与政策同频共振：岚江科技的“人工智能+农业”实践路径

首先，是架构级AI生态的构建，即“云端大脑+车端小脑”的协同体系。车端通过多光谱相机、RGB视觉、惯导与毫米波雷达等多模态感知系统完成环境认知与数据采集，并进行端侧AI分析；云端则对数据进行集中处理与模型训练，形成病虫害识别、风险预警与农艺决策能力。云边协同使农业机器人具备持续学习与模型迭代能力，实现从“执行指令”向“智能决策”的升级。

围绕果园封闭、低速场景，岚江科技自研农用L4级智能驾驶系统，突破对高精地图和持续卫星信号的依赖，实现无图导航与自主定位。通过RTK、视觉、惯导与毫米波雷达融合，实现厘米级轨迹控制与动态路径规划，并支持多机协同作业，使农业成为无人驾驶技术率先实现商业化落地的重要场景。

公司将农艺模型嵌入算法体系，在精准喷洒中根据树冠密度与行走速度动态调节喷量，实现单边喷药与智能启停；在精准除草中通过语义分割识别苗草，实现靶向喷施与减量用药。通过构建果园大模型，逐步实现“按树决策”，推动农业从经验驱动向数据驱动转型。

最后，在大模型快速发展的背景下，如 DeepSeek 等企业推动国产AI能力提升，但通用智能规模落地仍需时间。农业具备封闭环境、任务标准化与投资回报可计算等优势，更具率先跑通商业模型的条件。岚江科技以果园植保为切入口，实现技术落地与规模复制，探索出清晰的产业化路径。