一分钟速读:
在新疆,一块地动辄数千亩,一个垦区动辄数十万亩,有的兵团农场作业面积甚至以百万亩计。农时窗口只有短短几十天,真正稀缺的,从来不是土地,而是能在窗口期里连轴转的熟练机手。
近日,在新疆芳草湖农场,一台拖拉机完成了一次不太寻常的深翻作业:
搭载丘沃智能开物™ L4无人作业套件的临工3004混合动力拖拉机,牵引650岸下犁,全程无人作业,耕深超过30厘米,作业速度11.8km/h。

这只是丘沃智能近期密集动作中的第一幕。
11月2日,丘沃智能董事长汤泳一行到访无锡卓品智能,双方启动农具控制器及边缘端域控深度合作;11月底,丘沃智能的第一家直营旗舰店,将在芳草湖农场开业。
一家专注非道路环境L4无人化作业的公司,正在把“能跑起来的技术”,变成“能卖、能用、能服务”的体系。
深翻,是大田作业中对整机要求最苛刻的工序之一。
犁具入土越深,牵引阻力越大,车辆既要稳住直线,又要在地头完成转弯、掉头和换行;任何一次控制抖动,都会直接体现在地表上的“弯”和“漏”。
这次演示中,丘沃智能的无人作业套件安装在临工3004混合动力拖拉机上,由系统自主完成作业。

据公司披露,在芳草湖农场的实测中,开物™系统综合横向误差为1.2厘米,无接管连续转场里程突破3.2公里;此前,该系统已在江苏省农垦宝应湖农场完成3000亩全程无人化作业。


让一台量产拖拉机“长出”L4能力,丘沃智能的做法不是改造整车,而是提供一套安装在驾驶舱顶部的硬件底座。
据公司介绍,这是国内首款面向商业化新能源拖拉机的L4硬件底座,已全面适配新能源混动拖拉机。该套件的产品代号为PathFinder-I(探路者一号)。

这张表里最朴实的一行,恰恰是工程门槛最高的一行:时钟同步。
激光雷达、摄像头、惯导各自以不同频率吐数据,只有把时间戳对齐到纳秒级,上层的感知融合和地图构建才有意义。
这类“看不见的功夫”,是一套硬件能否从样机走向量产的分水岭。


硬件决定下限,软件决定上限。
丘沃智能自研的KaiwuOS采用六层系统架构,覆盖从感知到执行再到运维的完整闭环。

其论文《KaiwuOS:A Full-Stack L4 Autonomous Operation System for Unmanned Tractors in Unstructured Agricultural Environments》已被第十七届国际科学农业研讨会(AGROSYM 2026)接受,作者汤泳、沈跃,并于2026年10月6日至9日在波黑亚霍里纳山(Jahorina)举行的会议上宣读。

几个值得关注的工程指标:
L2解决的是“有人在车、但不用一直操控”,人始终无法离开;L4解决的是“机器完全替代人”——这是代际差异,不是功能差异。

在算法路线上,团队长期投入具身智能与VLA大模型、世界模型研究,核心算法包括GPU多层地图、非道路环境具身智能边缘端大模型等,均为自主研发。
无人化作业真正落地,难点不只是“车能不能自己走”,更是“人如何放心地离开驾驶室”。
丘沃智能给出的答案是两层:
前台一块平板,后台一套时序数据平台。
机手不再坐进驾驶室,而是在平板上完成:机队总览、地块管理、一键创建任务、AI智能路线规划、前视摄像头实时画面与方向遥控,以及作业全程的速度曲线与进度监控。
在旗舰版APP中,还支持万亩级农场的流畅缩放管理、多机编队协同调度,以及作业完成后自动生成的漏耕/重叠覆盖热力图。

在平板之后,是一套以VictoriaMetrics时序数据中台+Grafana可视化为核心的数据平台,据公司介绍可支撑万台级以上车辆并发遥测数据处理。
车速、转向角、发动机转速、电机转矩、电池高压、农具提升位置、液压压力、GPS轨迹……车端所有底盘数据,乃至任何希望采集的数据,都能实时汇入监控面板。

数据的价值,在于从“看到”走向“预见”:

更深一层的价值在数据资产。
海量真实田间负载数据,包括发动机转速、液压负载、PTO扭矩等,可以反向优化主机厂的混动节油策略:实验室工况覆盖不到的翻耕、播种等真实负载,正是装机规模扩大后,竞争对手难以复制的壁垒。


为什么是农具控制器?因为大田作业的智能化升级,正在从单一车辆控制,延伸到“主机—农具—作业任务—数据平台”的系统协同。
农具控制器既要面对复杂作业机构、执行器与工况差异,也需要在通信、诊断、状态监控和远程运维层面建立标准化能力。
拖拉机再聪明,如果后面挂的农具是“哑”的,L4就只完成了一半。

丘沃智能带来的是非道路L4无人作业系统、农具任务插件,以及来自真实田间的作业数据与运维闭环。
其开物™系统已将农具控制纳入ISOBUS插件化负载协议,真实田间作业的需求与数据沉淀,将为控制器的功能边界、接口定义、状态感知和异常处置设计提供场景化依据。
卓品智能长期深耕汽车电子嵌入式控制器领域,已形成覆盖整车、整机、动力、传动方向的电控业务布局,具备控制策略、应用软件、硬件设计、底层软件、通讯服务、系统测试验证等全链条开发能力,并在工程机械及农机相关控制场景积累了整机控制和执行协同经验。
其域控产品以整机控制、液压控制、通信接口、边缘AI与数据环节为核心,围绕板级硬件、功率电子、场景算法与模型部署、低速重载控制等能力构建。

双方将以大田真实作业需求为牵引,依次推进:
双方秉持着共同的合作愿景:以农业大田真实作业需求为牵引,融合非道路无人化能力与车规级电控工程化能力,共建面向全球市场的新型域控与农具控制器矩阵系列。
对丘沃智能而言,与卓品智能的这一合作,意味着L4无人作业能力从“驾驶室”延伸到“农具端”,补上主机到农具、再到数据平台的最后一环;
对产业而言,这也是国内非道路无人化企业与车规级电控企业,在农机具这一细分赛道上的一次深度握手。
技术跑通之后,下一步是规模化交付与服务。
11月底,丘沃智能将在新疆芳草湖农场,开设他们的第一家直营旗舰店。
芳草湖农场,是开物™系统在新疆的首个实测验证基地,也是丘沃智能向兵团全域展示的标杆案例。
选择在这里开设首家直营旗舰店,意在把“样板田”变成可参观、可体验、可复制的“样板间”:形成可复制的实施SOP与培训体系,并依托与临工集团的战略合作,复用临工的经销商与服务网络,以更低成本向更多垦区快速铺开。
开物™系统的底层架构具备跨场景泛化能力:适配轮式、履带式、铰接式等各类线控底盘,通过任务插件控制接口接入后挂农具、铲斗、货叉等异构执行器,并兼容ISOBUS国际标准协议。
依照丘沃智能的判断,农业只是第一个商业化滩头阵地,同一套底座可向智慧矿山、港口与封闭园区、特种工程与应急等场景平移。

浙江丘沃智能科技有限公司,主要面向非道路环境作业场景研发L4级无人化作业系统,目前以农业场景为切入点,致力于打造通用非道路无人作业底座及作业的具身化。
其核心产品为开物™非道路环境无人作业系统,包括L4无人作业套件、KaiwuOS软件平台、AgroNexus-Pad平板系统及时序数据平台。目前,他们已与临工集团等头部主机厂建立战略合作。
丘沃智能由创始人、董事长兼CEO汤泳带领。
汤泳为江苏大学控制科学与工程博士,早年毕业于南京理工大学人工智能专业,从业20年以上,曾任荣耀南研所模式识别实验室主任、苏宁总部智能监控研发中心高级总监,主持过国内农业场景第一台纯视觉无人作业机器人的研发工作。
公司核心研发团队中博士、硕士占比超70%,核心成员来自北大、南京理工、江苏大学等院校。
顾问与科研力量包括江苏大学沈跃教授、厦门大学郭景华副教授,以及在非道路相关的顶会发表论文、曾获全国越野无人车大赛冠军的北大计算机博士等。
从一次30厘米的深翻,到一块平板、一套数据平台,再到与卓品智能把控制能力延伸至农具端,丘沃智能正在把L4无人化作业拆解成可交付、可运维、可复制的产品体系。
11月底,芳草湖农场的旗舰店开业之后,这套体系将第一次被大规模推广。
后续,丘沃智能还将发布更多无人作业的实地视频。
文章来自于"量子位",作者 "允中"。
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI