前榮耀AI實驗室主任帶隊：用“超級大腦”接管農場，24小時不打烊

允中 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

沒有農民，沒有農機手，甚至沒有一個人站在田間地頭。

5臺農機正按照AI制定的最優路徑同步作業，衛星在軌道上實時掃描每一塊田地的氮素含量，云端的大模型每隔數分鐘就在更新今天的搶收時機預測——

而這一切，都由一套叫做AlphaFarm的系統在自主驅動。

• 100%自主決策執行率，24×7不間斷實時監控。

這是浙江丘沃智能在2026年開啟的無人農場新范式。

讓人意想不到的是，這套改變泥土命運的系統，竟出自一群原本活躍在頂級實驗室和科技巨頭的“AI極客”之手——

創始人湯泳是一位擁有20余年經驗的AI老兵，曾任榮耀南京研究所模式識別實驗室主任、富士通全球研發中心首席研究員；聯合創始人奚波則來自清華大學與央企管理層。

而他們身后，還站著包括“全球前2%頂尖科學家”——高廣謂和郭景華兩位教授，以及來自北京大學、江蘇大學的L4級自動駕駛與機器人專家團。

這支兼具“大廠落地經驗”與“全球頂級學術背景”的戰隊，正試圖解決一個中國農業積弊已久的終極難題：

在勞動力稀缺的現實背景下，如何打造一顆能夠獨立思考的智慧大腦，從而讓AI直接主導農場的每一個環節。

一個讓所有人都沒想到的問題

中國有18億畝耕地，卻面臨一個幾乎無解的困境：種地的人越來越少，而種地的難度越來越高。

農業決策的復雜程度遠超大多數人的想象。

一個有經驗的農場負責人，腦子里裝著的是：今天的土壤墑情、明天的降雨概率、玉米螟的發生規律、尿素期貨的走勢、周邊農機的檔期……

這些知識需要數十年積累，而且每一個決策都牽一發而動全身。

過去十年，農業科技公司給出的答案是“數字化”——裝傳感器、上無人機、搞大數據平臺。

但這些方案有一個共同的致命缺陷：數據是采集了，但決策還是得人來做。

浙江丘沃智能科技有限公司的創始人湯泳，在這個問題上思考了很久。

這位正在攻讀江蘇大學博士學位、曾任榮耀南京研究所模式識別實驗室主任、前富士通全球研發中心首席研究員的AI老兵，帶著20余年的AI領域從業經驗，給出了一個截然不同的答案：

• 不是讓農場主用AI工具，而是讓增強型AI替農場主做決策。

AlphaFarm：全球首個自主進化決策無人農場系統

AlphaFarm的定位是“全球首個自主進化決策無人農場系統”

這句話里有三個關鍵詞，每一個都值得拿出來單獨拆解。

• 自主決策：意味著系統不只是給出建議，而是直接驅動農機執行。從“今天該不該澆水”到“哪臺農機去哪塊地”，AlphaFarm的Agent AI會自主生成指令并下發執行，全程無需人工確認；
• 無人農場：意味著從感知到執行的完整閉環。傳感器網絡負責采集數據，衛星遙感負責宏觀監測，農機負責田間作業，AlphaFarm負責把這三者串聯成一個有機整體；
• 自主進化：是整個系統里最讓人震撼的部分。AlphaFarm內置了一套叫做IDRCO（Iterative Decision-Reinforcement-Cognition-Optimization）的進化引擎。每一次作業結束后，系統會把產量驗證結果、作業效率數據、決策準確率反饋回模型，觸發新一輪的增量學習。

四大黑科技，逐一拆解

黑科技一：AlphaFarm智腦——海量知識塊的農業大模型

AlphaFarm智腦是整個系統的“大腦”，基于自研的AgriLLM農業大語言模型構建，底層積累了億級農業語料，并通過混合RAG（檢索增強生成）技術接入了海量結構化農業知識塊，知識庫已迭代至v3.0版本，支持無限輪次的深度對話。

△AlphaFarm 智腦·基于AgriLLM的農業大語言模型，海量結構化知識

它能做什么？

1. 多圖分析（上傳田塊/作物/病害照片，AI自動識別）
2. 種植規劃（作物選型、品種推薦、全季節方案）
3. 病蟲害防治（水稻/小麥/玉米/大豆等主要作物）
4. 精準施肥（基于土壤數據的施肥配方）
5. 農機作業（無人機植保、機械作業規程）
6. 實時信息（聯網搜索最新農業政策與市場價格）
7. 導出報告（每條回答均可一鍵導出專業PDF報告）
8. IDRCO決策（搶收調度、銷售時機、成本優化）

也就是說，它是一個能夠直接輸出可執行農場決策的專家系統。

黑科技二：IDRCO自主進化引擎——越用越聰明的農場AI

如果說AlphaFarm智腦是“大腦”，那么IDRCO就是讓這個大腦持續生長的“神經可塑性機制”。

IDRCO框架由四個環節構成一個閉環：

數據采集（多傳感器·衛星遙感·作業記錄）→ 模型訓練（AgriLLM·增量學習·知識蒸餾）→ 決策優化（實時推理·多目標優化·風險評估）→ 反饋學習（作業結果·產量驗證·持續迭代）。

△IDRCO自主進化引擎 · 數據采集→模型訓練→決策優化→反饋學習

IDRCO目前已支持六大高級決策模塊：

• 搶收調度（氣象預測+農機協同+最優窗口期）
• 銷售時機（市場價格預測+庫存管理+利潤最大化）
• 成本優化（投入產出分析+精準施肥+能耗降低）
• 春播規劃（土壤分析+品種推薦+全季方案）
• 農機調度（多機協同+路徑規劃+效率最優）
• 農場規劃（長期戰略+輪作方案+收益預測）

這六個模塊覆蓋了一個農場主從春到秋的全部核心決策場景。

黑科技三：光譜巡檢系統——衛星級精準作物健康診斷

AlphaFarm 的光譜巡檢系統支持12+光譜波段的多光譜遙感分析，能夠同時輸出四類關鍵信息：

• 土壤濕度分析（多層次土壤含水量檢測，指導精準灌溉決策）
• NDVI植被指數（實時監測作物生長狀態，精準識別脅迫區域）
• 葉綠素含量檢測（葉片營養狀態量化分析，優化施肥方案）
• 病害區域自動識別（AI自動圈定病蟲害發生區域，生成精準處方圖）

△光譜巡檢系統 · 12+光譜波段 · 識別準確率>92% · 處方圖生成<3

識別準確率>92%，處方圖生成<30秒，從發現問題到生成可執行處置方案，不超過半分鐘

黑科技四：借鑒OpenClaw的協同引擎——多機協同的“交通大腦”

△核心技術架構 · 端云一體智能體系 · 邊緣響應<50ms · 系統可用

當農場里同時有5臺農機在作業，如何避免沖突、如何分配任務、如何規劃路徑——

這是一個比城市交通調度更復雜的問題，因為農田里沒有固定的道路，作業任務隨時在變化。

AlphaFarm的解決方案是借鑒了OpenClaw思想，重新寫了一套協同引擎，這是一套專為非道路無人化作業場景設計的多機協同系統。

它通過CNP（Contract Net Protocol）競標機制來分配任務：

每一個新的作業任務發布后，所有在線農機會根據自身位置、油量、當前任務狀態自動“競標”，系統選出最優方案后下發指令。

整個系統的邊緣響應延遲<50ms，系統可用性99.9%，支持端到端TLS加密傳輸，同時支持私有化部署。

用數據說話：AlphaFarm的能力如何被驗證？

一個農業AI系統說自己很強，怎么證明？

丘沃智能給出的答案是構建一套嚴格的評估體系

團隊自主研發了MAJE（Multi-dimensional Agricultural Judgment Evaluation）框架。

這是一套專為農業決策AI設計的六維評估體系，涵蓋診斷準確性、方案完整性、定量精確性、區域適應性、緊急響應性和經濟合理性六個維度。

在此基礎上，團隊構建了AgriDecBench-2200

這是一個包含2200道高難度農業決策題的專業評測集，題目覆蓋病蟲害診斷、精準施肥、市場價格策略、農業機械選型、洪澇應急處置等20個農業場景，每道題都需要整合至少三個知識領域的推理。

AlphaFarm與國內外多個知名通用大模型做了對比，綜合得分9.02分（滿分10分），在農業垂直領域顯著領先。

團隊將于今年6月面向全球發布這套專業評測集以及評估程序等。

最值得關注的是區域適應性這一維度，AlphaFarm得分9.45，而GPT-4o僅為7.58，差距高達1.87分。

這恰恰說明了農業AI的核心壁壘所在：

通用大模型可以回答“什么是稻瘟病”，但無法準確回答“在河南商丘的氣候條件下、使用當地登記的藥劑、在小麥揚花期應該如何處置赤霉病”這一類問題。

這種高度本地化、高度場景化的決策能力，正是AlphaFarm通過大量真實農場數據訓練積累的核心優勢。

更重要的是，隨著IDRCO自主進化引擎的持續運轉，AlphaFarm的評分還在穩步提升。

這家公司，憑什么能做到？

浙江丘沃智能科技有限公司的核心研發團隊，是這個項目最值得關注的底牌之一。

• 湯泳（創始人）：江蘇大學在讀博士，前榮耀南京研究所模式識別實驗室主任，前富士通全球研發中心首席研究員，20余年AI研究與產業化經驗。他是那種既能在頂級實驗室做基礎研究、又能在大公司主導產品落地的稀缺型人才。
• 奚波（聯合創始人）：清華大學本碩，前中國節能環保集團，清潔能源發展部部長；作為公司首席信息官，一直在探索智慧農業新的范式和新技術的變革。
• 高廣謂（首席科學家顧問）：南京理工大學教授，斯坦福大學全球前2%頂尖科學家。他為農業領域模式識別系列算法提供了強大的學術支撐。
• 郭景華（首席科學家）：廈門大學副教授、博士生導師，全球前2%科學家，在Nature子刊等頂級期刊發表論文100余篇。他為AlphaFarm的農業AI算法體系提供了堅實的學術支撐。
• Michael Chen（首席研究員）：北京大學計算機學院博士，在CVPR/ICCV/ICRA等頂級計算機視覺和機器人會議發表論文10余篇，負責面向L4級無人拖拉機的融合感知與具身智能。
• 陳立邦（自動駕駛規劃總負責）：江蘇大學農業工程博士，SLAM與路徑規劃專家，負責面向L4級無人拖拉機的規劃核心算法。
• 王旭（協同作業系統設計負責人）：江蘇大學農業工程在讀博士，負責面向L4級無人拖拉機的控制核心算法。

這支團隊的罕見之處在于，它同時具備頂級AI研究能力（兩位全球前2%科學家）、多年真實工程落地經驗、以及深厚的農業領域知識。

這三種能力的交叉，正是農業AI落地最難跨越的壁壘。

不只是工具，而是無人農場的新范式

回到開頭的問題：中國農業的出路在哪里？

過去的答案是“數字化”，用數據輔助人的決策。

丘沃智能AlphaFarm希望能用AI替代人的決策，讓人從農業生產的執行層徹底解放出來。

這不是一個漸進式的改良，而是一次范式轉移。

當每一臺農機都有了自己的大腦，當農場的每一個決策都由AI自主完成，農業生產的效率邊界將被徹底重寫。

丘沃智能的目標，則是讓這套系統真正落地到中國的18億畝耕地

• 開物啟智，馭境無疆。

這八個字，是他們寫在公司文化里的愿景。

也許，這正是中國農業在AI時代應有的樣子。

體驗AlphaFarm：
alphafarm.agrox.cloud
官網：
www.agrox.cloud
[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