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      拼多多搭臺:在植物工廠里,種下草莓與農業的未來

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      2026年初夏,上海農業科創谷的廣場上,擺放著四個外觀樸素的“方盒子”。打開盒子門,里面卻是另一番天地:層疊的種植架上,綠色的草莓葉片在人工光照下舒展,白色、粉色和紅色的果實點綴其間。一旁的屏幕中,智能系統正在實時追蹤草莓的生長情況,并根據算法需求動態調整光照、溫度、通風和營養液配比。

      這是第五屆“多多農研科技大賽”的決賽現場。四支晉級決賽的隊伍必須從零開始,自行設計、建造一個占地50平方米的植物工廠,并在此進行為期6個月的國產草莓種植比拼。


      4支決賽隊伍各自設計、建造了50平方米的草莓植物工廠。陸云波攝

      作為人類最古老的產業,農業在這里正經歷著一場被工業邏輯與人工智能重塑的實驗。選手們面臨的不僅是解決如何在完全封閉的環境中種出好草莓的技術挑戰,更是對跨越高能耗、高成本商業化鴻溝的一次嘗試。而在這場實驗背后,一群兼具工農商等交叉學科背景的“新農人”,正在用工業技術、人工智能與商業思維,重新定義著中國農業的未來。

      決賽隊伍各顯神通

      植物工廠是人類試圖完全掌控作物生長條件的一項嘗試。在傳統的戶外大田中,農人須順應四時,靠天“吃飯”。在溫室大棚等設施中,人們能夠部分控制溫度、濕度、氣流等因素,讓作物反季節生長。而在這次比賽的植物工廠中,連陽光和微風都是人工制造的。

      “這是一個完全可控且封閉的環境,所有的光、溫、水、氣、肥都是你來控制。”一位參賽選手表示:“說白了,你就是植物工廠里這三千株草莓的‘上帝’。”

      然而,“上帝”不是那么好當的。本屆大賽將考題選定為草莓種植,不僅因為其經濟附加值高,更因為作為結果類作物,草莓非常“矜貴”。它在長葉、花芽分化、結果期、膨大期等不同階段,對光照、溫度、營養液的配比要求截然不同,這極大考驗著參賽隊伍的技術集成與動態調控能力。

      從表面上看,四支隊伍的植物工廠布置有些類似,都是在一排排可移動的種植架上栽培草莓,都有風機、燈光等設備。然而具體到設備功能和排布、控制系統、栽培方式等細節,每支隊伍都給出了差異化的方案。

      作為一支由企業牽頭打造的隊伍,歐普智莓團隊將歐普照明從事工業制造的經驗與技術帶入了農田。傳統植物工廠中,照明和空調能耗占總運營成本的七成。為此,他們拋棄了傳統的分布式電源,采用了“高壓直流集中供電+水冷式燈具”系統。

      他們將400多盞LED燈的電源整合成一個放置在室外的大電源,并通過水冷連接室外冷卻塔進行降溫,直接將熱量排到外部,極大降低了內部空調的負荷。此外,他們還為草莓定制了動態“光配方”,可以通過調節紅、白、藍光配比,精準契合草莓各個生長周期的需求,減少能源浪費。

      由上海交通大學領銜的莓立方團隊,則將焦點放在了環境精準控制與人工智能的結合上。在植物工廠內部,他們貼滿了反光膜,讓每一束光都物盡其用,盡量均勻地充滿整個空間。在每個種植架上,他們還配備了獨立風機,通過管道空洞與控制算法讓氣流均勻地吹向每一株草莓。



      試種結束后,莓立方團隊隊長賀世偉記錄草莓果徑,以優化決賽正式種植階段方案。陸云波攝

      莓立方團隊還開發了一套圖像識別智能診斷系統,通過攝像頭或手機拍攝草莓葉片,AI就能自動計算出植株的氮、鉀等元素含量,并迅速生成調整方案,將傳統農人“看天看葉”的經驗轉化為準確度超90%的量化決策。

      作為本屆比賽中唯一采用淺液流(NFT)栽培模式的隊伍,擬生態團隊在路演中提出,傳統觀念往往給水培貼上“化學農業”的負面標簽,而他們的“擬生態”系統是對自然生態的高度仿生:利用微生物菌劑,將草莓的非食用部分(根莖葉)進行有氧發酵,降解后重新變為液態營養元素返還給系統,希望實現真正的零排放閉環。在純凈的栽培環境中,他們無需噴施影響風味的化學農藥,用科技手段實現草莓的干凈與安全。


      擬生態團隊選擇淺液流草莓種植方式,搭配極致的環控換取極致的口感。陸云波攝

      來自中國農業大學的賽博農人團隊已經是第五次參賽了,是一支由90后、00后組成的“學生軍”。他們通過學校科研積累下來的農業知識圖譜與AI決策模型,每天實時監控數據,遠程指導現場工人進行操作。在降耗方面,他們巧妙地將冬季室外的冷空氣作為自然冷源引入熱交換系統,同時搭配冷凝水回收、二次回風模式,最大限度提高能源利用率,降低運行成本。


      連續五屆參賽的老將賽博農人團隊,今年希望超越過去的自己。陸云波攝

      齊力破解商業化難題

      盡管植物工廠里的技術令人眼花繚亂,但無論是參賽選手還是評審專家,最關心的始終是一個極其現實的話題:技術上的可行,是否代表商業上的可普及?

      客觀而言,植物工廠目前不是一門“賺快錢”的生意。根據“智研咨詢”發布的報告,2025年中國植物工廠市場規模預計為22.48億元,數量已超過500座,是全球產業化發展最快的國家。然而,有報道也指出,當前國內植物工廠行業盈利的項目不足10%。

      高昂的建設與運營成本,是橫亙在植物工廠商業化道路上的第一座大山。在植物工廠的運營成本結構中,能耗占據了50%到60%的絕對大頭,其次是占比達30%到40%的人工管理成本。有評委提到,為了規避高成本,多數企業只能退而求其次,種植翻茬率高、生長快的綠葉蔬菜,導致當前國內植物工廠種植結構極度單一,而普通綠葉菜又難以支撐高溢價,最終陷入盈利困境。

      不僅如此,從宏觀產業體量來看,植物工廠的供給也顯得微不足道。莓立方團隊負責商業化推廣的隊員秦清算了一筆賬:“中國草莓的種植總量接近三百萬畝,產量四百萬噸,全球第一。人工光植物工廠可能在相當長一段時間內,都不會成為中國草莓產業大規模、可復制的最優解。”

      既然商業化前景尚存迷霧,為何科技界與產業界仍在不斷加碼?大賽評委、中國農業大學水利與土木工程學院教授、博士生導師賀冬仙認為,植物工廠的使命,并不是去替代廣袤的大田農業,而是去填補特定場景與高附加值領域的空白。

      從自然地理與環境條件來看,植物工廠讓作物生長完全擺脫了地域與氣候的束縛。在土地資源極度緊張的地區,它可以向天空索要空間;在邊防哨所、遠洋科考等極端環境中,它是新鮮蔬果的供應保障。

      對于草莓這樣的保質期很短的食物,植物工廠可以在不具備傳統種植條件和運輸條件的地區保證供應。擬生態團隊表示,他們的集裝箱植物工廠方案已經出口到了氣候炎熱的卡塔爾多哈。

      從高附加值應用來看,賀冬仙指出,植物工廠未來在三個領域有著巨大潛力。一是針對大都市品質消費群體的鮮食供應。她介紹,日本植物工廠種植的生菜已占據15%的市場份額,專門供應城市中對綠色健康有要求的消費者。

      其次是高附加值中藥材的無污染培育,如石斛、瓜蔞等。將經過脫毒處理的種子在植物工廠中種植,可以有效擺脫病蟲害和天氣限制,實現快速繁育。最后,植物工廠在合成生物學與生物醫藥領域也大有可為,其封閉可控環境可以種植生物醫藥需要的純凈作物,從中提取重組蛋白等成分。

      在不少評委和參賽選手看來,除了通過技術打磨探索商業可能,這場比賽更重要的意義是讓有相同理想的人走到一起。這也是拼多多“千億扶持”計劃,在農研領域持續加碼,通過高水平賽事探索新模式、新技術,為強農興農提供技術和人才支持的意義。


      上海現代服務業聯合會副會長兼秘書長李關德(左一),中國農業大學社會服務處處長兼新農村發展研究院常務副院長杜金昆(左二),上海市奉賢區人民政府副區長李慧(左三),農業農村部對外經濟合作中心副主任馬志剛(左四),上海市農業農村委員會二級巡視員、總經濟師劉剛(右四),上海市農業科學院副院長趙志輝(右三),聯合國糧食及農業組織駐華代表處項目官員王虹月(右二)

      “我以前很少在田間地頭看見年輕人。”秦清感慨道,“但是這個比賽能把這么多優秀的年輕人聚集在這里。我相信會有更多的人看到并且相信,以前靠經驗種植,可能真的在某一天變成靠精準的環境管控來種植,讓科技和產業真正融合。”

      “新農人”與未來農業

      在植物工廠外,新舊農業觀念的碰撞也在悄然發生。

      歐普智莓團隊隊員夏著瑜是位種植專家,有著近三十年的傳統草莓種植經驗。談及種草莓,他的語氣中充滿了感性與“愛”:“我們農民有個習慣,清晨到地里隨意兜一圈,看看草莓怎么樣,需要什么。”他強調,剛定植的時候光照要“溫柔”一點,要順應植物不同周期的脾氣,讓它們“健康、快樂地成長”。


      歐普智莓團隊成員在植物工廠內,利用植物光照分析儀采集關鍵數據。陸云波攝

      而來自高校的學生和AI工程師們,則在努力破譯這種“愛”的代碼。他們不怎么下地,而是通過手機屏幕上的曲線圖查看植物狀態。他們面臨的挑戰是,如何將夏著瑜口中的經驗,精確轉化為空氣濕度百分比和水肥克數這樣的可量化數據。

      從這個角度,植物工廠可能是農業轉型最激進的隱喻:通過自動化與環境控制技術,人不僅與土地解綁,作物也與自然解綁,連陽光都不再需要。傳統的經驗變成可量化的數據,技術取代了農人的直覺。或許有人會從中讀出一種對土地和傳統的“鄉愁”,但其中也正孕育著中國農業破繭成蝶的未來。

      作為一個人口大國,中國在農業上面臨著耕地面積受限、老齡化加劇、集約化程度有待提升等諸多現實挑戰。賀冬仙教授指出,現代農業發展的終極目標是提高三個“率”:生產效率、資源能源利用效率以及勞動效率。

      本次大賽的各項技術指標,正是直指這三種效率的提升。在往屆比賽中,依靠算法賦能的學生團隊,其產量曾達到過頂尖傳統農人的兩倍。AI技術的介入,不僅是在解決勞動力短缺的問題,更是試圖建立一種能夠自我迭代的種植模型,讓農業真正從“互聯網+”邁入“AI+”時代。

      但技術并非萬能。幾支參賽團隊中負責AI算法的工程師都坦言,目前植物生長的表型數據極其稀缺,數據缺口高達99%。植物不是一臺標準化的機器,其生長的復雜性超乎想象。

      “想要將涉及的所有變量弄清楚,靠一個AI模型實現從播種到采收的完全自動化,在五年內幾乎絕無可能。只有真正了解農業,真正種過植物的人,才會對這種復雜性保持敬畏。”賀冬仙說。

      這種科技自信與對自然的敬畏的交織,正是這一代“新農人”的群體畫像。他們正在打破外界對農業“面朝黃土背朝天”、科技程度不高、收入微薄的刻板印象。

      在賽博農人團隊的郭申伯眼中,新農人的定義非常清晰且務實:“第一,懷揣對產業的熱愛;第二,能掙上錢;第三,能夠將先進的技術融合到農業中去。”在他看來,那些一個人可以操控無人機管一千畝地,在社交媒體上分享種植經驗的年輕人,就是“新農人”。

      老一輩的農人正逐漸離開田間地頭,農業的明天會走向哪里?答案或許就藏在這些植物工廠里。這場科技大賽種下的不僅是幾千株草莓,也是“新農人”對農業的全新認知——當農業褪去重體力勞動的苦澀標簽,披上人工智能、數據算法與現代工業的戰甲,它正變得充滿想象力,并以前所未有的姿態,召喚著未來。

      來源:楊南

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