数智富农，领跑农业AI新时代！

豌豆、蚕豆等食用豆类杂粮是我国重要的粮油饲兼用作物，富含优质蛋白、膳食纤维与多种维生素，同时具有根瘤固氮、养地改土的生态功能，是轮作倒茬、种养循环的核心作物，在我国南北各地广泛种植，传统豆类杂粮种植面临根瘤固氮效率低、种植管理粗放、产量不稳定、病虫害多发等痛点，农业AI大模型在豌豆、蚕豆等豆类杂粮种植中的固氮增效智能管控，实现了豆类杂粮从品种选择、种植规划、固氮增效到田间管护的全流程智能化管控，推动豆类杂粮产业绿色、高产、高效发展。

农业AI大模型为豆类杂粮种植构建了品种智能适配与种植规划体系，整合种植区域的气候特征、土壤条件、种植季节、轮作模式、市场需求等多源数据，结合豌豆、蚕豆、芸豆、鹰嘴豆等不同豆类品种的生育期、抗逆性、固氮能力、产量表现、品质特性，构建了豆类杂粮品种适配性评估模型。针对春播、秋播、冬播不同种植季节，精准推荐适配的早熟、中熟、晚熟品种，在北方旱作区推荐抗旱、耐贫瘠、早熟的豌豆、鹰嘴豆品种；在南方秋播区推荐抗寒、抗病、高产的蚕豆、豌豆品种；针对绿肥、饲用用途，推荐生物量大、固氮能力强的豆类品种；针对鲜食、加工用途，推荐口感好、商品性优的品种。同时模型优化豆类杂粮的种植规划，精准推荐最佳的播种时间、播种方式、种植密度与行株距配置，优化根瘤菌拌种、接种方案，为根瘤形成与固氮增效奠定基础。针对豆类杂粮的轮作特性，模型优化“豆类-玉米”“豆类-小麦”“豆类-水稻”等轮作模式，精准确定轮作周期与种植顺序，充分发挥豆类的固氮养地作用，减少后茬作物化肥使用。江苏叁拾叁在四川、江苏、甘肃、云南等豆类主产区的实践中，打造的豆类杂粮AI种植系统，使豆类出苗率从传统的75%提升至90%以上，根瘤形成率提升30%以上。

豆类杂粮根瘤固氮增效智能管控是系统的核心应用，模型结合豆类杂粮的生长规律、根瘤固氮特性，整合土壤条件、养分监测数据、气象数据，构建了豆类根瘤固氮增效专属调控模型。豆类杂粮通过根瘤菌共生固氮，可固定空气中的氮素，满足自身60%-80%的氮素需求，同时提升土壤肥力，固氮效率直接决定了豆类的产量与养地效果。模型针对豆类杂粮的发芽期、幼苗期、开花期、结荚期、鼓粒成熟期的不同生长阶段，动态优化固氮增效管控方案。在播种期，优化根瘤菌接种方案，精准推荐适配的根瘤菌菌株、接种方式与接种量，提升根瘤菌的侵染效率与早期根瘤形成；在幼苗期至开花期，这是根瘤形成与固氮活性的关键期，优化水肥管理方案，严格控制氮肥施用，避免过量氮肥抑制根瘤形成与固氮活性，精准补充磷、钾、钼、硼等中微量元素，促进根瘤生长与固氮酶活性，最大化提升根瘤固氮效率；在结荚期与鼓粒期，优化水肥供应，协调根瘤固氮与籽粒发育的养分需求，促进籽粒灌浆，提升豆类产量与蛋白含量。模型通过监测豆类植株的根瘤数量、固氮活性、长势情况，动态调整管理方案，保障根瘤固氮系统的高效稳定运行。

豆类杂粮全周期智能管护与病虫害绿色防控是系统的核心优势，模型结合豆类杂粮不同生育期的生长需求，构建了全周期田间管理模型。在苗期，优化间苗、定苗方案，培育壮苗，提升植株抗逆性；在开花结荚期，优化水肥供应与植株调整方案，促进开花结荚，减少落花落荚；在鼓粒成熟期，优化水肥管控，促进籽粒灌浆，提升千粒重与产量。针对豆类杂粮种植中高发的锈病、白粉病、根腐病、蚜虫、豆荚螟、豌豆象等病虫害，模型结合田间气象数据、物候期信息，构建病虫害发生预测模型，提前7-10天预警发生风险。优先推荐农业防治、物理防治、生物防治等绿色防控措施，通过轮作倒茬、选用抗病品种、优化种植密度，减少病虫害发生；针对豆荚螟等核心虫害，精准预测成虫发生期，推荐性诱捕、生物防治与精准用药相结合的防控方案，减少虫荚率，保障豆类产量与品质。确需用药时精准推荐高效低毒低残留农药，严格控制安全间隔期，保障豆类杂粮的食品安全。

在采收环节，模型通过监测豆类杂粮的成熟度、气象条件，精准预测最佳采收时间，指导农户分批采收，减少落粒损失与发芽霉变风险；同时优化豆类的脱粒、晾晒、仓储方案，保障豆类杂粮的商品品质。该系统在全国多个豆类杂粮主产区推广应用后，豌豆、蚕豆等豆类杂粮平均亩产提升22%，根瘤固氮效率提升40%，化肥使用量减少60%以上，通过轮作养地使后茬作物平均增产15%，实现了豆类杂粮种植的高产、绿色、生态化发展。