小草数字农技师指导农户种植

智地AI平台的病虫害监测图

小草数字智能农服车系列

今年6月，习近平总书记在山东德州考察粮食生产时强调，要完善农业基础设施，确保高标准农田建设质量，推进农业节水增效，强化气象预报和灾害监测预警，提升农业防灾减灾救灾能力。

推进农业节水增效，发展精准农业的前提，是要让农业管理由“经验决策”向“数据决策”转变，通过形成“一地一策、一（品）种一策”的精准水肥解决方案，实现水肥投入与作物需求精准匹配。

如何让人工智能真正服务农业生产，而不是停留在概念层面？

近日，笔者探访发现，小草数字推出的农业垂类大模型——智地AI玉米种植模型，正围绕玉米生产全过程，将人工智能与农业数据、智能装备相结合，探索农业AI落地田间的新路径。

精准测土：

让AI为土壤做一轮数字体检

发展精准农业，基础在于摸清土地本底。只有准确掌握土壤自身的地力条件，以及作物生长过程中养分变化等关键数据，才能实现因地制宜的精准管理。

以玉米种植为例，同一品种在不同地块，由于土壤性质、基础养分、保墒条件以及前茬作物等因素存在差异，对水肥投入和田间管理的需求也不尽相同。因此，精准农业的前提，是建立在真实、连续、可靠的土地数据之上。

围绕农业生产中的两类关键土壤数据，小草数字构建了智地AI土壤数据体系。

一类是反映土地“先天条件”的土壤本底数据，包括土壤类型、地力水平、养分含量等基础指标；另一类是反映生产过程中动态变化的土壤肥力数据，通过持续监测水肥投入、作物生长状态等信息，掌握田间养分变化趋势，为精准施肥提供依据。

在数据获取方面，智地AI形成了“静态数据+动态数据”的闭环体系。静态数据能够细化到不同土壤网格单元，为每块土地建立基础数据库；动态数据则来自小草数字农技团队长期深入田间，在玉米不同生育阶段开展的土壤检测与养分分析，目前已累计形成200万条土壤检测数据。

此外，在项目区，小草数字还利用无人机多光谱巡查、农技师田间检测等方式，动态获取作物营养状态数据。通过分析作物冠层氮素吸收情况，并结合氮素测定仪检测结果，智地AI能够进一步判断土壤养分供应状况，识别氮肥等水肥投入是否匹配作物需求，为精准补肥提供科学依据，实现从“了解土地”到“判断作物需求”的延伸。

过去，由于缺少连续精准的数据，不同地块往往采用同一套管理方案。如今，智地AI通过融合土壤本底、动态肥力和作物长势数据，为不同地块提供差异化管理依据。

精准管理：

AI种植决策覆盖玉米全生育期

玉米生产具有明显的阶段性特征，不同生育时期对水、肥、温度以及病虫害防控的需求各不相同。一般而言，玉米从播种出苗到最终成熟，要经历播种期、苗期、拔节期、大喇叭口期、抽雄期、灌浆成熟期等关键阶段，每个阶段都对应不同的田间管理重点。

围绕玉米全生育周期，智地AI持续接入土壤墒情、气象变化、作物长势、智能水肥设备运行和农事记录等数据，动态分析作物生长状态，并生成对应管理建议。

在播种阶段，智地AI重点分析区域积温、土壤条件、水肥基础以及目标产量等因素，为品种选择、种植密度和种植模式提供决策依据。

以呼和浩特市土左旗玉米单产提升项目核心区为例，智地AI根据当地≥10℃活动积温（2850℃—2920℃）、无霜期等气候条件，结合地块土壤地力水平和种植户目标产量，建议选择适宜的中晚熟籽粒玉米品种，并匹配密植浅埋滴灌、宽窄行种植模式，将种植密度优化至5800株/亩—5950株/亩。

进入生长中后期，不同地块因土壤条件、气候环境和苗情差异，会呈现不同的管理需求。

在小草数字某玉米单产提升项目区，7月上旬部分地块玉米处于大喇叭口期至抽雄期，这一阶段是植株营养需求快速增加、也是病虫害风险上升的关键时期。智地AI通过田间影像、农情监测数据以及病虫害模型分析发现，部分地块已出现双斑萤叶甲、红蜘蛛以及玉米大斑病发生迹象，随即生成防控建议：针对虫害发生区域，建议及时开展“一喷多促”作业，选用防治红蜘蛛和玉米大斑病的复配药剂，同时配合叶面肥和植物生长调节剂，促进植株恢复和籽粒形成。

对于抽雄吐丝期等关键阶段，智地AI还可结合气象预测和土壤墒情变化，及时调整灌溉和追肥策略，保障作物关键生育期需求。

通过覆盖玉米全生育期的动态管理，智地AI让农业管理从“定期查看”转向“根据作物需求及时调整”。

精准水肥：

AI驱动端到端精准水肥闭环

农业AI能否真正落地，关键在于数据是否真实可靠。与依赖外部数据输入的通用模型不同，智地AI所使用的大量农业生产数据，主要来自小草数字自主建设的农业生产体系。一方面，通过自主部署的智能水肥设备、土壤检测设备等装备，持续采集灌溉、施肥、墒情、流量、压力、设备运行等生产数据，确保数据来源真实可追溯；另一方面，依托小草数字农技师和农服团队长期深入田间开展土壤检测、作物监测和农事服务，持续获取一线生产数据，形成自主采集、自主验证、自主迭代的数据闭环。

基于这些真实田间数据，智地AI构建了“感知—决策—执行”的精准水肥管理体系。在感知端，智地AI可实时掌握土壤墒情、养分变化、作物长势以及设备运行状态；在决策端，可分析不同地块水肥需求，生成差异化灌溉施肥方案；在执行端，联动小草数字智能水肥设备，可将AI决策直接转化为精准灌溉、精准施肥作业，实现从数据采集到田间执行的全流程闭环。

这一闭环能力，依托的是小草数字长期积累的真实农业生产数据。目前，小草数字已在内蒙古玉米主产区部署3000余台智能水肥设备，累计形成200万条土壤检测数据、3000余份覆盖玉米全生育期的农事记录、5万余张田间表型影像以及60个玉米品种生长数据，构建起覆盖土壤、作物、环境、设备、农事等多维度的高质量农业数据体系。

探访智地AI可以看到，AI在农业场景中的应用，绝不是停留在概念层面的“漂亮词”，关键在于能否真正解决生产中的实际问题。

依托真实田间数据和长期农业场景积累，小草数字智地AI正在实现面向不同场景、不同农户、不同地块的精准化玉米种植管理，通过数据感知、智能决策和装备执行，将AI能力转化为可落地的农业生产解决方案。

作为扎根内蒙古的农业科技企业，小草数字正在探索一条更加垂直、更加聚焦、更加实用的农业AI应用路径，让人工智能技术真正服务于每一块土地、每一季作物。