2025-08-06 08:39:49
在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向智能化加速躍升的關(guān)鍵階段，AI“超級(jí)大腦”正在走進(jìn)田間地頭。7月28日，業(yè)內(nèi)首款農(nóng)業(yè)種植綜合大模型“iMAP”在京發(fā)布。
“傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)太依賴經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)了，標(biāo)準(zhǔn)化難，效率低，風(fēng)險(xiǎn)也高?！卑l(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，先正達(dá)集團(tuán)中國(guó)總裁助理、中化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有限公司總經(jīng)理湯可攀坦言，這就是iMAP要解決的行業(yè)難題，“我們的目標(biāo)是把農(nóng)藝師和種植者‘因地制宜’的種植經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)判斷‘教給’AI，讓‘經(jīng)驗(yàn)’變成‘標(biāo)準(zhǔn)’，讓‘個(gè)體智慧’變成‘系統(tǒng)性應(yīng)用’，最終轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可推廣的智能算法。”
據(jù)介紹，iMAP首創(chuàng)“作物機(jī)理×大模型×智能體”融合AI系統(tǒng)，通過(guò)結(jié)合作物生長(zhǎng)規(guī)律、人工智能算法與智能服務(wù)，突破傳統(tǒng)模型對(duì)經(jīng)驗(yàn)依賴強(qiáng)、決策過(guò)程不透明的局限。湯可攀形象地比喻道：“過(guò)去的一些AI模型更像‘會(huì)考試但不懂原理的學(xué)生’，靠大量數(shù)據(jù)‘猜規(guī)律’，雖然生成種植方案很快卻難以解釋原理；而iMAP就像一個(gè)有專(zhuān)業(yè)農(nóng)學(xué)思維的智能農(nóng)藝師，把‘作物怎么長(zhǎng)’的原理教給AI，不只是給出答案，還講清楚‘為什么這么做’，讓智能決策更加科學(xué)、可信?！?/p>
在此基礎(chǔ)上，iMAP搭建了覆蓋作物全生育周期的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)，依托中化農(nóng)業(yè)MAP（現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺(tái)）服務(wù)的4000多萬(wàn)畝耕地真實(shí)管理數(shù)據(jù)，融合作物生長(zhǎng)、農(nóng)業(yè)環(huán)境與生產(chǎn)作業(yè)的多源信息，支持文本、圖像、視頻等多模態(tài)集成分析，為智能決策提供系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)支撐。
數(shù)據(jù)顯示，iMAP農(nóng)業(yè)種植綜合大模型在MAP技術(shù)服務(wù)中心應(yīng)用后，可實(shí)現(xiàn)節(jié)約水肥10%—20%，增產(chǎn)8%—10%，從而有效破解農(nóng)業(yè)行業(yè)長(zhǎng)期存在的種植決策粗放、農(nóng)化資源浪費(fèi)、災(zāi)害預(yù)警困難等關(guān)鍵痛點(diǎn)。
目前，iMAP首版產(chǎn)品正在內(nèi)蒙古和東北等主要糧食產(chǎn)區(qū)開(kāi)展應(yīng)用驗(yàn)證，圍繞玉米為主的主糧作物，試點(diǎn)面積已累計(jì)100萬(wàn)畝。初步實(shí)踐證明，借助iMAP農(nóng)業(yè)種植綜合大模型的智能感知、分析、決策，農(nóng)戶在作物全生命周期的播前種植規(guī)劃、種植方案生成、種植監(jiān)測(cè)預(yù)警和動(dòng)態(tài)產(chǎn)量預(yù)估等核心環(huán)節(jié)獲得了強(qiáng)有力的可量化解決方案，農(nóng)事決策時(shí)間縮短75%，生產(chǎn)效率大幅提升，畝均增收約150至200元。 （據(jù)《科技日?qǐng)?bào)》）
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