實探內蒙古達拉特旗：人工智能攻克節水灌溉難題
侯家營子示範農場引進國際先進滴灌系統，結合中化農業MAP創建的玉米灌溉決策模型，攻克了當地節水灌溉難題。 曹晨/供圖
證券時報記者 曹晨
近日，在內蒙古達拉特旗東南58公里的侯家營子村，萬畝玉米“噸糧田”試點耕種正如火如荼展開。
證券時報記者來到田間地頭，只見滴灌帶沿壟鋪設精準到位，智慧農機穿梭作業，一粒粒玉米種子埋入土中，農藝師通過玉米灌溉決策模型，利用遠程系統實時監測、科學調控。一套集成化、智能化的農事作業體系有序運行，爲“噸糧田”建設積累着寶貴的實踐經驗。
這場農業生產變革，正是內蒙古探索智慧農業新路徑的生動縮影。
業內人士在接受證券時報記者採訪時表示，智慧農業在提升種養殖效率、保障國家糧食安全以及穩產保供方面發揮着重要作用。政策對智慧農業的大力支持，以及土地流轉推動下的農地集約化、規模化經營，爲人工智能（AI）技術的應用提供了堅實基礎。展望未來，AI賦能種植產業鏈的前景十分廣闊。
攻克節水灌溉難題
位於內蒙古的侯家營子示範農場，在這場農業生產變革中勇立潮頭。當地率先引進國際先進的滴灌系統，並結合中化現代農業有限公司（以下簡稱“中化農業MAP”）創建的玉米灌溉決策模型，成功攻克了當地的節水灌溉難題。
走進侯家營子農場，首先映入眼簾的是整齊排列的滴灌管道。農場技術負責人向證券時報記者介紹，“侯家營子地處黃河‘幾字彎’，一年到頭平均降雨量不到340毫米，在這裡搞農業生產，節水灌溉十分重要。我們引進的國際先進滴灌系統，通過鋪設的管道和滴頭，能把水精準地送到每一株玉米的根部，就像給玉米‘輸液’一樣，既節水又高效。”
實際上，真正讓灌溉變得“智慧”的，是中化農業MAP創建的玉米灌溉決策模型。中化農業MAP農藝師陳玉亮打開線上智慧農業平臺介紹：“一畝地澆多少水、施多少肥，不是憑經驗拍腦袋，而是靠數據說話。”
該平臺基於多年服務農戶積累的數據模型，結合土壤墒情、天氣變化、苗情動態等信息，給出每塊田該澆多少水、何時澆、怎麼管的精準建議。
技術人員介紹：“這個AI模型就像是‘農業大腦’，它通過收集和分析大量數據，能精準計算出玉米在不同生長階段所需的水量和灌溉時間。比如，它會根據土壤溼度判斷是否需要澆水，若土壤溼度低，再結合氣象信息預測未來幾天天氣。若未來幾天有降雨，它就推遲灌溉時間，避免水資源浪費；若天氣持續乾旱，它就及時發出灌溉指令，確保玉米有充足水分。”
在節水以及生產效果方面，數據最有說服力。“以往澆一畝地得三四百立方米水，現在用兩百多。”中化農業MAP鄂爾多斯區域經理張帥表示，2024年高產示範農場玉米畝產達到1016公斤，比周邊農戶平均高出20%左右。同時，每畝用水量僅爲238立方米，節水160立方米左右，在增產的同時節省了緊張的水資源。
據介紹，自2022年起，中化農業MAP在達拉特旗推廣玉米單產提升技術服務方案。同時，通過部署在田間的智能化裝備讓田地管理通過屏幕實時掌控，提升管理智能化、科學化水平，提高作業效率，充分發揮高標準農田穩糧增產作用。
如今，侯家營子農場已經成爲當地打造示範農場建設標準化、管理規範化、人員專業化、操作精細化的“樣板農場”。
成功經驗加速推廣
包頭市土默特右旗地處黃河沿岸引黃灌溉區，土地鹽鹼化問題突出，制約農業生產。在此背景下，中化農業MAP將侯家營子農場精準灌溉的成功經驗，推廣至中輕度鹽鹼地，在土默特右旗海子鄉苗六泉農場取得顯著成效。
證券時報記者來到苗六泉農場發現，一個近15米寬的蓄水池格外醒目，從水渠引來的黃河水在這裡沉澱泥沙後，經過泵房裡的過濾罐體，清澈的水源源不斷地被精準輸送到每粒種子身邊。
現場工作人員介紹，農場將大水全田漫灌變爲由滴灌形成的只包圍在根系周圍的溼潤球，同時選擇耐鹽鹼的種子和作物，如向日葵、高粱，並結合精準水鹽調控、耕層構建、窄行距播種等技術措施，實現精細化種植管理。
2024年苗六泉農場生產效益顯著提升，對比地塊未進行高標準農田改造之前，糧食產量提高了63%。
土默特右旗副旗長高俊峰表示，“鹽鹼地有較大的增產空間，包頭市多年來以推進鹽鹼耕地綜合利用試點爲抓手，強化集中連片示範，促進鹽鹼化耕地邊種植邊改良，提升糧食生產能力。中化農業MAP在土默特右旗的鹽鹼地單產提升技術應用，爲區域撬動土地產能提供了可複製推廣的模式。”
中化農業MAP內蒙古大區副總經理張永豐對證券時報記者表示，針對水資源緊張、鹽鹼地分佈廣等難題，MAP將在更多區域複製推廣該模式，持續提升農業單產水平，爲內蒙古“噸糧田”建設提供落地方案。“我們智慧農業平臺的數據和算法，經過五六年的試驗和優化訓練，才具備較高準確性。未來，該系統將持續優化迭代，以適應不同土壤類型和氣候條件，實現更智能的農業生產管理。”
實際上，中化農業MAP搭建的智慧農業平臺，不僅在節水灌溉和鹽鹼地改良方面發揮重要作用，還爲農業生產全產業鏈賦能。
據介紹，平臺提供作物全生命週期管理，包括長勢監測、氣象災害預測、病蟲害預警等，提升農業生產效率10%。目前註冊用戶超200萬，活躍用戶約30萬，服務耕地超1億畝。
在生產方面，產前利用AI剖析種植數據生成播前分析報告；產中構建監測診斷預警模型，提供灌水量、施肥配方等建議；產後生成年度種植報告，依託區塊鏈構建品控溯源體系。目前，中化農業MAP正加快推進AI與種植融合，助力數智化轉型，提升土地產出率、勞動生產率和資源利用率。
“AI+農業”前景可期
從侯家營子農場到苗六泉農場，當地在“AI+農業”領域的積極探索與實踐成果，離不開政策的大力支持。2025年中央一號文件明確提出，推進農業科技力量協同攻關。以科技創新引領先進生產要素集聚，因地制宜發展農業新質生產力；支持發展智慧農業，拓展人工智能、數據、低空等技術應用場景等。
2024年10月，農業農村部先後印發《農業農村部關於大力發展智慧農業的指導意見》（以下簡稱《指導意見》）、《全國智慧農業行動計劃（2024—2028年）》（以下簡稱《行動計劃》）兩大重磅文件。
《指導意見》明確指出，智慧農業是發展現代農業的重要着力點，是建設農業強國的戰略制高點；要求到2030年，農業生產信息化率達到35%左右，到2035年，農業生產信息化率達到40%以上。
3月7日，農業農村部等聯合印發《關於開展數字鄉村強農惠農富農專項行動的通知》，在浙江省、安徽省、福建省、山東省等8個重點省份部署開展數字鄉村強農惠農富農專項行動。《通知》部署了6項重點任務，其中第一條就是大力推進智慧農業發展。
中航證券認爲，AI切入智慧農業，新範式有望生成。農業產業長鏈條、複雜度高的特點，使得新一代大模型將深入農業產業鏈種植決策、智慧養殖、農產品電商、智慧農水等各環節，產生新的應用場景、呈現新的應用效果、創造新的應用價值，智慧農業產業需求規模和盈利點有望不斷增長。
廣發證券表示，我國在“AI+種植”技術研發方面發展迅速，如哈工大、中國農大相繼研發出的作物精準生長模型、阿里雲推出的ET農業大腦等。隨着國家政策支持和科技下鄉等活動的推進，AI技術在種植領域的應用範圍正在逐步擴大。
“整體看，我國在智慧農業發展中仍面臨一些難點，比如農業機械化水平尚淺、農村網絡基礎設施薄弱，以及智慧農業核心技術落後於國外等。基於國情，‘三農’問題依然是我國產業發展中的薄弱點，相較新型工業化、信息化、城鎮化而言，農業現代化明顯滯後。”中國（深圳）綜合開發研究院通證數字經濟研究中心副主任王申辰對證券時報記者表示。
基於此，王申辰建議，智慧農業的發展亟需國家高精尖技術的助力，應加快傳感器、芯片、算法、機器人等關鍵技術攻關，推進AI大模型、大數據等技術在農業的融合應用。建立智慧農業科技創新體系，形成基礎研究、應用研究、研發製造緊密銜接的技術創新體系。同時，加快建設一批智慧農業“特區”，鼓勵開展先行先試，打造智慧農業發展應用高地等。