印度马哈拉施特拉邦AI 项目赋能农业实现甘蔗产量翻倍

马哈拉施特拉邦巴拉马蒂地区落地的一项技术项目，实现甘蔗产能大幅提升，同时降低用水与化肥消耗量，展现出人工智能在地块细碎化的小型农场中的应用潜力。

该项目由巴拉马蒂农业发展信托基金（ADT）联合牛津大学、微软 FarmVibes 团队共同开发，并于 7 月 3 日在罗马举办的联合国粮农组织峰会上对外展示。项目团队表示，这套技术表现优于全球行业基准，《印度快报》对此进行了报道。

本次试点覆盖约 10000 户甘蔗种植农场，实现产量翻倍；耗水量下降 40‑50%，化肥使用量减少 30%，同时土壤状况得到改善。联合国粮农组织、国际水稻研究所过往研究显示，AI 农业干预手段普遍只能实现 15‑20% 的产量提升。

这项名为微型 AI（Tiny AI）的技术采用轮辐式架构：1 座自动气象站可覆盖约 2.5 公里半径范围，搭配多个低成本土壤传感器；单座气象站能够服务约 25 户农户，降低整体部署成本。

这套系统专门针对印度地块零散、规模偏小的农场设计，并非直接照搬美、巴等国大型机械化农场的成熟技术。系统每 30 分钟采集土壤湿度、温度、空气湿度、降雨量、光照等共计 12 项环境参数；同时借助卫星影像监测作物长势，再由实地工作人员采集土壤样本校验数据。

采集的数据交由牛津大学开发、部署在微软 Azure 云平台的作物模型运算。模型针对印度本土土壤与季风气候做本地化适配，可预判作物水分胁迫、养分缺失以及真菌病害风险。

农户无需操作复杂仪表盘或 APP，直接接收马拉地语的手机短信提醒。短信给到灌溉、施肥、虫害防治以及气象风险的实操建议。

该项目带来的一大关键转变：将按日历固定周期灌溉，改为基于作物蒸散量的按需灌溉，农户依据作物真实需水情况浇水；施肥也按照作物不同生长阶段分次施用，减少化肥浪费。

巴拉马蒂项目当前面临一大难题：这套适配本地农耕条件的模式，要向印度全国推广，而全国各地农场规模、作物品类、土壤、水资源条件差异巨大。

（责任编辑：Lewis）

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