一株苗木的“數智根系”：如何用大模型激活中國苗圃產業新質生產力？

“高質量數據集走到哪，AI就到哪。” ——這句2025數博會的金句，正從榛子林、椰子園、扇貝筏架，悄然扎根于江蘇沭陽的花木基地、浙江蕭山的園林苗圃、四川溫江的生態育苗場、山東昌邑的鄉土樹種園。

當城市在“公園城市”“碳中和”浪潮中加速綠化，當鄉村在“千萬工程”中重塑生態，苗圃——這一綠色中國的“種子銀行”與“生態芯片工廠”，卻仍深陷品種混亂、生長周期不可控、病蟲害頻發、出圃標準模糊、供需嚴重錯配的困境。

我國苗圃面積超300萬畝，年產苗木超200億株，主產區覆蓋江蘇、浙江、河南、山東、四川、湖南等地，涵蓋喬木、灌木、地被、花卉等數千品類。但產業長期依賴“眼看苗高、手摸土干、經驗估價”，苗木的“最佳移栽窗口”“抗逆性表現”“冠形發育規律”等核心參數缺乏結構化數據支撐。

今天，我們提出：以“苗圃高質量數據集”為基石，訓練垂直領域大模型，打造覆蓋“育種—育苗—管護—出圃—應用”全鏈條的智能服務產品，讓一株苗木從“田間綠苗”蛻變為“數據定義的生態單元”。

一、破局苗圃產業五大痛點：從“粗放經營”走向“精準育苗” 產業現狀與核心挑戰：

• 品種標簽混亂：“同名不同種、同種不同名”普遍，采購方難辨真偽；

• 生長周期不透明：同一品種因管理差異，出圃時間相差6–12個月；

• 病蟲害預警滯后：紅蜘蛛、蚜蟲、根腐病爆發后才處理，損失慘重；

• 冠形與規格無標準：甲方要“自然圓冠”，乙方送“機械修剪球”，驗收糾紛頻發；

• 產銷嚴重脫節：苗農盲目擴種，市政項目臨時招標，庫存積壓與緊急調苗并存。

而這一切的根源，在于苗木從播種到出圃的全過程數據高度碎片化——何時分枝？何時抗寒達標？全靠老師傅“看葉色、摸莖粗”。

要破局，必須建設一個以生長模型與應用場景為核心、全生命周期貫通、多模態融合的高質量數據集。

我們提出苗圃數據集“五維標準”：

維度

具體體現

規模“大”

覆蓋主產區、主流品類（如國槐、銀杏、紅葉石楠、桂花、紫薇）；采集從種子/扦插→萌芽→分株→煉苗→移栽→生長期→出圃前檢測全鏈條數據；包含土壤（pH、EC值、有機質）、氣象（積溫、光照、霜凍）、無人機多光譜影像（NDVI、冠層密度）、植株圖像（株高、地徑、分枝數、冠幅、病斑）、理化指標（葉綠素含量、根系活力、抗寒指數LT50）、管護記錄（水肥、修剪、用藥）、出圃標準（H/D比、冠形對稱度、無檢疫性病蟲害）、應用場景反饋（成活率、景觀效果）。

安全“牢”

遵守《數據安全法》《植物檢疫條例》；苗圃位置、客戶項目信息脫敏；對品種DNA條形碼、檢疫性病蟲害等敏感數據加密審計；建立“一苗一碼”追溯體系。

規范“正”

建立統一標準：如“紅葉石楠出圃標準：H≥120cm、D≥2.5cm、冠幅≥80cm、無蚜蟲”；制定圖像標注規范、近紅外光譜校準流程、元數據模板（苗圃ID、品種學名、繁殖方式、批次號）。

效果“好”

支撐模型實現：出圃時間預測誤差90%，優質苗分級準確率>85%，項目匹配成功率提升40%。

應用“廣”

服務苗農（生長決策）、苗圃企業（智能排產）、園林公司（精準選苗）、政府平臺（供需調度）、科研機構（性狀關聯）。

建設路徑：“場景驅動 + 生態協同”

• 場景驅動：圍繞“整批苗驗收被拒”“春季突發蚜蟲毀園”“市政項目急調5000株無貨源”等真實痛點，反向設計數據采集；

• 生態協同：聯合北京林業大學、中國林科院、國家林草局種苗總站、沭陽花木協會、棕櫚股份/嶺南股份/東珠生態、大疆農業，共建共享數據資源。

有了高質量數據，下一步是打造苗圃垂直領域大模型——一個能“感知冠形發育、預判抗寒能力、匹配工程需求”的AI園藝師。

核心能力

• 多模態理解：看懂無人機影像中的冠形對稱度，解析近紅外光譜中的葉綠素與水分脅迫，關聯積溫與分枝速率；

• 時空推理：結合未來30天氣象，動態推薦“最佳移栽窗口”；根據項目圖紙（如“行道樹H=3m”），自動篩選匹配苗源；

• 知識問答：回答“這批苗能出圃了嗎？”“為什么葉子發黃？”“哪種苗適合鹽堿地？”；

• 決策建議：如“當前國槐H=2.8m、D=7.2cm，預計20天后達3m，建議暫緩出圃”；或“該地塊NDVI驟降，疑似根腐病初期，建議立即取樣檢測”。

基于通用大模型，注入苗木生長動力學模型、“品種-環境-用途”匹配數據庫、病蟲害AI識別圖譜、園林工程標準知識庫，實現“感知-評估-匹配-優化”閉環。

三、從模型到產品：讓AI“從苗床綠到城市美” 1. 「苗管家」APP —— 苗農的AI技術員

• 拍照識別病蟲害、估測出圃時間、判斷冠形達標度；

• 接收寒潮/干旱預警，推送防凍或灌溉建議；

• 查詢當日苗木行情、政府采購需求、檢疫申報流程。
  ?價值：降低損耗20%+，提升優質苗產出率，助力小苗圃對接大項目。

• 接入萬畝苗圃遙感與物聯網設備，實時監控生長狀態；

• 自動生成“育苗排程”與“出圃計劃”，匹配園林公司訂單；

• 構建每批苗木的“生長檔案”，支持“按工程標準分級定價”。
  ?價值：將項目退貨率從25%降至8%以下，庫存周轉率提升30%。

• 掃碼查看“這株苗的一生”（品種學名、繁殖方式、生長記錄、檢疫報告）；

• 上傳設計圖紙，AI智能推薦適配苗源與供應商；

• 學習辨別“優質工程苗”（根系發達、無機械損傷、冠形自然）。
  ?價值：終結“貨不對板”亂象，推動“優質優價”市場機制。

• 筑基（1年內）
  啟動數據集共建，完成10萬+苗木圖像、2萬+生長時序數據采集，發布《苗圃高質量數據集建設指南》。

• 躍升（1–3年）
  發布苗圃大模型1.0，在沭陽、溫江試點“苗管家”，在棕櫚、東珠上線“苗知道”，服務50萬苗農與千家園林企業。

• 引領（3–5年）
  大模型成為國土綠化“數字基礎設施”；數據集賦能保險（“干旱指數保險”）、良種審定、碳匯計量；推動中國苗圃從“經驗種植”邁向“精準生態供給”的全球標桿。

在AI時代，它承載著大地的呼吸、園林的美學、科技的精準、生態的承諾。

我們有責任、有能力，率先建成中國苗圃的高質量數據標桿，訓練出“最懂中國苗”的大模型，打造從沭陽苗床到雄安新區街道的智能服務鏈。

因為，

高質量數據集走到哪，AI就到哪。

而中國苗圃的智能化未來，
就從這一株根系發達、冠形優美、安心可溯開始，
滋養億萬城市的綠色夢想與美麗中國底色。