棉花是我国重要农产品和纺织生产原料。长期以来我国棉花生产占全球约五分之一、棉花消费占全球约三分之一，关系1亿多棉农和纺织生产利益，因此国家发展和改革委于2003年正式批准国家棉花市场监测系统（以下简称“监测系统”）立项。该系统作为国家“十五”重点电子政务工程建设项目之一，中国储备棉管理总公司为项目法人，专门成立中储棉花信息中心负责建设和运行维护任务。
经过近15年的发展，监测系统通过信息技术的支撑，积累了涉及棉纺产购销各环节的监测数据，形成了国家棉花价格指数、监测系统报告体系等监测成果。如今，随着深度学习技术的成熟，人工智能（AI）正在逐步进入日常生活各个领域，已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术。同时，人工智能的发展也给已经积累下大量丰富数据资源的监测系统带来了新的提升空间，让监测系统在继往开来的新时代继续能为国家宏观调控提供更优质的咨询成为可能，让政府决策能够“智”在四方，“智”在必得。
棉花产业链包括棉农、轧花厂、流通商、纺织企业、服装加工和贸易商等多个主体,涉及种植与纺织两大产业。棉花产业链各环节的变动都会给相关利益者带来极大的影响，因此对产业链上各个环节的监测十分关键，对棉花价格波动的预测至关重要。人工智能技术可以在棉花种植、采摘、生产、贸易等棉花产业链中的多个环节得到应用。
随着我国卫星技术的发展和无人机的快速普及，结合智能计算机视觉技术，我们可以对棉花的种植全生命周期建立天空地一体化智能监测网。在高空，使用高分辨率遥感卫星拍摄卫星图像，基于图像智能分析可进行棉花种植面积测量，在中天，依赖无人机拍摄的棉花图片，采用智能图像处理，对长势、病虫害进行监测。同样的，地面可利用各种小型监测器进行小范围但是更加详尽的棉花面积测量、长势、质量监测。
在棉花的采摘环节中，人工采摘成本高且质量不稳定，人工智能的发展已经能够设计机器人来进行采摘，降低了采摘环节的成本。如南京工程大学袁建宁研发的双目摄像头采摘机器人，采用计算机视觉算法定位棉花位置，配合机械手臂进行机器精准采摘作业。基于机器人采摘技术，可以节省大量人力成本和时间成本。
在棉花相关的贸易中，也可以利用对买卖双方（产业链中的轧花厂、贸易商、纺织厂等）的基本属性、购买能力、行为特征等进行智能分析，从而推荐潜在的买卖双方。在棉花相关产业的生产中，产品的质量与成本往往成正比关系，质量越好成本越高，反之，成本低质量差，如何选择最优策略就是生产环节中的重要问题之一。目前，一些企业通过采集并处理一线生产环节中的数据，利用机器学习算法（深度学习等），自动生成生产成本与质量的最优策略，实现利益最大化。
此外，棉花价格可以说是棉花产业中最核心的数据。在预测棉花价格这一重要问题的研究上，利用中储棉信息中心丰富的业务知识和庞大的各类相关数据，结合学术机构的人工智能算法，可以实现对棉花价格的精确预测。有了这些更智能预测和分析，就能够指导储备业务更精准的贴近市场和企业，贴近棉农，让国家的棉花储备变得更加有智慧。
中储棉花信息中心-北邮数据智能联合实验室的目标，是以中储棉自有棉花大数据及其他相关外部数据为基础，结合机器学习、深度学习和人工智能相关理论，研究基于数据的智能信息提取和决策支撑的关键算法，并开发相应的智能软件系统，以提升中储棉总公司及国家相关机构的管理水平和经济效益。
联合实验室计划执行周期为三年，首期规划研究方向及预期成果有如下几个方面：一是研究棉花市场交易价格模型：深入分析中储棉已具备的棉花公检质量数据及棉花交易合同数据，使用回归方法挖掘两者之间的关联关系，建立棉花市场交易价格与棉花质量间的因变模型，并通过真实数据验证和优化模型。二是研究基于依赖图的数据模型优化方法：目前监测系统已有近百张数据表，构成了一个复杂的数据模型，无形中也增加了数据采集和分析的难度。我们将结合业务专家经验和依赖图建模方法，研究现有数据模型的合理性，并进行有针对性的优化。三是研究智能数据清洗算法：监测系统中存储的数据有大量来自人工采集的数据，不可避免会存在大量的数据噪声和数据缺失情况。我们将研究数据清洗的智能算法，对数据进行有效降噪和补全，提高数据质量和价值，提升数据分析效率。四是优化及扩展棉花指数计算方法：基于监测系统的数据，中储棉信息中心计算生成了多项棉花指数发布于国家棉花数据中心网站，我们将挖掘这些指数与棉花市场运行规律的相关性，并研究进一步提升指数市场价值的优化计算方法，探索是否存在更多有价值的其他指数及其计算方法。
联合实验室的运行和管理实行管理委员会领导下的实验室主任负责制。实验室设联席主任两名（中储棉、北邮各一名），下设算法研究部和技术研发部两个部门，并选聘内外部专家、学者构成学术委员会。联合实验室采用以中储棉业务专家为核心、北邮技术专家为支柱的紧密合作模式运行，双方发挥各自专长，互相配合，完成各项工作，具体运行模式如下图所示。
综上所述，可以预见在不远的将来，人工智能技术与棉花产业的结合将给中国棉花市场的平稳运行和效率提升带来更大的益处。