近日，上海市农业科学院生态环境保护研究所土壤修复与保育团队正式上线“坤灵智壤——多智能体协同都市农田土壤健康诊断系统V1.0”（以下简称“坤灵智壤系统”）。该系统由上海市农业科学院AI赋能农业专项课题支持，课题主持人为杨湜烟副研究员。

破解土壤健康评估短板，政研企联合研发“数字医生”

农田土壤是粮食安全的根基。联合国粮农组织已将土壤健康列为全球性议题。当前，我国正全面推进第三次全国土壤普查，都市农田土壤健康状况直接关系农产品质量安全、生态环境安全和人体健康。然而，传统土壤健康评估长期依赖分散的人工经验和统计方法，存在数据异构难融、评价标准不一、周期长、效率低、空间分析粗糙、结论可解释性弱等短板。基层农技人员和种植户常面临“有数据、看不懂，有问题、难定位”的困境，导致土壤健康培育措施滞后，制约“藏粮于地”战略精准落地。

为响应国家耕地质量保护需求，上海市农业科学院生态所土壤修复与保育团队联合歌历伽谱（上海）科技发展有限责任公司、上海卓益得机器人有限公司研发推出“坤灵智壤系统”，将AI技术与土壤健康评估深度融合，推动土壤健康管理从“模糊经验”走向“精准施策”。

四大核心能力，构建土壤健康“智慧体检中心”

据介绍，该系统定位为面向农田土壤健康评估的AI专家，具备四大核心功能。

一是多源数据融合与智能质控。系统建成上海城郊农田土壤健康监测数据库，涵盖6大类因子、25个协变量，涉及土壤环境、土壤物理、土壤化学、土壤微生物及植被、地形地貌、气候、水文等指标，共汇集1629个土壤样点数据。用户可访问内置数据，也可自主上传区域历史监测数据，或连接田间传感器获取实时数据。系统在执行任务前自动开展样本量、指标完整性、空间坐标、异常值四重质量校验，从源头保障分析结果可靠。

二是“1+7”多智能体协同精准诊断。系统构建调度智能体统筹协调7个专业智能体的架构，覆盖土壤重金属污染评价、肥力评价、综合健康指数计算、水肥耦合协调分析、障碍因子诊断、空间插值与数字制图、生态风险空间评估、污染来源解析、驱动因子分析和监测点网格优化等10类专业场景。通过三条优先级工作流自适应路由，智能体可自动识别用户意图，匹配最优执行路径，一键生成涵盖污染等级、肥力等级、综合健康指数、障碍因子排序、空间分布图与不确定性分析等方面的完整报告，实现从“能聊天、能科普”向“能计算、能诊断、能决策”的能力升级。

三是空间智能制图与可解释推理。空间分析智能体采用半变异函数驱动的自适应插值方法，根据数据空间自相关强度在普通克里金、经验贝叶斯克里金、空间随机森林与径向基函数间自动切换最优算法；配合Alpha Shape凹包算法精确界定采样点有效覆盖区域，形成高置信内域、中置信缓冲区、不可预测外域三级置信度分级，弥补传统方法难以表达空间预测不确定性的短板。同时，底层模型经过大量学术数据训练与微调，构建基于LightRAG框架的土壤健康领域专属知识图谱，通过“空间—知识”混合检索机制，将空间分析结果与知识图谱融合注入大模型，实现数据驱动与知识驱动协同推理，确保分析结论和施肥建议有据可依。

四是全天候智能守护。系统不受时空限制，可为基层农技人员、种植户和科研工作者提供即时咨询与诊断入口，缓解土壤健康领域专家资源分布不均、基层“问诊难”问题。系统支持云端和本地服务器部署，兼容主流浏览器。当监测数据触发异常阈值时，系统主动推送分级告警和专家级改良建议，助力土壤健康问题早发现、早干预。

技术赋能管理，重塑土壤健康评估范式

与传统人工测算相比，该系统内置专业计算引擎，支持土壤全数据集与最小数据集自主切换，提供线性和非线性两种隶属度评价方案。通过多智能体协同和标准化任务流程定义，诊断报告中的每个数值均可追溯至具体计算步骤和原始数据，有效降低大模型“幻觉”风险。与通用大语言模型相比，系统在土壤健康评估的专业性、场景适配性和可解释性等方面提升25%至80%。

上海市农业科学院生态所相关负责人表示，该系统前期内测用户已覆盖浙江大学、上海交通大学、华东师范大学、上海理工大学、四川省农业科学院、四川农业大学、上海市嘉定区农业技术推广服务中心等多家单位。正式上线后，将向更多科研人员、农技人员、农业企业和基层农户开放服务，公众可通过相关平台与“坤灵智壤”智能体对话。

未来，团队将持续丰富土壤健康知识库，优化多智能体协同框架与交互体验，拓展应用区域和场景，并加紧研发同系列App，打通土壤健康智能诊断移动端，以AI技术守护农田健康，为耕地质量提升和智慧农业发展提供科技支撑。