图｜大学学子探索智慧施肥新路径

近日，河海大学初煦团队研发的“绿野慧耕——大模型驱动的作物精准施肥助手”取得阶段性进展。围绕农户在作物长势判断、田间信息整理和施肥决策中遇到的实际困难，团队将人工智能技术与农业生产场景结合，初步形成集信息采集、长势识别、综合分析和施肥建议于一体的应用流程，尝试让复杂的农业数据变成农户看得懂、用得上的生产参考。

初煦团队由不同专业背景的学生组成。项目的起点并不是“技术能做什么”，而是“农户真正需要什么”。团队在调研中发现，农业生产涉及土壤、气象、作物长势等多类信息，传统专业模型操作复杂，一些数字化设备也存在使用门槛较高的问题。对普通农户而言，如何及时掌握田间情况、怎样根据作物长势合理施肥，仍然需要更方便的工具。为此，团队把降低使用难度作为产品设计的重要方向，希望农户无需掌握复杂的专业知识，也能获得清晰、直观的参考建议。

农户只需拍摄作物照片，或用语音描述田间情况，系统便可结合地块、土壤、气象和监测数据，对作物生长状态进行综合分析，再用自然语言生成施肥建议。围绕这一应用场景，团队开发了轻量化手机应用“肥料算盘”及配套数据采集终端。目前，项目已完成手机端应用原型、田间一体化智能监测装置、数据传输链路和建议生成模块，相关设备完成部署、系统联调、连续采集和稳定性验证。相比单纯呈现专业数据，团队更重视如何把分析结果讲清楚，让农户知道“为什么这样施、具体怎么做”。

从实验室走向田间，是打磨项目的重要一步。过去两年，该团队成员多次开展实地调研，了解不同生产场景下的施肥需求，并在南京汤山、中国科学院常熟农业生态实验站等地进行初步试点。实际应用中出现的问题，也成为团队调整功能、优化模型的重要依据。项目在推进过程中受到农业领域专家关注，赵亚夫在了解项目后认为，其解决的问题具体、服务农民的路径清楚，具备继续完善和实际使用的基础。

初煦团队学子介绍说，人工智能不是远离土地的技术概念，而是一种解决具体问题的工具。农业生产环境复杂，模型给出的建议能否适应真实场景，仍需持续验证；产品是否好用，也要听取农户的实际反馈。接下来，团队将继续完善信息采集、分析和建议生成流程，加强不同田间环境下的测试，进一步提升系统的稳定性与易用性，尝试用专业所长回应农业生产中的现实需求，让数字技术更自然地走近农户。

通讯员 侍子钰 黄梓轩

校对 陶善工