新农业龙头采集行业数据实施特征标签工程

新农业龙头的核心能力看家本领（1）

大数据是现代农业体系的关键要素，是新农业龙头的核心能力，由于农业大数据需要定向采集积累储备，具有不可替代性，是新农业龙头的战略性资产。新农业龙头通过实施数据特征标签工程，能够成为行业数据的主人，成为行业数据知识资产的拥有者，成为线上线下两栖品牌的提供者。新农业龙头要以数据特征标签为抓手，掌握数字经济时代生存发展的看家本领，在新农业数字空间跑马圈地，找到自己立足的山头领地。

1、定向采集全产业链多维度大数据

店场网是新农业龙头，要带领全行业进行数字化转型，只有实现了数字化转型之后，才能实现与云计算人工智能的对接，才能够实现智能化操作运营。实现向数字农业转型，首先要解决“数据荒”的问题，补上行业数据短缺这块短板，先解决行业数据“有没有”的问题，再解决够用不够用的问题，同步解决数据质量“好不好”的问题，保证收集的是有用的好数据，不是没用的垃圾多余数据。

店场网为小农户提供生产性云服务，是为了收集农牧场食材生产端大数据，店场网为餐饮店赋能发展会员体系，是为了收集销售端大数据。店场网平台通过专家做客服收集交互大数据，通过提供线上销售渠道收集交易大数据，通过搭建B2B交易渠道收集商家交易数据，通过构建餐饮会员体系收集C端消费大数据。通过物联网传感器收集生产现场大数据，应用智能机器人客服收集销售现场大数据等等。

细分行业大数据是新农业龙头的核心能力，店场网通过全产业链大数据全方位布局，形成了产销供需商业闭环，店场网拥有了全行业产业链各环节大数据，积累了本行业产品全生命周期大数据，收集积累视频图片语音文本全维度大数据。就掌握了数字农业的主动权，水到渠成地实现与云计算人工智能对接，实现数据驱动发展运营。

2、实施特征标签工程为机器学习铺路

人工智能是计算机智能，机器智能是通过机器学习来实现的，机器学习的主渠道是监督学习，而监督学习则高度依赖特征标签数据。数据集的大小多少质量优劣严重影响机器学习的效果好坏。当前，数字农业实现智能化最大制约因素是缺乏数据，最大的难题是为行业数据提供特征标签问题，行业大数据在没有标签之前，还无法对接应用人工智能。不解决标签化数据瓶颈制约问题，机器学习就是一句空话。

数据标签需要采取工程化方式来解决，包括定向采集行业数据，还包括在行业数据中抽取特征和加注标签，采取人工标注或者机器自动化标注。店场网特征工程重点是对产品抽取特征，利用特征设计标识词，诸如，饲养动物特征词，种植作物特征词， 原料食材特征词，餐桌菜品特征词等等。将特征词注册成为商标， 将商标设计成商标应用词，利用商标应用词作为数据标签。这些特征词是对接语音助手的“唤醒词”，对C端消费者是呼之即来的“直达号”，对B端商家是直接调用的AI工具。

3、以文本数据为核心优化数据库结构

在产业互联网平台上，解决信息孤岛问题是通过节点智能连接实现的，实现柔性化制造个性化生产是通过对生产要素智能连接调度实现的。农业互联网平台主要功能是智能连接，包括对种养加各环节进行智能连接，在产供销之间进行智能连接等等，通过智能连接调度实现产销供需一体化运营。数据特征标签工程是为智能连接服务的，特征标签数据库就是农业互联网平台必备的工具箱。

店场网平台为构建农业互联网标识解析体系，组织实施数据特征标签工程，利用汉字中的字和词做标识，利用特征词做数据标识。为什么选择汉字词作数据标签？原因是AI智能狗是识字的，知道每个字词是什么意思。这样，汉语字典及词典就成为现成的知识库，还是行业特征词的知识图谱数据集，可以借用字典词典解释不同特征词之间的各种关系，帮助机器理解特征词相关句子之间的上下文关系。

大数据有文本、语音、图片、视频四种基本形式，四大数据之间的关系不是一字并肩王，其中文本数据是核心数据，文本数据是行业知识图谱，为行业大数据提供体系架构支撑。文本数据是底层结构基础设施，可以利用带标签的文本数据集为视频添加字幕，给图片添加水印，实现图文并茂的效果。有了文本数据可以转换成语音，在将语音转换成文本时，为了准确理解语音含义，可以利用文本数据进行上下文对照。

4、特征标签如同高速公路的标识牌

店场网根据地域品种等特征构建了产业体系数据集，对生产端的“农牧场”进行了定义分类；对销售端的“餐饮店”进行了定义分类；对饲养动物（猪牛羊鸡鸭鹅）进行了定义分类；对米面粮肉蛋奶食材进行了定义分类，对多种餐桌菜品进行了定义分类，这样就构建形成了体系化数据集。体系化数据集反映了数据之间的各种关系，反应了产业链内部节点之间的关系，产业生态圈内各个链条之间的逻辑关系等等。

在设计体系化数据集的时候，就已经对这些数据进行了分类和分层处理，就构建了体系框架结构，对各个节点特征词都加注了标签进行标记，应用标签标注了类别，应用标签标识了层次，标签反应了关键词的特征，体系化标签定义了标签之间的结构关系，为机器深度学习提供了极大的方便，可以加快对接AI工程进度，使人工智能能够尽快开花结果。

未来语音交互将成为人机交互的主要方式，语音助手是AI最重要的应用场景，语义解析是机器学习最大的难题。店场网构建了行业文本特征标签数据库，可以对原生数据流自动化加注标签，使文本中位于节点的句子都有行业标签进行定义。这样就可以与通用语音助手顺利对接融合。

通用语音助手通过字典词典可以知道句子里面字和词是什么意思，通过店场网知识图谱知道里面的特征词是什么意思。那些通用字词典知识库相当于高速公路的路面和护栏等基础设施。店场网行业标签如同高速公路的路标和路牌。能够消除店场网行业数据语义理解的歧义性，降低语义模糊性，提高对话答案的精准性，能够帮助店场网行业语音助手加快打造进度。