#数字孪生

构建水稻数字孪生框架，用时空图神经网络提前14天预测病害。

扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨发育阶段表型分析。

将植物图像分3x3网格反演ODE参数，构建空间生理热图与预测数字孪生。

扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨生育期表型分析与收获期预

综述农业人工智能在精准灌溉、产量预测、病虫害监测等应用及落地挑战。

系统综述数字孪生林业，提出遥感与生态模型同化耦合框架。

以广州石牌村为例，提出以祠堂为触媒、数据驱动的城中村分阶段更新策略。

综述人工湿地研究工具从放射性示踪到预测性水文模型的演进，并比较六种模拟软件。

系统综述299项研究，构建数字孪生作为决策支持系统的四维分类框架并识别组织约束。

综述AI传感、成像、物联网精准灌溉、数字孪生与机器人集成用于作物水分管理。

综述AI、基础模型与数字孪生如何支撑气候韧性农业，并指出关键挑战与未来方向。

提出TwinGrow云AIoT数字孪生系统，实现蘑菇栽培环境实时监测与自动调控。

提出融合物联网、厘米级GNSS、多光谱遥感和AI的精准农业框架，构建作物数字孪生。

提出边缘AI、物联网与联邦学习集成的智慧农业环境监测架构与评估协议，未开展实地试验。

基于Landsat影像分析尼日利亚Owerri市2000-2025年城市扩张，提出五层空间数字孪生框

提出农业数字孪生框架，结合GRU与物联网实现实时产量预测与可持续决策支持。

构建融合IoT、大数据、AI与数字孪生的智能温室番茄种植数字化框架。

提出LLM-模糊决策与数字孪生框架，用于自适应农业机器人协同决策。

研究将区域供热数字孪生模型环境融入多层级生活实验室，用于可持续教育并支持决策。

系统综述智慧农业机器人、传感、AI、数据集与评估指标，指出落地瓶颈并展望方向。

综述AI、物联网与数字孪生融合的可持续性智能，提出七层SIF框架。

综述AI结合遥感监测森林动态与生态系统服务，提出监测-评估-预测-优化四层框架。

提出VR-DT-IoT框架，实现虚拟温室实时同步与沉浸式控制。

提出集成数字孪生与进化优化的可解释框架，将微量营养素密度纳入再生农业决策。

提出可持续性感知数字孪生框架TSAFI-DT，用于印度花生产量预测与情景模拟。

探讨数字孪生与计算建模在智慧农业可持续发展中的应用，聚焦小农户的挑战与机遇。

提出TSAFI-DT数字孪生框架，用贝叶斯优化XGBoost预测印度花生产量并做反事实情景分析。

综述90篇文献，提出PRAS框架与就绪度量表，评估智能体AI在畜舍管理中的应用与成熟度。

北大荒信息有限公司智慧农业大数据中心将4800万亩耕地切分成27万个地块,每块都有编号和二维码。遥感平台接入48颗卫星每5天做一次体检,5000台田间采集设备、600个气象站、500台虫情测报灯昼夜值守,3.3万台物联网设备统一接入"地块链"管理。5年累计为农户线上放贷400亿元。

提出卡塔尔国家AI水智能平台NAWIP，整合多源数据实现水预测、优化与协调。

提出 AgriTwin AI 框架，融合数字孪生与多模态可解释 AI，弥合农业数据与认知鸿沟。

近日，"神农大模型"路演暨场景应用交流会在杭州市萧山区湘湖实验室举办。最新发布的神农大模型 4.0 病虫害识别种类拓展至 1016 种、识别准确率超 93%，可适配大田、设施农业、畜禽养殖等多元场景；同步推出的"神农·农业世界模型 1.0"能搭建数字孪生仿真田块，不用下地试种便可模拟预判施肥、温控等对作物长势的影响。这套农业"超级大脑"已覆盖全国 31 个省份超 500 万亩农田，惠及百万农户。

综述数字技术与AI在农业工效学评估中的应用，旨在减少肌肉骨骼损伤。

系统综述数字孪生技术在撒哈拉以南非洲农业的应用，提出SSA-DT框架。

综述农业信息物理系统中感知驱动多机器人协同与非结构化环境物流的研究进展。

开发了跨地块、流域和地中海尺度的农业数字孪生工具，集成多源数据支持实时监测与决策。

原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。

8月20日下午,上海现代农业科普馆开馆仪式暨空间计算赋能智慧农业现场交流会在金山区举行。作为工信部全国空间计算+农业产业链长单位,农链(上海)科技有限公司赋予该馆国内首家农文旅商体展融合示范试点综合体定位,集中展示空间计算、数字孪生、MR混合现实等前沿技术在智慧农业领域的落地成果。科普馆深度参与全国空间计算典型案例集及专业群教材编制,构建数据链驱动、科技链赋能、产业链带富的农链模式,推动农业数据要素流通与资产转化工作。

吴炳方、马慧、张淼、潘庆成、张翔、陈水森、邱炳文、徐新刚、刘建红、范锦龙、黄健熙、江佳乐、何昌垂在《智慧农业(中英文)》2026年第8卷第2期发表文章。数字农业的本质在于通过物联网、大数据、人工智能及遥感等信息技术,实现农业生产全过程的数字化映射与智能化管控。文章从对地观测视角系统剖析数字(智慧)农业研究前沿与典型案例:农情智慧监测(全口径作物制图、精准产量预测和灾害监测评估与预警)、数字孪生农场(全要素数字化建模、动态科学指导精准生产)、农业系统韧性(应对气候变化挑战)。结合农情遥感智能监测系统与农业水管理系统两个典型案例,展示数字(智慧)农业的云端服务能力,并分析影响商业化与业务化进程的多重阻力。

裘佳颖、刘应昌、高星杰、黄远、张红雨、田芳、李万理、冯在文提出端到端工具增强型大模型智能体系统架构AgriAgent:通过知识检索与工具调用闭环,在农业场景下实现"环境感知-动态决策-执行反馈"的全周期闭环控制。实验表明,番茄产量分别提升926.20%、979.55%、1537.46%(三种配置);卷心菜产量分别提升501.67%、504.65%、1185.14%;当参数量达7B时智能体展现卓越的灵活性与适应性,能解决大部分复杂农业生产决策问题,基于DSSAT作物生长模型构建农业评测平台。

中国农业大学王耀君团队发布两项农业人工智能重大成果——神农大模型4.0与神农·农业世界模型1.0,两套系统形成"感知识别+因果推演"完整技术链条。神农大模型4.0新增25种热带作物专项数据,病虫害识别种类拓展至1016种、准确率93%以上,搭载支持10种方言的语音交互模块,推出专业深度研究版本;神农·农业世界模型1.0为首个动作条件化并在设施与大田双域验证的农业世界模型,能搭建农田数字孪生场景、模拟不同农艺措施与气象灾害带来的作物变化,已在吉林省多个县域旱情场景完成实地验证,核心技术已布局相关专利并面向全行业开源。