在很多国内同行和专家看来，熊卫华的创业史，简直是场“折腾”。

作为一名华中农业大学科班出身的“老农人”，他没有安分地待在跨国巨头的办公室里，而是不断跨界——去卖种子，去流转土地搞农场，去做农产品供应链。近些年，他又一头扎进最底层的AI算法与农业智能硬件研发领域。

这种看似“毫无章法”的搞法，不仅让同行、师友大为不解，而且被一位国内农业领域的权威专家当面调侃为“不务正业”。

然而，就是这位旁人眼中“不务正业”的创业者，带领团队研发出一款全球领先的灌溉机器人，搞出一套中国自主的高度标准化的作物种植体系，获得众多政要、院士、专家的点赞。

熊卫华做对了什么？他的探索给农业科技领域创业者带来哪些启示？近日，《中国科学报》记者赶赴浙江安吉，走进熊蜂智能的AI农场，寻找答案。

熊卫华

让泥土里长出AI

从安吉高铁站出发，不过半个小时车程，就到了“金伯利农场”。放眼望去，远处的笔架山轮廓清晰，近处是田地里新翻的泥土。农场深处，几栋银灰色的联栋薄膜大棚整齐排列，朴素而饱满。

没有华丽的玻璃温室等设施，没有炫酷的科技展示屏场景，只有成片的薄膜大棚静静地安置在田野之间，与常见的农场似乎并无二致。“就是这里？”记者心中有些疑惑，这怎么和预想中“智能元素拉满”的AI农业不太一样？

“农业的现代化不在于有没有漂亮的玻璃温室，不在于有没有炫酷的数字大屏场景，关键在种植模式和产品品质标准。”熊卫华向记者介绍，安吉金伯利农场面积近600亩，是熊蜂智能建设和服务的主要种植示范基地之一。在这里，每一株农作物的用水量、肥料配比以及灌溉节奏都是经过AI精确计算，不靠经验靠数据。

走进作物大棚内部，记者注意到，所有的作物都不是长在土里的，而是被悬于一米多高的空中，采取无土栽培模式。

“无土栽培有两大好处。”熊卫华解释道，第一，以椰壳碎末等材料为基底，不依赖土壤，可以保证作物不受土壤残留的农药、土传病害、重金属等污染物影响；第二，可保证每一株作物获得均衡的营养，便于统一管理、规模化种植。

说话间，金伯利农场场长何勇朝端过来一筐草莓，请大家品尝。只见那些草莓果面干净、色泽均匀、香味诱人。记者吃了一颗，只觉甜而不腻、果香浓郁、口感清爽。“很多人的第一反应是，金伯利农场的品种和市场上不一样。其实品种都一样，只不过是种植方法不同。”何勇朝说。

他拿出随身携带的平板电脑，点开系统界面向记者展示。屏幕上，不同棚区被清晰标注，灌溉次数、水肥配比、环境参数等一目了然，并且数据实时更新。在这座农场里，AI系统会根据光照强度、温湿度和作物生长阶段自动计算用水量和施肥方案，从而生成当天的操作指令和任务。

“水肥都是标准的。作物处在最合适的生长状态，风味自然就出来了。”熊卫华说。

聚光灯下的机器人JOJO

数百亩的农场，仅靠三四个大学毕业的新手、几部平板就能精准管控，奥秘何在？

在熊卫华的带领下，众人走进一处钢结构建筑中，只见其中遍布水罐、过滤器、水泵、水管、仪表等。在温室的一角，一台外形酷似自动取款机、带有“BOMBUS”品牌标识的设备发出低沉的嗡嗡声，LED灯闪亮着。

“这是灌溉机器人。它由我们自主设计研发，是中枢系统的总指挥。”熊卫华指着这台设备介绍。这台在内部被称为JOJO的灌溉机器人，正是中外相关科技企业技术竞争的“显眼包”。

与传统意义上布满手动按钮的水肥控制系统不同，JOJO并不是在那儿死板地执行预设程序。相反，它宛如一位经验丰富的“老农”，通过实时采集根区水分、尾水pH与EC值及温湿度等海量数据，精准感知植物的生理需求。

这些庞杂的数据被送入JOJO内部封装的一组可调用大模型的分析与决策技能（skills）中。依托这些技能，JOJO能够自主判断当前作物的吸收状态、营养趋势以及潜在风险，将水肥专家的直觉转化为可计算、可迭代的智能决策。

在熊蜂智能的定义中，这类设备被视为“物理AI”的一部分。如果决策无法在现实环境中被稳定、可重复地执行，智能就只是停留在屏幕上的概念。

JOJO在持续的反馈循环中，能够自主完成配肥、浓度调整并验证执行效果。它的出现让算法真正长出了“手脚”，在现实环境中稳定落地，实现了对作物需求的即时、精准响应。

熊蜂公司研制的“自动水肥机器人”

熊蜂智能为什么要做这样一件充满挑战的事情？

“我们原本是一家做农业生产的企业，并且不做设备，但被逼得没办法，只能自己做设备。”熊卫华坦言。

大学毕业后，熊卫华曾在几家大型农业跨国企业工作过。经过对中国农业多年的研究，他得出一个结论：中国农业大而不强的根源在于生产端不强。我们的生产端主要靠一家一户分散种植，标准不统一。“好的农产品是生产出来的，不是监管或流通出来的。”

为了解决“生产端”不强的问题，熊卫华在2011年放弃了上市公司高管职务，开始了第一次创业，试图通过技术服务帮助农户实现标准化生产。但3年下来，投入巨大，效果却不理想。农田条件千差万别，没有规模化，就不可能真正实现标准化。

重新出发后，他把重心转向规模化农场建设。但规模一旦扩大，人工经验就变得不再可靠，配备现代化的种植设备成为绕不开的环节。当时，大型农业种植精准灌溉设备最成熟的方案提供者来自一家跨国公司，其在全球具有绝对领先地位。

熊卫华重金配备了相关进口设备，但在实际使用中却发现了致命问题。一方面，它们的设计逻辑并不完全适配中国复杂多样的土壤和种植环境；另一方面，对方并不开放系统接口。

“他们不开放API接口，设备的数据我们拿不到，那些设备只能各自运行。”熊卫华回忆道，这意味着中国的终端使用者无法获得生产数据，无法参与整体的数据决策，不能自行进行数据优化，更谈不上自动化管理。

多次沟通无果后，熊卫华决定另想办法——自己造！

“AI不只是电脑里的代码，它更是田地里反映出来的经验和数据。”团队把过去在全国不同气候带的17个农场采集到的作物生长数据，喂给AI学习和训练，把专家经验变成可以复制的系统。

2023年，随着AI大语言模型的诞生，团队利用开源模型结合历史文献和自身生产数据，做了多轮参数调整和模型训练，最终形成了一套成熟的应用模型。

为了验证这套“物理AI”的实力，在内蒙古的一处试验基地，团队将自主研发的设备与那套进口原装设备放在相邻两块条件完全一致的地里，进行了几个生产季的相互比较。

最终的结果令人振奋：4年测试下来，国产设备的稳定性和精准性与那家跨国公司设备几乎没有区别。同时，国产设备成本远低于进口产品，市场售价低于进口设备，智能化程度远远高于同类进口设备。

“跨国公司生产的设备更像一台性能优良但封闭的‘自动化机械’。它缺乏深度数据交互和智能决策能力。”熊卫华表示。

与国外强势对手PK的6年时间里，熊蜂智能不仅打破了封锁，而且用AI技术彻底实现了代差级的跨越——因为数据端口掌握在中国人自己手中，系统可以实现数据的互联、共享和同步优化。

“专家一年只能经历一个生长季，但系统每天都在学习。”熊卫华说。

AI技术种出来的作物 张金光/摄

未来或可由AI负责种植管理

在农业这个被资本视为回报周期漫长的行业里坚持，熊卫华时常面临巨大的阻力和不解。“很多同行、学长、老师，甚至有位权威专家都曾调侃我‘不务正业’。”熊卫华坦承。

但他对自己的创业之路有着清晰的认知：“我们不是不务正业，而是在做别人不想做或者没能力做的事，并且是一件意义深远、前景广阔的事。”

他告诉记者，如果仅仅追求商业上的成功，纯粹的“生意”有很多，但他要做的是“更有价值的事业”——给农业产业创造实质性的价值，促进“生产端”改变薄弱分散的现状。

令他备受鼓舞的是，今年2月3日发布的中央一号文件明确提出“促进人工智能与农业发展相结合”，首次将“人工智能+农业”提升至国家战略高度。

他感叹：“从国家政策层面看，我们的农业AI实践确实做对了！”

目前，熊卫华研发的灌溉机器人及相关AI种植系统、设备已实现国产替代，并开始量产。截至目前，其产品已在华东、东北、内蒙古、云南等多地推广使用，市场反响良好。随之而来的是越来越多优质、高产、绿色的农产品走向市场，越来越多农场、合作社和农户切实受益。

“农户愿不愿意跟着你干，最终还要看你能不能让他们赚着钱。只有当合作种植户真正获得稳定收益，这套标准化的AI种植体系才有持续生长的土壤。”熊卫华说。

采访的最后，熊卫华还向记者描绘了“AI农业”的未来：“我们现在种地，是为了未来不种地。” 

他所说的“不种地”，并非离开农业，而是希望探索出标准化、智能化、数字化生产模式，让更多的种植者得以应用AI技术指挥和管理种地，极大提升生产的效率和确定性，进而从根本上解决“未来谁来种地”的问题。