科技動態——生成式人工智能：農業深度科技革命的“智慧大腦”
全球農業正面臨勞動力短缺、氣候變化、資源退化、需求增長與地緣沖突等多重壓力疊加的嚴峻挑戰。傳統農業生產方式雖不可或缺，但已難以有效應對上述復雜局面，亟須以深度科技為牽引推動農業系統性變革。2025年11月，世界經濟論壇發布《農業深度科技革命展望報告》（以下簡稱《報告》），系統闡述了深度科技對全球農業轉型的關鍵作用。
一、農業深度科技發展的七大領域
《報告》指出，深度科技是能夠應對系統性社會與環境挑戰的、以科學為根基的新興技術，涵蓋人工智能、機器人、邊緣計算、量子計算、遙感與合成生物學等領域。《報告》探討了深度科技在農業領域的應用潛力，并確定了七個具有前景的深度科技領域。
生成式人工智能（GenAI）位居首位。GenAI在農業中的應用受益于大語言模型的快速發展和農業數據的日益豐富，可提供個性化作物管理建議、生成高度本地化農事方案、預測農產品市場價格。結合自然語言處理技術，可實現智能交互，協助政府制定宏觀作物規劃、幫助企業模擬氣候影響、識別優良基因并預測基因編輯效果。但高質量訓練數據尤其是本地化場景數據的缺乏，仍是制約其推廣的關鍵難題。
計算機視覺可精準識別作物病害、雜草與害蟲，實時監測作物生長壓力，是農業機器人與自動化分揀系統的核心技術。邊緣物聯網將數據在設備端或網絡邊緣完成處理，可用于灌溉自動化、病害早期預警和肥料精準施用。衛星遙感以較低成本實現大范圍監測，結合機器學習評估作物健康狀況。機器人技術利用自主機械系統完成勞動密集型任務。CRISPR基因編輯能夠精準改變生物DNA，加速培育耐旱、抗病蟲等優良性狀的作物。納米技術利用納米尺度材料特性，實現養分和農藥的精準遞送。
《報告》還提出集群機器人系統，代理式人工智能系統，氣候變化適應性育種，農業數字孿生，受控環境農業，農業納米技術，碳監測、報告和核查（MRV）體系，精準農業，基于人工智能的宏觀作物規劃，供應鏈風險預測系統等十大突破性應用場景，并構建了政策、資本、人才、數據與創新五大生態支柱。
二、國內外在農業科技生成式人工智能領域的投融資活動
當前，以生成式人工智能為代表的農業深度科技已成為全球資本布局的重點方向。據Gartner和波士頓咨詢報告，2026年第一季度全球農業AI領域完成38筆核心融資交易，累計金額達13.8億美元，覆蓋中國、美國、印度、荷蘭、希臘、法國等國家。國際方面，印度農業科技平臺Arya.ag完成8100萬美元D輪融資，由環球環境基金資本合伙人公司領投；美國AgZen完成1000萬美元B輪融資，由DCVC Bio領投、先正達風投參與；法國與美國聯合創立的Living Models完成700萬美元種子輪融資；德國etemal.ag獲800萬美元融資；荷蘭BBLeap獲500萬歐元融資。2026年6月，比利時農業科技企業Rainbow Crops完成970萬歐元種子輪融資；農業AI基礎設施公司Leaf Agriculture獲1300萬美元融資，由拜耳旗下Leaps by Bayer領投。產業資本與科技巨頭加速布局，谷歌X實驗室孵化AI育種企業Heritable Agriculture并獲多家風投機構資本合作；歐洲風投Highland Europe斥資1.5億美元領投AI精準噴灑技術公司Ecorobotix。上述數據表明，生成式人工智能在農業領域的投資已成為全球性趨勢，且投融資活動正從概念驗證階段加速向商業化落地階段演進。
中國資本市場在生成式人工智能領域同樣表現活躍。從具體案例看，AI生物育種平臺企業四川天能璟秀生物科技有限公司于2026年7月完成數千萬元A輪融資，由光華梧桐、天崍基金、博瑞迪、四川省鄉村振興投資引導基金、昊辰資本共同投資；江蘇叁拾叁智慧農業有限公司于2026年6月完成數千萬元融資，由中華全國供銷合作總社旗下江蘇新供銷基金管理有限公司獨家投資；豐耘科技完成天使輪融資，由森馬集團獨家投資；山東環球軟件股份有限公司（871907.NQ）于2026年7月通過增資擴股方式募集1900萬元至2000萬元，用于“基于大模型與多智能體的精準設施農業智慧決策關鍵技術研究項目”；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，由新沃投資領投。上述案例覆蓋了AI生物育種、智慧農業平臺、設施農業智能化、農業大數據等多元賽道，反映出資本市場在農業生成式人工智能領域的布局正日趨系統和深入。與此同時，北交所設立“專精特新”綠色通道，支持生物育種、智能農機、數字農業等領域的硬科技企業上市融資，風險投資加速布局農業大模型、合成生物學等農業前沿領域，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農業領域的應用——神農大模型
（一）技術演進與核心突破：構建農業智能“新底座”
中國在農業人工智能垂直領域的探索已取得實質性突破。作為國內迭代最完善、覆蓋農業學科最全的多模態農業大模型，神農大模型充分展示了生成式人工智能從實驗室走向田間地頭的可行路徑。這代表了我國農業AI從“感知認知”向“推演決策”方向邁出了關鍵一步。
神農大模型是中國農業大學王耀君團隊自主研發的農業人工智能核心成果，自2023年12月發布1.0版本以來，該模型歷經多次迭代，于2026年7月先后推出神農大模型4.0及神農·農業世界模型1.0。新的版本進一步確立了農業AI“感知—認知—推理”的堅實底座，并在數據廣度上，新增25種熱帶作物表型數據，回應了我國南繁育種戰略對數據支撐的迫切需求；在識別精度上，作物病蟲害識別能力由上一代的615種擴展至1016種，識別準確率達93%以上，其覆蓋范圍和精度已達到國際先進水平。更為關鍵的是，神農·農業世界模型1.0作為全球首個動作條件化并在設施與大田雙域驗證的農業世界模型，成功構建了具備因果結構的、可推演的數字孿生試驗田，這一技術路徑使農業AI不再局限于對既有數據的分析歸納，而能夠自主推演不同條件下的農業生產結果，模型已在番茄、生菜、黃瓜三種設施作物上完成驗證，并在吉林省38個縣開展了以干旱為切入點的動作條件化驗證。這種“反事實推演”能力，為農業AI從“感知認知”向“推演決策”跨越奠定了基礎。
（二）場景落地與生態構建：打造全鏈條“新范式”
技術的生命力在于應用。神農大模型通過“端云協同”與“多模態交互”，實現了從實驗室到田間地頭的全鏈條賦能。在服務交互層面，神農4.0通過開放API與MCP服務降低了技術門檻，第三方系統可通過標準化接口調用其識別、問答與推理能力；神農AgriTalk集成10種方言識別與生成能力，解決了農技推廣的“最后一公里”語言障礙；神農Pro則通過長鏈思考能力與多步復雜問題求解能力，為農業科研與生產決策中的復雜場景提供深度支持。
北京懷柔“神農AI農場”是該模型落地應用的典型標桿。該農場占地18畝，規劃種植玉米、薯類、蔬菜、油料作物等10余種作物。農場依托神農大模型2.0，融合物聯網、大數據、人工智能等先進技術，構建覆蓋農業生產全鏈條的智能化解決方案。以“大模型驅動的生產智能化一體化”為理念，集成育種優化、精準種植、智慧決策、災害預警等功能。神農病蟲害識別智能體實現病蟲害識別準確率達90%以上，響應速度小于0.2秒。智慧種植多智能體聯動傳感器與無人機，實時采集20余項農田參數，農藥用量減少15%。“神農·固芯”智慧育種大模型整合基因型數據與農業知識圖譜，從算法層面優化育種流程，將育種周期縮短30%以上，新品種研發周期從常規的5—8年縮短至2—3年，有力證明了生成式大模型在提質增效、綠色發展方面的巨大潛力。
與此同時，以神農大模型為引領，哈爾濱工業大學與北大荒信息有限公司聯合研發的“天工開悟”、北京市農林科學院的“奇稷”、南京農業大學發布的國內首個通用農業領域開源垂直大語言模型“司農”、西北農林科技大學與華為聯合研發的“九壤耘星”、商湯科技的“稷睿”等在內的農業垂直大模型矩陣已初步形成，覆蓋了從育種、種植到農機、法規的多元化賽道。這種“多模型協同發展”的產業生態，結合國家“人工智能+”戰略的政策紅利與資本市場的深度布局，正推動中國農業加速邁向智能化、精準化、高效化的新階段，為保障國家糧食安全與農業現代化提供強有力的科技支撐。
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