四月岭南，春耕即将收尾，田间作业逐步放缓，但机器仍在按既定节奏运转。插秧机沿着预设轨迹自动行进，无人机在低空完成施肥与巡田。一些农场里，连施肥、打药这样的关键环节，也开始由系统直接生成方案。
在广东，农业生产正在经历“智慧转型”：AI下田后，种地不再只是人与土地的经验互动，而逐渐变成一套可计算、可预测、可调度的系统运行方式。
从春耕一线的智能作业，到800亩“一人农场”的系统管理，一场关于农业生产方式的变化正在加速展开。
搭载了智能方向盘的农机可实现自动驾驶，作业精度可控制在2.5厘米以内。
当春耕有了自己的“算法”
在惠州龙门县龙田镇，农户老黄站在田埂上，没有下田。他盯着前方，一台插秧机正沿着笔直的轨迹向前推进，到了田头，自动减速、转弯、掉头，再对齐下一行秧苗，一气呵成。
“现在它自己走，我负责看着和补苗就行。”老黄说。半个多小时前，这还只是一台普通农机，加装智能系统后，它能按照预设路径自动作业，误差被控制在厘米级。
这样的场景，在广东的春耕一线正在变得越来越常见。今年春耕，全省已投入各类绿色高效智能农机装备75万台套。
“随着我国农业劳动力成本上涨，春耕对人力替代的需求会更旺盛，同时研发机构针对春耕特点进行了针对性研发，设备适配性较强。”中国农业科学院农业经济与发展研究所研究员、博士生导师刘合光指出，当前我国AI农业已进入规模化落地阶段，不再局限于实验示范，已深入春耕备耕等核心生产环节。
东江牧歌智慧农业产业园内，植保无人机在夜间打药。受访者供图
在东莞高埗镇，数台插秧机在田间穿梭，植保无人机从田埂边起飞，沿着设定航线低空掠过，几趟下来，几百亩早稻田的施肥与植保已经完成。而在东源县省级丝苗米产业园内的万绿智慧农场，一套“无人体系”正在运转：无人机在田间巡查、采集数据，后台系统生成施肥、打药方案，并直接联动设备执行，实现了耕、种、管、收全流程智能化。
实际上，智慧农业装备上天入地，正在经历复杂的技术演进过程。
最早是机械下田，插秧机、收割机、打田机等农机装备解决人手不够的问题。再往后，传感器和监测系统进入农田，农作物开始有了自己的“数据库”，土壤墒情、气象变化、病虫害被实时记录，一些基础调控能力也随之出现。
而随着大数据、人工智能的引入，农业装备开始从“自动执行”到“自主决策”，分散的农业数据被纳入分析链条之中，最终转化具体的生产指令：施多少肥、用什么药、如何规划作业路径，都可以由系统给出方案并驱动设备执行。
800亩的“一人农场”
从春耕田间的自动插秧、无人机作业，到更大范围的变化，农业的智能化正在从单点作业，延伸到整个农场的运行方式。
在位于惠州市仲恺高新区潼湖镇的东江牧歌智慧农场，800亩农田的日常管理只需要一个人，负责人刘立柱是这片田地唯一的管家。他说，过去最忙的时候，田里要雇多名工人分工管理，如今大部分事务被系统接管，“现在更多是看系统给的结果，做最后的确认。”
变化的核心，是一套名为DAP（农业数据决策平台）的智能系统。它能持续采集土壤墒情、气象变化以及作物不同生长阶段的数据，并结合模型进行分析，自动生成施肥、灌溉、打药的时间与用量建议，甚至包括具体药剂选择。
在这样的系统中，农场的管理逻辑发生了变化：过去依赖经验判断的“什么时候该做什么”，逐渐被数据模型拆解成可计算的决策流程。
俯瞰龙门县的农田。
农业应对自然风险的方式也在改变。台风、高温、病虫害等传统上只能“事后处理”的风险，如今通过持续的数据监测被提前捕捉。一旦异常出现，系统可以快速定位受影响地块，并给出对应处置方案。
刘立柱说：“哪怕是没有农业经验的人，也可以通过系统种好作物。不仅能达到较好的产量和品质，打药和施肥成本还比过去低了25%到30%。”
不久前，园区与大疆合作研发的估产模型也开始应用，通过无人机绕飞采集影像数据，就可以对整片农田的产量进行快速测算。
长期以来，农业发展面临着几重约束：土地成本不断抬升、劳动力持续流出、生产高度依赖经验，以及对自然条件的强依赖等。这些问题叠加在一起，让传统的农业生产模式很难既种得稳，又种得值。
AI与智能装备的引入，正在逐步拆解这些约束。
国家农业信息化工程技术研究中心、北京市农林科学院信息技术研究中心博士后李婷婷介绍，广东的智慧农业正走出区域协同发展的路径：珠三角以都市农业为核心，更强调前沿技术集成和产业融合，把无人化、AI等新技术嵌入农业全链条，同时推动农文旅融合，发展面向大湾区的农业创新和城市近郊示范；粤东西北则以规模化生产为基础，更侧重用智慧技术改造传统农业，通过无人农场、AI平台和示范项目提升效率与产量，并以点带面向外扩散。
碎地上为何长出“智慧高地”
在普遍认知中，广东耕地细碎且与林地交错分布，并不具备大规模智慧农业的天然条件。为什么智慧农业在广东却“跑”得很快？
一个关键原因在于，广东并非单纯“让技术进田”，而是在同步调整农业生产的基础条件与组织方式，让技术能够被真正地承接和运转起来。
首先发生变化的是土地格局。通过“百亩方、千亩方、万亩方”的全域耕地集中连片整治，广东把分散的地块一点点“拼”了起来。截至去年底，全省已累计完成农用地整治114万亩，原本东一块、西一块的田地，逐渐连成片、成方块，路网和水系也同步打通。
在茂名高州，连片整治形成的“万亩方”，支撑起省级丝苗米现代农业产业园的落地。类似的产业园，在广东已经有300余个，覆盖粮食、水产、果蔬等多个领域。这些产业园不仅是种植基地，更是集生产、加工、科研与服务于一体的综合平台，设备可以规模化投放，数据系统也有了试验场景。
农业产业园区内的“智慧大脑”。受访者供图
相应的，农业组织方式也在变化。依托以生产托管为主要形式的农业社会化服务，农业生产从一家一户的分散经营，转向合作社与专业组织统一运营；来自科研院校、农技推广单位、社会化组织的农业科技特派员进入田间，把农业知识和成果送到农户身边。
在此基础上，技术才真正“跑起来”。
在前端，生物育种让作物更适合机械化、精准化管理。一批深耕场景应用的技术企业，也在推动“新工具”在田间落地：从适合丘陵作业的农用无人机，到适宜细碎地块的小型化智能农机，服务于岭南特色现代农业的智能装备不断涌现。
同时，由中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文团队开发的无人农场模式，也已经从广东推广至全国18个省市、建成40多家，在更大范围内验证了“AI+农机+数据系统”融合路径的可复制性。
“珠三角拥有从传感器到整机装备的完整AI农业装备产业链，产业生态全国独有。”刘合光分析，大湾区的科研资源、全过程创新产业链、沿海开放的资源市场优势，这些都无法在短期内被复制。
作为新兴产业，智慧农业还有很长的一段路要走。
“当下的数据孤岛现象仍比较突出。”李婷婷说，“不同厂商设备与系统的数据格式、通信协议各异，农机品牌间数据不互通、接口不统一，导致信息无法有效共享，严重阻碍农业生产数据的整合利用。”与此同时，既懂农业生产规律又精通数字技术的“新农人”仍然不足，多数农民对数字技能的接受和应用能力有限。
针对这些现实瓶颈，广东正以“百县千镇万村高质量发展工程”为牵引，推进“千百十”产业集群培育，并以“粤强智农”为统领，加快“广东农业智慧大脑”建设、智能装备推广和数字乡村试点，目标到2027年形成一批千亿级、百亿级产业集群及500个智慧农业应用场景。
在这样的推进路径下，一个变化正在变得清晰：当数据开始接管决策、系统开始重构生产，农业不再只是“谁更会种地”，而是“谁能用好一整套系统”。从这个意义上看，刘立柱所说的“一个人管几百亩甚至上千亩地”，不再只是个别案例，而可能成为下一阶段农业的常态。
撰文：徐安童 乌天宇 章倩倩 吴擒虎 叶芷晴 申红洲
图片：南方+记者 王昌辉（除署名外）
统筹：何山
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