2025年，在深圳，AI种地真的来了！

实验室里，电脑屏幕上的虚拟玉米正在“生长”，调整叶片角度，光合效率数据实时跳动，模拟干旱环境，根系吸水策略自动优化——这不是科幻场景，而是深圳理工大学未来农业研究院特聘副教授雷仝团队正在落地的“AI驱动作物CAD系统”，它正推动AI种地从构想变成现实。

高粱冠层三维模型可视化

“实验玉米被弟弟崩成了爆米花”“精心培育的幼苗被‘猫学长’啃光”……农学生的这些笑中带泪的短视频，藏着农业科研最无奈的痛点：播种等时节，生长靠天定。实验作物被意外破坏、极端天气毁了一季收成、病虫害让数据归零成为常态。而雷仝团队研发的“农业CAD”，就是要在播种前就预演作物一生，让科研与生产都告别“看天吃饭”。

网络视频截图

从实验室到田间：“农业CAD”的核心价值

机械工程师用CAD（计算机辅助设计）画图纸造机器，建筑师用BIM（建筑信息模型）建虚拟城市，芯片设计师靠EDA（电子设计自动化）规划电路——这些工程化工具让复杂制造变得更精准可控。但农业领域长期只有经验积累，还没有真正意义上的设计平台。如今，生成式AI让这一切成为可能。雷仝团队给植物、土壤与环境在内的作物系统装上“大脑”，打造出了一个能完全设计、仿真作物系统的数字平台——农业CAD。

在这个数字平台上，小到叶片的光学特征、根系的生长形态，大到田间的水肥配比、气候响应策略，都能可视化调整、可量化测试。比如在虚拟大豆田里，通过AI生成作物生理物理参数，就能模拟不同光照角度下的光合效率；针对干旱地区，系统可提前预测不同玉米品种的产量表现，帮农民在播种前就选对种子。这种“先设计后种植”的模式，正是农业从“经验科学”走向“工程化”的关键。

模拟大豆田

破局自然难题：生成式AI如何赋能“农业CAD”？

为啥过去几十年都造不出真正的“农业CAD”？答案藏在善变的自然系统里。作物不是固定的工业零件，而是活生生的组织系统：叶片会追着光照调整角度，根系在土壤里随机延展，气候影响从分子层面渗透到生态层次。这些复杂的动态很难用固定公式精准刻画。

没有生成式AI，作物系统的复杂性无法被有效参数化。科学家能测出叶片的光合效率，也能用公式算清根系的吸水规律，却始终无法将这些碎片化信息拼成完整模型——直到生成式AI出现，才打破了这一僵局。与传统模型的固定公式不同，生成式AI通过海量数据摸清植物、土壤、气候的脾气，直接生成符合科学逻辑的虚拟系统，为“农业CAD”建起模拟自然对象的“原件库”，比如：生成叶片光学特征，替代实验数据支撑能量模拟；重建高粱冠层结构参数，还原作物立体生长规律；刻画光合与蒸腾的耦合关系，揭示环境与生理的交互规律。有了它，农学生第一次具备了在电脑里“种庄稼”的能力。

技术闭环：三步实现“从设计到落地”

目前，雷仝团队研发的“农业CAD”正形成“数据生成—虚拟仿真—智能设计”的完整技术链，每一步都紧扣生产需求。

数据生成阶段：AI学习多模态农业数据，补全传统实验中的参数，比如叶片光热学特征、土壤养分动态等；虚拟仿真阶段：结合光合作用模型、辐射传输模型，模拟光、水、CO₂与能量在作物系统中的动态流动，构建出作物生理—环境交互的虚拟实验平台；智能设计阶段：以“最高产”“最省水”“最大光合效率”等目标为导向，利用AI自动优化作物结构与环境配置，输出可直接落地的方案。

利用生成式人工智能获得叶片光学特征进行辐射传输计算

深圳：最佳试验田与输出港

提起深圳，人们常想到高楼与芯片，却很少将它与农作物联系起来，但数字农业的未来，拼的不只是土地，而是算力、硬件与产业生态的结合——这恰恰是深圳的核心优势。

雷仝认为，“农业CAD”并不是单一的软件，它需要GPU提供算力支撑，需要无人机光谱相机采集数据，需要智能机器人落地应用。而深圳拥有全球最完备的硬件产业链，从芯片到机器人一站式配齐，能让实验室算法最快落地为田间工具。同时，深圳的高密度城市格局，让垂直农场、植物工厂等新型农业模式有了绝佳试验场，这些场景正是“农业CAD”的核心应用领域。