草莓工厂里的“赛博农人”

　　夜里十点，上海奉贤的农业科创谷，数千株草莓在立体栽培架上静默生长。突然，一株草莓叶片边缘的轻微焦黄被图像采集系统捕捉。算法模型标记异常，云端智能机器人开始报警。

　　千里之外的北京，中国农业大学博士研究生陈民慧的手机屏幕亮起。她点开实时监控画面，确认这株草莓因滴灌带弯折而“口渴”，随即联系现场工人处理。

　　陈民慧所在的“赛博农人”团队，正在参加第五届“多多农研科技大赛”决赛。这场赛事由拼多多、上海市农业科学院、上海农业科创谷主办，入围队伍要自行设计并建设一座50平方米的植物工厂，接受为期6个月的国产草莓种植挑战。

　　在这个完全人工控制的环境里，草莓的生长被拆解成一个个可量化的参数。每一颗果实的膨大，都是算法与生命对话的结果。一半是代码与传感器，一半是泥土与生命。在这两者之间，一群年轻人正在学习如何与植物“对话”。

　　“赛博农人”团队依托中国农业大学农业农村部设施农业工程重点实验室，已连续参加五届大赛。队员随届次更替，核心主旨却代代传承：与植物“对话”——坚持以植物为本，基于植物的生长需求来进行系统设计与算法构建。

　　陈民慧的专业是农业生物环境与能源工程。今年，她需要统筹9名来自不同研究领域的队友。她的队友大多没有大田种植经验，但在科研环境下积累了丰富的作物管理知识。“我们见证了行业从专注温室智能调控，到植物工厂技术发展，再到当前植物工厂与AI前沿技术融合的趋势变化。”陈民慧说。

　　在建造植物工厂时，他们调取了上海地区近20年的气象数据，因地制宜设计环境参数。自主研发的水肥一体机采用创新算法，可精确调控营养液中具体营养元素的离子浓度，适配植株不同生长期的养分需求。

　　节能是他们面临的一大挑战。团队通过二次回风并引入室外冷源，将空调能耗降低40%以上；引入光伏储能系统，每天节电10%。更大的挑战来自“种植”本身。这些年轻人发现，在试种阶段，即使完全按照参数设定培植，一些草莓生长也不及预期，“比不上有经验的农民种植的”。他们试图用代码和传感器与植物“对话”，但现实远比实验室复杂。

　　“全AI可能是一个必然趋势，但我们还没有发展到那个节点。”另一支参赛队伍“莓立方”团队队长贺世伟说，“要结合产业情况逐步迭代技术，但人仍至关重要。”贺世伟是00后，在上海交通大学农艺与种业专业就读，团队的核心理念是“农业+”——以农业为基础，结合互联网与AI技术，将传统草莓农户的种植经验转化为数据。

　　在他们的植物工厂里，为了实现环境的高度均匀性，团队采用了独特的中央风道设计，使植物工厂内上下温度差控制在0.5摄氏度以内。除了风道设计，团队还在植物工厂内壁四周及顶部粘贴反光膜，提升光能利用效率。在算法与软件系统上，他们自主开发预设控制算法，构建智能机器人实时监测场内运行数据，并开发AI图像识别算法，通过手机图像对草莓进行实时诊断。

　　“我们不做一步到位的全自动化。”贺世伟说，品种的限制、能源的成本、工人的操作误差……每一个变量都在提醒他：农业的复杂性，远超任何模型的预测能力。目前，AI仅作为辅助工具，最终决策由草莓种植专家结合AI数据及自身经验完成。

　　本届大赛评委、中国农业科学院都市农业研究所首席科学家杨其长认为，未来的农业方向将是在植物工厂里与植物“对话”。但这种“对话”能力，需要长周期的数据积累，难度极大。

　　陈民慧说，他们的植物工厂系统搭建正在申请专利，部分算法已有论文发表。他们希望将这些科研成果真正落地应用。对这群年轻人来说，比赛不仅是一次技术比拼，更是一次职业选择的预演。

　　“农业是复杂的生物系统，不确定性比工业多得多，需要产学研联动。”杨其长说，这也是“多多农研科技大赛”持续举办的目的——吸引更多创新人才和企业参与到农业技术创新中。

　　陈民慧说，“赛博农人”团队的座右铭是“让明天比今天更好一点”。

　　深夜的植物工厂里，草莓在人工光下静静生长。传感器记录着每一片叶子的变化，算法不断优化着每一次灌溉的剂量。在这里，这群“赛博农人”与植物的“对话”，才刚刚开始。