山东推动“人工智能+农业”新举措：数据深耕沃土，云端保障丰收
在麦田上空，无人机低飞掠过，缺氮的麦苗和蚜虫的踪迹在屏幕上即时标红；温室里，人工智能算法持续监控，缺水或缺肥时系统立刻发出警报；分拣车间中，AI视觉系统每秒检查上百个苹果，根据色泽、大小和瑕疵进行精准分类，错误率低于百分之一……
从依赖天气到依靠数据，人工智能正成为提升农业稳定性和品质、促进农民增收的有力工具，为农业和农村现代化开辟了新路径。
2026年中央一号文件强调“因地制宜发展农业新质生产力，推动人工智能与农业融合”，将AI技术从单一应用扩展到贯穿整个农业产业链的战略引擎。多家行业机构预测，到2026年，中国智慧农业市场规模将超过1340亿元，年复合增长率保持15%以上。
在最近召开的省委十二届十一次全会上，山东着眼于将农业建设成现代化大产业，推动农业数字化和智能化转型，明确提出实施“人工智能+农业”行动。所谓“人工智能+农业”，简而言之，是以人工智能技术为核心，推动传统农业向智能化和高效化转型的新型生产体系。与会者认为，从更深层次看，这不仅是技术叠加，而是对农业生产方式、组织形式和价值链条的系统性重塑。
AI种田，田野阡陌释放更多潜力
技术的价值在于解决实际问题。全国范围内，农业面临劳动力老龄化、气候变化风险增加等挑战，以及特色产业附加值低、品牌影响力不足等问题。人工智能的介入推动农业从“靠经验”转向“靠数据”，为保障粮食安全和强化农业产业提供确定性。许多人认为，人工智能的应用推广恰逢其时。
“山东是农业大省，也是农业产业化的发源地，产业规模大、业态全，生产者素质高、接受新事物能力强。同时，山东工业基础雄厚，人工智能技术发展迅速。新技术在农业领域的转化推广具有显著的成本和效率优势。”省委党校（山东行政学院）教授、山东乡村振兴研究院院长刘岳认为，山东拥有发展“人工智能+农业”的坚实基础，在完整的产业体系、可观的市场规模和丰富的应用场景等优势下，田野阡陌将释放更多可能性。
夏日里，鲁北平原的玉米正在拔节生长，一片生机勃勃。在齐河县金穗粮食种植专业合作社的示范田里，一套黑色管网发挥着重要作用。“这是我们铺设的水肥一体化设施。每30厘米有一个出水孔，可以精准滴灌到玉米根部。相比大水漫灌，灌溉速度快3倍，节水30%，一人一天能管理200亩地。”合作社理事长袁本刚说。依托大数据平台，合作社还可在云端进行全程监管，通过检测数据制定分地块的水肥管理方案，为各村玉米田定制个性化基肥配方，同时开展测土配方和作物叶绿素检测等服务。
今年，山东夏粮实现逆势丰收，连续四年面积、单产和总产“三增”，这离不开水肥一体化技术在大田的推广。数据显示，2025年，全省应用水肥一体化技术的粮油作物面积已达630万亩。“水肥一体化与减垄增地、‘大小行’密植等结合，加速了良种、良法、良机、良田的深度融合，有效提升了农田规模化、标准化种植水平。”袁本刚深有体会，水肥一体化的落地让丰收更有底气。
种子是农业的“芯片”，也是粮食安全的关键，智能育种已成为育种科研人员的热点领域。
今年4月，由中国农业科学院作物科学研究所与山东极智生物科技有限公司联合研发的“iWheat小麦智能设计育种平台”发布。对青岛农业大学小麦遗传育种团队来说，iWheat的应用正在帮助他们攻克小麦育种“周期长、效率低、成本高”等行业难题。
这一平台整合了3万余份小麦种质资源的基因型、442个功能基因、6000余个功能位点及40余万条表型数据，为每份种质建立“数字身份证”，实现资源的精准检索与高效利用。“结合快速繁育体系，能将传统8年的育种周期压缩2至3年。”团队负责人张玉梅说，加速新品种培育进程、降低育种成本，意味着能提升整个种业行业的创新能力和竞争力，进而赋能小麦产业链上下游实现高质量发展。
让“技术盆景”真正落地为“产业风景”
农业大模型能整合气象、土壤、作物生长等多维度数据，显著提升农业生产的精准性和预见性。我省明确，要加强农业大模型与人工智能体的落地应用。
在“中国蔬菜之乡”寿光，蔬菜大棚迎来了一批特殊“员工”。灵活的机器狗沿着田垄穿梭，搭载的高清摄像头与传感器如同“火眼金睛”，精准识别病虫害迹象。巡检结束后，数据实时传回后台，人工智能模型迅速给出种植决策。如今，寿光新建大棚已迭代升级至第七代智能物联网“云棚”，物联网应用率超过85%，劳动生产效率比以往翻倍。
就在一个多月前，省农科院发布“舜耕·粮安”农业遥感大模型。省农科院党委书记梁金光介绍，该模型基于20年来积累的2000万份人工样本的海量数据，覆盖山东全域全地貌、全物候周期，构建起“耕地智能提取—肥力墒情预测—作物精准识别—长势动态监测—病虫草害预警—作物智能估产”全链条智能监测体系，精度高达95%，效率提升超100%。
在中游加工环节，大模型也能有效提升产品附加值与标准化水平。在烟台莱山区，由浪潮云洲旗下数农云（山东）信息科技有限公司联合中国农业大学计算中心、烟台葡乡农业开发有限公司共同打造的“莱山葡萄种植和酿造大模型”，一方面在种植端自动生成气候适应性调控方案，实现水肥精准配施、病虫害智能预警与防治，葡萄产量与品质同步提升；另一方面在酿造端用AI模拟发酵、陈酿全过程，动态优化关键参数，完成原料分级、发酵控制和酒体风味数字化建模。以此，让每一批葡萄酒的口感更稳定、品质更可控。
当然，让人工智能与广袤乡村实现更深层次的双向赋能，还有很长的路要走——
一套AI系统，传感终端、边缘计算、决策模型全算上，初始投入较大。普通农户能否用得起、用得好？
农业生产周期长、环境复杂、区域差异大，如何收集利用一批高质量农业数据，推动AI模型迭代？
下沉到村、懂技术懂农业的青年人才短缺，农业人工智能技术人才如何引育？
让“技术盆景”真正落地为“产业风景”，刘岳认为，关键是鼓励龙头企业、高校院所与新型农业经营主体协同攻关，围绕粮食、果蔬、畜牧、水产等优势产业，打造一批“听得懂农事、算得清账本、管得了全程”的行业大模型。
此外，刘岳还建议，要更加重视构建与农村新质生产力相适应的农村新型生产关系，盘活整合农村各类资产资源，为充分发挥数字化、智能化技术进步作用提供保障。“推动农村数字化从‘局域网’向‘互联网’转化，要破除长期存在的‘信息孤岛’，构建乡村振兴的数据底座。”