在传统农业向智能化跃升的关键阶段，一批由国内企业自主开发的农业AI大模型正走进田间地头，成为数智时代的“新农具”。这些农业领域的“超级大脑”正在改变千百年来的种植方式，让农民告别“靠天吃饭”的经验种植模式，迈向“靠数据说话”的智慧农业新时代。虽然农业AI的广泛应用还需要一个过程，但是科技赋能农业的未来可期，这篇笔记简要整理了目前国内由企业主导开发的农业AI大模型，如下。
一、种植业大模型
1. 中国中化“iMAP”大模型：
7月28日，中国中化正式发布了农业种植大模型“iMAP”。这一创新成果实现了作物机理、大模型和智能体三体融合，构建了可解释、可追溯、机理驱动的智能算法新架构。
iMAP的核心优势在于其贯穿“耕-种-管-收”农业种植全周期的能力。它整合了超千万量级的农业知识资源，形成6大农业主题数据和10余类多模态高质量农业数据集，为智能决策提供系统化的数据支撑。
2. 丰农控股“丰农智脑”大模型：
丰农控股开发的“丰农智脑”AI大模型，深度融合了旗下天天学农、识农AI的超1000万张农业图像、6万节专业课程及300种作物全周期管理方案，构建了多模态农业垂直模型。
该模型不仅支持病虫害识别、水肥管理等智能决策功能，还集成开发了四川话、粤语等方言识别功能，大幅降低了农民使用门槛。
3. 佳格天地卫星遥感AI系统：
佳格天地以卫星遥感数据为核心，结合深度学习算法开发农业专用AI模型。该系统提供灾害预警、产量预估、金融支持等服务。
在内蒙古牧区，其灾害预警功能曾帮助牧民避免数百万元损失。
二、养殖业大模型
农信数智“猪联网”大模型：
在养殖领域，农信数智开发的“猪联网”基于物联网、AI算法与云计算，构建了生猪产业数智平台，包含“猪企网”（管理）、“猪小智”（智能硬件）、“猪小慧”（AI决策）三大子系统。
这一平台已覆盖养殖、疫病防控、物流、金融全链条，服务生猪超5000万头，建成全球最大生猪产业数据库之一，推动养殖成本降低15%-20%，疫病发生率下降30%。
三、其他企业的智慧农业探索
1. 一亩田“小田”对话机器人
一亩田开发的“小田”AI对话机器人基于大模型技术，整合全国2800多个县农产品流通数据及350余种农业新品种技术，构建农业知识图谱。
它能解答“种什么”、“怎么种”、“如何卖”等全链条问题，依托平台年交易额超3000亿元的产销大数据，提供精准市场预测。
2. 托普云农人工智能系统
7月29日，托普云农发布公告称，拟投资2000万元设立人工智能子公司，构建“天-空-地”一体化感知系统、算法决策系统及智能农机执行系统，着力破解信息感知、智能决策、精准作业各环节的瓶颈问题。
3. 菏泽联通智慧西瓜大棚
菏泽联通联合晓雨科技公司，融合5G与AI技术，打造“5G + AI + SaaS智慧西瓜大棚”。该系统基于深度打磨的西瓜专属种植模型，能动态调整通风、灌溉、补光等设备运行参数。
实际应用证明，采用该系统种植的西瓜，糖分积累更均匀，果实畸形率降低超20%。同时，单个西瓜平均增收超15%，提升了产业经济效益。
四、AI大模型在田间地头的实践
1. 河南无人农场：小麦增产20%
在河南省清丰县张庄村，中国首个全流程无人农场实现了小麦玉米轮作的全程智能化管理。这个由河南农业大学“科技小院”团队设计的233公顷农场，利用北斗导航卫星协调无人收割机、拖拉机、精量灌溉系统及侦察无人机。
效果令人瞩目：
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小麦产量增加20%
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收获时间从7天缩短到4天
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水肥管理人工需求减少80%
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化肥使用量减少20%
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吸收效率提高30%
2. 长兴葡萄园“农事AI专家”
在浙江长兴县画溪街道的葡萄基地，种植户易明平利用“农事AI专家”系统管理葡萄园。该系统通过物联网设施实时监测土壤温湿度、光照强度、空气温湿度等参数，当环境临近设定阈值时，系统会发出分级预警并给出农事建议。
这一智能系统实现了通风、保温、补光、消毒杀菌、灌溉施肥等环节的智能化控制，大大节约了综合人工成本。
3. 三台县米枣园区数字化平台
四川三台县新德镇崭山村米枣园区近日启用数字化管理平台，让果农告别“靠经验”，迈入“靠数据”管理阶段。平台技术支撑员梁亮通过手机操作系统为枣树管理下达修枝指令，管理员接收指令后完成作业并上传照片，形成管理闭环。
“这个的优势就在于它是全自动化，肯定更省人工。通过智能化的监控都更精准一些。”崭山村党委委员何金蓉表示。
五、趋势与挑战：农业AI的未来之路
1. 发展趋势
政策驱动正在加速AI在农业领域的落地。2025年中央一号文件明确提出支持智慧农业发展，推动大模型向全链条、低门槛演进。如iMAP已支持农民语音交互，大大降低了使用门槛。
大模型与农业硬件的协同将成为重点发展方向。托普云农规划的“感知-决策-执行”三大系统闭环，以及河南无人农场中无人机与智能农机的协同作业，都体现了这一趋势。
2. 面临挑战
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数据孤岛问题：农田和养殖场数据分散，难以有效整合
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模型泛化能力：如何适应不同地区、不同作物的多样化需求
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农民数字素养：部分农民对新技术的接受和使用能力有待提高
六、结语：从实验室走向田间地头
随着中国中化、丰农控股、农信数智等企业的持续探索，农业AI大模型正在从实验室概念走向田间地头的实际应用。这些“超级大脑”正在成为推动农业现代化转型的核心引擎，让农业生产变得更智能、更高效、更可持续。
未来，随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，农业AI大模型将更加聚焦垂直场景深化（如经济作物/水产专属模型）与软硬件协同（如智能农机+AI算法），推动“实验室精度”真正迈向“田间地头实用性”。
当老农也能轻松操作手机，指挥AI管理千亩良田；当每一颗西瓜、每一串葡萄、每一粒米枣都凝结着数据智能的光华——中国农业的现代化之路，正在这些“超级大脑”的赋能下，越走越宽广。
当然，农业科技的发展，还要算好经济账，如何让农民用的起？如何让农业科技企业有利润？这些都是影响智慧农业的可持续发展，以及智慧农业“最后一公里”落地的现实问题。
