行业 21

农业与食品

2 个案例 · 交付周期 8–10 周 · 2 处踩坑

本行业 FDE 要点

这个行业做 AI 项目和别的行业不同的地方。交付团队进场前要过一遍，发起方立项前也要过一遍。

  1. 生物安全限制人员进出

    规模化养殖场对外来人员有严格的洗消、隔离要求，FDE 很难随时进场。大部分工作要远程完成，进场一次要提前计划，这会拉长周期。

  2. 现场数字化程度不均

    集团总部有 ERP 和养殖管理系统，场里有环控器、料线、水表，但数据常常只在本地设备上，或者靠饲养员手工填写。先确认哪些数据真实可用。

  3. 生物和季节周期长

    养殖要看一个批次、一个季节，食品生产要看原料季节和订单旺季。验证周期常常超过 6 周，要在计划里说明。

  4. 食品安全是底线

    追溯、召回、检验有法规和客户审核要求。AI 不能替代检验结论和兽医诊断，只做预警和辅助。

  5. 一线人员文化程度和设备条件差异大

    饲养员、车间工人用手机、穿防护服、戴手套。界面要极简，最好不需要输入文字。

2 个案例

每张卡片上的引言是客户的原话。点进去看好 FDE 怎么把它换成真问题。

  • 21.110 周 · 5 个阶段 · 1 处踩坑

    养殖场疾病预警

    客户嘴上要的「在猪舍装摄像头和拾音器，用 AI 识别猪咳嗽和异常行为，提前预警疫病。」

    真正要解决用已有的采食、饮水、环境数据，比人工提前发现异常栋舍

  • 21.28 周 · 5 个阶段 · 1 处踩坑

    食品生产追溯与质量

    客户嘴上要的「做一个区块链加 AI 的追溯系统，消费者扫码就能看到从养殖到工厂的全流程。」

    真正要解决出现原料问题时，2 小时内查清影响到哪些成品批次

农业与食品还有没写到的场景？

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