从实验室到黑土地：AI如何在龙江“长”进千行百业
从实验室到黑土地：AI如何在龙江“长”进千行百业
2026年08月22日 02:13
作者：
谭伦
一边是实验室里跳动的代码和算子，另一边是数千万亩黑土地上的田间管理；一边是高速运转的国产算力集群，另一边则是 医院 、政务大厅和百年老街正在发生的数字化转型。
在黑龙江，一场由AI驱动的变革真切且迅疾。日前，《中国经营报》记者跟随媒体调研团走进广袤的黑土地，实地探访了AI落地 医院 、政务、文旅等多个应用场景。从底层算力和技术研发，到农业生产、 医疗服务 、政务治理，再到百年老街的数字化升级——一条从技术供给通向产业应用的AI路径，正在这片黑土地上逐渐清晰。
在其背后，正是“ 人工智能 +”从政策层面向产业纵深推进的一个缩影。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“ 人工智能 +”行动的意见》，提出推动 人工智能 与经济社会各行业各领域广泛深度融合，并明确到2027年率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合。
当AI开始进入一亩土地、一间病房、一套政务系统乃至一条老街，它所真正改变的，或许正是观察“人工智能+”进入下半场的一个重要窗口。
从“生态拓荒”到算力底座
在哈尔滨工业大学（以下简称“哈工大”）计算学部，人工智能仍带着浓厚的“技术味”。自2019年起，哈工大计算学部副主任苏统华教授团队深度参与升腾开源生态建设，从算子开发逐步延伸至算子编程语言、科学计算库和自动化调优工具等底层领域。
苏统华对团队角色变化的概括颇有意味：“我们经历了从‘生态拓荒者’到‘底层定义者’的身份跃迁。”这一变化的背后，是国产AI产业生态正在从“使用算力”向“参与定义算力生态”演进。
而在哈尔滨南部的 中国移动 （哈尔滨）算力中心，另一种“底座”则更加直观。占地1294亩、规划建筑面积60万平方米的园区内，目前已经建成5座高标准机楼，可提供1.8万架装机容量。据该中心基础维护专业主管刘伟介绍，中心 AI芯片 实现全国产化，并通过自研天池SDN、GSE自主组网等技术，构建高速低时延、无阻塞的国产组网架构。
从实验室里的底层软件，到大型 数据中心 里的国产智算集群，一条“技术—人才—算力”的产业链条正在黑龙江逐渐明朗。
更值得注意的是，算力并未止步于机房。依托 中国移动 （哈尔滨）算力中心，黑龙江移动农业中试基地规划建设不低于185P的全国产化智能算力资源，为农业大模型训练、推理迭代和场景研发提供支撑。这意味着，算力开始真正“下田”。
从哈工大到算力中心，再到农业中试基地，黑龙江正在尝试回答的正是同一个问题：如何让AI从“能算”走向“能用”。
当AI遇上4800万亩黑土地
如果说算力中心是AI产业的“发动机”，那么 北大荒 则提供了一个足够庞大、足够复杂，也足够真实的应用场。
北大荒 拥有超过4800万亩耕地。过去，在如此庞大的农业生产体系中，经验、人工和天气依然深刻影响着生产决策。如今，卫星遥感、 物联网 、 大数据 和人工智能正协同融入同一套生产体系。
在哈尔滨 北大荒 信息有限公司，记者看到的已不是零散的AI农业应用，而是一套覆盖“天空地人机”的 智慧农业 体系：卫星负责看天， 传感器 进入田间，无人农机负责作业，AI模型负责分析和决策。
据北大荒信息有限公司市场运营副总经理王浩介绍，北大荒发展人工智能，核心是要破解“谁来种地、怎么种好地”的时代命题。这种变化，最直接地体现在生产方式上。
王浩表示，过去施肥可能是一整块田统一处理，如今AI可以根据不同地块的数据生成变量施肥处方；过去农户需要频繁巡田，如今卫星、 传感器 和算法可以持续监测作物长势；过去病虫害更多依赖经验判断，现在则可以通过图像识别辅助诊断。
王浩将这种变化概括为三个“从”：从“看天吃饭”到“知天而作”，从“粗放经营”到“精准管理”，从“人力密集”到“智能高效”。
而北大荒最有代表性的探索之一，是寒地作物大模型。“通用大模型不懂农业，更不懂寒地农业。”王浩表示，针对黑龙江高寒地区无霜期短、积温有限等特点，北大荒将80年的种植历史数据、30多万条寒地农业专业知识以及田间试验数据用于模型训练，使其成为更加贴近当地农业生产的垂直模型。
它的意义并不在于“农业也有一个大模型”，而在于模型开始与具体生产流程深度耦合。从播期、播量、施肥和灌溉方案，到作物病害识别，再到产量预估和风险预警，模型正在逐步嵌入农业生产的各个环节。
目前已经出现的效果，也让“AI种田”从概念变得更加具体。北大荒方面提供的数据显示，AI变量施肥使肥料使用量减少20%，亩均增产30多斤；智能灌排覆盖120万亩，累计节水1.2亿立方米。
解决最难的“最后一公里”
相比农业这样的规模化场景，医疗AI面对的另一个问题更加突出：如何真正嵌入复杂业务，而不是停留在演示层面。
在哈尔滨精神专科白渔泡 医院 ，TeleAgent智能助手正在进行这样的尝试。 中国电信 哈尔滨分公司高级解决方案经理王恕伟告诉记者，白渔泡医院拥有近20个临床科室、3000张核编床位。项目实施过程中，团队曾多次进入医院，与院领导、科室主任、护理部、财务科、人事科沟通，反复梳理流程和数据。
“最大的挑战在于‘最后一公里’的落地，也就是如何让AI能力真正融入医院日常流程，而不是停留在演示阶段。”王恕伟说。
在白渔泡医院，过去一份科室运营分析报告，需要财务人员从不同科室收集Excel表格，再人工核对、计算、制图和撰写报告，整个过程需要两到三个工作日。如今，借助科室运营分析助手，完整报告可以在10分钟内生成。
出院随访同样如此。针对精神专科患者出院后的长期管理需求，系统自动生成出院后1周、1个月、3个月、6个月和1年的随访节点，随访覆盖率从60%—70%提升至95%以上，并通过三级预警机制辅助医院进行风险分级管理。这类变化的价值，不是让AI替代医生，而是让AI接管大量重复、标准化工作。
医疗只是一个缩影。在政务领域，“龙政智数”政务大模型则试图进一步解决 AI应用 中的另一个现实问题——如何避免各部门重复建设，让有限的算力和数据发挥更大的作用。
黑龙江省政务 大数据 中心高级工程师曹占立告诉记者，“龙政智数”按照“架构统筹设计、模型统筹部署、算力统筹调度、能力统筹提供”的“四统筹”原则建设。
目前，平台统筹接入100P智能算力，覆盖36个省直部门、127个市地部门场景；按照其测算，如果采用传统分散建设方式，需要约600P算力、1600余张算力卡，而目前使用328张卡，算力利用率达到80%，建设成本可节省九成以上。
更重要的是，AI开始与政务数据真正结合。依托全省数字政府5300亿条政务数据，平台形成数据集、知识库和知识图谱等标准化供给方式，并围绕低保、医保、社保等领域打造20个应用场景。
例如，在低保资格核验中，“龙政比数”智能体可以自动进行跨部门数据比对，累计完成近3万轮次核验，排查存疑数据14.6万余项。这类“小切口”应用，或许正是政务AI走向规模化的重要路径。
算力提供基础，数据成为燃料，模型成为能力，而场景最终决定AI能否创造价值。国家层面的“人工智能+”行动已将产业融合推向更深阶段。在黑土地上，这一宏观趋势正在被拆解成一个个具体而微的现实问题：如何让一亩土地多收粮、让一套政务系统少耗算力、让一名医护人员少做重复工作、让一条百年老街焕发新的数字体验。这或许也是“人工智能+”真正进入产业深水区之后的变化——竞争的重点正在从“谁拥有更大的模型”逐渐转向“谁能把AI真正嵌进真实世界”。
（文章来源：中国经营网）