托普云農：為農業裝上數字免疫系統

托普云農的“天空地一體化監測系統”改變了傳統主要依賴人工的作業方式，利用數字化技術實現農業植保從感知到決策再到高效執行，從“人防人治”到“技防智治”的跨越。

文｜王玉冰

ID | BMR2004

在浙江省江山市的未來農場，浙江托普云農科技股份有限公司（以下簡稱“托普云農”）的“天空地一體化監測系統”通過衛星遙感，識別出水稻長勢不均的區域，隨即通過無人機對重點區域進行低空航拍，確認了病蟲害發生的具體點位與早期癥狀。

2024年至2025年初，隨著技術成熟，公司推出農業AI智能體“問稷”及無人機、地面巡檢機器人等“天空地”一體化智能裝備，初步構建起立體監測網絡。2025年11月，托普云農在全國植保雙交會上正式發布了全新一代AI蟲情測報燈，并持續優化“云農植保在線”平臺，形成從智能監測、分析預警到科學決策的完整服務體系，展現了人工智能技術與農業生產深度融合的完整路徑。

在傳統方式下，農業植保主要依賴人工且手段粗放，存在看不清、報不準、打不準的痛點，既影響防治時效，又易導致農藥過量使用造成土地污染。托普云農的“天空地”一體化智能裝備改變了傳統主要依賴人工的作業方式，利用數字化技術實現農業植保從感知到決策再到高效執行，從“人防人治”到“技防智治”的跨越。

托普云農成立于2008年，是一家專注于農業信息化與智能裝備研發的國家級高新技術企業。它通過物聯網、人工智能、大數據等技術，深度融合農業場景，打造了“智能硬件+軟件平臺+數據服務”的一體化解決方案。2024年10月，托普云農在深交所創業板上市。

這家企業是如何讓技術在農業這個被視為“最難數字化”的領域“長”進泥土，成為中國農業現代化進程中不可忽視的科技推手的呢？對此，《商學院》雜志采訪了托普云農智慧農業研究院院長朱旭華。

01

數據積累：“硬件+軟件”雙輪驅動戰略

托普云農通過硬件奠基、軟件聚力的雙輪戰略，逐步構建起一套監測、預警、防控的數字化植保流程體系。

托普云農以農業智能裝備與檢測儀器為起點，堅持聚焦農業設備卡脖子痛點，構建了包括種子、土壤、氣象、植物生理、植保在內的7大類130余種產品。朱旭華談到，在這一階段，托普云農主要以硬件為核心，通過生產高性價比的產品打開市場，比如植物營養測定儀、土壤傳感器等設備。

2015年，公司正式更名為托普云農，并確立了“硬件+軟件”雙輪驅動戰略，從單一設備供應商轉型成為解決方案服務商。通過搭建植保在線平臺與農業物聯網系統，托普云農實現了數據采集、傳輸、分析的聯動。

在硬件端，托普云農打造出了AR智能分析系統、無人巡檢車等AI+新應用。尤其是托普云農的明星產品智能蟲情測報燈，實現了誘蟲、殺蟲、拍照、識別、計數、上傳全自動化，識別準確率超90%。在軟件端，托普云農推出的農業AI智能體“問稷”，與硬件深度協同，實現從全域監測、精準預警到智能防控的全鏈路自動化。

朱旭華提到，在數字化轉型時期，為了讓更多的農民能夠熟練使用數字化的設備，托普云農主要從國產替代、操作簡化、技術普惠三方面降低使用門檻：首先出售高性價比的硬件設備，如植物營養無損測定儀，日本產的同類儀器售價近2萬元，而托普云農的僅為2000元；其次將“問稷”融入無人機、AR眼鏡等“新農具”，降低操作門檻；最后對“問稷”“知蟲”“識蟲”等智能軟件實行免費開放使用，并設微信小程序入口，支持語音/文字交互，開發老年模式，實現一鍵式操作。

“為了讓農民理解數據、熟練操作系統，我們嘗試通過多模態交互轉化專業數據。比如利用AR眼鏡為作物生理指標疊加實景，這樣可以直觀地展示長勢與問題。”朱旭華告訴《商學院》雜志，“問稷”作為植物醫生的角色，可回答基本所有專業的農業問題，還能夠結合圖像識別自動給出病蟲害的防治建議。這樣一來，不同知識背景的農民都能快速上手，真正地實現“科技種田”。

由此，托普云農通過硬件奠基、軟件聚力的雙輪戰略，逐步構建起一套監測、預警、防控的數字化植保流程體系。“目前公司已經形成了數據互通、決策聯動、執行閉環的成熟體系，這也是托普云農在智慧植保領域的核心競爭力。”朱旭華說，“我們現在的商業模式是以提供‘硬件+軟件+服務’的一體化為主，先通過自研的智能硬件采集數據，借助農業物聯網傳輸至大數據平臺，最后結合AI模型分析，輸出病蟲害監測預警、精準防控等解決方案，提供從設備部署到平臺運營的全流程服務。”

02

數據智能：構建“天空地一體化”的智慧農業

托普云農的體系已深度融入地方植保的行政決策與執行鏈條，推動植保工作從依賴經驗的被動識別，升級為基于數據智能的主動預警與科學決策。

朱旭華提到，面對近些年氣溫反常，農業害蟲難以精準預測的挑戰，托普云農正在探索將農業AI智能體深度嵌入蟲情分析模塊，結合作物生育期、實時氣象數據和歷史蟲情數據，對多維度數據進行耦合分析，自動生成智能蟲情報告。

通過10余年的積累和探索，托普云農用卷積神經網絡深度學習的方法構建了見蟲識別模型，通過與科研院所進行數據校準，在多地進行了大量的試點試驗，且多年數萬臺設備采集的數據，形成數百T高質量的數據集，最終實現了國家級一類和省級二類趨光性害蟲超90%的識別率，包括對8800余種農、林業害蟲、70余種病害癥狀的精準識別。并通過數據驅動決策，幫助農戶與政府實現農藥減量35%以上、防控效率提升30%，助力農業走向精準、綠色、可持續的高質量發展路徑。

朱旭華舉了一個例子。2023年7月6日，托普云農的智能測報系統顯示，位于溫州市蒼南縣金鄉河尾垟監測點的二化螟蟲量開始異常突增。數據清晰地記錄了隨后的兩個蛾高峰：7月9日達到615只，7月14日攀升至856只。與2022年同期的峰值（534只）相比，蟲情明顯加重。系統綜合分析全縣數據后，預測在7月15日前后將爆發高峰，其中金多興北監測點在15日當天蟲量高達1189只，靈溪滬山點次日也達到769只。基于這些實時、精準的數據，智能系統作出了平原單季稻中等偏重發生、局部大發生的嚴峻預報。

預警信息直達蒼南縣植物保護站后，縣植保站迅速依據系統結論，編制并發布了正式的《農作物病蟲情報》，將預警和防治要求下達至各鄉鎮及種植主體。這份基于客觀數據的官方情報，使得全縣對植物病蟲害的防范工作有了清晰、統一的科學依據，成功避免了可能造成的重大損失。

隨著農業管理從“單點響應”邁向“系統治理”，僅靠地面設備已遠遠不夠。在高標準農田建設加速、糧食安全戰略升級的背景下，衛星、無人機、地面物聯網設備組成的“天空地一體化監測系統”正成為智慧農業的新基礎設施。然而，這三類數據來源各異、精度不一、格式割裂，若不能有效融合，反而會造成信息冗余甚至誤判。

朱旭華提到托普云農在整合天空地多源數據時，主要解決了兩個問題：第一，基于衛星、無人機與地面設備的數據精度差異，將地面傳感器土壤墑情監測誤差降至最低；第二，攻克多源數據融合技術，實現不同設備采集數據的標準化對接，使數據完成了從原始信號到可執行智能的價值飛躍。

為確保多設備的協同工作，托普云農構建了“宏觀全域覆蓋、中觀地塊巡查、微觀點位監測”的多維度采集體系。衛星負責農田監管與作物監測，無人機承擔低空精準病蟲害巡查，地面物聯網設備定點捕捉蟲情、墑情數據，再通過卷積神經網絡算法與數百T植保數據集訓練模型，依托云農植保在線平臺與問稷，實現多源數據的統一匯總、關聯分析與反饋執行，最終形成全域覆蓋、精準協同的統一感知網絡。前述的未來農場便是一個典型案例。基于此，農場不再需要采取傳統的全域噴灑，而是依據系統生成的處方圖，指導無人機進行精準作業，將病蟲害防治效率提升了約30%。

顯然，托普云農的體系已超越單純的技術報警，而是深度融入地方植保的行政決策與執行鏈條，推動植保工作從依賴經驗的被動識別，升級為基于數據智能的主動預警與科學決策。

03

數據價值：讓農耕更加高效綠色

托普云農通過數據采集、算法分析與全流程服務，讓農田數據轉化為可量化的經濟效益價值。

朱旭華介紹：“托普云農所構建的覆蓋育—耕—種—管—收—烘全環節的數智化生產管理體系，目前已經助力江山市峰田家庭農場節約了10%的水量，減少了約10%的用肥量。”

托普云農還開發了輕量化AI模型來適配于農田邊緣計算設備，通過打造無人化智能農機集群，以及自動駕駛插秧機、收割機與AI巡檢機器狗的應用，成功地將江山市峰田家庭農場的種植生產管理效率提升到了50%以上，產量也相應地提升了10%左右。江山市峰田家庭農場也因此實現了全產業鏈精準化、智能化、綠色化的生產轉型，成為江山市農業的標桿企業。

2024年，該農場以“早稻最高畝產754.36公斤，早稻百畝方最高畝產749.83公斤；雙季稻最高畝產1585.54公斤，雙季稻百畝方最高畝產1577.09公斤”的高產成績連創4項“浙江農業之最”，率先實現省委提出的年畝產“噸半糧”的目標，在全省全面提升單產水平上起到了示范帶頭作用，為守護國家糧食安全提供強有力的科技支撐。

托普云農通過數據采集、算法分析與全流程服務，讓農田數據轉化為可量化的經濟效益價值。不僅提升了糧產與效率，還能夠降低農戶成本與環境負擔，成為農業高質量發展的重要支撐。“通過智能蟲情測報、綠色防控設備與AI精準預警，能夠極大地減少化學農藥濫用，降低土壤和水體中農藥殘留的風險，緩解土壤酸化，保護農田生態與生物多樣性，從而推動農業的綠色可持續發展。”朱旭華說道。

可量化的效益，是客戶愿意為數據付費的基礎。朱旭華提到，在合作區域如江山峰田農場項目中，每畝減藥直接為農戶降低成本30元，這樣既減少了農藥對環境的污染，又實現了生態效益與經濟效益雙贏。政府客戶主要考量政策契合度，如助力高標準農田建設、落實農業新質生產力要求，且關注數據互通及區域示范效應，具有較高的技術服務付費意愿；而農戶在付費服務上更謹慎，“他們主要關注的是產出比、是否能夠真正地降本增效，也看重設備性價比與操作便捷性，傾向選擇能快速見實效的標準化產品。”朱旭華說。

“數據+技術+場景”全鏈條閉環能力，也為托普云農筑起了行業競爭的護城河。首先，其深耕12年積累數百T規模自有植保數據集，訓練出53項核心算法模型，這一數據深度與廣度需長期行業浸潤，同行短期難以追趕。其次，其所構建的“天空地一體化”軟硬件協同系統已經形成全場景裝備矩陣，實現了“監測—預警—防控”的閉環；最后，托普云農的落地適配能力。朱旭華介紹：“目前我們依托243項專利、408項軟件著作權，結合全國32個省份的場景實踐，已經成功地將技術轉化為政府與農戶都能用得上的解決方案。另外，我們通過產學研合作持續進行迭代，這種技術與實踐的結合，構成了同行難以復制的核心競爭力。”

朱旭華表示，接下來的3-5年，托普云農將圍繞農業人工智能平臺化核心戰略展開布局：一是建設農業AI技術研發與服務平臺，開放自身及合作伙伴的AI技術資源，構建覆蓋農業全產業鏈的AI能力底座，打造智慧農業“新基建”；二是推進“千畝方”未來農業科創綜合體建設，打造集理論驗證、技術實踐、中試熟化等功能于一體的科技共創平臺，加速技術落地。同時公司還將繼續深化AI與農業場景的融合，聚焦數智種業、智慧植保等領域，迭代“問稷”AI智能體，拓展AR智能分析、無人巡檢等“AI+裝備”應用；加強產學研合作，聯合高校院所攻關植物表型、智能育種等關鍵技術，推動智慧農業從單點示范走向規模化落地。