iMAP农业种植大模型上榜首批中央企业人工智能高价值场景

近日,2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC)在上海举办。在“AI焕新 产业共赢”企业人工智能产业发展论坛上,国务院国资委精心遴选的首批40个中央企业人工智能战略性高价值场景正式对外发布。中化农业MAP“粮食作物智慧化生产种植管理决策”从数百项建设场景中脱颖而出,成功上榜成果名单。

高价值应用场景是人工智能技术价值实现的核心载体与战略支点,既划定技术落地的价值边界,又构建起技术成果转化的实践平台,通过形成“需求牵引-技术适配-产业赋能”的闭环机制,成为推动人工智能从理论突破向产业变革跨越的关键枢纽。

“粮食作物智慧化生产种植管理决策”场景建设成果依托中化农业iMAP农业种植大模型,通过“作物机理×大模型×智能体”三体融合技术,围绕作物全生命周期,打造一站式闭环服务体系,推动粮食作物生产迈向全周期数智化转型。该高价值场景覆盖播前分析与种植规划、种植方案智能推荐、作物田间监测管理、作物产量动态预估四大环节,有助于提升土地产出率、资源利用率和劳动生产率,助推农业现代化的转型升级,实现粮食作物的产量和品质提升,保障粮食生产安全。

作物全周期智慧化种植管理

播前分析与种植规划

基于AI模型驱动,对历年种植数据进行深度剖析,从地块生产力评价、所在区域环境分析、历史周期性灾害判断、适宜品种推荐等多维度生成播前分析报告,为种植户提供全面细致的解析,帮助深入了解农场现状,为种植规划提供坚实依据。

种植方案智能推荐

基于土壤地力、气候条件、历史产量数据以及作物品种遗传特性,评估地块生产力水平,实现区域最优品种方案智能推荐。同时以施肥和灌溉的机理模型为基础,依据作物对水分、养分的需求规律,充分分析气象、土壤等环境数据和作物生长的互作关系,动态生成科学高效的灌溉及施肥方案。

作物田间监测管理

结合iMAP种植大模型,对遥感、气象、土壤等多源数据进行智能化分析,实现作物长势实时诊断,提升管理效率。在作物长势异常、农气灾害预警、病虫害预警等方面提供预警服务,助力用户实现精准的田间农事,降低种植风险,提升产量。

作物产量动态预估

利用作物生长机理模型与人工智能技术,结合环境因素预估作物生长指标,通过动态管理田间种植,实时预测产量,为种植决策提供直观依据,提升农业生产的精准度与效率,确保稳产高产。

IMAP具备四大核心优势:

技术首创性:首创“作物机理×大模型×智能体”融合Al系统。

数据完整性:拥有真实、海量、高质量的全产业链农业数据生态。

产业变革性:推动“经验种植”向“工业级标准生产”跃迁。

推广实用性:设计贴近农民需求,操作门槛低。

目前,依托中化农业MAP覆盖全国核心种植区域的服务网络进行推广,这一场景已完成了100万亩耕地的试点验证,西北试点地区更是创造了千亩方单产1.6吨的纪录。同时,iMAP种植大模型助力农业生产种植,农事决策时间缩短75%,节约水肥10%-20%,增产8%-10%,生产效率大幅提升,亩均增收约150至200元。部分地区还实现农业生产碳排放有效降低。

未来,中化农业MAP将推动iMAP大模型在农业生产中的规模化应用,通过AI标准化赋能全产业链,为粮食安全与农业可持续发展提供技术支撑。