屏幕上的虚拟灌溉车沿着作物行缓缓移动，数百公里外的真实农田里，灌溉设备正同步执行着精准的水肥作业。在宁波财经学院的实验农田里，这套由学生团队研发的数字化智能灌溉系统，正在让“看天种地”的传统农事成为历史。
金秋十月，重庆潼南区的田野上，一台无人驾驶高地隙电动多功能作业机正自主规划路径，精准地进行播种作业。这款针对丘陵山区研发的智能农机，解决了“巴掌田”农机“进不去、转不开”的难题。
与此同时，在辽阳的一家养殖企业，管理人员通过“富业智云”平台实时监控着鸡舍的各项数据，实现了从“经验养鸡”到“数据养鸡”的跨越。
从东北的黑土地到西南的丘陵山区，从传统种植到现代养殖，一场由智慧农业系统平台驱动的农业数字化革命，正在中国广袤的田野上蓬勃兴起。
智慧农业系统平台重新定义传统农事
在重庆梁平区安胜镇金平村的稻田里，一台搭载“智慧大脑”的播种施肥一体机正在作业。与传统农机不同，这台设备配备了雷达测速、芯片计算与智能控制系统，能实时监测播种量，精准控制每一粒种子与每一粒肥料的施撒。
“现在种地，讲究的是精量化。”重庆味源现代农业专业合作社的肖银一边操作控制终端一边介绍，“比如施肥，我们需要每亩施50公斤，提前在电脑上设置好参数，机器就能自动精准执行，并能实时监控作业情况。”
说话间，机器隆隆驶过，开沟、播种、施肥三道工序一次性完成，身后留下笔直匀整的田垄。
智慧农业系统平台的核心价值，正是通过数据驱动实现农业生产的精准化管理和智能化决策。在云南会泽县的马铃薯种植基地，由传感器、小型气象站、物联网等组成的数字化管理系统，将亩均药肥使用量降低20%，亩均产量从2.3吨提升到2.8吨。
而由云南省农科院搭建的“土豆医生”等智慧农业平台，整合全省马铃薯主产区相关监测站点数据，能提前2～3天发布晚疫病预警信息，通过AI诊断后向种植户推送防控指南。
智慧农业系统平台如何创造实际价值
辽阳市富业永生农业发展有限公司在使用“富业智云”农业可视化智能平台后，迎来了一系列生产指标的显著提升：白羽鸡平均出栏时间从45天缩短至42天，生产效率提升8%；死亡率从3%降至1.5%，成活率大幅提高；人均管理规模从3.5万只显著增至6.5万只。
在成本控制方面，该平台同样表现出色——料肉比由1.5：1优化至1.42：1，饲料消耗降低5%，水消耗降低10%，预计年节约成本约50万元。
同时，白羽鸡平均体重由2.8公斤提升至3.05公斤，标准化生产与全程质量监控保障了产品的品质优化。
广西北海市统计局发布的《北海市2025年智慧农业发展情况调研报告》显示，77.7%受访户认为智慧农业技术应用降低了生产成本，大幅提升农业生产效率和资源利用率，有效解决劳动力短缺问题；63%受访户认为提高了农产品产量和品质，增加了经济效益。
在江苏、河北等地的数字农业示范区，智能灌溉与AI决策系统使水肥利用率提高15%左右，单位面积产量提升约10%。业内预计，到2025年我国智慧农业及相关产业市场规模将突破1200亿元，年均增速保持在15%左右。
农业人工智能从实验室走向田间地头
10月13日，在2025世界农业科技创新大会上，中国农业大学发布的神农大模型3.0，正通过“轻量化＋多智能体”架构，推动农业科技变革。
“以前育一个生菜新品种要五六年，现在靠神农大模型两年就能成！”在北京市怀柔区神农AI农场丹辉基地，种植户看着长势喜人的“雁栖2号”生菜感慨道。
此次发布的神农大模型3.0架构革新推出32B、7B、1B三个版本，通过动态稀疏机制与增量压缩技术实现算力缩小50％，模型总体性能反而提升5％。
“32B版本性能全面超越上一代70B模型，1B版本可搭载于‘神农—启航’一体机等简易设备上运行。”项目核心成员、中国农业大学信息与电气工程学院副教授王耀君介绍，角色特异性适配器技术让模型可化身各类农业专家。
在北京市昌平区的大棚里，巡检机器人发现生菜叶斑病后，立即调用病虫害识别智能体确诊，同步触发灌溉智能体调整水肥配比，使人工成本降低30％。
养殖户通过手机连接智慧养殖智能体，拍摄畜禽影像即可获取疫病诊断建议，这一功能已服务内蒙古、山西等地超10万用户。
数字孪生技术让农田管理不再受时空限制
在宁波财经学院的实验室里，一套数字化智能灌溉系统正在稳定运行。这套系统采用“数字孪生+AI决策”的创新组合，为农田打造了一个完整的“数字分身”。
“数字孪生，就像是为农田打造了一个‘数字分身’。”负责指导系统设计开发的刘邦权老师这样形容，“我们的系统与农田内设备镜像同步，田里的作物长势、设备状态，在屏幕上都能实时看到。”
对农户来说，“不在田间就管不了田”曾是老大难问题。作物长势如何、每天浇多少，都得现场排查，遇上雨天或急事，农田管理就容易“掉链子”。
“要是农场主不在农场，打开屏幕也能实时管田就好了。”项目负责人、数字媒体技术专业大四学生钟俞航，道出了系统的最初构想。
为此，团队用建模软件搭建温室、丘陵、果园等六大虚拟农业场景，配上交互模块，给农田造了个“数字孪生体”。
同时，团队用物联网技术将沙盘与系统上的“虚拟农田”连接起来，实现实时控制与反馈。经过沙盘模拟测算，相比传统人工灌溉，该系统可使水资源利用率提升35%，肥料浪费减少20%，作物健康状况提升18%。
智慧农业系统平台面临的挑战与未来趋势
尽管智慧农业系统平台发展迅猛，但仍面临一系列挑战。对农业人工智能全产业链布局滞后，规模化、产业化仍有距离，一些关键技术仍需突破。
农业数据采集难、整合共享不足、数据质量参差不齐，“数据孤岛”现象严重，导致各子系统数据填充和模型训练不足，制约人工智能模型的高效演进。
中国工程院院士、北京市农林科学院国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江等人认为，我国智慧农业未来有三大发展趋势。
北斗卫星导航与“云大物移智链边”将成为智慧农业核心技术支撑。天空地海一体化监测系统将成为智慧农业数据采集、监测管理的重要基础，通过整合卫星遥感、航空无人机、地面传感器以及海洋监测设备，将构建起全方位、多层次的监测体系。
智慧农业应用场景将覆盖全产业链，由“盆景”全面转变为“风景”。未来，现代信息技术凭借其强大的流程重塑能力，将深刻改变农业的全产业链生态，从农业生产到经营、管理、服务都将进行“生态融合”与“基因重组”。
低空经济、绿色低碳经济与智慧农业将加速融合，成为农业新的增长点。随着以无人机、低空飞行器等装备为支撑的农业低空经济的极大发展，低空技术将全面赋能农田监测、作物种植、病虫害防治等多个领域。
在重庆潼南区的示范现场，重庆市农业科学院农机团队给出了清晰的“三步走”思路：强化政策协同，争取国家和地方在智慧农业、智能农机补短板等领域的专项支持；整合资源，联动成渝地区双城经济圈的高校、科研院所和企业；深化产学研推用一体化，让智能新装备、新技术更快走进田间地头。
从依靠代代相传的经验，到实时回传的数据；从需要“一遍遍下地”的艰辛，到实现“一键操作”的便捷——智慧农业系统平台正在重塑我们对农业的想象，为乡村振兴注入强劲的数字动能。
