2026年7月26日至27日，在杭州市举行了以“数智兴农，共创未来”为主题的第四届长三角智慧农业发展大会。本次大会汇聚全国农业科研院所、高等院校、农业龙头企业、人工智能科技企业以及近400位专家、学者与行业从业者，会议议程覆盖数字土壤、AI智慧工厂、作物表型组、农业大数据、智能农机、设施农业、大模型科研应用等全维度前沿课题；现场重磅发布浙江省农科院自研“浙里良田”“知梅”两大农业智能体，并实地参观阿里云、托普云农头部企业在农业大模型、农业AI场景落地的成熟实践。

一、两大农业AI Agent发布：看见产业化的路径

“浙里良田”依托通义千问大模型构建底层基座，融合多模态感知、检索增强生成、智能体工程化开发等前沿AI技术，精准瞄准高标准农田“建设-管护-利用”全链条业务需求，可实现农田智能选址、项目合规审核、土壤精准诊断、政策与农技智能问答等实用功能，面向农业管理部门、农田建设企业、基层农技人员提供标准化数字化决策工具，是政务端农业数字化的典型样板，解决了传统农田管理数据分散、研判效率低、诊断不精准的痛点。

图1“浙里良田”智能体

“知梅”智能体则另辟蹊径，以数字人“小梅”为交互入口，依托剪枝修型等八项核心模型能力，搭建“问、管、卖”三大服务场景，涵盖种植生产、基地管控和产销联动全流程，面向种植农户、规模农场、龙头企业以及政府产业管理部门等多元主体。“知梅”的关键创新在于“产销一体化”，打通了生产管理和市场销售之间的信息壁垒，这是当前多数农业AI应用所忽视的环节，也是农户最迫切需要解决的“最后一公里”问题。

图2“知梅”智能体

二、全方位学习：看清农业AI全赛道前沿发展方向

中科院、省农科院专家分享数字土壤基础、AI驱动智慧农业工厂、人工智能赋能作物表型组学研究，揭示AI如何从作物生长底层数据入手，量化分析作物长势、土壤墒情、养分变化；围绕农业高质量数据集搭建分享实践经验，系统讲解农业数据采集、标注、清洗、入库、长效更新全流程规范，点明当前行业普遍存在的数据孤岛、数据标准化缺失、数据复用率低等共性难题；智慧水产养殖、智能畜牧装备、农业采摘机器人、LED植物工厂、智能农机装备、设施农业智能管控等报告，展示硬件感知设备与AI算法结合，实现无人化种植、养殖，大幅降低人工成本。通过报告的聆听对农业AI产业有了全景认知，认识到人工智能并非单一技术工具，而是能够渗透农业每一个环节的系统性解决方案。

图3智慧农业发展趋势

三、自我反思：我们的差距在哪里？

结合现场成果、企业需求清单，对照自身科研工作，清晰认识到现阶段我们对AI的运用仍停留在浅层辅助层面，距离AI深度赋能农业科研，落地产业服务存在巨大差距。

一是对AI底层技术逻辑认知不足，独立研发落地能力薄弱

目前科研工作中AI仅用于简单浅层场景，如专业知识问答、论文辅助撰写、试验图表美化、文字翻译等基础辅助工作，未能结合田间生产实际开发定制化智能工具。绝大多数农业科研人员缺乏大模型、算法训练、多模态感知等人工智能专业知识，仅凭自身团队力量，无法将田间栽培、育种、植保的实际技术需求转化为可落地的AI开发方案；缺少高科技AI企业技术团队协同支撑，许多贴合产业痛点的创新设想难以转化为实体产品。

二是农业全链条数据体系全流程存在堵点

本次大会两套智能体的成功，核心依托百万级、TB级规范数据集，反观我们的科研工作，缺乏标准化田间数据采集技术，不清楚气象、土壤、作物图像、农事记录等多维度数据统一采集规范；数据协同归集困难，农户、试验基地、农业企业、政府部门数据相互割裂，存在数据孤岛，难以整合；原始田间数据杂乱无序，缺少专业清洗、标注、分类处理能力，非结构化数据无法直接用于模型训练。缺少标准化数据底座，农业智能体、作物AI模型研发无从谈起。

三是农业专业知识与AI模型融合、验证机制缺失

当前农业数字化落地的主流载体是作物专属智能Agent，这类智能体是农业专业知识与人工智能技术深度耦合的产物，以棉花为例，全周期包含品种选育、土壤改良、精准水肥、病虫害绿色防控、生长调控、产销运营多维度专业技术，门槛极高。模型训练完成后，还需要多地块、多季节田间试验开展专业校验，保障输出农技方案科学可行。但现有科研模式中，栽培、植保、育种专业团队联动不足，缺少专业验证机制，出现AI输出内容脱离田间实际、实用性不足的问题。

本届长三角智慧农业发展大会是一次极具前瞻性、实践性的学习契机。“浙里良田”“知梅”两大农业智能体，以及阿里云、托普云农等企业产业化实践充分证明，人工智能是提高现代农业发展质量、培育农业新质生产力的必然趋势，AI赋能农业已经从行业远景，转变为当下可落地、可复制、可推广的成熟路径。（资环所 王则玉）