科技動(dòng)態(tài)——生成式人工智能：農(nóng)業(yè)深度科技革命的“智慧大腦”
全球農(nóng)業(yè)正面臨勞動(dòng)力短缺、氣候變化、資源退化、需求增長(zhǎng)與地緣沖突等多重壓力疊加的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式雖不可或缺，但已難以有效應(yīng)對(duì)上述復(fù)雜局面，亟須以深度科技為牽引推動(dòng)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)性變革。2025年11月，世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布《農(nóng)業(yè)深度科技革命展望報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》），系統(tǒng)闡述了深度科技對(duì)全球農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵作用。
一、農(nóng)業(yè)深度科技發(fā)展的七大領(lǐng)域
《報(bào)告》指出，深度科技是能夠應(yīng)對(duì)系統(tǒng)性社會(huì)與環(huán)境挑戰(zhàn)的、以科學(xué)為根基的新興技術(shù)，涵蓋人工智能、機(jī)器人、邊緣計(jì)算、量子計(jì)算、遙感與合成生物學(xué)等領(lǐng)域。《報(bào)告》探討了深度科技在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并確定了七個(gè)具有前景的深度科技領(lǐng)域。
生成式人工智能（GenAI）位居首位。GenAI在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受益于大語(yǔ)言模型的快速發(fā)展和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的日益豐富，可提供個(gè)性化作物管理建議、生成高度本地化農(nóng)事方案、預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格。結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)智能交互，協(xié)助政府制定宏觀作物規(guī)劃、幫助企業(yè)模擬氣候影響、識(shí)別優(yōu)良基因并預(yù)測(cè)基因編輯效果。但高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)尤其是本地化場(chǎng)景數(shù)據(jù)的缺乏，仍是制約其推廣的關(guān)鍵難題。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)可精準(zhǔn)識(shí)別作物病害、雜草與害蟲(chóng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)壓力，是農(nóng)業(yè)機(jī)器人與自動(dòng)化分揀系統(tǒng)的核心技術(shù)。邊緣物聯(lián)網(wǎng)將數(shù)據(jù)在設(shè)備端或網(wǎng)絡(luò)邊緣完成處理，可用于灌溉自動(dòng)化、病害早期預(yù)警和肥料精準(zhǔn)施用。衛(wèi)星遙感以較低成本實(shí)現(xiàn)大范圍監(jiān)測(cè)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估作物健康狀況。機(jī)器人技術(shù)利用自主機(jī)械系統(tǒng)完成勞動(dòng)密集型任務(wù)。CRISPR基因編輯能夠精準(zhǔn)改變生物DNA，加速培育耐旱、抗病蟲(chóng)等優(yōu)良性狀的作物。納米技術(shù)利用納米尺度材料特性，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)分和農(nóng)藥的精準(zhǔn)遞送。
《報(bào)告》還提出集群機(jī)器人系統(tǒng)，代理式人工智能系統(tǒng)，氣候變化適應(yīng)性育種，農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生，受控環(huán)境農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)納米技術(shù)，碳監(jiān)測(cè)、報(bào)告和核查（MRV）體系，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，基于人工智能的宏觀作物規(guī)劃，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)等十大突破性應(yīng)用場(chǎng)景，并構(gòu)建了政策、資本、人才、數(shù)據(jù)與創(chuàng)新五大生態(tài)支柱。
二、國(guó)內(nèi)外在農(nóng)業(yè)科技生成式人工智能領(lǐng)域的投融資活動(dòng)
當(dāng)前，以生成式人工智能為代表的農(nóng)業(yè)深度科技已成為全球資本布局的重點(diǎn)方向。據(jù)Gartner和波士頓咨詢報(bào)告，2026年第一季度全球農(nóng)業(yè)AI領(lǐng)域完成38筆核心融資交易，累計(jì)金額達(dá)13.8億美元，覆蓋中國(guó)、美國(guó)、印度、荷蘭、希臘、法國(guó)等國(guó)家。國(guó)際方面，印度農(nóng)業(yè)科技平臺(tái)Arya.ag完成8100萬(wàn)美元D輪融資，由環(huán)球環(huán)境基金資本合伙人公司領(lǐng)投；美國(guó)AgZen完成1000萬(wàn)美元B輪融資，由DCVC Bio領(lǐng)投、先正達(dá)風(fēng)投參與；法國(guó)與美國(guó)聯(lián)合創(chuàng)立的Living Models完成700萬(wàn)美元種子輪融資；德國(guó)etemal.ag獲800萬(wàn)美元融資；荷蘭BBLeap獲500萬(wàn)歐元融資。2026年6月，比利時(shí)農(nóng)業(yè)科技企業(yè)Rainbow Crops完成970萬(wàn)歐元種子輪融資；農(nóng)業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施公司Leaf Agriculture獲1300萬(wàn)美元融資，由拜耳旗下Leaps by Bayer領(lǐng)投。產(chǎn)業(yè)資本與科技巨頭加速布局，谷歌X實(shí)驗(yàn)室孵化AI育種企業(yè)Heritable Agriculture并獲多家風(fēng)投機(jī)構(gòu)資本合作；歐洲風(fēng)投Highland Europe斥資1.5億美元領(lǐng)投AI精準(zhǔn)噴灑技術(shù)公司Ecorobotix。上述數(shù)據(jù)表明，生成式人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的投資已成為全球性趨勢(shì)，且投融資活動(dòng)正從概念驗(yàn)證階段加速向商業(yè)化落地階段演進(jìn)。
中國(guó)資本市場(chǎng)在生成式人工智能領(lǐng)域同樣表現(xiàn)活躍。從具體案例看，AI生物育種平臺(tái)企業(yè)四川天能璟秀生物科技有限公司于2026年7月完成數(shù)千萬(wàn)元A輪融資，由光華梧桐、天崍基金、博瑞迪、四川省鄉(xiāng)村振興投資引導(dǎo)基金、昊辰資本共同投資；江蘇叁拾叁智慧農(nóng)業(yè)有限公司于2026年6月完成數(shù)千萬(wàn)元融資，由中華全國(guó)供銷(xiāo)合作總社旗下江蘇新供銷(xiāo)基金管理有限公司獨(dú)家投資；豐耘科技完成天使輪融資，由森馬集團(tuán)獨(dú)家投資；山東環(huán)球軟件股份有限公司（871907.NQ）于2026年7月通過(guò)增資擴(kuò)股方式募集1900萬(wàn)元至2000萬(wàn)元，用于“基于大模型與多智能體的精準(zhǔn)設(shè)施農(nóng)業(yè)智慧決策關(guān)鍵技術(shù)研究項(xiàng)目”；拉索生物于2026年7月完成B+輪融資，引入招墾資本和貴州科風(fēng)投；北京原鏈科技有限公司于2026年1月完成1.2億元天使輪融資，由新沃投資領(lǐng)投。上述案例覆蓋了AI生物育種、智慧農(nóng)業(yè)平臺(tái)、設(shè)施農(nóng)業(yè)智能化、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等多元賽道，反映出資本市場(chǎng)在農(nóng)業(yè)生成式人工智能領(lǐng)域的布局正日趨系統(tǒng)和深入。與此同時(shí)，北交所設(shè)立“專(zhuān)精特新”綠色通道，支持生物育種、智能農(nóng)機(jī)、數(shù)字農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的硬科技企業(yè)上市融資，風(fēng)險(xiǎn)投資加速布局農(nóng)業(yè)大模型、合成生物學(xué)等農(nóng)業(yè)前沿領(lǐng)域，逐步形成“投早、投小、投科技”的新格局。
三、生成式人工智能在中國(guó)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用——神農(nóng)大模型
（一）技術(shù)演進(jìn)與核心突破：構(gòu)建農(nóng)業(yè)智能“新底座”
中國(guó)在農(nóng)業(yè)人工智能垂直領(lǐng)域的探索已取得實(shí)質(zhì)性突破。作為國(guó)內(nèi)迭代最完善、覆蓋農(nóng)業(yè)學(xué)科最全的多模態(tài)農(nóng)業(yè)大模型，神農(nóng)大模型充分展示了生成式人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向田間地頭的可行路徑。這代表了我國(guó)農(nóng)業(yè)AI從“感知認(rèn)知”向“推演決策”方向邁出了關(guān)鍵一步。
神農(nóng)大模型是中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)王耀君團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的農(nóng)業(yè)人工智能核心成果，自2023年12月發(fā)布1.0版本以來(lái)，該模型歷經(jīng)多次迭代，于2026年7月先后推出神農(nóng)大模型4.0及神農(nóng)·農(nóng)業(yè)世界模型1.0。新的版本進(jìn)一步確立了農(nóng)業(yè)AI“感知—認(rèn)知—推理”的堅(jiān)實(shí)底座，并在數(shù)據(jù)廣度上，新增25種熱帶作物表型數(shù)據(jù)，回應(yīng)了我國(guó)南繁育種戰(zhàn)略對(duì)數(shù)據(jù)支撐的迫切需求；在識(shí)別精度上，作物病蟲(chóng)害識(shí)別能力由上一代的615種擴(kuò)展至1016種，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)93%以上，其覆蓋范圍和精度已達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。更為關(guān)鍵的是，神農(nóng)·農(nóng)業(yè)世界模型1.0作為全球首個(gè)動(dòng)作條件化并在設(shè)施與大田雙域驗(yàn)證的農(nóng)業(yè)世界模型，成功構(gòu)建了具備因果結(jié)構(gòu)的、可推演的數(shù)字孿生試驗(yàn)田，這一技術(shù)路徑使農(nóng)業(yè)AI不再局限于對(duì)既有數(shù)據(jù)的分析歸納，而能夠自主推演不同條件下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)果，模型已在番茄、生菜、黃瓜三種設(shè)施作物上完成驗(yàn)證，并在吉林省38個(gè)縣開(kāi)展了以干旱為切入點(diǎn)的動(dòng)作條件化驗(yàn)證。這種“反事實(shí)推演”能力，為農(nóng)業(yè)AI從“感知認(rèn)知”向“推演決策”跨越奠定了基礎(chǔ)。
（二）場(chǎng)景落地與生態(tài)構(gòu)建：打造全鏈條“新范式”
技術(shù)的生命力在于應(yīng)用。神農(nóng)大模型通過(guò)“端云協(xié)同”與“多模態(tài)交互”，實(shí)現(xiàn)了從實(shí)驗(yàn)室到田間地頭的全鏈條賦能。在服務(wù)交互層面，神農(nóng)4.0通過(guò)開(kāi)放API與MCP服務(wù)降低了技術(shù)門(mén)檻，第三方系統(tǒng)可通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口調(diào)用其識(shí)別、問(wèn)答與推理能力；神農(nóng)AgriTalk集成10種方言識(shí)別與生成能力，解決了農(nóng)技推廣的“最后一公里”語(yǔ)言障礙；神農(nóng)Pro則通過(guò)長(zhǎng)鏈思考能力與多步復(fù)雜問(wèn)題求解能力，為農(nóng)業(yè)科研與生產(chǎn)決策中的復(fù)雜場(chǎng)景提供深度支持。
北京懷柔“神農(nóng)AI農(nóng)場(chǎng)”是該模型落地應(yīng)用的典型標(biāo)桿。該農(nóng)場(chǎng)占地18畝，規(guī)劃種植玉米、薯類(lèi)、蔬菜、油料作物等10余種作物。農(nóng)場(chǎng)依托神農(nóng)大模型2.0，融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建覆蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全鏈條的智能化解決方案。以“大模型驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)智能化一體化”為理念，集成育種優(yōu)化、精準(zhǔn)種植、智慧決策、災(zāi)害預(yù)警等功能。神農(nóng)病蟲(chóng)害識(shí)別智能體實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)90%以上，響應(yīng)速度小于0.2秒。智慧種植多智能體聯(lián)動(dòng)傳感器與無(wú)人機(jī)，實(shí)時(shí)采集20余項(xiàng)農(nóng)田參數(shù)，農(nóng)藥用量減少15%。“神農(nóng)·固芯”智慧育種大模型整合基因型數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)知識(shí)圖譜，從算法層面優(yōu)化育種流程，將育種周期縮短30%以上，新品種研發(fā)周期從常規(guī)的5—8年縮短至2—3年，有力證明了生成式大模型在提質(zhì)增效、綠色發(fā)展方面的巨大潛力。
與此同時(shí)，以神農(nóng)大模型為引領(lǐng)，哈爾濱工業(yè)大學(xué)與北大荒信息有限公司聯(lián)合研發(fā)的“天工開(kāi)悟”、北京市農(nóng)林科學(xué)院的“奇稷”、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)發(fā)布的國(guó)內(nèi)首個(gè)通用農(nóng)業(yè)領(lǐng)域開(kāi)源垂直大語(yǔ)言模型“司農(nóng)”、西北農(nóng)林科技大學(xué)與華為聯(lián)合研發(fā)的“九壤耘星”、商湯科技的“稷睿”等在內(nèi)的農(nóng)業(yè)垂直大模型矩陣已初步形成，覆蓋了從育種、種植到農(nóng)機(jī)、法規(guī)的多元化賽道。這種“多模型協(xié)同發(fā)展”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，結(jié)合國(guó)家“人工智能+”戰(zhàn)略的政策紅利與資本市場(chǎng)的深度布局，正推動(dòng)中國(guó)農(nóng)業(yè)加速邁向智能化、精準(zhǔn)化、高效化的新階段，為保障國(guó)家糧食安全與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供強(qiáng)有力的科技支撐。
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