数字农业与前沿技术

2026 世界农业科技创新大会(WAFI)在北京举行,中国农业大学校长陈卫表示 AI 正在推动智能育种、精准种植和全产业链转型,小农户迎来手机端病虫害预警、本地化气象预警等新机会。中国农业大学王耀君宣布在肯尼亚发布神农大模型,针对 250 个肯尼亚问题通用大语言模型准确率 70%、神农达 96%、平均成本仅 0.1 美分。盖茨基金会高级项目官斯图尔特·科里斯认为 AI 农技咨询有望在亚非 7 个重点地区触达 4200 万农户,每年带来超 30 亿美元收益。北大荒 2025 年粮食产量达 463 亿斤,数字农服平台服务60 万种植户。

综述55篇文献，比较机器学习干旱监测预报在定义、数据与验证上的差异。

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

提出物联网集成LSTM与Bi-LSTM加权集成框架，实时预测温室微气候。

构建一个面向农民的网页版AI决策支持平台，集成病害识别、选种、土壤、灌溉与天气建议。

通过问卷与访谈调查美国农业利益相关者对AI/ML应用的认知与障碍。

提出熵引导动态轻量网络，用于识别BTR野生食用蔬菜。

综述AI在物联网安全、计算机网络、图像处理与智慧农业中的应用与局限。

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。

综述多模态大模型与智能体架构在精准农业决策支持中的应用与不足。

比较联邦学习客户端级稳定化技术，提升植物病害识别的鲁棒性。

构建轻量MobileNetV3-Small框架实现玉米叶片病害分类并评估边缘部署。

融合IoT传感器与多时相卫星数据，用时空Transformer实现作物胁迫实时监测。

提出融合模糊逻辑与机器学习分类器的无人机实时调度框架，在恶劣天气下保障精准农业飞行安全。

提出MSFANet多尺度特征聚合网络，实现复杂田间背景下烟草害虫的自动识别。

提出频域自适应分割网络FDUNet-LRSA，用于甘薯病害自动巡检。

中国农业大学信息与电气工程学院副教授李想在宣讲家网撰文指出,《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》提出加强核心算法攻关,推动数字技术与农机、农艺协同创新。农业人工智能既要把农艺知识、作物机理和专家经验融入模型,也要不断提升算法对不同区域、不同作物、不同生育阶段和不同生产条件的适应能力。当前农业人工智能算法和大模型在复杂田间环境中的准确性、稳定性仍不足以直接替代专业农技判断,现阶段更适合作为农事服务人员的辅助工具。「十五五」期间,数字乡村、智慧农业既要持续加强技术研发,也要更加重视通过完善的服务体系把数字化、智能化能力送到田间地头。

利用湿地微生物群落特征结合机器学习预测土壤总氮水平。

综述AI在气候变化缓解与环境可持续领域的应用进展、挑战与未来方向。