在近日举行的第九届智慧农业创新发展国际研讨会期间，中国农业大学团队连续发布两项农业人工智能成果：神农大模型4.0与神农·农业世界模型1.0。

　　神农大模型4.0是神农系列的最新迭代版本，聚焦农业AI“感知—认知—推理”底座，在数据覆盖、病虫害识别、基因组分析及服务能力等方面实现全面升级，推动农业人工智能向“看得更准、懂得更多”迈进。

　　中国农业大学信息与电气工程学院副教授王耀君介绍，在核心能力升级方面，神农4.0新增25种热带作物的表型与水肥数据，进一步丰富了热带与南繁场景的高质量数据底座。作物病虫害识别能力由上一代的615种扩展至1016种，识别准确率达93%以上，覆盖作物谱系和病害类型更加广泛，为田间诊断与植保决策提供更可靠支撑。团队还构建了面向农业作物基因组学的生成能力，为育种、性状解析与基因组设计提供新的分析与生成工具。

　　同步发布的神农·农业世界模型1.0，则是首个动作条件化并在设施与大田双域验证的农业世界模型。

　　王耀君解释说，以往的大多数农业AI，主要擅长识别和专业知识库，可从图像中准确判别病害种类、统计果实数量，或是对农业问题给出专业解答和短程推理。神农·农业世界模型是在机器内部构建一个具备因果结构、可推演的农业世界，相当于为农田建立一块会生长、会响应的数字孪生试验田，无需实地试错，即可开展反事实推演。比如提前三天灌溉并将棚温调高两度，作物状态将如何逐步演化，产量与风险将随之如何变化，都能在神农·农业世界模型中找到答案。

　　据介绍，该模型已在番茄、生菜、黄瓜三种设施作物上跑通，在吉林省38个县开展了以干旱为切入的动作条件化验证，结果表明模型能够有效推演旱情情景下不同管理方案的产量响应。（人民网 记者赵竹青）