【百家民企說】麥麥科技李楠：AI能讓更少人種更多地

　　中新經緯5月8日電 (陳俊明)人工智能進入千行百業時，農業或許不再是面朝黃土背朝天的生產方式，而是一門可精確量化的科學。

　　“農業不僅是千百年積累的經驗，更是有明確業務邏輯、因果關系、作業方式的科學。”麥麥科技集團創始人、董事長兼CEO李楠在接受中新經緯專訪時表示，希望用人工智能去解構農業生產的路徑和參數，找到提高效率的密鑰。

　　麥麥科技集團創始人、董事長兼CEO李楠

　　近300個作物大模型

　　北京大學工商管理背景、超10年投資和互聯網行業經驗，李楠并不是傳統的農業從業者，但他的跨界也為農業帶來了新動能。

　　“希望通過產業賽道獲得持續的積淀和成長，解決產業的實際問題實現價值。”李楠創立麥麥科技以來，一直從事農業的科技賦能。

　　成立前幾年，AI技術并未真正走進產業，且算力等基礎設施不完善，麥麥科技主要通過數字化、信息化技術提升農業的產業效率。直到2022年，AI技術成熟且市場環境變熱，公司迅速加強對海量農業數據的積累和投入。

　　目前，麥麥科技的業務核心為AI農業模型。“其核心邏輯是揭示農作物生長的影響因素和產出結果的關系。找到影響農產品產量、品質、安全性的因素，通過調整光照、濕度、溫度、二氧化碳等關鍵參數實現量化表達。”李楠說。

　　以中藥種植為例，李楠表示，2025年研究的積雪草，它是消炎藥，也是高端化妝品關鍵成分積雪草苷的主要來源。傳統生長情況下，積雪草的有效成分積雪草苷約在0.5%。使用人工智能等技術，公司實現將積雪草苷含量穩定在3.5%以上的種植能力。

　　據介紹，麥麥科技通過中藥材AI模型技術指引和植物工廠的場景落地，累積大量的模型數據和實驗經驗，以精準解析“溫度-光質-光周期-水肥”與積雪草苷合成非線性關系的技術體系，建立積雪草藥效成分積累與環境因子關聯的量化表達模型。

　　該公司通過調控光照、溫度、水分、氣體等關鍵環境參數，并優化營養液配方，促進積雪草中關鍵活性成分的定向積累，使積雪草總苷含量穩定在3.5%以上，還實現了產品“無重金屬殘留、無有害元素超標、無農藥殘留”的安全標準。

　　“中藥是比較特殊的農產品，它主要用來藥用或提取有效成分。”李楠表示，公司用AI模型找到最適宜中草藥的生長模式，達到提高有效成分的目的。

　　另外在提升農業產能和質量、綠色發展、種業振興等領域，麥麥科技也取得了一定進展。

　　2024年，麥麥科技在湖北建立華中智慧農業小鎮。其核心模型技術通過多模態感知網絡(溫濕度、光照、二氧化碳、多光譜等傳感器)實時采集環境與作物數據，依托小樣本遷移學習與動態系統仿真，構建高精度作物生長數字孿生，實現光溫水氣肥的毫秒級閉環調控。這不僅大幅提升了效能，使番茄等經濟作物產量提高30%，更使節水節肥超過了45%。

　　2026年4月，麥麥科技聯合深開鴻、中信農業聯合建設的農業AI全場景應用標桿項目建成，是華中區域唯一以國產鴻蒙操作系統為技術底座、實現農業全場景自主可控的國家級創新高地。項目以國產鴻蒙操作系統作為技術底座，聚焦“一核心、三場景、四平臺”，構建起“育種研發—生產運營—物流銷售”全閉環產業鏈體系。

　　2022年，麥麥科技自研的柑橘生長模型，融合了氣象數據、衛星遙感、物聯網傳感等多維信息，實現了生長環境毫秒級監測與預測。該生長模型通過機理模型與AI算法耦合，動態生成灌溉、施肥等農事決策，并聯動智能硬件自動執行，形成“感知、分析、執行”閉環。模型突破傳統經驗種植局限，在2022年湖北大旱中保障漳河柑橘逆勢提質增產，實現銷售收入同比增加20%。

　　目前，麥麥科技已開發和訓練近300個作物大模型，近2000個專項小模型，覆蓋國內超190個數字農場，超百萬畝農田的數據持續回流迭代。

　　讓更少人種更多地

　　“過去，人是農業生產中最重要的要素，但現在很多從事農業種植的人是60歲以上。再過10年，會種地的人越來越少。”李楠認為，從減少人力投入、提升種植效率來看，人工智能將是農業的關鍵底層技術。

　　以農業采摘機器人為例，李楠表示，機器人移動、抓取等動作是廠家擅長的，但公司會給機器人裝上大腦，讓它知道蘋果是蘋果、判斷蘋果是否成熟等，讓冰冷的機械具備判斷能力和決策能力，從而降低人力成本。

　　該公司的作物成熟度識別的垂類模型，通過融合3D視覺識別與多模態數據分析，判斷農產品成熟度級別及最佳采收時間，準確率高達92%。結合智慧農業整體解決方案中的智能傳感觸發和機器狗自動收運，解決了傳統農業采收環節效率低下等問題。

　　目前，麥麥科技的農業解決方案中，與超400家國內外頭部公司建立生態合作伙伴關系，其中包括機器人廠商、連鎖商超、金融機構、互聯網大廠等。

　　“AI的核心是提高產業效率，當我們能用更少的人、更少的地，生產出更多優質農產品，糧食產量、人力短缺甚至食品安全的問題都能解決。”李楠說，人工智能還可快速實現知識和技能的平權，在人工智能加持下，人人都能掌握農業種植技術，把農產品生產出來。

　　“少量農產品，例如新品種、中草藥等的關鍵表達、有效成分積累的路徑，在科學上還沒有理清楚原因和邏輯，或者業內未能達成統一認知，完全用數字來表達暫時不太現實。”他表示，其余超過90%的農業生產可通過數字、公式、模型來實踐。

　　李楠認為，通過規范種植過程、提升信息透明度、增加技術應用，農業產品的規范程度和條理性會有很大提高。農業工業化對產品標準化、形成市場規模是產生價值的。

　　目前，麥麥科技正在把中國的人工智能農業解決方案推向海外市場。

　　2026年2月，麥麥科技在馬來西亞吉隆坡邁出國際化關鍵一步——成立全資子公司吉隆坡麥麥，并確立為集團“東盟國際總部”。

　　這一布局被視為麥麥科技打通“北上廣研發—廣西集成—東盟應用”產業閉環的重要落子。不同于簡單的產品出口，吉隆坡麥麥將作為區域運營中樞，通過輸出智慧農業整體解決方案與AI大模型技術，推動中國技術標準在東盟的落地應用。

　　據悉，該公司將采取“本地化+垂類化”的研發策略，重點攻克東南亞棕櫚、榴蓮、橡膠等戰略級農作物的數字化痛點。借助其在作物生長大模型領域的領先優勢，吉隆坡麥麥將為當地農業提供從土壤水肥模擬到智能環境控制，再到病蟲害防治與采收決策的全鏈條智能服務，以數字化手段重塑傳統農業生產模式。(中新經緯APP)

　　中新經緯版權所有，未經書面授權，任何單位及個人不得轉載、摘編或以其它方式使用。