一、企业战略与发展理念
国机数科以服务数字中国建设、推动机械工业和农业数字化转型为使命，贯彻“人工智能+”行动部署，围绕“数产融合、以云促产、云产共生”发展路径，确立“工业农业领域可信数据运营服务商、人工智能全栈服务商”定位。
公司以农业机械行业可信数据空间为数据基础设施，以灵通·产业大模型为智能引擎，以全国农事智能服务平台为应用出口，构建“数据汇聚治理—合规可信流通—模型训练推理—产业场景服务—价值反馈迭代”闭环。国机集团入选首批12家国有企业数据资源开发利用试点牵头单位，国机数科承担可信数据空间、数据资源开发利用和人工智能应用等核心支撑任务。
在这一战略框架下，公司更加注重数据要素、人工智能与产业场景之间的协同关系，不再将可信数据空间作为单一技术平台建设，而是作为连接行业数据资源、产业主体和智能应用的重要基础设施。通过真实业务场景牵引数据汇聚治理，通过高质量数据支撑模型训练与推理，再通过智能化应用形成新的数据反馈，使数据资源在持续使用中实现价值提升，推动形成“以场景带数据、以数据育模型、以模型强应用、以应用促生态”的发展机制。
农业机械具有设备规模大、作业范围广、数据连续性强、与农业生产环节结合紧密等特点，是农业数据要素开发利用的重要入口。国机数科以行业公有云——“农机云”长期积累的平台、设备连接和数据能力为基础，逐步向农业数据基础设施和人工智能应用延伸，既服务行业管理和农业生产，也探索数据资源开发利用、数据资产化和跨主体协同的新模式。由此，公司业务进一步向平台化运营、数据要素运营和人工智能服务拓展，形成具有持续迭代能力的发展路径。
二、技术与产品创新
1.可信数据空间能力。按照“统一平台、分布部署、全链覆盖”思路，建设资源层、数据层、平台层、应用层和服务层五层架构，配置连接器、数据运营与监管、数据资产全生命周期管理及湖仓一体化能力，支持多源异构数据接入、治理、授权、使用和审计。综合运用区块链、隐私计算、联邦学习和智能合约，形成“事前合规审查、事中使用控制、事后溯源追责”机制，保障数据可用不可见、授权可管理、流通过程可追溯。
五层架构既面向现有农业机械数据资源的统一治理，也充分考虑农业产业链主体多、业务系统异构、数据类型复杂等特点。通过标准化连接器和分布式部署方式，各参与主体可在保持原有业务体系相对独立的基础上接入可信数据空间，实现数据目录、身份、授权和使用规则的统一管理，降低跨主体数据协作成本。
可信流通的核心不只是“把数据汇聚起来”，更在于明确数据由谁提供、谁可以使用、在什么范围内使用以及使用过程如何被记录和审计。公司将技术可信与运营可信相结合，把身份认证、授权凭证、用途控制、期限管理、操作留痕、异常预警等要求嵌入数据流通过程，使数据从接入、治理到授权、使用、计量和审计均具备相应控制能力，为农业产业链多主体数据协同提供安全可控的技术环境。
2.数据与AI融合创新。建设农业机械及作业高质量数据集，汇聚农机装备全生命周期及作业数据；完成集团首单数据资源确权和数据资产入表，形成“15574”数据资产入表实施路径。联合鹏城实验室等单位建设灵通·产业大模型，依托国产算力和模型底座，构建农业世界模型、全作物生长模型、农机具身模型、产业预测决策模型，并配套30余个农业专用智能体。
高质量数据集建设进一步增强了数据与人工智能之间的衔接。通过对农机装备全生命周期及作业数据持续治理、质量评估和场景化组织，分散的数据资源能够转化为可理解、可复用、可支撑模型训练和业务分析的数据基础。数据资源确权和数据资产入表实践，进一步探索了数据从资源化、资产化到价值化的实现路径，使数据治理不仅服务技术应用，也服务企业数据资源管理和价值发现。
在大模型应用方面，公司强调产业知识、行业数据和具体任务的深度结合。农业世界模型、全作物生长模型、农机具身模型和产业预测决策模型分别面向不同层次的农业认知、生产和决策需求，农业专用智能体进一步将模型能力拆解到苗情诊断、灾害预警、农事处方、政策解读、报告生成等具体任务中。由此形成从可信数据供给到模型训练推理，再到智能体执行和场景服务的完整技术链路。
3.云边端协同应用。融合卫星遥感、气象、地块、作物和农机终端数据，构建“云端智能决策—边缘感知计算—终端精准执行”体系，为农机调度、灾害预警、农艺决策、政策解读和农情报告等场景提供可解释、可执行的智能服务。
公司在产品创新上坚持基础能力与场景应用同步建设：一方面通过可信数据空间、高质量数据集和产业大模型沉淀可复用的公共能力，另一方面依托全国农机作业指挥调度平台、全国农事智能服务平台等真实业务持续验证底层能力。通过“底座共建、能力复用、场景牵引”，提升数据、模型和应用之间的复用效率，并在规模化应用中持续沉淀新的数据和知识。
三、经营与市场表现
1.规模化平台运营。农机云自2024年5月发布1.0版本后持续迭代至3.0，已接入220万余台搭载北斗终端的农机设备，服务5700余家生产企业，数据规模达到PB级，日数据处理峰值达10亿条。全国农机作业指挥调度平台服务范围覆盖全国4亿亩夏粮小麦重点地区，形成区域农业应急救灾中心、农机社会化服务中心和常态化应急作业服务队协同网络。
规模化设备接入和持续增长的数据量，为可信数据空间建设提供了真实、连续的数据基础。全国农机作业指挥调度平台进一步将设备数据、服务组织和作业需求连接起来，使农机数据不仅用于统计展示，还能够支撑跨区域作业组织、应急救灾和社会化服务协同，数据资源在农业生产组织和行业管理中发挥了实际价值。
2.多场景落地。全国农事智能服务平台在河南固始等县域落地，提供农机调度、农资采购、农技问诊和产销对接服务；重庆“北斗+智慧油菜”项目实现农机作业效率提升20%、油菜单产提升5%以上；海南“农机券”推动补贴申请、审核和发放全流程线上化；与江苏法巴金租、网商银行等开展基于农机位置和作业面积数据的信用评估合作；智慧农业方案在巴西等海外市场应用。
3.示范成果。农业机械行业可信数据空间入选国家数据局首批可信数据空间创新发展试点；农业机械及作业高质量数据集入选国务院国资委首批央企人工智能高质量数据集优秀建设成果；3个项目入选国家数据发展先行试点；数据资产入表相关课题获评“优秀”。
上述示范成果从可信数据空间、高质量数据集、数据开发利用和数据资产化等多个维度，对公司相关实践形成阶段性验证。其价值不仅体现在项目入选和成果认定本身，更在于形成了一条相对完整的实践链条：前端具备规模化数据来源，中间具备治理、可信流通和模型能力，后端具备面向生产经营和行业管理的应用场景，为后续数据产品、模型服务和行业解决方案拓展奠定基础。
四、生态协同能力
1.政产学研用协同。与农业农村部大数据发展中心、农业农村部农业机械化总站开展战略合作，联合鹏城实验室、中国农业大学、南京农业大学等推进产业大模型和农业数据应用，链接农机企业、农服组织、农户、科研机构及金融机构，形成覆盖数据供给、技术研发、场景运营和成果转化的协作网络。
可信数据空间的持续运营依赖多主体共同参与。国机数科在生态建设中发挥平台连接和资源组织作用，一端连接行业主管部门和产业需求，一端连接科研机构、技术企业、数据提供方和应用主体，通过真实场景推动技术成果落地，并在应用过程中持续形成新的数据和需求反馈。政产学研用协同既弥补单一主体在数据、技术和场景上的能力边界，也有利于形成面向行业的标准化能力和公共服务能力。
2.规则与利益机制协同。建立跨部门数据治理和质量评估机制，以连接器和智能合约落实身份认证、用途控制、期限管理、异常预警和收益分配；探索“基础收益+增值收益分成+防控奖励”机制，使数据提供方、场景运营方和使用方按贡献共享价值，增强生态主体持续供数、用数意愿。
3.跨行业、跨区域协同。与南方能源行业可信数据空间开展互联互通合作，探索农业与能源数据跨域流通；通过巴西智慧农业平台、FAL智慧农场和“农业科技小院”等项目输出可复制的农业数字化方案，提升中国智慧农业方案的国际协同能力。
跨行业、跨区域协同进一步拓展了可信数据空间的价值边界。与南方能源行业可信数据空间的互联互通，探索不同数据空间之间身份、规则、授权和应用的协同，为农业数据与其他行业数据融合积累经验。海外智慧农业项目则验证了相关平台和解决方案面向不同区域农业生产条件进行适配和输出的能力。
总体上，国机数科已形成以可信数据空间连接数据资源、以产业大模型提升数据价值、以智能服务平台承接产业应用、以多主体协同扩大生态规模的发展体系。战略、技术、产品、市场和生态相互支撑，使“可信数据空间+AI”从基础设施建设延伸到数据价值释放和产业智能化应用，为农业机械行业乃至农业全产业链的数据可信流通与智能化升级提供可复制、可推广的实践样本。
完成单位：国机数字科技有限公司
完成人：王宇航、孙战胜、乔鹏、吕伟健