智豆兴农·数启未来：吉林省优正科技与九三集团长春大豆科技股份有限公司AI软件定制化开发合作全景规划

本文聚焦吉林省优正科技有限公司（AI技术服务商）与九三集团长春大豆科技股份有限公司（农业产业化龙头企业）的战略合作，围绕大豆全产业链智能化升级需求，系统阐述AI软件定制化开发的背景、目标、技术架构、实施路径、场景落地、效益评估与未来展望。文章从企业现状分析、行业痛点诊断、AI解决方案设计、联合实验室建设、数据资产治理、经济效益测算、社会效益延伸、风险控制机制、政策协同支持、人才联合培养等十大维度展开，构建“技术+产业+生态”三位一体的合作模型。

1、合作背景：两大吉林龙头企业的时代交汇

1.1 九三集团长春大豆科技：中国大豆产业的“国家队”

九三集团长春大豆科技股份有限公司（以下简称“九三大豆科技”）是九三粮油工业集团在东北布局的核心大豆加工企业，成立于2008年，坐落于长春市农安县合隆经济开发区，注册资本5亿元，年加工大豆能力120万吨，是农业产业化重点龙头企业、中国大豆产业协会副会长单位、国家大豆精深加工产业技术创新战略联盟核心成员。

1.1.1 核心业务板块

· 原料采购：覆盖吉林、黑龙江、内蒙古三省区，年收购非转基因大豆80万吨；

· 精深加工：生产大豆油、豆粕、磷脂、蛋白粉、膳食纤维等30余种产品；

· 品牌销售：“九三”牌食用油连续15年全国销量，终端覆盖超30万家商超；

· 循环经济：豆粕用于饲料，豆皮用于生物质燃料，废水处理后回用，实现零废排放。

1.1.2 数字化转型痛点

尽管九三大豆科技已部署ERP、MES、SCADA等系统，但在以下方面仍存在智能化短板：

· 原料品质检测依赖人工，误差率高、效率低；

· 生产工艺参数调整滞后，能耗与损耗难优化；

· 供应链预测不准，库存积压与断货并存；

· 市场需求响应慢，定制化产品开发周期长；

· 全链条数据孤岛，缺乏统一AI决策中枢。

1.2 吉林省优正科技：扎根吉林的AI解决方案专家

吉林省优正科技有限公司（以下简称“优正科技”）成立于2015年，是高新技术企业、吉林省“专精特新”企业、长春市人工智能产业联盟副理事长单位。公司以“AI+产业”为核心战略，深耕智慧农业、智能制造、智慧政务等领域，拥有自主研发的“优正AI中枢平台”“农业多模态大模型”“工业视觉质检系统”等核心技术产品。

1.2.1 技术能力矩阵

· 行业大模型定制（政务、农业、工业）；

· 计算机视觉（缺陷检测、行为识别）；

· 时序预测（销量、价格、产量）；

· 联邦学习与隐私计算；

· 低代码AI开发平台。

1.2.2 农业领域成功案例

· 为吉林省农委开发“黑土地AI监测平台”，覆盖1000万亩耕地；

· 为中粮生化部署“玉米淀粉生产优化系统”，能耗降低18%；

· 为延边某参场开发“人参生长AI管家”，亩产提升25%。

1.3 合作动因：政策驱动、产业需求与技术互补

1.3.1 政策东风

· 《“十四五”全国农业机械化发展规划》提出“推动AI在农产品加工环节深度应用”；

· 《吉林省数字经济发展“十四五”规划》明确“支持AI企业与农业龙头企业共建智能工厂”；

· 《长春市制造业智能化改造三年行动计划》对AI项目补贴1000万元。

1.3.2 产业刚需

九三大豆科技亟需通过AI实现：

· 原料端：智能选豆、品质分级、真伪鉴别；

· 生产端：工艺优化、故障预测、能耗管控；

· 供应链：需求预测、智能排产、库存优化；

· 市场端：消费洞察、新品研发、精准营销。

1.3.3 技术互补

· 优正科技缺行业Know-How → 九三提供全流程数据与专家经验；

· 九三大豆科技缺AI能力 → 优正提供算法、平台、工程化能力；

· 双方联合可打造“垂直行业大模型+工业AI平台”标杆。

2、合作目标：构建大豆产业AI智能体

2.1 总体愿景

打造中国“大豆全产业链AI智能工厂”，实现从田间到餐桌的全链路数字化、智能化、绿色化。

2.2 关键绩效指标（KPI）

· 原料质检准确率 ≥98%，人工替代率80%；

· 生产能耗降低15%，设备故障率下降50%；

· 新品研发周期缩短40%，市场响应速度提升60%；

· 年综合降本增效 ≥1.2亿元；

· 申请专利/软著 ≥20项，制定行业标准2项。

3、技术架构：定制化AI软件系统设计

3.1 整体架构：“1+4+N”智能体系

· 1个中枢：九三优正大豆AI中枢平台（基于优正AI Studio重构）；

· 4大引擎：

o 视觉质检引擎（CV）

o 工艺优化引擎（RL+ML）

o 供应链预测引擎（Time Series+LLM）

o 消费洞察引擎（NLP+Graph）

· N个终端：智能摄像头、传感器、手持终端、HMI界面等。

3.2 核心模块详解

3.2.1 模块一：AI原料智能质检系统

痛点：当前大豆收购依赖人工目测+抽样化验，效率低（200吨/人/天）、误差大（水分误差±1.5%、杂质误判率15%）。

解决方案：

· 部署高光谱+RGB多模态成像设备，在传送带实时扫描每粒大豆；

· AI模型识别：水分含量、蛋白质含量、霉变粒、虫蚀粒、异色粒、杂质类型；

· 自动分级：按国标（GB 1352-2009）输出一等、二等、等外品；

· 区块链存证：质检结果上链，不可篡改，供农户、采购方、监管方查询。

技术栈：

· 算法：YOLOv8 + Vision Transformer + 光谱回归模型；

· 硬件：工业相机（5000万像素）+ 近红外光谱仪 + 边缘计算盒子；

· 准确率：水分预测R²=0.96，杂质识别F1=0.94。

效益：

· 质检速度提升5倍（1000吨/小时）；

· 采购成本降低3%（精准定价）；

· 纠纷率下降90%。

3.2.2 模块二：生产工艺AI优化系统

痛点：浸出、精炼、脱胶等工序依赖老师傅经验，参数调整滞后，能耗高（吨油耗电220度）、得率波动（豆粕蛋白含量±2%）。

解决方案：

· 在关键工位部署温度、压力、流量、粘度传感器；

· 构建“数字孪生产线”，实时映射物理世界；

· 强化学习（RL）模型动态优化：溶剂比、蒸脱温度、碱炼浓度等32个参数；

· 数字孪生体预测未来2小时工况，提前干预。

技术栈：

· 算法：PPO强化学习 + LSTM时序预测 + 多目标优化（NSGA-II）；

· 平台：基于FMI标准构建数字孪生体，与DCS系统对接；

· 人机协同：老师傅经验数字化，形成“AI建议+人工确认”机制。

效益：

· 能耗降低15%（吨油耗电降至187度）；

· 豆粕蛋白得率提升1.2%；

· 年节约成本超4000万元。

3.2.3 模块三：供应链智能预测与排产系统

痛点：需求预测靠Excel+经验，库存周转天数45天，旺季断货、淡季积压。

解决方案：

· 整合内部数据（销售、库存、生产）+外部数据（天气、竞品、舆情、期货价格）；

· 构建“九三供应链大模型”（基于GLM-4微调）：

o 输入：历史销量、促销计划、天气预警、大豆期货价、社交媒体热度；

o 输出：未来12周分区域、分品类需求预测；

· 动态排产引擎：根据预测结果、设备状态、原料库存，自动生成排产计划。

技术栈：

· 算法：Prophet + Transformer + 因果推断（Do-Calculus）；

· 数据湖：构建统一数据中台，打破MES/ERP/WMS数据孤岛；

· 可视化：Power BI定制看板，支持“what-if”模拟。

效益：

· 预测准确率提升至85%（原为60%）；

· 库存周转天数降至32天；

· 缺货率下降70%。

3.2.4 模块四：消费洞察与新品研发AI系统

痛点：新品开发周期18个月，市场反馈滞后，爆款率不足10%。

解决方案：

· 爬取电商平台（京东、天猫）、社交媒体（抖音、小红书）、线下商超数据；

· NLP情感分析：识别“低脂”“非转基因”“零添加”等消费关键词趋势；

· 图神经网络（GNN）构建“消费者-产品-成分”关系图谱；

· 生成式AI辅助配方设计：输入“高蛋白+低GI+儿童适用”，输出配方建议与工艺路线。

技术栈：

· 算法：BERT情感分析 + GNN图谱挖掘 + Stable Diffusion（包装设计）；

· 工具：AI配方模拟器（预测口感、稳定性、成本）；

· 协同：与研发部门共建“AI创意工坊”。

效益：

· 新品研发周期缩短至10个月；

· 爆款率提升至25%；

· 2026年推出“AI定制油”系列（如健身油、月子油、学生油）。

4、实施路径：分步推进，敏捷交付

4.1 项目组织架构

· 联合领导小组：双方CEO挂帅，每月召开战略对齐会；

· 联合项目办公室（JPO） ：优正派驻15人（算法+工程+产品），九三派驻20人（生产+IT+品控）；

· 敏捷开发小组：按模块分4个Scrum团队，2周一个迭代。

4.2 数据治理与安全机制

· 数据分级：L1公开数据（产品信息）、L2内部数据（生产参数）、L3机密数据（配方）；

· 联邦学习：农户数据保留在本地，仅上传模型梯度；

· 区块链存证：质检结果、合同、溯源信息上链；

· 等保三级：通过国家信息安全等级保护认证。

5、效益评估：经济价值与社会价值双丰收

5.1 社会效益延伸

· 保障粮食安全：提升国产大豆自给率，减少进口依赖；

· 助力乡村振兴：为2000+农户提供AI质检服务，溢价收购优质豆；

· 推动绿色制造：年减碳2.4万吨（相当于植树130万棵）；

· 树立行业标杆：形成《大豆加工AI应用白皮书》，向全行业推广。

6、生态共建：从合作到共生

6.1 成立“九三优正大豆AI联合实验室”

· 地点：九三大豆科技研发中心3楼；

· 人员：双方各派10名博士/高工，吉林大学2名教授顾问；

· 课题：

o 大豆蛋白结构AI预测（与吉大食品学院合作）；

o 基于AI的碳足迹追踪系统；

o 生成式AI在包装设计中的应用。

6.2 打造“大豆产业AI开放平台”

· 2026年上线SaaS平台，向合作社、中小油厂开放：

o 基础版：免费提供大豆行情预测、农技问答；

o 专业版：付费使用质检系统、排产优化（按吨收费）；

· 构建开发者生态：提供API与SDK，鼓励第三方开发插件。

6.3 联合申报重大项目

· 申报“十四五”国家重点研发计划“智能农机装备”专项；

· 申报吉林省“揭榜挂帅”项目“大豆全产业链智能化示范工程”；

· 申报国家人工智能创新应用先导区（长春）标杆案例。

7、 风险与应对：未雨绸缪，稳健前行

7.1 技术风险

· 模型漂移：原料品种变化导致模型失效 → 建立在线学习机制，每月自动微调；

· 系统耦合：与老系统（DCS/MES）对接失败 → 采用OPC UA标准协议，预留冗余接口。

7.2 组织风险

· 员工抵触：老师傅不愿用AI → 设立“人机协作奖”，开展AI操作培训；

· 部门墙：生产/IT/销售数据不共享 → 由CEO直接领导数据中台项目。

7.3 伦理风险

· 算法偏见：对小农户数据采样不足 → 强制要求数据集包含30%小农户样本；

· AI替代人工：可能裁员 → 承诺“转岗不裁员”，培训员工成为AI运维师。

8、 政策与人才：双轮驱动保障

8.1 政策红利捕捉

· 申请吉林省“智改数转”专项资金（2000万元）；

· 申报长春市“AI+制造业”示范项目（补贴30%软硬件投入）；

· 争取国家绿色工厂、专精特新“小巨人”政策叠加支持。

8.2 人才联合培养计划

· “AI+大豆”双导师制：优正算法工程师+九三工艺专家联合带教；

· 设立奖学金：在吉林农业大学设“九三优正AI奖学金”，年投入50万元；

· 内部认证体系：颁发“九三AI操作师”“优正工业AI工程师”证书。

9、 未来展望：从智能工厂到产业元宇宙

9.1 技术演进路线

· 2025：完成AI系统落地，实现单点智能；

· 2026：打通全链路数据，实现协同智能；

· 2027：构建“大豆产业元宇宙”，实现沉浸式决策（VR工厂巡检、AR远程运维）。

9.2 产业赋能蓝图

· 上游：为农户提供“AI种植助手”，从选种到收割全程指导；

· 中游：为中小油厂输出“AI轻量化套件”，降低智能化门槛；

· 下游：为消费者开发“AI营养管家”，根据体质推荐食用油。

9.3 愿景：让每一粒大豆都被AI温柔以待

当黑土地遇见AI，一场静默的产业革命正在发生

在松辽平原的沃野之上，在轰鸣的榨油机旁，在闪烁的数据屏幕前，吉林省优正科技与九三集团长春大豆科技股份有限公司的握手，是一场技术与产业的深度对话，更是一次传统与未来的激情碰撞。

这不是简单的软件外包，而是两个吉林儿女共同书写的“智造兴农”宣言；这不是冰冷的算法部署，而是有温度的产业升级——让农民增收、让工厂降本、让消费者安心、让黑土地永续。

AI的星辰大海，始于田间地头的一粒豆；东北的全面振兴，成于像优正与九三这样企业的躬身入局。

未来已来，唯智者胜。