# 后续工作计划

> **完成状态（2026-08-13 更新）**：#5-#24、#27 已完成（详见 `开发交接记录.md`）；#1-4 因物理机问题挂起；#23/#26 骨架完成；微信/天气真实数据待凭证。

## 整改实施计划 Wave 0-4（2026-08-13 启动）

能力状态使用七态：未开始、方案确定、骨架、Mock、手工录入、部分可用、可验收、已验证。

| Wave | 范围 | 任务 | 状态 | 阻塞 |
|---|---|---|---|---|
| Wave 0 | 决策与基线 | Task 0 固化开放决策与整改基线 | 方案确定 | 无，决策记录已生成 |
| Wave 0 | 决策与基线 | Task 1 恢复可复现的多端质量基线 | 部分可用 | CI 待 Task 0 平台落地 |
| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 2 版本化数据库迁移与 Schema 启动门禁 | 部分可用 | 开发库升级已验证，真实 down 回滚演练待后续 |
| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 3 移除默认密钥与默认管理员密码 | 延后到最后（跳过） | 用户 2026-08-13 明确要求跳过并留到最后 |
| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 4 收口视频访问与摄像头密钥输出 | 部分可用 | 待开发服务器部署联调 |
| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 5 修复 WebSocket 越权与 AI 流 SSRF | 未开始 | 无 |
| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 6 修复 AI 风险语义并隔离 Mock 数据 | 未开始 | 无 |
| Wave 1 | P0 安全与正确性 | Task 7 修订 qPCR 判读与检测质控 | 未开始 | 需领域专家确认 |
| Wave 2 | 工程可靠性 | Task 8 建立可靠通知、吊销与跨实例状态 | 未开始 | 无 |
| Wave 2 | 工程可靠性 | Task 9 建立统一检测任务、样本链与发病事件 | 未开始 | 无 |
| Wave 3 | 业务闭环 | Task 10 补齐消毒、种源与二维码身份链 | 未开始 | 无 |
| Wave 3 | 业务闭环 | Task 11 实现小程序离线巡检与可靠同步 | 未开始 | 无 |
| Wave 3 | 业务闭环 | Task 12 完善环境规则、会诊治理、知识审核与效果评估 | 未开始 | 无 |
| Wave 4 | 验收与发布 | Task 13 建立可观测性、容量与恢复验证 | 未开始 | 无 |
| Wave 4 | 验收与发布 | Task 14 建立规格追踪、端到端验收与发布门禁 | 未开始 | 无 |

## 技术选型决策（2026-08-11 确定）

**采用混合架构：现有 Go 底座 + Python AI 微服务**

- 平台/业务：沿用 `server-go`（Go/Gin/GORM、PostgreSQL、IoTDB、Valkey/Redis、VerneMQ、Ceph S3、WVP+ZLM 等现有能力）
- AI 能力：新建独立 Python 服务 `ai-service/`（FastAPI + ONNX Runtime），承载 YOLO 检测、图像/光谱分析
- 通信：Go 后端 ↔ AI 服务通过 HTTP/gRPC；摄像头流巡检由 AI 服务直接消费 ZLMediaKit 流
- 端侧：农户端微信小程序沿用现有 Taro miniapp；端侧 ONNX 推理作为后续优化项

**部署决策（2026-08-11 确定）：生产环境全部上云，本地仅用于开发/训练/测试**

- 生产：业务云主机 + GPU 云主机（NVIDIA T4 16G）+ 云对象存储（OSS/COS），同地域同 VPC 内网互通
- 本地（开发 VM + fnOS/i7-8700T/Tesla P4 物理机）：仅做代码开发、YOLO 模型训练、数据集处理与功能测试；训练产物（`best.onnx` 等）上传云端部署

## 云部署配置（2026-08-11 确定）

| 资源 | 推荐配置 | 用途 |
|---|---|---|
| 业务云主机 | 8 vCPU / 32GB / 100GB SSD 系统盘 + 500GB SSD 数据盘，10Mbps 起步（视频多则按量），Debian 12 / Ubuntu 22.04，华南或华东 | Go 后端、PostgreSQL、IoTDB、VerneMQ、Valkey、Docker（WVP/ZLM/MySQL/Redis）、recorder-go、前端 |
| GPU 云主机 | NVIDIA T4 16G，8 vCPU / 32GB / 100GB SSD，与业务主机同 VPC | `ai-service`（ONNX Runtime 推理），不承担训练 |
| 云对象存储 | OSS/COS：录像 bucket + 图片 bucket，配置生命周期（录像按保留期转低频/删除） | 替代 Ceph（现有 loop 100GB 容量/性能受限） |
| 网络与入口 | 域名 + HTTPS 证书（小程序合法域名需 ICP 备案）、负载均衡（可选）、CDN（模型/静态资源分发） | 对外访问与端侧模型更新 |
| 数据库 | 优先云 RDS（高可用+自动备份）；成本敏感则业务主机自装 + 每日备份 + 云盘快照 | PostgreSQL 业务数据 |

## 一、前置准备（P0）

- [ ] 1. 修复数据集：按原始图重新划分 train/valid/test（消除 Roboflow 增强副本导致的跨集泄漏）；修正 `data.yaml`（`heathly` → `healthy`、绝对路径）；删除空标签（**挂起：物理机问题**）
- [ ] 2. 远程训练服务器（fnOS / i7-8700T / 62G / Tesla P4 8G）搭建环境：venv + PyTorch（cu121/cu124，兼容 P4）+ ultralytics（**挂起：物理机问题**）
- [ ] 3. 数据集上传服务器 `/vol1/ai/datasets`（**挂起：物理机问题**）
- [ ] 4. YOLOv8s 二分类基线训练（healthy/sick），产出 `best.pt` / `best.onnx` + 指标报告（mAP、混淆矩阵）（**挂起：物理机问题；ai-service 已预留 `MODEL_MODE=onnx` + `best.onnx` 接入**）

## 二、AI 巡检闭环（规格书阶段一，MVP）

- [x] 5. 新建 `ai-service/`（**骨架完成**：FastAPI + ONNX Runtime，`POST /detect`、`GET /health`、`/stream-detect`、`/metrics`；mock 模式运行于开发服务器 :8000；真实模型待训练恢复后 `MODEL_MODE=onnx`）
- [x] 6. Go 后端对接（**完成**：AI client + `inspection_records` + `/api/v1/inspections`，`Idempotency-Key` 幂等）
- [x] 7. 蚕房/蚕匾/批次管理（**完成蚕匾/批次/饲养记录**；消毒记录 P1、蚕种来源全链 P2 未做）
- [x] 8. 农户小程序拍照巡检（**完成**：拍照→上传→AI 结果→风险分级→记录；端侧推理为后续优化）
- [x] 9. 风险评分引擎（**完成**：0.5×AI + 0.2×环境 + 0.15×阶段 + 0.15×整齐度；整齐度暂无数据源恒为 0）
- [x] 10. 知识库初始版（**完成**：4 类核心 + 扩展病种、AI 结果解读、LAMP/SERS 教程、四季提醒、图谱图片上传；图谱素材待三个方向导入）
- [x] 11. 推送（**骨架完成**：WebSocket 保留 + 微信订阅消息绑定/授权/巡检触发；真实推送待 AppID/Secret/模板 ID）

## 三、环境监测 + LAMP 检测（规格书阶段二）

- [x] 12. 天气数据接入与高发病天气预警规则（**完成**：和风天气 + `weather_alerts` + 定时评估；真实数据待 `QWEATHER_API_KEY/LOCATION`）
- [x] 13. 饲养阶段风险提示（**完成**：`/knowledge/stage-hints` + 小程序选择器）
- [x] 14. LAMP 检测管理（**完成**：任务单/5 步流程/照片/结果录入；AI 辅助判读待模型）
- [x] 15. 交叉验证（**完成**：一致→确认诊断，不一致→建议会诊）
- [x] 16. 耗材管理（**完成**：库存/低库存/临期预警/采购建议）
- [x] 17. 技术员 Web 后台（**完成**：检测任务/耗材/巡检复查）

## 四、专家诊断 + 多检测方式 + 疫病溯源（规格书阶段三）

- [x] 18. 专家会诊（**完成**：病例快照/意见/防控方案/归档；在线会诊为表单版，实时音视频未做）
- [x] 19. qPCR/SERS/高光谱接入（**完成**：Ct 自动判读、SERS 光谱 + 光谱库、高光谱预留）
- [x] 20. 多检测方式推荐引擎（**完成**：设备/紧急/操作者/成本偏好加权）
- [x] 21. 疫病溯源（**完成**：三级溯源；区域关联 v1 用同房间历史）
- [x] 22. 区域发病热力图（**完成统计图表版**（柱状/饼图）；GeoJSON 乡镇/县级地图后续按需接入）
- [x] 23. 摄像头流 AI 巡检（**骨架完成**：`/stream-detect` 拉流抽帧检测；正式巡检编排二期，需摄像头视角数据）

## 五、数据分析与运维

- [x] 24. 蚕房健康画像、防控效果评估、年度发病规律（**健康画像与年度规律完成**；防控效果评估 P2 未做）
- [x] 25. 时序存储决策：**MVP 沿用 IoTDB（现状）**；TDengine 作为生产规模化候选，在出现聚合报表/性能瓶颈或上云规划时先做基准测试再定（2026-08-13 决策）
- [x] 26. AI 服务部署与 GPU 监控（**骨架完成**：`/metrics` 含 nvidia-smi，开发服务器可读到 940MX；生产 T4 接入时复用）
- [x] 27. 测试基建（**完成**：Go 各模块单测 + Web Vitest + `npm test`）

## 依赖关系

```text
数据/环境(1-4) → AI 服务(5) → 拍照巡检(6-11)          [阶段一]
                      ↓
环境+LAMP(12-17) → 专家会诊(18) → 疫病溯源(21)        [阶段二→三]
                      ↓
摄像头流巡检(23) + 数据分析(24)                       [阶段三→四]
```

## 待决策事项

- [x] 时序数据库：MVP 沿用 IoTDB；TDengine 留作生产规模化候选（基准测试后再定）
- [ ] 数据集病种扩展：由二分类（healthy/sick）扩展为 7 类病种标注（影响 AI 巡检与溯源联动）
- [x] AI 服务部署形态：已定——云 GPU 主机（T4 16G），容器化部署
- [x] 对象存储：已定——云 OSS/COS，替代 Ceph