白露过后，农事渐忙。溧水东庐山下的有机蔬菜种植基地里，一辆白色信息采集车缓缓行驶在胡萝卜种植大棚内，采集土壤和胡萝卜叶片等信息；江北新区兰花塘的稻田里，一架多光谱无人机按照预设航线自主巡查；南京国家农高区的草莓种植基地里，智能灌溉系统正对刚定植的草莓进行自主灌溉……在金陵大地，一批农业垂直大模型与智能体悄然“上岗”。

当AI“种”进田野，给农业带来了哪些新变化？

AI助力，一个人就可以管理400多亩大棚

近日的一个上午，在溧水东庐山下的普朗克有机农场，杨广健站在大棚外的田埂上，用手机操控着棚内的信息采集车，在菜苗地里缓缓驶过。

“这是我们的‘田间医生’，搭载多个高清摄像头，从菜苗上方驶过时能快速抓拍，并实时上传系统。系统会根据叶片的形态和颜色等指标进行分析，然后给出施肥和病虫害预防等农事建议。”杨广健说，和人眼观察相比，机器视觉、分析要精准得多。

他口中的系统，是普朗克有机农场与南京喜壤农业科技有限责任公司共同研发的“喜壤AI”。中国科学院上海技术物理研究所研究员何志平为该系统提供技术指导，他的团队长期从事空间光电技术与系统研究。

“我们用于分析月球和火星表面图像的光谱探测与成像技术，支撑了国家重大工程，也希望将这些技术推广到农业领域。”何志平说，“喜壤AI”可以将传统农业中的经验数据化，让农事操作变得精准又灵活。

不过，数据采集和分析只是第一步，更重要的是如何完成、谁来完成系统指令。在普朗克有机农场，400多亩大棚已完成智能化改造。杨广健打开手机上的蔬菜智能化生产管理平台，手指轻轻一点，即可控制大棚篷布的升降和喷灌设备的启停等。“遮阳调整、浇水等，坐在家里就能完成。”杨广健说。

普朗克有机农场占地1200多亩，全年种植蔬菜近百种，单日上市蔬菜2吨—3吨，之前每年需要雇用大量工人。“在‘喜壤AI’的助力下，原来需要5—10人管理的400多亩大棚，现在同样的工作量杨广健一个人就能完成。”农场负责人宋宁介绍，系统投用一年来，番茄、芹菜、胡萝卜等十余种主栽蔬菜已实现全生育期智能管护，更重要的是，随着试运行数据持续沉淀，模型精准度显著提升。相比一年前，蔬菜的亩均产量提升5%到10%。“目前我们正在努力将农场的整体运营接入系统，最终目标是将整座农场‘装进’手机里。”宋宁表示。

多个大模型走向田间地头，为农业装上“最强大脑”

今年以来，我市各大科研院所和农业科技企业等纷纷“入局”，育种、养殖、种植等环节涌现出多个垂直大模型。

在江北新区兰花塘高标准农田，伴随着轻微的旋翼声响，一架多光谱无人机从智能机场自动出库、平稳升空，按照预设航线展开巡查，10分钟便可完成500亩农田的全方位巡检。而下达指令的“飞手”，远在十余公里外的南京国家农创中心。园区企业农芯（南京）智慧农业研究院自主研发的农田智能巡检与分析平台，如同一位“智慧田管家”，通过AI智能规划航线，实现无人机自主作业，并实时回传农田影像数据。平台负责人杜孟泽介绍，平台依托智能分析算法库，精准核查种植面积、分析栽植密度、研判苗情长势、生成水肥管理处方等，为田间管理提供科学精准的农事建议。这种空中巡田、云端管地的“人工智能+农业”新模式，让种田变得“更聪明”。

与农芯比邻而居的江苏沄草科技有限公司，也依托人工智能打造了一座“植物工厂”。1500平方米的“植物生产车间”里，巡检机器人定时采集温度、湿度、光照度、基质营养参数等数据；一旁的屏幕上，实时显示着叶片的特写画面。“这是我们自研的‘植物表情视觉系统’。”公司副总经理朱忠勇解释，叶片颜色和形态会像人的脸色一样反映作物状况，系统能实时捕捉这些“表情”，并传递给AI决策模型，“植物不用‘开口’，AI就知道它要什么。”

而在位于南京国家农高区的丰码科技（南京）有限公司智慧农业示范园的草莓大棚内，作物灌溉模型“UniGro”默默担当着植株“私教”，通过检测分析灌溉水原水、进回液以及植物叶片的元素含量等，精准计算并提供每棵草莓所需的水分和养料，在提升草莓果品质的基础上，可以将生长周期缩短一个月左右。

养殖行业也迎来“赛博新农人”。国家级高新技术企业江苏深农智能科技有限公司依托自动化技术、大数据与人工智能等，自主开发家禽生理模型、环控数据模型，实现智能化养殖，一个人能养4万只鸡。位于溧水东屏街道的红标鸡农场里，农场负责人谢丞恩自主研发AI助手“皮蛋”，推动农场管理台账数字化，并实现物品管理和设备控制自动化。

今年4月，河蟹产业垂直大模型“蟹小智”在高淳亮相，为新农人提供价格预判、养殖安全、市场行情等AI场景支持；今年6月，全国首个开放式大豆产业大语言模型“问豆”（SoyAI）在南京农业大学正式发布……从江北的稻田到东屏的养鸡场，从溧水的草莓基地到高淳的蟹塘，AI大模型为农业装上“最强大脑”，将农业从“靠天吃饭”的经验依赖，推向“知天而作”的数据驱动。

从“会种地”到“慧种地”，南京加快探索

尽管应用前景广阔，但AI农业当前仍面临不少现实挑战，数据获取与共享难、基础设施不够完善、场景适应度偏低等问题亟待解决。

何志平认为，当前AI农业仍处于发展初期，农业数据碎片化问题较为突出，土壤、气象、农艺经验等数据分散在不同平台，各垂直大模型的数据也相对独立，迫切需要打破信息壁垒，推动农业大数据共享与流通。

深农智能对外合作部华东大区总监路军会表示，在持续开展技术攻关、迭代训练各类AI模型的过程中，企业面临着家禽养殖地域特征显著，不同省份的养殖模式、温湿度条件与地理环境差异较大等现实难题，加之各养殖主体的数据相互割裂、难以共享，给模型训练带来不小阻碍，希望行业能建立标准化的数据采集规范。

宋宁介绍，AI赋能农业，目的是实现“傻瓜式”种植，但目前既懂农事又懂数字技术的复合型人才稀缺，成为AI在农业领域加快应用的挑战之一。

受制于人才、投入等因素影响，AI在农业的应用领域仍较为有限，主要集中在一些规模大、附加值较高的农业领域。农芯研究院院长陈天恩坦言，目前，农田智能巡检与分析平台主要围绕稻麦关键生育期开展农情监测，可监测的作物类型、农情监测指标较为有限，接下来将升级农业大模型，构建一套涵盖农产品品质、作物胁迫灾害、植株营养状态的完整指标体系，将应用范围拓展至玉米、花生、茶叶以及各类主栽果树等更多经济与粮食作物。

如何在农业领域用好AI“最强大脑”？南京正积极探索路径。南京市“十五五”规划纲要提出：实施“人工智能+”农业行动。加强智慧农业技术创新，推动人工智能技术在农情监测、规模养殖、无人作业等方面的应用。围绕智慧育种、智慧种养、农产品质量安全监管等领域，强化智能装备集成熟化，推广一批农业专业模型，建设一批智慧农场。

随着AI的深入应用，以算法替代经验、用数据驱动决策、靠智能装备解放人力，“谁来种地”与“怎样种地”正被重新定义。未来，机器人在地里拔草、农民像“打游戏”一样种田的场景将从科幻走向现实。