科技日报记者 张晔 通讯员 陈彦博
在硕大的粮仓内，一根根智能探杆被有序部署到位；屏幕上，实时跳动着温、湿、水、气与虫情数据。仓外，管理员只需在手机上轻触即可完成风险巡检……
在近日举行的第十届全国财经院校创新创业大赛全国总决赛中，这套由南京财经大学研发“智探粮芯”智慧储粮监测与预警系统，获创意赛道特等奖，为我国粮食安全领域提供了新一代智能化解决方案。
2003年，该校计算机与人工智能学院毛波教授团队开始研发粮情监测技术。“从最初的温湿度采集，到如今多模态监测、AI智能识别、大模型决策支持的全链条体系，持续攻关储粮信息化‘卡脖子’技术。”毛波告诉记者，传统守粮人“靠经验、凭手感”，“智探粮芯”通过“多模态硬件+智能算法+服务平台”的深度融合，实现对粮堆内部环境的实时感知、智能分析和主动治理。
实际应用场景中，这套系统让储粮管理第一次真正实现了“看得见、算得出、管得住”。
在福建省储备粮南安库，由于湿度高、虫害多发，管理压力长期居高不下。项目团队将智能探杆插入粮堆，每隔数分钟便能自动采集温度、湿度、水分、二氧化碳含量、虫情图像等多项关键数据。一旦虫害出现早期迹象，系统会自动识别虫种、判断风险等级，并将预警信息和处置建议推送给库区管理员。
过去需要依赖人工“掏探子”“翻粮面”才能发现的问题，如今在手机上轻轻一点就能及时掌握，极大提升了安全性与工作效率。
“在智能监测技术长期依赖进口的背景下，‘智探粮芯’实现了关键硬件的自主可控。”团队成员、南财计算机与人工智能学院计算机2402班黄微介绍说，系统核心设备——自研多模态智能探杆，集成温湿度、水分、气体浓度与虫害图像识别等“五合一”功能，成本仅为进口设备的约1/5，却能覆盖更多的监测维度，实现更长时间的在线运行。
在算法方面，系统采用改进的YOLOv8-seg实例分割模型，可精准识别玉米象、谷蠹等典型储粮害虫，准确率超过90%。结合LSTM时序预测模型，可对未来5天虫害风险进行预测，为粮库提前争取4—7天的干预窗口期，实现从“事后救火”到“提前预警”的跃升。
团队基于大语言模型搭建了智能交互平台，能够将复杂数据转化为通俗易懂的风险说明，并生成分级处置策略。基层仓库管理员只需一句“最近仓内状态怎么样”，系统即可自动汇总当前粮情、虫情趋势以及建议的处理操作，实现真正意义上的“AI助手陪伴式管理”。配套的专家服务平台则构建了从监测、诊断到处置、复核的完整闭环，让传统粮情管理更加标准化、智能化。
截至目前，“智探粮芯”项目已在中粮集团、中储粮等多家大型粮储企业完成试点应用。团队正在进一步构建“算法+算力”一体化平台，争取推广至更多的储粮企业，为传统行业注入智能化升级的新动力。
（受访者供图）
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