一棵人參的“數據靈性”：如何用大模型喚醒中國道地藥材的智能未來？

“高質量數據集走到哪，AI就到哪。”——這句出自2025數博會的斷言，正在長白山的密林深處、吉林的仿野生基地和GAP認證藥園悄然成真。

對于人參產業而言，這不僅是一次技術升級，更是一場關乎中醫藥傳承、道地藥材保護與大健康產業躍升的系統性變革。
過去，種參靠“老把頭”的經驗、憑年份估藥效、用肉眼判病害；
今天，我們要靠數據——靠一個高質量數據集，訓練出“懂山、懂參、懂藥性”的人參產業大模型，打造出“會預警、能溯源、通市場”的智能服務產品，真正實現“智慧種參、科學加工、精準康養”。

一、破局“高門檻、難標準化”：建設人參行業的高質量數據集

人參被譽為“百草之王”，是我國最具代表性的道地藥材，主產于吉林（占全國70%以上）、遼寧、黑龍江及部分仿野生區域。但產業長期面臨生長周期長（4–6年）、連作障礙極強、病害頻發（根腐病、疫病）、品質評價主觀、年份造假、市場魚龍混雜等痛點。

科研與生產數據高度碎片化，缺乏統一標準，難以支撐現代中醫藥高質量發展。

要破局，必須建設一個統一規范、全鏈條覆蓋、多模態融合的高質量數據集。

依據《高質量數據集建設指引》，我們提出“五維標準”：

維度

人參產業的具體體現

規模“大”

覆蓋主產區（吉林撫松、集安、靖宇；遼寧桓仁；黑龍江鐵力）、主要類型（園參、林下參、移山參、野山參【依法采集】）、全生命周期（選地、整地、播種/移栽、田間管理、采收、初加工【洗參、曬參、蒸參】、分級、倉儲）的全產業鏈數據；包含多模態數據：地形地貌、土壤（pH、有機質、微量元素）、微氣候（溫濕度、光照、積溫）、遙感/無人機影像、植株圖像（莖葉形態、病斑）、根部表型（蘆頭、艼、體、紋、須）、農事記錄（遮陰方式、施肥、防病）、理化指標（人參皂苷Rg1、Re、Rb1含量，多糖，水分）、年份鑒定數據（碳14、顯微結構）、市場價格、藥典標準、消費者反饋等。

安全“牢”

遵守《數據安全法》《中醫藥法》《中藥材生產質量管理規范》（GAP）；農戶信息、種質資源、企業工藝數據脫敏處理；建立權限分級，確保“訪問可控、使用合規”。

規范“正”

建立統一的數據采集標準（如“根腐病”識別標準）、皂苷檢測流程、圖像標注規范（參照《人參等級劃分標準》）、元數據模板（記錄地塊ID、參齡、栽培模式、管理措施）；遵循FAIR原則（可查找、可訪問、可互操作、可重用）。

效果“好”

數據集能顯著提升模型性能：如病害識別準確率 > 90%，皂苷含量預測R2 > 0.85，參齡估算誤差 < 0.5年。

應用“廣”

支持道地產區認證、仿野生規劃、病害預警、采收決策、品質分級、年份鑒定、康養配方推薦等多場景，服務參農、合作社、飲片廠、中醫藥企業、監管部門、消費者。

建設路徑：采用“場景驅動+生態協同”模式

• 場景驅動：圍繞“根腐病防控”“連作障礙破解”“皂苷含量不穩定”“年份造假鑒別”等核心痛點，反向設計數據采集方案。

• 生態協同：聯合中國中醫科學院、吉林省人參研究院、GAP基地、頭部中藥企業（如同仁堂、華潤三九）、檢測機構，共建共享數據資源。

有了高質量數據集，下一步是訓練人參產業大模型——一個真正“懂山場、懂生長、懂藥效”的AI大腦。

大模型定位：

• 不是通用模型，而是垂直領域大模型，深度融合中藥學、植物生理學與康養科學知識。

• 目標：實現“感知-認知-決策-服務”閉環，成為人參產業的“智慧中樞”。

1. 多模態理解：能“看懂”無人機影像中的參棚遮陰狀態、“讀懂”土壤檢測報告、“分析”根部紋理圖像、“關聯”皂苷含量與生長環境。

2. 時空推理：結合積溫與降水數據，預測最佳采收期；結合歷史病害數據，預警根腐病暴發風險。

3. 知識問答：回答“這塊坡地適合種林下參嗎？”“葉子發黃是缺鎂還是疫病？”“如何提高Rg1含量？”

4. 決策建議：生成個性化方案，如“該地塊已種植2輪，建議休耕5年+種植綠肥”；或“當前皂苷積累達峰值，建議7日內采收”。

技術路徑：基于高質量數據集，采用“預訓練+微調”模式，在通用大模型基礎上注入人參道地性知識圖譜、皂苷合成通路模型、年份鑒定算法等專業體系。

大模型不能只待在實驗室。必須轉化為參農、企業、消費者都用得上、信得過、有溫度的智能服務產品。

推薦三大智能產品形態：

1. “參管家”APP：參農與基地的AI顧問

• 拍照識病害，秒出防治方案（尤其根腐病、疫病）。

• 接收采收提醒、休耕建議、天氣影響預警。

• 語音查詢GAP規范、市場價格、政策補貼。

• 價值：降低種植風險，守護道地品質，讓“老把頭”經驗數字化傳承。

“智慧參園”管理平臺：企業的數字孿生中樞

• 接入物聯網設備，實時監控參棚微環境與植株狀態。

• 自動生成輪作計劃、采收排程、初加工參數建議。

• 構建每一批人參的“數字身份證”，支持區塊鏈溯源與高端定價。

• 價值：提升優質參率30%以上，杜絕年份造假，打造可信中藥品牌。

“參知道”小程序：消費者的AI養生官

• 掃碼溯源，查看“這棵參的一生”（產地、參齡、皂苷含量、檢測報告）。

• 輸入體質與需求（“易疲勞”“失眠”），智能推薦適配參品或食療方。

• 學習正確燉參方法，避免“虛不受補”。

• 價值：打破信息不對稱，讓消費者“買得放心、補得科學”。

1. 筑基階段（1年內）

• 聯合國家中藥材產業技術體系、吉林省中醫藥管理局、頭部中藥企業，啟動人參高質量數據集共建計劃。

• 發布《人參產業高質量數據集建設指南》，統一數據標準。

• 完成首批3萬+病害與根部圖像、200+參園的環境與皂苷時序數據采集。

躍升階段（1-3年）

• 訓練并發布人參產業大模型1.0版。

• 在吉林主產區試點“參管家”APP，在連鎖藥店與電商平臺上線“參知道”小程序，服務5萬參農與百萬養生人群。

• 建立“數據—模型—反饋”閉環，持續迭代優化。

引領階段（3-5年）

• 大模型覆蓋全產業鏈，成為中醫藥現代化“基礎設施”。

• 數據集對外開放，賦能科研、保險、金融、國際認證（如歐盟草藥注冊）。

• 中國人參產業實現從“經驗傳承”向“數據智能+道地文化”雙輪驅動的歷史性跨越。

一棵人參，不再只是“深山老林的神秘饋贈”。
在AI時代，它是數據的結晶、算法的成果、中醫藥現代化的先鋒。

我們有責任、有能力、也必須率先建成中國人參的高質量數據標桿，訓練出“最懂中國參”的大模型，打造出從長白山到千家萬戶的智能服務鏈。

正如那句話所說：高質量數據集走到哪，AI就到哪。 而中國人參產業的智能化未來，就從這一株靈草開始，煥發新生。

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