中新網北京6月3日電 (記者 尹倩蕓)2026年被業界視為“AI智慧體應用元年”。在經歷了大模型的喧囂後，能夠自主理解任務、調用工具並執行動作的智慧體，正加速涌向實體經濟。

　　其中，看似傳統的大農業領域，成為這波智慧化浪潮中應用最集中、變革最深刻的場景之一。多家行業機構分析預測，2026年中國智慧農業市場規模將突破1340億元，智慧體技術在其中扮演關鍵角色。從大田種植到畜禽養殖，由大模型驅動的“AI農技員”“AI獸醫”批量上崗，正在改寫延續千年的農業生産方式。

　　在河南，畜牧業龍頭企業牧原股份的智慧化豬舍裏，AI獸醫已投入全天候值守。

　　日前，牧原股份與中國科技公司簽署戰略合作協議，雙方將基於千問基座模型共建養豬大模型。該模型融合企業30餘年養殖知識與全産業鏈330萬套智慧裝備每日産生的20億條數據，被封裝為可嵌入日常流程的AI智慧體。

　　與通用大模型的被動問答不同，這一模型對接了豬捨得巡檢機器人、環境感測器和智慧耳標系統，不再被動等待提問，而是主動捕捉異常。當某頭育肥豬的體溫、採食頻次和叫聲出現細微波動時，系統即刻結合歷史病歷和知識圖譜自動分析，生成治療建議工單，推送至一線技術員移動終端。

　　牧原技術負責人介紹，過去發現豬不吃食，飼養員找獸醫、翻手冊、憑經驗判斷，平均響應需要個把小時；現在從發現異常到推薦用藥的閉環，僅需數秒。其名為“小牧助手”的AI應用，已把每批次約600頭豬的健康檢測耗時從20分鐘壓縮至秒級，效率提升超百倍。

　　類似變革正在更多養殖場景中鋪開。在天津寶坻區國家現代農業産業園，天食智慧牧業的AI健康預警系統已投入全天候運作。系統通過智慧項圈和谈球吧官方网站電子耳標實時監測奶牛運動、採食與健康數據，自動上傳至雲平臺，不再依賴人工逐一巡檢，而是主動捕捉異常。

　　當奶牛的活動量、採食頻次或反芻節律出現細微波動時，系統即刻結合歷史健康檔案自動分析，生成預警工單推送至技術員終端。

　　牧場相關負責人介紹，過去人工核查牛群健康數據耗時較長，如今AI自動標記異常個體、精準提示發情與疾病徵兆，勞動生産率提升30%，成母牛年單産較傳統管理提高400公斤。

　　AI的早期介入還能識別採食下降、肢蹄異常等細微變谈球吧官方网站化，減少不必要的應激操作，讓養殖管理更趨精細。

　　種植業同樣在改變。今年5月，“慧種稻”AI農業智慧體在江蘇發佈。該智慧體覆蓋水稻生産全週期，可實時診斷長勢、生成施肥處方並直聯無人機作業。上線以來，已服務耕地200萬畝，預計年內將覆蓋2000萬畝，讓水稻種植從“看天吃飯”轉向“知天而作”。

　　水産養殖領域，AI正展現出顯著增産潛力。廣西防城港東興市紅樹林農業有限公司的養殖基地引入AI“廠長”，整合AI演算法、高清水下攝像頭與感測器網路，24小時實時採集蝦群數據，自動調控水閥與投料，每日精準投喂300余次。目前，該基地一年可養對蝦5茬，年産量35萬至40萬公斤。

　　AI智慧體正以“最輕量化”的方式滲透進農業的毛細血管，用標準化服務彌補農業人才和經驗的缺口。

　　在2026年農業人工智慧發展大會上，與會專家表示，如何讓大模型不僅“會回答”，更能“懂農情、會計算、能決策、可落地”，是培育農業新質生産力的關鍵命題。

　　專家認為，農業智慧體需要打通“感知—認知—決策—執行”的閉環。從行業實踐看，當前生豬、奶牛等規模化程度較高的畜種已率先跑通了這一鏈條。

　　不過，專家也提醒，農業智慧體的規模化仍面臨硬制約。農業場景的碎片化、數據採集的非標準化，使得模型容易出現“幻覺”；很多偏遠養殖場網路延遲高、算力基礎設施薄弱；一線勞動者對AI的信任度和使用習慣培養尚需過程。