青年科学家集结“多多农研”：用光伏储能与AI精控打通草莓植物工厂商业化
在一个彻底封闭的空间里，一颗草莓究竟能不能正常生长？眼下，这样的试验正在奉贤区加速推进。
▲拟生态团队采用浅液流的草莓栽培方案，用更极致的环境控制换取更出色的口感。陆云波|摄
近日，第五届“多多农研科技大赛”决赛启动暨植物工厂落成仪式在上海农业科创谷举行。由22支进入初赛的队伍中，4支团队脱颖而出晋级决赛。来自北京的赛博农人团队、上海的莓立方团队与欧普智莓团队、浙江的拟生态团队，将在未来6个月里，通过远程调控草莓生长环境，在各自的“赛博农场”中展开终轮草莓种植比拼。
这是拼多多连续第五年举办“多多农研科技大赛”，也是在间隔三届后再次把焦点落回草莓。与首届在高原温室条件下种植草莓不同，本届要求各团队自行设计并搭建50平方米的植物工厂，在“见不到阳光”的小空间里，探索一套兼顾“高品质、高产量、低成本、低能耗”的国产草莓栽培路径。
▲上海现代服务业联合会副会长兼秘书长李关德（左一），中国农业大学社会服务处处长兼新农村发展研究院常务副院长杜金昆（左二），上海市农业科学院副院长赵志辉（右三），联合国粮食及农业组织驻华代表处项目官员王虹月（右二）等相关领导与专家出席了本届赛事决赛启幕活动。陆云波|摄
赛事升级直面产业攻坚
三届之后，草莓重新成为竞赛作物，但赛制与目标已发生变化。首届更强调用数据对比AI与传统种植的产量表现，而本届则要求参赛者把成本与收益统筹纳入设计，意味着赛事从技术验证进一步走向产业难题的攻关。“这表明比赛已升级为对‘植物工厂草莓栽培商业化、可复制、可盈利方案’的探索。”大赛评委、中国农业大学教授、博士生导师贺冬仙表示，这是一次从“从无到有”走向“从有到优”的推进。
▲试种结束后，莓立方团队队长贺世伟测量草莓果径，为决赛正式种植阶段优化方案。陆云波|摄
能耗始终是植物工厂草莓能否走向大众消费的关键卡点，其中人工照明长期占据能耗大头。为此，本届赛事首次引入光伏储能系统，既能降低日常运营能耗，也可在必要时提供备用电源。笔者在现场看到，3支团队不约而同在植物工厂顶部加装太阳能光伏板，并以小角度倾斜的方式尽可能提升受光效率。
在“开源”之外，各队同样在“节流”上做足文章。由上海交通大学牵头的莓立方团队，在植物工厂内壁与栽培架大面积铺设升级版反光膜，专门把容易损失的侧向光、边缘光“捞回来”。实测结果显示，启用反光膜后，草莓冠层可利用光子量提升约15个百分点。依托欧普照明的欧普智莓团队，则采用智能集电集控方案，将400多盏LED灯原本分散的小电源整合为单一直流大电源集中管理，从而提升电能转换效率。
▲4支决赛队伍各自设计、建造了50平方米的草莓植物工厂。陆云波|摄
这场产业攻坚的落地，也与上海农业科创谷的定位高度契合——以“科技+服务”为抓手，建设农业科技创新策源地。奉贤区相关领导表示：“农业的未来关键在科技，科技的活力在创新，创新的落地在场景。‘多多农研科技大赛’正是连接前沿科技与田间地头的桥梁平台。”
AI能不能种草莓
如果说光伏储能更多回答“电从哪里来”，那么人工智能算法要解决的就是“如何把草莓种得更好”。AI到底能不能种草莓？能否成为最有力的辅助工具？本届赛事中，两支顶尖团队以不同路径给出了相近结论。
▲欧普智莓团队成员在植物工厂内，使用植物光照分析仪采集关键数据。陆云波|摄
上海交通大学农业与生物学院教授常丽英带队，正在推进设施作物AI“小模型+大模型”融合决策系统研发，并已在小规模集装箱植物工厂完成初步验证：小模型用于识别单株草莓长势、病虫害、开花与结果状态；大模型负责统筹调度与综合决策。“借助图像识别、环境调控与生长管理的协同，系统可以对每一株草莓进行精细化控制；在密度适中的情况下，实现单株级控制已经具备可行性。”常丽英介绍。
据了解，该团队正着力构建可适配不同作物的本地化生长模型。由于作物间需求差异显著，往往一个作物类目就需要一套独立模型。“国外确实有番茄等作物的成熟模型，但受环境与品种差异影响，难以直接用于国内。”她表示，团队正推进“国产替代”，从0到1自主建模，尤其面向草莓、青菜等尚缺成熟范式的品类，“这套技术逻辑未来也可延展到生菜、小青菜等叶菜类，进一步实现降本增效、品质稳定与全年连续化生产。”
连续五届参赛的赛博农人团队由中国农业大学7名博士、3名硕士组成，实践着“与植物对话”的理念。“核心就是别乱折腾，一切按草莓的真实需求来。”队长陈民慧说。团队期待AI像DeepSeek或ChatGPT那样成为生产助手，这一设想已部分落地：他们基于多年积累的栽培数据与知识图谱，开发了以离子活度与离子EC贡献率为核心的精准配肥系统——通过图像与传感器判断草莓在不同生长阶段（如花芽分化、果实膨大、叶片生长等）的状态，进而精确调整营养液中的氮钾比例。团队在北京远程管理上海的植物工厂，“就像家里养了只猫，没事就拿手机瞄一眼”。谈及植物工厂的产业前景，陈民慧认为，若能结合青海等地的电力资源，草莓就有望实现四季稳定供应，带动整个链条高效运转。
从技术打法看，两条路径各有重心：莓立方团队更强调小大模型融合下的单株级精控与国产化建模；赛博农人团队则侧重知识图谱与AI交互式生产助手。但它们共同指向智慧农业的关键——让算法真正“听懂”作物的语言。
探索低成本高品质高产量
在节能之外，如何同时做到高产与高品质，是另一道硬题。与其他团队选择基质栽培不同，浙江拟生态团队给出了浅液流草莓栽培方案——引入自主研发的专用槽体与设备，显著提升空间利用效率，计划种植4600株草莓，预估总产量可达3800斤。赛博农人团队则更聚焦品质精控：每序花只保留3个果实，力求单果重量稳定在30克以上。莓立方团队的“硬指标”更趋全面：把每公斤草莓耗电控制在30度以内，单株产量超过0.4公斤，同时甜度稳定在12度以上。
▲连续五届参赛的“老将”赛博农人团队，今年目标是超越以往成绩。陆云波摄
对本届参赛者而言，首要挑战在于跨界协同能力——从零开始“手搓”一座植物工厂，需要农业、人工智能、机械与建造等多学科共同合奏。进入决赛的4支队伍中，企业主导或深度参与的队伍达到3支，产学研融合趋势更加明显。中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任、首席专家、大赛评审组组长赵春江表示：“期待本届赛事涌现更多农业科技创新人才与突破性成果，为我国智慧农业与设施农业高质量发展注入新动能。”
拼多多相关负责人表示：“我们希望借助大赛，吸引更多青年科学家走进农业领域，打通行业壁垒，用技术专长实现跨界赋能。”今年中央一号文件提出要推动人工智能与农业发展深度结合。作为以农业为底色的电商平台，拼多多通过“千亿扶持”计划持续加码科创投入，为强农兴农配置技术与人才的“双引擎”。
每一座植物工厂背后，都承载着对中国农业未来的想象与试探。6个月后，哪支队伍的方案能结出最甜的“果”？草莓将给出最终答案。