Artificial intelligence is increasingly moving from single-purpose agricultural recognition tools toward integrated decision-support systems that connect information access, diagnosis, task execution and post-action feedback. This paper presents a design-science case study of the Zhinong AI Agricultural Decision Platform, a farmer-facing system that integrates agricultural information push services, natural-language question answering, image-based crop disease diagnosis, plot and farming-calendar management, workflow orchestration, a Hainan Free Trade Port agricultural service zone and an age-friendly care mode. Based on public project materials, policy context and prior research on smart agriculture, machine learning and design science, the paper constructs a layered system architecture and a closed-loop decision process summarized as sensing, analysis, planning, execution and feedback. It further proposes a function-pain-point mapping matrix, an evaluation indicator system and a governance framework covering data provenance, model risk, expert review, privacy and adoption risk. The study does not claim measured field performance because production logs, controlled user studies and expert-labeled local image datasets were not available at the time of writing. Instead, the contribution is a structured research framework for transforming an AI agricultural prototype into an empirically testable, accountable and localized decision-support infrastructure for smallholder production.

Bản dịch tiếng Việt:

Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng chuyển từ các công cụ nhận dạng nông nghiệp đơn mục đích sang các hệ thống hỗ trợ quyết định tích hợp kết nối truy cập thông tin, chẩn đoán, thực hiện nhiệm vụ và phản hồi sau hành động. Bài viết này trình bày một nghiên cứu điển hình về khoa học-thiết kế của Nền tảng quyết định nông nghiệp AI Zhinong, một hệ thống hướng tới nông dân tích hợp các dịch vụ đẩy thông tin nông nghiệp, trả lời câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẩn đoán bệnh cây trồng dựa trên hình ảnh, quản lý lô đất và lịch canh tác, điều phối quy trình công việc, khu dịch vụ nông nghiệp Cảng Thương mại Tự do Hải Nam và chế độ chăm sóc thân thiện với lứa tuổi. Dựa trên các tài liệu dự án công, bối cảnh chính sách và nghiên cứu trước đây về nông nghiệp thông minh, học máy và khoa học thiết kế, bài viết xây dựng kiến ​​trúc hệ thống nhiều lớp và quy trình ra quyết định khép kín được tóm tắt là cảm biến, phân tích, lập kế hoạch, thực thi và phản hồi. Nó còn đề xuất thêm ma trận ánh xạ điểm khó khăn chức năng, hệ thống chỉ báo đánh giá và khung quản trị bao gồm nguồn gốc dữ liệu, rủi ro mô hình, đánh giá của chuyên gia, rủi ro về quyền riêng tư và áp dụng. Nghiên cứu này không khẳng định hiệu suất đo được tại hiện trường vì nhật ký sản xuất, nghiên cứu người dùng được kiểm soát và bộ dữ liệu hình ảnh cục bộ được gắn nhãn chuyên gia không có sẵn tại thời điểm viết bài. Thay vào đó, sự đóng góp này là một khung nghiên cứu có cấu trúc để chuyển đổi nguyên mẫu nông nghiệp AI thành cơ sở hạ tầng hỗ trợ quyết định địa phương, có thể kiểm chứng và có trách nhiệm cho sản xuất của các hộ sản xuất nhỏ.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.