AI下地！数字管家为农田拿主意

□ 本报记者 王瑛琪

　　10月的清晨，风掠过田野，玉米地里飒飒作响。

　　“叮——”

　　手机提示音响起，高密市姜庄镇王干坝社区智慧农场负责人陈玲低头一看，潍柴雷沃智慧农业管理平台跳出一条信息：玉米已成熟，最佳收割窗口期已到。

　　陈玲指尖一划，一张数字地图铺满屏幕——地块分布、土壤墒情、作物长势一目了然，一台台收割机的作业位置、收割进度尽收眼底。

　　“收割机的运行数据全部接入平台，不用到处跑，坐在办公室就能调度。”她说。根据大模型对作物成熟度的判断，无人驾驶收割机与运粮车协同进地，一场高效低损的“无人化”收获就此展开。

　　为她提供决策参考的，是潍柴雷沃智慧农业AI大模型。2025年10月，潍柴雷沃发布全国首个“智能农机＋智慧农业”双场景的行业级AI大模型。

　　垂域大模型凭什么懂庄稼？

　　在高密试验基地，研发人员探索分区管理：分析历年长势和产量分布，再取土化验，寻找差异原因。到了收获季，实测产量再与遥感估产对照。

　　一份土地的“种植档案”逐渐完整：哪天播种、耕多深、播量多少、用了多少肥，直至收获时的产量地图，都有记录。遇上旺长、弱苗，农艺师便有据可查：是播早了，还是天气、养分发生了变化？

　　“大模型能力的上限很大程度上取决于数据质量。通过这些数据来持续训练大模型，让整个模型逐步理解作物的生长规律，实现更智能和精准的决策。”潍柴雷沃智慧农业研究院院长李德芳说。

　　如今，潍柴雷沃智慧农业AI大模型能综合分析播期、天气、养分、农机作业数据等30余项场景指标。潍柴雷沃智慧农业管理平台集成了灌溉、养分、作物生长、病虫害等模型，结合遥感、物联网和农机作业数据，为农事决策提供支持。

　　田间的实际问题，推动着研发不断往深处走。今年春管，昌邑种粮大户岳梦羲的万亩麦田遇到了难题：小麦苗情弱、长势参差不齐。

　　“这次施肥每亩可以用8到10公斤尿素，促进弱苗转化。等进入拔节期，也是肥水需求关键期，每亩再追尿素8到10公斤，配合灌溉，每亩用水20到25方。”潍柴雷沃智慧农业研发工程师利用作物生长模型，在云端生成了万亩小麦壮苗的农事建议。这背后是AI大模型在作智能决策。

　　建议生成后，另一个考验在机具上。小麦播种时，大模型已经记录了作业轨迹，现在小麦追肥，沿用这个轨迹，既不伤苗，又确保追肥均匀。

　　一张处方图，要经过解析、控制，才能变成播种机下种、施肥机施肥的动作。作业到底有没有达到要求，还得有数据反馈。

　　潍柴雷沃智慧农业研究院研发人员介绍，依托北斗导航，直线作业精度控制在±2.5厘米；精准测产则需要传感器、定位信号和电控系统协同。

　　造农机积累的技术，在这里成为大模型落地的基础。从传感器采集，到模型分析，再到机具执行、效果回传，每个环节都需要打通。研发团队既要研究模型，还要确认机器能否把方案做出来。

　　大模型赛道高手如云，农业AI大模型的“中国首个”，为什么落在潍坊这家农机企业？

　　答案就藏在上述链路里：企业既接触田间问题，也有让方案执行的装备。过去研究怎样造好一台机器，如今还要研究机器怎样与农艺配合，帮用户种好一块地。

　　这也源于山东的禀赋：既是粮食总产连续多年稳定在千亿斤以上的农业大省，又拥有潍临日智能农机装备集群这样的国家先进制造业集群，为垂域大模型提供了“数据—模型—装备”闭环。

　　生于山东，却不止于山东。这个“三秋”，在黑龙江密山，搭载智能系统的国产最大喂入量收割机雷沃谷神GS8239首次交付东北区域，正常工况下一分钟收割一亩；在甘肃定西，丘陵山地专用拖拉机循着智能导航爬上25度坡地。模型跟着农机走，农机到哪里，“数字管家”就到哪里。

　　经实践测算，大模型赋能的精准作业系统可实现作物增产10%，同时节省种子5%、减少化肥农药使用各10%、节约农业用水50%。截至2026年6月，智慧农业管理平台累计服务面积已突破1000万亩。