随着AI和机器人对各行各业的加速赋能，农业成为重要落地场景之一，业内也在探讨：农业一体化生态如何构建？在农村无纸化办公的趋势下，农业数据如何存储？未来农业AI会出现哪些新的可能性？

　　近日，《中国经营报》记者从麦麦科技集团（以下简称“麦麦科技”）方面获悉，该公司面向全球生态合作伙伴推出了三款产品，涵盖智能机器人产品及MID技术赋能计划、迈智模大模型应用平台，以及基于农业鸿蒙的新一代高性价比国产替代自主可控建设方案。据了解，今年6月，麦麦科技曾与马来西亚合作方签署超2万台农业特种机器人海外订单，成为中国农业AI领域迄今在海外签下的最大规模特种机器人订单之一。

　　麦麦科技集团创始人兼集团副总裁任鸿昌接受了记者的采访，谈及如何构建“感知—决策—执行—服务”全闭环的智慧农业体系，回应了关于农业AI场景中算力服务和数据安全存储的问题，并解释了机器人面对不同农作物采摘时在末端执行的差异。他强调，“发展农业鸿蒙背后实际上有三个考量，‘有用’‘用得安全’‘用得起’，这也是促使我们构建整个农业鸿蒙生态体系、实现国产化全链条解决方案的根本原因。”

　　全链条覆盖

　　一边是300米海拔的平坝早已插满绿意，一边是1200米的高山仍在等待农时。在重庆，近千米的海拔落差曾让水稻播种期相差数周，成为标准化种植的“天堑”。

　　然而，在农业AI调控模型的驱动下，这道“时差”正在被AI抹平。麦麦科技所建成的全自动育秧工厂通过调节温湿度与光照，利用恒温恒湿催芽室与智能水肥潮汐苗床将首批800盘秧苗的培育周期锁定在31天，破解了困扰山城多年的育秧时差难题。

　　据任鸿昌介绍，麦麦科技以农业AI大模型为核心底座，打通“感知、决策、执行、服务”四大业务环节，形成从田间生产到终端餐桌的完整闭环。

　　从实际业务来看，则分为三个层面：第一是生产层面，通过围绕不同作物如玉米、小麦、蓝莓、草莓这样的经济作物的耕、种、管、收以及产生的全部过程和相应数据，形成一系列种植管理系统和控制系统；第二是决策层，主要结合作物AI生长模型生成相应的决策链；第三是产品的流通和赋能。

　　简单来说，需要根据不同作物在不同时期、地区以及当前环境的变化，生成相应的施肥、灌溉等决策方案。在任鸿昌看来，具备深厚农业专业知识的垂类大模型，不仅能高效处理数据，更能深度理解沉淀数千年的农业知识与经验；而且搭建高安全性、高稳定性的农业物联网云平台，实现对所有接入设备——包括传感器、控制器、各类农机及无人机等的统一管理与调度，为现代农业提供坚实的数字底座。

　　当问及“农业无纸化办公背景下农业AI新的可能性”时，任鸿昌根据田间经验指出，“目前我们提倡无纸化或者信息化，农户们能够做到的是提供一些点状建议决策，比如今天该做什么、明天该施什么肥、后天是否该浇水等，这已经向前迈进了很大一步，因为以前有很多人都是凭借经验在做。但未来会更进一步，AI能够提供像老师一样的系统性指导，为农户提供耕种、管理、收购、销售以及金融和保险的全流程、全链条的规划。”

　　在数据科学被提倡的当下，数据推演场景实际上也在农业场景中反复出现。记者了解到，近年来农业行情中屡屡出现“哄抢”现象，以阳光玫瑰为例，假如今年很多人大面积种植使供大于求、价格下降的现象出现，可能明年有很多农户放弃种植，导致价格波动频繁。

　　任鸿昌向记者表示：“我常年在地里工作，很多农民本身无法做出精确决策。但农业AI模型所提供的不仅是当前的某个点的决策，而是基于历史数据、过往市场行情以及未来天气预测，可以像超级大脑一样，为用户提供品牌品种推荐种植规划、资金来源预测相应收益，甚至可以提供进一步保险建议，以形成一个综合性方案。从年初就知道年底的收成情况，对种植者来说，也是解决其后顾之忧。”

　　随着农业AI调控模型的构建完成，深埋于系统底层的“数据底座”不再仅是存储数据的仓库，而是化身为连接虚拟算法与实体设备的“数字神经”，驱动着物理硬件进入精准执行状态。

　　面对“番茄采摘机器人和草莓采摘机器人的差异化”提问时，任鸿昌表示：“相关的农业机器人最大的区别点在于执行末端的动作，相当于‘人手’的部分；核心则是通过中央控制完成执行，相当于‘大脑告诉手如何执行相应动作’。”

　　他解释道：“采摘机器人的本体并无特别大的差异，其不同之处在于识别算法和末端执行部分。番茄采摘时，可能需要机器人整体剪下或者摘下一串成熟的番茄；草莓则很软，一碰就容易坏，需要采用特殊发力方向的采摘方式以及柔性的夹爪。”

　　AI如何保障农业安全

　　任鸿昌坦言，AI虽然助力了大农业场景的落地，但这同样具有安全性风险。他提及，“一方面，可能遭遇数据泄露和隐私泄露的风险；另一方面，模型的准确性非常关键。无论是种植还是养殖，农业生产过程都是不可逆的。因此要求模型完全准确且精度非常高，这是一个非常大的挑战。”

　　据了解，面对国际农业技术封锁加剧的形势，麦麦科技联合深开鸿、中信农业与荆门市政府在湖北荆门启动国内首个以开源鸿蒙（OpenHarmony）为技术底座的农业全栈国产化项目，构建从种业芯片、操作系统到全产业链应用的自主可控体系，确保数据采集、传输、处理全链路安全。

　　农业数据的价值越凸显，其“安危”就越关键。据任鸿昌介绍，农业数据实际上分为多种类型。例如，常见数据为表格形式，通常将订单、销售的相应记录和土地资料存储在关系型数据库中，这对一致性要求较高；还有一类是非结构化数据，类似于卫星图片、拍摄的图片视频以及采集相应动作，可以将其放入分布式文件系统中，因为容量扩展相对容易，并且体量和容量上较大；此外，还有传感器数据，这类数据通常是流式数据，会源源不断地传递，时刻不断地变化，例如温湿度、土壤pH值和光照数据等，通常将这类数据按照时间排序，放入持续性数据库；还有一些与资源、凭据和消费相关的数据会放在区块链上，主要目的是因为数据量相对较小，所以更多地要求可追溯和防篡改。

　　任鸿昌还从技术角度解释了算力在农业场景中的实际运营。他介绍道：“第一种是在云端，我们拥有核心的大规模算力，用于模型的推理计算以及整体调度；第二，我们在农场和机器人本体上会有边缘端的算力计算节点，会做相应的快速响应；第三，针对更小一些负责执行的设备，例如巡检机、无人机、传感器以及执行末端，如风机水帘、开关窗等设备，则需要收到边缘侧或者云端的指令和数据，然后精确地执行动作。”

　　据了解，目前边缘计算的算力有限，但是对现场的响应速度比较快，不需要通过公共网络就可以对现场情况进行计算和处理。任鸿昌告诉记者：“农业产业非常复杂，有时网络或者带宽受到限制，有些地方甚至没有网络，需要离线处理事情。例如，我们在马来西亚等海外市场的割胶机器人，需要面临没有网络且电力不充沛的场景，因此需要将模型推到机器人本体上，机器人本体内有相应的处理芯片，能够处理视觉问题、行走避障以及导航问题，这也使机器人离开云后可以自行工作。”

　　麦麦科技也试图开启中国农业AI全球化复制的“新范式时代”。据悉，去年其创新推出“Model+Robot”技术体系，将农业垂直大模型能力赋能多场景机器人，覆盖智能割胶、榴莲采收、植保施肥、园区巡检等核心作业场景。未来1—2年内，这批机器人将在马来西亚完成规模化部署，并同步推进橡胶、榴莲、棕榈等作物生长大模型的本地化研发，建成3至5个万亩级智慧农业综合示范区。在未来，麦麦科技也将依托“两国双园双总部”战略，打通“北上广研发—广西集成—东盟应用”全产业链出海路径。