农业系统具有高度的非线性与时空质性，其农艺阶段受气象波动、生物胁迫及人为干扰等多维随机组成要素构成影响，且技术平台与用户多样化需求之间存在明显的供需错配，黑龙江省应如何以“数智赋能”为战略中枢，通过农机农艺的配置对接，构建起全要素优化、全产业链垂直集成的现代化农业体系，从而实现生产范式从“经验驱动”向“数据驱动”的根本性跨越，真正实现增产增收和提质增效的宏观目标？在此背景下，2026年1月10日，“龙江大田粮食作物智慧化生产创新范式的实践探索与思考”技术论坛在黑龙江省科学会堂第二会议室成功举办。本次论坛由中国计算机学会（CCF）主办，黑龙江省计算机学会青工委协办，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum，YOCSEF）哈尔滨论坛学术委员会组织，由YOCSEF哈尔滨AC委员戴百生（东北农业大学）和AC委员赵佳音（诚迈科技（南京）股份有限公司）共同担任执行主席。

论坛邀请了吉林农业大学信息技术学院（智慧农业研究院）副院长温长吉、沈阳农业大学信息与电气工程学院教授于丰华、北大荒信息有限公司市场运营中心副总经理王浩进行引导发言，黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院院长赵安邦、黑龙江省农垦科学院农业信息化研究所所长任志鹏、东北农业大学教授朱荣胜作为特邀嘉宾，YOCSEF济南分论坛AC杨磊、YOCSEF沈阳分论坛学秘陈程程、YOCSEF保定分论坛AC彭锦佳、YOCSEF西安分论坛AC童小敏、YOCSEF 郑州分论坛老主席张磊和任建吉、YOCSEF济南分论坛AC李太忠、YOCSEF重庆AC赵学良以及YOCSEF哈尔滨分论坛AC委员（现任主席玄世昌、副主席王勇、冯兴宇、张春龙，学秘武国庆、AC委员朱庆福、路贝、赵海洋、张薇、李冰娴、李志娟、杨海陆、孙敬云）、YOCSEF哈尔滨分论坛22-23年度主席宋洪涛、退役AC委员李元鹏、董庆和委员（哈尔滨工程大学林聃、江俊慧、卢丹、高明、马仲甜、郭淑媛）等30余位代表参与此次论坛。

图 1 活动现场

在引导发言环节，三位嘉宾分别从智慧农业的战略路径、技术范式、实践应用三个层面，分享了各自关于智慧农业数据采集与融合的痛点、农业大模型落地应用的瓶颈以及智能农机装备推广的难点等方面的见解。

首先进行引导发言的是吉林农业大学信息技术学院（智慧农业研究院）副院长温长吉，报告题目为《智慧农业为乡村振兴赋能增效》，他围绕智慧农业展开，从背景现状、思路目标、方法路径、机制保障四方面，阐述智慧农业发展相关内容。吉林、黑龙江是国家粮食安全压舱石，两省粮食产量、机械化程度等均居全国前列，且各有农业特色。报告分析了国内外智慧农业发展特点，指出吉林省发展该产业有粮食、装备、资源等优势，也面临数据碎片化、规模化推进难等问题。最后提出发展原则、百千万工程目标及多维度保障机制，助力智慧农业发展。

图2 温长吉进行引导发言

第二位引导发言者是沈阳农业大学信息与电气工程学院教授于丰华，报告题目为《基于无人机遥感的水稻规模化生产田间管理智慧化决策与精准作业》。针对辽宁省水稻生产成本集约度高及无人机作业执行困境，他介绍了一种将无人机遥感时空数据与作物生长模型耦合的技术路径。通过大量叶面积植被指数（LVI）并集成三次反演算法，构建了环境下的精准营养管理模型，重点针对分蘖期与穗期指标进行施肥决策优化，在保证产量稳定性的前提下，实现了化肥减施约10%；同步研发了基于轻量化学习架构的稗草实时识别算法，支撑精准对靶施药，使除草剂减量率达到80%。目前，相关核心技术已完成由理论模型向装备工程的转化应用，并在多地推广测试中开展了显著的经济与生态成效。

图3 于丰华进行引导发言

第三位引导发言者是北大荒信息有限公司市场运营中心副总经理王浩，报告题目为《北大荒智慧农业实践》。他分享了北大荒的智慧农业建设情况，北大荒集团立足国家及区域战略部署，聚焦单产挖掘，针对农业生产中的共性约束痛点，通过集成遥感监测、物联网感知等前沿技术，构建了具备全要素数据融合能力的公共服务平台，实现了从宏观监测测绘地块级精准管控的治理范式演进；通过打造“未来农场”实验集群与一体化集成服务体系，集团不仅在高精尖领域持续开展科研攻关，更通过数字化服务的外溢与扩散，积极带动区域农业良好发展，依托CMI5级认证等阶段性成果，为我国规模化农业的数智化转型探索了可落实的实践路径。

图4 王浩进行引导发言

在思辨环节，三位思辨引导嘉宾与参会者共同探讨了三个思辨议题。嘉宾们对“当前空天地一体化农情监测体系未能发挥应用的驱动作用，是监测的数据不够完备还是监测技术缺乏更加前面的感知模式？”、“农业垂直领域大模型未能真正用于农业生产决策的主要原因，是受限于大模型推理的不可解释性，还是由农业场景中小样本特性造成农业大模型的实用性差？”以及“已具备有人/无人协同能力的农机装备大规模推广应用的瓶颈因素，是目前智能农机作业质量不够高，还是智能农机与农艺的适配性？”等进行了深入讨论。嘉宾们的思维激烈碰撞，观点不断交锋，带来了许多启发和收获。

思辨议题一：当前空天地一体化农情监测体系未能发挥应用的驱动作用，是监测的数据不够完备还是监测技术缺乏更加前面的感知模式？赵安邦指出，智慧农业发展存在投入产出失衡问题，农户收益未随成本增加同步提升。虽相关技术与装备已有探索，但缺乏顶尖企业参与农机研发，核心技术与美国存在差距，概念应用边界模糊、跨场景数据价值转化不足是关键难点。其他与会嘉宾针对此议题积极展开了深入讨论，最终各位嘉宾提出了以下观点：

1、空天地一体化农情监测存在体系衔接断层，卫星、无人机、地面传感器等数据时空不对齐、格式不统一，农户上报数据主观性强，数据融合与校验难度大，需建立全链条数据协同机制；

2、农情监测技术存在应用局限与成本矛盾，传感器精度不足、价格偏高，无人机高光谱监测等技术落地成本高，小农户难以负担，技术适配性与经济性平衡是核心挑战；

3、智慧农业监测缺乏统一标准与基础设施支撑，数据共享壁垒未打破，跨领域人才缺口大，计算机与农学专业协同不足，导致数据处理与农业实际需求脱节，需强化标准建设与人才培养。

图5 赵安邦进行思辨引导发言

思辨议题二：农业垂直领域大模型未能真正用于农业生产决策的主要原因，是受限于大模型推理的不可解释性，还是由农业场景中小样本特性造成农业大模型的实用性差？任志鹏指出，农业模型因农业场景地域性、作物多样性强，数据碎片化且标注不统一，泛化能力普遍较弱，但已有针对性优化路径逐步探索，例如将跨领域大模型迁移微调至农业细分场景、通过合成数据补充负样本、基于联邦学习实现跨区域数据共享训练等。其他与会嘉宾针对此议题积极展开了深入讨论，最终各位嘉宾提出了以下观点：

1、农业大模型落地受小样本属性制约，农业场景地域性、多样性导致数据碎片化，作物生长周期长、试错成本高、负样本缺失，且标注标准不统一，难以支撑大模型高效训练，形成数据少-模型差-用户不信任的恶性循环；

2、农业大模型存在泛化性弱与可解释性不足的问题，不同区域土壤、气象条件差异大，A地训练的模型在B地适配性差，且模型决策逻辑不透明，无法像农户经验那样直观解释，降低用户接受度；

3、破解大模型应用困境需多路径探索，可通过迁移学习、合成数据补充、联邦学习共享等技术手段弥补数据短板，同时需将农户非量化经验转化为知识图谱，聚焦细分农业任务构建专用模型，提升模型实用性与可信度。

图6 任志鹏进行思辨引导发言

思辨议题三：已具备有人/无人协同能力的农机装备大规模推广应用的瓶颈因素，是目前智能农机作业质量不够高，还是智能农机与农艺的适配性？朱荣胜认为，智能农机推广应用中存在数据碎片化与装备适配通用性的冲突，需从单纯数据驱动转向数据+知识双轮驱动，通过整合农业生产知识与装备作业数据优化适配逻辑。生态层面，要构建国家级农业智能装备相关基础设施，打破跨区域、跨主体的数据孤岛，打通装备作业数据与农艺需求、服务支撑等环节的流通壁垒，为智能农机规模化推广奠定基础。其他与会嘉宾针对此议题积极展开了深入讨论，最终各位嘉宾提出了以下观点：

图7 朱荣胜进行思辨引导发言

1、智能农机装备虽已覆盖耕种管收等环节，但推广应用规模有限，核心受制于部分装备作业质量未达农业生产要求，且与农艺环节匹配度不足，不过北大荒无人机植保、辅助驾驶设备等已形成产业化应用雏形，为后续推广提供了实践基础。

2、成本与收益失衡是智能农机推广的关键阻碍，装备采购、维护及飞手培训、地勤保障等配套服务成本偏高，而农户对装备能否提升产量和效率存疑，若通过规模化应用、政策补贴降低成本，同时强化装备增产增效能力，可有效激发使用意愿。

3、智能农机推广缺乏完善的支撑体系，既无统一的作业标准与跨主体协同机制，又存在专业技术人才缺口，导致装备应用衔接不畅，需通过搭建产业化服务平台、深化农机与农艺融合研究、培养交叉领域人才等方式逐步破解。

图8 思辨讨论

图9 玄世昌进行论坛总结

最后，YOCSEF哈尔滨分论坛主席玄世昌对论坛作总结与展望。他认为本次论坛凝聚了学界、业界等多方智慧，为黑龙江省乃至全国的智慧农业发展提供了有益思路和建议。他强调，智慧农业的发展既要重视技术创新与场景应用，更要聚焦数据打通、成本控制与实效落地，需要政府、企业、科研机构、农户等多方协同，共同构建高效、普惠、可持续的智慧农业生态。

图10 合影留念