Electric Plant用AI模型Bombadil破译植物电信号 获1120万美元融资

美国初创公司Electric Plant由Justin Mast与神经科学家Lee von Kraus于2023年联合创立，致力于解码植物电信号语言。团队历时三年采集多种植物在干旱、强光、病害等胁迫下的毫伏级电信号数据，训练出专用大语言模型Bombadil。该模型基于Transformer架构，引入自适应滤波模块，可识别高频低幅振荡（轻度脱水）或突发高幅脉冲（机械损伤/虫害）等特征波形，初步实现对作物关键胁迫状态的分类判断。为支撑数据采集，公司研发小型无线传感器模块（约5厘米长），无损夹持于茎干表面，通过LoRa或NB-IoT上传信号至云端。目前模型处于封闭测试阶段，已在加州杏仁园与俄勒冈蓝莓种植区开展田间试点。公司近期完成1120万美元种子轮融资，由Onto Ventures与Climactic领投，资金将用于扩大试验规模、优化传感器性能及推进多模态融合（整合光谱、温湿度等数据）。技术挑战包括信号信噪比低、标注数据稀缺及跨物种泛化不足。团队强调当前聚焦“倾听”而非“对话”，目标是填补农业感知空白，使管理从反应式转向预测式。预计2027年上半年向农业服务商开放API接口。