需求描述
"本项目聚焦种业知识体系分散、专家经验难传承、数据可信度与标准化不足等核心问题，依托建宁县国家级杂交水稻制种基地，深度融合国内顶尖种子科学家（院士团队）的研究成果、田间日志、论文报告、诊断案例等知识资源，结合种子全生命周期（育种、制种、加工、检测、仓储、销售）的多模态数据，构建“院士知识标注+产业数据标注”双轮驱动的高质量数据集。在此基础上，研发具备知识可信、推理可解释、决策可溯源的种业垂直大模型底座，并搭建支持数据确权、安全共享、协同建模的种业可信数据空间，推动种业科研与产业应用的一体化、智能化发展。
技术需求：
1.构建融合院士知识的高质量数据集：
- 支持对院士团队研究成果、手稿、讲话、案例等非结构化知识进行语义标注与图谱化构建。
- 产业数据涵盖不少于8个全生命周期环节，图像标注分辨率≥4K，时序数据采集频率≥1Hz，标注质检通过率≥98%。
2.研发知识增强型种业垂直大模型：
- 采用“预训练+知识注入+产业微调”架构，参数量控制在百亿级，支持多任务学习与持续进化。
- 关键指标：知识问答准确率≥92%，多模态推理响应≤3秒，模型可解释性可视化输出。
3.搭建种业可信数据空间平台：
- 支持区块链存证、数据指纹、访问控制、联邦学习等功能，实现数据所有权与使用权分离。
- 系统支持多方安全计算，数据合作建模效率提升50%，日志审计完整率100%。
4.硬件与部署要求：
- 支持科研文献扫描设备、田间智能传感终端、高光谱成像仪等数据接入。
- 边缘AI一体机具备知识实时检索与推理能力，支持田间即时决策。
- 中心平台可承载PB级数据管理，支持百人协同标注与百台设备并发接入。"
合作要求
- 1. 建成国内首个融合院士知识与产业实践的种业高质量标注数据集，涵盖文本、图像、时序、图谱等多模态数据，知识标注准确率≥97%，产业数据标注一致性≥95%。
- 2. 研发具备知识增强、可信推理能力的种业垂直大模型底座，在育种组合推荐、病害诊断、产量预测等任务上准确率≥94%，模型决策可解释性≥85%。
- 3. 构建种业可信数据空间，实现数据来源可追溯、使用可控、共享可信，支持跨机构安全协作与联邦学习，数据使用合规性100%。
