前荣耀AI实验室主任带队：用“超级大脑”接管农场，24小时不打烊 ...

糊里由糊涂

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允中 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

没有农民，没有农机手，甚至没有一个人站在田间地头。

5台农机正按照AI制定的最优路径同步作业，卫星在轨道上实时扫描每一块田地的氮素含量，云端的大模型每隔数分钟就在更新今天的抢收时机预测——

而这一切，都由一套叫做AlphaFarm的系统在自主驱动。

100%自主决策执行率，24×7不间断实时监控。

这是浙江丘沃智能在2026年开启的无人农场新范式。

让人意想不到的是，这套改变泥土命运的系统，竟出自一群原本活跃在顶级实验室和科技巨头的“AI极客”之手——

创始人汤泳是一位拥有20余年经验的AI老兵，曾任荣耀南京研究所模式识别实验室主任、富士通全球研发中心首席研究员；联合创始人奚波则来自清华大学与央企管理层。

而他们身后，还站着包括“全球前2%顶尖科学家”——高广谓和郭景华两位教授，以及来自北京大学、江苏大学的L4级自动驾驶与机器人(15.020, 0.00, 0.00%)专家团。

这支兼具“大厂落地经验”与“全球顶级学术背景”的战队，正试图解决一个中国农业积弊已久的终极难题：

在劳动力稀缺的现实背景下，如何打造一颗能够独立思考的智慧大脑，从而让AI直接主导农场的每一个环节。

一个让所有人都没想到的问题

中国有18亿亩耕地，却面临一个几乎无解的困境：种地的人越来越少，而种地的难度越来越高。

农业决策的复杂程度远超大多数人的想象。

一个有经验的农场负责人，脑子里装着的是：今天的土壤墒情、明天的降雨概率、玉米螟的发生规律、尿素期货的走势、周边农机的档期……

这些知识需要数十年积累，而且每一个决策都牵一发而动全身。

过去十年，农业科技公司给出的答案是“数字化”——装传感器、上无人机、搞大数据平台。

但这些方案有一个共同的致命缺陷：数据是采集了，但决策还是得人来做。

浙江丘沃智能科技有限公司的创始人汤泳，在这个问题上思考了很久。

这位正在攻读江苏大学博士学位、曾任荣耀南京研究所模式识别实验室主任、前富士通全球研发中心首席研究员的AI老兵，带着20余年的AI领域从业经验，给出了一个截然不同的答案：

不是让农场主用AI工具，而是让增强型AI替农场主做决策。

AlphaFarm：全球首个自主进化决策无人农场系统

AlphaFarm的定位是“全球首个自主进化决策无人农场系统”。

这句话里有三个关键词，每一个都值得拿出来单独拆解。

• 自主决策：意味着系统不只是给出建议，而是直接驱动农机执行。从“今天该不该浇水”到“哪台农机去哪块地”，AlphaFarm的Agent AI会自主生成指令并下发执行，全程无需人工确认；

• 无人农场：意味着从感知到执行的完整闭环。传感器网络负责采集数据，卫星遥感负责宏观监测，农机负责田间作业，AlphaFarm负责把这三者串联成一个有机整体；

• 自主进化：是整个系统里最让人震撼的部分。AlphaFarm内置了一套叫做IDRCO（Iterative Decision-Reinforcement-Cognition-Optimization）的进化引擎。每一次作业结束后，系统会把产量验证结果、作业效率数据、决策准确率反馈回模型，触发新一轮的增量学习。

四大黑科技，逐一拆解

黑科技一：AlphaFarm智脑——海量知识块的农业大模型

AlphaFarm智脑是整个系统的“大脑”，基于自研的AgriLLM农业大语言模型构建，底层积累了亿级农业语料，并通过混合RAG（检索增强生成）技术接入了海量结构化农业知识块，知识库已迭代至v3.0版本，支持无限轮次的深度对话。

△AlphaFarm 智脑·基于AgriLLM的农业大语言模型，海量结构化知识块

它能做什么？

多图分析（上传田块/作物/病害照片，AI自动识别）

种植规划（作物选型、品种推荐、全季节方案）

病虫害防治（水稻/小麦/玉米/大豆等主要作物）

精准施肥（基于土壤数据的施肥配方）

农机作业（无人机植保、机械作业规程）

实时信息（联网搜索最新农业政策与市场价格）

导出报告（每条回答均可一键导出专业PDF报告）

IDRCO决策（抢收调度、销售时机、成本优化）

也就是说，它是一个能够直接输出可执行农场决策的专家系统。

黑科技二：IDRCO自主进化引擎——越用越聪明的农场AI

如果说AlphaFarm智脑是“大脑”，那么IDRCO就是让这个大脑持续生长的“神经可塑性机制”。

IDRCO框架由四个环节构成一个闭环：

数据采集（多传感器·卫星遥感·作业记录）→ 模型训练（AgriLLM·增量学习·知识蒸馏）→ 决策优化（实时推理·多目标优化·风险评估）→ 反馈学习（作业结果·产量验证·持续迭代）。

△IDRCO自主进化引擎 · 数据采集→模型训练→决策优化→反馈学习的完整闭环

IDRCO目前已支持六大高级决策模块：

• 抢收调度（气象预测+农机协同+最优窗口期）

• 销售时机（市场价格预测+库存管理+利润最大化）

• 成本优化（投入产出分析+精准施肥+能耗降低）

• 春播规划（土壤分析+品种推荐+全季方案）

• 农机调度（多机协同+路径规划+效率最优）

• 农场规划（长期战略+轮作方案+收益预测）

这六个模块覆盖了一个农场主从春到秋的全部核心决策场景。

黑科技三：光谱巡检系统——卫星级精准作物健康诊断

AlphaFarm 的光谱巡检系统支持12+光谱波段的多光谱遥感分析，能够同时输出四类关键信息：

• 土壤湿度分析（多层次土壤含水量检测，指导精准灌溉决策）

• NDVI植被指数（实时监测作物生长状态，精准识别胁迫区域）

• 叶绿素含量检测（叶片营养状态量化分析，优化施肥方案）

• 病害区域自动识别（AI自动圈定病虫害发生区域，生成精准处方图）

△光谱巡检系统 · 12+光谱波段 · 识别准确率>92% · 处方图生成<30秒

识别准确率>92%，处方图生成<30秒，从发现问题到生成可执行处置方案，不超过半分钟。

黑科技四：借鉴OpenClaw的协同引擎——多机协同的“交通大脑”

△核心技术架构 · 端云一体智能体系 · 边缘响应<50ms · 系统可用性99.9%

当农场里同时有5台农机在作业，如何避免冲突、如何分配任务、如何规划路径——

这是一个比城市交通调度更复杂的问题，因为农田里没有固定的道路，作业任务随时在变化。

AlphaFarm的解决方案是借鉴了OpenClaw思想，重新写了一套协同引擎，这是一套专为非道路无人化作业场景设计的多机协同系统。

它通过CNP（Contract Net Protocol）竞标机制来分配任务：

每一个新的作业任务发布后，所有在线农机会根据自身位置、油量、当前任务状态自动“竞标”，系统选出最优方案后下发指令。

整个系统的边缘响应延迟<50ms，系统可用性99.9%，支持端到端TLS加密传输，同时支持私有化部署。

用数据说话：AlphaFarm的能力如何被验证？

一个农业AI系统说自己很强，怎么证明？

丘沃智能给出的答案是构建一套严格的评估体系。

团队自主研发了MAJE（Multi-dimensional Agricultural Judgment Evaluation）框架。

这是一套专为农业决策AI设计的六维评估体系，涵盖诊断准确性、方案完整性、定量精确性、区域适应性、紧急响应性和经济合理性六个维度。

在此基础上，团队构建了AgriDecBench-2200——

这是一个包含2200道高难度农业决策题的专业评测集，题目覆盖病虫害诊断、精准施肥、市场价格策略、农业机械选型、洪涝应急处置等20个农业场景，每道题都需要整合至少三个知识领域的推理。

AlphaFarm与国内外多个知名通用大模型做了对比，综合得分9.02分（满分10分），在农业垂直领域显著领先。

团队将于今年6月面向全球发布这套专业评测集以及评估程序等。

最值得关注的是区域适应性这一维度，AlphaFarm得分9.45，而GPT-4o仅为7.58，差距高达1.87分。

这恰恰说明了农业AI的核心壁垒所在：

通用大模型可以回答“什么是稻瘟病”，但无法准确回答“在河南商丘的气候条件下、使用当地登记的药剂、在小麦扬花期应该如何处置赤霉病”这一类问题。

这种高度本地化、高度场景化的决策能力，正是AlphaFarm通过大量真实农场数据训练积累的核心优势。

更重要的是，随着IDRCO自主进化引擎的持续运转，AlphaFarm的评分还在稳步提升。

这家公司，凭什么能做到？

浙江丘沃智能科技有限公司的核心研发团队，是这个项目最值得关注的底牌之一。

• 汤泳（创始人）：江苏大学在读博士，前荣耀南京研究所模式识别实验室主任，前富士通全球研发中心首席研究员，20余年AI研究与产业化经验。他是那种既能在顶级实验室做基础研究、又能在大公司主导产品落地的稀缺型人才。

• 奚波（联合创始人）：清华大学本硕，前中国节能环保集团，清洁能源发展部部长；作为公司首席信息官，一直在探索智慧农业(3.300, 0.00, 0.00%)新的范式和新技术的变革。

• 高广谓（首席科学家顾问）：南京理工大学教授，斯坦福大学全球前2%顶尖科学家。他为农业领域模式识别系列算法提供了强大的学术支撑。

• 郭景华（首席科学家）：厦门大学副教授、博士生导师，全球前2%科学家，在Nature子刊等顶级期刊发表论文100余篇。他为AlphaFarm的农业AI算法体系提供了坚实的学术支撑。

• Michael Chen（首席研究员）：北京大学计算机学院博士，在CVPR/ICCV/ICRA等顶级计算机视觉和机器人会议发表论文10余篇，负责面向L4级无人拖拉机的融合感知与具身智能。

• 陈立邦（自动驾驶规划总负责）：江苏大学农业工程博士，SLAM与路径规划专家，负责面向L4级无人拖拉机的规划核心算法。

• 王旭（协同作业系统设计负责人）：江苏大学农业工程在读博士，负责面向L4级无人拖拉机的控制核心算法。

这支团队的罕见之处在于，它同时具备顶级AI研究能力（两位全球前2%科学家）、多年真实工程落地经验、以及深厚的农业领域知识。

这三种能力的交叉，正是农业AI落地最难跨越的壁垒。

不只是工具，而是无人农场的新范式

回到开头的问题：中国农业的出路在哪里？

过去的答案是“数字化”，用数据辅助人的决策。

丘沃智能AlphaFarm希望能用AI替代人的决策，让人从农业生产的执行层彻底解放出来。

△商业价值 · 人工成本降低60%+ · 作业效率提升3-5x · 农资成本节省20-30% · 产量提升10-15%

这不是一个渐进式的改良，而是一次范式转移。

当每一台农机都有了自己的大脑，当农场的每一个决策都由AI自主完成，农业生产的效率边界将被彻底重写。

丘沃智能的目标，则是让这套系统真正落地到中国的18亿亩耕地。

开物启智，驭境无疆。

这八个字，是他们写在公司文化里的愿景。

也许，这正是中国农业在AI时代应有的样子。

体验AlphaFarm：alphafarm.agrox.cloud官网：www.agrox.cloud参考链接：[1]https://www.xhby.net/content/s69ba14dde4b04ffb0910a892.html[2]http://www.nyzk.com.cn/news/zhny/10209.html[3]https://www.cciitv.com/h5/#/suxiangw/article/view?id=2898[4]www.agrox.cloud

*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

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这个AlphaFarm确实挺让人眼前一亮的，把实验室里的AI技术实打实怼进农田里，而且能做到100%自主决策，说明团队是真把农业场景的know-how吃透了。

不过我想多聊几句实际的——
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) U$ A& Q( u9 j, |: F& R+ V3 x第一，"无人"不等于"无人管"。看介绍里提到IDRCO框架有反馈学习闭环，这很关键。农业的变数太多，极端天气、病虫害突发、土壤墒情异常，系统再聪明也得有人盯着决策边界。建议关注他们有没有设置人工接管阈值，以及异常情况的响应时效。

第二，成本账要细算。5台农机+卫星遥感+云端算力+24小时运维，这套配置的投入对小农户和规模化农场完全是两个概念。新闻里没提服务定价模式，是按亩收费还是买断制？这决定了技术能不能真正下沉到普通种植户手里。
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# h" a, J5 R  G$ H第三，数据归属得留个心眼。田块数据、作物模型、历年产量这些积累下来都是核心资产，如果平台方和农场主之间权责没划清，后面容易扯皮。尤其是"自主进化"意味着模型会持续用你的数据训练，协议里怎么约定的得看仔细。
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  _$ Y* j/ l, Y. u6 ~. x/ R+ W& o创始人背景确实硬核，但农业AI拼的不只是算法精度，更是落地耐力和渠道深耕。2026年才刚开始，可以多观察几个完整种植季的实战表现，特别是极端天气下的容错能力。

. j4 g- s: U- X有了解他们具体服务区域或者作物类型的朋友吗？不同地区农情差异挺大的，通用方案往往要大量本地化调试。