我们拆了市面上 20 个"农业大模型"，发现 90% 都解决不了同一个问题

先讲个真实的故事。

去年秋天，我们去湖南一个柑橘产区做调研。当地一个种植大户老周，听人说手机上有个 App 能识别病虫害，就兴冲冲下载了。

他蹲在果园里，对着一个长了黑斑的橘子拍了张照片，App 转了半天，告诉他——"识别失败，请重新拍摄。"

他又拍了一张。这次 App 识别出来了，结论是"苹果炭疽病。"

一个种橘子的，App 告诉他是苹果的病。

老周把手机往兜里一揣，说了句我至今难忘的话："这东西，还不如隔壁老王看一眼管用。"

这件事后来成了我们决定做农业大模型横评的起点。

我们想知道一件事：市面上这些号称"赋能农业"的 AI 产品，到底能不能用？

花了两个月，测试了 20 个产品。有大厂出的，有独角兽的，有高校实验室孵化的。我们模拟了几十个真实场景——田间的、大棚的、山上的、雨天的、信号差的。

结论可能让很多人不舒服：90% 的产品，倒在了同一个问题上。

什么问题呢？不是算法不够强，不是算力不够大，而是——多模态识别。

说人话就是：一个农民拿手机随便拍张照片，AI 能不能准确判断出问题。

听上去很简单对吧？但你知道真实的田间照片是什么样的吗？

阳光下反光刺眼、叶片层层叠叠全糊在一起、虫子咬的孔和泥巴溅上去的点混在一起、拍照的人蹲在田埂上手是抖的。

实验室的训练数据，跟真实的田间照片，完全就是两个世界。

我还试过用河南话、四川话、湘西土话三种方言说同一句"这庄稼咋整啊"。20 个产品里，能完全准确识别所有方言的——零。有好几个产品直接把"庄稼咋整"识别成了"播放音乐"或者"打开设置"。我坐在办公室测到这儿的时候，是真的笑了。

还有一个更有意思的问题：离线。

很多地方别说 5G，4G 信号都是时有时无。你在一个山沟沟里种柑橘，想让 AI 帮你看看病虫害？不好意思，先爬到山顶找信号。

但大多数产品设计的时候，默认用户是在城市里拿着旗舰手机、连着 WiFi、在光线充足的环境下使用。他们从根上就没想过"用户可能不在服务区"这件事。

这就是为什么我说，90% 的产品倒在了同一个问题上：它们解决的是"有网有电有标准输入"场景下的问题，而农业最迫切需要的，恰恰是"没网没电没标准"场景下的能力。

农业 AI 的及格线从来不是"比人聪明"。说实话，现阶段 AI 想在经验层面超过种了三十年地的老农，不现实。

但有一件事 AI 应该做到：比人能扛。

不管刮风下雨有网没网，它都得在。一个老农可以半夜两点起来巡田，AI 不能只在有 5G 信号的地方才工作。

当然，我们也看到了一些做得好的。比如有一家产品在离线识别上做得相当不错，模型压缩到手机上，没网也能跑。还有一个团队花了大力气收集方言数据，至少在西南官话区的识别率明显高于同行。这些我们后面会单独出一篇文章详细介绍。

最后说一句，这篇文章不是要否定这个行业。

恰恰相反，我们觉得农业 AI 这件事太重要了，所以才不能说假话。现在整个赛道都忙着吹牛、融资、上新闻，愿意蹲在地头说实话的人太少了。

但真正能让农业 AI 走下去的，不是融资额，是老周这种人说一句"这东西确实有用"。