3月3日，江苏省委、省政府发布《中共江苏省委江苏省人民政府关于扎实推进乡村全面振兴加快农业农村现代化的实施意见》，围绕农业现代化、科技赋能与产业升级作出系统部署。其中，“推动‘人工智能+农业’发展”被明确写入文件内容，成为本次政策的重要发力方向。这一表述不仅释放出农业数字化、智能化加速升级的明确信号，也标志着人工智能技术正在从实验室与城市产业场景，加快走向广阔的农业生产一线。

在这样的战略背景下，岚江科技的发展路径与政策导向形成高度契合。公司以机器人为核心载体，围绕“人工智能+农业”构建系统化技术体系，并在真实农业生产场景中实现规模化应用。其核心能力，可以从五个方面加以系统理解。

岚江科技：人工智能+农业实践

1、“云端大脑+车端小脑”的协同体系

首先，是架构级AI生态的构建，即“云端大脑+车端小脑”的协同体系。车端通过多光谱相机、RGB视觉、惯导与毫米波雷达等多模态感知系统完成环境认知与数据采集，并进行端侧AI分析；云端则对数据进行集中处理与模型训练，形成病虫害识别、风险预警与农艺决策能力。云边协同使农业机器人具备持续学习与模型迭代能力，实现从“执行指令”向“智能决策”的升级。

2、L4级农业无人驾驶突破

围绕果园封闭、低速场景，岚江科技自研农用L4级智能驾驶系统，突破对高精地图和持续卫星信号的依赖，实现无图导航与自主定位。通过RTK、视觉、惯导与毫米波雷达融合，实现厘米级轨迹控制与动态路径规划，并支持多机协同作业，使农业成为无人驾驶技术率先实现商业化落地的重要场景。

3、AI与农艺深度融合决策

公司将农艺模型嵌入算法体系，在精准喷洒中根据树冠密度与行走速度动态调节喷量，实现单边喷药与智能启停；在精准除草中通过语义分割识别苗草，实现靶向喷施与减量用药。通过构建果园大模型，逐步实现“按树决策”，推动农业从经验驱动向数据驱动转型。

4、可商业化的农业智能场景选择

最后，在大模型快速发展的背景下，如 DeepSeek 等企业推动国产AI能力提升，但通用智能规模落地仍需时间。农业具备封闭环境、任务标准化与投资回报可计算等优势，更具率先跑通商业模型的条件。岚江科技以果园植保为切入口，实现技术落地与规模复制，探索出清晰的产业化路径。

结语

总体来看，岚江科技的“人工智能+农业”不是技术叠加，而是围绕农业场景构建的系统化智能工程，实现了从装备自动化到决策智能化，再到平台化运营能力的整体升级，与江苏省委一号文件提出的方向形成高度呼应。