在规范化管理的粮仓内，一根根智能探杆被有序部署到粮堆；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。这是南京财经大学计算机与人工智能学院毛波教授带领学生团队研发的“智探粮芯”智慧储粮监测与预警系统在粮库中的日常使用场景。

这套融合“多模态感知+AI识别+预测决策”的前沿系统，在第十届全国财经院校创新创业大赛全国总决赛中获创意赛道特等奖，为我国粮食安全领域提供了新一代智能化解决方案。

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“自2023年起，团队便在粮情监测技术领域深耕不辍，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，与传统“靠经验、凭手感”的粗放式粮情管理方式不同，“智探粮芯”通过“多模态硬件+智能算法+服务平台”的深度融合，实现了对粮堆内部复杂环境的实时感知、智能分析和主动治理。

在实际粮库场景中，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、CO₂ 含量、虫情图像等多项关键数据。一旦虫害出现早期迹象，系统会在几分钟内自动识别虫种、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，集成温度、湿度、水分、气体浓度与虫害图像识别“五合一”功能，精准可靠，可灵活部署在不同类型粮仓中。其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，为国内智慧粮库建设带来了可推广、可复制的技术路径。

在算法方面，系统采用改进的 YOLOv8-seg 实例分割模型，可对玉米象、谷蠹等典型储粮害虫进行高精度识别，准确率超过 90%，即使在光线不足、粉尘浓度高的真实粮库环境中依然稳定运行。结合 LSTM 时序预测模型，系统可融合天气预报、粮温变化、历史虫情数据等多源信息，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。

更重要的是，“智探粮芯”不仅能够“监测得准”，还能“解释得清、决策得明”。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”项目已取得软件著作权5件、发明专利2项、发表高水平论文1篇，并在中粮集团、中储粮等多家大型粮储企业完成试点应用，表现出色，技术体系成熟度高。团队正在进一步构建“算法+算力”一体化平台，预计未来将把这套智能监测与治理能力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。

通讯员 陈彦博

扬子晚报/紫牛新闻记者 杨甜子

校对 胡妍璐

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