来源：安邦智库(ANBOUND)

近年来，在智慧农业加速推进、AI技术向传统农业深度渗透的背景下，我国农业大模型迎来爆发式增长。截至2025年底，国内已发布及在研的农业垂直大模型超80个，覆盖种业、种植、畜牧、植保、农机等全细分领域，仅2024-2025两年间新增模型就占总量的65%以上。从高校院所到科技企业，从地方农业部门到科研团队，纷纷入局这一赛道，呈现“百模争雄”的热闹景象。

中国农业大学的“神农百晓”大模型，作为国家级新农科教育大模型，积累1000万条农业知识图谱与2000万张标注图片，覆盖育种、病虫害防治等场景；哈尔滨工业大学“天工开悟”模型聚焦农事决策与农情监测；科大讯飞联合地方推出“安徽耕云”大模型，对接3.6亿条涉农数据；此外还有奶业“孺子牛”、种业“丰登”、植保“图知”等专属模型，各种模型还层出不穷。

然而，在安邦智库（ANBOUND）研究人员看来，繁荣表象下至少暗藏学术圈地、套壳泛滥、华而不实等三大“虚火”，造成大量资源投入难以转化为实际生产力，形成“重发布、轻研发、轻应用”的不良生态，既偏离服务农业生产的核心初衷，也制约行业长远发展。

第一，学术圈地，造词大于造物，科研沦为头衔竞赛。在农业大模型研发领域，部分高校与科研院所将其异化为抢占“全球首发”“国内首个”头衔、争夺课题经费的锦标赛，彻底背离服务农业生产的初衷。中国农业科学院《农业大模型研发现状调研白皮书》显示，42个高校及科研院所主导的模型中，超65%核心目的是申报项目、争取经费，仅22%明确以落地田间应用为目标。

为抢占先机，不少团队摒弃深耕场景、打磨性能的务实路径，走上“造词营销”的捷径。通过对通用大模型简单包装、更换农业场景名称，便宣称“全球首款XX领域大模型”“国内首个多模态智慧农业大模型”，但模型核心架构、训练数据、算法逻辑几乎无实质性创新，仅停留在概念翻新。

例如，某高校“智慧麦作大模型”与另一高校“小麦全周期智能决策模型”，在训练数据、核心功能、应用场景上高度重合，均未开展大规模田间试验，却以“国内首创”噱头申报多项课题，耗费大量公共经费却无实际生产价值。这种“重头衔、轻实效”的风气，造成科研资源严重浪费，延误农业智能化转型进程。

第二，套壳泛滥，低门槛微调，催生同质化半成品。由于大模型微调技术门槛的持续降低，用户依托开源的通用大模型基座，借助简单的指令微调、少量农业数据标注，无需掌握核心预训练技术，短短数周就能快速生成一个农业领域专属大模型Demo。

这引发“批量造模”热潮，大量低质量“套壳”半成品充斥市场，行业同质化问题突出。据《农业工程学报》研究数据，国内超70%农业大模型基于Llama、文心一言、通义千问等通用基座二次微调，具备自主预训练架构与专属知识库的原创模型不足15%。

这些“套壳”模型仅在通用基座基础上植入部分农业术语与简单农技知识，缺乏对农业场景的深度适配，既无法解决复杂农业问题，性能也远不及通用基座。以病虫害识别类模型为例，市面上同类模型多达30余个，功能高度雷同，仅能识别十几种常见病虫害，准确率普遍低于80%，远低于专业农业视觉模型；面对区域性小众、复合病虫害等复杂场景，几乎全部失效。

更有甚者，部分模型仅完成基础框架搭建，缺乏完整推理能力与落地体系，仅是无法实用的演示版本，却被包装为“成熟产品”推向市场，误导行业与农户。这种低水平重复建设压制行业创新活力，让“百花齐放”沦为“千模一面”。

第三，落地空心化，发布即落幕，产业适配度极低。据行业调研数据，国内超85%农业大模型陷入“发布即落幕”困境，学术成果与产业需求严重脱节，沦为“花瓶模型”。多数模型仅在实验室或小范围试验田完成测试便停止迭代，对复杂农田场景适配性不足：部分模型对环境变化敏感，晴天与阴天病虫害识别准确率相差超20%，在复杂农田场景中频繁出现错误决策；部分模型给出的农事建议脱离实际，未考量农户操作习惯与农机适配性，导致基层农技人员与农户不愿使用、无法落地。

安徽耕云、农信猪小慧等曾高调发布的模型，上线后缺乏持续运营，用户入口难以查找，实际应用案例寥寥；部分地方政府主导的农业大模型沦为“政绩工程”，未建立长效迭代机制，最终沦为闲置资源。这类模型看似占据赛道，实则无法创造实际价值，进一步加剧行业虚火。

这背后是考核与资源、认知的多重错位。一方面，科研评价体系错位是核心诱因。高校与科研院所的职称评定、课题考核，过度看重论文数量、项目级别、模型发布声势，对技术落地效果、产业贡献度、农户认可度等核心指标考核不足。“重形式、轻实效”的评价导向，驱使科研团队追求短期成果，盲目跟风立项，忽视长期研发与落地应用，最终形成学术圈地的功利化心态。

另一方面，跨资源统筹缺失加剧重复建设。由于农业数据具有地域性、分散性、专业性强的特点，当前研发处于“各自为战”状态，高校、院所、企业之间数据壁垒严重，基因组、农田遥感、病虫害监测等核心数据集互不共享，算力资源分散利用。同时，缺乏国家级顶层设计与规划，未明确不同区域、机构的研发重点，导致各团队盲目扎堆热门赛道，同质化竞争愈演愈烈。

此外，产业认知不足导致场景适配缺乏。农业生产受气候、土壤、品种、种植习惯等多重因素影响，极具地域性与实践性，需要长期田间数据积累与场景适配。但部分研发团队缺乏农业一线经验，仅依靠理论与公开数据研发，脱离生产实际，放大虚火效应。

因此，降温虚火，回归本源价值，才能实现农业大模型可持续发展的目标。首先，调整考核导向，锚定产业实效。高校与科研院所应优化评价体系，弱化论文数量、项目级别等形式化指标，强化技术落地、产业贡献、农户收益等实效指标，将田间应用覆盖率、生产效率提升幅度、成本降低比例作为核心考核标准。同时建立成果验收机制，杜绝“重发布、轻落地”的形式主义，引导团队聚焦核心技术创新与实际应用。

其次，强化顶层统筹，打破数据壁垒。由相关部门牵头制定全国农业大模型发展规划，明确细分领域研发重点，划分高校、院所、企业的分工定位，避免同质化竞争。搭建国家级数据共享平台，整合农田遥感、种业等核心资源，建立统一数据标准与标注规范，打破数据壁垒，实现算力、数据、技术资源集约化利用。

最后，深耕田间场景，夯实研发基础。研发团队需扎根农业一线，积累本地化田间数据，深度适配复杂场景需求，提升模型实用性与可靠性。加强产学研协同，推动科研人员与农业从业者、农技人员深度合作，让模型研发始终围绕产业痛点、农户需求展开。

农业大模型承载着我国农业智能化转型的希望，学术圈地、重复建设的乱象，既浪费宝贵科研资源，也阻碍农业高质量发展。唯有降温虚火、回归本源，循序渐进，加强资源统筹、聚焦产业实效，才能让农业大模型扎根田野，为保障粮食安全、推动农业现代化注入强劲智能动力。

最终分析结论：

当前，我国农业大模型虽然迎来爆发式增长，但是潜藏学术圈地、套壳泛滥、落地空心化三大“虚火”乱象。这反映了科研评价导向错位、资源统筹缺失、脱离产业实际等深层问题，造成科研资源浪费与同质化竞争。因此，农业大模型需要循序渐进，回归服务农业生产本源，通过优化考核机制，加强资源统筹，聚焦产业实效，才能让其扎根田野。（XR）