[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-124":3,"related-124":75},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":9,"source_name":10,"source_url":8,"published_at":11,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":14,"score":15,"score_detail":16,"sources":23,"tags":25,"primary_topic":31,"secondary_topics":37,"classification":38,"search_phrases":69,"slug":72,"view_count":73,"doi":8,"paper":8,"created_at":74},124,"我国首个农业通用大语言模型发布——中国农科院农业信息研究所携手同方知网共研联创","https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Fc72c1a1be33c42d4a56cf618c539dc1d.htm","8月1日,\"农业智能知识服务产品发布暨国家农业图书馆平谷服务站启用仪式\"在北京市平谷区举行。会上正式发布农业智能知识服务平台与农业知识大模型,后者是中国农业科学院农业信息研究所携手同方知网共研联创的我国首个农业通用大语言模型,重点解决通用基础大模型知识记忆错误、信息时效性不足、逻辑推理错乱、缺乏专业知识等问题,聚焦\"科技创新、科学决策、学术研究、服务三农\"四大核心场景,可应用于种植生产管理、农业气象预警、畜禽疾病诊断、农业育种管理。智能知识服务平台对20余类10亿条多模态数据融汇治理,构建农情预测、知识问答、个性化推荐、产销自适应协同的云平台。",null,"8月1日，由中国农业科学院农业信息研究所、北京平谷国家农业科技园区管理委员会、国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室主办的“农业智能知识服务产品发布暨国家农业图书馆平谷服务站启用仪式”在北京市平谷区举行。会上，农业智能知识服务平台、农业知识大模型正式发布，并启用国家农业图书馆平谷农业中关村服务站。其中，农业知识大模型是中国农业科学院农业信息研究所携手同方知网共研联创的我国首个农业通用大语言模型。\n\n记者了解到，农业知识大模型重点解决现有通用基础大模型知识记忆错误、信息时效性不足、逻辑推理错乱、缺乏专业知识等问题，突出专业、安全、可信等特色，赋能知识密集型行业领域，聚焦“科技创新、科学决策、学术研究、服务‘三农’”四大核心场景，设计了以农业知识问答为核心的特色能力体系。中国农业科学院农业信息研究所副所长赵瑞雪介绍，农业知识大模型可提供智能决策和知识服务，应用于种植生产管理、农业气象预警、畜禽疾病诊断、农业育种管理等方向，不仅可助于提高农业生产的效率，预测产能，还能帮助农民高效管理农业资源实现可持续。\n\n农业智能知识服务平台则着力打造“身边的农业知识专家”。平台对县域数据、农业专家、农业动态、政策法规、农业文献、行业报告、农业专利、科研机构、农业百科、生产数据等20余类10亿条多模态数据进行了融汇治理。以农业经营主体智能化信息需求为导向，以“智能感知+精准服务”为突破口，构建了具有线上线下交互能力的农情预测、知识问答、个性化推荐以及产销自适应协同的农业智能知识服务云平台，面向农业农村提供多场景服务，实现信息随手握、种养全程导、在线有人帮。\n\n中国工程院院士刘旭在会上表示，农业智能知识服务平台和农业知识大模型的发布，标志着我国在农业智能化道路上迈出了坚实的一步，新一代数智技术正在为农业科技创新和农业现代化注入强大的科技动力。","农民日报 2026-08-01 中国农科院官网","2026-08-01T00:00:00Z","报道",10,true,90,{"impact":17,"substance":18,"depth":19,"authority":20,"freshness":13,"relevant":21,"comment":22},28,22,16,14,1,"我国首个农业通用大语言模型发布，国家级科研机构与央媒报道，影响深远，信息增量大，专业深度较好。",[24],{"name":10,"url":6},[26,27,28,29,30],"智慧农业","农业大模型","中国农科院","人工智能","知识服务",{"code":32,"slug":33,"name":34,"path":35,"parent_code":36},"I2","agricultural-ai","农业AI与大模型","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fagricultural-ai","I",[],{"status":39,"locked":40,"version":41,"method":42,"evidence":43},"classified",false,"2026-10-22.2","rules",{"candidates":44,"agricultural_evidence":14},[45,51,58,64],{"code":32,"score":46,"supported":14,"title":47,"abstract":48,"tags":50},5,[],[49],"大模型",[29,27],{"code":52,"score":53,"supported":14,"title":54,"abstract":55,"tags":57},"C",3,[],[56],"畜禽",[],{"code":59,"score":53,"supported":14,"title":60,"abstract":61,"tags":63},"H7",[],[62],"农业气象",[],{"code":65,"score":21,"supported":40,"title":66,"abstract":67,"tags":68},"I1",[],[],[26],[70,71],"中国农科院 农业大模型 人工智能 智慧农业","中国农科院 农业大模型","中国农科院农业大模型人工智能智慧农业-124",12,"2026-08-01T06:01:52.355696Z",{"total":76,"page":21,"page_size":76,"items":77},6,[78,117,164,228,325,363],{"id":79,"title":80,"url":81,"summary":82,"summary_zh":8,"content":83,"source_name":84,"source_url":8,"published_at":85,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":40,"score":86,"score_detail":87,"sources":93,"tags":95,"primary_topic":97,"secondary_topics":98,"classification":99,"search_phrases":111,"slug":114,"view_count":115,"doi":8,"paper":8,"created_at":116},1342,"新华日报关注江苏近 20 个农业大模型落地：\"光伏慧农\"\"瑞雪\"\"豆好\"智能体深耕田间","https:\u002F\u002Ffinance.sina.com.cn\u002Fjjxw\u002F2026-09-02\u002Fdoc-iniqkkph4632699.shtml","江苏省农业科学院已研发\"光伏慧农\"（新能源设施农业）、\"瑞雪\"（地膜领域全球首个垂直大语言模型，整合 2800 余个县域数据）、\"豆好\"（江苏农科院联合浙江大学研发，绿豆智能育种）等模型。江苏目前已有近 20 个农业大模型及智能体投入研发或应用，数量和密度居全国前列。","*   [新浪首页](http:\u002F\u002Fwww.sina.com.cn\u002F)\n*   [新闻](http:\u002F\u002Fnews.sina.com.cn\u002F)\n*   [体育](http:\u002F\u002Fsports.sina.com.cn\u002F)\n*   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>正文\n\n行情\n\n行情\n\n股吧\n\n新闻\n\n外汇\n\n新三板\n\n# 给土地装上“最强大脑”，种田越来越省心\n\n给土地装上“最强大脑”，种田越来越省心\n\n2026年09月02日 04:08[滚动播报](http:\u002F\u002Fxh.xhby.net\u002Fpc\u002Fcon\u002F202609\u002F02\u002Fcontent_1586431.html)\n\n[新浪财经APP](https:\u002F\u002Ffinance.sina.com.cn\u002Fmobile\u002Fcomfinanceweb.shtml?source=cjzhengwen04 \"语音播报\")[举报](https:\u002F\u002Ffinance.sina.com.cn\u002Fother\u002Fblank\u002Ffeedback2024.shtml?docId=niqkkph4632699 \"打开举报页\")[缩小字体](javascript:; \"减小字号\")[放大字体](javascript:;)[收藏](javascript:; 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王徐霖\n\n过去，育种专家寻找一个优良基因，要在海量资料和多年试验中反复比对；农户面对田里的异常状况，更多依靠经验判断。如今，人工智能正在成为农业科研和生产的新助手。\n\n近日，记者走访我省科研院所和农业科技企业发现，一批深耕细分领域的农业垂直大模型正快速落地，覆盖种植、养殖、育种、全链管理等环节，为传统农业装上数字化“大脑”。\n\n据不完全统计，江苏目前已有近20个农业大模型及智能体投入研发或应用，数量和密度居全国前列。然而，要真正服务万千农户，仍需跨越数据、成本、门槛、装备等多道坎。\n\n大模型走进田间棚舍\n\n在大模型操作界面，选择地区盐城市射阳县，选定农作物小麦，短短几秒，一套完整的光伏高效发电方案跃然屏幕：光伏板倾斜多少角度、板与板之间留出多大距离，同时算出小麦大概产量、光伏发电收益以及整体经济效益。8月31日，在江苏省农业科学院农业设施与装备研究所实验室内，新能源设施农业创新团队负责人鲍恩财副研究员向记者演示“光伏慧农”模型。“过去在田地里安装光伏发电板之前，工程师和农业技术人员得反复开会讨论，全凭经验估摸着调整，不仅费时，还很难把种地和发电两方面兼顾好。”鲍恩财说，这套模型不会一味偏向发电，也不是只顾庄稼，而是帮两者找一个最合适的平衡点，项目建设方在动工之前就能看得明明白白：多发一点电，粮食产量会少多少；想要保障收成，发电收益又会损失多少。\n\n在江苏省农科院农用新材料创新团队，“瑞雪”大模型把智能方案延伸到了地膜领域。团队负责人徐磊研究员介绍，长期以来，普通塑料地膜带来的白色污染是农业绿色发展的痛点，降解地膜又因各地气候、土壤差异大，基层很难精准选型。“瑞雪”作为全球地膜领域首个垂直大语言模型，整合全国2800余个县域的长时序气象与土壤数据，输入县域和作物就能输出适配的材料配方、最佳厚度和全周期性能预测，实现“一区一膜、一作一策”，不用再靠经验凭感觉选地膜。\n\n育种赛道上，由江苏省农科院联合浙江大学共同研发的“豆好”智能体于近日发布。江苏省农科院经济作物研究所豆类作物创新团队首席助理、研究员袁星星介绍，1500份绿豆种质数据收集历时六年，可靠性很强。国家食用豆产业技术体系首席科学家、省农科院副院长陈新表示，借助这套模型可以少走育种弯路，将育种时间缩短到两三年。\n\n养殖场里，大模型正在替人巡棚舍。8月30日，在邳州市燕子埠镇一处规模化笼养肉鸭场，一阵警报声响起，几个标着红色预警的笼位号出现在显示器上，提示雏鸭是否死亡。江苏省农业科学院农业设施与装备研究所副所长柏宗春研究员给记者算了一笔账：传统模式下，一栋饲养3万只肉鸭的标准鸭舍，工作人员每天早中晚都要巡棚，每次用时45到60分钟，一天下来光巡查就要三个小时。应用这套模型后，一轮巡查可以缩短一个小时，还能精准定位异常位置，有四栋鸭舍的养殖场一天能省出一个人的全天工作量。\n\n田埂上，智慧工具正在服务万千农户。苏州吴江的种田大户老夏举着手机，对着自家田块拍了两张照片，上传到“作物云”小程序，没过几分钟，系统就完成了作物识别和面积测算，原本要半个月才能办完的农业补贴申报，在家门口就搞定了。这个小程序背后，是中科禾信遥感科技（苏州）有限公司自主研发的金垄大模型。该公司总经理陆洲告诉记者，平台利用人工智能技术与卫星遥感影像协同分析，除了补贴申报，还能精准给出灌溉、施肥、病虫害防治的建议，目前已在苏州全市推广。\n\n百模竞发的底气在哪\n\n把视野放到全国，农业大模型的赛道上百舸争流。中国农业大学“神农大模型4.0”覆盖全国31个省区市，服务百万农户，落地应用超500万亩农田。上海推出国内首个生物育种大模型“丰登”。安徽农业大学发布大豆垂直大模型“丰菽”2.0和梨产业“棃想”大模型。\n\n与这些省份相比，江苏的差异化优势十分鲜明。“‘神农’走的是通用底座路线，‘龙江农知’打的是区域特色牌，江苏选择的则是‘垂直深耕加产业落地’的路径。”江苏省农学会专家表示，我省不追求一个大模型包打天下，而是针对地膜、绿豆、肉鸭、光伏农业、澳龙养殖等极其细分的场景，一个个啃硬骨头。比如全球地膜领域首个垂直大语言模型“瑞雪”、业界首个绿豆智能体“豆好”、江苏省首款通过国家备案的农业垂直大模型“谷语”、国内首个落地农业生产决策的大模型“新犁”，这些“首个”的背后，是江苏科研力量和产业生态的厚积薄发。\n\n江苏农业垂直大模型“百模竞发”的底气还来自更多方面。首先是科研力量雄厚。南京农业大学今年1月发布国内首个面向通用农业领域的开源垂直大语言模型“司农”，构建起总量超40亿token的农业基础数据集。随后又发布世界首个开放式梨行业大语言模型“问梨”和面向农机装备的“司农智机”；江苏省农科院在光伏农业、地膜、绿豆育种、水禽养殖等方向多点突破，形成了完整的垂直模型矩阵。其次是产业基础扎实，苏州已形成人工智能全产业链体系，江苏数字经济核心产业增加值占GDP比重超11%，居全国第二。最后是农业底子好。江苏农业科技进步贡献率超72%，农作物耕种收综合机械化率约90%，两项指标均高出全国平均水平10个百分点，为大模型落地提供了难得的规模化、标准化场景。\n\n要“接地气”还得迈过几道坎\n\n然而热闹的表象之下，农业大模型“不接地气”的问题依然突出。记者在采访中发现，当前不少农业大模型还停留在实验室和示范基地里，真正被普通农户日常使用的并不多。用业内人士的话说，“只是盆景，还不是风景”。\n\n“第一道坎是数据。”专家解释说，大模型要有海量优质数据支持，但农业面对的是分散的主体、细碎的地块、琐碎的农事，土壤、气象、种业等数据分属不同平台，没有统一标准，“数据孤岛”现象普遍。小农户田间真实样本短缺，有些算法只适配平整大田，山区、零散地块精准度大打折扣。\n\n第二道坎是成本。“大型智能设备投入成本高，农业周期长、比较效益低，短期难形成完整商业模式，适合散户的低价简易产品供给不足。”专家表示。\n\n第三道坎是“使用门槛”，农村老人数字操作能力弱，基层缺少既懂农业又懂技术的复合型人才。“一开始说大模型，农户们听不懂，我们就说这是个智能助手，有啥不懂的就问，手把手教农民用一次两次，他们就学会了。”中国农业大学王耀君说，这种基于人际信任的技术扩散，远比任何广告都有效。\n\n最后一道坎是装备。农业很多领域连机械化都没完全实现，除农业无人机领跑全球外，其他智慧农机仍处于起步阶段。人工智能不是万能灵药，不能脱离物联网、大数据、智能装备单独作用于农业。\n\n如何让“最强大脑”真正接上“地气”？江苏正在探索答案。苏州今年8月发布三项“人工智能加农业”团体标准，覆盖水稻苗情遥感、养殖水质监测、设施园艺数据采集，从标准层面破解数据采集不统一的难题。苏州还全面推行“揭榜挂帅”机制，让企业和科研团队围绕真实农业场景攻关，瞄准低成本、易操作，降低使用门槛。\n\n海安发布[智慧农业](https:\u002F\u002Ffinance.sina.com.cn\u002Frealstock\u002Fcompany\u002Fsz000816\u002Fnc.shtml)(3.050, 0.11, 3.74%)三年行动计划，明确到2028年农业生产信息化率提升至65%，打造千亩级无人农场。扬州瑞丰信息的做法是把知识库做深做透，“这个知识库不是从网上扒的，是我们跟农技专家按照品种和区域磨出来的。”企业负责人丁永华说，每一条知识都经过专家验证，这样农户用起来才放心。\n\n受访专家表示，农业人工智能的生命力在于扎根实际场景，持续积累本地化数据，不断优化迭代。要以真实场景为目标，加速技术装备熟化，培育领军企业，引导科研与制造合作，多方协作、长期投入。同时也要清醒认识到，农业是慢变量，说人工智能重塑农业也好，变革农业也罢，都不能浮躁，更不能一哄而起、一哄而散。\n\n体验完实验室里的科研模型和田埂上的手机应用，记者直观感受到，江苏农业大模型的应用范围越来越广，这些大模型不是飘在天上的概念，而是实实在在解决种地、养殖具体麻烦的生产工具。装上“最强大脑”的土地，未来还会孕育出更多产业发展的新可能。但要让盆景真正变成风景，需要脚踏实地、久久为功。\n\n![Image 10](http:\u002F\u002Fqr.weibo.cn\u002Finf\u002Fgen?api_key=bdccdb65d34320c10b65cdf6c3503a53&data=https%3A%2F%2Ffinance.sina.cn%2Fapp%2FQRtoSFA.shtml%3Fsudatrackvalue%3Dcaitou_inQRcode_PcBottom%26schema%3Dtype%253D100%26docid%3Dniqkkph4632699%26sinaglobal%3D34.34.225.131_1788307664.155499&datetime=nocheck&level=H&output_type=img&redirect=0&size=100&type=url&sign=4097b80a2212a80c67d959c672ecef3b)\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP\n\n[![Image 11: 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15](https:\u002F\u002Fn.sinaimg.cn\u002Ffinance\u002F520\u002Fw1760h360\u002F20260812\u002Fd61b-1813d0b7ccb639b0e4b014d6d7d60a11.png)](https:\u002F\u002Ffinance.sina.com.cn\u002Fstock\u002Froll\u002F2026-08-11\u002Fdoc-inimxvum4228316.shtml)\n\n_[0](https:\u002F\u002Fcomment5.news.sina.com.cn\u002Fcomment\u002Fskin\u002Fdefault.html?channel=cj&newsid=comos-niqkkph4632699)_ 条评论|_[0](https:\u002F\u002Fcomment5.news.sina.com.cn\u002Fcomment\u002Fskin\u002Fdefault.html?channel=cj&newsid=comos-niqkkph4632699)_ 人参与 网友评论\n\n[![Image 16](https:\u002F\u002Fimg.t.sinajs.cn\u002Ft5\u002Fstyle\u002Fimages\u002Fface\u002Fmale_180.png)](https:\u002F\u002Fweibo.com\u002F)\n\n[![Image 17](https:\u002F\u002Fimg.t.sinajs.cn\u002Ft5\u002Fstyle\u002Fimages\u002Fface\u002Fmale_180.png)](https:\u002F\u002Fweibo.com\u002F)\n\n[表情](javascript:;)\n\n[登录](javascript:; \"登录\")|[注册](https:\u002F\u002Flogin.sina.com.cn\u002Fsignup\u002Fsignup.php)\n\n|[退出](javascript:; 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19](https:\u002F\u002Fn.sinaimg.cn\u002Ftech\u002F413\u002Fw264h149\u002F20260106\u002Fc06d-e91f515c0275244acd99f11c653a4819.png)](https:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F2060480585)\n[科技仍是26年主线](https:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F2060480585)\n\n[![Image 20](https:\u002F\u002Fn.sinaimg.cn\u002Ftech\u002F413\u002Fw264h149\u002F20241214\u002F1287-013a827d7798ba4e16c253c1b78ad48a.png)](https:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F2342117515)\n[26年继续牛市格局](https:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F2342117515)\n\n## APP专享直播\n\n![Image 21](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202608\u002Fff99afa0ea46034ea13841949877859b.png)开播时间 | 9-01 20:00\n\n##### 博时基金：美债再起波澜！如何重构资产配置？\n\n![Image 22](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202609\u002F5a9740d426bd45760fc304afc6fc5ded.png)开播时间 | 9-01 20:00\n\n##### 浙商固收 | 低利差下的信用ETF策略思考\n\n![Image 23](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202608\u002F46b04612def6b8bfdff5a97990cc9b62.png)开播时间 | 9-01 16:00\n\n##### 永赢基金：基金经理任桀面对面，深聊永赢成长先锋思路\n\n![Image 24](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202609\u002F47ce17d8f8f529a2ece50bb8d656c6aa.png)开播时间 | 9-01 16:00\n\n##### 光大证券：社保基金公布业绩，累计收益超2.2万亿元\n\n![Image 25](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202609\u002F1db7efd9b8a2d47b6ce80b2afb37cad2.png)开播时间 | 9-01 15:30\n\n##### 华宝基金 【每周策略】银行起势！避风港or新主线？\n\n![Image 26](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202608\u002F9456d671273a9e8b93050ea4844875ec.png)开播时间 | 9-01 15:00\n\n##### 国投瑞银：投资攻守道 | 震荡市的“攻守平衡”\n\n![Image 27](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202609\u002F6fb9399b2bfc03c8dede6fa3de9dd359.png)开播时间 | 9-01 14:00\n\n##### 银华基金 【财富风向标 第16期】 又接近4000关口，如何应对？\n\n![Image 28](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202609\u002Fac14c2402d8632096fd4c0711e6e2ace.png)开播时间 | 9-01 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11:00\n\n##### 永赢基金：AI算力硬件解析，哪些环节值得关注？\n\n![Image 40](https:\u002F\u002Frls3.cj.sina.com.cn\u002Fproducts\u002F202608\u002F142511efc4a2094bbf6873878256487d.png)开播时间 | 9-01 11:00\n\n##### 国泰海通：9月开门红？如何蓄力？\n\n[上一页](javascript:;)[下一页](javascript:;)\n\n1\u002F10\n\n## 热门推荐\n\n_收起_\n\n![Image 41: 新浪财经公众号](https:\u002F\u002Fn.sinaimg.cn\u002Ffinance\u002F72219a70\u002F20180103\u002F_thumb_23666.png)\n\n新浪财经公众号\n24小时滚动播报最新的财经资讯和视频，更多粉丝福利扫描二维码关注（sinafinance）\n\n[相关新闻](javascript:;)\n\n[财经头条作者库](https:\u002F\u002Ffinance.sina.com.cn\u002Fcj\u002Fauthorlist.shtml?fr=pc_finarticle)\n\n## [投资研报](https:\u002F\u002Fdaxue.sina.cn\u002Fcategory\u002F130)扫码订阅\n\n*   [全球首款AI智能体手机：豆包手机9月上市！持有努比亚78.33%股权+算力业务加速放量+AI手机与游戏手机双线布局深化+端侧AI战略持续推进](https:\u002F\u002Fdaxue.sina.cn\u002Fdetail\u002Fgraphics\u002F1a3971a466489e1796dc092794f59956\u002Ff1e48030a45f)09-01 12:38[火线电报会员专享](https:\u002F\u002Fdaxue.sina.cn\u002Fcolumn\u002F1a3971a466489e1796dc092794f59956)\n*   [英伟达+苹果+华为+光模块+CPO+先进封装+AI数据中心+商业航天，Q2增长强劲超预期，顶级投行大幅上调盈利预测！机构重点关注这种战略小金属](https:\u002F\u002Fdaxue.sina.cn\u002Fdetail\u002Fgraphics\u002F54a2c39021ef4ec89125cd681601b84d\u002F2a4f03c31b6f)09-01 12:00[机构内参会员专享](https:\u002F\u002Fdaxue.sina.cn\u002Fcolumn\u002F54a2c39021ef4ec89125cd681601b84d)\n*   [工信部部署AI应用服务商培育专项行动！算力基建+AI场景+华为生态；智能交互显示龙头，AI与全球化双驱动；全面接入AI+深化与华为等合作](https:\u002F\u002Fdaxue.sina.cn\u002Fdetail\u002Fgraphics\u002Ff5443bd63a8b4e858b9225ffa008a6c6\u002F86f5e49a879b)09-01 11:31[会选股会员专享](https:\u002F\u002Fdaxue.sina.cn\u002Fcolumn\u002Ff5443bd63a8b4e858b9225ffa008a6c6)\n\n## [](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002F)[股市直播](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002F)\n\n*   图文直播间\n*   视频直播间\n\n*   [![Image 42: 数字江恩](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffinance\u002Fac791ff8\u002F20201116\u002FShuZiJiangEn.png\u002Fw120h120f1q80liv.png)### 数字江恩 2026-09-01 23:21:07 大盘突破3930实现了一次向上扩展，目前是扩展末端，等待确认是回踩还是实现新的向上扩展。当下的核心压力是4258-4175轮峰线，若突破则实现第二次向上扩展，反弹的时间和空间都会延长。但只要达不到这个再次向上扩展条件，那么大盘都将要退守3950区间。今天等待市场选择](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F2342117515)\n*   [![Image 43: 趋势领涨](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffinance\u002F496\u002Fw248h248\u002F20201127\u002Fc418-kentcvx7740289.jpg\u002Fw120h120f1q80liv.jpg)### 趋势领涨 2026-09-01 23:15:31 【周三（9月2日）重点关注财经事件和经济数据】① 04:30 美国至8月28日当周API原油库存；② 09:30 澳大利亚第二季度GDP年率；③ 10:00 新西兰联储公布利率决议；④ 20:15 美国8月ADP就业人数；⑤ 21:45 加拿大央行公布利率决议；⑥ 22:00 美国7月工厂订单月率；⑦ 22:30 美国至8月28日当周EIA原油库存；⑧ 22:30 美国至8月28日当周EIA库欣原油库存；⑨ 22:30 美国至8月28日当周EIA战略石油储备库存；⑩ 22:30 加拿大央行行长麦克勒姆召开新闻发布会； 次日02:00 美联储公布经济状况褐皮书。](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F1658605145)\n*   [![Image 44: 趋势领涨](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffinance\u002F496\u002Fw248h248\u002F20201127\u002Fc418-kentcvx7740289.jpg\u002Fw120h120f1q80liv.jpg)### 趋势领涨 2026-09-01 23:14:49 =加入潜伏擒牛VIP，享四大顶级服务=【1】购买VIP自动加入私密小直播间！【2】每周3-5只超短金股调入调出服务，适合实时看盘的投资者！【3】每周一份高端内部绝密文章：包含近期布局、热点版块、指数预判！【4】每月2~3只高端中线金股服务！（VIP超短、中线个股均有涉足，让上班族也能跟上VIP节奏！）现月课7.5折，1288元！季课6.9折，3558元，续费季度更划算！新朋友可先月课体验！点网址，直接买，订购地址：【更多独家重磅股市观点请点击】【更多独家重磅股市观点请点击】](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F1658605145)\n*   [![Image 45: 趋势领涨](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffinance\u002F496\u002Fw248h248\u002F20201127\u002Fc418-kentcvx7740289.jpg\u002Fw120h120f1q80liv.jpg)### 趋势领涨 2026-09-01 23:14:26 一、美伊关系恶化 石油飙升1、美军正在霍尔木兹海峡周边对伊朗目标实施打击，最大岛屿格什姆岛也传出爆炸声；2、伊朗方面称已向美基地发射导弹和无人机；3、伊朗重型导弹打击约旦美军营地。受此消息刺激，昨晚国际石油期货全线大涨，布伦特原油日内涨超4.6%，突破95美元\u002F桶；WTI原油期货涨幅扩大至5.7%，收涨5.20%。对A股市场来说，今天石油化工板块有望活跃，但对科技题材股是利空。二、字节新一代豆包手机将于九月发布这个九月有点热闹了，苹果首款折叠屏手机将于9月10日亮相；华为新一代三折叠、小米首款阔折叠都将紧随其后，现在豆包手机也出来了，据了解，这款手机为中兴通讯（sz000063）与字节跳动联合研发，该机将搭载豆包手机助手，定位全球首款AI智能体手机。对A股市场主要利好的是消费电子，苹果概念、折叠屏等。三、降温了！多股提示风险12天8板万向德农（sh600371），12天7板金健米业（sh600127），4连板新赛股份（sh600540）、3连板时代出版（sh600551）、国芳集团（sh601086）等，昨晚都提示了风险，7连板海鸥住工（sz002084）：如未来公司股价进一步异常上涨 公司可能申请停牌核查。炒股还是要听话的，大家注意高位题材股的风险吧，特别是马上要到了周末了，小心关黑屋跳水。四、其他消息：1、交易所制定L2行情使用规范 严禁“绕道抢跑”。主要是限制量化资金和机构资金抢跑，对散户是利好；2、美联储9月份加息概率由55%飙升至66%，欧美日债市遭遇抛售潮，黄金、白银期货大跌，美股三大股指全线回调；3、芯原股份（sh688521）：第三大股东大基金8月31日减持49.47万股公司股份 不再是持股5%以上股东。芯原股份（sh688521）是先进封装概念的龙头之一，以后国家大基金减持不用公告了！4、大肉签燧原科技（sh688801）今天申购，中一签可以赚30万左右，预祝大家都中签！考虑到外围环境的影响，今天大盘还有盘整，但有石油、化工等板块护盘，大盘不会大跌，题材股就难说了。](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F1658605145)\n*   [![Image 46: 趋势领涨](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffinance\u002F496\u002Fw248h248\u002F20201127\u002Fc418-kentcvx7740289.jpg\u002Fw120h120f1q80liv.jpg)### 趋势领涨 2026-09-01 23:14:03 我们经常建议大家将自己想象成那个管理者，你已经将市场管理成了风生水起，一路繁花似锦，难道生日那天不应该放烟，花，反而让大家难堪吗？所以，4000点会被站上，4080点也会被突破，但时间没有到，蛋，糕不能提前吃。这可能就是A股最朴素的时间管理哲学：把最绚烂的烟花，留到最该放的那天。](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F1658605145)\n*   [![Image 47: 趋势领涨](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffinance\u002F496\u002Fw248h248\u002F20201127\u002Fc418-kentcvx7740289.jpg\u002Fw120h120f1q80liv.jpg)### 趋势领涨 2026-09-01 23:12:37 到今年9月24日，是两周年生日。生日时间没到，如果提前把生日，蛋，糕吃了，生日那天喝西北风吗？](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F1658605145)\n*   [![Image 48: 趋势领涨](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffinance\u002F496\u002Fw248h248\u002F20201127\u002Fc418-kentcvx7740289.jpg\u002Fw120h120f1q80liv.jpg)### 趋势领涨 2026-09-01 23:11:52 重点是现在距离9.24重要窗口还有时间，2024年9月24日，\"一行一局一会\"联合放了大招，开启了这轮牛市。](http:\u002F\u002Flive.finance.sina.com.cn\u002Fbozhu\u002F1658605145)\n*   [![Image 49: 趋势领涨](https:\u002F\u002Fk.sinaimg.cn\u002Fn\u002Ffi","新华日报 · 新浪财经 · 2026-09-02","2026-09-01T23:00:00Z",72,{"impact":88,"substance":89,"depth":90,"authority":13,"freshness":91,"relevant":21,"comment":92},20,18,15,9,"报道江苏近20个农业大模型落地，展示AI在田间应用的具体案例，具有省级示范意义。",[94],{"name":84,"url":81},[26,27,29,96],"江苏",{"code":32,"slug":33,"name":34,"path":35,"parent_code":36},[],{"status":39,"locked":40,"version":41,"method":42,"evidence":100},{"candidates":101,"agricultural_evidence":14},[102,107],{"code":32,"score":103,"supported":14,"title":104,"abstract":105,"tags":106},13,[49],[49],[29,27],{"code":65,"score":21,"supported":40,"title":108,"abstract":109,"tags":110},[],[],[26],[112,113],"农业大模型 人工智能 智慧农业 江苏","农业大模型 人工智能","农业大模型人工智能智慧农业江苏-1342",4,"2026-09-02T00:05:03.508272Z",{"id":118,"title":119,"url":120,"summary":121,"summary_zh":8,"content":122,"source_name":123,"source_url":8,"published_at":124,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":40,"score":125,"score_detail":126,"sources":128,"tags":130,"primary_topic":134,"secondary_topics":135,"classification":136,"search_phrases":159,"slug":162,"view_count":21,"doi":8,"paper":8,"created_at":163},311,"黑龙江省农科院联合中国农科院农业信息研究所发布「龙江农知大模型」——融合黑龙江省农业科研高质量文献与数据资源","https:\u002F\u002Fwww.dqdaily.com\u002F2026-08\u002F03\u002Fcontent_8150589.htm","2026年7月30日,人工智能赋能农业科技创新报告会暨\"龙江农知大模型\"发布会在哈尔滨举办。\"龙江农知大模型\"由黑龙江省农科院与中国农科院农业信息研究所共同研发,在中国农科院农业信息研究所2024年研发的\"农知大模型\"基础上,融合黑龙江省农业科研领域的高质量文献与专业科学数据资源,围绕农知增强检索、农技知识问答、农业数据分析、乡村振兴及智库服务方向,打造智能问答、智能写作、科研助手、数据分析、政策解读等智能化服务工具。","1.大庆网拥有大庆日报社所属媒体网上发布版权，任何单位及个人不得转载、摘编或以其它方式使用上述作品。已经授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：大庆网”。 2.凡本网注明“来源：XXX（非大庆网版权所有）”的作品，均转载自其它媒体，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如其他媒体、网站或个人从本网下载使用，必须保留本网注明的“稿件来源”，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：大庆网”，大庆网将依法追究责任。","黑龙江省农业科学院\u002F大庆日报 2026-08-03","2026-08-03T00:00:00Z",58,{"impact":89,"substance":90,"depth":13,"authority":13,"freshness":46,"relevant":21,"comment":127},"省级农业科研机构发布农业大模型，具有行业进展价值，但正文为版权声明，实质信息有限。",[129],{"name":123,"url":120},[26,27,28,131,132,133],"黑龙江省农科院","农知大模型","龙江农知",{"code":32,"slug":33,"name":34,"path":35,"parent_code":36},[],{"status":39,"locked":40,"version":41,"method":42,"evidence":137},{"candidates":138,"agricultural_evidence":14},[139,143,149,155],{"code":32,"score":73,"supported":14,"title":140,"abstract":141,"tags":142},[49],[49],[27],{"code":144,"score":53,"supported":14,"title":145,"abstract":146,"tags":148},"G",[],[147],"乡村振兴",[],{"code":150,"score":53,"supported":14,"title":151,"abstract":152,"tags":154},"J1",[],[153],"政策解读",[],{"code":65,"score":21,"supported":40,"title":156,"abstract":157,"tags":158},[],[],[26],[160,161],"黑龙江省农科院 中国农科院 农业大模型 农知大模型","黑龙江省农科院 中国农科院","黑龙江省农科院中国农科院农业大模型农知大模型-311","2026-08-08T23:53:55.647705Z",{"id":165,"title":166,"url":167,"summary":168,"summary_zh":169,"content":8,"source_name":170,"source_url":167,"published_at":171,"category":172,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":40,"score":173,"score_detail":174,"sources":176,"tags":178,"primary_topic":182,"secondary_topics":183,"classification":184,"search_phrases":199,"slug":202,"view_count":203,"doi":204,"paper":205,"created_at":227},4695,"AgroNLP-SimAssist: a multilingual transformer-based decision support simulator for crop disease diagnosis, advisory generation, and market intelligence","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1186\u002Fs12870-026-10040-8","Abstract There are three major shortcomings of agricultural NLP and need addressing, regardless of the recent developments in the field: (i) use of proprietary or small-scale datasets that affect reproducibility; (ii) one-task models that only focus on intent recognition but lack integration for crop disease diagnosis, advice, and market information; and (iii) the absence of simulators for evaluating the system’s performance during actual deployment. The application of precision agriculture is constrained by limitations in diverse farming environments. The study introduces AgroNLP-SimAssist, which represents a unified multilingual transformer architecture augmented by an easily deployable agricultural decision support simulator, as the proposed solution to overcome the challenges. The five major components constituting the proposed framework are: (1) domain-specific multilingual transformer embedding; (2) data collection and cleaning from publicly available agricultural datasets; (3) multiple prediction tasks including trend price estimation, crop disease detection, and advisory recommendation; (4) SHAP value explainability for expert validation; and (5) advisory simulation engine for evaluating latency and scalability. Multilingually available data sources, which include multilingual agricultural reports from the FAO organization, crop-disease descriptions from the PlantVillage knowledge base, and price-market narratives from the Agmarknet website, have been used for training and validation purposes. Among the 3,200 multilingual farmer queries dataset (in English, Hindi, and Kannada), there was an assignment of 70%, 15%, and 15% to the training, validation, and testing sets, respectively. In terms of accuracy compared to the existing classifiers, results from experiments yielded 96.1% disease classification, 94.3% advisory relevance, and 92.7% named entity recognition with F1-measure. The simulation system scaled up to 10,000 concurrent users with an inference latency of 0.35 s\u002Fquery. The proposed data-driven AgroNLP-SimAssist framework facilitates extension services and precision agriculture through providing a scalable, reproducible, and interpretable solution for intelligent agricultural advisory systems.","尽管近年来农业自然语言处理（NLP）领域取得了进展，但仍存在三个主要不足亟需解决：(i) 使用专有或小规模数据集，影响可复现性；(ii) 单任务模型仅关注意图识别，缺乏对作物病害诊断、建议和市场信息的整合；(iii) 缺乏用于评估系统实际部署性能的模拟器。精准农业的应用受到多样化农业环境的限制。本研究提出了AgroNLP-SimAssist，一种统一的多语言Transformer架构，并辅以易于部署的农业决策支持模拟器，作为克服上述挑战的解决方案。该框架由五个主要组件构成：(1) 领域特定的多语言Transformer嵌入；(2) 从公开农业数据集中进行数据收集与清洗；(3) 多预测任务，包括趋势价格估计、作物病害检测和咨询推荐；(4) SHAP值可解释性用于专家验证；(5) 咨询模拟引擎用于评估延迟和可扩展性。多语言可用数据源已用于训练和验证，包括联合国粮农组织（FAO）的多语言农业报告、PlantVillage知识库的作物病害描述以及Agmarknet网站的价格市场叙述。在包含3200条多语言农民查询数据集（英语、印地语和卡纳达语）中，训练集、验证集和测试集的分配比例分别为70%、15%和15%。与现有分类器相比，实验结果显示病害分类准确率达96.1%，咨询相关性达94.3%，命名实体识别的F1值为92.7%。模拟系统可扩展至10000名并发用户，推理延迟为0.35秒\u002F查询。所提出的数据驱动AgroNLP-SimAssist框架通过为智能农业咨询系统提供可扩展、可复现且可解释的解决方案，促进了推广服务和精准农业的发展。","BMC Plant Biology","2026-10-10T00:00:00Z","论文",81,{"impact":89,"substance":18,"depth":89,"authority":20,"freshness":91,"relevant":21,"comment":175},"多语言农业大模型整合病害诊断、农技咨询与市场情报，数据规模与仿真验证扎实，对智慧农业信息化有参考价值。",[177],{"name":170,"url":167},[26,179,27,180,181],"农业人工智能","农业决策支持","作物病害诊断",{"code":32,"slug":33,"name":34,"path":35,"parent_code":36},[],{"status":39,"locked":40,"version":41,"method":42,"evidence":185},{"candidates":186,"agricultural_evidence":14},[187,192],{"code":32,"score":103,"supported":14,"title":188,"abstract":190,"tags":191},[189],"decision support",[189],[179,27],{"code":65,"score":193,"supported":14,"title":194,"abstract":195,"tags":198},7,[],[196,197],"精准农业","precision agriculture",[26],[200,201],"AgroNLP-SimAssist 作物病害诊断","多语言农业大模型 农业决策支持","AgroNLP-SimAssist作物病害诊断-4695",0,"10.1186\u002Fs12870-026-10040-8",{"doi":204,"openalex_id":206,"authors":207,"venue":170,"cited_by_count":203,"oa_url":167,"card":220,"direction":224,"ingested_from":226},"W7221339938",[208,210,212,214,216,218],{"name":209,"orcid":8},"Priya Thirugnanam",{"name":211,"orcid":8},"Sandeep kumar Mathivanan",{"name":213,"orcid":8},"Sundara Kumar M R",{"name":215,"orcid":8},"Sangeetha Ramaswamy",{"name":217,"orcid":8},"Shruthi T S",{"name":219,"orcid":8},"Sangeetha S.K.B",{"tldr":221,"method":222,"finding":223,"direction":224,"opportunity":225},"提出多语言Transformer农业决策支持模拟器，统一实现作物病害诊断、农技建议与市场情报。","基于FAO、PlantVillage、Agmarknet多语数据训练Transf","病害分类96.1%、建议相关性94.3%、NER F1 92.7%，万级并发延迟0.35秒。","农业人工智能与决策模型","可扩展至更多语种与作物，并引入真实田间部署反馈闭环优化模拟器。","openalex","2026-10-11T23:30:56.064196Z",{"id":229,"title":230,"url":231,"summary":232,"summary_zh":233,"content":8,"source_name":234,"source_url":231,"published_at":171,"category":172,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":40,"score":173,"score_detail":235,"sources":238,"tags":240,"primary_topic":243,"secondary_topics":244,"classification":255,"search_phrases":300,"slug":303,"view_count":304,"doi":305,"paper":306,"created_at":324},4656,"Artificial Intelligence, Foundation Models, and Digital Twins for Climate-Resilient Agriculture: A Review","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.54963\u002Fia.v2i2.103039","Climate change, increasing food demand, and resource constraints are accelerating the transition from conventional precision agriculture toward smart, autonomous, and climate-resilient agricultural systems. Artificial intelligence (AI), foundation models, digital twins (DTs), the Internet of Things (IoT), remote sensing, edge–cloud computing, and big data analytics are emerging as key technologies for data-driven agricultural management. This review critically evaluates recent advances in AI-driven intelligent agriculture, with emphasis on machine learning, deep learning, explainable AI (XAI), generative and agentic AI, multimodal foundation models, and digital twins, together with the sensing and computing infrastructures required for their deployment. Relevant literature was identified using keywords related to AI, foundation models, digital twins, IoT, precision agriculture, and climate-resilient agriculture, with emphasis on recent peer-reviewed studies addressing technological applications, performance, limitations, challenges, and future prospects. The selected literature was critically synthesized to identify technological trends, knowledge gaps, and emerging research opportunities. The review highlights that the greatest potential of intelligent agriculture lies in integrating heterogeneous data from sensors, UAVs (unmanned aerial vehicles), satellites, weather systems, field operations, and agricultural knowledge to support context-aware prediction, decision-making, and autonomous action. However, data quality, model generalizability, explainability, interoperability, cybersecurity, computational requirements, and large-scale field validation remain major challenges. This review further develops an integrated perspective connecting AI, foundation models, multimodal data infrastructures, digital twins, and autonomous agricultural systems within a unified cyber-physical ecosystem. Future priorities include trustworthy AI, agentic decision-making, semantic interoperability, federated learning, continuous learning, and self-learning digital twins toward Agriculture 6.0.","气候变化、粮食需求增长与资源约束正加速推动传统精准农业向智能、自主且气候适应型的农业系统转型。人工智能（AI）、基础模型、数字孪生（DT）、物联网（IoT）、遥感、边缘—云计算和大数据分析正成为数据驱动农业管理的关键技术。本综述批判性地评估了人工智能驱动智能农业的最新进展，重点关注机器学习、深度学习、可解释人工智能（XAI）、生成式与代理式人工智能、多模态基础模型和数字孪生，以及其部署所需的传感与计算基础设施。相关文献通过人工智能、基础模型、数字孪生、物联网、精准农业和气候适应型农业等关键词检索获得，重点纳入近期同行评审研究，涵盖技术应用、性能、局限性、挑战与未来前景。对所选文献进行了批判性综合，以识别技术趋势、知识空白和新兴研究机遇。本综述强调，智能农业的最大潜力在于整合来自传感器、无人机（UAV）、卫星、气象系统、田间作业和农业知识的异构数据，以支持情境感知预测、决策和自主行动。然而，数据质量、模型泛化能力、可解释性、互操作性、网络安全、计算需求和大规模田间验证仍是主要挑战。本综述进一步提出了一种整合视角，将人工智能、基础模型、多模态数据基础设施、数字孪生和自主农业系统连接于统一的网络物理生态系统中。未来优先方向包括可信人工智能、代理式决策、语义互操作性、联邦学习、持续学习以及面向农业6.0的自学习数字孪生。","Intelligent Agriculture",{"impact":18,"substance":88,"depth":89,"authority":103,"freshness":236,"relevant":21,"comment":237},8,"系统综述AI、基础模型与数字孪生在气候韧性农业中的集成路径与挑战，学术价值高，对智慧农业方向有较强参考意义。",[239],{"name":234,"url":231},[26,179,27,241,242],"数字孪生","气候韧性农业",{"code":32,"slug":33,"name":34,"path":35,"parent_code":36},[245,250],{"code":59,"slug":246,"name":247,"path":248,"parent_code":249},"climate","气候适应与防灾减灾","\u002Ftopic\u002Fenvironment\u002Fclimate","H",{"code":251,"slug":252,"name":253,"path":254,"parent_code":36},"I5","agricultural-iot","物联网传感与边缘计算","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fagricultural-iot",{"status":39,"locked":40,"version":41,"method":42,"evidence":256},{"candidates":257,"agricultural_evidence":14},[258,268,273,280,287,294],{"code":32,"score":259,"supported":14,"title":260,"abstract":262,"tags":267},19,[261],"artificial intelligence",[263,264,265,266,261],"深度学习","机器学习","machine learning","deep 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Khatri","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0000-3103-9520",{"name":316,"orcid":317},"Indu Shekhar Thakur","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-2382-1218",{"tldr":319,"method":320,"finding":321,"direction":224,"opportunity":322},"综述AI、基础模型与数字孪生如何支撑气候韧性农业，并指出关键挑战与未来方向。","文献综述，聚焦机器学习、深度学习、可解释AI、多模态基础模型与数字孪生。","最大潜力在于融合多源异构数据实现情境感知预测与自主决策，但数据质量与可解释性等仍是瓶颈。","可探索可信AI、联邦学习与自学习数字孪生在真实农田的规模化验证与语义互操作。","智慧农业 \u002F 农业物联网","2026-10-11T23:30:07.465569Z",{"id":326,"title":327,"url":328,"summary":329,"summary_zh":8,"content":330,"source_name":331,"source_url":8,"published_at":332,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":40,"score":86,"score_detail":333,"sources":335,"tags":337,"primary_topic":340,"secondary_topics":341,"classification":342,"search_phrases":358,"slug":361,"view_count":304,"doi":8,"paper":8,"created_at":362},4615,"杭州诚邀全市创新力量共筑智慧农业——启动人工智能+农业应用场景征集","https:\u002F\u002Fwww.hangzhou.gov.cn\u002Fcol\u002Fcol812262\u002Fart\u002F2026\u002Fart_61fd9b1bd08e4756a87e25e3f296e645.html","根据《杭州市大力发展智慧农业打造人工智能+农业创新实践高地实施方案(2026—2030年)》部署,杭州启动人工智能+农业应用场景征集,聚焦农业大模型和智能体、智能农业设施装备、智慧管理服务平台三大方向。场景要求具备合规性、创新性、实效性、示范性、开放性,优先支持向中小企业、民营企业开放测试应用合作;入选场景将有机会在第二十三届中国国际农产品交易会智慧农业展区专题展示。","杭州智慧农业正呼唤更多“最强大脑”——根据《杭州市大力发展智慧农业 打造“人工智能+农业”创新实践高地实施方案（2026—2030年）》部署，杭州日前已启动“人工智能+农业”应用场景征集，面向全市发出“英雄帖”。\n\n本次征集聚焦三大方向：农业大模型和智能体，包括生物育种、生产管理、病虫害监测、疫病防治、产量预测，以及病虫害智能诊断、农事决策支持、智能植保作业规划、农情问答、农业知识智能检索等；智能农业设施装备，包括智能农机、无人驾驶作业、智能采摘、精准施肥施药、水肥一体化智能控制、物联网感知、卫星遥感与无人机监测等；智慧管理服务平台，覆盖智慧种植、智慧畜牧、智慧渔业和综合管理服务，如植物工厂、智慧大田、智慧茶园果园、畜禽体征监测、精准饲喂、疫病AI辅助诊断、陆基工厂化养殖、质量安全溯源、乡村数字治理等。\n\n场景要“上榜”，需满足合规性、创新性、实效性、示范性和开放性。比如，场景建设要符合国家、省相关产业政策、安全规范和行业标准；依托人工智能核心技术，具备技术创新、模式创新或应用创新；已落地或具备明确落地计划，能解决行业痛点、治理难点、民生堵点，降本增效成效可量化、可验证；具备较强的复制性、推广性和通用性；优先支持向中小企业、民营企业开放测试、应用、合作的场景项目。\n\n征集主体须为在杭州市注册或主要应用场景在杭州的企事业单位、科研院所、高等院校、新型农业经营主体、农业社会化服务组织等。可单一报送，也可联合报送，联合报送须明确1家牵头单位，参与单位原则上不超过5家。有意向的主体可先向所在区、县（市）农业农村部门提交材料，经区、县（市）初审推荐，由市级组织专家开展路演，确定首批应用场景名单。","杭州市政府门户网站 2026-10-09","2026-10-09T00:00:00Z",{"impact":19,"substance":88,"depth":90,"authority":103,"freshness":236,"relevant":21,"comment":334},"地市级政策落地动作，条款与征集方向具体，具备行业示范与可复制价值，值得进入每日精选。",[336],{"name":331,"url":328},[26,179,27,338,339],"智能农机","应用场景征集",{"code":32,"slug":33,"name":34,"path":35,"parent_code":36},[],{"status":39,"locked":40,"version":41,"method":42,"evidence":343},{"candidates":344,"agricultural_evidence":14},[345,349,353],{"code":65,"score":73,"supported":14,"title":346,"abstract":347,"tags":348},[26],[26],[26],{"code":32,"score":46,"supported":14,"title":350,"abstract":351,"tags":352},[],[49],[179,27],{"code":354,"score":21,"supported":40,"title":355,"abstract":356,"tags":357},"F5",[],[],[338],[359,360],"杭州 人工智能 应用场景征集","杭州 智慧农业 实施方案","杭州人工智能应用场景征集-4615","2026-10-11T00:09:35.817480Z",{"id":364,"title":365,"url":366,"summary":367,"summary_zh":8,"content":368,"source_name":369,"source_url":8,"published_at":370,"category":12,"cover_url":8,"hotness":13,"is_selected":40,"score":371,"score_detail":372,"sources":376,"tags":378,"primary_topic":381,"secondary_topics":385,"classification":387,"search_phrases":409,"slug":412,"view_count":46,"doi":8,"paper":8,"created_at":413},4464,"山东省农科院发布舜耕粮安农业遥感大模型 精度95%效率提升超100%","http:\u002F\u002Fwww.md2we.com\u002Fitems\u002F4263","山东省农科院发布舜耕粮安农业遥感大模型，基于20年来积累的2000万份人工样本的海量数据，覆盖山东全域全地貌、全物候周期，构建耕地智能提取—肥力墒情预测—作物精准识别—长势动态监测—病虫草害预警—作物智能估产全链条智能监测体系，精度高达95%，效率提升超100%；山东启动40个实数融合数字农业发展县建设，培育智慧农业应用场景近1000个。","每日热点 大众新闻 2026-10-04·10月4日 · 周日 报道\n\n阅读 0\n\nAI 评分\n\n精选\n\n影响力 24\n\n信息增量 22\n\n专业深度 18\n\n信源权威 10\n\n时效性 8\n\n省级“人工智能+农业”行动部署叠加舜耕·粮安遥感大模型95%精度等实质数据，信息增量与专业深度俱佳，值得进入每日精选。\n\n摘要\n\n山东省农科院发布舜耕粮安农业遥感大模型，基于20年2000万份人工样本，覆盖山东全域全地貌全物候周期，构建耕地智能提取-肥力墒情预测-作物精准识别-长势动态监测-病虫草害预警-作物智能估产全链条智能监测体系，精度95%、效率提升超100%。山东启动40个实数融合数字农业发展县建设，培育智慧农业应用场景近1000个。\n\n文 全文\n\n### 山东实施“人工智能+农业”行动：数据“种”进泥土，云端守护丰收\n\n2026-10-06 02:39:49\n\n![Image 1: Image 1](https:\u002F\u002Fwsrv.nl\u002F?url=https%3A%2F%2Fappimg.dzwww.com%2Fshare%2F2026%2F08%2F02%2Ff9c9a29336dd947_750.JPEG)\n\n麦田上空，无人机低空掠过，哪片麦苗缺氮、哪处有蚜虫，屏幕上即时标红；大棚内，人工智能（AI）算法值守，缺水、缺肥时，系统立刻报警；分拣车间里，AI视觉系统每秒“端详”上百颗苹果，按色泽、果径、瑕疵精准分级，误判率不到百分之一……\n\n从“靠天吃饭”到“知天而作”，当前人工智能正成为助力农业稳产提质、带动农民增收致富的“好帮手”，为农业农村现代化提供全新范式。\n\n2026年中央一号文件明确提出“因地制宜发展农业新质生产力，促进人工智能与农业发展相结合”，将AI技术从单点应用升级为贯穿农业全产业链的战略引擎。多家行业机构预测，2026年中国智慧农业市场规模将突破1340亿元，年复合增长率保持在15%以上。\n\n刚刚召开的省委十二届十一次全会，着眼把农业建成现代化大产业，推动农业数智化转型升级，明确提出实施“人工智能+农业”行动。何谓“人工智能+农业”？简言之，就是以人工智能技术为核心，驱动传统农业向智能化、高效化转型的新型生产体系。与会同志认为，从更深层次看，“人工智能+农业”不是简单的技术叠加，而是农业生产方式、组织形式和价值链条的系统性重塑。\n\n**AI种地，田野阡陌释放出更多可能**\n\n技术的生命力在于解决实际问题。放眼全国，农业面临着劳动力老龄化、气候变化风险加剧等压力，也存在特色产业附加值低、品牌力不强等问题。人工智能的介入推动农业从“靠经验”转向“靠数据”，为端牢“中国饭碗”、塑强农业产业注入确定性。在不少人看来，人工智能的应用推广，恰逢其时。\n\n“山东是农业大省，也是农业产业化发源地，产业规模大、业态全，生产者队伍素质高、接受新事物能力强。与此同时，山东工业基础雄厚，人工智能技术发展迅速。新技术在农业方面的转化推广具有显著的成本和效率优势。”省委党校（山东行政学院）教授、山东乡村振兴研究院院长刘岳认为，山东有着发展“人工智能+农业”的坚实基础，在完整的产业体系、可观市场规模、丰富应用场景等优势加持下，田野阡陌将释放出更多可能。\n\n夏日的鲁北平原，玉米拔节生长，一片生机盎然。在齐河县金穗粮食种植专业合作社的示范田里，一套黑色管网发挥着大作用。“这是我们铺设的水肥一体化设施。每30厘米有一个出水孔，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亩地。”合作社理事长袁本刚说。依托大数据平台，合作社还可在“云端”实施全程监管，动动手指就能依据检测数据制订分地块水肥管理方案，为各村玉米田定制个性化基肥配方，同步开展测土配方、作物叶绿素检测等服务。\n\n今年山东夏粮逆势丰收，连续4年实现面积、单产、总产“三增”，这离不开水肥一体化技术在大田的推广。数据显示，2025年，全省应用水肥一体化技术的粮油作物面积已达到630万亩。“水肥一体化与减垄增地、‘大小行’密植等结合，加速了良种、良法、良机、良田深度融合，有效提升了农田规模化、标准化种植水平。”袁本刚体会深切，水肥一体化的落地，让丰收有了更充实的底气。\n\n![Image 2: Image 2](https:\u002F\u002Fwsrv.nl\u002F?url=https%3A%2F%2Fappimg.dzwww.com%2Fshare%2F2026%2F08%2F02%2Ff9c9a2a30f6bab0_750.JPEG)\n\n种子是农业的“芯片”，也是保障粮食安全的关键，智能育种已成为育种科研人员聚焦的热点领域。\n\n今年4月，由中国农业科学院作物科学研究所与山东极智生物科技有限公司联合研发的“iWheat小麦智能设计育种平台”发布。对青岛农业大学小麦遗传育种团队来说，iWheat的应用正在帮助其攻克小麦育种“周期长、效率低、成本高”等行业难题。\n\n这一平台整合3万余份小麦种质资源的基因型、442个功能基因、6000余个功能位点及40余万条表型数据，为每一份种质建立起“数字身份证”，实现资源的精准检索与高效利用。“结合快速繁育体系，能将传统8年的育种周期压缩2至3年。”团队负责人张玉梅说，加速新品种的培育进程、降低育种成本，意味着更能提升整个种业行业的创新能力和竞争力，进而赋能小麦产业链上下游实现高质量发展。\n\n**让“技术盆景”真正落地为“产业风景”**\n\n农业大模型能够整合气象、土壤、作物生长等多维度数据，显著提升农业生产的精准性和预见性。我省明确，要加强农业大模型与人工智能体落地应用。\n\n在“中国蔬菜之乡”寿光，蔬菜大棚迎来了一批特殊“员工”。一群脚步灵活的机器狗，沿着田垄灵活穿梭，搭载的高清摄像头与传感器如同“火眼金睛”，精准识别病虫害迹象。巡检结束，数据实时传回后台，人工智能模型迅速给出种植决策。如今，寿光新建大棚已迭代升级至第七代智能物联网“云棚”，物联网应用率超过85%，劳动生产效率较以往翻倍。\n\n![Image 3: Image 3](https:\u002F\u002Fwsrv.nl\u002F?url=https%3A%2F%2Fappimg.dzwww.com%2Fshare%2F2026%2F08%2F02%2Ff9c9a2a2155c1ff_750.JPEG)\n\n就在一个多月前，省农科院发布“舜耕·粮安”农业遥感大模型。省农科院党委书记梁金光介绍，该模型基于20年来积累的2000万份人工样本的海量数据，覆盖山东全域全地貌、全物候周期，构建起“耕地智能提取—肥力墒情预测—作物精准识别—长势动态监测—病虫草害预警—作物智能估产”全链条智能监测体系，精度高达95%，效率提升超100%。\n\n在中游加工环节，大模型也能有效提升产品附加值与标准化水平。在烟台莱山区，由浪潮云洲旗下数农云（山东）信息科技有限公司联合中国农业大学计算中心、烟台葡乡农业开发有限公司共同打造的“莱山葡萄种植和酿造大模型”，一方面在种植端自动生成气候适应性调控方案，实现水肥精准配施、病虫害智能预警与防治，葡萄产量与品质同步提升；另一方面在酿造端用AI模拟发酵、陈酿全过程，动态优化关键参数，完成原料分级、发酵控制和酒体风味数字化建模。以此，让每一批葡萄酒的口感更稳定、品质更可控。\n\n当然，让人工智能与广袤乡村实现更深层次的双向赋能，还有很长的路要走——\n\n一套AI系统，传感终端、边缘计算、决策模型全算上，初始投入比较大。普通农户能不能用得起、用得好？\n\n农业生产周期长、环境复杂、区域差异大，怎样才能收集利用一批高质量农业数据，推动AI模型迭代？\n\n下沉到村、懂技术懂农业的青年人才较为短缺，农业人工智能技术人才怎样引育？\n\n让“技术盆景”真正落地为“产业风景”，刘岳认为，关键是鼓励龙头企业、高校院所与新型农业经营主体协同攻关，围绕粮食、果蔬、畜牧、水产等优势产业，打造一批“听得懂农事、算得清账本、管得了全程”的行业大模型。\n\n此外，刘岳还建议，要更加重视构建与农村新质生产力相适应的农村新型生产关系，盘活整合农村各类资产资源，为充分发挥数字化、智能化技术进步作用提供保障。“推动农村数字化从‘局域网’向‘互联网’转化，要破除长期存在的‘信息孤岛’，构建乡村振兴的数据底座。”\n\n（大众新闻记者 于新悦 刘兵）\n\n免责声明：以上数据来源于天眼查等平台，相关内容仅为传递更多信息之目的，不代表本网观点，亦不代表本网站赞同其观点或证实其内容的真实性。如有侵权请联系0531-85193563。  \n 本文来源：大众新闻·大众日报\n\n查看更多\n\n相关检索","大众新闻 2026-10-06","2026-10-06T00:00:00Z",76,{"impact":18,"substance":373,"depth":374,"authority":13,"freshness":76,"relevant":21,"comment":375},21,17,"省级农科院发布农业遥感大模型，含95%精度、2000万份样本等实质数据，信息增量与专业深度俱佳，值得进入每日精选。",[377],{"name":369,"url":366},[379,26,179,27,380],"数字乡村","遥感大模型",{"code":288,"slug":382,"name":383,"path":384,"parent_code":36},"remote-sensing","遥感与农情监测","\u002Ftopic\u002Fdigital-agriculture\u002Fremote-sensing",[386],{"code":32,"slug":33,"name":34,"path":35,"parent_code":36},{"status":39,"locked":40,"version":41,"method":42,"evidence":388},{"candidates":389,"agricultural_evidence":14},[390,395,399,404],{"code":288,"score":20,"supported":14,"title":391,"abstract":392,"tags":394},[291],[291,393],"估产",[],{"code":32,"score":103,"supported":14,"title":396,"abstract":397,"tags":398},[49],[49],[179,27],{"code":65,"score":193,"supported":14,"title":400,"abstract":401,"tags":403},[],[26,402],"数字农业",[26],{"code":405,"score":21,"supported":40,"title":406,"abstract":407,"tags":408},"I6",[],[],[379],[410,411],"山东省农科院 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