（来源：新华日报）

□ 本报记者 张宣 实习生 王徐霖

过去，育种专家寻找一个优良基因，要在海量资料和多年试验中反复比对；农户面对田里的异常状况，更多依靠经验判断。如今，人工智能正在成为农业科研和生产的新助手。

近日，记者走访我省科研院所和农业科技企业发现，一批深耕细分领域的农业垂直大模型正快速落地，覆盖种植、养殖、育种、全链管理等环节，为传统农业装上数字化“大脑”。

据不完全统计，江苏目前已有近20个农业大模型及智能体投入研发或应用，数量和密度居全国前列。然而，要真正服务万千农户，仍需跨越数据、成本、门槛、装备等多道坎。

大模型走进田间棚舍

在大模型操作界面，选择地区盐城市射阳县，选定农作物小麦，短短几秒，一套完整的光伏高效发电方案跃然屏幕：光伏板倾斜多少角度、板与板之间留出多大距离，同时算出小麦大概产量、光伏发电收益以及整体经济效益。8月31日，在江苏省农业科学院农业设施与装备研究所实验室内，新能源设施农业创新团队负责人鲍恩财副研究员向记者演示“光伏慧农”模型。“过去在田地里安装光伏发电板之前，工程师和农业技术人员得反复开会讨论，全凭经验估摸着调整，不仅费时，还很难把种地和发电两方面兼顾好。”鲍恩财说，这套模型不会一味偏向发电，也不是只顾庄稼，而是帮两者找一个最合适的平衡点，项目建设方在动工之前就能看得明明白白：多发一点电，粮食产量会少多少；想要保障收成，发电收益又会损失多少。

在江苏省农科院农用新材料创新团队，“瑞雪”大模型把智能方案延伸到了地膜领域。团队负责人徐磊研究员介绍，长期以来，普通塑料地膜带来的白色污染是农业绿色发展的痛点，降解地膜又因各地气候、土壤差异大，基层很难精准选型。“瑞雪”作为全球地膜领域首个垂直大语言模型，整合全国2800余个县域的长时序气象与土壤数据，输入县域和作物就能输出适配的材料配方、最佳厚度和全周期性能预测，实现“一区一膜、一作一策”，不用再靠经验凭感觉选地膜。

育种赛道上，由江苏省农科院联合浙江大学共同研发的“豆好”智能体于近日发布。江苏省农科院经济作物研究所豆类作物创新团队首席助理、研究员袁星星介绍，1500份绿豆种质数据收集历时六年，可靠性很强。国家食用豆产业技术体系首席科学家、省农科院副院长陈新表示，借助这套模型可以少走育种弯路，将育种时间缩短到两三年。

养殖场里，大模型正在替人巡棚舍。8月30日，在邳州市燕子埠镇一处规模化笼养肉鸭场，一阵警报声响起，几个标着红色预警的笼位号出现在显示器上，提示雏鸭是否死亡。江苏省农业科学院农业设施与装备研究所副所长柏宗春研究员给记者算了一笔账：传统模式下，一栋饲养3万只肉鸭的标准鸭舍，工作人员每天早中晚都要巡棚，每次用时45到60分钟，一天下来光巡查就要三个小时。应用这套模型后，一轮巡查可以缩短一个小时，还能精准定位异常位置，有四栋鸭舍的养殖场一天能省出一个人的全天工作量。

田埂上，智慧工具正在服务万千农户。苏州吴江的种田大户老夏举着手机，对着自家田块拍了两张照片，上传到“作物云”小程序，没过几分钟，系统就完成了作物识别和面积测算，原本要半个月才能办完的农业补贴申报，在家门口就搞定了。这个小程序背后，是中科禾信遥感科技（苏州）有限公司自主研发的金垄大模型。该公司总经理陆洲告诉记者，平台利用人工智能技术与卫星遥感影像协同分析，除了补贴申报，还能精准给出灌溉、施肥、病虫害防治的建议，目前已在苏州全市推广。

百模竞发的底气在哪

把视野放到全国，农业大模型的赛道上百舸争流。中国农业大学“神农大模型4.0”覆盖全国31个省区市，服务百万农户，落地应用超500万亩农田。上海推出国内首个生物育种大模型“丰登”。安徽农业大学发布大豆垂直大模型“丰菽”2.0和梨产业“棃想”大模型。

与这些省份相比，江苏的差异化优势十分鲜明。“‘神农’走的是通用底座路线，‘龙江农知’打的是区域特色牌，江苏选择的则是‘垂直深耕加产业落地’的路径。”江苏省农学会专家表示，我省不追求一个大模型包打天下，而是针对地膜、绿豆、肉鸭、光伏农业、澳龙养殖等极其细分的场景，一个个啃硬骨头。比如全球地膜领域首个垂直大语言模型“瑞雪”、业界首个绿豆智能体“豆好”、江苏省首款通过国家备案的农业垂直大模型“谷语”、国内首个落地农业生产决策的大模型“新犁”，这些“首个”的背后，是江苏科研力量和产业生态的厚积薄发。

江苏农业垂直大模型“百模竞发”的底气还来自更多方面。首先是科研力量雄厚。南京农业大学今年1月发布国内首个面向通用农业领域的开源垂直大语言模型“司农”，构建起总量超40亿token的农业基础数据集。随后又发布世界首个开放式梨行业大语言模型“问梨”和面向农机装备的“司农智机”；江苏省农科院在光伏农业、地膜、绿豆育种、水禽养殖等方向多点突破，形成了完整的垂直模型矩阵。其次是产业基础扎实，苏州已形成人工智能全产业链体系，江苏数字经济核心产业增加值占GDP比重超11%，居全国第二。最后是农业底子好。江苏农业科技进步贡献率超72%，农作物耕种收综合机械化率约90%，两项指标均高出全国平均水平10个百分点，为大模型落地提供了难得的规模化、标准化场景。

要“接地气”还得迈过几道坎

然而热闹的表象之下，农业大模型“不接地气”的问题依然突出。记者在采访中发现，当前不少农业大模型还停留在实验室和示范基地里，真正被普通农户日常使用的并不多。用业内人士的话说，“只是盆景，还不是风景”。

“第一道坎是数据。”专家解释说，大模型要有海量优质数据支持，但农业面对的是分散的主体、细碎的地块、琐碎的农事，土壤、气象、种业等数据分属不同平台，没有统一标准，“数据孤岛”现象普遍。小农户田间真实样本短缺，有些算法只适配平整大田，山区、零散地块精准度大打折扣。

第二道坎是成本。“大型智能设备投入成本高，农业周期长、比较效益低，短期难形成完整商业模式，适合散户的低价简易产品供给不足。”专家表示。

第三道坎是“使用门槛”，农村老人数字操作能力弱，基层缺少既懂农业又懂技术的复合型人才。“一开始说大模型，农户们听不懂，我们就说这是个智能助手，有啥不懂的就问，手把手教农民用一次两次，他们就学会了。”中国农业大学王耀君说，这种基于人际信任的技术扩散，远比任何广告都有效。

最后一道坎是装备。农业很多领域连机械化都没完全实现，除农业无人机领跑全球外，其他智慧农机仍处于起步阶段。人工智能不是万能灵药，不能脱离物联网、大数据、智能装备单独作用于农业。

如何让“最强大脑”真正接上“地气”？江苏正在探索答案。苏州今年8月发布三项“人工智能加农业”团体标准，覆盖水稻苗情遥感、养殖水质监测、设施园艺数据采集，从标准层面破解数据采集不统一的难题。苏州还全面推行“揭榜挂帅”机制，让企业和科研团队围绕真实农业场景攻关，瞄准低成本、易操作，降低使用门槛。

海安发布智慧农业三年行动计划，明确到2028年农业生产信息化率提升至65%，打造千亩级无人农场。扬州瑞丰信息的做法是把知识库做深做透，“这个知识库不是从网上扒的，是我们跟农技专家按照品种和区域磨出来的。”企业负责人丁永华说，每一条知识都经过专家验证，这样农户用起来才放心。

受访专家表示，农业人工智能的生命力在于扎根实际场景，持续积累本地化数据，不断优化迭代。要以真实场景为目标，加速技术装备熟化，培育领军企业，引导科研与制造合作，多方协作、长期投入。同时也要清醒认识到，农业是慢变量，说人工智能重塑农业也好，变革农业也罢，都不能浮躁，更不能一哄而起、一哄而散。

体验完实验室里的科研模型和田埂上的手机应用，记者直观感受到，江苏农业大模型的应用范围越来越广，这些大模型不是飘在天上的概念，而是实实在在解决种地、养殖具体麻烦的生产工具。装上“最强大脑”的土地，未来还会孕育出更多产业发展的新可能。但要让盆景真正变成风景，需要脚踏实地、久久为功。