2026年余姚市“舜数智创杯”数据要素×挑战赛获奖作品之 | 农脉平台

获奖作品：农脉平台

参赛单位：宁波市威尔信息科技有限公司

获得奖项：三等奖

蔬果流通一头连着田间地头，一头连着城乡“菜篮子”，价格变化直接影响农产品产销衔接、企业采购安排、商户经营判断和居民消费感受。随着农产品流通链条延长、市场交易半径扩大，经营主体对行情数据的及时性、准确性和可比性提出了更高要求。特别是余姚杨梅、榨菜以及宁波区域蔬菜、水果等特色农产品，季节性强、价格波动快、外部市场影响明显，更需要用连续、可信、可解释的数据支撑经营决策。

传统模式下，批发商、零售商和农业企业获取一个重点品种的行情，往往需要在批发市场网站、政府公开价格栏目、行业行情页面、微信群消息和人工询价之间反复切换。一个品种跨市场查价通常需要打开5至8个入口，耗时10至30分钟，还要人工判断品名、规格、单位、价格层级和市场口径是否一致。即便查到了价格，也容易出现批发价、零售价、指数数据和天气风险解释混用的问题，导致“看得到价格、比不了价格、用不好数据”。

针对上述痛点，宁波市威尔信息科技有限公司建设农脉平台，将多源蔬果行情信息治理为可持续沉淀、可横向比较、可追溯复用的数据资产，并通过看板、预警、AI问答和移动端服务，将数据能力嵌入企业采购、商户进货、特色农产品运营和市场监测等实际场景，推动农业行情判断从经验驱动向数据驱动转变。

1.核心架构：构建“数据底座+标准治理+智能分析+场景服务”闭环

农脉平台围绕蔬果行情数据要素的采集、治理、分析、应用和反馈，构建“数据资源底座+标准治理中台+AI行情智能体+平台化服务应用+安全运营体系”的总体架构。平台不是单一行情展示系统，而是面向现代农业经营主体的数据资源载体和应用服务系统，形成从多源数据汇聚到经营决策辅助的完整链路。

在数据接入层，平台对接批发市场报价、政府公开价格、行业公开行情、官方指标、第三方气象数据和用户上报信息；在数据治理层，完成品种标准化、市场标准化、来源识别、价格层级区分、异常报价处理和用户上报审核；在数据资产层，沉淀标准品种库、市场采价点库、数据源库、标准报价库、原始报价库、官方指标库、天气风险数据集、用户上报数据集和AI行情分析结果集；在服务应用层，面向企业、批发商、零售商和运营人员提供行情查询、跨市场比价、价格预警、个人看板、AI助手、上报报价和后台运营管理等能力。

平台坚持“先形成可信数据，再提供智能服务”的原则。所有外部行情数据进入平台后，先保留原始记录，再进入标准化治理流程，最终形成正式行情数据。原始记录保留数据来源、采集时间、原始品名、原始价格、单位、市场和状态信息，标准数据统一品种、市场、单位、价格层级和状态，保障跨市场、跨来源、跨时间比较可用、可查、可信。

2.关键技术：多源采集、标准治理与AI行情智能体协同发力

项目综合运用数据采集、数据清洗、规则映射、异常识别、权限控制、日志审计、AI自然语言生成等技术，形成面向蔬果行情的垂直化能力。平台通过采集任务管理和数据源健康监测，保障市场价格、政府公开价格、行业行情和官方指标持续接入；通过标准品种体系和市场采价点体系，解决同物异名、规格混杂、批零混用、跨市场不可比等问题；通过价格异常标记和用户上报审核，提升数据质量和使用可靠性。

AI行情智能体是平台的重要创新。与通用聊天工具不同，农脉平台AI围绕品种、市场、时间范围、价格层级、天气风险和官方指标进行业务理解，遵循“先查数据、再做解释、最后输出建议”的机制，基于平台真实行情数据生成趋势解释、波动原因、采购销售建议、价格预警提示和每日简报，让普通经营主体也能低门槛理解复杂行情变化。

在行情分析能力基础上，平台新增生产供应预测与证据评估功能。系统按照“地区×作物×预测目标”分别评估市场价格、采收上市窗口、产量、单产及面积建议的数据准备度，避免一个品种或一个预测目标的数据缺口阻断其他目标。预测过程引入时间截面控制、滚动回测、误差评估、区间覆盖率、模型校准以及数据集和模型版本管理，确保预测结果可追溯、可解释、可复核。

平台同时建立生产事实准入、供应窗口准入和模型评估机制。只有满足数据完整性、来源可靠性、历史跨度、回测质量和校准要求的预测目标，才能进入正式决策层；未达到要求的品种只展示历史证据、季节规律、预测研究结果和具体阻断原因，不输出可执行的种植面积、预计产量或目标价格建议。

1.数据汇聚

截至2026年8月8日，农脉平台累计沉淀原始报价95,357条、正式报价93,896条，覆盖188个市场。围绕生产供应分析，平台已沉淀生产记录3,958条、生产指标6,505条、供应窗口3,565条和来源记录2,798条。

从数据来源看，平台已接入北京新发地、嘉兴蔬菜批发交易市场、嘉兴水果市场指数、商务预报、松际农网、浙江多地政府零售价格、海关月度农产品指标等来源，覆盖全国重点批发市场、浙江区域零售价格、行业行情指数、官方贸易指标和农业气象风险等数据。不同来源数据在业务属性上形成互补：批发市场数据反映流通端交易行情，政府公开价格反映民生消费端变化，行业公开数据补充重点市场走势，官方指标支撑宏观背景解释，气象数据支撑天气风险研判，用户上报数据补充一线经营反馈。

2.数据处理

平台围绕“品种、市场、时间、来源、价格层级、单位、趋势、气象、指标、用户行为、AI分析结果”等维度构建数据体系。天气、官方指标和进出口数据作为行情解释背景使用，不直接混入报价均价，避免批发价、零售价、指数数据和风险解释数据简单混算。通过这种方式，平台既丰富了行情解释维度，也保持了核心价格口径清晰。

平台已形成原始数据留痕、标准数据治理、来源核验和审计追踪机制，当前累计形成审计日志1653条。现阶段定时采集调度保持关闭，新增数据通过离线采集、来源审查和隔离验证进行补充。

3.数据应用

数据在农脉平台中不是静态展示内容，而是直接进入经营流程。企业端可围绕重点品类建立连续行情档案，开展采购比价、价格趋势研判和经营分析；批发商、零售商可查看目标品种跨市场价格、趋势变化和异常提醒，辅助判断采购时机、销售节奏、调货安排和库存管理；涉农服务机构可基于平台能力拓展菜篮子价格监测、特色农产品运行观察和市场异常波动分析等场景。

围绕余姚及宁波特色农产品，平台已形成杨梅、榨菜、蔬菜、水果等重点品类的数据监测能力，沉淀“本地采价点+外部重点市场+气象风险+AI简报”的服务闭环。通过区域行情看板、重点品类专题、价格监测报告、数据接口和AI简报，平台为特色农产品品牌运营、采收销售安排、区域市场观察和产销衔接提供了数据支撑。

农脉平台的创新重点不在于建设一个普通行情查询系统，而在于围绕蔬果行情数据要素，形成“数据汇聚、标准治理、平台服务、AI分析、用户反馈、价值转化”的闭环机制。平台将分散在批发市场、政府公开价格、行业平台、第三方气象服务和一线经营主体中的数据资源，转化为可持续运营的数据产品和服务能力，推动农业行情信息从“看价格”升级为“用数据做经营决策”。

在技术创新方面，平台建设面向蔬果行业的AI行情智能体，把AI能力嵌入真实行情数据服务流程。AI不是脱离业务的通用问答，而是基于平台已治理的93,896条正式报价、188个市场，以及生产记录、生产指标、供应窗口、天气风险和官方指标开展分析。截至2026年6月5日，平台已生成AI行情问答及简报600余次，使企业和商户能够通过自然语言快速理解复杂行情变化。

在质效提升方面，平台将传统人工查价流程转化为集中化、标准化、智能化的数据服务流程。传统方式下，一个重点品种跨市场查价通常需要10至30分钟；平台上线后，用户可在1分钟以内完成品种查询、跨市场对比和趋势查看，行情查询和比价效率提升80%以上。传统日报或专题行情汇总需要人工整理1至2小时，平台通过自动采集、标准治理、看板汇总和AI简报，将该过程压缩至10分钟以内，人工整理、复制、比对和重复核验工作量降低60%以上。

在应用成效方面，平台已服务1家农业相关企业及35个批发商、零售商等经营主体，累计支撑行情查询、看板访问和AI分析服务3000余次，形成价格异常提示和关注提醒80余条，完成用户上报报价及线索60余条。企业端通过平台减少对人工询价和临时汇总的依赖，商户端通过平台提升价格判断和风险发现能力，一线经营数据也通过上报审核机制沉淀为可追溯、可分析、可复用的数据资产。

在推广价值方面，农脉平台可围绕余姚及宁波特色农产品持续深化，也可复制到其他县域、批发市场、合作社、供应链企业和涉农公共服务场景。未来通过完善本地采价点、现有标准品种的数据证据和区域行情规则，即可快速形成区域化行情监测、价格预警、专题报告和数据接口服务，为现代农业数据要素价值释放提供可推广、可运营、可持续的实践样板。

编辑、一审：王瑜 二审：沈媛仪 三审：王润