3月20日，在养分资源高效利用全国重点实验室学术委员会第三次会议上，中国工程院院士、中国农业大学教授张福锁面向全球首次发布土肥大模型标志着农业专业知识向田间地头延伸的“最后一公里”正在加快打通。而农业大模型不仅仅有土肥大模型，随着AI技术的快速发展，2025年农业大模型呈现爆发趋势，多个“行业首个”“全球首个”密集发布。截至2026年初，国内农业领域已发布的大模型总数约40个，本文为您系统梳理了国内代表性农业大模型，带您一窥农业大模型的发展图景。发布单位：中国农业大学
发布时间：2023年12月（神农1.0），2024年7月（神农2.0），2025年10月（神农3.0）主要内容：神农大模型是由中国农业大学研发的国内首个农业垂直领域大模型，历经1.0至3.0三个版本迭代，逐步构建起覆盖育种、种植、养殖、遥感、教育、政策六大类共36个农业智能体的综合性AI系统。其中，3.0版本通过动态稀疏机制与增量压缩技术，在保持性能提升5%的同时使算力需求降低50%，并支持断网运行以适配田间恶劣环境；3.0版本模型整合了1000万条农业知识图谱、2000万张标注图片及5000万条生产数据。
应用场景：在智慧育种领域，神农大模型通过智慧育种智能体将生菜“雁栖2号”的育种周期从5年大幅缩短至2年；在智慧种植方面，辽宁沈阳的玉米种植户借助该模型将每亩成本从480元降至400元以下，实现了水肥精准管理与产量提升；在病虫害诊断中，黑龙江农户通过“神农卫田”小程序拍照上传叶片病斑，仅需数秒即可获得诊断与防治方案，服务已覆盖超10万用户；在北京昌平的大棚里，巡检机器人调用病虫害识别智能体确诊生菜叶斑病后，同步触发灌溉智能体调整水肥配比，使人工成本降低30%，系统性地实现了从育种到田间管理的全链条智能化。发布单位：中国农业大学
发布时间：2025年1月
主要内容：孺子牛大模型是国际奶业领域首个垂直大模型，累积近10年国内TOP40奶牛养殖集团超210万头奶牛数据，占全国荷斯坦奶牛存栏量的30%，整合了全球顶尖奶业研究语料库。模型依托国内GLM-4大语言模型架构，配备百亿级参数，深度适配中文语境，具备四大功能：一是牧场超级大脑模块，提供个性化推荐、自动化运营报告生成、多语言沟通及高效信息检索；二是智能决策系统模块，实时监测奶牛健康状况、预测牛奶产量、评估产品质量；三是仰廉数字书院模块，帮助用户查询文献、标准、行业报告及在线课程；四是数字孪生牧场模块，以真实牧场物联网数据为基础，模拟生产环节，支撑数据分析和管理策略调整。
应用场景：孺子牛大模型主要服务于规模化奶牛养殖场和乳业企业。在牧场日常管理中，牧场超级大脑可自动生成每日运营报告，为牧场主提供个性化管理建议；智能决策系统通过实时监测奶牛行为数据和生理指标，可提前预警疾病风险，如乳房炎、蹄病等常见奶牛疾病，减少经济损失；数字孪生牧场模块则可用于模拟不同管理策略下的产奶量变化，帮助牧场优化饲养方案和繁殖计划。模型已应用于国内40家大型奶牛养殖集团，覆盖超210万头奶牛。
发布单位：北京市农林科学院
发布时间：2025年2月
主要内容：农科小智V2.0是一款多模态农业大模型，攻克了多模态数据融合、低算力环境适配、多语义理解等技术难题，成功本地化部署了国产AI大模型DeepSeek-R1（671B）版本，构建起“大模型+农业专有知识库”双驱动架构。模型具备农业病虫害诊断、农技咨询问答、农产品市场行情、农产品电商智能客服等多种语义理解和交互服务。2.0版本升级后，逻辑推理与复杂任务处理能力提升了21%。
应用场景：农科小智V2.0主要面向农业政务管理、农技推广和农户咨询服务三大场景。在政务管理场景中，模型可辅助农业执法人员快速评阅案卷，自动核对执法依据；在农技推广场景中，已累计提供政务决策、农业园区规划、种养殖技术咨询等在线服务11.53万余次，月平均访问量超6000人次。在农户服务场景中，农户可通过手机与“农科小智”对话，拍照识别病虫害，获取诊断结果和防治建议，实现“一对一”的农学顾问服务。
发布单位：哈尔滨工业大学
发布时间：2025年3月（1.0版），2025年10月（2.0版）
主要内容：天工开悟是国内首个多类型、泛品种、跨区域的农业作物生长大模型，1.0版本包含问答大模型KwooLa、多模态大模型KwooVa、生长大模型KwooGr三大模块。2.0版本在1.0基础上进一步增强了基础问答能力、深度思考能力、生长预测能力以及农事决策能力，同时新增五大技术突破：外源知识理解、可解释推理、高精度预测、农事决策与群体智能调度。模型升级为Qwen-3-8B基模型，采用基于强化学习的思维链过程监督方法，实现更适用于农业场景的决策推理能力；同时构建了蕴含667个农业模型算法、1306个数据节点的智能体网络，实现耕种管收全流程的智能体协同决策。
应用场景：天工开悟可实现对水稻、玉米、大豆、小麦等24种作物64个品种的高精度、长周期生长预测，结合天气、土壤、管理等外部干预因素，为农事生产提供精准种植方法和种植指导建议。模型已累计服务土地面积超过100万亩，平均减少生产管理成本10%，平均提高产量5%。2.0版本新增的全生育期农事规划功能，可利用定性与定量融合推理技术，针对中短期、全周期的个性化农事任务，实现时间锚点、农事项目、农事操作、水肥药剂量的序列化输出，适用于智慧农场建设和大规模作物种植管理。
发布单位：中国农业大学
发布时间：2025年3月
主要内容：神农百晓大模型是首个国家级农业教育大模型，以“神农大模型2.0”为底座，基于10TB超大规模专业数据集训练而成，融合1000万条农业知识图谱、2000万张标注图片、2万本图书、20万条农学试题、5000万条农业生产数据。模型结合思维链推理、Unity3D可视化、文生图等技术，开发了时空育种仓、育种推理机、智能试题、农事影音日志、病虫害捕手等多种智能体，实现了育种教学内容的直观展示、互动考核及考核试题的机器智能评卷。
应用场景：神农百晓主要应用于农业教育场景。在教育场景中，模型覆盖作物学、植物保护、畜牧兽医、农业资源与环境、农业工程等农学核心领域知识，可作为农科院校的教学辅助工具，为学生提供智能问答和自主学习支持。作为国家智慧教育平台2.0智能版发布的13个学科垂直模型之一，神农百晓为高校师生提供“资源+场景+测评”一体化服务。
发布单位：中国移动
发布时间：2025年4月
主要内容：通过集成多种农业典型场景的AI专业模型，进行协同运算与深度分析，为农业生产提供专业级、科学化的辅助决策建议，为高标准农田平台深度赋能。具备农技知识问答、农情预警、农田灌溉规划、农作物长势监测、农事智能规划五大功能，通过智能一体机提供种植仿真、风险预警、地块评估等一站式服务。
应用场景：服务于规模化种植农场和农业产业园，通过多源数据构建防灾护盾，通过卫星遥感与物联网传感器融合，实现农情灾害早发现，早预警，早处置；依托土壤墒情监测与气象预警联动，对机井和灌溉设备进行智能管控，提升肥料利用率和节水效率，建立“节水-增产”双效机制；运用卫星遥感+无人机巡田，可提前预测产量波动，为生产决策提供建议。
发布单位：中国农业大学、上海人工智能实验室、崖州湾国家实验室
发布时间：2025年5月
主要内容：丰登是中国首个种业大模型，以水稻为例发布了全球首个专为水稻生物育种打造的大语言模型“丰登·水稻”（SeedLLM·Rice）。模型系统整合了全球超过140万篇中英文文献，覆盖该领域公开发表成果的98%以上，以腾讯通义千问模型为基础通过预训练与精调流程开发。模型构建了全球首个水稻多组学知识图谱，整合1879篇关于水稻转录组和蛋白质组的文献数据，包含超过40万个节点与157万条边，系统汇聚基因表达水平、蛋白丰度与基因组功能注释信息，实现图文协同推理能力。
应用场景：丰登主要应用于水稻生物育种研究和育种实践。模型可自动调用图谱中关联的文献，融合表达模式与功能注释信息，生成具备多组学支撑的专业回答，解决“基因是否具备环境响应能力”等复杂问题。评估结果显示，图谱增强使丰登模型在专家级任务中的平均得分从67分跃升至85分。模型已被包括国际水稻研究所在内的全球600余家育种机构采用，能够自主提出假说、设计实验并分析结果，大幅提升育种效率。
发布单位：北京市农林科学院赵春江院士团队
发布时间：2025年5月
主要内容：奇稷大模型是全国首个在农业领域具备千万量级知识资源的大模型，在多模态农业数据集生成、知识图谱可视化构建、核心模型算法开放服务和大模型聚合推理等方面填补国内技术空白。模型算力处理能力可达31PetaFLOPS，面向用户日服务能力达500万次。模型参数规模达6710亿，整合了国内农业领域千万量级的知识资源，构建了完整的农业知识图谱体系。
应用场景：奇稷大模型主要面向农业科研机构、农技推广部门和农业企业，提供大规模知识检索和智能问答服务，形成承载全国农技人员和农户的用户量最大、知识服务最活跃的农业开源算法与知识服务社区。
发布单位：农业农村部农村经济研究中心、浙大城市学院
发布时间：2025年5月
主要内容：囊括了100万条农业农村法律法规、近100万个涉农司法判例、1000余份现行有效的农业农村政策文件，构建了一个面向农民、新型农业经营主体、农业行政执法人员等群体的法律政策智能服务平台。
应用场景：一是支持关键词、案例等多模态检索，助力用户快速找到所需的法律政策信息，实现普通民众对纠纷的免费检索功能；二是考虑到农业农村领域法律纠纷的复杂性和多样性，它具备强大的矛盾识别和纠纷预警功能，能够敏锐捕捉潜在风险，帮助农民朋友识别合同陷阱，预防法律纠纷；通过智能问答、生动的案例分析等形式，能将晦涩难懂的法律法规转化为通俗易懂的语言，提升公民法律意识。
发布单位：北京市农林科学院、中国畜牧业协会
发布时间：2025年5月
主要内容：全国畜牧兽医行业服务云平台汇聚了北京市农林科学院、中国农业大学、南京农业大学、峪口禽业等行业顶尖兽医专家的丰富临床数据与行业经验，整合了猪鸡牛羊70种类型疫病5万个实体的知识图谱、3万条行业专家症状知识库、2万条图文症状对等专业知识。模型以现代人工智能为基底，专注于畜禽疫病智能诊断与精准研判，诊断准确率达95%以上。
应用场景：全国畜牧兽医行业服务云平台适用于畜禽典型疫病的自助在线诊断，为养殖企业和养殖户提供简单易用、及时准确的图文多轮问诊服务，已在北京、河北、广东等地进行示范推广应用。模型将疫病诊疗响应时间由48小时缩短为12小时，避免了疫病扩散造成的经济损失；通过疫病的早期预判与指导建议，防治疫病发生，优化养殖流程，养殖成本下降10%以上。
发布单位：中国中化（先正达集团）
发布时间：2025年6月
主要内容：iMAP是业内首款农业种植大模型，采用“作物机理×大模型×智能体”融合AI系统，实现可解释、可追溯、机理驱动的智能算法新架构。模型整合超千万量级农业知识资源，形成基础知识、环境资源、生产种植等6大农业主题数据，10余类多模态高质量农业数据集。模型贯穿“耕-种-管-收”农业种植全过程，具备高精准、高可靠的复杂任务处理能力，支持文本、图像、视频等多模态集成分析。
应用场景：iMAP依托先正达集团在全国26个省建设运营的数百座MAP技术服务中心和线下服务规模超4000万亩的独特场景优势，构建起“线上智能决策+线下贴身服务”的融合服务模式。模型首版产品正在内蒙古和东北等主要粮食产区开展应用验证，围绕玉米等主粮作物，试点面积累计100万亩。应用成效使农事决策时间缩短75%，节约水肥10%-20%，增产8%-10%，亩均增收约150至200元。
发布单位：西北农林科技大学、华为技术有限公司
发布时间：2025年8月
主要内容：九壤耘星农业大模型是基于自主创新平台训练发布的农业大模型，集成了昇腾AI云服务的强大算力支撑以及ModelArts平台高效的模型开发管理能力。通过创新算法架构，构建了多源数据融合、知识图谱构建、智能分析决策等先进方法，形成了六大细分模型：臻果大模型（聚焦果业）、慧牧大模型（聚焦畜牧）、智控大模型（聚焦智能控制）、丰禾大模型（聚焦大田作物）、秦特大模型（聚焦中药材与茶叶）、保壤大模型（聚焦土壤退化治理）。
应用场景：九壤耘星已在陕西、山西、四川、甘肃、宁夏、新疆、内蒙古等地试点应用，累计服务耕地超20万亩，产生效益过亿元。在果业场景中，臻果大模型运用AI技术深度解析基因与环境数据，实现育种栽培、水肥管理、病虫害与成熟度监测的全面智能化；在畜牧场景中，慧牧大模型集成精准选育、智能调控环境、疾病预警、营养监测等功能；在土壤治理场景中，保壤大模型智能监测分析土壤指标，提供全方位的修复与防护策略。面向未来，模型将推进与国家核心产业体系的紧密对接。
发布单位：西北农林科技大学
发布时间：2025年9月
主要内容：羊产业垂直大模型，覆盖育种、行为分析、疫病诊断、营养调控等功能。
应用场景：面向养羊企业和养殖户，提供精细化养殖管理服务
发布单位：安徽省农业农村厅、科大讯飞
发布时间：2025年10月
主要内容：融合安徽省农业大数据与科大讯飞语音识别技术，具备农业知识问答、农事决策支持等功能。
应用场景：面向安徽省农户和农技推广人员，提供本地化农业技术咨询服务。
发布单位：西北农林科技大学、科大讯飞
发布时间：2025年11月
主要内容：智慧牧业大模型，融合超1亿条养殖行业数据，具备动物行为分析、疫病预警、营养配比、繁殖管理等功能。
应用场景：服务于规模化养殖场，实现全流程智慧畜牧管理。
发布单位：中国农业科学院（唐华俊院士团队）
发布时间：2025年12月
主要内容：首个服务于高标准农田建设与耕地保护的大模型，具备耕地质量评估、农田规划、土壤健康监测等功能。
应用场景：服务于国家耕地保护战略，辅助农田规划与管护。
发布单位：南京农业大学
发布时间：2026年1月
主要内容：司农是国内首个面向全社会开源的通用农业大模型底座，致力于降低农业AI应用门槛。模型具备农业知识问答、图像分析、场景推理和智能决策支撑四大核心能力，整合了南京农业大学在作物学、植物保护、农业资源与环境等领域的深厚学术积淀，构建了涵盖种植、养殖、土壤、气象等多维度的农业知识体系。作为开源底座，司农支持科研机构和企业在此基础上进行二次开发和细分领域微调。
应用成效：司农的开源模式有效促进了农业AI生态建设，吸引了多家农业科技企业和科研院所参与共建。模型降低了农业垂直领域应用的开发门槛，为后续细分场景模型的快速孵化提供了基础支撑，推动了农业人工智能技术的普惠化发展。
发布单位：安徽农业大学
发布时间：2026年2月
主要内容：棃想是全球首个梨产业垂直大模型，聚焦梨的全产业链智能化管理。模型整合了安徽农业大学在果树学领域多年的研究成果，覆盖梨的智慧育种、精准栽培管理、病虫害智能识别与防控、采后加工与品质评鉴等全环节。模型融合了多源数据，包括梨品种基因信息、生长环境数据、病虫害图像库以及加工工艺参数，构建了完整的梨产业知识图谱，可为梨产业提供从品种选育到市场流通的全周期技术支持。
应用成效：棃想模型已在安徽砀山等梨主产区开展应用验证，帮助种植户精准识别梨黑星病、梨锈病等常见病害，诊断准确率达90%以上；在栽培管理方面，模型根据气候和土壤条件智能推荐施肥、修剪和疏果方案，有效提升了梨果品质和商品率，为地方梨产业提质增效提供了技术支撑。
发布单位：中国农业大学张福锁院士团队
发布时间：2026年3月
主要内容：土肥大模型是国内首个聚焦农田土壤与肥料智能管理的垂直大模型，创新构建了“大模型底座+智能调度平台+多场景农业智能体”三位一体架构。模型整合了28亿条土壤主要养分数据，覆盖14项关键指标、70年尺度（1980-2050年）和1×1公里网格精度，模型准确率达95%。底座模型具备农业知识问答、农业图像分析、场景推理和智能决策支撑能力；在此基础上构建了10款专项智能体，包括主要作物专用肥智能体、作物缺素诊断智能体、土壤健康智能体、肥水一体化智能体、高产栽培智能体等。
应用成效：土肥大模型依托“云—边—端”协同架构，边缘设备可在2小时内完成快速部署，数据处理量达100GB/日以上。在东北黑土地保护中，模型对土壤健康进行智能监测并提供修复策略；在水稻主产区，水稻种植智能体根据土壤养分状况和气候条件智能推荐施肥方案和灌溉计划。模型已在多个农业主产区开展应用验证，推动肥料生产、养分施用和日常管理全链条自动化智能管理，有效提升肥料利用率，减少农业面源污染。
总而言之，农业大模型正呈现出两大发展趋势：一是从“通用问答”走向“垂直深耕”，相较于以往通用的农业知识问答模型，当前模型越来越多地聚焦于具体领域，直接服务于特定产业的痛点；二是“开源”与“国产化”并行，越来越多模型选择开源，以降低农业AI应用门槛、推动生态建设，同时从芯片到算法也强调自主可控，以适应农业数据安全需求。
