【百家民企说】麦麦科技李楠：AI能让更少人种更多地

当人工智能的浪潮席卷千行百业，农业这片古老的领域，正悄然褪去“面朝黄土背朝天”的传统印象，转而成为一门可被精确测量与调控的科学。

“农业不仅是千百年来经验积累的技艺，更是一门有着清晰业务逻辑、因果关系与作业方式的科学。”麦麦科技集团创始人、董事长兼CEO李楠在近期的一次专访中阐述了他的观点。他认为，利用人工智能技术解构农业生产的关键路径与参数，正是找到提升产业效率密钥的核心所在。

麦麦科技集团创始人、董事长兼CEO李楠

近300个作物大模型

拥有北京大学工商管理背景和超过十年的投资与互联网行业经验，李楠并非传统意义上的农业从业者。然而，正是这种跨界背景，为农业领域带来了新的动能与视角。

创立麦麦科技的初衷，是希望通过深耕产业赛道获得持续积淀，并解决实际产业问题以创造价值。在成立初期，由于AI技术尚未真正深入产业，且算力等基础设施尚不完善，公司主要通过数字化和信息化技术来提升农业效率。直到2024年，随着AI技术日益成熟与市场环境的变化，公司开始加速对海量农业数据的积累与投入。

如今，麦麦科技的业务核心聚焦于AI农业模型。其根本逻辑在于揭示农作物生长过程中，各种影响因素与最终产出结果之间的复杂关系。通过精准定位影响农产品产量、品质和安全性的关键因子，并对光照、湿度、温度、二氧化碳等参数进行量化调控，从而实现科学种植。

以中药材种植为例，2025年重点研究的积雪草，既是消炎药物，也是高端化妆品核心成分积雪草苷的主要来源。在传统种植条件下，积雪草中积雪草苷的含量大约只有0.5%。而借助人工智能等技术，麦麦科技已能实现将积雪草苷含量稳定提升至3.5%以上的种植能力。

这一成果背后，是公司通过中药材AI模型技术与植物工厂场景的结合，积累了大量模型数据与实验经验。技术体系能够精准解析“温度-光质-光周期-水肥”等环境因子与积雪草苷合成之间的非线性关系，从而建立起药效成分积累与环境因子的量化模型。通过调控光照、温度、水分、气体等关键参数，并优化营养液配方，成功促进了积雪草中关键活性成分的定向积累，不仅使总苷含量稳定在3.5%以上，还实现了产品“无重金属残留、无有害元素超标、无农药残留”的安全标准。

除了提升特定作物的有效成分，在提升农业整体产能与质量、推动绿色发展、助力种业振兴等领域，麦麦科技也取得了系列进展。

2024年，公司在湖北建立的华中智慧农业小镇，其核心模型技术通过部署多模态感知网络，实时采集环境与作物数据，并依托小样本迁移学习与动态系统仿真，构建了高精度的作物生长数字孪生体，实现了光、温、水、气、肥的毫秒级闭环调控。这不仅大幅提升了生产效能，使番茄等经济作物产量提高了30%，更实现了节水节肥超过45%的显著效益。

2026年4月，麦麦科技联合深开鸿、中信农业共同建设的农业AI全场景应用标杆项目建成。该项目作为华中区域唯一以国产鸿蒙操作系统为技术底座、实现农业全场景自主可控的国家级创新高地，聚焦“一核心、三场景、四平台”，构建了从“育种研发”到“生产运营”再到“物流销售”的全闭环产业链体系。

同样在2024年，公司自研的柑橘生长模型融合了气象数据、卫星遥感、物联网传感等多维信息，实现了生长环境的毫秒级监测与预测。该模型通过机理模型与AI算法的耦合，能够动态生成灌溉、施肥等农事决策，并联动智能硬件自动执行，形成了“感知、分析、执行”的完整闭环。这一突破帮助湖北漳河的柑橘产业在当年大旱中逆势实现了提质增产，销售收入同比增加20%。

截至目前，麦麦科技已开发和训练了近300个作物大模型，以及近2000个专项小模型，其技术覆盖国内超过190个数字农场，持续从超百万亩的农田中回流数据，驱动模型迭代优化。

让更少人种更多地

“过去，人是农业生产中最重要的要素。但现状是，许多一线种植者年龄已在60岁以上。可以预见，十年后真正掌握种植技术的人将越来越少。”李楠分析道。在他看来，从减少人力依赖、提升种植效率的角度出发，人工智能将成为未来农业不可或缺的底层关键技术。

以农业采摘机器人为例，机器人的移动、抓取等机械动作固然重要，但麦麦科技所做的是为机器人装上“大脑”——使其能够识别作物种类、判断成熟度，让冰冷的机械具备判断与决策能力，从而有效降低对熟练人力的需求。

公司开发的作物成熟度识别垂类模型，通过融合3D视觉识别与多模态数据分析，判断农产品成熟度级别及最佳采收时间，准确率高达92%。该模型结合智慧农业整体解决方案中的智能传感触发和机器狗自动收运系统，有效解决了传统农业采收环节效率低下的痛点。

目前，麦麦科技的农业解决方案已与超过400家国内外头部企业建立了生态合作伙伴关系，涵盖机器人厂商、连锁商超、金融机构及互联网科技公司等。

“人工智能的核心价值在于提升产业效率。当我们能够用更少的人力、更少的土地，生产出更多优质的农产品时，粮食安全、人力短缺乃至食品安全等问题都将找到新的解决路径。”李楠进一步指出，AI还能快速实现知识与技能的“平权”。在人工智能的辅助下，种植技术将不再高深莫测，人人都可能掌握科学的农产品生产方式。

当然，农业的全面数字化仍面临一些挑战。例如，对于少量如新品种、部分中草药等作物，其关键性状表达或有效成分积累的路径，在科学上尚未完全明晰，业内也缺乏统一认知，要完全用数字模型表达暂时还不现实。但李楠估计，除此之外超过90%的农业生产活动，都已经可以通过数字、公式和模型来进行实践与优化。

通过规范种植过程、提升信息透明度、广泛应用技术，农产品的标准化程度和产业条理性将得到极大提高。农业的工业化转型，对于产品标准化和市场规模的形成，无疑将产生巨大的价值。

走向海外市场

目前，麦麦科技正致力于将中国的人工智能农业解决方案推向更广阔的海外市场。

2026年2月，公司在马来西亚吉隆坡迈出了国际化战略的关键一步——成立全资子公司吉隆坡麦麦，并将其确立为集团的“东盟国际总部”。

这一布局远非简单的产品出口，而是被视为打通“北上广研发—广西集成—东盟应用”产业闭环的重要落子。吉隆坡麦麦将作为区域运营中枢，通过输出智慧农业整体解决方案与AI大模型技术，推动中国技术标准在东盟地区的落地应用。

据悉，公司将采取“本地化+垂类化”的研发策略，重点攻克东南亚地区棕榈、榴莲、橡胶等战略级农作物的数字化种植痛点。借助其在作物生长大模型领域的领先优势，吉隆坡麦麦旨在为当地农业提供从土壤水肥模拟、智能环境控制，到病虫害防治与采收决策的全链条智能服务，以数字化手段重塑传统农业生产模式。