[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"daily-2026-09-16":3},{"date":4,"title":5,"highlights":6,"content":12,"items":13},"2026-09-16","农业农村日报 · 2026-09-16",[7,8,9,10,11],"农业农村部畜牧兽医局 兽药网络经营与购买合规指引","六部门联合印发《坚持农业农村优先发展 完善乡村振兴投入机制实施方案》 解读","现代农产品产地市场体系怎么建 人民日报海外版解读十五五规划","中央网信办 农业农村部 工信部联合印发《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》","人民日报 2026年9月10日 02版 政策解读·问答 如何引导更多资金流向三农领域","---\n*本日报内容整理自公开来源，学术论文元数据来自 OpenAlex 等开放接口；外文资料已译为中文，翻译与摘要仅供参考；引用与决策请以官方原文与正式出版物为准。*",[14,44,64,86,104,120,162,214,240,259,300,319,363,383,400],{"id":15,"title":7,"url":16,"summary":17,"summary_zh":18,"content":19,"source_name":20,"source_url":18,"published_at":21,"category":22,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":24,"score":25,"score_detail":26,"sources":34,"tags":36,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":43},2547,"https:\u002F\u002Fxmsyj.moa.gov.cn\u002Fzcjd\u002F202609\u002Ft20260910_6487581.htm","9月8日由中国兽药协会发布、畜牧兽医局转发。规范兽药网络经营活动，加强行业自律；鼓励经营者、平台以及为兽药网络经营提供仓储、配送、技术服务的相关主体依法运用人工智能、大数据、物联网、移动互联网、电子签名、可信时间戳等数字技术建立全过程信息化管理机制。",null,"各会员单位，各有关单位：  \n 为进一步规范兽药网络经营活动，加强行业自律，引导兽药网络经营者、电子商务平台依法合规开展兽药网络经营和交易服务，指导购买主体理性选购兽药产品，依据《兽药管理条例》等法律法规和农业农村部有关规定，中国兽药协会组织起草了《兽药网络经营与购买合规指引》（以下简称《指引》），经公开征求意见，现予以发布，请结合实际认真贯彻执行。  \n 附件：《兽药网络经营与购买合规指引》\n\n  \n\n## 兽药网络经营与购买合规指引\n\n## **第一章 总则**\n\n**第一条**为规范从事兽药网络销售经营者（以下简称经营者）的经营行为，指导提供兽药网络交易服务的电子商务平台（以下简称平台）履行主体责任，引导兽药网络购买主体（以下简称购买主体）购买合规兽药产品，有效封堵假劣兽药流通风险，防范违法违规行为发生，依据《中华人民共和国电子商务法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《兽药管理条例》、《麻醉药品和精神药品管理条例》、《兽药经营质量管理规范》、《兽用处方药和非处方药管理办法》和《互联网广告管理办法》等法律法规和规范性文件，制定本指引。  \n**第二条**本指引适用于经营者、平台以及购买主体，是兽药行业网络经营自律与合规操作的指导性规范。  \n 经营者、平台应当采取有效措施保证交易全过程信息真实、准确、完整和可追溯，并遵守国家个人信息保护的有关规定。  \n**第三条**经营者应当落实主体责任，建立健全兽药网络经营内部管理制度，确保网络销售行为合法合规，全程可追溯。  \n 平台应当建立合规有效的经营者入驻审核管理制度和商品信息检查制度，并加强对经营者发布商品信息的监测，确保经营者的主体资质、销售的兽药产品、经营行为合法合规。  \n 购买主体应当在平台依法、理性选购兽药产品，维护良好市场环境，确保自身权益不受侵害。  \n 鼓励经营者、平台以及为兽药网络经营提供仓储、配送、技术服务的相关主体，依法运用人工智能、大数据、物联网、移动互联网、电子签名、可信时间戳等数字技术，建立覆盖主体资质、产品资质、采购审核、进货查验、仓储养护、运输交付、处方与销售审核、不良反应、召回处置和兽药追溯的全过程信息化管理机制，提升风险识别、动态预警、实时处置和协同监管能力。  \n 应用上述技术不得减轻或替代经营者、平台依法应当承担的主体责任。涉及处方审核、质量判定、异常处置等需要专业判断的，应当设置人工复核、授权审批和应急接管机制。\n\n## **第二章 经营者合规事项**\n\n**第四条**资质合规，杜绝无证经营。  \n 经营者必须具备法定有效资质，严禁无资质开展任何兽药网络经营活动。  \n 持有《兽药生产许可证》的兽药生产企业，仅可通过网络销售本企业自主生产且取得合法兽药产品批准文号的兽药产品，不得销售其他企业生产的兽药。  \n 持有《兽药经营许可证》的兽药经营企业，网络销售范围不得超出许可证载明的经营范围，并应当取得兽药生产企业的网络销售授权，向平台提交授权材料。严禁以他人资质开展网络销售活动，严禁超许可范围经营兽药。  \n 经营者合规经营的相关文件应当在网络店铺首页显著位置持续公示，确保监管部门及购买主体可随时查验。资质过期、失效或被吊销后应当立即停止网络经营活动。  \n 经营者应当在网络店铺首页显著位置公示经营资质核发机关、监督管理归属地以及投诉举报渠道和联系方式，自觉接受监管部门及购买主体监督。  \n 第五条 产品合规，加强源头管控。  \n 网络销售的兽药产品必须为合法合规产品，不得在网络销售国家明令禁止使用的药品和其他化合物，不得销售假、劣兽药。不得销售没有合法来源或来源记录不全的兽药产品、人用药品、未经我国批准的进口兽药产品，以及兽用麻醉药品和精神药品等农业农村部规定不得在网上经营的兽药产品。  \n 所有在售兽药应当与农业农村部批准的标签、说明书内容一致，不得擅自篡改产品标签、说明书、商标及商品名，不得虚假标注疗效、适应症。  \n 第六条 销售行为合规，规范经营流程。  \n （一）兽药生产企业开展网络销售业务，须在平台显著位置公示《兽药生产许可证》以及其包含的完整信息，核心公示内容包括企业名称、兽药生产许可证号、GMP证书号、生产范围、发证机关、证书有效期等关键信息。明示服务公约和质量承诺。生产资质发生变更的，须在第一时间向入驻平台提交更新材料，经平台审核后及时更新公示信息，确保资质公示真实、有效、同步。  \n （二）兽药经营企业开展网络销售业务，须在平台显著位置公示《兽药经营许可证》以及其包含的完整信息，核心公示内容包括企业名称、兽药经营许可证号、经营范围、发证机关、证书有效期限、备案经营和仓储地址等信息。明示服务公约和质量承诺。经营资质发生变更的，须在第一时间向入驻平台提交更新材料，经平台审核后及时更新公示信息，确保资质公示真实、有效、同步。  \n （三）经营者网络经营全过程应当严格遵守《兽药经营质量管理规范》，严把进货查验关，确保在售兽药产品来源合法、记录齐全、票据齐全、追溯完整、仓储合规。  \n （四）经营者应当在兽药产品销售页面展示经批准的标签说明书并标注“该产品批准信息可登录国家兽药基础数据库（www.ivdc.org.cn）进行查询”、“请按照产品说明书或在兽医指导下用药”等提示，以及其他有助于购买主体科学合理用药的提示信息。  \n （五）经营者在网络销售兽用处方药的，应在兽用处方药销售页面显著位置标注“兽用处方药必须凭兽医处方购买”的提示语。接到兽用处方药订单后应主动向购买主体索要兽医处方笺，并严格审查处方笺内容，符合要求的方可销售兽用处方药。完成销售后应当按照相关要求做好处方笺的保存。  \n 无兽医处方笺的不得销售兽用处方药（《兽用处方药和非处方药管理办法》第七条规定情形除外）。不得凭不合规的兽医处方笺销售兽用处方药。  \n （六）禁止将兽用原料药销售给动物饲养单位和个人，禁止将化工原料、药品原料药作为兽药进行销售。销售化工原料、药品原料药的，不得宣传预防、治疗动物疾病功效。  \n （七）经营者应当严格按照销售页面宣传的产品进行销售和发货，不得销售与页面宣传不一致的产品。  \n （八）经营者应当建立完整的兽药购销台账与销售记录，详细载明兽药通用名、商品名、剂型、规格、批号、生产厂家、购销数量、交易时间、购买主体信息等内容，购销记录和凭证应当保存至产品有效期后1年，兽用生物制品记录保存至产品有效期后2年，确保全程可追溯。全面落实兽药追溯制度，出入库信息应严格按要求完整、准确、及时上传至国家兽药追溯系统，不得选择性上传或上传虚假信息。  \n （九）经营者开展网络促销活动须合规有序，不得以奖品、赠品、组合套装等任何形式搭售、捆绑销售兽用处方药或非法兽药产品及违禁产品；兽药拆零销售时，不得拆开最小销售单元。  \n （十）经营者应当建立用药指导服务机制，准确解答购买主体购药咨询，为购买主体提供优质售后服务。  \n （十一）经营者在网络经营活动中发现兽药不良反应或假冒伪劣兽药线索信息，应当主动向所在地农业农村部门报告。  \n 经营者接到兽药生产企业或相关部门关于所售产品新发现不良反应或质量问题的通知时，应当及时采取下架措施，或在产品销售页面显著位置提示不良反应相关信息。  \n 经营者接到兽医行政管理部门关于查实的假劣兽药或存在严重不良反应的兽药产品的告知时，应当主动下架或暂停销售相关产品。  \n （十二）经营者应当建立与经营规模、经营范围和风险水平相适应的兽药网络经营信息化管理系统，至少具备下列功能：对供应商资质、经营者资质、兽药批准文号或者进口兽药注册证书、经营范围、证书有效期等进行核验并实施动态到期提醒；对采购审核、进货查验、批号和有效期、库存变化、出入库、订单、处方、销售、退换货、召回和投诉等信息进行关联记录；对无资质经营、超范围经营、禁售产品、处方缺失或者不合规、批号不一致、追溯码异常、超过有效期、库存异常等风险进行提示、拦截或者转人工复核；对发现的风险形成预警、处置、复核、升级、关闭和证据留存的闭环记录；按照规定及时、完整、准确向国家兽药产品追溯系统上传入库、出库等追溯信息。鼓励经营者通过规则引擎、人工智能或者智能体等方式提高上述工作的自动化、实时化水平。  \n**第七条**宣传推广合规，杜绝虚假营销。  \n （一）经营者在网络销售兽药产品时，产品销售页面和产品包装上不得有夸大疗效等不实宣传描述，不得标示超过批准范围的靶动物或者适应症。  \n （二）经营者在网络店铺、直播带货、短视频推广等各类宣传场景中，不得夸大兽药疗效、虚构治疗范围，不得使用虚假案例、虚假口碑误导消费者，不得出现“根治”“特效”等违规宣传内容。不得利用平台炒作兽药功效、误导购买主体超剂量、超范围用药。  \n**第八条**仓储运营合规，保障产品质量。  \n （一）经营者按照网络销售订单通过快递物流方式配送兽药产品时，快递物流过程所处条件应当符合所售兽药产品标签和说明书规定的运输、存储条件。销售订单完成后应当向购买主体出具有效购货凭证。  \n （二）对有特殊使用要求或特殊存储要求的兽药产品，应当在产品销售页面显著位置标注相关提示，避免购买主体因误用或保管不当造成权益损失。  \n （三）经营者通过快递物流、即时配送或者其他方式运输兽药产品的，应当建立与订单、产品批号和兽药追溯信息相对应的运输记录。对有特殊储存、运输要求的兽药产品，应当采用温湿度采集、冷链状态监测、位置与时间节点记录等方式对运输条件进行监测；发生超温、超时、包装破损、配送中断或者其他异常的，应当及时预警、采取纠正措施并完整留存处置记录。鼓励快递物流、即时配送等服务提供者向经营者提供标准化的数据接口，支持运输状态实时查询、异常信息回传和责任追溯。\n\n## **第三章 平台合规事项**\n\n**第九条**严格入驻资质审核。  \n 平台应当建立经营者入驻专项审核机制，严格核验入驻主体的《兽药生产许可证》或《兽药经营许可证》等法定资质信息，督促经营者在其网站首页或从事兽药经营活动的主页面显著位置，持续公示营业执照、相关行政许可或备案等信息或者上述信息的链接标识。无证、超范围、资质失效、挂靠借证的经营者不予入驻。建立经营者资质动态核查机制，每年对资质有效性进行复核，及时清理违规经营店铺。  \n**第十条**建立商品信息检查监控制度。  \n 平台应当对经营者发布的兽药产品及相关信息建立检查监控制度，并充分利用大数据分析、人工智能等新手段，提高监测效率。发现平台内的兽药产品信息有违反法律法规规定的，应当依法采取必要的处置措施，保存有关记录，并及时向平台所在地县级以上农业农村部门报告。  \n 鼓励平台在经营者授权并依法保护数据的前提下，与经营者信息化管理系统、国家兽药基础数据库和国家兽药产品追溯系统建立必要的数据校验机制，为经营者提供主体资质、品种资质、批准信息、处方要求、标签说明书、禁限售规则和追溯状态的交叉核验服务。平台利用大数据、人工智能、规则引擎等技术发现高风险线索的，可以采取提示经营者补正、限制发布、阻断交易、转人工复核等分级处置措施，并应当记录触发依据、处置过程和复核结果。  \n**第十一条**落实日常风险管控制度。  \n 推行“线上监测+线下核查”常态化风险管控模式，对平台内销售的兽药产品、直播销售兽药、宣传内容等涉及的信息进行实时巡查，及时排查无资质销售兽药、销售假冒伪劣兽药、违规销售处方药、虚假宣传等违规行为。发现违规线索后，立即采取下架商品、暂停直播、关停店铺等处置措施，并及时向平台所在地县级以上农业农村部门报告。  \n**第十二条**日常风险管控重点：  \n （一）兽药生产、经营企业提交的相关行政许可信息是否与农业农村部门批准的内容一致，要素是否齐全。  \n （二）许可证件中经营范围是否涵盖拟在平台所售兽药产品。  \n （三）在平台销售的兽药产品批准文号（进口兽药注册证书）批件与农业农村部批准的是否一致。  \n （四）是否销售兽用麻醉药品和精神药品，是否向兽药生产、经营企业以外的单位和个人销售兽用原料药。  \n （五）产品销售页面是否标注本指引要求经营者标注的提示信息。  \n**第十三条**建议平台对经营者上架兽药的标签说明书进行核验，核对销售的兽药产品所有包装信息与兽药产品批准文号批件信息、批准的标签和说明书内容是否一致，是否存在标注夸大疗效等不实宣传描述或超过批准靶动物、适应症范围的描述，进口产品外包装是否具有中文标签。  \n**第十四条**平台在提供网络信息服务过程中，应当采取措施防范、制止违法广告。建议监测、排查经营者发布的广告是否取得农业农村部或省级人民政府兽医行政管理部门核发的兽药广告审查批准文（视）号，广告信息与对应产品的兽药产品批准文号（进口兽药注册证书）信息、生产企业信息是否一致。发现违法广告的，应当采取通知改正、删除、屏蔽、断开发布链接等必要措施予以制止，并保留相关记录。  \n**第十五条**保存交易信息。平台应当依法完整留存兽药交易记录、直播销售兽药回放、经营者资质档案等信息，协助监管部门开展溯源核查、案件查办工作，不得隐瞒、篡改、删除交易数据。  \n 经营者、平台依照本指引形成的电子台账、数据电文、电子凭证、系统日志、温湿度记录、处方审核记录、风险预警和处置记录，应当真实、准确、完整、可追溯、可读取、可导出，并采取权限控制、备份、防篡改等措施保障其安全。符合前述要求的电子记录，可以作为经营管理、合规自查、投诉处理、召回处置和监督核查的凭证；法律法规另有规定的，从其规定。采用自动化规则、人工智能或者智能体作出风险判断或者触发处置的，应当留存规则或者模型版本、主要输入依据、输出结果、人工复核、授权审批和最终执行结果，确保相关处理可回溯、可复核、可人工干预。  \n**第十六条**平台应当按相关规定建立和公示投诉举报渠道及方式，对购买主体投诉举报或发现的违法违规线索及时调查核实，经核实违反平台规则的，应及时采取相应措施。  \n**第十七条**平台应当加强对短视频或直播内容的审核监测，对推销假兽药、以个人名义销售兽药、夸大宣传兽药功效或宣传饲料药用功效等问题应当及时处置。平台应当在兽药销售的短视频或直播页面发布消费提醒，提醒购买主体购买合规兽药产品。  \n**第十八条**平台发现下列违法行为的，应当立即停止展示兽药相关信息，情节严重的停止提供网络交易平台服务：  \n （一）不具备资质销售兽药的；  \n （二）销售非法兽药及国家实行特殊管理的兽药的；  \n （三）接到相关部门通报涉兽药违法违规行为被责令停止销售或者吊销经营许可证的；  \n （四）其他严重违法行为的。  \n**第十九条**平台接到相关部门通报经营者涉兽药违法违规行为时，应当及时采取警告、商品下架、店铺清退等措施，确保违法违规行为得到及时控制。  \n 经查实的相关违法违规行为或产品存在于多个平台内经营企业的，平台经营者应当及时采取发布禁止公告、整体下架等有效措施，防止违法违规行为蔓延。  \n**第二十条**平台应当配合监督管理部门开展监督检查、案件查办、处置等工作。监督管理部门发现经营者存在违法行为，依法要求平台采取措施制止的，平台应当及时履行相关义务。  \n 监督管理部门依照法律、行政法规要求提供有关平台内经营者、兽药交易记录等信息的，平台应当及时予以提供。  \n 鼓励平台与监督管理部门建立开放数据接口等形式的自动化信息报送机制。  \n 鼓励监督管理部门、行业协会、平台、经营者及技术服务机构在保障网络安全、数据安全和个人信息权益的前提下，探索标准化数据接口、风险预警信息协同、远程核查、在线取证和自动化报送等监管科技应用。对具有代表性的兽药网络经营数字化、智能化管理模式，可以开展试点示范，及时总结形成可复制、可推广的制度和技术规范。  \n 中国兽药协会可以组织制定兽药网络经营数字化合规管理相关团体标准或者技术指南，围绕基础数据项、系统接口、记录保存、风险规则、人工智能应用、人机复核、网络与数据安全、监管调取等提出评价要求，推动形成以持续合规能力为核心的行业自律标准。  \n**第二十一条**建议平台对兽药产品实行单独类目管理，经营者销售的兽药产品在统一的类目下展示，防止兽药产品以其他农业投入品名义进行销售。\n\n## **第四章****购买主体****注意事项**\n\n**第二十二条**购买主体通过网络购买兽药产品时，应当根据动物疾病预防、治疗或诊断需求，按照兽药产品说明书或在兽医指导下合理选购，严格遵守法律法规要求，不相信夸大疗效等不实宣传，不抱侥幸心理，切勿“知假买假”，切实维护自身消费权益。  \n**第二十三条**在网络选购兽药产品时，应当做到“五不买七警惕”，即：  \n 不买无兽药产品批准文号（或进口兽药注册证书）的产品；不买销售包装标注的产品信息与国家兽药基础数据库对应信息不一致的产品；不买无兽药经营资质的企业销售的兽药产品；不买在网络上不得销售的兽药产品；不买与用药目的无关，或不适用于拟用药动物的兽药产品。  \n 警惕以饲料冒充兽药进行销售，或饲料产品宣传药用功效的行为；警惕夸大疗效等不实宣传描述，或标示超过批准靶动物或者适应症的行为；警惕有特殊运输要求的兽药产品未按要求运输的行为；警惕将非法产品以礼品、奖品等形式搭售，或与合法产品一起组合销售的行为；警惕销售宣传产品与实际到货不一致的行为；警惕包装破损，或掩盖、损坏兽药追溯二维码的行为；警惕不合理低价，或以明显低于其他企业同品种兽药产品价格进行销售的行为。  \n 具体可参考兽药网络经营常见问题产品及违法违规情形（详见附件）。  \n**第二十四条**确定拟购兽药产品后，购买主体应当进行“四查看”，即：  \n**一查**产品批准信息。查看拟购产品是否具有兽药产品批准文号（或进口兽药注册证书号），页面展示的兽药产品批准文号（或进口兽药注册证书号）信息与国家兽药基础数据库中的对应信息是否一致。  \n**二查**产品适用范围。查看拟选购产品是否适用于拟用药的动物。可在国家兽药基础数据库“兽药标签说明书数据”（或农业农村部发布的相关公告）中查看产品说明书，一般在“用法与用量”或“注意事项”中会明确适用动物或禁用动物。  \n**三查**经营者《兽药经营许可证》或《兽药生产许可证》，看拟购产品的经营者是否具有相应兽药经营资质。  \n**四查**实际产品。收到实际产品，应查看销售包装（非快递物流包装）和内容物是否完整，兽药追溯二维码是否完整，实际产品与经营者销售页面展示的产品是否一致。  \n**第二十五条**兽药追溯二维码不是兽药产品防伪码，不能简单认为包装印有兽药追溯二维码就是合法产品。购买主体收到兽药产品后，可在各大手机应用商店下载安装“农业农村部政务通”APP，打开“兽药查询”功能，扫描产品包装上的兽药追溯二维码进行查询，并仔细核对与所购产品标签信息是否一致。二维码追溯信息显示的扫码次数多少与产品质量是否合格不相关。\n\n## **第五章 行业自律与消费维权**\n\n**第二十六条**经营者应当自觉遵守法律法规及本指引要求，主动开展合规自查，常态化整改网络经营、采购用药中的违规隐患。中国兽药协会持续开展行业合规培训、政策宣讲、案例警示活动，完善行业诚信体系建设，引导全链条规范经营。  \n 构建“企业自律、平台监管、部门执法、社会监督”的共治格局，持续整治兽药网络经营乱象，规范兽药网络市场秩序，保障动物用药安全、动物产品质量安全及公共卫生安全，推动兽药网络经营规范化发展。  \n**第二十七条**购买主体发现疑似假冒伪劣兽药产品时，应当第一时间停止使用，完整留存交易记录、聊天记录、产品实物、包装凭证、直播回放等证据；优先向交易平台发起投诉维权，同时向经营者经营资质核发地农业农村部门举报，依法维护自身合法权益。\n\n## **第六章 附则**\n\n**第二十八条**本指引由中国兽药协会负责解释。\n\n附录\n\n## 兽药网络经营常见问题产品及违法违规情形\n\n1．所售产品无兽药产品批准文号，进口产品无进口兽药注册证书；印有兽药产品批准文号、进口兽药注册证书号，但与批准的相应内容不一致。  \n 2．所售产品包装上的兽药GMP证书号、兽药产品批准文号格式与规定格式要求不一致，使用已取消的地方兽药批准文号等。  \n 3．所售产品包装上的生产企业名称、生产地址等信息为虚假信息，或未标注相关生产信息；所售产品包装上有真实生产信息，但与批准的相应内容不一致。  \n 4．所售产品标注“农业部GMP验收通过企业”。  \n 5．经营不得在网络上销售的兽药产品，如兽用麻醉药品和精神药品等。  \n 6．通过网络将兽用原料药销售给动物饲养单位和个人。以兽药名义销售化工原料、药品原料药。在化工原料、药品原料药销售页面宣传预防、治疗动物疾病功效。  \n 7．以饲料或饲料添加剂名义在网络上销售兽用化学药品，以饲料冒充兽药销售，在饲料产品包装或销售页面明示或暗示添加兽药成分，在饲料产品包装或销售页面宣传预防、治疗动物疾病功效。  \n 8．通过网络以“仅限科研用”、“内部使用”、“某领域使用”等名义销售未经批准的兽医诊断制品。常见于所谓“疾病筛查”、“病毒筛查”、“抗原检测”等动物用检测试剂盒。  \n 9．将未经批准的产品，以组合、套装名义与合法批准产品一起组合销售。常见于合法兽用疫苗、粉针剂、注射液等产品，与所谓“生长因子”等未经批准的产品一起组合销售，常有夸大疗效等不实宣传描述。  \n 10．经批准的兽药产品，在包装或销售页面上宣称可用于多种动物疾病，但与批准的靶动物和适应症不相符。  \n 11．经批准的兽药产品，批准的靶动物与标签说明书或销售页面标注的不一致。常见于将仅限于畜禽使用的兽药，宣称可用于犬、猫等动物。  \n 12．经批准的兽药产品，由经营者改用自行设计的包装，使用未经批准的商标或商品名进行销售，有的甚至宣称为进口兽药，或宣称未经批准的靶动物和适应症。  \n 13．销售包装无中文标签的兽药产品。常见于宠物用药或治疗癫痫等疾病的镇静类兽药产品，包装全部为外文，经营者多宣传为国外进口特效产品，实际多为未经批准进口注册的产品，存在质量安全风险。也有将国内生产的兽药产品包装成进口产品进行销售的情形。  \n 14．通过网络销售所谓“自家苗”“试验品”等无任何标签标识的“白瓶”产品，宣称专业研究机构研发，实际上未经任何技术评审和审批，质量安全风险巨大，消费权益受损后维权难。  \n 15．通过短视频、直播或聊天社交平台，以熟人介绍、专家推荐等名义，凭个人身份销售兽药产品，一般还存在夸大疗效、宣传不实药用功效等行为。  \n 16．在网络上以促销、有奖销售等名义，将非法产品以奖品、礼品等形式与合法兽药产品一起销售。  \n 17．无《兽药经营许可证》，以动物诊疗机构身份，在网络上以提供诊疗咨询为幌子销售兽药产品。  \n 18．不凭兽医处方笺，在网络上销售兽用处方药（《兽用处方药和非处方药管理办法》第七条规定情形除外）。  \n 19．有特殊保存要求的兽药产品，经营者在快递物流过程中未按要求进行保存或包装。常见于疫苗等需要冷链运输的产品，经营者仅以普通邮寄方式配送，易导致产品失效。  \n 20．发货地址与《兽药经营许可证》登记的经营地址或库房不一致。  \n 21．销售页面宣传的产品与实际发货不一致。如宣传销售的是饲料或饲料添加剂产品、保健产品，实际发货是兽药产品。  \n 22．销售的兽药产品包装上的追溯二维码被遮盖或损毁，无法查询到追溯信息。","农业农村部畜牧兽医局 2026-09-10","2026-09-10T01:00:00Z","政策",10,true,91,{"impact":27,"substance":28,"depth":29,"authority":30,"freshness":31,"relevant":32,"comment":33},26,24,20,15,6,1,"农业农村部畜牧兽医局发布的全国性兽药网络经营合规指引，条款细致、可操作性强，对兽药电商与平台主体责任具有直接规范意义，值得进入每日精选。",[35],{"name":20,"url":16},[37,38,39,40,41],"农产品质量安全","兽药监管","畜牧兽医","网络经营","合规指引",0,"2026-09-16T00:03:44.660808Z",{"id":45,"title":8,"url":46,"summary":47,"summary_zh":18,"content":48,"source_name":49,"source_url":18,"published_at":50,"category":22,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":24,"score":25,"score_detail":51,"sources":55,"tags":57,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":63},2545,"https:\u002F\u002Fjcs.moa.gov.cn\u002Fzcjd\u002F202609\u002Ft20260911_6487594.htm","农业农村部、中央农办、国家发展改革委、财政部、中国人民银行、金融监管总局联合印发。2025年全国农林水财政支出达2.35万亿元、是2012年的2.48倍，涉农贷款余额达53.57万亿元；从财政、债券、信贷、保险、民间投资、农村集体资产六个方面健全多元投入格局；到2030年基本建立与农业农村发展水平相适应的乡村振兴投入机制。","本网讯 近日，经中央深改委审议通过，农业农村部、中央农办、国家发展改革委、财政部、中国人民银行、金融监管总局联合印发《坚持农业农村优先发展、完善乡村振兴投入机制实施方案》（以下简称《方案》）。农业农村部有关负责人就《方案》进行了解读。\n\n问：请介绍一下《方案》出台的背景。\n\n答：党中央、国务院高度重视“三农”工作。2025年全国农林水财政支出达到2.35万亿元、是2012年的2.48倍，涉农贷款余额达到53.57万亿元，社会资金积极参与，带动农业农村投入规模不断扩大，多元投入格局逐步形成，为保障国家粮食安全、巩固拓展脱贫攻坚成果、促进农民持续增收、支撑经济社会发展发挥了重要作用。\n\n“十五五”时期是基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期。巩固拓展脱贫攻坚成果、加快补齐农业农村现代化短板弱项、扎实推进乡村全面振兴任务艰巨。党的二十届三中全会提出，坚持农业农村优先发展，完善乡村振兴投入机制；党的二十届四中全会提出，健全财政优先保障、金融重点倾斜、社会积极参与的多元投入格局，确保乡村振兴投入力度不断增强。贯彻落实中央决策部署，农业农村部会同中央农办、国家发展改革委、财政部、中国人民银行、金融监管总局研究起草了《方案》，旨在进一步完善乡村振兴投入机制，持续提高强农惠农富农政策效能。\n\n问：《方案》的主要内容包括哪些方面？\n\n答：《方案》坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，认真落实党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实四中全会部署，深入贯彻习近平总书记关于“三农”工作的重要论述，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重，坚持农业农村优先发展，健全财政优先保障、金融重点倾斜、社会积极参与的多元投入格局，确保乡村振兴投入力度不断增强，促进“三农”领域投入结构不断优化。\n\n《方案》共四部分内容。第一部分，总体要求。明确了基本思路和总体目标。第二部分，健全多元投入格局。从强化政府资金优先保障、发挥债券资金支农作用、提升信贷资金支农效能、用好保险支农政策工具、激发民间投资活力、盘活用好农村资源资产等六方面，拓宽农业农村投入渠道，推动各渠道资金形成投入合力。第三部分，强化协同联动。从促进政府投入、金融支持和民间投资协同发力，促进农业产业政策、投资政策和贸易政策协调联动，强化价格、补贴、保险等政策支持和协同等三方面，提出提高投资效益的有效举措。第四部分，健全工作责任体系。从压实工作责任、强化要素保障、优化投资环境、加强监督管理和激励约束等四方面提出保障措施，确保各项举措落实落地。\n\n问：《方案》对健全乡村振兴多元投入格局都作了哪些部署？\n\n答：《方案》从财政、债券、信贷、保险、民间投资、农村集体资产等六个方面进行了部署。\n\n一是强化政府资金优先保障。习近平总书记强调，公共财政要向“三农”倾斜，逐步解决欠账较多的问题。《方案》提出优先保障农业农村领域一般公共预算投入，优化投入结构、重点和方式，按规定落实好土地出让收入用于农业农村相关政策。加大对粮食主产区的利益补偿力度，实施粮食产销区省际横向利益补偿，完善产粮大县奖励政策，进一步提高财政补贴精准性，切实保护农民种粮和地方政府抓粮积极性。发挥现有资金渠道作用，积极支持农业农村重大基础设施建设、农村人居环境整治，深入推进乡村生态文明建设和文明乡风建设，推动农村基本具备现代生活条件。保持中央财政常态化帮扶资金规模及省市两级投入资金规模稳定。\n\n二是发挥债券资金支农作用。我国债券市场规模位居世界第二，近年来我国实施积极的财政政策，2025年安排超长期特别国债1.3万亿元、地方政府新增一般债券8000亿元、地方政府新增专项债券4.4万亿元。《方案》提出统筹用好各类债券资金，支持符合条件的乡村基础设施建设、产业发展和公共服务项目。坚持自上而下、软硬结合，高质量推动农业农村领域“两重”建设。支持各地将专项债券资金用于符合条件的农业农村项目，提高项目储备质量，更好发挥专项债券在农业农村领域强基础、补短板、惠民生的积极作用。各地可根据自身实际情况通过一般债券资金支持符合条件的农业农村项目。鼓励符合条件的公司发行乡村振兴债券。\n\n三是提升信贷资金支农效能。习近平总书记强调，要把更多金融资源配置到农村经济社会发展的重点领域和薄弱环节，更好满足乡村振兴多样化金融需求。2025年，农户贷款余额达到18.42万亿元、农林牧渔业贷款余额达到6.89万亿元。《方案》提出深入实施金融支持乡村振兴专项行动，综合运用货币政策工具，在不新增地方政府隐性债务前提下，支持金融机构为乡村振兴领域提供信贷支持。优化涉农领域信贷投向，推动各类金融机构向产粮（油）大县、制种大县、乡村振兴重点帮扶县等提供支持，重点做好粮食稳产保供、乡村振兴重要产业、农业农村基础设施、农业科技创新等领域信贷资金投放。落实好帮扶小额信贷政策，精准支持防止返贫致贫对象和需要继续帮扶的原建档立卡脱贫人口发展生产、增加收入。支持银行机构在依法合规前提下，创新并推广与农业农村需求相匹配的信贷产品，加大首贷、信用贷等产品供给和续贷政策实施力度。为符合条件的农产品经纪人、产销类农民合作社等产地流通主体提供信贷支持。完善涉农资产评估机制，探索建立确权颁证、价值评估、抵押登记、资产处置等管理制度，推广畜禽活体、农业设施等抵押融资贷款，创新发展农机装备、农产品仓单、资产经营权使用权等抵质押融资。提升农村数字金融水平，拓展信贷市场服务平台、农业经营主体信贷直通车、农业农村基础设施建设融资项目库等平台的投融资对接服务功能。\n\n四是用好保险支农政策工具。2025年，我国农业保险保费规模突破1550亿元，稳居全球第一，为1.25亿户次农户提供风险保障超5.2万亿元。《方案》提出健全多层次农业保险体系，加快农业保险高质量发展。推动关系国计民生和粮食安全农产品保险发展，用好用足稻谷、小麦、玉米、大豆完全成本保险和种植收入保险政策。支持发展地方优势特色农产品保险，稳定农户收益。支持保险机构丰富保险产品体系，扩大涉农保险产品供给，鼓励保险机构按市场化原则积极自主发展农田保险、农机保险、农村居民人身保险等，充分发挥保险服务农业全产业链建设作用。鼓励有条件的地方降低乡村振兴重点帮扶县农业保险县级保费补贴承担比例。推进农业保险精准投保理赔，鼓励保险机构参与灾害救助和应急管理体系建设，积极开展灾害预警和风险减量服务，提升承保理赔服务质效。\n\n五是激发民间投资活力。民间投资对稳就业稳经济具有重要作用，2025年第一产业民间固定资产投资规模5264亿元，占第一产业固定资产投资的55%。《方案》提出发挥好民间投资在乡村振兴中的积极作用，引导民间投资依法规范有序投入乡村振兴。按照法治化、市场化原则，综合运用贷款贴息、投债联动等方式，调动耐心资本投入农业农村的积极性。完善鼓励引导公益慈善等社会力量投入乡村振兴的举措。支持以市场化方式设立乡村振兴基金，撬动金融资本、社会力量形成投入合力。积极支持符合条件的涉农企业上市融资，助力农业科技领军企业等经营主体利用多层次资本市场加快高质量发展。\n\n六是盘活用好农村资源资产。习近平总书记强调，要建立健全集体资产各项管理制度，完善农村集体产权权能，发展壮大新型集体经济。《方案》提出健全农村基层党组织领导机制，鼓励农村集体经济组织因地制宜探索资源发包、物业出租、居间服务、经营性财产参股等路径发展新型农村集体经济，增强其自身发展能力。加快推动农村产权流转交易和融资服务平台建设应用。建立统一的脱贫攻坚国家投入形成资产登记管理台账，创新项目运营模式，促进资产有效盘活、高效利用，持续发挥联农带农作用。深化农村集体“三资”管理，指导农村集体经济组织规范投资行为，审慎选择经营方式，稳健开展经营活动。支持符合条件的涉农项目发行基础设施领域不动产投资信托基金（REITs）。鼓励各类企业与村集体通过村企合作等模式，在农村地区合理开展光伏、风能、水电、生物质能等能源项目建设和运营。\n\n问：《方案》对强化政策联动协同提出了哪些要求？\n\n答：一是促进政府投入、金融支持、民间投资协同发力。《方案》提出强化政府性融资担保体系对农业经营主体和服务主体的担保支持，加快健全各级农业融资担保平台，支持全国农业信贷担保体系发挥积极作用，为新型农业经营主体提供便捷高效优质的担保服务。完善涉农贷款风险补偿机制。鼓励通过各级政府重大项目管理平台、农业农村投融资项目库向金融机构、民间资本推送涉农项目信息。落实政府和社会资本合作（PPP）新机制，推动在乡村产业发展和公共基础设施建设中形成投入合力。\n\n二是促进农业产业政策、投资政策、贸易政策协调联动。《方案》提出建立产业政策引导、投资政策保障、贸易政策协同的联动机制，放大政策集成效应，促进消费和投资、供给和需求良性互动。加强市场信息发布和预期引导。促进农产品产供销精准衔接，优化供给端、创新流通端、激活市场端，满足多样化、品质化、差异化消费需求，引领供需结构升级。拓宽多元化投融资渠道，以发展农业新质生产力为重点，促进农业产业延链强链补链，提升农业综合生产能力和竞争力。加强“三农”投资形势分析研判。完善农产品贸易与农业生产协调机制。\n\n三是强化价格、补贴、保险等政策支持和协同。《方案》提出推动价格政策、补贴政策和保险政策“三位一体”、同向发力，稳定收益预期，增强投资动力。完善粮食等重要农产品价格形成机制，推动粮食和重要农产品价格保持在合理水平。完善稻谷、小麦最低收购价政策，保持托底功能定位，合理确定最低收购价水平。完善承包地经营权流转价格形成机制，健全农资保供稳价应对机制。完善耕地地力保护补贴政策。实施好农机购置与应用补贴政策，推进补贴机具有进有出、优机优补。强化保险在风险分担、损失补偿、融资增信等方面的作用，发挥保险机制对财政补贴资金的放大效应，助力农民增收。\n\n问：《方案》对于健全工作责任体系有哪些部署安排？\n\n答：一是压实工作责任。实行中央统筹、省负总责、市县乡抓落实的工作机制，压实地方政府乡村振兴投入责任，强化部门间沟通协作，形成工作合力。发挥规划对农业农村投资的引导和规范作用。提升金融服务乡村振兴常态化工作协调机制效能，精准做好融资辅导和金融支持。进一步做好乡村振兴投入统计工作。\n\n二是强化要素保障。坚持从实际出发，加大乡村振兴各类要素保障力度，促进各类要素资源高效配置。推动城乡要素双向流动，激励各类人才下乡服务和创业就业，大力培养乡村实用人才。严格落实乡村振兴相关土地政策，节约集约利用农村集体经营性建设用地，推动充分利用存量用地，倾斜安排新增用地指标，出台设施农业用地相关办法，分类保障乡村发展用地。优先保障农业农村项目用水、用电、用能等方面需求。\n\n三是优化投资环境。增强农业农村投资政策取向一致性和有效性，规范行政执法行为，切实保护经营主体合法权益。营造公平公正的市场环境，保障各类经营主体依法平等使用各类生产要素和公共服务资源，防止各类垄断、不正当竞争行为损害农民利益。强化服务意识，优化审批流程，细化量化服务标准，为经营主体提供便捷高效的政务服务，落实好支持农业农村发展相关税收优惠政策，抓好涉企收费长效监管机制落实落地。\n\n四是加强监督管理和激励约束。健全乡村振兴政府投资项目全生命周期监管和资金全链条监管体系，及时排查风险隐患、堵塞管理漏洞、提升监管效能，推动各类监督贯通协调，做好政策和项目信息公开，切实防范挤占挪用、骗取套取财政资金等问题。加强金融服务乡村振兴成效评估，引导金融机构更加精准服务乡村振兴。强化乡村振兴领域项目支出绩效评价，按项目类型制定不同绩效评价指标，提高绩效管理实效。完善激励约束机制，将资金项目监管、绩效管理等结果作为财政预算安排、投资规模确定、支持政策调整的重要参考。","农业农村部计划财务司 2026-09-11","2026-09-11T01:00:00Z",{"impact":52,"substance":28,"depth":53,"authority":30,"freshness":31,"relevant":32,"comment":54},28,18,"六部门联合印发的乡村振兴投入机制实施方案官方解读，条款与数据详实、层级高，对涉农金融与政策研究具有重要参考价值。",[56],{"name":49,"url":46},[58,59,60,61,62],"乡村振兴","农业保险","农村金融","农村集体经济","多元投入","2026-09-16T00:03:44.262228Z",{"id":65,"title":9,"url":66,"summary":67,"summary_zh":18,"content":18,"source_name":68,"source_url":18,"published_at":69,"category":70,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":24,"score":71,"score_detail":72,"sources":77,"tags":79,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":85},2551,"https:\u002F\u002Fpaper.people.com.cn\u002Frmrbhwb\u002Fpc\u002Fcontent\u002F202609\u002F14\u002Fcontent_30180907.html","9月14日刊发。农业农村部市场与信息化司负责人介绍《全国农产品产地市场体系发展十五五规划》：夯实农产品产地市场建设和市场营销服务2个基础，强化信息监测、流通队伍、数智发展和功能拓展4方面支撑，部署6方面重点任务；提出标准化、数智化、绿色化水平进一步提高的预期性目标，明确2035年远景目标。","人民日报海外版 2026-09-14","2026-09-13T19:00:00Z","报道",90,{"impact":52,"substance":73,"depth":74,"authority":30,"freshness":75,"relevant":32,"comment":76},22,17,8,"农业农村部负责人解读全国性产地市场体系五年规划，含任务框架与2035远景目标，政策层级高、信息增量足，值得进入每日精选。",[78],{"name":68,"url":66},[80,81,82,83,84],"十五五规划","农业数智化","农产品流通","农产品产地市场","市场信息监测","2026-09-16T00:03:44.940741Z",{"id":87,"title":10,"url":88,"summary":89,"summary_zh":18,"content":90,"source_name":91,"source_url":18,"published_at":92,"category":22,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":24,"score":71,"score_detail":93,"sources":96,"tags":98,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":103},2544,"https:\u002F\u002Fwww.cac.gov.cn\u002F2026-09\u002F11\u002Fc_1790876176680857.htm","9月11日晚间发布。围绕夯实数字乡村发展基础、提升乡村产业数字化水平、提升乡村建设信息化水平、提升乡村治理智慧化水平、激发数字乡村发展内生动力等五方面部署24项重点任务。到2030年8项主要发展指标：农村地区互联网普及率从69.5%提到75%、农业科技进步贡献率从64%提到67%、农村网络零售额达3.5万亿元等。","“十五五”时期是网络强国建设夯实基础、全面发力的关键时期，也是基本实现农业农村现代化的关键时期。近日，中央网信办、农业农村部、工业和信息化部印发《数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）》（以下简称《行动计划》），以强农惠农富农为目标，对“十五五”时期数字乡村发展重点任务作出系统部署。乡村建设信息化是数字乡村建设的重点领域和关键环节，是直接关乎农民群众获得感、幸福感、安全感的基础性工程，对推进农村基本具备现代生活条件，激发乡村发展内生动力具有重要作用。\n\n**一、把握当前数字乡村发展的新机遇新挑战**\n\n近年来，我国数字乡村建设取得显著成效，特别是乡村建设信息化水平大幅提升，乡村基础设施和信息服务加快从“用得上”到“用得起”“用的好”转变，让广大农民群众在信息化发展中有更多获得感、幸福感、安全感。截至2025年底，全国行政村5G通达率已达95%，农村宽带用户总数达2.04亿户；农村网民规模达3.14亿人，农村地区互联网普及率达69.5%，较“十三五”末期提升13.6个百分点；远程医疗服务网络已覆盖全国所有市县，农村中小学校（含教学点）互联网接入率达100%。但对照数字乡村高质量发展的目标，还存在一些短板弱项，距离农民群众对美好生活期待还存在差距，需要加快推进乡村建设信息化，推动数字乡村发展迈上新台阶。\n\n**一方面，乡村信息服务的供需适配性还有待提升。**农村以及偏远地区的诊疗服务和教育资源分布不平衡、供给不充分现象还较为明显。“一老一小”、残疾人等重点人群的适老化、无障碍数字服务能力不足，乡村数字文化内容形式还较为单一，针对小农户等农业主体的轻量化数字金融产品供给有限，农村生态环境、农村污染源、土地利用的信息化监测水平不高，农村群众和基层干部的数字素养与技能水平还有待提升。**另一方面，人工智能快速迭代发展为乡村建设带来宝贵机遇。**当前我国大模型产品性能位居全球前列，人形机器人等规模化量产持续加速，智能体应用数量快速增长，推动乡村基础设施和信息服务数字化智能化升级，为乡村建设信息化提供了新动能。\n\n**二、充分认识推进乡村建设信息化的重要意义**\n\n习近平总书记指出，全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍在农村。乡村建设信息化关系着数字乡村发展的成效和“底色”，是实现强农惠农富农目标的必由之路，通过充分运用人工智能、大数据、区块链等新一代信息技术，赋能乡村公共服务发展和生态人居环境改善，不断满足农民群众美好生活新期待的重要途径，对于加快数字乡村高质量发展具有重要意义和时代价值。\n\n**一是缩小城乡公共服务差距。**通过优化和完善信息服务，推动教育、医疗等优质资源下沉覆盖，推动打破城乡资源共享和双向流动壁垒，让农村群众在家门口就能够享受到便利普惠的公共服务，不断提升城乡基本公共服务均等化水平。\n\n**二是推进乡村精神文明建设。**通过推动乡村数字文化发展，激发乡村本土文化创作人才热情，丰富乡村优秀网络文化作品供给，推动培育文明乡风、良好家风、淳朴民风，满足农村群众对高质量精神文化生活的追求和期盼。同时，数智技术为农耕文化、非遗民俗、古村落遗产等乡村文化资源打造了永久保存与全域传播载体，促进中华优秀农耕文明创造性转化、创新性发展，为乡村文化守住根脉，为故土记忆留住“乡愁”。\n\n**三是改善乡村生态人居环境。**通过建设完善生态环境监测网络体系，系统部署物联网传感器、遥感监测等设备和智能分析系统，实现对农村生活环境及空气质量等重要指标的实时监测与智能预警，探索农村人居环境管理新模式，推动乡村生态环境治理从“被动响应”向“主动预防”转变。\n\n**三、聚焦重点方向推进乡村建设信息化**\n\n《行动计划》明确，“十五五”时期要聚焦乡村数字教育、乡村数字健康、重点人群信息服务保障、乡村普惠金融、乡村数字文化、智慧美丽乡村等重点方向，构建深度覆盖、普惠便捷、协同高效的乡村建设信息化体系，加速补齐系统性短板、释放数字惠民效能。\n\n**一是提升乡村数字教育水平。**农村和偏远地区的义务教育水平还存在薄弱环节，教育资源面临着供给不足的局面。要通过充分利用国家中小学智慧教育平台等平台资源，持续扩大优质教育资源的覆盖范围，推动优质课程向农村、偏远地区延伸。要合理利用人工智能等技术赋能乡村课堂教学，支持有条件的乡村学校部署智能教育终端、教育智能体等。要实施数字化赋能教师发展行动，常态化开展农村教师数字素养与技能培训，全面提升农村教师数字化教学能力。\n\n**二是提升乡村数字健康服务水平。**我国大量优质医疗资源还集中在县级以上行政区域，乡村医疗资源面临着人才、设备、运营、能力等结构性短板。同时，随着我国农村人口老龄化加剧，对长期慢病管理、康复护理、老年健康服务需求快速增长。要推进紧密型县域医共体信息化建设，打通县、乡、村三级医疗机构数据壁垒，提升医疗资源联动共享水平。要推广人工智能在乡村医疗服务中的应用，完善远程会诊、慢病管理线上服务网络，优化农村医保智能终端配置，促进医疗资源加速下沉。\n\n**三是提升重点人群信息服务水平。**我国农村还存在大量老年人和留守儿童，在数字接入服务、使用习惯等方面需求差异较大，需要乡村信息服务具备更强的包容性。要充分运用信息技术强化这些重点人群主动发现和精准救助能力，更好打通民政、医保、残联、养老等数据渠道，深入推进政务、医疗、金融、文化等各类数字服务的适老化、无障碍改造，建设更有温度的乡村信息服务体系。\n\n**四是提升乡村数字普惠金融服务水平。**小农户、新型农业经营主体等乡村经济“毛细血管”普遍面临融资难、融资贵、风控弱等问题，传统金融服务在覆盖广度和响应速度上难以满足其灵活、小额、高频的需求。要积极开展政银企农融资对接，引导金融机构立足农业生产周期、农户经营规模创新数字信贷、保险等产品，开发特色农业保险、农产品价格保险等适配农村经济活动特征和居民需求的产品，推动数字技术在农业保险全流程中的应用，提升农村普惠金融服务覆盖和使用水平。\n\n**五是提升乡村数字文化发展水平。**当前，乡村数字文化内容和渠道还较为缺乏，乡村文化活力还有待释放。要积极扶持“三农”题材的优秀网络文化作品创作，加快培育乡村本土文化创作人才队伍，激发网络文化作品创作活力。要提升乡村文化场所数字化应用水平，发挥县级融媒体中心等作用，打造乡村数字传播矩阵，拓宽乡土文化线上传播和优质文化资源下沉渠道。要开展农村文物资源、非遗传承人等数字化建档，推动非遗资源与数字文旅、乡村旅游深度融合，以数字技术传承和创新利用乡土文化资源。\n\n**六是提升智慧美丽乡村建设水平。**当前，一些地区乡村人居环境治理还存在监测手段粗放、管理响应滞后、运维机制不健全等问题，难以满足宜居宜业和美乡村建设要求。要推动构建“天空地海”一体化生态环境监测网络体系，强化农村污染源监测评估，支撑自然资源开发利用和生态保护修复工作，推动解决农村生态环境污染问题。要健全人居环境问题在线受理与响应机制，优化供水水质监测体系，推进生活污水设施数字化改造升级，梳理农房相关信息数据，持续改善农村人居环境。\n\n当前，我国数字乡村加快迈向高质量发展阶段。要立足乡村实际、坚持因地制宜、分类施策，提升乡村建设信息化水平，充分发挥以人工智能为代表的新一代信息技术作用，更好赋能乡村生产、生活和治理方式转型升级，推动农村基本具备现代生活条件，不断满足农民群众对美好生活的新期待，奋力书写数字乡村高质量发展新篇章，为全面推进乡村振兴、加快农业农村现代化注入持久数字力量。（作者：王江，中国网络空间研究院院长）","中央网信办 2026-09-11","2026-09-11T12:00:00Z",{"impact":52,"substance":94,"depth":53,"authority":30,"freshness":31,"relevant":32,"comment":95},23,"三部委联合印发的五年期数字乡村行动计划，含最新统计数据与六大重点方向部署，政策层级高、条款具体，值得进入每日精选。",[97],{"name":91,"url":88},[99,100,101,80,102],"数字乡村","智慧农业","农业人工智能","乡村信息化","2026-09-16T00:03:44.152716Z",{"id":105,"title":11,"url":106,"summary":107,"summary_zh":18,"content":18,"source_name":108,"source_url":18,"published_at":109,"category":22,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":24,"score":110,"score_detail":111,"sources":114,"tags":116,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":119},2548,"https:\u002F\u002Fcpc.people.com.cn\u002FBIG5\u002Fn1\u002F2026\u002F0910\u002Fc64387-40795954.html","人民日报记者郁静娴、朱隽专访农业农村部有关负责人。围绕健全多元投入格局，方案从财政、债券、信贷、保险、民间投资、农村集体资产等6个方面进行部署；强化价格、补贴、保险等政策支持和协同。","人民日报 2026-09-10","2026-09-09T18:00:00Z",88,{"impact":112,"substance":73,"depth":53,"authority":30,"freshness":31,"relevant":32,"comment":113},27,"央媒专访农业农村部负责人，系统解读财政、债券、信贷、保险、民间投资与集体资产六方面多元投入部署，政策条款与信源权威性俱佳，值得进入每日精选。",[115],{"name":108,"url":106},[58,59,60,117,118],"三农投入","民间投资","2026-09-16T00:03:44.736994Z",{"id":121,"title":122,"url":123,"summary":124,"summary_zh":125,"content":18,"source_name":126,"source_url":123,"published_at":127,"category":128,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":130,"score_detail":131,"sources":135,"tags":137,"view_count":42,"doi":142,"paper":143,"created_at":161},2503,"Agentic AI for Livestock Housing Management: Applications, Benchmarking, and Readiness Assessment","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.compag.2026.112361","Agentic artificial intelligence is emerging as an extension of Precision Livestock Farming by linking perception, reasoning, planning, and bounded action within human-supervised livestock-housing workflows. This review synthesizes 90 publications on agentic AI, multi-agent systems, retrieval-augmented generation, large language models, foundation models, robotics, digital twins, simulation, computer vision, cyber-physical control, and related enabling technologies for livestock-housing management. We propose a Perception–Reasoning–Action–Safety (PRAS) loop and an Agentic Livestock Housing Readiness Scale to classify systems from passive monitoring and advisory decision support to supervised, safety-constrained closed-loop operation. A staged benchmarking perspective is also used to integrate algorithmic performance, biological relevance, safety, auditability, economic feasibility, and human–AI interaction. Current evidence is strongest for perception, advisory reasoning, natural-language data access, welfare-risk interpretation, and simulation-supported decision support, whereas robust barn-wide autonomous control remains largely unvalidated. Technology categories were coded non-exclusively; therefore, publication frequencies indicate representation within the selected corpus rather than effectiveness, evidence strength, or deployment readiness. Across species, dairy cattle provide the most developed evidence base, poultry studies mainly address environmental comfort and nutrition support, swine systems emphasize simulation-based precision feeding, and small-ruminant evidence remains concentrated in advisory tools and contextual embodied monitoring. Overall, agentic AI in livestock housing is currently more mature as an orchestration, explanation, and decision-support layer than as an autonomous control technology. By distinguishing direct housing applications, semi-agentic prototypes, and enabling technologies, this review clarifies the gap between current evidence and deployable autonomy. Progress towards higher readiness will require cross-farm validation, biological plausibility, source-grounding audits, safety assurance, interoperability, economic assessment, transparent benchmarking, and explicit human oversight.","智能体人工智能（Agentic AI）正在成为精准畜牧养殖（Precision Livestock Farming）的延伸，通过在人工监督的畜舍工作流程中将感知、推理、规划与有限行动相连接。本综述综合了90篇文献，涵盖智能体人工智能、多智能体系统、检索增强生成、大语言模型、基础模型、机器人技术、数字孪生、仿真、计算机视觉、信息物理控制及相关使能技术在畜舍管理中的应用。我们提出了感知—推理—行动—安全（Perception–Reasoning–Action–Safety, PRAS）循环和智能体畜舍就绪度量表（Agentic Livestock Housing Readiness Scale），将系统从被动监测与建议性决策支持分类至受监督、安全约束的闭环运行。同时采用分阶段基准测试视角，整合算法性能、生物学相关性、安全性、可审计性、经济可行性及人机交互。当前证据最充分的领域为感知、建议性推理、自然语言数据访问、福利风险解读及仿真支持的决策支持，而稳健的畜舍级自主控制仍基本未经验证。技术类别采用非排他性编码，因此文献频次仅表示在所选语料中的代表性，而非有效性、证据强度或部署就绪度。跨物种来看，奶牛提供了最成熟的证据基础，家禽研究主要涉及环境舒适度与营养支持，猪系统侧重于基于仿真的精准饲喂，而小反刍动物的证据仍集中于建议性工具与情境化具身监测。总体而言，畜舍中的智能体人工智能目前作为编排、解释与决策支持层比作为自主控制技术更为成熟。通过区分直接畜舍应用、半智能体原型与使能技术，本综述厘清了当前证据与可部署自主性之间的差距。迈向更高就绪度需要跨农场验证、生物学合理性、来源溯源审计、安全保障、互操作性、经济评估、透明基准测试及明确的人工监督。","Computers and Electronics in Agriculture","2026-09-14T00:00:00Z","论文",false,86,{"impact":73,"substance":94,"depth":53,"authority":132,"freshness":133,"relevant":32,"comment":134},14,9,"该综述系统梳理了智能体AI在畜禽舍管理中的应用，提出PRAS框架与准备度评估量表，方法新颖、结论审慎，对智慧畜牧研究与落地具有较高参考价值。",[136],{"name":126,"url":123},[100,101,138,139,140,141],"多智能体","数字孪生","智能畜牧","精准养殖","10.1016\u002Fj.compag.2026.112361",{"doi":142,"openalex_id":144,"authors":145,"venue":126,"cited_by_count":42,"oa_url":152,"card":153,"direction":159,"ingested_from":160},"W7213126233",[146,148,150],{"name":147,"orcid":18},"Alexey Ruchay",{"name":149,"orcid":18},"Hao Guo",{"name":151,"orcid":18},"Andrea Pezzuolo","https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Fscience\u002Farticle\u002Fpii\u002FS0168169926009592\u002Fpdf",{"tldr":154,"method":155,"finding":156,"direction":157,"opportunity":158},"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。","文献综述，提出感知-推理-行动-安全循环与就绪度量表，分阶段基准评估。","智能体AI目前更适合作为决策支持与解释层，而非自主控制，牛的证据最充分。","农业人工智能与决策模型","可研究跨农场验证、安全约束闭环控制与可审计基准，填补自主畜舍管理空白。","智慧农业 \u002F 农业物联网","openalex","2026-09-15T23:30:01.732357Z",{"id":163,"title":164,"url":165,"summary":166,"summary_zh":167,"content":18,"source_name":168,"source_url":165,"published_at":127,"category":128,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":169,"score_detail":170,"sources":172,"tags":174,"view_count":42,"doi":178,"paper":179,"created_at":213},2505,"A continually evolving knowledge-guided deep learning framework for daily maize yield formation","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.agsy.2026.104981","CONTEXT As multi-source agricultural datasets expand, accurate and interpretable simulation of crop yield formation is increasingly feasible and important for food security. Process-based models are widely used for yield forecasting but require laborious regional calibration. Artificial intelligence models learn physiological patterns from large datasets but lack physiological consistency and generalize poorly under data-scarce conditions. OBJECTIVE We developed AgroEvoDeep-Yield, a knowledge-guided model that encodes mechanistic understanding through its neural architecture, enabling explicit and interpretable simulation of daily maize yield formation from flowering to maturity. We further established a framework that supports continual model evolution as new data become available. METHODS The model was pretrained on APSIM-simulated grain number and daily grain biomass sequences to impose physiological consistency. Following pretraining, the model evolved through two continual learning stages. First, field-level continual learning using 796 field observations reduced biases inherited from APSIM. The model was then adapted to regional-scale multi-source inputs using long-term records from 945 meteorological stations and expert-constrained cultivar-parameter optimization. RESULTS AND CONCLUSIONS After field-level continual learning, AgroEvoDeep-Yield reduced grain number and yield simulation errors by 29% and 24%, respectively, relative to APSIM, and outperformed conventional machine learning models in out-of-region prediction. Region-level continual learning reduced yield RMSE to 1.09 t\u002Fha, and expert-constrained cultivar-parameter optimization further reduced it to 0.80 t\u002Fha. SIGNIFICANCE This study demonstrates how a knowledge-guided model can be repeatedly adapted as new data become available, providing a practical framework for continual model evolution and a basis for future agricultural decision support.","背景 随着多源农业数据集的不断扩展，准确且可解释地模拟作物产量形成过程日益可行，对粮食安全也愈发重要。基于过程的模型广泛用于产量预测，但需要耗费大量精力进行区域校准。人工智能模型能够从大规模数据集中学习生理模式，但缺乏生理一致性，在数据稀缺条件下泛化能力较差。目标 我们开发了AgroEvoDeep-Yield，这是一种知识引导模型，通过其神经网络架构编码机理认识，能够对玉米从开花到成熟的逐日产量形成过程进行显式且可解释的模拟。我们还建立了一个框架，以支持在新数据可用时模型的持续演化。方法 该模型在APSIM模拟的粒数和逐日籽粒生物量序列上进行预训练，以施加生理一致性约束。预训练后，模型通过两个持续学习阶段进行演化。首先，利用796个田间观测数据进行田块级持续学习，以减少继承自APSIM的偏差。随后，利用945个气象站的长期记录和专家约束的品种参数优化，将模型适配到区域尺度多源输入。结果与结论 经过田块级持续学习后，AgroEvoDeep-Yield相对于APSIM将粒数和产量模拟误差分别降低了29%和24%，并在区域外预测中优于传统机器学习模型。区域级持续学习将产量RMSE降至1.09 t\u002Fha，专家约束的品种参数优化进一步将其降至0.80 t\u002Fha。意义 本研究表明，知识引导模型可以在新数据可用时被反复适配，为模型持续演化提供了实用框架，并为未来农业决策支持奠定了基础。","Agricultural Systems",85,{"impact":73,"substance":94,"depth":53,"authority":132,"freshness":75,"relevant":32,"comment":171},"知识引导的深度学习框架实现玉米逐日产量形成模拟，误差显著低于APSIM且支持持续学习，方法新颖、数据规模扎实，对智慧农业决策支持有参考价值。",[173],{"name":168,"url":165},[100,101,175,176,177],"产量预测","玉米","作物模型","10.1016\u002Fj.agsy.2026.104981",{"doi":178,"openalex_id":180,"authors":181,"venue":168,"cited_by_count":42,"oa_url":165,"card":208,"direction":157,"ingested_from":160},"W7212532256",[182,184,186,189,192,195,197,200,202,205],{"name":183,"orcid":18},"Junji Ou",{"name":185,"orcid":18},"Wenyao Yan",{"name":187,"orcid":188},"Fangzheng Chen","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0006-5061-6227",{"name":190,"orcid":191},"Tao Ye","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-5037-8410",{"name":193,"orcid":194},"Ke Liu","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-8343-0449",{"name":196,"orcid":18},"Matthew Tom Harrison",{"name":198,"orcid":199},"William D. Batchelor","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-3881-6246",{"name":201,"orcid":18},"Yong Chen",{"name":203,"orcid":204},"Kelin Hu","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-9321-0821",{"name":206,"orcid":207},"Puyu Feng","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-4845-9876",{"tldr":209,"method":210,"finding":211,"direction":157,"opportunity":212},"提出知识引导的深度学习框架AgroEvoDeep-Yield，实现玉米逐日产量形成的可解释模拟与持续","基于APSIM模拟数据预训练，结合796个田间观测和945个气象站数据持续学习。","田间持续学习使粒数和产量误差比APSIM降低29%和24%，区域优化后RMSE降至0.80 t\u002Fha","可探索将知识引导与持续学习框架迁移至其他作物，并融合实时遥感与物联网数据实现动态产量预测。","2026-09-15T23:30:04.611750Z",{"id":215,"title":216,"url":217,"summary":218,"summary_zh":18,"content":18,"source_name":219,"source_url":18,"published_at":220,"category":128,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":221,"score_detail":222,"sources":225,"tags":227,"view_count":42,"doi":18,"paper":231,"created_at":239},2610,"整合人工智能、物联网与遥感技术的大田作物智能灌溉管理 综述","https:\u002F\u002Fwww.ebiotrade.com\u002Fnewsf\u002F2026-9\u002F20260913082658847.htm","发表于Biosystems Engineering。对人工智能(AI)、物联网(IoT)和遥感(RS)技术在灌溉管理中的应用进行全面且结构化分析，特别是在优化基于天气、土壤和作物的灌溉调度方面。智能灌溉系统实现了水资源节约(用水量减少高达20-60%)、降低能源消耗和提高作物生产力。未来研究应优先考虑成本效益高的传感器开发和用户友好的AI界面。","Biosystems Engineering","2026-09-13T01:00:00Z",83,{"impact":73,"substance":223,"depth":53,"authority":132,"freshness":75,"relevant":32,"comment":224},21,"核心期刊综述，系统梳理AI、物联网与遥感在大田灌溉调度中的融合应用，给出节水20-60%等量化结论，对智慧农业技术路线有参考价值。",[226],{"name":219,"url":217},[100,101,228,229,230],"农业物联网","智能灌溉","遥感监测",{"doi":18,"openalex_id":18,"authors":232,"venue":18,"cited_by_count":42,"oa_url":18,"card":233,"direction":159,"ingested_from":238},[],{"tldr":234,"method":235,"finding":236,"direction":159,"opportunity":237},"综述AI、物联网与遥感在大田作物智能灌溉调度中的应用与成效。","结构化综述AI、IoT、RS在基于天气、土壤和作物的灌溉调度中的应用。","智能灌溉可节水20-60%，降低能耗并提高作物生产力。","低成本传感器与用户友好AI界面是落地瓶颈，可研究轻量化模型与低成本感知方案。","agent","2026-09-16T00:03:52.381950Z",{"id":241,"title":242,"url":243,"summary":244,"summary_zh":18,"content":245,"source_name":246,"source_url":18,"published_at":247,"category":70,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":221,"score_detail":248,"sources":250,"tags":252,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":258},2586,"河南省农业科学院 三项主导选育品种入选十四五国家突破性品种","https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Farticle-114001.html","9月10日第十八届中国国际种业博览会暨第二十三届全国种子双交会期间发布。高产优质绿色高效小麦新品种郑麦1860、高油酸高产大果花生新品种豫花93号、抗落粒宜机收芝麻新品种豫芝NS610由我院科研团队主导选育，占全省入选数量的75%。2025年度小麦品种郑麦1860、郑麦136分居全国小麦品种推广面积第一、第四名。","2026年09月16日 星期三  繁  简 \n\n![Image 1](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fdefault\u002Fimages\u002Fnews\u002Flogo.png)\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fdefault\u002Fimages\u002Findex\u002Fsearch.png)\n\n[![Image 3](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag1_active.png)首页](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Findex.html)\n\n[![Image 4](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag2.png)单位概况](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Farticle-100002.html \"单位概况\")\n\n[![Image 5](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag3.png)机构设置](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-404.html \"机构设置\")\n\n[![Image 6](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag4.png)科学研究](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-348.html \"科学研究\")\n\n[![Image 7](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag7.png)科技服务](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-406.html \"科技服务\")\n\n[![Image 8](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag5.png)人才队伍](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-385.html \"人才队伍\")\n\n[![Image 9](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag6.png)合作交流](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-408.html \"合作交流\")\n\n[![Image 10](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002F\u002Fimages\u002Findex\u002Ftag8.png)党建文化](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-282.html \"党建文化\")\n\n首页>新闻中心>院内新闻\n\n院内新闻\n\n我院三项主导选育品种入选“十四五”国家突破性品种\n\n9月10日，第十八届中国国际种业博览会暨第二十三届全国种子双交会在安徽省合肥市举办，大会期间发布了全国“十四五”农作物育种联合攻关成果、2025年度农作物品种推广信息、2026年国家农作物新品种核心展示结果等。\n\n我省共有4项主导选育的农作物新品种入选“十四五”期间国家突破性品种，其中“高产优质绿色高效小麦新品种郑麦1860”“高油酸高产大果花生新品种豫花93号”“抗落粒宜机收芝麻新品种豫芝NS610”由我院科研团队主导选育，占全省入选数量的75%。\n\n同期发布的2025年度农作物品种推广信息显示，我院自主培育的多个品种推广面积跻身全国前十：小麦品种郑麦1860、郑麦136分居全国小麦品种推广面积第一、第四名；花生品种豫花37号、豫花23号、豫花22号分居全国花生品种推广面积第一、第五、第八名。\n\n 信息来源：本站 (2026-09-14) \n\n[上一篇：我院与英国雷丁大学签署合作谅解备忘录](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Farticle-113992.html)\n\n下一篇：无\n\n新闻中心\n\n[![Image 11](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fdefault\u002Fimages\u002Fnews\u002Farrow.png)通知公告](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-151.html)\n\n[![Image 12](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fdefault\u002Fimages\u002Fnews\u002Farrow.png)院内新闻](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-51.html)\n\n[![Image 13](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fdefault\u002Fimages\u002Fnews\u002Farrow.png)媒体聚焦](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-412.html)\n\n[![Image 14](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fdefault\u002Fimages\u002Fnews\u002Farrow.png)农科系统](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-306.html)\n\n[![Image 15](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fdefault\u002Fimages\u002Fnews\u002Farrow.png)科技服务](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Fcategory-406.html)\n\n[![Image 16](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002Fimages\u002Findex\u002Fcopyright.png)](http:\u002F\u002Fbszs.conac.cn\u002Fsitename?method=show&id=08CD19FDD1EE4C75E053022819ACAA32)\n\n主办单位：河南省农业科学院 承办单位：河南省农业科学院农业信息技术研究所 河南省信息协会农业信息分会 地 址：郑州市花园路116号 邮编：450002 版权所有：河南省农业科学院 [![Image 17](https:\u002F\u002Fwww.hnagri.org.cn\u002Ftemplates\u002Fpublic\u002Fimages\u002Findex\u002Fga.png)豫公网安备 41010502004670号](http:\u002F\u002Fwww.beian.gov.cn\u002Fportal\u002FregisterSystemInfo?recordcode=41010502004670)[豫ICP备12024785号-2](https:\u002F\u002Fbeian.miit.gov.cn\u002F#\u002FIntegrated\u002FComplaintA)","河南农科院 2026-09-10","2026-09-10T00:00:00Z",{"impact":27,"substance":73,"depth":30,"authority":132,"freshness":31,"relevant":32,"comment":249},"全国性种业攻关成果发布，河南农科院三项主导选育品种入选且多个品种推广面积居全国前列，数据具体、信源权威，值得进入每日精选。",[251],{"name":246,"url":243},[253,254,255,256,257],"种业振兴","小麦育种","花生","芝麻","突破性品种","2026-09-16T00:03:48.693712Z",{"id":260,"title":261,"url":262,"summary":263,"summary_zh":264,"content":18,"source_name":126,"source_url":262,"published_at":127,"category":128,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":221,"score_detail":265,"sources":268,"tags":270,"view_count":42,"doi":274,"paper":275,"created_at":299},2499,"Real-time on-tree Korla pear grading with a shared ordinal–anomaly descriptor field","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.compag.2026.112371","On-tree grading of Korla fragrant pears couples two decisions of different nature: a gradual Grade-A\u002FGrade-B appearance transition and a Grade-C surface-defect judgement, both made under illumination change, occlusion and scale variation. Detectors that treat the fruit as a single class, and graders that place the three grades on one flat classification axis, optimise a small A\u002FB deviation and an A\u002FC defect error through the same geometry and leave no explicit account of what ordinal and defect information each spatial location should preserve. We address this by adding an explicit ordinal–anomaly descriptor field to the shared feature hierarchy. A shallow module generates three channels – ordinal tendency, defect tendency and foreground confidence – that condition four downstream detector stages, and a hierarchical head converts the two kinds of evidence into normalised grade probabilities. On the orchard-disjoint KPR-3 dataset (3826 images, 12,458 instances, three commercial orchards), the model reaches 94.0% mAP@50 and 92.6% matched-instance grade accuracy, and lowers the unsafe-pick rate from 4.8% to 2.1%. On a Jetson Orin Nano at 15 W, the INT8 engine runs at 93.1% mAP@50 and sustains 42 FPS of end-to-end pipelined throughput. Monocular sensing remains a key limitation under severe front–back fruit overlap.","库尔勒香梨的树上分级耦合了两个性质不同的决策：渐变的A级\u002FB级外观过渡，以及C级表面缺陷判定，二者均在光照变化、遮挡和尺度变化下做出。将果实视为单一类别的检测器，以及将三个等级置于同一扁平分类轴上的分级器，通过相同的几何结构优化较小的A\u002FB偏差和A\u002FC缺陷误差，却未明确说明每个空间位置应保留何种序数信息和缺陷信息。我们通过在共享特征层级中增加一个显式的序数–异常描述符场来解决这一问题。一个浅层模块生成三个通道——序数倾向、缺陷倾向和前景置信度——用以调节四个下游检测器阶段，一个层级式头部将两类证据转换为归一化等级概率。在果园不相交的KPR-3数据集（3826幅图像、12458个实例、三个商业果园）上，模型达到94.0% mAP@50和92.6%的匹配实例等级准确率，并将不安全采摘率从4.8%降至2.1%。在15 W的Jetson Orin Nano上，INT8引擎以93.1% mAP@50运行，并维持42 FPS的端到端流水线吞吐量。在严重前后果实重叠情况下，单目感知仍是主要局限。",{"impact":53,"substance":94,"depth":266,"authority":132,"freshness":133,"relevant":32,"comment":267},19,"提出序数-异常描述子场的树上香梨实时分级方法，在自建KPR-3数据集与Jetson边缘端验证，方法新颖、数据扎实，对果园采摘机器人有直接参考价值。",[269],{"name":126,"url":262},[100,101,271,272,273],"边缘计算","库尔勒香梨","水果分级","10.1016\u002Fj.compag.2026.112371",{"doi":274,"openalex_id":276,"authors":277,"venue":126,"cited_by_count":42,"oa_url":262,"card":294,"direction":159,"ingested_from":160},"W7212908812",[278,280,283,285,287,289,291],{"name":279,"orcid":18},"Bingyu Cao",{"name":281,"orcid":282},"Peng Zhou","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-6345-5307",{"name":284,"orcid":18},"Zhikai Yang",{"name":286,"orcid":18},"Wei Chen",{"name":288,"orcid":18},"Yingchao Wang",{"name":290,"orcid":18},"Mingqi Kan",{"name":292,"orcid":293},"Haiyong Chen","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-5262-4208",{"tldr":295,"method":296,"finding":297,"direction":159,"opportunity":298},"提出共享序数-异常描述子场，实现树上库尔勒香梨实时分级。","在共享特征层级加入序数、缺陷、前景三通道描述子，用KPR-3数据集训练。","mAP@50达94.0%，分级准确率92.6%，不安全采摘率从4.8%降至2.1%。","可探索多模态或深度传感融合，解决严重前后遮挡下的单目感知局限。","2026-09-15T23:30:01.440708Z",{"id":301,"title":302,"url":303,"summary":304,"summary_zh":18,"content":305,"source_name":306,"source_url":18,"published_at":307,"category":70,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":308,"score_detail":309,"sources":311,"tags":313,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":318},2562,"中国农业科学院 植物免组织培养基因编辑技术前沿进展 中外科学家携手","https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F34fa785eabd3421a80d8807908352d0d.htm","油料所联合美国东卡罗来纳大学系统总结了植物免组织培养基因编辑领域的前沿研究进展，构建了成熟的技术实施体系，相关成果以封面文章发表在国际权威期刊生物技术趋势。综述了五大最具前景的免组织培养编辑技术路线。","[English](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fen)[邮箱](https:\u002F\u002Fmail.caas.cn\u002F)[数字农科院](https:\u002F\u002Fi.caas.cn\u002F)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fcms\u002Fweb\u002Fsearch\u002Findex.jsp?siteID=cdb01dceb46e48488945d4465e90f221&aba=)\n\n官方微信 \n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F020ac4d3d8b6451782a8702c72604336.jpg)农科专家在线微信公众号\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002Fbf6579e4651e437db31a22cd2249b319.jpg)中国农科院微信公众号\n\n[![Image 4](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fstatic2022\u002Fimages\u002Fmenu_logo.png)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)\n\n*   [组织机构](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Findex.htm)[走进中国农科院](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fzjnky\u002Findex.htm)[寄语](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fyczc\u002Findex.htm)[院章程](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fzgnykxyzc\u002Findex.htm)[院领导](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fyld\u002Findex.htm)[历任领导](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Flrld\u002Findex.htm)[组织架构](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fzzjg\u002Findex.htm)[院机关](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fyjg\u002Findex.htm)[院属单位](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fysdw\u002Findex.htm)[区域创新中心](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fqycxzx\u002Findex.htm) \n*   [新闻中心](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Findex.htm)[图片新闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Ftpxw\u002Findex.htm)[时政要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fszyw\u002Findex.htm)[农科要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fnkyw\u002Findex.htm)[科研活动](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Findex.htm)[三农一线](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fhzdznew\u002Findex.htm)[媒体报道](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Findex.htm)[视频农科](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm)[政务新媒体矩阵](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm) \n*   [科学研究](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Findex.htm)[重大成果](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzdcgzs\u002Findex.htm)[科研进展](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fkyjz\u002Findex.htm)[科技创新](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fkjcx\u002Findex.htm)[科技奖励](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fkjjl\u002Findex.htm)[农业高端智库](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fnygdzk\u002Findex.htm)[中国农科院重大科学发现](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzgnkyzdkxfx\u002Findex.htm)[中国农科院重大产品创制、重大技术突破和重大智库报告](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fjstpzkbg\u002Findex.htm)[中国农科院重大科技任务布局](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzgnkyzdkjrwbj\u002Findex.htm)[中国农科院十大科研进展](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzgnkysdkyjz\u002Findex.htm) \n*   [科技支撑](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkjzc\u002Findex.htm)[主推成果](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkjzc\u002Fcgzhfw\u002Findex.htm)[产业专家团](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkjzc\u002Fcyzjt\u002Findex.htm) \n*   [人才教育](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Findex.htm)[人才队伍概况](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Frcgk\u002Findex.htm)[人才工作概述](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Frcgzgs\u002Findex.htm)[专家学者](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Fzjxz\u002Findex.htm)[人才动态](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Frcdtnew\u002Findex.htm)[研究生教育](https:\u002F\u002Fgs.caas.cn\u002F)[中国农科院人才招聘网](https:\u002F\u002Fzhaopin.caas.cn\u002F#\u002F) \n*   [国际合作](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Findex.htm)[总体概况](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fgjhzgk\u002Findex.htm)[合作伙伴](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fhzhb\u002Findex.htm)[合作平台](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fhzpt\u002Findex.htm)[合作机制](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fhzzz\u002Findex.htm)[国际农业科学计划](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fgjnykxjh\u002Findex.htm)[中国农科院年报](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fzgnkynb\u002Findex.htm) \n*   [平台基地](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Findex.htm)[资源概况](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Fzygk\u002Findex.htm)[平台](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Fptq\u002Findex.htm)[基地](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Fjd\u002Findex.htm) \n*   [信息服务](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Findex.htm)[资源服务](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Findex.htm)[数字农科院](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fsznky\u002Findex.htm)[农业科研信息化典型案例](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fzt\u002Fxxhbp_0\u002Fnykyxxhdxa_0\u002Findex.htm) \n*   [党建文化](https:\u002F\u002Fdw.caas.cn\u002F)\n\n![Image 5](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fstatic2022\u002Fimages\u002Flogo_s03.png)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Findex.htm)\n\n[返回门户首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)[数字农科院](https:\u002F\u002Fi.caas.cn\u002F)[邮箱](https:\u002F\u002Fmail.caas.cn\u002F)\n\n官方微信 \n\n![Image 6](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F020ac4d3d8b6451782a8702c72604336.jpg)农科专家在线微信公众号\n\n![Image 7](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002Fbf6579e4651e437db31a22cd2249b319.jpg)中国农科院微信公众号\n\n[English](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fen)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fcms\u002Fweb\u002Fsearch\u002Findex.jsp?siteID=cdb01dceb46e48488945d4465e90f221&aba=)\n\n*    [院网首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm) \n*    [图片新闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Ftpxw\u002Findex.htm) \n*    [时政要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fszyw\u002Findex.htm) \n*    [农科要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fnkyw\u002Findex.htm) \n*    [科研活动](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Findex.htm) \n*    [三农一线](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fhzdznew\u002Findex.htm) \n*    [媒体报道](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Findex.htm) \n*    [视频农科](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm) \n*    [政务新媒体矩阵](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm) \n\n[返回首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)[English](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fen\u002F)\n\n[首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)-[新闻中心](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Findex.htm)-[媒体报道](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Findex.htm)\n\n分享到\n\n### [光明日报]植物免组织培养基因编辑技术前沿进展如何？中外科学家团队携手作答\n\n发布时间：2026-09-11 _|_ 来源： 光明日报 _|_ 作者：张锐 李超\n\n字体[小](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F34fa785eabd3421a80d8807908352d0d.htm)[中](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F34fa785eabd3421a80d8807908352d0d.htm)[大](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F34fa785eabd3421a80d8807908352d0d.htm)\n\n近日，中国农科院[油料所](http:\u002F\u002Focri.caas.cn\u002F)油料作物逆境生物学与抗性改良创新团队联合美国东卡罗来纳大学，系统总结了植物免组织培养基因编辑领域的前沿研究进展，构建了成熟的技术实施体系，为基因编辑技术在大宗农作物育种中规模化应用提供了实施路径。相关成果以封面文章发表在国际权威期刊《生物技术趋势》。\n\n基因编辑技术是作物精准育种的核心技术手段，但传统编辑体系长期受限于组织培养技术瓶颈，需依托无菌实验室条件，通过离体植物组织培养、细胞再生获得编辑植株，该技术存在极强的基因型依赖性，仅适用于少数模式作物和实验材料。目前，小麦、玉米、油菜、棉花等主粮及经济作物的多数优良商业化品种，均难以建立快速高效的组织培养再生体系，严重制约了基因编辑技术在新品种培育中的整体效率。\n\n![Image 8: 1d.png](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2026-09\u002F63f940f5be7a4c459c93ad002ea5ca1c.png)\n\n免组织培养基因编辑可完全规避传统组织培养流程，直接在活体植株上完成基因编辑操作，无需无菌培养环境，彻底打破了作物物种、品种再生能力的技术限制。该研究综述了当前领域内五大最具前景的免组织培养编辑技术路线，包括直接改造茎尖分生组织、利用发育调控因子诱导新芽再生、对生殖细胞进行定向修饰、借助病毒载体递送编辑工具、通过单倍体诱导耦合基因编辑一代创制纯合变异等技术策略。上述技术路线从不同维度替代、规避了传统组织培养环节，突破了基因型对基因编辑的束缚，为真正实现基因编辑技术应用多作物、多品种育种场景的智能化高效化育种提供了技术支撑。\n\n该研究得到了国家自然科学基金、科技创新2030重大项目、湖北省重大项目资助。\n\n(单位: 中国农业科学院油料作物研究所)\n\n打印本页\n\n关闭本页\n\n[院网信息发布与管理](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fywxxfbygl\u002Findex.htm)[最新动态](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fywxxfbygl\u002Findex.htm)\n\n*   [低剂量甲维盐可持续抑制棉蓟马生殖](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Fd590871ec8a24b02a5eeab6d80107ad8.htm)2026-09-11  \n*   [我国首台纯电动小型稻麦收割机投入使用](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002F60ad6c661fd5410fbbf8aef86538b770.htm)2026-09-11  \n*   [高油酸抗病“中花29”创长江流域丘陵山地花生高产纪录](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Fa7a4c6735ba149f197aa5a5ecc8d5b11.htm)2026-09-11  \n*   [[农民日报]我国科学家构建油菜根肿病防控新策略](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F599fe991382f4e9bb3dd60b1ac10fbc2.htm)2026-09-10  \n*   [[科技日报]油料所最新研究构建油菜根肿病防控新策略](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F8cacd3422bd946ed86809e48a356ec9a.htm)2026-09-10  \n*   [高效引导编辑系统创制双抗黄瓜新种质](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002F8a5734cd5d4a4eeaa43c9832731cee12.htm)2026-09-10  \n*   [AI赋能农产品贸易跨境有害生物风险管控](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Fbd10567b42f94fb7950fd1d249460b1e.htm)2026-09-10  \n*   [[人民政协报]中国中化“生物+”科技让高产田再增产](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F64640b0f5efb4a4285e959fb12abf53b.htm)2026-09-10  \n*   [[经济日报]8月价格持续高位运行——蛋价继续大幅上涨空间有限](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Fc29594068f41404ca988aac9a5bdf008.htm)2026-09-10  \n*   [致全院教职员工的慰问信](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fnkyw\u002Fbb8ec0ac3dc6462fae449aca656e5d71.htm)2026-09-10  \n\n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm)[视频农科](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm) \n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Ftzgg\u002Findex.htm)[通知公告](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Ftzgg\u002Findex.htm) \n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm?mao=special_attention)[特别关注](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm?mao=special_attention) \n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm)[政务新媒体矩阵](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm) \n\n*   [![Image 9](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2025-12\u002Feebc10f934d74b978fccd8c654f47577.jpg)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n*   [![Image 10](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002Fcontent\u002F2022-02\u002Faefa6458187845e9a3aeb18472ae9e7f.jpg)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n*   [![Image 11](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F5c35b429611f44aa927c9b2698ff91e5.png)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n*   [![Image 12](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F2ec7c5b598424a0b801fd6fde5956562.png)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n\n*   [网站地图](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fwzdt\u002Findex.htm)\n*   [联系我们](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Flxwm\u002Findex.htm)\n\n[我要捐赠](https:\u002F\u002Fjjh.caas.cn\u002Fjzzn\u002Fjzfs\u002Findex.htm)\n\n主办：中国农业科学院 承办:中国农业科学院农业信息研究所 地址:北京市海淀区中关村南大街12号 邮编:100081\n\nCopyright@中国农业科学院 京ICP备10039560号-5[_![Image 13](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fstatic2022\u002Fimages\u002Ficon\\_ba.png)_ 京公网安备11010802048565号](http:\u002F\u002Fwww.beian.gov.cn\u002Fportal\u002FregisterSystemInfo?recordcode=11010802048565)","中国农业科学院 2026-09","2026-09-13T00:00:00Z",82,{"impact":27,"substance":53,"depth":30,"authority":30,"freshness":75,"relevant":32,"comment":310},"国家级科研机构牵头的植物免组织培养基因编辑前沿突破，具国际协作背景，技术含量与产业意义突出，值得进入每日精选。",[312],{"name":306,"url":303},[253,314,315,316,317],"国际合作","基因编辑","免组织培养","农业生物技术","2026-09-16T00:03:46.616014Z",{"id":320,"title":321,"url":322,"summary":323,"summary_zh":324,"content":18,"source_name":325,"source_url":322,"published_at":127,"category":128,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":308,"score_detail":326,"sources":328,"tags":330,"view_count":42,"doi":334,"paper":335,"created_at":362},2533,"Quantifying the Environmental Impact of Artisanal and Small‐Scale Mining: An Integrated Approach for Sustainable Development Insights","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fsd.71693","ABSTRACT Artisanal and small‐scale mining (ASM) provides livelihoods for over 44.5 million people globally, yet its largely unregulated nature causes severe environmental degradation in host communities. In Nigeria, where ASM accounts for over 90% of solid mineral production, the sector increasingly encroaches on agricultural land. Despite growing recognition of ASM's environmental impacts across West Africa, no study has yet applied the novel SDGSAT‐1 satellite purpose‐built for SDG monitoring at 10 m resolution to quantify ASM land degradation in Nigeria, and few studies simultaneously integrate multi‐sensor remote sensing, in‐situ soil contamination assessment, and hydrological transport modelling within a single integrated framework. This study addresses that gap. This study integrates SDGSAT‐1 Multispectral Imager and Landsat 9 imagery (both acquired 12 January 2024) with field‐based soil sampling (November 2023, dry season) and GIS hydrological modelling for Igbojaiye community, Oyo State, Nigeria. Eight vegetation, water and soil indices (NDVI, EVI, SAVI, TSAVI, TVI, NDWI, BSI) and Land Surface Temperature were derived from satellite imagery. Soil samples from eight mining‐affected points and four undisturbed control points were analyzed for physicochemical properties and heavy metals (Fe, Pb, Zn) using Atomic Absorption Spectrometry. Contamination Factor, Geoaccumulation Index, Pollution Load Index, and a Potential Ecological Risk Index were computed. A Digital Elevation Model was used to delineate contaminant transport pathways. ASM‐affected areas exhibited severe vegetation loss (68% of land within 500 m of mining pits classified as Degraded; mean NDVI −0.08 vs. +0.18 in control areas) and elevated Land Surface Temperature (mean 35.2°C ± 1.3°C vs. 28.9°C ± 0.8°C in controls). Mining soils showed markedly degraded physicochemical properties (organic carbon 4× lower, moisture 5× lower, pH more acidic). Lead exhibited very high contamination (mean Contamination Factor 10.0; Geoaccumulation Index Class 3: moderately to heavily contaminated) with a statistically significant distance‐decay gradient ( r = −0.60, p = 0.04). No metal exceeded WHO\u002FFAO soil limits in absolute terms. Hydrological modelling identified direct flow pathways from mining pits to downstream farmland and waterbodies. ASM in Igbojaiye initiates a cascade of compounding degradation, soil toxicity, microclimatic disruption, and hydrological pollutant dispersal that collectively undermine agricultural productivity and water security, directly impeding SDGs 2, 6, 13, and 15. This study represents one of the first applications of SDGSAT‐1 for ASM monitoring in Nigeria, establishing a replicable multi‐sensor framework for evidence‐based environmental governance of ASM in data‐scarce sub‐Saharan African contexts. Remediation priorities include sediment traps at mining pit outflows, phytoremediation with native metal‐tolerant species, and satellite‐based biannual monitoring protocols.","手工和小规模采矿（ASM）为全球超过4450万人提供了生计，但其基本上不受监管的性质对所在社区造成了严重的环境退化。在尼日利亚，手工和小规模采矿占固体矿产产量的90%以上，该行业日益侵占农业用地。尽管西非地区对ASM环境影响的认知不断增加，但尚无研究应用专为可持续发展目标监测而设计的10米分辨率SDGSAT-1卫星来量化尼日利亚的ASM土地退化，且很少有研究将多传感器遥感、原位土壤污染评估和水文输移建模同时整合于单一综合框架中。本研究填补了这一空白。本研究将SDGSAT-1多光谱成像仪和Landsat 9影像（均于2024年1月12日获取）与实地土壤采样（2023年11月，旱季）及GIS水文建模相结合，以尼日利亚奥约州Igbojaiye社区为研究区。从卫星影像中提取了八个植被、水体和土壤指数（NDVI、EVI、SAVI、TSAVI、TVI、NDWI、BSI）及地表温度。采用原子吸收光谱法对来自八个受采矿影响点和四个未受干扰对照点的土壤样品进行了理化性质和重金属（Fe、Pb、Zn）分析。计算了污染因子、地累积指数、污染负荷指数和潜在生态风险指数。利用数字高程模型划定了污染物输移路径。受ASM影响的区域表现出严重的植被丧失（采矿坑500米范围内68%的土地被归类为退化；NDVI均值为−0.08，对照区为+0.18）和升高的地表温度（均值35.2°C ± 1.3°C，对照区为28.9°C ± 0.8°C）。矿区土壤理化性质显著退化（有机碳低4倍，含水量低5倍，pH更偏酸性）。铅表现出极高的污染水平（污染因子均值10.0；地累积指数3级：中度至重度污染），并具有统计学显著的距离衰减梯度（r = −0.60，p = 0.04）。就绝对值而言，无金属超过WHO\u002FFAO土壤限值。水文建模识别出从采矿坑到下游农田和水体的直接径流路径。Igbojaiye的ASM引发了一系列叠加退化、土壤毒性、微气候扰动和水文污染物扩散的级联效应，共同导致","Sustainable Development",{"impact":53,"substance":94,"depth":266,"authority":132,"freshness":75,"relevant":32,"comment":327},"首次将SDGSAT-1遥感与土壤、水文模型整合量化尼日利亚小规模采矿对农地的复合退化，方法可复用于数据稀缺地区农业环境治理，对农业遥感与耕地保护主题有聚合价值。",[329],{"name":325,"url":322},[99,331,332,230,333],"可持续发展","耕地保护","农业环境","10.1002\u002Fsd.71693",{"doi":334,"openalex_id":336,"authors":337,"venue":325,"cited_by_count":42,"oa_url":18,"card":356,"direction":360,"ingested_from":160},"W7213179964",[338,341,343,346,348,350,353],{"name":339,"orcid":340},"Sehinde Akinbiola","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-9602-2420",{"name":342,"orcid":18},"Julia Blumensaat",{"name":344,"orcid":345},"Ayobami Salami","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-7567-9762",{"name":347,"orcid":18},"Jürgen Runge",{"name":349,"orcid":18},"Tella Iyiola",{"name":351,"orcid":352},"Olamide Omolafe Ogunremi","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-6776-4983",{"name":354,"orcid":355},"Ayomide Emmanuel Olubaju","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-2118-6759",{"tldr":357,"method":358,"finding":359,"direction":360,"opportunity":361},"用SDGSAT-1等多源遥感与实地采样量化尼日利亚手工采矿对土地与农田的环境退化。","SDGSAT-1与Landsat 9影像、8种植被水体土壤指数、土壤重金属AAS","矿区植被严重退化、地表温度升高、铅污染极重，并存在向农田与水体扩散的水文通道。","农业遥感与作物表型","可将SDGSAT-1 10米影像与土壤、水文模型耦合，构建矿区农田退化与重金属风险的早期预警框架。","2026-09-15T23:30:20.829150Z",{"id":364,"title":365,"url":366,"summary":367,"summary_zh":18,"content":368,"source_name":369,"source_url":18,"published_at":370,"category":70,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":371,"score_detail":372,"sources":374,"tags":376,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":382},2569,"江苏省农业科学院 经作所玉米大豆带状种植增产减排取得新进展","https:\u002F\u002Fjaas.ac.cn\u002Fxww\u002Fxsky\u002Fart\u002F2026\u002Fart_a7782c6b7622405b860ca117804e97f9.html","李志康和高真真为European Journal of Agronomy期刊论文第一作者，李志康和张国伟为Journal of Agriculture and Food Research论文第一作者，刘瑞显研究员为通讯作者。研究得到国家自然科学基金(32401437)、国家重点研发计划(2022YFD2300904)、江苏省重点研发计划(BE2023346)及江苏省现代作物生产省部共建协同创新中心支持。","近日，经作所经作栽培团队在国际期刊《European Journal of Agronomy》（中科院一区Top，IF=6.7）和《Journal of Agriculture and Food Research》（中科院二区，IF=7.2）上连续发表研究成果，系统揭示了大豆玉米带状间作结合秸秆深埋还田通过调控土壤铁碳氮耦合过程实现作物增产与N₂O减排的新机制。\n\n大豆玉米带状复合种植是我国提升大豆产能的重点推广技术。团队在江苏连云港和徐州开展两年田间试验，设置单作与4:4带状间作，并对比不还田、旋耕还田和条带深埋（20–30厘米）三种方式。结果表明，间作本身土地当量比达1.23，增产23%；秸秆深埋使系统产量再提升16.1%，并将边行大豆减产幅度从15.4%降至8.75%。\n\n研究从碳氮动态与铁价态变化揭示内在机制。土壤有机碳在大豆结荚期和玉米抽雄期达峰值，灌浆阶段下降，真菌残体碳因与铁氧化物结合力强，在长期碳封存中贡献突出。铁价态变化成为N₂O排放的关键“开关”：生殖生长阶段，秸秆深埋使土壤Fe(II)含量飙升68.7%，Fe(II)\u002FFe(III)比值暴涨112%，通过厌氧亚铁氧化过程加速N₂O向N₂转化，使N₂O排放降低超55%，全球增温潜势降低超20%，排放强度降低超60%。微生物层面，秸秆深埋选择性富集功能菌群，大豆侧碳流向真菌残体碳，玉米侧同时促进微生物和植物残体碳积累，共同支撑系统碳汇功能。\n\n基于上述发现，研究团队提出实践建议：在黄淮海南部地区黏质或砂壤质土壤条件下，建议将前茬小麦秸秆全量条带深埋至20–30厘米土层，配合4:4大豆玉米带状间作配置。该组合优势在于延缓秸秆分解速率，促进碳素向稳定矿物结合态有机质转化，同时为生殖生长阶段的氮素供应提供了“缓释”保障。\n\n李志康和高真真为European Journal of Agronomy期刊论文第一作者，李志康和张国伟为Journal of Agriculture and Food Research论文第一作者，刘瑞显研究员为通讯作者。研究得到了国家自然科学基金（32401437）、国家重点研发计划（2022YFD2300904）、江苏省重点研发计划（BE2023346）及江苏省现代作物生产省部共建协同创新中心的支持。\n\n![Image 1](https:\u002F\u002Fjaas.ac.cn\u002Fcms_files\u002Ffilemanager\u002F2092031400\u002Fpicture\u002F20268\u002Fc3fba006c930468a8c6e81bda05421d3.png)\n\n**论文链接**\n\n[1] Li ZK, Gao ZZ, Zhang GW, Jiang ZH, Shu HM, Yang CQ, Du XB, Liu RX.Soybean–maize intercropping and straw returning change soil iron-associated nitrogen dynamics to increase crop yield and reduce N₂O emissions, European Journal of Agronomy, 2006,180:128255. https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F[10.1016\u002Fj.eja.2026.128255](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.eja.2026.128255)\n\n[2] Li ZK, Zhang GW, Jiang ZH, Liu K, Shu HM, Yang CQ, Gao ZZ, Du XB, Liu RX. Soybean–maize intercropping with straw deep burial modulates soil organic carbon dynamics to enhance system yield, Journal of Agriculture and Food Research, 2026, 30: 103192. [https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.jafr.2026.103192](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.jafr.2026.103192 \"Persistent link using digital object identifier\")","江苏农科院 2026-09","2026-09-12T00:00:00Z",81,{"impact":29,"substance":94,"depth":53,"authority":132,"freshness":31,"relevant":32,"comment":373},"省级科研机构在国际一区期刊发表的大田试验成果，数据翔实、机制清晰，对黄淮海地区大豆产能提升与农业减排具有实践指导价值，值得进入每日精选。",[375],{"name":369,"url":366},[377,378,379,380,381],"秸秆还田","大豆玉米带状复合种植","农业减排","土壤固碳","绿色增产","2026-09-16T00:03:47.300752Z",{"id":384,"title":385,"url":386,"summary":387,"summary_zh":18,"content":388,"source_name":389,"source_url":18,"published_at":390,"category":70,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":371,"score_detail":391,"sources":393,"tags":395,"view_count":42,"doi":18,"paper":18,"created_at":399},2565,"中国农业科学院 高效引导编辑系统创制双抗黄瓜新种质 蔬菜花卉所登JIPB","https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002F8a5734cd5d4a4eeaa43c9832731cee12.htm","蔬菜花卉研究所蔬菜功能基因组学创新团队开发出适用于双子叶植物的高效引导编辑系统并创制双抗黄瓜新种质。利用该系统将感病黄瓜品种滞绿基因第323位进行精准编辑，获得了对细菌性角斑病和霜霉病同时表现出显著抗性的黄瓜新种质。相关研究成果发表在植物学报Journal of Integrative Plant Biology上。","[English](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fen)[邮箱](https:\u002F\u002Fmail.caas.cn\u002F)[数字农科院](https:\u002F\u002Fi.caas.cn\u002F)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fcms\u002Fweb\u002Fsearch\u002Findex.jsp?siteID=cdb01dceb46e48488945d4465e90f221&aba=)\n\n官方微信 \n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F020ac4d3d8b6451782a8702c72604336.jpg)农科专家在线微信公众号\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002Fbf6579e4651e437db31a22cd2249b319.jpg)中国农科院微信公众号\n\n[![Image 4](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fstatic2022\u002Fimages\u002Fmenu_logo.png)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)\n\n*   [组织机构](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Findex.htm)[走进中国农科院](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fzjnky\u002Findex.htm)[寄语](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fyczc\u002Findex.htm)[院章程](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fzgnykxyzc\u002Findex.htm)[院领导](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fyld\u002Findex.htm)[历任领导](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Flrld\u002Findex.htm)[组织架构](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fzzjg\u002Findex.htm)[院机关](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fyjg\u002Findex.htm)[院属单位](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fysdw\u002Findex.htm)[区域创新中心](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fzzjg\u002Fqycxzx\u002Findex.htm) \n*   [新闻中心](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Findex.htm)[图片新闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Ftpxw\u002Findex.htm)[时政要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fszyw\u002Findex.htm)[农科要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fnkyw\u002Findex.htm)[科研活动](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Findex.htm)[三农一线](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fhzdznew\u002Findex.htm)[媒体报道](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Findex.htm)[视频农科](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm)[政务新媒体矩阵](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm) \n*   [科学研究](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Findex.htm)[重大成果](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzdcgzs\u002Findex.htm)[科研进展](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fkyjz\u002Findex.htm)[科技创新](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fkjcx\u002Findex.htm)[科技奖励](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fkjjl\u002Findex.htm)[农业高端智库](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fnygdzk\u002Findex.htm)[中国农科院重大科学发现](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzgnkyzdkxfx\u002Findex.htm)[中国农科院重大产品创制、重大技术突破和重大智库报告](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fjstpzkbg\u002Findex.htm)[中国农科院重大科技任务布局](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzgnkyzdkjrwbj\u002Findex.htm)[中国农科院十大科研进展](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkxyj\u002Fzgnkysdkyjz\u002Findex.htm) \n*   [科技支撑](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkjzc\u002Findex.htm)[主推成果](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkjzc\u002Fcgzhfw\u002Findex.htm)[产业专家团](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fkjzc\u002Fcyzjt\u002Findex.htm) \n*   [人才教育](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Findex.htm)[人才队伍概况](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Frcgk\u002Findex.htm)[人才工作概述](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Frcgzgs\u002Findex.htm)[专家学者](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Fzjxz\u002Findex.htm)[人才动态](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Frcjy\u002Frcdtnew\u002Findex.htm)[研究生教育](https:\u002F\u002Fgs.caas.cn\u002F)[中国农科院人才招聘网](https:\u002F\u002Fzhaopin.caas.cn\u002F#\u002F) \n*   [国际合作](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Findex.htm)[总体概况](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fgjhzgk\u002Findex.htm)[合作伙伴](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fhzhb\u002Findex.htm)[合作平台](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fhzpt\u002Findex.htm)[合作机制](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fhzzz\u002Findex.htm)[国际农业科学计划](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fgjnykxjh\u002Findex.htm)[中国农科院年报](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fgjhz\u002Fzgnkynb\u002Findex.htm) \n*   [平台基地](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Findex.htm)[资源概况](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Fzygk\u002Findex.htm)[平台](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Fptq\u002Findex.htm)[基地](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fptjd\u002Fjd\u002Findex.htm) \n*   [信息服务](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Findex.htm)[资源服务](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Findex.htm)[数字农科院](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fsznky\u002Findex.htm)[农业科研信息化典型案例](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fzt\u002Fxxhbp_0\u002Fnykyxxhdxa_0\u002Findex.htm) \n*   [党建文化](https:\u002F\u002Fdw.caas.cn\u002F)\n\n![Image 5](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fstatic2022\u002Fimages\u002Flogo_s03.png)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Findex.htm)\n\n[返回门户首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)[数字农科院](https:\u002F\u002Fi.caas.cn\u002F)[邮箱](https:\u002F\u002Fmail.caas.cn\u002F)\n\n官方微信 \n\n![Image 6](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F020ac4d3d8b6451782a8702c72604336.jpg)农科专家在线微信公众号\n\n![Image 7](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002Fbf6579e4651e437db31a22cd2249b319.jpg)中国农科院微信公众号\n\n[English](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fen)[](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fcms\u002Fweb\u002Fsearch\u002Findex.jsp?siteID=cdb01dceb46e48488945d4465e90f221&aba=)\n\n*    [院网首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm) \n*    [图片新闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Ftpxw\u002Findex.htm) \n*    [时政要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fszyw\u002Findex.htm) \n*    [农科要闻](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fnkyw\u002Findex.htm) \n*    [科研活动](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Findex.htm) \n*    [三农一线](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fhzdznew\u002Findex.htm) \n*    [媒体报道](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Findex.htm) \n*    [视频农科](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm) \n*    [政务新媒体矩阵](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm) \n\n[返回首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)[English](https:\u002F\u002Fwww.caas.cn\u002Fen\u002F)\n\n[首页](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm)-[新闻中心](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Findex.htm)-[科研活动](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Findex.htm)\n\n分享到\n\n### 高效引导编辑系统创制双抗黄瓜新种质\n\n发布时间：2026-09-10 _|_ 来源： 中国农业科学院蔬菜花卉所 _|_ 作者：王俊雅\n\n字体[小](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002F8a5734cd5d4a4eeaa43c9832731cee12.htm)[中](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002F8a5734cd5d4a4eeaa43c9832731cee12.htm)[大](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002F8a5734cd5d4a4eeaa43c9832731cee12.htm)\n\n近日，中国农业科学院[蔬菜花卉研究所](http:\u002F\u002Fivf.caas.cn\u002F)蔬菜功能基因组学创新团队开发出适用于双子叶植物的高效引导编辑系统并创制双抗黄瓜新种质，相关研究成果发表在《植物学报（Journal of Integrative Plant Biology）》上。\n\n![Image 8: 305.jpg](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2026-09\u002F574c585163b24650aa84f2cb415100c8.jpg)\n\n引导编辑能够在不产生DNA双链断裂的情况下实现精准的基因编辑，是作物精准育种的重要技术。然而, 其在黄瓜、甜瓜、南瓜等双子叶作物中长期面临精准编辑效率低以及可遗传纯合编辑材料获得困难等瓶颈。\n\n科研团队通过优化稳定转化筛选方法、增强蛋白表达、提高引导编辑向导RNA元件的加工和稳定性等多种策略，成功构建了一套适用于葫芦科和茄科植物的高效引导编辑系统。利用该系统将感病黄瓜品种滞绿基因第323位进行精准编辑，获得了对细菌性角斑病和霜霉病同时表现出显著抗性的黄瓜新种质。该研究为葫芦科及其他双子叶作物的基因功能解析、优异等位基因创制和精准育种提供了新的高效技术工具。\n\n该研究得到国家自然科学基金、中国农业科学院科技创新工程等项目支持。(通讯员 陈旭)\n\n原文链接：https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1111\u002Fjipb.70375\n\n打印本页\n\n关闭本页\n\n[院网信息发布与管理](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fywxxfbygl\u002Findex.htm)[最新动态](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fywxxfbygl\u002Findex.htm)\n\n*   [AI赋能农产品贸易跨境有害生物风险管控](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002Fbd10567b42f94fb7950fd1d249460b1e.htm)2026-09-10  \n*   [[人民政协报]中国中化“生物+”科技让高产田再增产](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F64640b0f5efb4a4285e959fb12abf53b.htm)2026-09-10  \n*   [[经济日报]8月价格持续高位运行——蛋价继续大幅上涨空间有限](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002Fc29594068f41404ca988aac9a5bdf008.htm)2026-09-10  \n*   [致全院教职员工的慰问信](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fnkyw\u002Fbb8ec0ac3dc6462fae449aca656e5d71.htm)2026-09-10  \n*   [[光明日报]专家学者走进伊川考察小米产业](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F4dacf18d2d084e07a3a17bfcf2ae0b78.htm)2026-09-09  \n*   [[光明日报]雪域高原上坚守草原生态观测，这所观测站有一种精神](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F509eb03644324e91b09ba2b5552873ae.htm)2026-09-09  \n*   [[中国科学报]新模型实现猕猴桃产地精准溯源](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F00fc4d673028470bac89a944e18e0a84.htm)2026-09-09  \n*   [红肉桃“好看不好吃”的遗传密码被破译](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fkyhd\u002F7629aad66af940da8a6d66d7dce31040.htm)2026-09-09  \n*   [[中国科学报]老母鸡下的蛋为啥壳变薄？和肠道菌群失衡有关](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fmtxw\u002F136642daa0e0455cb460963501de4f02.htm)2026-09-09  \n*   [习近平就朝鲜国庆78周年向朝鲜最高领导人金正恩致贺电](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fszyw\u002F29e72ad8be414aeb82ccff12cc752ba4.htm)2026-09-09  \n\n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm)[视频农科](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fspnk\u002Findex.htm) \n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Ftzgg\u002Findex.htm)[通知公告](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Ftzgg\u002Findex.htm) \n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm?mao=special_attention)[特别关注](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Findex.htm?mao=special_attention) \n*   [](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm)[政务新媒体矩阵](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxwzx\u002Fzwxmtjz\u002Findex.htm) \n\n*   [![Image 9](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2025-12\u002Feebc10f934d74b978fccd8c654f47577.jpg)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n*   [![Image 10](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002Fcontent\u002F2022-02\u002Faefa6458187845e9a3aeb18472ae9e7f.jpg)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n*   [![Image 11](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F5c35b429611f44aa927c9b2698ff91e5.png)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n*   [![Image 12](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fimages\u002F2023-01\u002F2ec7c5b598424a0b801fd6fde5956562.png)](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fxxfw\u002Fzyfw\u002Fcqk\u002Findex.htm)\n\n*   [网站地图](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fwzdt\u002Findex.htm)\n*   [联系我们](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Flxwm\u002Findex.htm)\n\n[我要捐赠](https:\u002F\u002Fjjh.caas.cn\u002Fjzzn\u002Fjzfs\u002Findex.htm)\n\n主办：中国农业科学院 承办:中国农业科学院农业信息研究所 地址:北京市海淀区中关村南大街12号 邮编:100081\n\nCopyright@中国农业科学院 京ICP备10039560号-5[_![Image 13](https:\u002F\u002Fcaas.cn\u002Fstatic2022\u002Fimages\u002Ficon\\_ba.png)_ 京公网安备11010802048565号](http:\u002F\u002Fwww.beian.gov.cn\u002Fportal\u002FregisterSystemInfo?recordcode=11010802048565)","中国农业科学院 2026-09-09","2026-09-09T00:00:00Z",{"impact":73,"substance":29,"depth":53,"authority":30,"freshness":31,"relevant":32,"comment":392},"国家级科研机构在JIPB发表高效引导编辑系统创制双抗黄瓜新种质，属种业振兴领域实质突破，但发布已逾一周，时效性一般。",[394],{"name":389,"url":386},[253,315,396,397,398],"蔬菜花卉","抗病育种","黄瓜育种","2026-09-16T00:03:46.937884Z",{"id":401,"title":402,"url":403,"summary":404,"summary_zh":405,"content":18,"source_name":219,"source_url":403,"published_at":127,"category":128,"cover_url":18,"hotness":23,"is_selected":129,"score":371,"score_detail":406,"sources":408,"tags":410,"view_count":42,"doi":414,"paper":415,"created_at":438},2506,"LitchiInst: Instance segmentation of the main fruit-bearing branch via fruit-branch association for robotic litchi harvesting","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.biosystemseng.2026.104586","Accurate picking point localisation is a fundamental challenge in robotic harvesting. For litchi, this requires precise identification of the main fruit-bearing branch (MFBB). Current methods, however, rely on implicit structural association, failing to learn the explicit spatial correlation between fruits and branches, which leads to frequent misidentification. To address this, LitchiInst is proposed, a real-time instance segmentation framework that explicitly models this fruit-branch dependency. The core of LitchiInst is a Structure Association Guidance (SAG) mechanism, which employs SAG queries and a dedicated SAG loss to enforce spatial correlation and enable structure-aware discrimination. The framework is further enhanced by an Enhanced Feature Pyramid Network (EFPN) to capture fine-grained MFBB features and a Mask-to-3D head to convert segmentation masks into stable 3D picking points for robotic execution. LitchiInst improves MFBB average precision by 31.06% relative to the baseline while maintaining real-time processing. In real-robot experiments across three testing settings, LitchiInst achieved a 92.0% MFBB detection success rate. These results further demonstrate its practical potential as a visual guidance module for automated litchi harvesting.","准确的采摘点定位是机器人采收面临的一项基本挑战。对于荔枝而言，这需要精确识别主结果枝（MFBB）。然而，现有方法依赖隐式结构关联，无法学习果实与枝条之间显式的空间相关性，导致误识别频发。为解决这一问题，提出了LitchiInst，一种实时实例分割框架，能够显式建模这种果枝依赖关系。LitchiInst的核心是结构关联引导（SAG）机制，该机制采用SAG查询和专用的SAG损失来强化空间相关性并实现结构感知判别。该框架还通过增强特征金字塔网络（EFPN）捕获细粒度MFBB特征，并利用Mask-to-3D头将分割掩码转换为稳定的3D采摘点以供机器人执行。相较于基线，LitchiInst将MFBB平均精度提升了31.06%，同时保持实时处理能力。在三种测试设置下的真实机器人实验中，LitchiInst实现了92.0%的MFBB检测成功率。这些结果进一步证明了其作为自动化荔枝采收视觉引导模块的实际潜力。",{"impact":53,"substance":73,"depth":53,"authority":132,"freshness":133,"relevant":32,"comment":407},"提出显式建模果枝空间关联的实时实例分割框架，主结果枝识别精度提升31.06%、真机成功率92%，对荔枝采摘机器人视觉引导有实质推进，但属细分作物技术进展，未达产业级突破。",[409],{"name":219,"url":403},[100,101,411,412,413],"采摘机器人","荔枝","机器视觉","10.1016\u002Fj.biosystemseng.2026.104586",{"doi":414,"openalex_id":416,"authors":417,"venue":219,"cited_by_count":42,"oa_url":403,"card":433,"direction":157,"ingested_from":160},"W7213074904",[418,421,423,426,428,430],{"name":419,"orcid":420},"Yukun Qian","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-9095-4024",{"name":422,"orcid":18},"Wenchang Chai",{"name":424,"orcid":425},"Haitao Wang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-8394-6410",{"name":427,"orcid":18},"Zhiyang Mai",{"name":429,"orcid":18},"Liangliang Zhou",{"name":431,"orcid":432},"Hejun Wu","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-9758-5698",{"tldr":434,"method":435,"finding":436,"direction":157,"opportunity":437},"提出LitchiInst实例分割框架，通过果实-枝条关联实现荔枝主结果枝实时分割与采摘点定位。","结构关联引导机制、增强特征金字塔网络和Mask-to-3D头，基于荔枝图像数据。","主结果枝平均精度提升31.06%，真实机器人实验检测成功率达92.0%。","可探索果实-枝条显式关联机制在其他果园采摘中的迁移，并融合时序信息提升遮挡下的鲁棒性。","2026-09-15T23:30:05.541830Z"]