清晨6点，广东省惠州东江牧歌基地的负责人打开手机，对准一片泛黄的水稻叶片拍照上传。5秒后，丰农控股“识农”小程序弹出诊断结果：水稻黄叶病预警，建议立即采用吡虫啉+无人机飞防方案。
这不是科幻场景，这一幕正在全国数十万亩土地上实时上演。作为国内农业AI领域的推动者，丰农控股用七年时间，构建起从病虫害识别到全产业链管理的数智农业生态，将传统农业推入“算法驱动、智能管理”的新纪元。
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田间之问叩开 AI 之门
丰农控股的 AI 探索始于 2017 年江西赣州的一场线下农资推广会。当时团队试图向农户介绍农资产品时，一位农户的提问却让所有人陷入沉思——农户举着泛黄的柑橘叶片急切追问：“专家您看，这果树到底得了什么病？”
这个充满焦虑的场景如同一面镜子，映照出传统农业的深层痛点。比起 “买什么农资”，当时的农民更迫切需要解决“怎么了、怎么办” 的技术支撑难题。像柑橘作物中的黄龙病，许多农户因缺乏病虫害防治知识，导致在前期错过防治木虱的最佳时间，从而导致黄龙病暴发，被迫砍树弃园。
丰农团队意识到，真正的农业服务不应局限于农资产品供应，而更应深入生产链条的核心环节，用科技破解种植者的“认知困境”和“决策无道”难题。
正是这份对田间需求的敏锐洞察，埋下了丰农布局农业 AI 的第一颗种子，一场用数据和算法重塑农业生产逻辑的征程悄然开启。
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数据苦行让农业AI落地
面对农业 AI 领域的技术空白，丰农控股选择从最具挑战性的病虫害识别场景切入，启动了农业病虫害智能识别体系创新，产生了国内外重要影响的农业人工智能服务初级产品——识农。
这一决策背后，是丰农控股对生产痛点的精准判断和对人工智能发展趋势的先行跟踪。
为突破农业数据碎片化、标注难度高的行业性难题，丰农技术团队开启了一场“数据攻坚战”。
每天清晨，技术人员深入种植园区，在不同时段、光照条件下，使用专业设备采集病叶、病果的多角度图像，构建涵盖水稻、柑橘、芒果等2100 种作物的原始数据库；夜间，团队对海量图像进行精细化处理，将“叶脉褐变程度”、“病斑扩散轨迹”等肉眼可见的农学特征，转化为机器可识别的数字参数，单张图像标注维度超 50 项。
为让模型能够很好区分柑橘溃疡病与药害的症状，研发人员连续30天调整算法权重。算法工程师展示的初代模型训练日志显示，“每提升1%识别准确率，意味着减少100亩误判损失。”
这种 “从田间地头到代码世界” 的深度耕耘，逐渐构筑起人工智能技术登高梯。
在AI大模型尚未普及的年代，丰农控股自研算法突破机器视觉校正、小样本学习等核心技术瓶颈，实现2秒内完成作物病害识别、识别准确率达98%的行业领先性能，让 “手机拍一拍，病害早知道” 成为农业生产的日常场景。
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向农业AI深水区进发
随着丰农控股农服业务的拓展和对产业需求的了解，丰农控股又踏上了向农业AI深水区进发的征程。
丰农控股先后成立智农，组建数智农服技术研究院，建立大数据、决策模型、农学技术、传感器集成等研发团队，发布集团人工智能农服体系创新规划，并组织实施了广东省数智农服产业园建设项目、国家863项目产业化转化项目、广东省和深圳市智慧农业相关项目，与中国工程院、中国科学院、广东省农业农村厅、华南农大和浙江大学等团队开展了广泛深入合作，全方位开展了数智化农服技术创新与体系建设。
2022年推出的数智丰农DAP管理系统，将农业服务赋予大数据管理智能决策手段，将数智农服系统覆盖了农业生产全流程，实现了环境逆境与作物发育进程的实时监测与预报预警，实现了基于田间大数据和作物生长模型的精准农事方案生成，也实现了基于多源信息的农场投入产出与市场营销的综合数智化管理。
在南沙火龙果基地，应用的数智丰农DAP管理系统和智能补光调控系统，可以将现蕾日期的预测误差压缩至1天以内，针对补光促花系统实施精准定时补光、电价波谷补光、智能动态调整管控。“去年火龙果基地每百亩节电4.8万元，产期调控使火龙果提前15天上市，溢价超过20%，并增加了2茬果实产出”基地经理算起经济账。
这种智能化农服系统正催生农业领域新的变革。
2024年，生成式AI大模型快速发展，丰农控股集团及时跟进。在评估了通用AI大模型在农业中应用的诸多难点和障碍以后，开展了生成式AI农服大模型的微调、知识库构建和多系统验证，推出了“学农AI助手1.0”，实现农业人工智能问答系统从0到1突破，验证了轻量化服务框架在低网络带宽环境的可行性。
2025年，“学农助手”再次升级为“丰农AI问答”，扩充了专业涉农知识库以适应不同的作物和用户，探索性扩充了拍照提问、专家推荐以及农业政策、市场行情等服务模块。农户只需输入问题或上传照片，几秒钟内即可获得详细准确的问题解答和解决方案输出。“用上丰农控股的农业AI问答系统，就像有了一个专家团队24小时待命服务”，草莓客户李老板感慨地说。截至目前，“丰农AI问答”已经成为国内使用量较大的在线农业专属AI工具，帮助20多万用户解答超600万个问题。
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技术铁三角持续赋能
“农业AI最难的不是算法，而是让机器理解土地的‘语言'和技术核心”，丰农技术负责人一语道破关键。为此，丰农控股构建起跨学科“铁三角”研发体系——由“大数据算法+农学知识+农作经验”构成黄金三角，确保 AI 解决方案既具技术前瞻性，又能精准对接田间需求。
算法团队主导模型研发，农学博士与作物专家负责知识库构建与验证；田间一线农服人员提供实践经验与效果验证，持续优化AI的科学性、实用性与用户适配性。
“有经验的技术员知道何时授粉最佳，AI能计算出最佳温湿度组合，我们要做的是让两者深度‘对话’。”技术负责人解释道。
为加速AI研究进程，丰农控股数智丰农研究院会定期聘请高校教授及行业专家进行技术指导。
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构建数据护城河打造生态核心
农业AI最难的部分不是算法与算力，而是科学、系统的数据。
经过七年沉淀，丰农控股在大数据上形成显著优势。教育平台“天天学农”拥有6万节农业课程、100万余条知识内容和800万新农人用户；“大丰收农服管理平台”积累了300多个作物管理方案、上万个农事操作服务单及其效果监测数据、千万张农业图片数据，这些来自产业一线的底层数据和知识，构筑起丰农控股在农业AI领域的先行壁垒。
依托数据底座，丰农控股搭建了从“工具”到“生态”的全链条 AI 服务体系，智慧农服从智能识别，延伸到了精准测报、产业评估、农事决策、经营管理、全程溯源等全产业链环节，产品矩阵覆盖农业全链路的智能服务场景。
丰农控股构建的不仅是技术体系，更是数字时代的农业生产关系。当AI开始理解作物“语言”，中国农业的现代化有了全新解法，也为农业高质量发展插上了腾飞的翅膀。
6月21日，丰农控股将举办“AI FOR AGTECH 2025丰农控股数智生态科技大会”，发布全新的数智生态体系及AI成果，敬请期待。
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