富邦配资【实探】内蒙古达拉特旗：人工智能攻克节水灌溉难题

　　近日富邦配资，在内蒙古达拉特旗东南58公里的侯家营子村，万亩玉米“吨粮田”试点耕种正如火如荼展开。

　　证券时报记者来到田间地头，只见滴灌带沿垄铺设精准到位，智慧农机穿梭作业，一粒粒玉米种子埋入土中，农艺师通过玉米灌溉决策模型，利用远程系统实时监测、科学调控。一套集成化、智能化的农事作业体系有序运行，为“吨粮田”建设积累着宝贵的实践经验。

　　这场农业生产变革，正是内蒙古探索智慧农业新路径的生动缩影。

　　业内人士在接受证券时报记者采访时表示，智慧农业在提升种养殖效率、保障国家粮食安全以及稳产保供方面发挥着重要作用。政策对智慧农业的大力支持，以及土地流转推动下的农地集约化、规模化经营，为人工智能（AI）技术的应用提供了坚实基础。展望未来，AI赋能种植产业链的前景十分广阔。

　　攻克节水灌溉难题

　　位于内蒙古的侯家营子示范农场，在这场农业生产变革中勇立潮头。当地率先引进国际先进的滴灌系统，并结合中化现代农业有限公司（以下简称“中化农业MAP”）创建的玉米灌溉决策模型，成功攻克了当地的节水灌溉难题。

　　走进侯家营子农场，首先映入眼帘的是整齐排列的滴灌管道。农场技术负责人向证券时报记者介绍，“侯家营子地处黄河‘几字弯’，一年到头平均降雨量不到340毫米，在这里搞农业生产，节水灌溉十分重要。我们引进的国际先进滴灌系统，通过铺设的管道和滴头，能把水精准地送到每一株玉米的根部，就像给玉米‘输液’一样，既节水又高效。”

　　实际上，真正让灌溉变得“智慧”的，是中化农业MAP创建的玉米灌溉决策模型。中化农业MAP农艺师陈玉亮打开线上智慧农业平台介绍：“一亩地浇多少水、施多少肥，不是凭经验拍脑袋，而是靠数据说话。”

　　该平台基于多年服务农户积累的数据模型富邦配资，结合土壤墒情、天气变化、苗情动态等信息，给出每块田该浇多少水、何时浇、怎么管的精准建议。

　　技术人员介绍：“这个AI模型就像是‘农业大脑’，它通过收集和分析大量数据，能精准计算出玉米在不同生长阶段所需的水量和灌溉时间。比如，它会根据土壤湿度判断是否需要浇水，若土壤湿度低，再结合气象信息预测未来几天天气。若未来几天有降雨，它就推迟灌溉时间，避免水资源浪费；若天气持续干旱，它就及时发出灌溉指令，确保玉米有充足水分。”

　　在节水以及生产效果方面，数据最有说服力。“以往浇一亩地得三四百立方米水，现在用两百多。”中化农业MAP鄂尔多斯区域经理张帅表示，2024年高产示范农场玉米亩产达到1016公斤，比周边农户平均高出20%左右。同时，每亩用水量仅为238立方米，节水160立方米左右，在增产的同时节省了紧张的水资源。

　　据介绍，自2022年起，中化农业MAP在达拉特旗推广玉米单产提升技术服务方案。同时，通过部署在田间的智能化装备让田地管理通过屏幕实时掌控，提升管理智能化、科学化水平，提高作业效率，充分发挥高标准农田稳粮增产作用。

　　如今，侯家营子农场已经成为当地打造示范农场建设标准化、管理规范化、人员专业化、操作精细化的“样板农场”。

　　成功经验加速推广

　　包头市土默特右旗地处黄河沿岸引黄灌溉区，土地盐碱化问题突出，制约农业生产。在此背景下，中化农业MAP将侯家营子农场精准灌溉的成功经验，推广至中轻度盐碱地，在土默特右旗海子乡苗六泉农场取得显著成效。

　　证券时报记者来到苗六泉农场发现，一个近15米宽的蓄水池格外醒目，从水渠引来的黄河水在这里沉淀泥沙后，经过泵房里的过滤罐体，清澈的水源源不断地被精准输送到每粒种子身边。

　　现场工作人员介绍富邦配资，农场将大水全田漫灌变为由滴灌形成的只包围在根系周围的湿润球，同时选择耐盐碱的种子和作物，如向日葵、高粱，并结合精准水盐调控、耕层构建、窄行距播种等技术措施，实现精细化种植管理。

　　2024年苗六泉农场生产效益显著提升，对比地块未进行高标准农田改造之前，粮食产量提高了63%。

　　土默特右旗副旗长高俊峰表示，“盐碱地有较大的增产空间，包头市多年来以推进盐碱耕地综合利用试点为抓手，强化集中连片示范，促进盐碱化耕地边种植边改良，提升粮食生产能力。中化农业MAP在土默特右旗的盐碱地单产提升技术应用，为区域撬动土地产能提供了可复制推广的模式。”

　　中化农业MAP内蒙古大区副总经理张永丰对证券时报记者表示，针对水资源紧张、盐碱地分布广等难题，MAP将在更多区域复制推广该模式，持续提升农业单产水平，为内蒙古“吨粮田”建设提供落地方案。“我们智慧农业平台的数据和算法，经过五六年的试验和优化训练，才具备较高准确性。未来，该系统将持续优化迭代，以适应不同土壤类型和气候条件，实现更智能的农业生产管理。”

　　实际上，中化农业MAP搭建的智慧农业平台，不仅在节水灌溉和盐碱地改良方面发挥重要作用，还为农业生产全产业链赋能。

　　据介绍，平台提供作物全生命周期管理，包括长势监测、气象灾害预测、病虫害预警等，提升农业生产效率10%。目前注册用户超200万，活跃用户约30万，服务耕地超1亿亩。

　　在生产方面，产前利用AI剖析种植数据生成播前分析报告；产中构建监测诊断预警模型，提供灌水量、施肥配方等建议；产后生成年度种植报告，依托区块链构建品控溯源体系。目前，中化农业MAP正加快推进AI与种植融合，助力数智化转型，提升土地产出率、劳动生产率和资源利用率。

　　“AI+农业”前景可期

　　从侯家营子农场到苗六泉农场，当地在“AI+农业”领域的积极探索与实践成果，离不开政策的大力支持。2025年中央一号文件明确提出，推进农业科技力量协同攻关。以科技创新引领先进生产要素集聚，因地制宜发展农业新质生产力；支持发展智慧农业，拓展人工智能、数据、低空等技术应用场景等。

　　2024年10月，农业农村部先后印发《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》（以下简称《指导意见》）、《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》（以下简称《行动计划》）两大重磅文件。

　　《指导意见》明确指出，智慧农业是发展现代农业的重要着力点，是建设农业强国的战略制高点；要求到2030年，农业生产信息化率达到35%左右，到2035年，农业生产信息化率达到40%以上。

　　3月7日，农业农村部等联合印发《关于开展数字乡村强农惠农富农专项行动的通知》，在浙江省、安徽省、福建省、山东省等8个重点省份部署开展数字乡村强农惠农富农专项行动。《通知》部署了6项重点任务，其中第一条就是大力推进智慧农业发展。

　　中航证券认为，AI切入智慧农业，新范式有望生成。农业产业长链条、复杂度高的特点，使得新一代大模型将深入农业产业链种植决策、智慧养殖、农产品电商、智慧农水等各环节，产生新的应用场景、呈现新的应用效果、创造新的应用价值，智慧农业产业需求规模和盈利点有望不断增长。

　　广发证券表示，我国在“AI+种植”技术研发方面发展迅速，如哈工大、中国农大相继研发出的作物精准生长模型、阿里云推出的ET农业大脑等。随着国家政策支持和科技下乡等活动的推进，AI技术在种植领域的应用范围正在逐步扩大。

　　“整体看，我国在智慧农业发展中仍面临一些难点，比如农业机械化水平尚浅、农村网络基础设施薄弱，以及智慧农业核心技术落后于国外等。基于国情，‘三农’问题依然是我国产业发展中的薄弱点，相较新型工业化、信息化、城镇化而言，农业现代化明显滞后。”中国（深圳）综合开发研究院通证数字经济研究中心副主任王申辰对证券时报记者表示。

　　基于此，王申辰建议，智慧农业的发展亟需国家高精尖技术的助力，应加快传感器、芯片、算法、机器人等关键技术攻关，推进AI大模型、大数据等技术在农业的融合应用。建立智慧农业科技创新体系，形成基础研究、应用研究、研发制造紧密衔接的技术创新体系。同时富邦配资，加快建设一批智慧农业“特区”，鼓励开展先行先试，打造智慧农业发展应用高地等。

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