腾讯科技讯 在刚刚结束的首届腾讯全球数字生态大会上，腾讯宣布在智慧农业领域的最新进展：国际上与欧洲顶级农业大学WUR联办第二届“国际智慧温室种植大赛”，国内与中国农科院信息所成立智慧农业联合实验室。

腾讯副总裁姚星在揭牌式上表示，“自去年底腾讯AI Lab 牵头研发的iGrow算法在首届温室种植大赛上收获丰盛，我们一直在大力推进前沿科技与农业的跨界研究。腾讯集团也已相继与中粮集团、广东粤旺农业集团、深圳壹家仓、仲恺农业工程学院等签订战略合作协议，开展智慧农业深度合作。今天我们又有了一位新伙伴，腾讯将携手中国农科院农业信息研究所，借助信息所在农业领域深厚的积累整合腾讯在AI等前沿科技的实力，成立智慧农业联合实验室，继续探索前沿科技和农业的跨领域研究，共同助力产业升级！”

中国农业科学院农业信息研究所所长孙坦表示，未来，智慧农业联合实验室将着力探索以下两个方面：

一、结合现有积累及国情，在可控环境下，开发通用人工智能种植解决方案，推动产业升级与中国智慧方案自主研发；二、以算法为基础，整合双方在技术和农业知识上的优势，联动IoT、机器人、计算机视觉等能力，寻找前沿科技与现代农业的结合点，协同开展原始创新。

AI分论坛上，中国农科院农业信息研究所的刘升平以作物模拟模型为例，介绍了智慧农业对AI技术的应用与需求。以下是演讲全文：

今天我为大家进行AI+农业的主题分享，主要以作物模拟模型为例，介绍当前农业数字化升级时代，如何开展作物生产的智慧管理，以及智慧农业中对人工智能技术的应用与需求。

智慧农业的背景和作物模型的重要性

当前我国农业发展面临的一些主要问题在于，复杂多变的地理条件造就了我国具备世界上最为复杂的生产环境，同时传统和相对落后的生产方式造成当前农业种植业方面生产效率相对低下（例如澳大利亚能够做到4个人管理15万亩耕地，中国部分区域4个人可能只能管理100亩耕地）。农业产业结构相对不够合理，整体看田间水分、养分利用率低，无法做到精确施肥和灌溉。信息技术应用程度相对偏低，同时滥用化肥、农药等造成环境污染日益严重。传统的粗放型经营方式已经不能有效满足现代农业发展的需求。

智慧农业运用现代信息技术与人工智能技术，实现农业自然和社会资源的最优配置，保障粮食安全和农业可持续发展。在集约化经营中，为了有效合理配置资源，减少污染、提高产量，做好水肥统筹实施，需要数据化的生产管控，作物生长模拟模型作为智慧农业的关键与基础技术之一，能够有效指导大田生产的灌溉、施肥和收获，使农业生产管理更智慧、更高效。

小麦、玉米连作是华北地区的主要种植方式，北方小麦产量占全国小麦总产的65%以上，玉米产量占全国总产的70%以上，我们作物模型研究以小麦、玉米为主进行展开。通过作物生长机理构建小麦、玉米生产模型，通过环境信息采集、作物生长过程模拟、模拟结果可视化显示实现小麦、玉米区域产量预测、生产管理设计，为提升土壤地力、保障粮食安全、节约资源、环境保护等提供技术手段，也为生产管理部门提供直观、便捷的决策支持方案。

在当前发展智慧农业方面，面向我国现代农业发展主战场，研发农业模型应用平台，为我国智慧农业发展装上“中国芯(作物模型)” 是我们单位和团队的创新需求。在智慧农业发展过程当中，通过物联网、传感器等采集获取的数据是我们的研究基础，指导生产过程的模型研究是智慧农业的核心，而实现生产决策过程的装备则是发展智慧农业的支撑。当前数据和装备的事情相对容易解决，但是作为核心的模型研究需要农学专家、信息技术专家等长期研究才能更好应用于生产实际的指导，这也是我们单位和团队的重要研究方向。

作物模型的研究思路和智慧管理框架

作物模拟模型的研究思路，就是通过对作物生长的机理进行研究，找到作物生长发育、品质形成与环境互作生长规律，并基于作物不同器官逐日生长过程构建生长模型，开展机理建模，并通过实验对模型进行进一步验证，指导模型用于生产决策和管理。同时，我们基于模型开展三维可视化和虚拟表达，为作物育种、栽培提供信息技术的支撑，加快新品种和新种植方式的形成，为农作物产量提升做出贡献。

上面是我们开展作物模型生产智慧管理的总体框架，作物模型和生产信息化管理相结合，通过生产前的种植规划、生产中的过程控制和生产后信息采集管理，最终按照要求实现最优化配置和生产管理。

我们团队从上个世纪90年代开展模型研究，已经在作物机理模型构建、三维生长过程表达、数字化管控、连作管理等方面取得了一定成绩，获得省部级奖励科技奖励5项。

作物模型的过程建模、可视化表达和生产管理

下面我将从过程建模、可视化表达和生产管理三个方面进行详细介绍。

作物生产模型过程建模将与作物、土壤、环境相关的作物生理过程和水分、养分运动规律提取为量化数学模型，按照生长机理可分解为碳平衡模型、氮素平衡模型、水分平衡模型、形态发育模型、物质分配与生长模型和阶段发育模型。不同的模型之间随着环境、品种参数不同，逐日变化且相互影响。建模过程就是找到影响作物生长的环境、水分、肥料、品种等不同因素间的动态表示关系，最终实现作物生长过程的精确控制。

作物生长模型的可视化表达，开展器官-个体-群体的三维虚拟和可视化呈现，通过作物模型的可视化表达，可以将机理模型的结果进行可视化呈现，通过生长过程的表达，我们可以了解到作物生长规律、对光合作用的影响等内容。结合基因技术、农机应用技术和栽培管理技术，在作物品种选育和栽培方式方面可以有效提供支撑。

在作物品种选育方面，例如在新疆地区种植玉米，光照充足、适合机械化粒收的玉米品种，在品种选育阶段就需要根系发达、耐肥耐水、植株高大、茎叶繁茂的玉米品种。通过模型的实施，可依据不同地区光照、肥料等条件推荐相应品种，如果没有合适品种也可根据实际需求结合模型进行品种的培育，减少实验的次数和时间，服务作物育种。在栽培管理方面，充分考虑作物叶片遮挡，对光合作用的影响等，同时为了便于机械化生产和收割，可模拟最优的栽培模式，有效提高产量。目前，我院团队在新疆通过每亩9000株的高密度栽培实现玉米1500公斤/亩的国内最高产量。

生产管理方面，模型将结合采集信息提供不同优化管理的服务，可以从播种到收获提供全程信息采集和技术指导。我们在河北等地进行模型应用，和传统种植管理方式相比较，在穗粒数、百粒重和产量等方面均有一定比例的提升。