种地这件事的难点从来不是「不知道要干什么」，而是不知道现在地里到底是什么情况——几十个棚的温湿度在几套系统里，浇水靠看天看土，病虫害靠走到跟前才发现， 客户问「这菜打过什么药」翻不出记录。
鲸农把这几件事收到一个平台里——地块与作物档案、设备与遥测、水肥处方、病虫害识别、 告警与工单、溯源链路，并且把它开放出来：不用听我们讲，直接登录演示环境，按你自己的地块和作物走一遍。
鲸农是什么
鲸农是鲸云 AIoT 平台下的农业子平台， 也是智农·智慧农业解决方案里的软件部分，不是硬件产品。 鲸云是联鲸科技的 AI 物联网底座，鲸农、鲸仓、鲸油都是长在它上面的行业子平台， 分别对应农业、仓储、油田三类场景——同源底座、各自的行业模型与菜单。
它管的是农业资产与数据：农场、地块、温室大棚三级档案，作物品种与生育期， 传感器、气象站、摄像头、网关四类设备的台账，以及温湿度、光照、土壤墒情这些遥测指标； 在此之上做事：水肥处方与灌溉调度、病虫害识别、告警分级处置、工单流转、批次溯源与报表。
平台为 B/S 架构，浏览器直接访问，田间作业另配微信小程序端； 支持私有化部署，装在你自己服务器或内网，接口带租户字段，支持多租户数据隔离。
演示环境现有数据
2026-09-25 取自演示平台接口，为测试数据，仅用于说明系统功能，不代表客户实际业务规模
部分接口存在重复行（病虫害 16 条实为 8 种、AI 模型 6 条实为 3 类），此处取去重后的口径
从地块档案到扫码溯源，一条线走完
平台共 10 个菜单分组、73 个功能菜单（84 条路由，含列表、详情、设计器、看板、大屏与设置页）， 与演示环境左侧菜单一一对应。其中最重的两组是「地块与种植」与「精准农业」，各 13 项。
两件最看天吃饭的事，我们重点做了
病虫害识别：把发现时间往前挪
病害最怕的是发现晚——一棚传一片，等肉眼看出不对劲，防治窗口往往已经过了。鲸农把这件事变成一道例行工序：手机或巡检摄像头拍下叶片照片，上传后调用模型识别，返回病害种类与置信度，结果里同时记录用的是哪个模型、什么时候识别的。配合 8 类内置病虫档案，新人也能对着档案判断下一步该打什么药。
- 图片上传即识别
- 8 类病虫档案对照
- 巡检任务与识别结果留痕
水肥处方：谁该浇、浇多少，写下来
凭经验浇水有两个问题：费水，以及伤苗——同一个阀开多久，砂壤土和黏土完全是两回事。鲸农按地块生成水肥处方，处方可以落到地块边界上看（处方地图），也可以排成定时任务；土壤湿度传感器读数和自动化规则接上之后，「湿度低于阈值即启动灌溉」是一条能配出来的规则，不是口头承诺。
- 按地块下处方
- 处方地图空间化展示
- 湿度阈值联动自动执行
地里的异常，不该等人走到跟前才发现
农业的异常有两个特点：发展快，且不容易回看——棚内温度半小时能窜上去，病害两三天能传染一片，而地里发生的事如果没有记录， 事后基本靠回忆。
鲸农的做法是让数据先替人盯着。遥测数据持续进平台，按阈值规则触发告警， 告警分级进入统一中心，确认与解决两段留痕；能自动处理的交给自动化规则直接执行， 需要下地的转成工单派给人。AI 助手每天出一份农场简报，把当天该关注的事摆在最前面。
现场数据怎么进来
这里要把边界说清楚：鲸农负责平台侧的事——管档案、收数据、出结论、派任务；田间的传感采集、供电与通信由智农方案里的硬件承担， 包括土壤墒情与气象传感器、灌溉控制设备、边缘网关与田间摄像头。 两者组合使用，具体选型按地块条件、面积与网络覆盖确定。
适合哪些场景
下列场景都对应平台已具备的功能。是否匹配你的实际情况，建议直接登录演示环境验证， 而不是看我们怎么描述。
怎么体验
演示环境已经开放，无需注册。建议不要只点几下看界面，而是带着你自己的地块去走： 照着你的农场、地块、温室建一遍层级，看几个棚的环境曲线，上传一张叶片照片试识别， 开一条告警处理一遍，再配置一条自动化规则。