农业种植大模型如何助力社会化服务？

农民日报·中国农网记者 王壹

在传统农业向智能化加速跃升的关键阶段，AI“超级大脑”正在走进田间地头。7月28日，中国中化控股有限责任公司（以下简称“中国中化”）在北京发布业内首款服务农业社会化服务的农业种植大模型“iMAP”。

“MAP”，即现代农业技术服务平台（Mordern Agriculture Platform）的缩写,八年前上线运营。本次发布的“iMAP”即为现代农业技术服务平台注入智能化（Intelligence）支撑。

记者了解到，本次发布的iMAP模型首创“作物机理×大模型×智能体”融合AI系统，通过结合作物生长规律、人工智能算法与智能服务，突破传统模型对经验依赖强、决策过程不透明的局限。

据悉，该农业种植大模型是依托领先的农业业务经验、海量的田间数据积累以及贯通全产业链的场景布局，打造的数智时代“新农具”，具有技术首创性、数据完整性、产业变革性、推广实用性等独特优势。

该AI大模型开创性地将人工智能技术与农业生产实践深度融合，旨在以智能技术赋能农业全程种植服务，推动“从土壤到丰收”的全周期数智化农服升级，从而为破解农业生产“经验依赖”难题、推动农业新质生产力发展注入新动能。

自2023年“大模型元年”以来，AI技术在农业领域加速应用，农业知识问答、病虫害预警、监测预警等功能不断涌现。但从实际应用看，农业AI应用行业仍处在“建而未用、用而不深”的初级阶段，背后有三大原因：一是农业数据分散在农户、企业和科研单位，缺乏统一标准且难以汇聚共享，让模型开发“难为无米之炊”；二是种植条件千差万别，现有大模型难以适应不同地区、不同作物的实际需求，容易“水土不服”；三是部分应用脱离了田间实际需求，不够实用，农民用不上也不愿用。

针对这些痛点，中国中化依托旗下先正达集团中国在全国26个省建设运营数百座MAP技术服务中心、线下服务规模超过4000万亩的独特场景优势和强大数据支撑，整合超千万量级的农业知识资源，形成基础知识、环境资源、生产种植等6大农业主题数据，10余类多模态高质量农业数据集，构建起可解释、可追溯、机理驱动的智能算法新架构，实现作物机理、大模型和智能体三体融合的农业AI系统。这一系统贯穿“耕-种-管-收”农业种植全过程，具备高精准、高可靠的复杂任务处理能力。

数据显示，该农业种植大模型在MAP技术服务中心应用后，可实现节约水肥10%-20%，增产8%-10%，从而有效破解农业行业长期存在的种植决策粗放、农化资源浪费、灾害预警困难等关键痛点，促进行业从“经验种植”向“工业级标准生产”跃迁，具有重要的里程碑意义。这一更懂农业、更为农民的AI大模型，也入选了“中央企业战略性高价值场景应用案例”。

发布会现场，先正达集团中国总裁助理、中化现代农业有限公司总经理汤可攀介绍说：“该模型的目标是把农艺师和种植者‘因地制宜’的种植经验和专业判断‘教给’AI，让‘经验’变成‘标准’，让‘个体智慧’变成‘系统性应用’，最终转化为可复制、可推广的智能算法。”

在此基础上，该模型搭建了覆盖作物全生育周期的农业数据生态，依托中化农业MAP累计服务的4000多万亩耕地真实管理数据，融合作物生长、农业环境与生产作业的多源信息，支持文本、图像、视频等多模态集成分析，为智能决策提供系统化的数据支撑。

据了解，该模型首版产品正在内蒙古自治区和东北地区等主要粮食产区开展应用验证，围绕玉米为主的主粮作物，试点面积已累计100万亩。

截至目前，该模型的初步实践证明，借助大模型的智能感知、分析、决策，农户在作物全生命周期的播前种植规划、种植方案生成、种植监测预警和动态产量预估等核心环节获得了强有力的可量化解决方案，农事决策时间缩短75%，生产效率大幅提升，亩均增收约150至200元。部分地区还实现了农业生产碳排放的有效降低，为农业智能化服务的落地应用提供了可参考的实践样本。