麥田上空，無人機低空掠過，哪片麥苗缺氮、哪處有蚜虫，屏幕上即時標紅﹔大棚內，人工智能（AI）算法值守，缺水、缺肥時，系統立刻報警﹔分揀車間裡，AI視覺系統每秒“端詳”上百顆蘋果，按色澤、果徑、瑕疵精准分級，誤判率不到百分之一……

從“靠天吃飯”到“知天而作”，當前人工智能正成為助力農業穩產提質、帶動農民增收致富的“好幫手”，為農業農村現代化提供全新范式。

2026年中央一號文件明確提出“因地制宜發展農業新質生產力，促進人工智能與農業發展相結合”，將AI技術從單點應用升級為貫穿農業全產業鏈的戰略引擎。多家行業機構預測，2026年中國智慧農業市場規模將突破1340億元，年復合增長率保持在15%以上。

剛剛召開的省委十二屆十一次全會，著眼把農業建成現代化大產業，推動農業數智化轉型升級，明確提出實施“人工智能+農業”行動。何謂“人工智能+農業”？簡言之，就是以人工智能技術為核心，驅動傳統農業向智能化、高效化轉型的新型生產體系。與會同志認為，從更深層次看，“人工智能+農業”不是簡單的技術疊加，而是農業生產方式、組織形式和價值鏈條的系統性重塑。

AI種地，田野阡陌釋放出更多可能

技術的生命力在於解決實際問題。放眼全國，農業面臨著勞動力老齡化、氣候變化風險加劇等壓力，也存在特色產業附加值低、品牌力不強等問題。人工智能的介入推動農業從“靠經驗”轉向“靠數據”，為端牢“中國飯碗”、塑強農業產業注入確定性。在不少人看來，人工智能的應用推廣，恰逢其時。

“山東是農業大省，也是農業產業化發源地，產業規模大、業態全，生產者隊伍素質高、接受新事物能力強。與此同時，山東工業基礎雄厚，人工智能技術發展迅速。新技術在農業方面的轉化推廣具有顯著的成本和效率優勢。”省委黨校（山東行政學院）教授、山東鄉村振興研究院院長劉岳認為，山東有著發展“人工智能+農業”的堅實基礎，在完整的產業體系、可觀市場規模、豐富應用場景等優勢加持下，田野阡陌將釋放出更多可能。

夏日的魯北平原，玉米拔節生長，一片生機盎然。在齊河縣金穗糧食種植專業合作社的示范田裡，一套黑色管網發揮著大作用。“這是我們鋪設的水肥一體化設施。每30厘米有一個出水孔，能精准滴灌到玉米根底部位置。相比大水漫灌，它的灌溉速度快3倍，可省水30%，一人一天能管理200畝地。”合作社理事長袁本剛說。依托大數據平台，合作社還可在“雲端”實施全程監管，動動手指就能依據檢測數據制訂分地塊水肥管理方案，為各村玉米田定制個性化基肥配方，同步開展測土配方、作物葉綠素檢測等服務。

今年山東夏糧逆勢豐收，連續4年實現面積、單產、總產“三增”，這離不開水肥一體化技術在大田的推廣。數據顯示，2025年，全省應用水肥一體化技術的糧油作物面積已達到630萬畝。“水肥一體化與減壟增地、‘大小行’密植等結合，加速了良種、良法、良機、良田深度融合，有效提升了農田規模化、標准化種植水平。”袁本剛體會深切，水肥一體化的落地，讓豐收有了更充實的底氣。

種子是農業的“芯片”，也是保障糧食安全的關鍵，智能育種已成為育種科研人員聚焦的熱點領域。

今年4月，由中國農業科學院作物科學研究所與山東極智生物科技有限公司聯合研發的“iWheat小麥智能設計育種平台”發布。對青島農業大學小麥遺傳育種團隊來說，iWheat的應用正在幫助其攻克小麥育種“周期長、效率低、成本高”等行業難題。

這一平台整合3萬余份小麥種質資源的基因型、442個功能基因、6000余個功能位點及40余萬條表型數據，為每一份種質建立起“數字身份証”，實現資源的精准檢索與高效利用。“結合快速繁育體系，能將傳統8年的育種周期壓縮2至3年。”團隊負責人張玉梅說，加速新品種的培育進程、降低育種成本，意味著更能提升整個種業行業的創新能力和競爭力，進而賦能小麥產業鏈上下游實現高質量發展。

讓“技術盆景”真正落地為“產業風景”

農業大模型能夠整合氣象、土壤、作物生長等多維度數據，顯著提升農業生產的精准性和預見性。我省明確，要加強農業大模型與人工智能體落地應用。

在“中國蔬菜之鄉”壽光，蔬菜大棚迎來了一批特殊“員工”。一群腳步靈活的機器狗，沿著田壟靈活穿梭，搭載的高清攝像頭與傳感器如同“火眼金睛”，精准識別病虫害跡象。巡檢結束，數據實時傳回后台，人工智能模型迅速給出種植決策。如今，壽光新建大棚已迭代升級至第七代智能物聯網“雲棚”，物聯網應用率超過85%，勞動生產效率較以往翻倍。

就在一個多月前，省農科院發布“舜耕·糧安”農業遙感大模型。省農科院黨委書記梁金光介紹，該模型基於20年來積累的2000萬份人工樣本的海量數據，覆蓋山東全域全地貌、全物候周期，構建起“耕地智能提取—肥力墒情預測—作物精准識別—長勢動態監測—病虫草害預警—作物智能估產”全鏈條智能監測體系，精度高達95%，效率提升超100%。

在中游加工環節，大模型也能有效提升產品附加值與標准化水平。在煙台萊山區，由浪潮雲洲旗下數農雲（山東）信息科技有限公司聯合中國農業大學計算中心、煙台葡鄉農業開發有限公司共同打造的“萊山葡萄種植和釀造大模型”，一方面在種植端自動生成氣候適應性調控方案，實現水肥精准配施、病虫害智能預警與防治，葡萄產量與品質同步提升﹔另一方面在釀造端用AI模擬發酵、陳釀全過程，動態優化關鍵參數，完成原料分級、發酵控制和酒體風味數字化建模。以此，讓每一批葡萄酒的口感更穩定、品質更可控。

當然，讓人工智能與廣袤鄉村實現更深層次的雙向賦能，還有很長的路要走——

一套AI系統，傳感終端、邊緣計算、決策模型全算上，初始投入比較大。普通農戶能不能用得起、用得好？

農業生產周期長、環境復雜、區域差異大，怎樣才能收集利用一批高質量農業數據，推動AI模型迭代？

下沉到村、懂技術懂農業的青年人才較為短缺，農業人工智能技術人才怎樣引育？

讓“技術盆景”真正落地為“產業風景”，劉岳認為，關鍵是鼓勵龍頭企業、高校院所與新型農業經營主體協同攻關，圍繞糧食、果蔬、畜牧、水產等優勢產業，打造一批“聽得懂農事、算得清賬本、管得了全程”的行業大模型。

此外，劉岳還建議，要更加重視構建與農村新質生產力相適應的農村新型生產關系，盤活整合農村各類資產資源，為充分發揮數字化、智能化技術進步作用提供保障。“推動農村數字化從‘局域網’向‘互聯網’轉化，要破除長期存在的‘信息孤島’，構建鄉村振興的數據底座。”（於新悅 劉兵）