天天学农邱威霖:“识农AI”崭露头角,农业生产更加高效 | 年度访谈

邱威霖：AI。

人类第一次拥有了快速复制智慧的能力。天天学农旗下的AI工具“识农AI”使用次数超过600万次。

邱威霖：2025年公司推出农业行业领先的AI工具“识农AI”，从问答模型升级为主动推送服务，融合多模态交互、知识图谱技术，实现“拍照诊断—智能答疑—方案生成—学习推荐”全流程服务，全年服务数十万用户。识农AI荣获GET2025教育科技大会“教育+AI先锋企业奖”，入选2025产业互联网千峰奖“产业AI30强”，与1688、京东工业等行业巨头共同跻身产业数字化年度标杆行列。推出国内首个农业AI认证课程——《农业AI应用师》。

天天学农APP推出“繁星计划”，启动农业创作者生态建设，推动APP从PGC向PUGC模式转变，目前已有数千名专家老师、企业官方账号入驻平台。

数据资产化，2025年10月，“天天课堂课程数据资源”成功完成数据资产入表深圳数交所，开创职业教育数据价值化新范式，为行业提供“农业方案”，整合千万级用户学习行为数据与生产数据，建立农业数据标准化体系，解决产业链数据碎片化问题。

一是构建了独特的农业数据体系。构建了农业领域稀缺的图像、文本、视频、农事记录、环境与农事管理过程数据等多模态真实生产场景数据。这些数据源于一线农技服务与种植实践的深度沉淀，完整覆盖作物全生长周期的时序特征、病虫害在不同阶段的细粒度表现及对应的处置方案。

同时，通过“一线数据采集—专家标注—模型权重优化”，将农学专家的隐性知识转化为高置信度的训练样本。经过12年沉淀，已建成亿级规模的农业图像、案例、视频与诊断样本构成的非公开农业垂直数据资产。

二是提升了算法能力。自2018年以来，识农AI一直深耕面向农业场景的专用视觉大模型架构，经过七年技术迭代，针对田间非结构化环境中的高噪声场景（复杂光照、叶片遮挡、背景杂乱）及类间相似性高（不同病害症状相近、同一病害时序表现差异大）等细粒度视觉分类（FGVC）痛点进行了专项攻关。

我们构建了具有极强鲁棒性与域适应能力的识别架构，并通过持续的在线学习策略，在农事一线服务中不断微调模型参数。确保算法在真实作业环境下的推理精度。

三是完善了服务体系。不止于病虫害识别，而是构建了基于AIAgent（智能体）的全链路决策智能服务体系。该体系从问题识别、原因判断，到对接农技人员远程指导、匹配合适的投入品方案，再到配套农业课程提升种植认知，形成“诊断—指导—用药/用肥方案一能力提升”的一体化服务链路。这种将AI能力与线下农技服务深度结合的模式，更符合农业生产对持续服务与结果负责的需求。

邱威霖：一是病虫草害、农药、肥料等农业知识更专业。在病虫草害、农药、肥料等农业知识方面，学农AI提供专业的解答和建议，帮助农民更好地管理农作物，提高农业生产效率。

二是拥有个性化农事管理工具，能帮助一人管多种作物。学农AI覆盖农林畜牧渔全产业，为不同领域的农业从业者提供个性化的管理方案，满足多样化的生产需求。通过智能化的管理工具，学农AI帮助农民实现一人轻松管理6种以上作物，提高管理效率，节省人力成本。

三是农业AI+真实专家共同服务。学农AI不仅提供AI智能服务，还拥有百名真实农技专家团队，为农民提供更权威、更专业的技术支持。

此外，识农AI集成20+款农业AI场景化工具，可一站式解决识病虫、作物营养、配药、称重、学习等农事难题。

邱威霖：针对用户端，解决通用AI工具不垂直，农业专业性不足的问题，提供农技问答、农资方案制定、配药配肥等专业的农业服务。

针对企业端，提供企业专属AI工具定制服务，助力企业内部使用、渠道商合作方服务。

针对政府端，提供地区+产业AI定制服务，帮助地方政府更好的管理、服务产业。

邱威霖：以AI工具为核心载体，打造农技服务智能入口。核心升级识农AI并落地神农农业大模型，融合图像识别、多模态交互、知识图谱技术，实现“拍照诊断病虫害—智能答疑—定制防治方案—精准学习推荐”的全流程服务。

以农业智能教育为核心阵地，重塑农技学习新模式。把智慧农业的“个性化、精准化”理念融入农技培训核心，通过算法分析用户种植品类、学习行为、生产痛点，打造千人千面的个性化学习推荐系统；利用AI大模型自动生成全作物、全生长周期的教学内容，结合VR/AR、云端课堂升级教学形式，实现24小时智能答疑，打破传统农技教育时空、地域限制，让学习与生产需求精准匹配。

邱威霖：我觉得有两个。

一个是，AI赋能内容生产与教学，利用大模型技术自动生成图文、视频等教学内容，提升课程更新效率，覆盖全作物、全生长周。

另一个是，个性化学习推荐系统，基于用户学习行为数据与生产场景，通过算法精准匹配学习需求，在APP、小程序自动推送，解决传统农业教育“理论与实践脱节”的痛点。

邱威霖：当前制约农业企业持续增长的最大瓶颈是农业产业要素的融合梗阻与数智化转型的落地失衡。

复合型人才供给断层，既懂农业生产、又掌握数智技术的新农人稀缺。

产业链与数据要素碎片化，数字基建在田间的应用深度不足，上下游割裂导致农产品精深加工能力弱、附加值低，且农业数据缺乏标准化整合，无法形成有效价值闭环。

技术创新与产业需求脱节，部分科技成果“重研发、轻落地”，适配农业复杂场景的轻量化技术供给不足，同时企业盈利模式单一，抗行业周期、成本控制能力弱，技术商业变现难度大。

公司未来3-5年的发展战略将围绕整合内外部资源，凝聚产业发展合力展开。

聚焦核心赛道，深耕农业AI+农技服务+职业教育主业，围绕病虫害识别、智能种养、农技培训等核心需求做深做透，筑牢核心竞争力；整合产学研资源，与农科院、高校、农资农机企业打造产业链协同生态，共享数据、技术与渠道资源；凝聚用户与专家群体，夯实千万级农户与农技专家资源池，建立“用户需求-专家指导-技术优化”的闭环服务体系。

在公司未来创新发展方面，不断升级技术与模式，激活产业增长新动能。

技术焕新，迭代多模态农业大模型，开发适配农村场景的轻量化AI产品，提升技术普惠性。

模式焕新，推行“AI+专家”双轮驱动服务，拓展ToB+ToC融合模式，为农业企业、合作社提供SaaS化数智解决方案，为农户提供个性化农技服务。

价值焕新，从单一技术服务向全产业链数智化赋能延伸，覆盖育种、种养、加工、流通等环节，同时联农带农建立利益联结机制，让农户共享产业增值收益，响应国家乡村振兴与农业现代化政策。

给同行的发展建议是：聚力主业，锚定实际需求不盲目扩张，深耕自身核心领域，把技术和服务做深、做透、做精，避免脱离田间实际的“技术过剩”，以解决农业生产真实痛点为核心；

焕新能力，以数智化赋能产业升级，积极拥抱AI等新技术，但要注重技术的轻量化、低成本与易操作，让数智技术真正走进田间、服务农户，而非停留在企业内部。

邱威霖：筑数据壁垒：积累真实田间多源数据，建“反馈-审核-优化”数据治理闭环，打造农业职教+农技服务差异化数据资产。

强技术内核：升级多模态融合架构，优化轻量化模型适配农村场景，融合AIAgent等前沿技术。

深场景落地：深耕农业职教全链路，向育种、流通等全产业链延伸，推出“AI+专家”双轮服务模式。

建产业生态：深化产学研合作、联合运营商/农资农机企业，参与行业标准制定。

邱威霖：提升问答准确性；增加更多实用场景下的智能体，提升易用程度；为企业、政府提供更多定制化选项。

邱威霖：AI赋能内容生产与教学，利用大模型技术自动生成图文、视频等教学内容，提升课程更新效率，覆盖全作物、全生长周。

个性化学习推荐系统，基于用户学习行为数据与生产场景，通过算法精准匹配学习需求，在APP、小程序自动推送，解决传统农业教育“理论与实践脱节”的痛点。

2026年作为“十五五”开局之年、农药“一证一品同标”实施元年，农资行业迎来转型关键期；化肥进口配额与绿色认证双重约束，倒逼企业从价格竞争转向“合规+技术+服务”综合竞争，行业集中度持续提升；国际形势复杂多变，原料价格波动起伏给农资行业的未来带来了诸多不确定性。

站在全球百年未有之大变局的关口，农业进入高质量发展阶段的深水期，“阵痛感”在所难免。在新旧周期交替之下，也蕴藏着新的发展机遇，如何理性观察当下巨变的宏观环境，如何预测未来更多的确定性商机，新兴科技将会引发哪些产业变化？这一切尚待揭晓。

辞旧迎新之际，正是答疑解惑之时。农财网农化宝典推出《2026农化企业年度访谈》栏目，以“聚力・焕新”为核心话题，采访农化行业知名精英，回顾2025年的得与失，分享对2026的预测与思考。

作者丨任亚航、李木华

编辑丨农财君

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