光伏储能、水培种植、AI精控……青年科学家如何破解草莓植物工厂痛点
光伏储能、水培种植、AI精控……青年科学家如何破解草莓植物工厂痛点
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如果在完全密闭的空间里，一颗草莓能生长吗？这听起来像是一个科幻命题，但眼下，一场真实的探索正在上海奉贤区紧张进行着。
近日，第五届“多多农研科技大赛”决赛正式启动，植物工厂也在上海农业科创谷落成。从22支初赛队伍中脱颖而出的4支劲旅——北京的赛博农人、上海的莓立方和欧普智莓、浙江的拟生态团队，将在未来六个月里，展开一场不见面的“隔空较量”。他们需要通过远程管控，在各自专属的“赛博农场”里，种出最理想的草莓。
这已是拼多多连续第五年举办这项赛事，也是时隔三届后，重新将焦点对准草莓栽培。但与首届赛事在高原温室中进行不同，本届比赛的要求堪称“从零开始”：团队需要自行设计并建造一个50平方米的植物工厂，在一个“不见天日”的类集装箱环境中，探索出一套真正能做到“高品质、高产量、低成本、低能耗”的国产草莓栽培方案。
赛事升级直面产业攻坚
草莓再次成为主角，但比赛的逻辑已经变了。如果说首届赛事更像一场“人机对抗”，旨在验证AI与传统种植的产量差异，那么本届赛事则把砝码压在了综合效益上，要求团队必须精打细算，平衡成本与产出。这标志着赛事目标已从单纯的技术探索，迈入了更为艰难的产业攻坚阶段。
“这意味着赛事升级到了探索‘植物工厂草莓栽培商业化、可复制、可盈利方案’的层面。”大赛评委、中国农业大学教授贺冬仙点出了关键。在她看来，这是一次从“从无到有”向“从有到优”的实质性迈进。
能耗，无疑是横在植物工厂草莓走向大众餐桌前的核心瓶颈，其中人工照明长期占据能耗大头。为此，本届赛事首次引入光伏储能系统，这既是为了降低运营能耗，也充当了稳定可靠的备用电源。现场观察发现，至少有三支团队不约而同地在植物工厂顶部加装了太阳能光伏板，并通过精巧的角度设计，力求每一缕阳光都能被最大化吸收。
除了“开源”，各团队在“节流”上的功夫更是细致入微。由上海交通大学领衔的莓立方团队，在植物工厂内壁和栽培架上全面铺设了升级版反光膜，专门用来“打捞”那些容易散失的侧向光与边缘光。实测数据给出了有力证明：启用反光膜后，草莓冠层接收到的有效光子量提升了约15%。而背靠欧普照明的欧普智莓团队，则拿出了看家本领，采用智能集电集控系统，将四百多盏LED灯的独立小电源整合为一个直流大电源进行集中管理，从而显著提高了电能转换效率。
这场技术攻坚的落地，恰好与上海农业科创谷的定位不谋而合——聚焦“科技+服务”，打造农业科技创新策源地。奉贤区副区长李慧对此评价道：“农业的未来关键在于科技，科技的活力关键在于创新，创新的落地关键在于场景。‘多多农研科技大赛’正是链接前沿科技与田间地头的绝佳平台。”
AI能不能种草莓
如果说光伏储能解决的是“电从哪来”的问题，那么人工智能算法要回答的，则是“怎么种得更好”这个更复杂的命题。AI到底能不能种草莓？在本届赛事中，两支顶尖团队用不同的技术路径，给出了一个共同的肯定答案：它必将成为未来农业的最佳辅助。
上海交通大学农业与生物学院教授常丽英带领的团队，正在推进一项前沿工作：将设施作物人工智能小模型与大模型进行融合决策。这套系统已在小规模集装箱植物工厂中完成了初步验证。简单来说，小模型如同“贴身管家”，负责识别单株草莓的长势、病虫害、开花结果状态；大模型则像“总调度师”，负责综合所有信息进行全局决策。“通过图像识别、环境调控与生长管理的协同，系统能够实现对每一株草莓的精准控制。在密度适中的情况下，单株级的精细化管理已经可行。”常丽英介绍道。
据了解，团队正致力于构建适用于不同作物的本地化生长模型。道理很简单，不同作物的需求千差万别，一个品类往往就需要一个独立的模型。“国际上虽然有番茄等作物的成熟模型，但由于环境、品种差异，并不适合直接拿来在国内使用。”她解释道。因此，团队正在推进“国产替代”，从零开始自主建模，尤其是针对草莓、青菜等尚无成熟先例的品类。“这一技术逻辑未来完全可以延伸至生菜、小青菜等叶菜类，实现降本增效、品质稳定和全年连续生产。”
另一边，连续五届参赛的“元老级”队伍——由中国农业大学7名博士、3名硕士组成的赛博农人队，也在践行着相似的“与植物对话”理念。队长陈民慧用一句大白话概括了核心思想：“就是别瞎折腾，一切以草莓的需求为准。”他们的愿景是让AI变成像DeepSeek或ChatGPT那样的生产助手，而这个想法已经部分落地。团队基于多年积累的栽培数据和知识图谱，开发了EC离子贡献率算法，能够通过图像和传感器判断草莓正处于哪个生长阶段——是分化花芽、膨大果实，还是在长叶子——从而精准调整营养液中的氮钾比例。如今，他们坐在北京就能远程管控上海的植物工厂，用陈民慧的话说，“就像家里养了只猫，没事就掏出手机看一眼”。对于植物工厂的前景，他有一个颇具想象力的观点：如果能利用青海、新疆等地的弃电，草莓就能实现一年四季稳定供货，从而盘活整个产业。
从打法上看，两套技术路径各有侧重。常丽英团队强调小大模型融合的单株级控制与国产化建模，赛博农人队则深耕知识图谱与AI交互助手。但归根结底，它们都指向了智慧农业的核心要义：让冰冷的算法，真正听懂作物生长的语言。
探索低成本高产高品质
除了节能，高产和高品质是摆在团队面前的另一道硬核考题。各队的解题思路也展现了不同的技术风格。与其他团队普遍选择基质栽培不同，浙江拟生态团队提出了一个大胆的浅液流草莓种植计划——通过引入自主研发的专用槽和设备，大幅提升空间利用率，计划种植多达4600株草莓，预估总产量可达3800斤。而赛博农人队则走“精品路线”，追求极致品质控制，每序花只保留3个果实，确保每颗草莓的重量都能达到30克以上。莓立方团队的“硬指标”则更为全面：每公斤草莓的耗电量要控制在30度以内，单株产量超过0.4公斤，甜度则要稳定在12度以上。
本届赛事对参赛团队的首要挑战，其实是跨界协作能力。从零开始“手搓”一个能正常运行的植物工厂，这本身就是一场农业、人工智能、机械工程、建筑建造等多领域的交响合奏。值得注意的是，进入决赛的4支队伍中，由企业主导或深度参与的数量达到了3支，产学研融合的趋势愈发明显。中国工程院院士赵春江对此寄予厚望：“希望通过本届赛事，能够涌现出更多农业科技创新的优秀人才与突破性成果，为我国智慧农业的发展注入新的活力。”
拼多多相关负责人表示：“我们希望通过大赛，鼓励更多青年科学家投身农业，打破行业壁垒，利用他们的技术专长跨界赋能。”今年中央一号文件明确提出要促进人工智能与农业发展相结合。作为一家以农业为底色的电商平台，拼多多正通过“千亿扶持”计划持续加大科创投入，旨在为强农兴农配置技术和人才这“双引擎”。
每一座矗立在赛场上的植物工厂，都像是一个微缩的实验室，里面藏着对中国农业未来的无限想象与务实探索。究竟哪支队伍的技术方案，能在六个月后结出最甜美、最经济的“果实”？时间，和那些静静生长的草莓，会共同给出答案。
栏目主编：唐玮婕
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