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【学习强国】安徽合肥：“施肥大模型”让种地从“凭经验”到“靠算法”
发布者：管理员发布时间：2025-12-25作者：王书浒来源：学习强国点击量：
在田边掏出手机、输入作物品种和目标产量，两分钟后，一套包含施肥用量、时间、位置的方案就生成了。近日，一项名为“养分专家智慧施肥大模型”的新技术在业内发布。它由农业农村部信息中心联合中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、中国科学院合肥智能机械研究所共同研发，目标很直接：让科学施肥从“经验活”变成“算得清、用得上、落得下”的标准化服务。
无人机施肥
从“专家模型”到“随身工具”，施肥流程被重构
在农业技术体系中，“怎么施肥”从来不是新问题。
早在多年前，中国农科院资划所何萍研究员团队就建立了“养分专家专业推荐施肥模型”，这套模型长期服务于区域施肥运筹的制定，在科研和技术推广层面都已相当成熟。
但在实际生产中，这类模型往往存在一个“最后一公里”的难题：专业模型算得再细，真正落到田里，仍需要人工解读、人工传递，成本和时间都不低。
在面对“为什么还要再做一个大模型”的提问时，研发方回答很直接：不是重新发明方法，而是让已有的方法更容易被使用。此次推出的“养分专家智慧施肥大模型”，核心思路是让“专业施肥模型”与“云端智能决策系统”协同运行。
一端，是长期积累的专业施肥模型；另一端，是融合土壤、遥感、气象、作物信息的多模态数据。借助大模型的逻辑推理能力，实现双方高效融合，从而构建出智慧施肥智能体，为农业种植者提供动态、精准的施肥决策推荐。
在技术层面，这意味着原本需要多次沟通、反复计算的施肥决策，被压缩成一次标准化输出；在使用层面，则表现为流程明显简化，输入作物、目标产量和使用肥料，系统即可给出包含施肥用量、时间、位置和土壤诊断在内的完整方案。
站在地头，问题被“现场解决”
“我们一直在想，能不能把决策真正放到地头。”
在围绕系统使用场景展开交流时，中科合肥智慧农业谷农业大数据中心副主任肖家浩反复提到“现场”这个词。他的判断是，如果一项技术只能在办公室里用，那它的服务对象其实并不是农户。
针对“不同农户条件差异很大，模型是否会‘一刀切’”的疑问，他的回应考虑到现实的复杂性，“恰恰是因为差异太大，才需要模型来处理。”小农户、家庭农场和规模化农场，在地块条件、投入能力、管理目标上都有明显不同，人工经验很难同时兼顾，而模型擅长做的正是消化这些变量。
据介绍，这套系统的底层数据，来自在全国31个省份开展的长期田间实验，覆盖28种主要作物、3281个试验点实测数据。正是这些“带着泥土味”的数据，为模型提供了判断依据。
施肥方案这样“算”出来
在操作层面，模型并不只是给出一个“推荐量”，而是结合实时土壤信息、气象条件和作物生育期，动态调整施肥策略。这也是其被称为“智慧施肥”的关键所在，决策不是静态的，而是随环境变化而更新。
当被追问“这种方式是否会增加农户负担”时，肖家浩的回答相对平实：“从操作上看，反而更简单了。很多农户现在最怕的是复杂系统，而不是技术本身。”
减肥不减产，效果在示范区里被验证
任何农业技术，最终都要回到产量和收益上。
目前，这套智慧施肥技术体系已在黑龙江建三江农高区、安徽长丰等地建立示范应用。从示范区反馈来看，在化肥用量减少18%至22%的情况下，作物仍实现6%至14%的增产，农户增收幅度在8%至12%之间。
当被问到“为什么能在减肥的同时稳产甚至增产”时，研发团队给出解释：关键在于“施对肥”。
传统施肥中，过量施用并不少见，一方面增加成本，另一方面也造成了一系列环境问题。智慧施肥模型通过更精细的养分匹配，把投入集中到真正需要的阶段和位置，从而提升利用效率。
值得注意的是，这套系统并不只针对常规化肥施用场景。在有机肥替代化肥、秸秆还田、水肥一体化、机械深施等不同农艺实践中，模型都会调用不同的知识参数和施肥逻辑，避免简单套用同一方案。
“不是一个公式走天下。”肖家浩在回应中强调，这也是模型在设计时反复校验的部分，只有在不同场景下都能被使用，技术才有推广价值。
从当前示范情况看，这项技术具备较强的复制潜力。不同生态区、不同经营规模的主体，都可以在统一框架下进行本地化适配。
