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（来源：新华社）
编者按：新华网“AI赋能千行百业一线观察”系列融合报道，走进产业一线，聚焦人工智能和“人工智能+”产业发展，以真实场景、典型案例与实践成效，反映新质生产力推动中国经济高质量发展。
新华网北京7月20日电（冯孔）盛夏清晨六点，湖北荆门新洋丰总部基地发货区早已一派繁忙。和传统化肥厂人工嘈杂劳作、人力搬运的场景截然不同，新洋丰智能装车车间内，四组机械臂顺着传送带平稳运转，3D智能设备快速扫描识别货车车厢，一袋袋复合肥被整齐规整码放，全程无需人工近距离操作，高效又有序。
湖北荆门新洋丰硫酸钾复合肥厂生产车间内自动码包机器人正在快速运转。新华网发
700多公里外的山东泰安，山东农大科技农事综合服务站的AI智能系统同步高效运转，工作人员依托卫星遥感影像，为当地种植大户量身定制小麦追肥方案。系统整合地块土壤干湿情况、历年农作物生长状态、近期天气变化等多项数据，给出精准到单块田地的施肥用量和最佳施肥时间。
从化工生产车间到广袤田间地头，人工智能正全方位融入传统化肥产业，推动行业从生产制造到农技服务的全链条升级蜕变。
从人工经验到数据驱动
过去，化肥生产十分依赖老工人的实操经验，设备调控、生产配比全靠人工判断，不仅效率有限，还容易出现能耗偏高、产品质量不稳定等问题。如今，智能化设备的普及，让整个生产流程变得更高效、规范、可控。
目前，新洋丰全国多个生产基地都已配齐智能装车设备。智能机械臂、自动传送带和中央控制系统协同工作，既能稳定抓取肥料包装袋，又能避免破损。经过设备升级，广西基地装车效率从每小时1400包提升至1800包，远超人工速度。系统还能自动计数、同步库存、实时预警设备故障，极大缓解了销售旺季的人工压力。
新洋丰拆垛机器人靠AI识别建模精准完成肥料拆垛。新华网发
新洋丰副总裁王雁峰表示，智能装车只是企业升级的一小部分。如今新洋丰已完成全基地数字化布局，搭建了全覆盖的数据采集和智能管控平台，不仅能实时汇总生产数据、辅助工作人员决策，还能全天候监控厂区安全，实现隐患提前预警。
金正大借助AI编码工具，搭建了智能运维平台，可对内部数十套数字化系统及接口进行统一管理。金正大供图
不止一家头部企业在探索AI的价值。金正大集团相关负责人表示，金正大利用人工智能工具优化设备管理，整合企业各类数字化系统，简化运维流程、减少人工失误，让整体运维效率提升30%以上，设备运行更加稳定安全。
在云天化天安化工智控中心，大屏上生产数据实时跳动，企业生产运行状态一目了然。云天化供图
云天化同样完成了智能化体系搭建，用智能系统替代传统人工操控核心设备。此前，企业关键生产设备依靠人工手动调节，反应慢、精准度低，还存在安全风险。接入AI系统后，设备能够根据运行状态自动调整参数，全程低干预、智能化运行，大幅降低高温高危作业风险。2024年升级完成后，企业煤炭消耗显著下降，全年节约近万吨煤炭，减排二氧化碳超两万吨，创造了千万元级经济效益。“AI对化肥生产的核心价值，是推动产业从经验依赖走向数据驱动。”中国农业科学院农业资源与农业区划研究所研究员何萍表示，传统肥料生产的工艺调控、参数设定高度依赖老师傅的个人经验，面对原料品质波动时响应滞后，容易造成能耗偏高、质量不稳定。通过物联网全流程数据采集与机器学习动态优化，生产过程得以具备自适应调节能力，这是传统制造向智能制造跃升的关键一步。
从工厂生产线到田间服务网
AI的赋能不只局限于生产车间，更顺着产业链延伸到销售、种植服务等各个环节，彻底改变了化肥行业的服务模式，让农资服务更贴合农户需求。
洋丰神农慧数字农服系统利用卫星遥感数据，对农户圈定的田块进行实时长势监测。新洋丰供图
王雁峰表示，如今，新洋丰已实现线上化、数字化销售服务。农户可以手机自主下单，企业管理人员能够实时查看各地销售数据，市场决策更加快速精准。面向种植端，企业打造的数字农服平台，结合卫星监测、农业大数据，为农户推送天气预警、病虫害防控建议，定制专属种植施肥方案，让专业农技服务直达田间地头。
山东农大科技综合服务站AI大数据中心可通过对海量农业数据进行深度分析和智能决策，将区域种植经验、土壤数据、病虫害发生规律整合为精准种植方案。山东农大科技供图
针对我国“大国小农”、地块零散的现实特点，也有企业走出了另一条落地路径。山东农大科技将农事服务站打造成“农技社区卫生所”，每个站点覆盖万亩耕地，结合当地土壤条件、气候特点和老农户的种植经验，通过AI系统生成贴合本地的精准种植方案。依靠“线下农技人员服务+线上AI数据支撑”的模式，把乡土种植经验变成了可复制、可推广的数字化种植方案。
山东农大科技董事长马学文介绍，企业智能农业平台依托卫星、无人机全方位监测田间状态，结合海量农业数据，为农户提供标准化、精准化的种植指导，助力农户科学种田、稳产增收。
金正大集团的探索则更进一步，将AI与缓控释肥技术结合，探索面向全球小农户的智慧施肥方案。金正大相关负责人表示，未来计划借助AI整合产供销全链条数据，搭建需求预测模型，匹配春耕、秋耕的季节性波动，破解产能错配难题。
在何萍看来，这种变化本质上是产业范式的重构：一方面，肥料产品从通用化走向精准化，AI整合多源数据反向指导企业开发区域专用肥、作物专用肥，推动行业跳出同质化竞争；另一方面，行业价值从单一产品销售走向“产品+服务”一体化，企业从化肥供应商转变为种植解决方案服务商。
从“能用”到“好用”还有多远？
AI为化肥产业打开了新的增长空间，但转型并非一蹴而就。当前国内肥料行业智能化整体仍处于起步阶段，发展质量不均、核心技术不足、落地成本偏高等问题，仍是全行业共同面对的考题。
发展不均衡的结构性矛盾亟待解决。何萍指出，目前智能化应用主要集中在大型头部企业，大量中小型复合肥、有机肥企业仍停留在自动化甚至半自动化水平，设备联网率低，关键工艺参数仍依赖人工判断。
技术层面的适配难题同样不容忽视。中国农业科学院农业资源与农业区划研究所副研究员丁文成表示，化肥产业兼顾工业生产和农业应用，链条长、环节多，通用智能技术无法直接套用。种植端受土壤、气候、种植水平等多种因素影响，智能方案需要长期多地试验验证，落地周期更长。
数据基础薄弱则是更深层的制约。“很多企业生产数据杂乱、标准不一，田间零散地块的数据采集难度大、成本高，导致海量数据无法有效利用，难以转化为指导生产、服务农户的实际能力。”丁文成说。
面对这些挑战，企业的探索仍在稳步推进。王雁峰表示，新洋丰未来将持续拓展AI安全合规管理、AI销售助手等应用场景，进一步提升全链条数字化水平。金正大将未来2至3年的攻坚方向锁定在数字化营销、模块化AI应用与生产供应链赋能三大领域。农大科技总经理助理夏海盟表示，农大科技计划继续铺开农事服务站，沉淀更多区域种植数据，让AI方案覆盖更多小农户。云天化则计划升级云边端一体化算力体系，推动算力向一线下沉，同时将沉淀行业专用模型与解决方案，实现AI场景的规模化落地应用。
从车间里高速运转的机械臂，到田间地头的定制化施肥方案，AI正在重塑这个与粮食安全紧密相关的传统产业。转型之路道阻且长，但方向已然清晰：当数据成为新的生产要素，智能成为新的生产方式，化肥产业终将在智能化变革中迎来更高质量的发展，为筑牢国家粮食安全防线提供更坚实的支撑。
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