本文系统阐述以数据为核心、分阶段落地的智能拖拉机方法论：以“边缘智能+云平台”架构串联设计、制造、自动驾驶与运维，先搭建高质量数据与数字孪生，再导入自动导航、作业自适应、视觉质检与预测性维护，并嵌入合规与安全。通过试点—扩展—标准化三步走，3—5年内可在良品率、油耗、停机时间与服务效率上实现两位数改进，打造可持续的农业机械竞争力。

用大模型种莲藕的关键是把模型变成数据驱动的田间决策助手：标准化采集土壤、水位、气候与栽培数据，构建本地知识库与场景化提示词，按“浅水促芽—稳水促叶—深水促藕”节律管理；选择黏壤土、泥层30-40厘米、pH6.5-7.5，春季栽下2-3节完整芽头种藕，配合有机+NPK基肥与生物防控，借助无人机和传感器识别病虫、优化施肥与调水；分批采收与冷链保鲜，建立溯源与价格预测闭环，持续复盘迭代以提高稳定产量与投入产出比。

尿素需求量计算需综合作物类型、目标产量、土壤氮素含量与利用率等多重因素，为农业与工业合理配置资源、提高效率及环境友好提供了科学依据。现代管理平台如PingCode与Worktile通过集成数据采集、动态模型调整和流程协作，大幅提升了尿素用量的精确性和管理水平。未来，随着智能技术和信息化的应用，尿素需求预测将更精准高效，助力行业向绿色与可持续方向发展。