今天，我们迎来第46个世界粮食日。在粮食日来临之际，中粮集团与阿里云的AI合作成果集中亮相。
一批AI应用已在田间地头、生产工厂和全球贸易等场景落地，覆盖粮食生产、质量管控、供应链管理、市场营销等农业全产业链环节。
这些AI应用均由中粮集团一线员工自主开发。今年4月，2300余名中粮员工组成443支团队，围绕岗位真实业务问题开发AI应用。阿里云全程提供技术与培训支持，开设11门核心课程并组织实训辅导，把提示词工程、知识库应用、智能体搭建这些“新农具”交到员工手里。
用千问办公“读懂花生”
在粮食作物中，花生因属“小品种”，向来缺少种植数据。怎么才能分析花生等农作物的长势及产量，更好地预估灾害及实现商业化？
中粮集团的解法是两步走：先以卫星遥感替代人工巡田，整合卫星遥感、雷达、土壤墒情、气象降雨等多源数据，每8天就能更新全国花生种植面积与产量等数据；再基于千问办公等AI工具，用数据、模型和老师傅经验搭建出由11个智能体组成的“投研小组”，输出采购决策，并且每条结论都有据可依。
“原来在老师傅脑子里说不清的东西，现在每个因子占多少权重都能看出来。”据介绍，这套平台预估每年可节约成本495万元，提升采购决策质量38%。作为小品种农产品（850200）遥感监测的首个落地样本，它已用于菏泽花生种植基地，下一步将复制到芝麻等其他品种。
用Qwen“看见”车间危险
一名工人拎着安全帽走过作业区，传统视觉算法“看见”了安全帽，就判定合规。但当光影变化时，地上的一只桶、墙上的一块反光，也可能会被传统视觉算法错报成烟火。这类算法误报率普遍在15%至30%，并且告警数量居高不下，导致真正的隐患反而可能被掩盖。
中粮通过阿里云百炼平台调用千问VL，对疑似画面做语义复核，比如区分工人的安全帽是“戴在头上”还是“拎在手里”，确认违规才告警，使误报率大幅降至5%以内。从异常发生到告警推送的全链路时延小于10秒，处置效率提升30%，覆盖安全帽、烟火、区域入侵等27类高频场景。
目前，试点工厂已实现7×24小时全域智能轮巡，并且随着告警数据持续沉淀，未来还将能训练出专属模型，实现越用越准。
用Qoder做全球贸易
在跨国贸易中，大量的进口单据依赖人工录入和核验。一份单据动辄上百页，涉及数百个字段，且单据之间的关键字段缺少自动校验，风险往往只能事后翻报表排查。
中粮集团借助阿里智能体编程平台Qoder，搭起一组各司其职的智能体，分别处理溯源、索赔、质量等业务。如今业务人员只需通过一个聊天窗口，就能跑完业务流程。
上线一个多月以来，单据人工处理时间从3小时大幅缩至5分钟，字段准确率95.6%，溯源归档效率提升87%，预计每年节省约6000工时。同时，每一张单据都从静态附件变成了结构化的数据资产，可以反哺客商画像、风险预警和定价决策。
中粮集团一线员工的AI实践证明：AI正从少数人的专业工具，走进更多日常岗位。熟悉业务的一线人员才是最佳AI应用开发者。
从数据中台到云计算（885362）再到AI，阿里云与中粮集团的合作已走过数年。双方将以此为新起点，推动更多AI创新成果从单点突破走向规模复制，为中国农业引入新质生产力。
