3月20日，在養分資源高效利用全國重點實驗室學術委員會第三次會議上，中國工程院院士、中國農業大學教授張福鎖面向全球首次發布土肥大模型。作為國內首個聚焦農田土壤與肥料智能管理的垂直大模型，土肥大模型不僅具備農業知識問答、農業圖像分析等功能，還能夠圍繞土壤健康、高產優質、養分高效利用和環境減排等關鍵領域，開展農業場景推理與農業生產決策。
土肥大模型由張福鎖院士團隊聯合安徽易剛等科技企業共同研發，是一款面向農田養分綜合管理的專業化垂直大模型。該模型聚焦農業智能體研發，創新構建了「大模型底座+智能調度平台+多場景農業智能體」三位一體架構，打通知識與數據、環境感知、決策執行和結果反饋的全鏈路流程，形成可持續進化的農業智能運行系統。其中，底座模型可為複雜農業場景提供知識理解、多模態分析、場景推理和智能決策支撐；在此基礎上，團隊已構建主要作物專用肥智能體、作物缺素診斷智能體、土壤健康智能體、肥水一體化智能體、高產栽培智能體、甘蔗種植智能體、水稻種植智能體、土壤養分損失智能體、產量和效率潛力評估智能體、溫室氣體排放智能體等10款專項智能體，覆蓋專用肥創制、農田精準管理、區域解決方案和環境效益評估等關鍵場景，初步形成了覆蓋農業生產管理與環境效益評估的智能化應用體系。
土肥大模型主要呈現五大特色：一是數據活，萬億數據融入專屬農業知識體系，讓孤島數據「活起來」。依託三大創新引擎，土肥大模型構建起專屬農業知識體系，匯聚多模態數據集4TB以上、空天地融合數據35TB以上，涵蓋超過16,000個知識實體和90,000餘條知識三元組等內容。同時，模型整合了28億條土壤主要養分數據，覆蓋14項關鍵指標、70年尺度（1980—2050年）和1×1公里網格精度，為模型運行提供了系統化、精細化的基礎數據支撐。二是算法新，神經網絡計算深度融合農業生產，讓人工智能「用起來」。針對農業生產環境複雜、任務目標多元等問題，土肥大模型構建了農業與AI深度融合的創新算法體系，着力提升多場景、多目標條件下的精準模擬與智能決策能力，推動人工智能技術真正服務農業生產實踐。目前，模型準確率高達95%。三是效率高，先進技術架構驅動系統智能，讓海量數據「跑起來」。依託「雲—邊—端」協同智能架構和微服務化模型倉庫體系，土肥大模型以智能調度和工作流引擎為核心，實現了從多源數據匯聚、分佈式處理到向量化檢索的全鏈路高效流轉。數據顯示，系統數據處理量可達100GB/日以上，邊緣設備配置成本降低60%，可實現2小時快速部署；分佈式計算框架使單位數據計算成本相比傳統方案降低約43%，智能調度還將集群平均資源閒置率控制在10%以下。四是場景適，貼合農業場景打造智能體應用，讓AI實戰「強起來」。依託已構建的多場景智能體體系，土肥大模型面向專用肥創制、農田精準管理、區域解決方案和環境效益評估等關鍵環節，形成了從識別診斷、動態監測、精準調控到效益評估的應用閉環，顯著提升了AI在真實農業場景中的應用能力。五是專業強，農業專業能力貫通模型體系，讓解決方案「落下來」。與國內外通用大語言模型相比，土肥大模型在準確性、專業性、場景適配性和可解釋性等方面提升28%~90%。面向複雜農業場景，模型採用「小模型+大模型智能體」的協同模式，由輕量模型提供可靠視覺感知，大模型負責多模態推理與決策規劃，構建高效、可擴展的無人機遙感智能體決策體系。依託多智能體集群，系統進一步整合土壤大數據、無人機遙感、作物長勢識別等功能，生成實時管理數據，推動肥料生產、養分施用和日常管理等環節的全鏈條大農場自動化智能管理。
土肥大模型的發布，不僅實現了高性能自研算法與國產化算力的深度融合，也標誌着農業專業知識向田間地頭延伸的「最後一公里」正在加快打通。未來，土肥大模型將進一步推動科學理論加快落地應用，以智慧化解決方案協同服務糧食安全、資源高效利用與生態環境友好發展，為全球農業可持續發展注入新動能。