几十年沉淀下来的老农技经验、本土品种特性、渠尾地坑、高温伏旱规律数字化、可计算化。龙侠 AI 拟联合川农大水稻博导团队提供科研端能力（科研端合作洽谈中，以正式签约为准）、梁平商会与本地农业专家团提供场景端经验，共同建设一个区域专属、本地经验可计算的川渝水稻 AI 育种与品种适配系统。第一季先建品种档案与对比试验（一个生产季可出区域品种推荐榜），再分阶段推进 AI 制种管理与 AI 辅助新品种选育。AI 不代替育种专家，也不跳过田间试验和品种审定。
智慧种植线 · 第一期主线
壹 — 捌以梁平本地水稻种植经验为基础，融合田间传感器、气象数据、遥感影像和 AI 决策模型，形成覆盖灌溉、水肥、病虫害、产量、溯源及品牌经营的「梁平水稻数字农事系统」。
① 田间感知
② 数据汇集
③ AI 生成农事建议
④ 专家审核
⑤ 农户与设备执行
⑥ 结果回流
龙侠 AI · 模型持续优化
龙侠 AI 的角色不是替代农技专家，也不是投资土地和农业设施，而是负责建设：数据底座、专家知识库、AI 决策助手、田间管理工作台、农事报告系统、产品溯源与品牌内容系统。
第一阶段不追求完全自动化。重点回答四个问题：梁平水稻田的实际用水规律是什么？哪些地块过灌、欠灌或灌溉不均？AI 建议能否减少巡田和灌溉人工？系统能否记录每一块田的成本、产量和品质？
500—2000 亩跨度较大，按目的分三档更容易进入报价阶段。传感器数量按地形灌排条件核算，下表为一般连片田的参考区间；预算区间待现场踏勘与设备选型后给出。
| 档位 | 面积 | 适合谁 | 监测点位（参考） | 服务人员 | 首季周期 |
|---|---|---|---|---|---|
| 验证型 | 300—500 亩 | 先证明闭环能跑通、数据能拿到 | 3—6 个水位/墒情点 + 1 气象站 + 1—2 流量计 | 1 项目经理 + 1 农技对接 + 远程技术支持 | 3—4 个月 |
| 标准型 | 800—1000 亩 | 要出得了对照报告、拿得出 KPI | 6—10 个点 + 1—2 气象站 + 泵闸状态监测 | 1 项目经理 + 1 驻点技术员 + 农技对接 | 4—6 个月 |
| 示范型 | 1500—2000 亩 | 要做成可复制样板、对外可看可讲 | 12—20 个点 + 2 气象站 + 关键地块视频 + 泵闸监测 | 1 项目经理 + 2 驻点技术员 + 农技对接 + 品牌内容 | 5—6 个月 |
这些数字属于梁平可考核目标，不等同于一次性承诺全部达到。第一季以"闭环跑通、数据到手、不减产"为底线。
| 维度 | 第一季保守目标 | 两至三季优化目标 |
|---|---|---|
| 灌溉用水量 | 降低 10%—15% | 降低 15%—25% |
| 灌溉巡田与开关水人工 | 降低 30%—50% | — |
| 化肥用量 * | 完成基线建档，争取 −5%—10% | 降低 10%—20% |
| 农药用量 * | 完成基线建档，争取 −5%—10% | 降低 10%—20% |
| 单产 | 不低于对照田，争取 +3%—5% | 提高 5%—10% |
| 亩均综合节支 | 50—100 元 | 100—150 元 |
| 亩均综合增收 | — | 150—300 元 |
| 田块数字建档率 | 100% | 100% |
| 关键农事记录完整率 | ≥ 90% | ≥ 90% |
| 农事预警响应率 | ≥ 90% | — |
| 产品批次可追溯率 | 100% | 100% |
| 产量预测误差 | — | ±10% 以内 |
| 病虫害识别准确率 | — | 现场验证 ≥ 85% |
| 专家建议采纳率 | — | ≥ 70% |
* 首季核心是墒情与灌溉；肥、药以完成基线建档为硬指标，结合专家建议争取下降，不作为纯灌溉模块的单独刚性验收指标，避免技术模块与验收口径不对应。
无人机关键生育期覆盖率 ≥ 90%；异常长势地块发现时间缩短 50% 以上；氮肥用量较基线降低 10%—15%；灌溉水利用效率提高 15%—20%；病虫害预警提前 3—7 天；综合生产成本降低 5%—10%。
下面左栏是可引用的行业标杆——用来证明技术路线的潜力；右栏才是我们对梁平首季的承诺。标杆数据不直接写成梁平项目承诺值，因为它们需要用梁平的土壤、品种与基线重新校准。
以上每条均已核到原始出处并注明口径限定；印度泰米尔纳德邦 XAI 灌溉节水 35.1% 一例因样本仅 0.05 公顷、90 天，降级至下方折叠区。
示范田与对照田同步记录成本、产量、品质，首季结束出具对照分析报告。
以下案例用于验证技术路线的可行性。不同地区的土壤、品种、灌排条件不同，案例结果不直接等同于梁平项目承诺值；每页都带来源链接、口径说明与对梁平的启示。
| 原数据 | 处理 | 核实结果 |
|---|---|---|
| 盐城灌溉量由 2.8 降至 1.5 立方米/亩 | 删除 | 未核到任何来源。口径物理上不成立：全国耕地亩均灌溉用水约 364 立方米（光明日报 2024），差两个数量级 |
| 智能滴灌节水 42.8% | 删除 | 未核到水稻滴灌实证；改用上表《排灌机械工程学报》论文的 24%—30.4% 区间 |
| Farmonaut 节水 30%、增产 20%、病害 −15% | 不引用 | 企业官网 "up to / can" 式潜力表述，无具名田块、样本与周期；"病害 −15%" 未见原句 |
| 印度泰米尔纳德邦可解释 AI 灌溉节水 35.1% | 降级为参考 | 已核到（Frontiers in Sustainable Food Systems 2026），但为 0.05 公顷、90 天的原型验证，不宜与大田示范并列 |
| 中联节药 38% | 可作标杆，不作梁平承诺 | 属特定数字种植模式下的综合成绩 |
| 罗锡文团队减氮 28% | 可作标杆，不作首季承诺 | 需要梁平土壤、品种与基线校准 |
为保证项目轻资产、可持续，建议在合作协议中明确以下边界。
「不做什么」划清边界，这张表把每一方的活儿说清楚——写进协议能显著减少后期沟通成本。
| 参与方 | 主要责任 |
|---|---|
| 龙侠 AI | 平台与工作台、AI 模型、专家知识库建设、KPI 看板、农事与季度报告、操作培训、模型迭代 |
| 梁平项目方 | 示范田与对照田落实、历史生产数据提供、专家与种植主体协调、项目推进与验收组织 |
| 农技专家 | 知识库规则确认、AI 建议逐日审核与修改、用药方案最终确认、季末效果评价 |
| 种植主体 | 按审核后的建议执行农事、执行结果与异常填报（拍照即可）、配合传感器点位维护 |
| 设备供应商 | 传感器、气象站、流量计等设备供货与安装、通信调试、日常维护与质量保障 |
龙侠 AI 主要投入产品设计、软件开发、AI 模型与知识库、数据治理、项目管理、专家经验数字化、可视化和品牌传播。硬件建议由项目业主、农业企业、设备商或政府专项资金采购。
| 收费项目 | 收费方式 |
|---|---|
| 项目诊断与总体设计 | 一次性项目费 |
| Phase 1 系统建设 | 一次性建设费 |
| 传感器和设备集成 | 按实际设备及服务计费 |
| AI 平台服务 | 年度服务费 |
| 无人机遥感服务 | 按面积或飞行批次计费 |
| 专家知识库建设 | 一次性建设＋年度更新 |
| 溯源服务 | 按批次、产品或年度计费 |
| 品牌内容服务 | 按年度内容包计费 |
| 多基地复制 | 按基地或面积授权 |
验收同时计算：每亩收益、每吨稻谷收益、每立方米水产生的稻谷量、每万元技术投入带来的新增收益、设备投资回收期、平台服务投入回收期。
先看三张效果示意——它们就是交付物 1、4、5 长成的样子。界面为效果示意，田块与数值均为虚构，正式版按梁平实际地块绘制。
共建线 · 科研端 × AI 端 × 梁平场景端
玖 — 拾智慧种植解决「怎样把现有品种种得更好」，AI 种业解决「怎样找到并培育更适合梁平的品种」。本板块不是再造一个全国通用育种 SaaS——而是拟联合四川农业大学水稻博导团队（洽谈中）与梁平本地农业专家团，共建川渝水稻区域专属的数字育种与品种适配系统：第一期仍以智慧灌溉为核心，种子培育赋能预留接口、与科研端共建，按"评价 → 制种 → 选育"分阶段推进。详细共建方与共建路径见下一节「专家共建」。
本节是种子培育线内部的分工。项目整体的五个共建方（含种源端与销售端）见 五端共建。
为什么不是龙侠 AI 单独做？因为这件事的核心壁垒不是算法，而是本地专家的隐性知识——梁平老农技几十年沉淀下来的"这块田什么时候该断水""这个品种遇到伏旱会怎样""渠尾田块哪种穗肥更稳"——这些经验全国任何通用 SaaS 都拿不到，必须由驻扎在梁平的本地农业专家提供；科研端则拟由川农大水稻博导团队把隐性经验转化为可训练的模型数据（该合作洽谈中，尚未签约）。
| 环节 | 科研端 | AI 端 | 场景端 |
|---|---|---|---|
| 数据采集规范 | 主导 | 落地为系统 | 执行 |
| 经验数字化 | 方法论 | 知识库与模型 | 提供原始经验 |
| 品种对比试验 | 试验设计 | 数据平台 + 表型识别 | 田间执行 |
| 模型训练与迭代 | 科研方法 | 算法与算力 | 反馈与修正 |
| 专家审核 | 学术把关 | 工作台承载 | 本地终审 |
| 成果发布 | 科研论文 | 产品功能 | 本地推广 |
国际水稻研究所（IRRI）杂交水稻部与杂交水稻发展联盟（HRDC）推出的 AI 平台：利用多年历史试验数据和亲本 SNP 基因型数据预测高产 F1 杂交组合，并按环境、市场区隔和目标性状筛选候选组合，帮助育种者、研究机构和种业公司缩小试验范围。
来源：IRRI 官网新闻 · CGIAR 转载IRRI 与德国 Computomics 合作，用机器学习分析 IRRI 六十年积累的表型、基因型、品质、环境和后代数据，为数百万个潜在杂交组合与品系打分，再由育种人员对高分材料进行繁育和田间验证——AI 缩小范围，人做验证。
来源：IRRI 官网新闻建设梁平水稻智慧农业示范样板，以数字技术提升粮食安全、节水节肥、农业社会化服务和区域品牌能力。
用数据减少生产浪费，用 AI 降低管理成本，用溯源和品牌提升产品价值。
少跑田、少浪费、早发现、听得懂、用得上。
扫一码，看得见这碗梁平米从哪块田来、怎样种出来、经过了哪些质量管理。
做梁平的产业，也记梁平的人。我们为梁平籍与在梁平做事的人建档案， 事实按出处标注——可查证的与只见于内部稿的，分开注明。 首位收录：盛仁学，军事历史研究者、成都梁平商会会长、2025 年「梁平名人」。板块二共建方：川农大水稻博导团队（洽谈中）与梁平本地农业专家团。
