Muchos de sus colegas y expertos nacionales consideran la trayectoria empresarial de Xiong Weihua como una serie de «recados».

Como agricultor experimentado con educación formal en la Universidad Agrícola de Huazhong, no se conformó con las oficinas de gigantes multinacionales. En cambio, se aventuró constantemente en nuevos campos: vendiendo semillas, arrendando tierras para la gestión de granjas y construyendo cadenas de suministro agrícola. En los últimos años, se ha sumergido en la investigación y el desarrollo fundamentales de algoritmos de inteligencia artificial y hardware agrícola inteligente.

Este enfoque aparentemente «poco ortodoxo» no solo desconcertó a sus colegas y mentores, sino que también le valió una broma directa de un destacado experto en el sector agrícola nacional, quien lo calificó de «descuidar su campo».

Sin embargo, este emprendedor, considerado por otros como alguien que «descuidaba su campo», lideró a su equipo para desarrollar un robot de riego líder a nivel mundial y estableció un sistema de cultivo altamente estandarizado, desarrollado independientemente en China, que recibió elogios de numerosos funcionarios gubernamentales, académicos y expertos.

¿Qué acertó Xiong Weihua?. ¿Qué inspiración ofrece su exploración a los emprendedores en el campo de la tecnología agrícola?. Recientemente, un reportero viajó a Anji, provincia de Zhejiang, para visitar la granja de IA de Bumblebee Intelligent Technology en busca de respuestas.

Deja que la IA crezca desde la tierra.

A media hora en coche desde la estación de tren de alta velocidad de Anji llegamos a la «Granja Kimberley». A lo lejos, se veía claramente la silueta de la montaña Bijia, mientras que cerca, la tierra recién removida cubría los campos. En lo profundo de la granja, se alzaban varias hileras ordenadas de invernaderos de película gris plateada, interconectados, sencillos pero llenos de vida.

No había elaborados invernaderos de cristal ni deslumbrantes pantallas tecnológicas; Solo hileras de invernaderos de película se asentaban tranquilamente entre los campos, aparentemente iguales a cualquier otra granja. «¿Es esto?»., se preguntó el reportero, algo desconcertado. Esto era muy diferente de la agricultura de IA «llena de elementos inteligentes» que había imaginado.

«La modernización de la agricultura no se trata de tener hermosos invernaderos de cristal o deslumbrantes pantallas digitales; la clave está en los métodos de siembra y los estándares de calidad del producto», explicó Xiong Weihua a los periodistas. La granja Anji Kimberley, con una superficie de casi 600 mu (aproximadamente 40 hectáreas), es una de las principales bases de demostración de plantación para la construcción y los servicios inteligentes de Bumblebee. Aquí, el consumo de agua, la proporción de fertilizantes y el ritmo de riego de cada cultivo son calculados con precisión por IA, basándose en datos en lugar de en la experiencia.

Al entrar en el invernadero, los periodistas observaron que todos los cultivos no se cultivaban en tierra, sino suspendidos a más de un metro del suelo, mediante un método hidropónico.

«El cultivo sin tierra tiene dos grandes ventajas», explicó Xiong Weihua. En primer lugar, al utilizar materiales como fragmentos de cáscara de coco como base, no depende del suelo, lo que garantiza que los cultivos no se vean afectados por pesticidas residuales, enfermedades transmitidas por el suelo, metales pesados ​​ni otros contaminantes. En segundo lugar, garantiza que cada cultivo reciba una nutrición equilibrada, lo que facilita una gestión unificada y la siembra a gran escala.

Mientras hablaba, He Yongchao, el administrador de la granja, trajo una cesta de fresas para que todos las probaran. Las fresas estaban limpias, de color uniforme y desprendían un aroma atractivo. El periodista probó una y la encontró dulce pero no empalagosa, con un rico sabor afrutado y un toque refrescante. «La primera reacción de muchos es que las variedades de Kimberley Farm son diferentes a las del mercado. En realidad, todas son iguales; solo difieren los métodos de siembra», dijo He Yongchao.

Sacó su tableta y le mostró al periodista la interfaz del sistema. En la pantalla, las diferentes áreas del invernadero estaban claramente marcadas, y el número de riegos, la proporción de agua y fertilizante, y los parámetros ambientales eran fácilmente visibles, con datos actualizados en tiempo real. En esta granja, el sistema de IA calcula automáticamente el uso del agua y los planes de fertilización según la intensidad de la luz, la temperatura, la humedad y las etapas de crecimiento del cultivo, generando las instrucciones y tareas operativas del día.

«El agua y el fertilizante están estandarizados. Los cultivos están en el estado de crecimiento más adecuado y el sabor se percibe de forma natural», afirmó Xiong Weihua.

JOJO, el robot en el punto de mira.

¿Cómo puede una granja de cientos de hectáreas ser gestionada con precisión con tan solo tres o cuatro graduados universitarios y unas pocas tabletas?.

Liderados por Xiong Weihua, el grupo entró en un edificio con estructura de acero, donde se encontraban dispersos tanques de agua, filtros, bombas, tuberías e instrumentos. En una esquina del invernadero, un dispositivo parecido a un cajero automático, con el logotipo de la marca «BOMBUS», emitía un zumbido bajo y sus luces LED parpadeaban.

«Este es un robot de riego. Diseñado y desarrollado independientemente por nosotros, es el comandante del sistema central», explicó Xiong Weihua, señalando el dispositivo. Este robot de riego, conocido internamente como JOJO, es un ejemplo destacado de la competencia tecnológica entre empresas chinas y extranjeras.

A diferencia de los sistemas tradicionales de control de agua y fertilizantes, repletos de botones manuales, JOJO no ejecuta programas preestablecidos de forma rígida. En cambio, como un agricultor experimentado, detecta con precisión las necesidades fisiológicas de la planta mediante la recopilación de grandes cantidades de datos en tiempo real, incluyendo la humedad de la zona radicular, los valores de pH y CE de las aguas residuales, la temperatura y la humedad.

Estos datos complejos se incorporan a un conjunto de habilidades analíticas y de toma de decisiones integradas en JOJO, capaces de recurrir a grandes modelos. Aprovechando estas habilidades, JOJO puede evaluar de forma autónoma el estado de absorción del cultivo, las tendencias de nutrientes y los riesgos potenciales, transformando la intuición de los expertos en agua y fertilizantes en decisiones inteligentes, calculables e iterativas.

Según la definición de Bumblebee Intelligence, este tipo de dispositivo se considera parte de la «IA física». Si las decisiones no se pueden ejecutar de forma estable y repetida en un entorno real, la inteligencia se queda en un mero concepto en una pantalla.

JOJO, mediante ciclos de retroalimentación continuos, puede completar de forma autónoma la formulación de fertilizantes, los ajustes de concentración y verificar el efecto de la ejecución. Su desarrollo dota a los algoritmos de una verdadera ventaja, permitiendo una implementación estable en entornos reales y logrando respuestas inmediatas y precisas a las necesidades de los cultivos.

Innovación y Avance Forzados.

¿Por qué Bumblebee Intelligence emprendió una tarea tan desafiante?.

«Originalmente éramos una empresa de producción agrícola, no un fabricante de equipos, pero nos vimos obligados a hacerlo», admitió con franqueza Xiong Weihua.

Tras graduarse de la universidad, Xiong Weihua trabajó para varias grandes multinacionales agrícolas. Tras años de investigación sobre la agricultura china, concluyó que la causa principal de la gran pero débil agricultura china radica en su débil producción. Nuestra producción depende principalmente de la agricultura dispersa y a pequeña escala realizada por familias individuales, sin prácticas estandarizadas. Los buenos productos agrícolas se producen, no se regulan ni se distribuyen.

Para abordar la debilidad del sector de producción, Xiong Weihua renunció a su puesto de alta dirección en una empresa cotizada en bolsa en 2011 para fundar su primer negocio, con el objetivo de ayudar a los agricultores a lograr una producción estandarizada mediante servicios técnicos. Sin embargo, tras tres años de inversión significativa, los resultados fueron insatisfactorios. Las condiciones de las tierras de cultivo varían enormemente; sin economías de escala, la verdadera estandarización es imposible.

Empezando de cero, centró su atención en la construcción de explotaciones agrícolas a gran escala. Sin embargo, una vez que la escala se expande, la experiencia manual se vuelve poco fiable, y equiparlas con equipos de siembra modernos se vuelve indispensable. En aquel entonces, el proveedor de soluciones más consolidado para equipos de riego de precisión a gran escala provenía de una corporación multinacional con una posición dominante a nivel mundial.

Xiong Weihua invirtió fuertemente en equipos importados, pero descubrió problemas graves en su uso práctico. Por un lado, su lógica de diseño no se adaptaba plenamente a los complejos y diversos suelos y entornos de siembra de China; por otro, el proveedor no proporcionaba interfaces de sistema abiertas.

“No abrieron sus interfaces API, así que no pudimos acceder a los datos de los equipos; esos dispositivos solo podían operar de forma independiente”, recordó Xiong Weihua. Esto significaba que los usuarios finales en China no podían obtener datos de producción, participar en la toma de decisiones basada en datos, optimizar los datos de forma independiente ni siquiera automatizar la gestión.

Tras varios intentos fallidos de comunicación, Xiong Weihua decidió buscar otra solución: ¡construirla él mismo!.

“La IA no es solo código en una computadora; es la experiencia y los datos reflejados en los campos”. El equipo alimentó la IA con datos de crecimiento de cultivos recopilados en 17 granjas en diferentes zonas climáticas del país, transformando la experiencia de expertos en un sistema replicable.

En 2023, con el nacimiento del modelo de lenguaje amplio de IA, el equipo utilizó modelos de código abierto combinados con documentos históricos y sus propios datos de producción para realizar múltiples rondas de ajustes de parámetros y entrenamiento del modelo, creando finalmente un modelo de aplicación maduro.

Para verificar las capacidades de esta «IA física», en una base de pruebas en Mongolia Interior, el equipo colocó su equipo de desarrollo propio y el equipo original importado en dos terrenos adyacentes con condiciones completamente idénticas, realizando un análisis comparativo a lo largo de varias temporadas de producción.

Los resultados finales fueron alentadores: tras cuatro años de pruebas, la estabilidad y la precisión del equipo de producción nacional eran prácticamente indistinguibles de las del equipo de la corporación multinacional. Al mismo tiempo, el coste del equipo de producción nacional era mucho menor que el de los productos importados, su precio de mercado era menor y su nivel de inteligencia era muy superior al de equipos importados similares.

“El equipo producido por corporaciones multinacionales se asemeja más a una ‘máquina automatizada’ de alto rendimiento, pero cerrada. Carece de interacción profunda con datos y de capacidades de toma de decisiones inteligentes”, afirmó Xiong Weihua.

En los seis años que ha competido con fuertes rivales extranjeros, Xiongfeng Intelligent no solo rompió el bloqueo, sino que también logró un salto generacional gracias a la tecnología de IA. Dado que el puerto de datos está en manos de los propios chinos, el sistema puede interconectar, compartir y optimizar datos sincrónicamente.

“Los expertos solo pueden experimentar una temporada de cultivo al año, pero el sistema aprende a diario”, afirmó Xiong Weihua.

En el futuro, la IA podrá encargarse de la gestión de las plantaciones.

Al persistir en la agricultura, un sector que el capital considera de largo ciclo de retorno, Xiong Weihua a menudo se enfrenta a una enorme resistencia e incomprensión. “Muchos colegas, estudiantes de último año, profesores e incluso un destacado experto me han tildado en broma de ‘no hacer bien mi trabajo’”, admitió Xiong Weihua.

Sin embargo, tiene una comprensión clara de su trayectoria empresarial: «No estamos haciendo nuestro trabajo; estamos haciendo algo que otros no quieren o no pueden hacer, y es algo de profunda importancia y amplias perspectivas».

Declaró a la prensa que si uno solo busca el éxito comercial, existen muchos negocios puramente «empresariales», pero lo que él quiere es una «causa más valiosa»: crear valor sustancial para la industria agrícola y promover cambios en la situación de fragilidad y fragmentación del sector productivo.

Lo que lo anima enormemente es que el Documento Central n° 1, publicado el 3 de febrero de este año, propuso explícitamente «promover la integración de la inteligencia artificial y el desarrollo agrícola», elevando «IA + agricultura» al nivel de estrategia nacional por primera vez.

Exclamó: «¡Desde la perspectiva de la política nacional, nuestra práctica de IA agrícola va por buen camino!».

Actualmente, los robots de riego y los sistemas y equipos de siembra con IA relacionados, desarrollados por Xiong Weihua, han logrado la sustitución nacional y han comenzado la producción en masa. Hasta la fecha, sus productos se han promocionado y utilizado en el este y noreste de China, Mongolia Interior, Yunnan y otras regiones, con una respuesta positiva del mercado. Esto ha impulsado la entrada al mercado de un número cada vez mayor de productos agrícolas ecológicos, de alta calidad y alto rendimiento, y cada vez más granjas, cooperativas y agricultores se benefician de ello.

«Que los agricultores estén dispuestos a colaborar contigo depende, en última instancia, de si puedes ayudarles a generar ingresos. Solo cuando los agricultores cooperativos obtengan ingresos estables, este sistema de siembra estandarizado basado en IA podrá sentar las bases para un crecimiento sostenible», afirmó Xiong Weihua.

Al final de la entrevista, Xiong Weihua también describió al periodista el futuro de la «agricultura con IA»: «Cultivamos ahora para no tener que hacerlo en el futuro».

Su «no agricultura» no significa abandonar la agricultura por completo, sino explorar modelos de producción estandarizados, inteligentes y digitales que permitan a más agricultores utilizar la tecnología de IA para dirigir y gestionar sus cultivos, mejorando considerablemente la eficiencia y la seguridad de la producción, y, en última instancia, resolviendo fundamentalmente el problema de «quién cultivará en el futuro».