前荣耀AI实验室主任带队:用“超级大脑”接管农场,24小时不打烊

2026-03-20 11:00:15
文章摘要
2026年,浙江丘沃智能开启无人农场新范式,其AlphaFarm系统可自主驱动农机作业。该系统由前荣耀AI实验室主任汤泳等“AI极客”打造,定位为全球首个自主进化决策无人农场系统,具备四大黑科技,还构建了严格评估体系验证能力。

没有农民,没有农机手,甚至没有一个人站在田间地头。

5台农机正按照AI制定的最优路径同步作业,卫星在轨道上实时扫描每一块田地的氮素含量,云端的大模型每隔数分钟就在更新今天的抢收时机预测——

而这一切,都由一套叫做AlphaFarm的系统在自主驱动。

100%自主决策执行率,24×7不间断实时监控。

这是浙江丘沃智能在2026年开启的无人农场新范式。

前荣耀AI实验室主任带队:用“超级大脑”接管农场,24小时不打烊

让人意想不到的是,这套改变泥土命运的系统,竟出自一群原本活跃在顶级实验室和科技巨头的“AI极客”之手——

创始人汤泳是一位拥有20余年经验的AI老兵,曾任荣耀南京研究所模式识别实验室主任、富士通全球研发中心首席研究员;联合创始人奚波则来自清华大学与央企管理层。

而他们身后,还站着包括“全球前2%顶尖科学家”——高广谓和郭景华两位教授,以及来自北京大学、江苏大学的L4级自动驾驶与机器人专家团。

这支兼具“大厂落地经验”与“全球顶级学术背景”的战队,正试图解决一个中国农业积弊已久的终极难题:

在劳动力稀缺的现实背景下,如何打造一颗能够独立思考的智慧大脑,从而让AI直接主农场的每一个环节。

一个让所有人都没想到的问题

中国有18亿亩耕地,却面临一个几乎无解的困境:种地的人越来越少,而种地的难度越来越高。

农业决策的复杂程度远超大多数人的想象。

一个有经验的农场负责人,脑子里装着的是:今天的土壤墒情、明天的降雨概率、玉米螟的发生规律、尿素期货的走势、周边农机的档期……

这些知识需要数十年积累,而且每一个决策都牵一发而动全身。

过去十年,农业科技公司给出的答案是“数字化”——装传感器、上无人机、搞大数据平台。

但这些方案有一个共同的致命缺陷:数据是采集了,但决策还是得人来做。

浙江丘沃智能科技有限公司的创始人汤泳,在这个问题上思考了很久。

这位正在攻读江苏大学博士学位、曾任荣耀南京研究所模式识别实验室主任、前富士通全球研发中心首席研究员的AI老兵,带着20余年的AI领域从业经验,给出了一个截然不同的答案:

不是让农场主用AI工具,而是让增强型AI替农场主做决策。

AlphaFarm:全球首个自主进化决策无人农场系统

AlphaFarm的定位是“全球首个自主进化决策无人农场系统”

这句话里有三个关键词,每一个都值得拿出来单独拆解。

  • 自主决策:意味着系统不只是给出建议,而是直接驱动农机执行。从“今天该不该浇水”到“哪台农机去哪块地”,AlphaFarm的Agent AI会自主生成指令并下发执行,全程无需人工确认;

  • 无人农场:意味着从感知到执行的完整闭环。传感器网络负责采集数据,卫星遥感负责宏观监测,农机负责田间作业,AlphaFarm负责把这三者串联成一个有机整体;

  • 自主进化:是整个系统里最让人震撼的部分。AlphaFarm内置了一套叫做IDRCO(Iterative Decision-Reinforcement-Cognition-Optimization)的进化引擎。每一次作业结束后,系统会把产量验证结果、作业效率数据、决策准确率反馈回模型,触发新一轮的增量学习。

四大黑科技,逐一拆解

黑科技一:AlphaFarm智脑——海量知识块的农业大模型

AlphaFarm智脑是整个系统的“大脑”,基于自研的AgriLLM农业大语言模型构建,底层积累了亿级农业语料,并通过混合RAG(检索增强生成)技术接入了海量结构化农业知识块,知识库已迭代至v3.0版本,支持无限轮次的深度对话。

前荣耀AI实验室主任带队:用“超级大脑”接管农场,24小时不打烊

△AlphaFarm 智脑·基于AgriLLM的农业大语言模型,海量结构化知识块

它能做什么?

  1. 多图分析(上传田块/作物/病害照片,AI自动识别)
  2. 种植规划(作物选型、品种推荐、全季节方案)
  3. 病虫害防治(水稻/小麦/玉米/大豆等主要作物)
  4. 精准施肥(基于土壤数据的施肥配方)
  5. 农机作业(无人机植保、机械作业规程)
  6. 实时信息(联网搜索最新农业政策与市场价格)
  7. 导出报告(每条回答均可一键导出专业PDF报告)
  8. IDRCO决策(抢收调度、销售时机、成本优化)

也就是说,它是一个能够直接输出可执行农场决策的专家系统。

黑科技二:IDRCO自主进化引擎——越用越聪明的农场AI

如果说AlphaFarm智脑是“大脑”,那么IDRCO就是让这个大脑持续生长的“神经可塑性机制”。

IDRCO框架由四个环节构成一个闭环:

数据采集(多传感器·卫星遥感·作业记录)→ 模型训练(AgriLLM·增量学习·知识蒸馏)→ 决策优化(实时推理·多目标优化·风险评估)→ 反馈学习(作业结果·产量验证·持续迭代)

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△IDRCO自主进化引擎 · 数据采集→模型训练→决策优化→反馈学习的完整闭环

IDRCO目前已支持六大高级决策模块:

  • 抢收调度(气象预测+农机协同+最优窗口期)

  • 销售时机(市场价格预测+库存管理+利润最大化)

  • 成本优化(投入产出分析+精准施肥+能耗降低)

  • 春播规划(土壤分析+品种推荐+全季方案)

  • 农机调度(多机协同+路径规划+效率最优)

  • 农场规划(长期战略+轮作方案+收益预测)

这六个模块覆盖了一个农场主从春到秋的全部核心决策场景。

黑科技三:光谱巡检系统——卫星级精准作物健康诊断

AlphaFarm 的光谱巡检系统支持12+光谱波段的多光谱遥感分析,能够同时输出四类关键信息:

  • 土壤湿度分析(多层次土壤含水量检测,指导精准灌溉决策)

  • NDVI植被指数(实时监测作物生长状态,精准识别胁迫区域)

  • 叶绿素含量检测(叶片营养状态量化分析,优化施肥方案)

  • 病害区域自动识别(AI自动圈定病虫害发生区域,生成精准处方图)

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△光谱巡检系统 · 12+光谱波段 · 识别准确率>92% · 处方图生成<30秒

识别准确率>92%,处方图生成<30秒,从发现问题到生成可执行处置方案,不超过半分钟

黑科技四:借鉴OpenClaw的协同引擎——多机协同的“交通大脑”

前荣耀AI实验室主任带队:用“超级大脑”接管农场,24小时不打烊

△核心技术架构 · 端云一体智能体系 · 边缘响应<50ms · 系统可用性99.9%

当农场里同时有5台农机在作业,如何避免冲突、如何分配任务、如何规划路径——

这是一个比城市交通调度更复杂的问题,因为农田里没有固定的道路,作业任务随时在变化。

AlphaFarm的解决方案是借鉴了OpenClaw思想,重新写了一套协同引擎,这是一套专为非道路无人化作业场景设计的多机协同系统。

它通过CNP(Contract Net Protocol)竞标机制来分配任务:

每一个新的作业任务发布后,所有在线农机会根据自身位置、油量、当前任务状态自动“竞标”,系统选出最优方案后下发指令。

整个系统的边缘响应延迟<50ms,系统可用性99.9%,支持端到端TLS加密传输,同时支持私有化部署。

用数据说话:AlphaFarm的能力如何被验证?

一个农业AI系统说自己很强,怎么证明?

丘沃智能给出的答案是构建一套严格的评估体系

团队自主研发了MAJE(Multi-dimensional Agricultural Judgment Evaluation)框架。

这是一套专为农业决策AI设计的六维评估体系,涵盖诊断准确性、方案完整性、定量精确性、区域适应性、紧急响应性和经济合理性六个维度。

在此基础上,团队构建了AgriDecBench-2200——

这是一个包含2200道高难度农业决策题的专业评测集,题目覆盖病虫害诊断、精准施肥、市场价格策略、农业机械选型、洪涝应急处置等20个农业场景,每道题都需要整合至少三个知识领域的推理。

AlphaFarm与国内外多个知名通用大模型做了对比,综合得分9.02分(满分10分),在农业垂直领域显著领先。

团队将于今年6月面向全球发布这套专业评测集以及评估程序等。

最值得关注的是区域适应性这一维度,AlphaFarm得分9.45,而GPT-4o仅为7.58,差距高达1.87分。

这恰恰说明了农业AI的核心壁垒所在:

通用大模型可以回答“什么是稻瘟病”,但无法准确回答“在河南商丘的气候条件下、使用当地登记的药剂、在小麦扬花期应该如何处置赤霉病”这一类问题。

这种高度本地化、高度场景化的决策能力,正是AlphaFarm通过大量真实农场数据训练积累的核心优势。

更重要的是,随着IDRCO自主进化引擎的持续运转,AlphaFarm的评分还在稳步提升。

这家公司,凭什么能做到?

浙江丘沃智能科技有限公司的核心研发团队,是这个项目最值得关注的底牌之一。

  • 汤泳(创始人):江苏大学在读博士,前荣耀南京研究所模式识别实验室主任,前富士通全球研发中心首席研究员,20余年AI研究与产业化经验。他是那种既能在顶级实验室做基础研究、又能在大公司主导产品落地的稀缺型人才。

  • 奚波(联合创始人):清华大学本硕,前中国节能环保集团,清洁能源发展部部长;作为公司首席信息官,一直在探索智慧农业新的范式和新技术的变革。

  • 高广谓(首席科学家顾问):南京理工大学教授,斯坦福大学全球前2%顶尖科学家。他为农业领域模式识别系列算法提供了强大的学术支撑。

  • 郭景华(首席科学家):厦门大学副教授、博士生导师,全球前2%科学家,在Nature子刊等顶级期刊发表论文100余篇。他为AlphaFarm的农业AI算法体系提供了坚实的学术支撑。

  • Michael Chen(首席研究员):北京大学计算机学院博士,在CVPR/ICCV/ICRA等顶级计算机视觉和机器人会议发表论文10余篇,负责面向L4级无人拖拉机的融合感知与具身智能。

  • 陈立邦(自动驾驶规划总负责):江苏大学农业工程博士,SLAM与路径规划专家,负责面向L4级无人拖拉机的规划核心算法。

  • 王旭(协同作业系统设计负责人):江苏大学农业工程在读博士,负责面向L4级无人拖拉机的控制核心算法。

这支团队的罕见之处在于,它同时具备顶级AI研究能力(两位全球前2%科学家)、多年真实工程落地经验、以及深厚的农业领域知识。

这三种能力的交叉,正是农业AI落地最难跨越的壁垒。

不只是工具,而是无人农场的新范式

回到开头的问题:中国农业的出路在哪里?

过去的答案是“数字化”,用数据辅助人的决策。

丘沃智能AlphaFarm希望能用AI替代人的决策,让人从农业生产的执行层彻底解放出来。

前荣耀AI实验室主任带队:用“超级大脑”接管农场,24小时不打烊

△商业价值 · 人工成本降低60%+ · 作业效率提升3-5x · 农资成本节省20-30% · 产量提升10-15%

这不是一个渐进式的改良,而是一次范式转移。

当每一台农机都有了自己的大脑,当农场的每一个决策都由AI自主完成,农业生产的效率边界将被彻底重写。

丘沃智能的目标,则是让这套系统真正落地到中国的18亿亩耕地

开物启智,驭境无疆。

这八个字,是他们写在公司文化里的愿景。

也许,这正是中国农业在AI时代应有的样子。

体验AlphaFarm:

alphafarm.agrox.cloud

官网:

www.agrox.cloud

参考链接:

[1]https://www.xhby.net/content/s69ba14dde4b04ffb0910a892.html

[2]http://www.nyzk.com.cn/news/zhny/10209.html

[3]https://www.cciitv.com/h5/#/suxiangw/article/view?id=2898[4]www.agrox.cloud

文章来自于“量子位”,作者 “允中”。

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