Justin Mast 的起点是一株“赛博植物”。他在文献里读到，一盆植物被接到电动支架上，当它需要更多光时，电信号流过活体组织，控制板感应到电流并把花盆推到更靠近光源的地方。这个看似不起眼的实验，把他引入了植物电信号的世界。后来，Mast 与曾在 DARPA 工作过的神经科学家 Lee von Kraus 合作，创办了 Electric Plant。这家公司花了三年时间采集数据，目标是训练一个大语言模型 Bombadil，让它解读植物茎秆中微弱的电信号，再告诉种植者植物想要什么。

Bombadil 要感知的信号很微弱。它的传感器约是一部普通 iPhone 纵向对折后那么大，用不锈钢螺丝固定在植物上。螺丝必须穿透树皮下的形成层，连接植物组织内以微伏为单位变化的电信号。采集到的数据通过低功耗无线网络送到基站，再传输到云端，由 Bombadil 分析，最终输出给客户，比如建议调整浇水或施肥的时机。

创始人认为，即便是最精密的温室，也无法完全了解植物内部需求。土壤探针、手持光谱仪、卫星图像这些工具各有用途，但只能从外部间接推断，和植物实时的生理状态仍有距离。为了迈出第一步，Electric Plant 选择先用这些传统设备的数据来训练 Bombadil，让它学会把电信号模式与植物状态对应起来。目前 Bombadil 已能识别大约 125 个物种的信号，涵盖蕨类、红杉、番茄和大丽花。Mast 称这是“史上最多样化的生物电信号模型”，他还认为，模型的表现会逐渐超越那些传统设备。

成本是 Electric Plant 打开市场的重要筹码。现有工具往往要数千美元，而它的传感器只要几十美元，每英亩也只需安装几个。Mast 称，这套系统能在提高产量的同时，让用水量降低 20% 以上。他没有透露首批客户是谁，但这类技术很容易被想象用于农业和林业。

公司近期完成了 1120 万美元种子轮融资，由 Onto Ventures 和 Climactic 领投，Ponderosa、Endeavor Catalyst、Ludlow、Michigan Rise、The Fund、Schox VC 和 Dug Song 参投。Mast 对未来的设想是人与植物“对话”，但他把现阶段定位为倾听：“我们听得多、说得少，但倾听是第一步。”