起因是和朋友闲聊，为什么马来西亚的大米不好吃，然后突然想到，之前讨论了很多 AI 对医疗、教育、法律、制造业等的影响，对农业呢，AI + 农业的落地场景和实践有哪些？于是搜罗了些新闻，和大家分享下。
「 技术落地：AI如何重塑传统农业 」
先来看新浪新闻的一篇报道：今年9月，在安徽芜湖繁昌区的田野上，种粮大户曹晶晶再也不用为1900亩农田的水位管理发愁了。
数字农业平台通过 AI 算法与大数据分析，帮他精准监测土壤、气象、苗情及病虫害发生趋势，亩均种植成本由840元降低至768.3元，亩均产量效益提升144元。
沿着这篇报道，找到了更多实践案例，然后不经感慨作为农业大国，我们的 AI + 农业早已走在了前端。
1. 智能种植：从“靠天吃饭”到“数据驱动”
在宁波南岚湾现代农业示范园，3万余株番茄苗住进了会“思考”的 AI 豪宅。
国产智能温室管控系统如同一个“最强大脑”，依托院士团队研发的 AI 生长模型和神经网络算法，实现对温度、湿度、光照、水肥等要素的毫秒级响应与闭环调控。
这里的番茄生长全程由 AI 管理——授粉机器人精准震动花穗，喷雾机器人按需巡航防治病害，“温室娃娃”实时感知温光水气，“虫情侦察兵”自动识别虫害并及时预警。
在智能环控与精准水肥一体化技术加持下，番茄植株可持续生长、采收超过300天。串收樱桃番茄产量可达10万公斤，粉果大番茄产量超25万公斤，商品果率提升至90%以上。
2. 无人机巡田：效率提升5倍的田间管家
在北大荒农业股份八五四分公司的稻田上空，植保无人机正忙碌作业。“相比传统人工背负式喷雾，无人机作业效率提升5倍，药液沉积量增加30%，可减少30%以上的农药使用量。”农技人员介绍。
这些无人机不仅施肥喷药，更构建了“天上无人机监测、云上智能运算分析、地上精准作业实施”的立体化运营体系。
通过田间部署的物联网传感器实时采集数据，与AI叶龄诊断模型相结合，生成契合农作物生长需求的个性化防护策略。
3. 病虫害识别：准确率超90%的田间医生
在北京怀柔雁栖镇 “神农 AI 农场”，一只特殊的“机器狗”近日正式上岗。
这款“神农卫田”智能巡检机器狗可快速识别作物类别，病虫害识别准确率达90%以上，实时响应速度小于0.2秒。
团队成员介绍，识别能力上，它搭载中国农业大学与北京植保站联合研发的神农植保大模型高智能识别系统。
普通农户也能通过它识别病虫害，巡检效率大幅提升。较传统人工巡检，效率提高50%，人力成本降低80%。
「 市场格局：多方竞逐的AI农业蓝海 」
1. 政策驱动：顶层设计强力支撑
2025年中央一号文件将“智能农机、智慧农业”列入「 农业新质生产力 」，智能农业装备成为核心抓手。
农业农村部发布的《全国智慧农业发展计划（2024-2028年）》明确提出“三大行动”：公共服务能力提升、重点领域应用拓展、示范带动机制创新。
地方政府同步出台配套政策，如北京市《关于大力发展智慧农业的实施方案（2025—2030年）》提出“两步走”路径：2025-2028年打造典型示范场景，2029-2030年实现成熟技术大规模推广，目标到2030年农业生产信息化率达50%以上。
2. 企业布局：科技巨头与创业公司同台竞技
行业呈现“头部企业引领+中小创新企业突围”的格局。极飞科技作为农业无人机龙头，1H25营收达7.4亿元，净利率17.5%。托普云农作为智慧农业龙头，24年营收4.9亿元，净利率25%。
华为、阿里等科技巨头通过云计算与AI技术赋能农业大数据平台；大疆农业无人机保有量突破20万架，作业面积累计达7亿亩次，较2021年增长25%。
据中金公司报告，24年中国农机和农业无人机规模分别约3000亿和29亿元。智能农机装备市场需求旺盛，自动驾驶拖拉机、无人收割机市场需求超10万台/年。
资本市场对智慧农业关注度也持续升温，2023年行业融资额超120亿元，重点投向农业AI算法、垂直SaaS服务及冷链物流智能化等领域。
AI+农业不再仅是概念上的创新，而是成为解决全球粮食安全、实现农业可持续发展的重要路径。
写这一篇时，心中满是喜悦，可能也是因为我们农耕文化中，骨子里对土地和农民的尊重。以上，祝大家今天吃得满足。
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