[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"daily-2026-09-22":3},{"date":4,"title":5,"highlights":6,"content":13,"items":14},"2026-09-22","种业振兴五年见效，数字乡村与三秋生产齐推进",[7,8,9,10,11,12],"第十八届中国国际种业博览会在合肥闭幕，90项“十四五”育种攻关成果集中发布，种业振兴“五年见成效”如期完成，迈入“十年重大突破”关键阶段。","农业农村部部署规范农药兽药网络经营秩序，七部门综合整治行动持续至2027年3月，京东、淘宝、拼多多、抖音等17家平台参会并压实主体责任。","农业农村部召开全国“三秋”农业生产视频会议，要求抢抓晴好天气推进秋粮收获、不误农时抓好秋冬种，奋力夺取全年粮食和农业丰收。","三部门《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》获多方解读：农村互联网普及率已达69.5%，农机北斗终端超350万台套，农村网络零售额首破3万亿元。","哈工大发布全季节智能体农场系统FAIRY，集成传感器、无人机、卫星与作物模型，在大豆研究农场完成100个全季节场景验证，展示农业智能体长周期推理能力。","中国移动“谷丰登”农业大模型赋能山西大同玉米试点亩产2481斤、增产15.5%；四川眉山永丰村300亩水稻试点首次应用AI稻种大模型指导生产。","本期聚焦种业振兴成果发布、农药兽药网络经营整治、“三秋”生产部署与数字乡村政策解读，并收录农业智能体、AI大模型、作物抗病基因等前沿研究及六省黄淮海单产提升联盟等产业动态。\n\n---\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。*",[15,50,86,113,137,161,257,286,308,329,352,376,400,446,466],{"id":16,"title":17,"url":18,"summary":19,"summary_zh":20,"content":21,"source_name":22,"source_url":20,"published_at":23,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":26,"score":27,"score_detail":28,"sources":36,"tags":38,"search_phrases":44,"slug":47,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":49},3091,"夯实根基打造硬核农业\"芯片\"——第十八届中国国际种业博览会合肥闭幕 90 项\"十四五\"育种攻关成果集中发布","http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fbwzg\u002F202609\u002Ft20260922_3228470.shtml","9-22 中国经济网刊文总结第十八届中国国际种业博览会暨第二十三届全国种子信息交流与产品交易会：种业振兴\"五年见成效\"任务已如期完成、迈入\"十年实现重大突破\"关键阶段；90 项\"十四五\"期间代表性农作物育种攻关成果发布（其中突破性品种选育 73 项、育种技术创新 11 项、骨干亲本创制 6 项）；2026 年国家农作物新品种核心展示 108 个参展品种中 56 个田间表现优良；中种集团旗下中科荃银\"水稻 AI 育种家\"、数溪科技\"慧种田\"多智能体协同体系、托普云农 AI 表型小程序集中亮相；赵春江院士指出多学科交叉融合是种业技术革新核心趋势。",null,"![Image 2](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fimages\u002Fcecn-icon.jpg)[](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002F \"中国经济网\")[](http:\u002F\u002Fwww.ce.cn\u002F?pc)\n\n[要闻](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fyw\u002F)[产业](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fcy\u002F)[金融](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fcj\u002F)[证券](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fgp\u002F)[评论](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fxpl\u002F)[国际](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fgj\u002F)\n\n[地方](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fdistrict\u002F)[三农](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fvillage\u002F)[生态](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fecology\u002F)[食品](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fxsp\u002F)[汽车](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fqc\u002F)[生活](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Flv\u002F)\n\n## 夯实根基打造硬核农业“芯片”\n\n2026-09-22 06:22 2026-09-22 06:22 来源：中国经济网-《经济日报》\n\n![Image 3](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fbwzg\u002F202609\u002FW020260922229732981946_ORIGIN.jpg)\n\n在黑龙江省农业科学院国家现代农业示范区内，工作人员在测量谷子种质的谷穗长度。新华社记者张涛摄\n\n农业现代化，种子是基础。近日，第十八届中国国际种业博览会暨第二十三届全国种子信息交流与产品交易会（以下简称“全国种子双交会”）在安徽合肥举办，搭建起集中展示新产品、新技术、新成果的平台。\n\n当前，种业振兴“五年见成效”任务已如期完成，迈入“十年实现重大突破”的关键阶段。农业农村部有关负责人表示，各地要紧盯农业生产需求，大力推进有组织、体系化育种攻关，强化阵型企业梯度培育，加快选育生产急需的突破性品种，严格种业知识产权保护，夯实农业农村现代化的种源根基。\n\n**成果捷报频传**\n\n随着种业振兴行动的深入实施，我国种源安全水平稳步提升，农作物自主选育品种面积占比95%以上，畜禽、水产、蔬菜国产种源市场占有率分别超过80%、86%和91%，做到了“中国粮”主要用“中国种”。\n\n开展育种联合攻关，是培育突破性品种、提升种业自主创新能力的重要抓手。“十四五”期间，我国通过构建金字塔式的国家育种攻关阵型，推动创新力量握指成拳、聚力攻坚，取得一批突破性标志性的成果，在多个作物领域实现了跨越式发展和突破性创新，为产业发展注入了强劲动能。\n\n“在今年全国种子双交会上，90项‘十四五’期间具有代表性的农作物育种攻关成果发布。其中，突破性品种选育类73项，育种技术创新类11项，骨干亲本创制类6项。”全国农技中心首席专家王玉玺说，这些成果涵盖了一批高产高效、绿色优质、抗病宜机、专用特用品种，一批前沿育种新技术及一批优质高产抗逆新种质，是种业振兴行动创新攻关领域取得进展的重要体现。\n\n品种好不好，大田见分晓。用田间试验检验品种的优劣，是筛选优良品种、服务农民选种的重要平台。据了解，2026年国家农作物新品种核心展示征集并组织专家确定了108个参展品种。这些品种在丰产稳产、抗病、抗逆、优质适口和耐密等方面表现较好，一定程度上代表了各个作物主产区生产品种的需求和发展方向。\n\n全国农技中心品种区试处负责人介绍，上述工作在粮食作物主产区搭建起高水平的新品种服务性展示平台，旨在通过示范种植、跟踪鉴定评价、现场观摩和展示宣传，加大对在区试审定和示范推广中综合表现优良的苗头新品种的推介力度。从目前田间表现看，所有参展品种中，有56个品种田间表现优良，其中水稻21个、小麦10个、玉米25个，后期完全成熟后还要通过考察产量、抗病、抗倒等情况进行综合评价。\n\n**技术加速突围**\n\n随着新一轮科技革命和产业变革加速突破，生物技术加人工智能已成为一种创新的新范式，为种业科技自立自强带来了新机遇。\n\n在育种工作的上游，中种集团旗下中科荃银“水稻AI育种家”投入应用，通过“专业模型+智能体+支撑平台”智能化开展表型预测与仿真、育种路线自动规划、育种材料智能选配和高效筛选等，实现了智能化、工程化的水稻商业化AI育种技术体系。在中游，数溪科技推出“慧种田”多智能体协同体系，贯通“育种—制种—推广服务”全链条，构建从基因组到田间的数据同源、决策同频的智能闭环。面向种植户，托普云农发布AI表型小程序，把图像识别算法装进手机，用户对准作物拍张照片，小程序便可一键输出叶片表型分析、茎叶夹角、种子计数等结果。\n\n中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江表示，多学科交叉融合已成为种业技术革新的核心趋势，大数据、人工智能等前沿技术正推动传统育种模式迭代升级，加速育种向智能化、精准化、规模化、高效化方向发展，将全面重塑种业创新发展格局。\n\n“人工智能赋能种业前景广阔，但一定不会是一蹴而就。”全国农技中心党委书记、副主任张晔坦言，当前，人工智能赋能种业还面临数据共享不够，关键工具技术攻克不足，中小企业不敢用、用不起等现实问题。\n\n张晔表示，全国农技中心作为技术推广部门，将从建好平台、完善体系、优化服务三方面发力，推进品种试验数据库和统一数据库建设，实现从“数据各自为战”到“全国一盘棋”，更好服务科研、企业及管理。推动大数据、互联网和智能装备在种子生产环节的集成应用，加快构建现代种业智能化种植生产技术体系。持续做好基层市场推广，遴选成熟度高、适应性强的智能育种技术装备，开展现场观摩与技术培训，加快推广进程。\n\n**把握发展机遇**\n\n从宏观环境来看，未来5年种业振兴依然有着良好的发展机遇。《加快农业农村现代化“十五五”规划》明确提出加快推进种业振兴，中央财政也持续加大对种业振兴行动的支持力度。同时，人民日益增长的美好生活需要也为种业创新发展提供了广阔的空间。\n\n农业农村部种业管理司有关处室负责人介绍，在做好种业振兴后半篇文章的过程中，将对种业振兴行动五大重点任务进行细化部署。\n\n种质资源保护利用方面，坚持“以用促保、保用结合”，持续开展农业种质资源调查收集，完善种质资源保护利用体系，部省联动加快种质资源精准鉴定、改良创制和共享利用，推动资源优势高效转化成创新优势和产业优势。\n\n创新攻关方面，将围绕保障国家粮食安全和重要农产品稳定安全供给，加强有组织体系化育种攻关，推动科技创新与产业创新深度融合，力争在基础研究和机制创新上取得重大突破。\n\n企业扶优方面，继续强化企业科技创新主体地位，促进各类要素高效配置，着力培育更多世界一流的种业企业，形成结构优良、竞争适度、协同发展的阵型企业集群。\n\n基地提升方面，提升基地质量，持续优化经济布局，加快完善基地设施条件，打造现代化智能基地。\n\n市场净化方面，全面加强知识产权保护，综合运用法律、经济、技术、行政手段加强种业市场监管。完善部门协同、部省联动、省际协作的监管执法机制，严厉打击假冒伪劣及套牌侵权行为，营造保护创新、促进创新的良好环境。\n\n与此同时，针对当前市场上简单模仿修饰性品种多、生产选择难的问题，农业农村部从2021年开始全面严格品种管理，特别是2025年启动实施了加强品种全链条管理专项行动，从前中后端全链条推进问题整治，严格试验监管，严把审定登记关口，推进品种实质性派生制度落地实施，开展“仿种子”清理整治，加大存在严重缺陷、不再推广品种的撤销清理力度，品种“有进有出”动态管理格局已经形成。\n\n专家表示，要持续强化生产应用导向和部省协同机制，推进加强品种全链条管理专项行动，通过加大育种攻关力度、持续严格品种管理、强化品种推广应用、完善品种管理制度，让种业更好服务提升农业产能质量效益。（经济日报记者李和风）\n\n查看余下全文\n\n(责任编辑：冯虎)\n\n分享到微信[X](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fbwzg\u002F202609\u002Ft20260922_3228470.shtml)\n\n![Image 4](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fbwzg\u002F202609\u002Ft20260922_3228470.shtml)\n打开微信，点击底部的“发现”，使用 “扫一扫” 即可将网页分享到我的朋友圈。\n\n![Image 5](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fimages\u002Fshare_weixin1.png)\n\nX\n\n![Image 6](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fbwzg\u002F202609\u002Ft20260922_3228470.shtml)\n\n[要闻](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fyw\u002F)[产业](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fcy\u002F)[金融](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fcj\u002F)[证券](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fgp\u002F)[评论](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fxpl\u002F)[国际](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fgj\u002F)\n\n[地方](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fdistrict\u002F)[三农](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fvillage\u002F)[生态](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fecology\u002F)[食品](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fxsp\u002F)[汽车](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Fqc\u002F)[生活](http:\u002F\u002Fm.ce.cn\u002Flv\u002F)\n\n中国经济网版权所有\n\n[中国经济网新媒体矩阵](http:\u002F\u002Fwww.ce.cn\u002Fabout\u002Fjjw\u002Fone\u002F202109\u002F22\u002Ft20210922_36934521.shtml)\n\n网络传播视听节目许可证(0107190) (京ICP备18036557号)\n\n3228470\n\n夯实根基打造硬核农业“芯片”\n\n78207\n\n移动本网专稿\n\n经济日报\n\n冯虎\n\n2026-09-22","中国经济网","2026-09-21T22:55:00Z","报道",10,true,93,{"impact":29,"substance":30,"depth":31,"authority":32,"freshness":33,"relevant":34,"comment":35},28,23,18,15,9,1,"全国性种业盛会叠加90项十四五育种成果与AI育种落地案例，政策、数据、技术信源俱佳，值得进入每日精选。",[37],{"name":22,"url":18},[39,40,41,42,43],"农业人工智能","种业振兴","AI育种","智能体","育种攻关",[45,46],"全国种子双交会合肥育种攻关成果","水稻AI育种家中科荃银","全国种子双交会合肥育种攻关成果-3091",0,"2026-09-22T00:05:32.935119Z",{"id":51,"title":52,"url":53,"summary":54,"summary_zh":20,"content":20,"source_name":55,"source_url":20,"published_at":56,"category":57,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":26,"score":58,"score_detail":59,"sources":64,"tags":66,"search_phrases":72,"slug":75,"view_count":48,"doi":20,"paper":76,"created_at":85},3125,"Full-Season Agentic Farm System FAIRY: Event-Driven Multi-Agent Orchestration for Soybean Production（FAIRY 全季节智能体农场系统：大豆生产的事件驱动多智能体编排）","https:\u002F\u002Faiagentstore.ai\u002Fai-agent-news\u002Ftopic\u002Fagriculture-food\u002F2026-08-11","哈尔滨工业大学研究人员发布并部署全栈、事件驱动的智能体引擎 FAIRY 于中国运行中的大豆研究农场。FAIRY 集成传感器、无人机、卫星植被产品、机械 API、作物过程模型与多智能体编排层，执行起垄→播种→灌溉→病虫害防治→收获→干燥→存储工作流，并在 64 垄研究场上跨 100 个全季节场景评估 9 个智能体控制器。这是智能体系统能够在大农业时间尺度和延迟结果下进行推理的最清晰演示之一，将农业中的智能体工作从实验室演示推进到全过程评估。同期 arXiv 推出 HarvestBench 基准将 LLM 驱动智能体置于农场网格世界（拖拉机面临动物选择绕行或碾压），结果显示模型差异巨大、对道德简报高度敏感、避免意愿具有可衡量的价格弹性。","Harbin Institute of Technology \u002F arXiv","2026-09-18T00:00:00Z","论文",89,{"impact":60,"substance":30,"depth":61,"authority":62,"freshness":33,"relevant":34,"comment":63},24,19,14,"哈工大在真实大豆农场部署全季节事件驱动多智能体系统并配套 HarvestBench 基准，是农业智能体从演示走向全过程评估的标志性进展，专业深度与信息增量俱佳。",[65],{"name":55,"url":53},[67,68,39,69,70,71],"智慧农业","无人农场","农业遥感","多智能体","大豆生产",[73,74],"哈工大 FAIRY 大豆","HarvestBench 智能体农场","哈工大FAIRY大豆-3125",{"doi":20,"openalex_id":20,"authors":77,"venue":20,"cited_by_count":48,"oa_url":20,"card":78,"direction":82,"ingested_from":84},[],{"tldr":79,"method":80,"finding":81,"direction":82,"opportunity":83},"部署全季节事件驱动多智能体系统FAIRY，在大豆农场完成从起垄到存储的全流程评估。","集成传感器、无人机、卫星、作物模型与机械API，用9个智能体控制器在64垄100","智能体系统能在大农业时间尺度下推理，模型差异大且对道德简报敏感。","农业人工智能与决策模型","可研究多智能体在长周期、延迟反馈农业任务中的鲁棒性与伦理约束机制。","agent","2026-09-22T00:05:38.611717Z",{"id":87,"title":88,"url":89,"summary":90,"summary_zh":20,"content":20,"source_name":91,"source_url":20,"published_at":92,"category":93,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":26,"score":58,"score_detail":94,"sources":100,"tags":102,"search_phrases":108,"slug":111,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":112},3094,"农业农村部部署进一步规范农药兽药网络经营秩序七部门综合整治行动 2027 年 3 月结束京东淘宝拼多多抖音快手等 17 家平台参会","https:\u002F\u002Ffinance.people.com.cn\u002FBIG5\u002Fn1\u002F2026\u002F0920\u002Fc1004-40802251.html","9-20 农业农村部农药兽药综合整治专班组织召开农药兽药网络经营平台座谈会，部署进一步规范网络经营秩序工作。由七部门部署的进一步规范农药兽药生产经营使用综合整治行动自 2026 年 7 月启动、2027 年 3 月结束，对禁限用农药兽药生产、经营、网络销售、使用等全环节全链条整治。京东、淘宝、拼多多、抖音、快手等 17 家第三方网络销售平台参会。专班强调各平台要切实履行主体责任、加强经营资质核验和商品信息审核、强化重点品种监测管控、及时清理违法违规商品和店铺、对重大违法线索及时报告并配合追查线下源头。","人民网","2026-09-20T14:15:00Z","政策",{"impact":95,"substance":96,"depth":97,"authority":32,"freshness":98,"relevant":34,"comment":99},27,22,17,8,"七部门全国性农资网络经营整治部署，涉及17家主流平台主体责任，政策层级高、条款与时间节点明确，值得进入每日精选。",[101],{"name":91,"url":89},[103,104,105,106,107],"农药兽药","网络经营","综合整治","电商平台","农资监管",[109,110],"农药兽药网络经营综合整治","农业农村部电商平台农资监管","农药兽药网络经营综合整治-3094","2026-09-22T00:05:33.249504Z",{"id":114,"title":115,"url":116,"summary":117,"summary_zh":20,"content":20,"source_name":118,"source_url":20,"published_at":119,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":26,"score":120,"score_detail":121,"sources":125,"tags":127,"search_phrases":132,"slug":135,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":136},3097,"让数智技术更好服务强农惠农富农——三部门《数字乡村高质量发展行动计划》答记者问深度解读","https:\u002F\u002Fwww.cnii.com.cn\u002Frmydb\u002F202609\u002Ft20260916_760853.html","9-16 中国工信新闻网刊文深度解读《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030 年)》：2018 年底至 2025 年底我国农村地区互联网普及率由 38.4% 提升至 69.5%；截至 2025 年底累计推广应用各类农机北斗终端超 350 万台套；2025 年全国农村网络零售额首次突破 3 万亿元。中国信通院政策与经济研究所副研究员赵佳佳、北京大学现代农学院王悦研究员等专家解读：智慧农业是推动产量产能生产生态增产增收协同发展的重要支撑，应推广人工智能与农业融合应用场景；农村电商\"十五五\"更突出提质增效和体系化发展；文件明确\"在确保安全的前提下按需有序推广低空物流\"，无人机有望改善山区偏远地区农产品出村和消费品进村末端物流效率。","中国工信新闻网","2026-09-16T00:00:00Z",87,{"impact":29,"substance":30,"depth":97,"authority":122,"freshness":123,"relevant":34,"comment":124},13,6,"三部门数字乡村行动计划深度解读，含互联网普及率、北斗终端、农村网络零售额等关键数据与专家观点，政策与产业价值突出，值得进入每日精选。",[126],{"name":118,"url":116},[128,129,67,130,131],"农村电商","数字乡村","农机北斗","低空物流",[133,134],"农机北斗终端 350万台套","低空物流农机北斗农村电商数字乡村","农机北斗终端350万台套-3097","2026-09-22T00:05:33.554263Z",{"id":138,"title":139,"url":140,"summary":141,"summary_zh":20,"content":20,"source_name":142,"source_url":20,"published_at":143,"category":93,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":26,"score":144,"score_detail":145,"sources":147,"tags":149,"search_phrases":156,"slug":159,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":160},3089,"农业农村部召开全国\"三秋\"农业生产工作视频会议全力以赴抓好当前农业生产各项工作奋力夺取全年粮食和农业丰收","https:\u002F\u002Fszb.farmer.com.cn\u002Fnmrb\u002Fhtml\u002F2026\u002F20260922\u002F20260922_1\u002Fnmrb_20260922_13411_1_2102145214697279501.html","9-21 农业农村部召开全国\"三秋\"农业生产工作视频会议。会议强调，今年是\"十五五\"开局之年，要全力以赴抓好\"三秋\"农业生产，奋力夺取全年粮食和农业丰收，不误农时推进秋冬种，打牢明年粮油丰收基础。要分区分类抓细秋管，提早组织农机供需对接，抢抓晴好天气推进秋粮收获；要压紧压实粮食安全党政同责，落实播种面积、提高播种质量，培育冬前壮苗；农机农艺融合推动油菜大面积单产提升；要密切关注超强厄尔尼诺气候影响，细化气象灾害和病虫草害应急预案；要推动做好化肥等农资稳价保供，大力推广水肥一体化等节水节肥技术。会议由副部长潘文博主持。","农民日报","2026-09-22T00:00:00Z",86,{"impact":29,"substance":31,"depth":32,"authority":32,"freshness":25,"relevant":34,"comment":146},"全国性三秋生产部署会议，政策层级高、时效性强，含秋冬种、防灾减灾、农资保供等实质举措，值得进入每日精选。",[148],{"name":142,"url":140},[150,151,152,153,154,155],"防灾减灾","农机农艺融合","水肥一体化","三秋生产","秋冬种","粮油丰收",[157,158],"农业农村部三秋农业生产视频会议","秋冬种油菜单产提升","农业农村部三秋农业生产视频会议-3089","2026-09-22T00:05:32.606516Z",{"id":162,"title":163,"url":164,"summary":165,"summary_zh":166,"content":20,"source_name":167,"source_url":164,"published_at":56,"category":57,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":169,"score_detail":170,"sources":172,"tags":174,"search_phrases":180,"slug":183,"view_count":48,"doi":184,"paper":185,"created_at":256},3082,"The PSInet Plant Water Potential Database: advancing new perspectives on plant water status, traits, and hydraulic processes","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.64898\u002F2026.09.17.752364","Water potential gradients drive water flow within and between soils and plants, and the internal plant water potential controls a wide range of physiological processes including photosynthesis, growth, and mortality. Notwithstanding this clear relevance for many critical aspects of ecosystem function, water potential data have historically been relatively inaccessible and unnetworked. The absence of a centralized repository for plant water potential time series limits our ability to integrate a wealth of ecophysiological information from other networks and from remote sensing. Closing this gap is necessary to address unresolved questions about plant responses to drought and heat stress, and to make confident predictions about plant and ecosystem function in a warming world. Here, we introduce the PSInet database -- a global collection of plant water potential time series from 285 datasets representing 523 species. We present the workflow that guided database development and evaluate its key features. Through a series of preliminary analyses, we then highlight the potential of the PSInet database for applications including: a) advancing plant water use strategy frameworks; b) disentangling the impacts of soil versus atmospheric drought stress; c) assessing the long-held assumption of pre-dawn equilibration of ecosystem water potential; d) understanding the risk of drought-driven mortality; and e) benchmarking remote-sensing data products and land-surface models.","水势梯度驱动着土壤与植物内部及二者之间的水分流动，而植物内部水势调控着包括光合作用、生长和死亡在内的一系列广泛生理过程。尽管水势数据与生态系统功能的诸多关键方面明显相关，但此类数据历来相对难以获取且缺乏网络化整合。植物水势时间序列缺乏集中式存储库，这限制了我们整合来自其他网络和遥感手段的大量生态生理信息的能力。弥合这一差距对于解答有关植物对干旱和热胁迫响应的未解问题，以及在全球变暖背景下对植物和生态系统功能作出可靠预测，都是必要的。在此，我们介绍PSInet数据库——一个全球性的植物水势时间序列集合，涵盖285个数据集、523个物种。我们展示了指导数据库开发的工作流程，并评估了其关键特征。通过一系列初步分析，我们进而凸显了PSInet数据库在以下应用方面的潜力：a) 推进植物水分利用策略框架；b) 区分土壤干旱胁迫与大气干旱胁迫的影响；c) 评估长期以来的生态系统水势黎明前平衡假设；d) 理解干旱驱动死亡的风险；以及e) 为遥感数据产品和陆面模型提供基准验证。","bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)",false,85,{"impact":96,"substance":30,"depth":31,"authority":62,"freshness":98,"relevant":34,"comment":171},"全球植物水势数据库整合285个数据集、523个物种，为干旱胁迫与遥感模型验证提供关键数据基础设施，专业价值突出。",[173],{"name":167,"url":164},[175,176,177,178,179],"遥感","干旱胁迫","生态监测","植物水分","数据库",[181,182],"PSInet 植物水势数据库","植物水势时间序列","PSInet植物水势数据库-3082","10.64898\u002F2026.09.17.752364",{"doi":184,"openalex_id":186,"authors":187,"venue":167,"cited_by_count":48,"oa_url":248,"card":249,"direction":253,"ingested_from":255},"W7213559802",[188,191,194,197,200,203,206,209,212,215,218,221,224,227,230,233,236,239,242,245],{"name":189,"orcid":190},"Jessica Guo","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-9566-9182",{"name":192,"orcid":193},"Ana Maria Restrepo Acevedo","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-4861-838X",{"name":195,"orcid":196},"Marvin Browne","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-9640-0759",{"name":198,"orcid":199},"Daniel M. Johnson","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-1015-9560",{"name":201,"orcid":202},"Katherine A. McCulloh","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-0801-3968",{"name":204,"orcid":205},"Jesse B. Nippert","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-7939-342X",{"name":207,"orcid":208},"Rafael Poyatos","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-0521-2523",{"name":210,"orcid":211},"Steven A. Kannenberg","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-4097-9140",{"name":213,"orcid":214},"Daniel P. Beverly","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-1267-4147",{"name":216,"orcid":217},"K. Arthur Endsley","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-9722-8092",{"name":219,"orcid":220},"Andrew F. Feldman","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-1547-6995",{"name":222,"orcid":223},"Alexandra G. Konings","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-2810-1722",{"name":225,"orcid":226},"Yanlan Liu","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-5129-6284",{"name":228,"orcid":229},"Jordi Martínez‐Vilalta","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-2332-7298",{"name":231,"orcid":232},"William M. Hammond","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-2904-810X",{"name":234,"orcid":235},"Kevin R. Hultine","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-9747-6037",{"name":237,"orcid":238},"Lauren E. L. Lowman","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-2960-7095",{"name":240,"orcid":241},"Jeffrey S. Dukes","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-9482-7743",{"name":243,"orcid":244},"Julia K. Green","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-8466-2313",{"name":246,"orcid":247},"Lawren Sack","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-7009-7202","https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002Fbiorxiv\u002Fearly\u002F2026\u002F09\u002F18\u002F2026.09.17.752364.full.pdf",{"tldr":250,"method":251,"finding":252,"direction":253,"opportunity":254},"构建全球植物水势时间序列数据库PSInet，整合285个数据集523个物种。","汇集全球植物水势时间序列数据，建立数据库并开展初步分析。","该数据库可支撑植物水分策略、干旱胁迫、遥感与模型基准等研究。","农业遥感与作物表型","可基于该数据库融合遥感与陆面模型，发展作物水分状态监测与干旱预警方法。","openalex","2026-09-21T23:30:27.557264Z",{"id":258,"title":259,"url":260,"summary":261,"summary_zh":20,"content":20,"source_name":262,"source_url":20,"published_at":119,"category":57,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":263,"score_detail":264,"sources":266,"tags":268,"search_phrases":273,"slug":276,"view_count":48,"doi":20,"paper":277,"created_at":285},3123,"Turning Data into Sustainability: Agricultural Big Data Policy, Capital Composition, and Rural Eco-Environmental Sustainability in China（数据转化为可持续性：中国农业大数据政策、资本构成与农村生态环境可持续性）","https:\u002F\u002Fwww.mdpi.com\u002F2071-1050\u002F18\u002F18\u002F9478","湖南第一师范学院马克思主义学院 Zhumiao Wang 等联合吉林大学、韩国圆光大学在《Sustainability》18(18): 9478 发表论文（2026-09-16 发表）。农村环境退化是分散的、监测薄弱的、难以治理的，是可持续发展目标（SDGs）最持久的障碍之一。以 2010-2024 年中国 271 个城市面板数据为基础，以 2016 年农业农村大数据政策（ABDP）试点为\"准自然实验\"，采用交错双重差分（DID）设计估计政策对农村生态环境可持续性（RES）的效应。结果显示 ABDP 使 RES 提升 0.0015 个指数点（相当于样本均值 2.91%、分布 6.8 个百分位点）；效应规模取决于政策所面临的资本存量：随农业机械化（AM）上升而下降并在高机械化水平下变得不显著，随数字资本（DC）上升而上升；田间\"做什么\"的资本替代信息，向田间\"传递信息\"的资本补充信息。增益集中在生产—环境维度。","MDPI Sustainability",84,{"impact":96,"substance":30,"depth":31,"authority":122,"freshness":98,"relevant":34,"comment":265},"基于271城面板数据的交错DID实证，量化农业大数据政策对农村生态可持续性的效应及资本构成的调节作用，方法规范、结论有政策参考价值。",[267],{"name":262,"url":260},[129,269,270,271,272],"农业大数据","农业政策","双重差分","农村生态环境",[274,275],"农业大数据政策农村生态环境","Zhumiao Wang 农业大数据","农业大数据政策农村生态环境-3123",{"doi":20,"openalex_id":20,"authors":278,"venue":20,"cited_by_count":48,"oa_url":20,"card":279,"direction":283,"ingested_from":84},[],{"tldr":280,"method":281,"finding":282,"direction":283,"opportunity":284},"以2016年农业大数据政策试点为准自然实验，评估其对中国农村生态环境可持续性的影响。","2010-2024年271个城市面板数据，交错双重差分（DID）设计。","政策使农村生态可持续性提升约2.91%，效应随数字资本上升、随机械化上升而减弱。","数字乡村与农业信息化","可探究数字资本与机械资本的替代\u002F互补机制，及政策效应在非生产维度的异质性。","2026-09-22T00:05:38.376954Z",{"id":287,"title":288,"url":289,"summary":290,"summary_zh":20,"content":291,"source_name":292,"source_url":20,"published_at":293,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":263,"score_detail":294,"sources":297,"tags":299,"search_phrases":303,"slug":306,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":307},3100,"秋实满田智赋丰年——中国移动(成都)产业研究院\"谷丰登\"农业大模型赋能山西大同玉米单产提升试点亩产 2481 斤较非试点增产 15.5%","https:\u002F\u002Fiot.youth.cn\u002Fyw\u002F202609\u002Ft20260921_16881000.htm","9-21 中国青年网物联网频道报道中国移动(成都)产业研究院秋收赋能：以\"九天大模型\"为底座自主研发\"谷丰登\"农业大模型、构建覆盖土壤分析\u002F品种优选\u002F精准水肥药方案\u002F产量预估全生命周期服务体系；联合中储粮打造行业首个储粮场景大模型\"稷元\"已落地 3 个中央储备粮库，粮食储存损失降至 0.2% 以下、化学药剂年使用量减少 1-2 次；牵头制定《农业大模型高质量数据集》《农业种植大模型应用测评规范》两项团体标准。山西大同玉米单产提升标杆项目依托空天地一体化监测+北斗高精定位+农业大模型实现玉米耕种管收全流程无人化作业，试点田亩产 2481 斤较非试点增产 15.5%，被农业农村部评为\"全国智慧农业建设典型案例\"。","九月的田野，稻菽飘香，又是一年丰收时。\n\n随着“十五五”规划的全面实施，农业农村现代化建设蹄疾步稳。传统“看天吃饭”的农业生产模式正在被改写，数字技术驱动下，丰收迎来科技赋能、全链提质、数智增效的全新发展阶段。\n\n当前正值金秋丰收的关键时期，中国移动（成都）产业研究院（以下简称“成研院”）充分发挥科技引领作用，贯通智慧种养、智能储粮、数字治理、产销对接全业务链路，推动数字技术与农业生产融合走深走实，为国家粮食安全与乡村全面振兴注入强劲数字动能。\n\n**科技强农：打造从田间到粮仓的“智慧大脑”**\n\n成研院聚焦AI育种创新、种植生产管理与粮食仓储等关键环节，以中国移动“九天大模型”为底座，自主研发谷丰登农业大模型，构建起全周期、智能化的农业生产服务体系，打造扎根田野的“身边的农业知识专家”。\n\n“藏粮于技”的关键，在于让技术真正下沉到田间地头。成研院打造国内首个种植综合农业大模型，覆盖土壤分析、品种优选、精准水肥药方案、产量预估等全生命周期服务，实现“信息随手握、种养全程导、在线有人帮”。在山西大同玉米单产提升标杆项目中，成研院构建“良田、良种、良机、良法”融合体系，依托空天地一体化监测、北斗高精定位与农业大模型三大核心能力，实现玉米耕、种、管、收全流程无人化作业。当年秋收，试点田亩产达2481斤，较非试点区域增产15.5％，被农业农村部评为“全国智慧农业建设典型案例”。\n\n丰产更要保收，储粮减损是守住丰收成果、保障粮食安全的关键一环。成研院联合中储粮打造行业首个储粮场景大模型“稷元”，内置二十余万条储粮知识单元及千余本专业文献，结合智能语音助手“粮小助”，实时采集、动态监测各类粮情核心指标，智能预判粮情变化趋势，提前预警仓储虫害风险，自动生成仓储调控最优方案，同时采用一体化集成设计，适配粮库现有系统，实现核心业务在库内闭环处理，严守粮食仓储信息安全底线。目前，“稷元”大模型已在中储粮三个中央储备粮库落地，粮食储存损失降至0.2%以下，化学药剂年使用量减少1—2次，大幅提升粮食仓储安全水平，守住丰收成果、筑牢储粮安全防线。\n\n此外，成研院牵头制定《农业大模型高质量数据集》《农业种植大模型应用测评规范》两项团体标准，填补行业规范空白，为大模型规范化、规模化应用筑牢基础。\n\n![Image 1](https:\u002F\u002Fiot.youth.cn\u002Fyw\u002F202609\u002FW020260921554681104915.png)\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fiot.youth.cn\u002Fyw\u002F202609\u002FW020260921554681314335.png)\n\n**数字惠农：激活基层治理民生温度**\n\n成研院以数字技术创新破解基层治理痛点、赋能民生服务、激活乡村发展动能，推动数字技术真正扎根田野、服务农民。\n\n在传承着焦裕禄精神的河南兰考葡萄架乡，成研院打造的数字乡村平台全面落地应用。平台贯通乡、村两级业务全链条，整合民政、社保、农业等多部门数据资源，实现“一次采集、多方复用”。平台提供20余项高频服务“掌上办”，让“数据多跑路、群众少跑腿”，并依托AI智能预警，推动基层治理高效化、智能化。目前，平台已覆盖全乡20个行政村，累计收录人口数据超3万条，助力基层干部事务性工作量降低60%以上，实现网格管理一屏总览、AI智能安防实时监测、积分激励激活村民参与，打通基层治理“最后一公里”。\n\n在甘肃积石山县团结村，智慧乡村大脑聚焦民族地区灾后重建与乡村振兴，集成灾后重建、乡村振兴、民族团结、服务治理、综合监测五大模块，一屏统揽耕地分布、帮扶进展、集体经济、群众诉求等村庄“家底”，为村委科学决策提供精准支撑。同时，村里为50户重点关爱家庭免费安装一键呼叫终端，直连紧急救助与亲情通话，让乡村治理更有精度与温度。\n\n**产业富农：搭建产销双向联通桥梁**\n\n从培育乡村产业带头人到打通农产品出村进城通道，成研院以数字技术为纽带，一头连着田间地头的生产者，一头连着广阔市场的消费者，让好产品卖出好价钱，让乡村产业真正活起来、强起来。\n\n作为农业农村部“头雁”项目的技术支撑方，成研院为“头雁”人才培育系统提供的全方位信息化支撑。目前，“头雁”平台已覆盖全国31省份，累计服务7万余名乡村产业带头人，为乡村培育“造血种子”。\n\n如果说头雁工程是为乡村培育“造血种子”，那么“陆海优品公共服务平台”就是为乡村产业打通“出村进城、走向世界”的黄金通道。平台开设免费电商、直播、品控等培训，助力800多万农民转型“新农人”，推动中国移动对口帮扶的五省（区）八县、成渝地区双城经济圈特色农产品实现精准产销对接。目前，平台已带动超2000万元消费帮扶、实现3亿元农产品出口额，服务全国超600万用户，以数智力量畅通国内国际双循环。\n\n丰收，不再只是田野里的金黄稻浪，更是数据流中奔涌的智慧动能。当技术真正扎根泥土，当数字红利真正惠及农民，丰收便有了更坚实的支撑，乡村便有了更持久的活力。面向未来，成研院将继续以数智之力深耕沃土，让“藏粮于技”落地生根，让“数字乡村”可感可及，在广袤田野上书写属于新时代的丰收故事。","中国青年网","2026-09-21T00:00:00Z",{"impact":60,"substance":96,"depth":295,"authority":122,"freshness":33,"relevant":34,"comment":296},16,"央媒报道的农业大模型落地标杆案例，含亩产2481斤、增产15.5%、储粮损失降至0.2%等硬数据，产业示范价值突出，值得进入每日精选。",[298],{"name":292,"url":289},[129,67,39,300,301,302],"农业大模型","玉米单产提升","粮食仓储",[304,305],"中国移动谷丰登农业大模型","山西大同玉米亩产2481斤","中国移动谷丰登农业大模型-3100","2026-09-22T00:05:33.912382Z",{"id":309,"title":310,"url":311,"summary":312,"summary_zh":20,"content":313,"source_name":314,"source_url":20,"published_at":315,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":263,"score_detail":316,"sources":319,"tags":321,"search_phrases":324,"slug":327,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":328},3090,"数智活水润乡村——人民论坛网深度解读《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》","https:\u002F\u002Fnews.cyol.com\u002Fgb\u002Fqingping\u002Farticles\u002F2026-09\u002F22\u002Fcontent_6zE780Sd0q.html","9-22 中青在线刊发人民论坛网署名文章《数智活水润乡村》。文章系统解读中央网信办、农业农村部、工信部联合印发的《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030 年)》：从田间\"新农具\"到助农增收直播间\"新农活\"，数字技术全方位赋能乡村治理、产业发展与民生提质。8 项主要发展指标中，到 2030 年农村网络零售额将从 2025 年的 3 万亿元提升到 3.5 万亿元；农村成年人具备初级及以上数字素养与技能的占比要提升至 55%。文章强调数字兴则乡村兴，AI 数字人主播、智能语音政策宣讲员、村级政务智能机器人将共同支撑数字乡村建设全面提速。","近日，中央网信办、农业农村部、工业和信息化部联合印发《数字乡村高质量发展行动计划（2026—2030年）》，明确了“十五五”时期推进数字乡村高质量发展的思路目标、重点任务和政策举措。如今，从高效便捷的田间“新农具”，到助农增收的直播间“新农活”，数字技术全方位赋能乡村治理、产业发展与民生提质，为乡村全面振兴注入强劲数智动能。\n\n推进数字乡村建设向纵深发展，不止于乡村网络基础设施的全面升级，更在于智能数字工具深度扎根乡村基层治理各场景，让乡村治理更高效、更精细、更便民。各地乡村积极活用人工智能优势，让其化身专属政策宣讲员，依托智能语音、方言适配等功能，常态化解读惠农补贴、医保社保、乡村建设等各类惠民政策，打破时空限制，将政策条文转化为接地气、听得懂的家常话语，让惠民政策直达民心。\n\n同时，智能机器人搭载智能导办、材料预审、信息推送等功能，深度融入村级政务服务体系，助力村民高频事项“全程网办、便捷快办”，大幅提升乡村政务服务效率。在乡村应急预警、网格管理、人居环境整治等工作中，智能监测体系精准助力乡村精细化治理，持续优化乡村治理模式，以科技力量筑牢乡村善治根基，让数字化治理红利惠及千家万户。\n\n在很多地方，数字技术深入乡村产业一线，成为助力农户增收、激活乡村业态的新力量。依托数字化技术优势，AI数字人主播打破传统直播间的时间、人力限制，可全天候值守电商直播间，生动推介乡村特色农产品、展示非遗手工技艺、传播乡土文旅资源，让藏在深山田野的优质物产、特色文化走出乡村、走向全国。\n\n在数智化工具的赋能加持下，乡村数字经济持续蓬勃发展，2025年农村网络零售额已突破3万亿元，乡村电商新业态不断壮大，乡村主播、农货选品师等新职业持续涌现。数字技术有效补齐乡村电商人才缺口、降低乡村创业门槛，搭建起高效畅通的农产品上行通道，让线上流量转化为产业增量、农户收益，以数字新业态激活乡村产业新活力，为产业振兴赋能增效。\n\n随着数字乡村建设持续深化，乡村数字素养培育工作稳步推进，到2030年我国农村成年人具备初级及以上数字素养与技能的占比要提升至55%，越来越多村民将熟练运用数字工具、拥抱数字红利。\n\n数字兴则乡村兴。各地要持续用好数字技术这把“金钥匙”，深耕乡村应用场景、拓宽赋能边界，让智能新农具扎根田野、数字新农活落地生根，持续释放数字乡村发展红利，全方位助力农业提质、农民增收，为乡村全面振兴注入源源不断的新动能。（唐代远）\n\n【责任编辑：郭艳丽】","中青在线·人民论坛网","2026-09-21T23:00:00Z",{"impact":95,"substance":317,"depth":32,"authority":122,"freshness":33,"relevant":34,"comment":318},20,"三部门联合印发数字乡村五年行动计划，属全国性政策解读，含3万亿网络零售额、2030年数字素养55%等关键数据，时效性强，值得进入每日精选。",[320],{"name":314,"url":311},[128,129,322,39,323],"乡村治理","数字素养",[325,326],"中央网信办农业农村部数字乡村","农业人工智能乡村治理农村电商数字乡村","中央网信办农业农村部数字乡村-3090","2026-09-22T00:05:32.821988Z",{"id":330,"title":331,"url":332,"summary":333,"summary_zh":20,"content":334,"source_name":335,"source_url":20,"published_at":336,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":337,"score_detail":338,"sources":340,"tags":342,"search_phrases":347,"slug":350,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":351},3096,"央广网\"晶采观察\"：新质生产力驱动助力端牢\"中国饭碗\"——AI 稻种大模型落地眉山永丰村 300 亩试点","https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Farticle\u002F7687556983016194614\u002F","9-20 央广网刊发\"晶采观察\"专题：今年秋收看丰收还要看\"算法\"下田、数据说话，从种到收从购到储以科技为引领以政策为托底的全链条保障网加速成型。四川眉山永丰村 300 亩试点田首次应用水稻专属 AI 大模型，土壤墒情传感器、卫星遥感、无人机巡田持续回传数据，AI 根据实时数据自动判读生育阶段输出分田块分时段补水追肥防控建议、最佳开镰日期由算法测算得出；湖北钟祥磷矿镇万亩玉米基地 4 台搭载高精度北斗自动驾驶系统的无人收割机同步下地、自动对行精准收割、日夜不间断作业。2026 年中央一号文件明确\"因地制宜发展农业新质生产力\"，中央财政农机补贴实行\"优机优补\"。","## 晶采观察丨新质生产力驱动助力端牢“中国饭碗”\n\n2026-09-20 18:07·[央广网](https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Fc\u002Fuser\u002Ftoken\u002FMS4wLjABAAAAiR6RuL6xARCa1a88UYsGDkFIn-3CItRPyJJaR4Ym4C8\u002F?source=tuwen_detail)\n\n视频加载中...\n\n金秋九月，正是丰收好时节。今年秋收，丰收的成色里多了一层新意：以往看丰收，看的是天帮忙、人努力；今年看丰收，还要看“算法”下田、数据说话。从种到收、从购到储，一条以科技为引领、以政策为托底的全链条保障网正在加速成型。这不仅是产量的丰收，更是农业生产方式的转型、体系的升级。\n\n![Image 1](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-axegupay5k\u002Fdd70560782464effb305b14f99348f77~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1790640383&x-signature=iUx0vTeYwSEBqsgePx06VCZSdyk%3D)\n江苏泗洪：稻种收割忙\n\n最直观的变化，是农业生产正从经验驱动转向数据驱动。比如，在四川眉山永丰村，300亩试点田首次应用水稻专属AI大模型，土壤墒情传感器、卫星遥感、无人机巡田持续回传数据，AI根据实时数据自动判读生育阶段，输出分田块、分时段的补水、追肥、防控建议，连最佳开镰日期都由算法测算得出。在湖北钟祥磷矿镇万亩玉米基地，4台搭载高精度北斗自动驾驶系统的无人收割机同步下地，自动对行、精准收割，全程无需人工值守，日夜不间断作业。\n\n可见，农业新质生产力正在落地——数据成为新农资，算法成为新农具，种地不再只靠“老把式”。政策也在顺势引导，2026年中央一号文件明确“因地制宜发展农业新质生产力”，中央财政农机补贴实行“优机优补”，智能农机转型已是国家层面的战略方向。\n\n![Image 2](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F709e40bd1de1ebdbd03de1aa1c15b108~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1790640383&x-signature=GJ6ZtSE7ISAn5WlQx%2BUIdU48UqU%3D)\n重庆：无人驾驶收割机助力水稻收割\n\n农业现代化，既要靠科技突破，也要靠制度护航。不过，丰收之后，粮食能否顺畅进入大国粮仓，同样考验治理能力。全国累计收购小麦1亿吨、早籼稻1200万吨，进度略快于上年；秋粮旺季收购预计3.5亿吨左右，仓容、资金、人员均已到位，最低收购价预案及时启动。这体现的是“政策托底+市场主导”的收储机制日趋成熟。粮食收购不只是把粮收上来，更是稳预期、稳市场、稳农民收益。仓等粮、钱等粮，农民才能卖得出、卖得好。\n\n最后，再来看一组8月最新数据：粮食价格同比下降0.6%，食品价格降幅收窄至1.4%，供应充足、价格平稳。这说明调控有度、储备有力。种粮农民收益有保障，国家粮食安全才有根基。智慧农业提升产能，收储体系消化产量，价格机制稳定预期，三者协同，才是今年丰收更深层的意义。而这三者协同，最终都落在从种到收、从购到储的全链条保障网上。\n\n手中有粮，心中不慌。14亿多人的饭碗，正因“智”的注入和“链”的稳固，端得更稳、更牢。\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fp3-sign.toutiaoimg.com\u002Ftos-cn-i-tjoges91tu\u002F9ee6627d3be3326c191b7b961baeaf38~tplv-tt-origin-web:gif.jpeg?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1790640383&x-signature=IhZnGMa6NgkgT4RawrqODJf4pyk%3D)\n**晶采观察，下期见！**\n\n编审：伍刚\n\n统筹：王薇赵净\n\n记者：王晶\n\n剪辑：夏雨菲（实习）杜文晗\n\n设计：汤宇玲\n\n**央广网“晶采观察工作室”出品**\n\n**更多精彩资讯请在应用市场下载“央广网”客户端。欢迎提供新闻线索，24小时报料热线400-800-0088；消费者也可通过央广网“啄木鸟消费者投诉平台”线上投诉。版权声明：本文章版权归属央广网所有，未经授权不得转载。转载请联系：cnrbanquan@cnr.cn，不尊重原创的行为我们将追究责任。**","央广网","2026-09-20T10:07:00Z",83,{"impact":60,"substance":317,"depth":97,"authority":62,"freshness":98,"relevant":34,"comment":339},"央媒综合报道，首次披露水稻专属AI大模型300亩试点落地细节，兼具政策、技术与收储数据，信息增量足，值得进入每日精选。",[341],{"name":335,"url":332},[67,39,343,344,345,346],"农业新质生产力","无人收割机","水稻AI大模型","粮食收储",[348,349],"眉山永丰村水稻AI大模型","北斗无人收割机玉米","眉山永丰村水稻AI大模型-3096","2026-09-22T00:05:33.465322Z",{"id":353,"title":354,"url":355,"summary":356,"summary_zh":20,"content":357,"source_name":358,"source_url":20,"published_at":359,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":360,"score_detail":361,"sources":364,"tags":366,"search_phrases":371,"slug":374,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":375},3112,"福建省农科院田大刚团队《分子植物病理学》发文——水稻 OsASA2 类病斑突变体对稻瘟病和白叶枯病具广谱抗性","https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Farticle\u002F7686778413440352803\u002F","福建省农业科学院生物技术研究所田大刚研究员团队在国际期刊《分子植物病理学》发表最新研究成果：发现 OsASA2 基因突变可通过调节邻氨基苯甲酸合成酶活性赋予水稻广谱抗病性。该基因编码的蛋白质是邻氨基苯甲酸合成酶的重要组成部分，参与水稻色氨酸合成；正常情况下该基因通过与其他多个基因合作维持色氨酸正常合成，发生突变后不仅不会导致植物免疫功能丧失，反而会增强邻氨基苯甲酸合成酶活性，通过一系列连锁反应促进色氨酸大量合成、显著提升水稻整体抗病性。研究团队联合福建农林大学、闽江大学筛选到对稻瘟病和白叶枯病都有良好抗性的类病斑突变体株系，为抗病育种提供全新思路、突破依赖化学农药防治模式。","## 福建水稻通用“免疫盾牌”有了新发现\n\n2026-09-18 15:46·[新福建](https:\u002F\u002Fwww.toutiao.com\u002Fc\u002Fuser\u002Ftoken\u002FMS4wLjABAAAATKGnSmfRr444PXriI6oF75EcyMGATDSKSzQTvsDcPas\u002F?source=tuwen_detail)\n\n近日，福建省农业科学院生物技术研究所田大刚研究员团队在国际期刊《分子植物病理学》发表最新研究成果。该研究发现了一个新的基因突变，可通过调节相关酶的活性，赋予水稻广谱抗病性。这为作物抗病育种提供了全新思路。\n\n作为全球重要的粮食作物之一，水稻在生产上受到稻瘟病、白叶枯病等多种病害威胁。其中，被称为“水稻癌症”的稻瘟病，是一种毁灭性的真菌病害，广泛分布于世界各个稻区，每年造成数十亿美元的经济损失。\n\n“培育种植广谱抗病品种，是实现水稻病害绿色防控最经济有效的措施，对保障粮食安全具有重要意义。”田大刚说，目前，国内外对植物抗病分子机制的研究尚不充分，虽已克隆出多个水稻抗病基因，但大多是“一把钥匙配一把锁”，生产上仍缺乏具有广谱基础抗性的有效种质。\n\n如何为水稻装上通用“免疫盾牌”？研究团队将目光投向了一种特殊的资源——类病斑突变体材料。\n\n众所周知，植物在遭遇病原菌入侵时，便会激活免疫反应，触发局部细胞死亡，产生肉眼可见的病斑，从而把病原菌“困住”——这个过程叫作超敏反应。类病斑突变体与众不同：即便没有病原菌侵染，也会启动内部防御机制，自发产生超敏反应，长出类似病斑的坏死斑点。它们通常具有广谱抗病性，是探索植物抗病性机制和育种应用的理想材料。\n\n田大刚团队联合福建农林大学、闽江大学等研究团队，筛选到了一个对稻瘟病和白叶枯病都有良好抗性的类病斑突变体株系。个中奥秘，源自一个名为ＯｓＡＳＡ2的基因发生了突变。\n\nＯｓＡＳＡ2基因编码产生的蛋白质，是邻氨基苯甲酸合成酶的重要组成部分。后者参与水稻色氨酸的合成，这种氨基酸与植物免疫、生长调控等功能密切相关。在正常情况下，该基因通过与其他多个不同基因的合作，维持水稻体内色氨酸的正常合成；当它发生突变后，不仅不会导致植物免疫功能丧失，反而会增强邻氨基苯甲酸合成酶的活性，并通过一系列连锁反应，促进色氨酸大量合成，显著提升水稻整体抗病性。\n\n“摸清了这条代谢通路，为抗病育种提供了新思路。”田大刚说，研究团队正进一步解析病害诱导邻氨基苯甲酸合成酶活性的分子机制，以期构建抗病作物遗传育种技术体系，从而突破当前依赖化学农药的防治模式，实现降本增效、环境友好和粮食安全。\n\n来源：福建日报","福建省农业科学院·福建日报","2026-09-18T07:46:00Z",82,{"impact":96,"substance":96,"depth":31,"authority":122,"freshness":362,"relevant":34,"comment":363},7,"省级农科院团队在国际期刊发表水稻广谱抗病基因新发现，结论明确、育种应用价值高，值得进入每日精选。",[365],{"name":358,"url":355},[40,367,368,369,370],"粮食安全","广谱抗性","水稻抗病育种","类病斑突变体",[372,373],"福建省农科院田大刚水稻","OsASA2 类病斑突变体稻瘟病","福建省农科院田大刚水稻-3112","2026-09-22T00:05:36.177219Z",{"id":377,"title":378,"url":379,"summary":380,"summary_zh":20,"content":381,"source_name":382,"source_url":20,"published_at":383,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":384,"score_detail":385,"sources":387,"tags":389,"search_phrases":395,"slug":398,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":399},3102,"六省联动攻坚黄淮海粮油丰产提质——江苏安徽河北湖南湖北河南六省农科院发起\"黄淮海粮油作物大面积单产提升技术联盟\"","http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html","9-21 新华网河南频道报道：9-20 黄淮海粮油作物大面积单产提升战略研讨暨河南省农科院第二届科企融合发展大会在郑州开幕。大会采用\"1+3+N\"活动架构，集中展示河南省农业领域 161 个新品种、103 项新技术、24 项新产品，现场促成战略合作、科技成果转让签约总金额达 7985 万元。江苏、安徽、河北、湖南、湖北、河南六省农业科学院联合发起成立\"黄淮海粮油作物大面积单产提升技术联盟\"，打破地域\u002F单位壁垒、整合六省科研平台人才技术资源，构建跨区域产学研协同创新体系。大会同步启动河南省农科系统\"促秋收抓秋种保丰收\"行动。","[![Image 1](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html)](javascript:void(0))\n\n![Image 2](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Findex2023\u002Fmobile\u002Fimages\u002Flogo.png)_河南频道_\n\n[网站无障碍](javascript:void(0))\n\n[![Image 3](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Findex2023\u002Fmobile\u002Fimages\u002Fmac.png)_PC版本_](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002F?f=pad)\n\n[](http:\u002F\u002Fso.news.cn\u002Fmobile\u002Findex)\n\n[首页](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fha.htm)[河南要闻](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fnews\u002Findex.htm)[头条](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fheadlines\u002Findex.htm)[图片](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fphoto\u002Fnewsphoto\u002Findex.htm)[新华视频](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fvideo\u002Fvideonews\u002Findex.htm)[本网原创](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Foriginal\u002Findex.htm)[新华访谈](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Finterview\u002Findex.htm)[新华社记者看河南](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Freporter\u002Findex.htm)[河南省领导活动报道集](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fhnldhdbd\u002Findex.htm)\n\n![Image 4](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Findex2023\u002Fmobile\u002Fimages\u002Flogo.png)_河南频道_\n\n网站地图\n\n* [频道首页](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002F)\n* [河南要闻](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fnews\u002Findex.htm)\n* [头条](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fheadlines\u002Findex.htm)\n* [图片](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fphoto\u002Fnewsphoto\u002Findex.htm)\n* [本网原创](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Foriginal\u002Findex.htm)\n* [新华访谈](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Finterview\u002Findex.htm)\n* [直播](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Flive\u002Findex.htm)\n* [新华社记者看河南](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Freporter\u002Findex.htm)\n* [领导活动报道集](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fhnldhdbd\u002Findex.htm)\n* [廉政](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Flianzheng\u002Findex.htm)\n* [人事](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Frenshi\u002Findex.htm)\n* [新华视频](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fvideo\u002Fvideonews\u002Findex.htm)\n* [专题](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fspecial\u002Fhotspecial\u002Findex.htm)\n* [网群推广](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fwangqun\u002Findex.htm)\n* [地方动态](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Ftbtj\u002Findex.htm)\n* [乡村振兴](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fxczx\u002Findex.htm)\n* [工业能源](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fgyny\u002Findex.htm)\n* [科教兴省](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fkjxs\u002Findex.htm)\n* [民生社会](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fmssh\u002Findex.htm)\n* [医疗健康](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fyljk\u002Findex.htm)\n* [金融兴豫](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fjrxy\u002Findex.htm)\n* [文旅新探](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fwlxt\u002Findex.htm)\n* [豫股百家](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fygbj\u002Findex.htm)\n\n地方频道\n\n* [北京](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fbj.htm)\n* [天津](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Ftj.htm)\n* [河北](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fhe.htm)\n* [山西](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fsx.htm)\n* [辽宁](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fln.htm)\n* [吉林](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fjl.htm)\n* [上海](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fsh.htm)\n* [江苏](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fjs.htm)\n* [浙江](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fzj.htm)\n* [安徽](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fah.htm)\n* [福建](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Ffj.htm)\n* [江西](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fjx.htm)\n* [山东](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fsd.htm)\n* [河南](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fha.htm)\n* [湖北](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fhb.htm)\n* [湖南](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fhn.htm)\n* [广东](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fgd.htm)\n* [广西](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fgx.htm)\n* [海南](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fhq.htm)\n* [重庆](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fcq.htm)\n* [四川](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fsc.htm)\n* [贵州](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fgz.htm)\n* [云南](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fyn.htm)\n* [西藏](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fxz.htm)\n* [陕西](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fsn.htm)\n* [甘肃](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fgs.htm)\n* [青海](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fqh.htm)\n* [宁夏](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fnx.htm)\n* [新疆](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fxj.htm)\n* [内蒙古](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fnmg.htm)\n* [黑龙江](http:\u002F\u002Fm.news.cn\u002Fhlj.htm)\n\n多语种频道\n\n* [English](https:\u002F\u002Fenglish.news.cn\u002Fhome.htm)\n* [Español](https:\u002F\u002Fspanish.news.cn\u002Findex.htm)\n* [Français](https:\u002F\u002Ffrench.news.cn\u002Findex.htm)\n* [عربى](https:\u002F\u002Farabic.news.cn\u002Findex.htm)\n* [Русский язык](https:\u002F\u002Frussian.news.cn\u002Findex.htm)\n* [日本語](https:\u002F\u002Fjp.news.cn\u002Findex.htm)\n* [한국어](https:\u002F\u002Fkr.news.cn\u002Findex.htm)\n* [Deutsch](https:\u002F\u002Fgerman.news.cn\u002Findex.htm)\n* [Português](https:\u002F\u002Fportuguese.news.cn\u002Findex.htm)\n\n[新华社](http:\u002F\u002Fwww.news.cn\u002Fxinhuashe\u002F)\n\n[新华网首页](http:\u002F\u002Fwww.news.cn\u002F)\n\n地方频道\n\n[北京](http:\u002F\u002Fwww.bj.news.cn\u002F)[天津](http:\u002F\u002Fwww.tj.news.cn\u002F)[河北](http:\u002F\u002Fwww.he.news.cn\u002F)[山西](http:\u002F\u002Fwww.sx.news.cn\u002F)[辽宁](http:\u002F\u002Fwww.ln.news.cn\u002F)[吉林](http:\u002F\u002Fwww.jl.news.cn\u002F)[上海](http:\u002F\u002Fwww.sh.news.cn\u002F)[江苏](http:\u002F\u002Fwww.js.news.cn\u002F)[浙江](http:\u002F\u002Fwww.zj.news.cn\u002F)[安徽](http:\u002F\u002Fwww.ah.news.cn\u002F)[福建](http:\u002F\u002Fwww.fj.news.cn\u002F)[江西](http:\u002F\u002Fwww.jx.news.cn\u002F)[山东](http:\u002F\u002Fwww.sd.news.cn\u002F)[河南](http:\u002F\u002Fwww.ha.news.cn\u002F)[湖北](http:\u002F\u002Fwww.hb.news.cn\u002F)[湖南](http:\u002F\u002Fwww.hn.news.cn\u002F)[广东](http:\u002F\u002Fwww.gd.news.cn\u002F)[广西](http:\u002F\u002Fwww.gx.news.cn\u002F)[海南](http:\u002F\u002Fwww.hq.news.cn\u002F)[重庆](http:\u002F\u002Fwww.cq.news.cn\u002F)[四川](http:\u002F\u002Fwww.sc.news.cn\u002F)[贵州](http:\u002F\u002Fwww.gz.news.cn\u002F)[云南](http:\u002F\u002Fwww.yn.news.cn\u002F)[西藏](http:\u002F\u002Ftibet.news.cn\u002F)[陕西](http:\u002F\u002Fwww.sn.news.cn\u002F)[甘肃](http:\u002F\u002Fwww.gs.news.cn\u002F)[青海](http:\u002F\u002Fwww.qh.news.cn\u002F)[宁夏](http:\u002F\u002Fwww.nx.news.cn\u002F)[新疆](http:\u002F\u002Fwww.xj.news.cn\u002F)[内蒙古](http:\u002F\u002Fwww.nmg.news.cn\u002F)[黑龙江](http:\u002F\u002Fwww.hlj.news.cn\u002F)[兵团](http:\u002F\u002Fbt.news.cn\u002F)[无锡](http:\u002F\u002Fwx.news.cn\u002F)[长三角](http:\u002F\u002Fcsj.news.cn\u002F)\n\n新华报刊\n\n[新华每日电讯](http:\u002F\u002Fmrdx.xinhuanet.com\u002Findex.htm)[经济参考](http:\u002F\u002Fwww.jjckb.cn\u002F)[瞭望](http:\u002F\u002Flw.news.cn\u002F)[半月谈](http:\u002F\u002Fwww.banyuetan.org\u002F)[中证报](http:\u002F\u002Fwww.cs.com.cn\u002F)[上证报](http:\u002F\u002Fwww.cnstock.com\u002F)[中国记者](http:\u002F\u002Fpaper.news.cn\u002Fbkdy\u002Fzgjz.htm)[中国名牌](http:\u002F\u002Fwww.chinatopbrands.net\u002Findex.htm)[中国传媒科技](http:\u002F\u002Fwww.scimedia.cn\u002F)[环球](http:\u002F\u002Fwww.news.cn\u002Fglobe\u002Fglobe.htm)[瞭望东方周刊](http:\u002F\u002Fpaper.news.cn\u002Fbkdy\u002Flwdf.htm)[参考消息](http:\u002F\u002Fwww.cankaoxiaoxi.com\u002F)[新华出版社](http:\u002F\u002Fwww.xinhuapub.com\u002F)[财经国家周刊](https:\u002F\u002Fwww.lwinst.com\u002FLiems\u002Fweb\u002FgetMoreJournal.htm?type=02)\n\n[中国政府网](http:\u002F\u002Fwww.gov.cn\u002F)\n\n[中文\u002F繁体](http:\u002F\u002Fbig5.news.cn\u002Fgate\u002Fbig5\u002Fha.news.cn)\n\n[网站无障碍](javascript:void(0))\n\n客户端\n\n![Image 5](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Findex2023\u002Fpc\u002Fimages\u002Fqrcode-app.png)\n\n手机版\n\n![Image 6](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Findex2023\u002Fpc\u002Fimages\u002Fqrcode-wap.png)\n\n[站内搜索](http:\u002F\u002Fso.news.cn\u002F)\n\n[网络举报专区](https:\u002F\u002Fwww.12377.cn\u002F)\n\n[![Image 7](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Findex2023\u002Fpc\u002Fimages\u002Flogo.png)](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002F)\n\n新华通讯社主办[公司官网](http:\u002F\u002Fwww.news.cn\u002Fcompany\u002F)股票代码：_603888_\n\n[首页](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002F)[要闻](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fnews\u002Findex.htm)[头条](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fheadlines\u002Findex.htm)[图片](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fphoto\u002Fnewsphoto\u002Findex.htm)[视频](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fvideo\u002Fvideonews\u002Findex.htm)[新华社记者看河南](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Freporter\u002Findex.htm)[地方动态](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Ftbtj\u002Findex.htm)[文旅新探](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fwlxt\u002Findex.htm)[新华访谈](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Finterview\u002Findex.htm)[本网原创](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Foriginal\u002Findex.htm)\n\n更多栏目\n\n[豫股百家](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fygbj\u002Findex.htm)[乡村振兴](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fxczx\u002Findex.htm)[工业能源](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fgyny\u002Findex.htm)[科教兴省](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fkjxs\u002Findex.htm)[民生社会](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fmssh\u002Findex.htm)\n\n[医疗健康](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fyljk\u002Findex.htm)[金融兴豫](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fjrxy\u002Findex.htm)[廉政](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Flianzheng\u002Findex.htm)[人事](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Frenshi\u002Findex.htm)[热点专题](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fspecial\u002Fhotspecial\u002Findex.htm)[网群推广](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002Fwangqun\u002Findex.htm)\n\n 以科创护粮安以融合强农兴六省联动攻坚黄淮海粮油丰产提质-新华网河南频道 \n\n![Image 8](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Fdetail2023\u002Fimages\u002Fewm.png)\n\n[](http:\u002F\u002Fservice.weibo.com\u002Fshare\u002Fshare.php?url=http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html&title=%E4%BB%A5%E7%A7%91%E5%88%9B%E6%8A%A4%E7%B2%AE%E5%AE%89%20%E4%BB%A5%E8%9E%8D%E5%90%88%E5%BC%BA%E5%86%9C%E5%85%B4%20%E5%85%AD%E7%9C%81%E8%81%94%E5%8A%A8%E6%94%BB%E5%9D%9A%E9%BB%84%E6%B7%AE%E6%B5%B7%E7%B2%AE%E6%B2%B9%E4%B8%B0%E4%BA%A7%E6%8F%90%E8%B4%A8)\n\n![Image 9](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fzxcode_20260921f2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae.jpg)\n\n![Image 10](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html)\n\n![Image 11](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Fdetail2023\u002Fimages\u002Fqrcode-app.png)\n\n[新华网](http:\u002F\u002Fwww.news.cn\u002F)>[新华网河南](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002F)>[新闻](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002F)> 正文\n\n_2026_ 09\u002F21 19:58:54\n\n来源：新华网 \n\n# 以科创护粮安以融合强农兴六省联动攻坚黄淮海粮油丰产提质\n\n[Audio 2](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html)\n\n字体：小中大\n\n 分享到：[](javascript:void(0))[](http:\u002F\u002Fservice.weibo.com\u002Fshare\u002Fshare.php?url=http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html&title=%E4%BB%A5%E7%A7%91%E5%88%9B%E6%8A%A4%E7%B2%AE%E5%AE%89%20%E4%BB%A5%E8%9E%8D%E5%90%88%E5%BC%BA%E5%86%9C%E5%85%B4%20%E5%85%AD%E7%9C%81%E8%81%94%E5%8A%A8%E6%94%BB%E5%9D%9A%E9%BB%84%E6%B7%AE%E6%B5%B7%E7%B2%AE%E6%B2%B9%E4%B8%B0%E4%BA%A7%E6%8F%90%E8%B4%A8)[](javascript:void(0))[](javascript:void(0))\n\n![Image 12](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fzxcode_20260921f2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae.jpg)\n\n![Image 13](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html)\n\n![Image 14](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Fdetail2023\u002Fimages\u002Fqrcode-app.png)\n\n# 以科创护粮安以融合强农兴六省联动攻坚黄淮海粮油丰产提质\n\n 2026-09-21 19:58:54 来源：新华网 \n\n9月20日，黄淮海粮油作物大面积单产提升战略研讨暨河南省农科院第二届科企融合发展大会在郑州开幕。\n\n本次大会以“科技创新护粮安·产业创新强中原”为主题，汇聚江苏、安徽、河北、湖南、湖北、河南六省的农业专家及行业企业代表，围绕粮油单产提升、科企深度融合、农业成果转化等方面进行研讨，共话农业发展，共谋粮食安全。\n\n大会采用“1+3+N”活动架构，通过1场主活动、3场核心活动、N场平行配套活动，集中展示全省农业领域161个新品种、103项新技术、24项新产品。现场促成战略合作、科技成果转让，签约总金额达7985万元，科企对接成果丰硕。同时，大会发布了2021年以来河南农科系统十大突破性成果，系统展示了近年来河南农业在科技创新、品种培育、技术集成、成果转化等方面取得的标志性进展。\n\n立足秋收秋种关键节点，大会正式启动河南省农科系统“促秋收抓秋种保丰收”行动。来自河南省农业科学院、18个地市农科院（所）及县所的代表共同按下启动装置，号召全省农科系统迅速行动，以科技赋能保障秋粮丰收。\n\n针对黄淮海粮食主产区跨区域生产难题，江苏、安徽、河北、湖南、湖北、河南六省农业科学院联合发起成立“黄淮海粮油作物大面积单产提升技术联盟”。联盟将打破地域、单位壁垒，整合六省科研平台、人才、技术资源，构建跨区域产学研协同创新体系，推动农业科研从分散探索向合力攻坚转变。\n\n大会同步举办为期两天的河南省农科系统科技成果展，设有院士成果展位，以及河南省农业科学院各科研所和院县共建单位成果专区、地市农科院（所）成果专区、优质企业专区、乡村示范村镇专区五大板块，集中呈现全省农业科研全景，全面展示科企融合成果与产业化应用的“河南方案”。\n\n本次大会由河南省农业科学院主办，河南种业集团协办，河南省农业科学院农作物种质资源研究所、河南农高种业科技有限公司、河南秋乐种业科技股份有限公司共同承办。（代文杰）\n\n[【纠错】](javascript:void(0);)\n\n![Image 15](http:\u002F\u002Fha.news.cn\u002Fhnstatics\u002Fhenanwebsite\u002Fdetail2023\u002Fimages\u002Fspace.gif)\n\n 【责任编辑:程文超谷婷婷】 \n\n阅读下一篇：\n\n[](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html###)\n\nCopyright © 2000 - 2026 XINHUANET.com All Rights Reserved.\n\n制作单位：新华网股份有限公司版权所有：新华网股份有限公司\n\n![Image 16](http:\u002F\u002Fwww.ha.xinhuanet.com\u002F20260921\u002Ff2d664b458bb4241a731c33a1dcbadae\u002Fc.html)\n\n 以科创护粮安以融合强农兴六省联动攻坚黄淮海粮油丰产提质","新华网","2026-09-21T11:58:00Z",81,{"impact":60,"substance":31,"depth":32,"authority":62,"freshness":25,"relevant":34,"comment":386},"六省农科院联合发起跨区域技术联盟，属省级协同的产业级进展，信息增量与时效性俱佳，值得进入每日精选。",[388],{"name":382,"url":379},[390,391,392,393,394],"单产提升","农科院","黄淮海","粮油作物","技术联盟",[396,397],"黄淮海粮油作物单产提升技术联盟","六省农科院单产提升","黄淮海粮油作物单产提升技术联盟-3102","2026-09-22T00:05:34.175435Z",{"id":401,"title":402,"url":403,"summary":404,"summary_zh":405,"content":20,"source_name":406,"source_url":403,"published_at":407,"category":57,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":384,"score_detail":408,"sources":410,"tags":412,"search_phrases":416,"slug":419,"view_count":48,"doi":420,"paper":421,"created_at":445},3054,"Assessment of mechanical damage in canola using X-ray radiography and deep learning","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.compag.2026.112350","Mechanical damage during post-harvest handling and processing can drastically impair the quality, germination potential, and market value of canola ( Brassica napus L.) seeds. Traditional visual inspection methods are subjective and limited to detecting external defects, often missing internal damage. This study presents a non-destructive approach for classifying mechanical damage in canola seeds using X-ray radiography combined with artificial intelligence techniques. Seeds at three moisture contents (6 %, 8 %, and 12 %) were subjected to four levels of impact energy (0, 3, 3.7, and 4.3 mJ), generating 3,029 radiographic images labelled into four levels of varying mechanical damage (no damage, low damage, medium damage, and high damage). Two analytical pipelines were developed. The first involved machine learning with 37 extracted features, including intensity-based metrics, texture descriptors, frequency-domain features, and Fast Fourier Transform (FFT) features. Support vector machine (SVM) and random forest (RF) models were developed and evaluated; the SVM achieved the highest accuracy of 74.01 % after feature selection. The second pipeline implemented deep learning via transfer learning on five pre-trained convolutional neural networks: MobileNetV2, EfficientNet-B0, Xception, ResNet50, and DenseNet121. Among these, MobileNetV2 achieved the highest accuracy of 91.42 %, outperforming all traditional machine learning models. The results demonstrate the potential of integrating radiographic imaging with artificial intelligence methods for rapid, reliable, and non-destructive classification of mechanical damage in canola seeds, paving the way for intelligent quality control systems in the oilseed supply chain.","油菜（Brassica napus L.）种子在采后处理和加工过程中的机械损伤会严重损害其品质、发芽潜力和市场价值。传统的视觉检测方法主观性强，且仅限于检测外部缺陷，往往无法发现内部损伤。本研究提出了一种利用X射线成像结合人工智能技术对油菜种子机械损伤进行无损分类的方法。将三种含水率（6%、8%和12%）的种子分别施加四个水平的冲击能量（0、3、3.7和4.3 mJ），共生成3,029张射线图像，并标注为四个不同程度的机械损伤等级（无损伤、低损伤、中等损伤和高损伤）。研究开发了两条分析流程。第一条采用机器学习方法，提取了37个特征，包括基于强度的指标、纹理描述符、频域特征以及快速傅里叶变换（FFT）特征，开发并评估了支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型，其中SVM在特征选择后达到了74.01%的最高准确率。第二条流程通过迁移学习在五个预训练卷积神经网络上实现深度学习：MobileNetV2、EfficientNet-B0、Xception、ResNet50和DenseNet121。其中，MobileNetV2达到了91.42%的最高准确率，优于所有传统机器学习模型。结果表明，将射线成像与人工智能方法相结合，有望实现对油菜种子机械损伤的快速、可靠且无损的分类，为油料种子供应链中的智能质量控制系统的建立奠定了基础。","Computers and Electronics in Agriculture","2026-09-20T00:00:00Z",{"impact":31,"substance":96,"depth":31,"authority":62,"freshness":33,"relevant":34,"comment":409},"将X射线成像与深度学习结合用于油菜籽内部机械损伤无损分级，方法新颖、数据规模可观，对油料供应链智能质控有参考价值。",[411],{"name":406,"url":403},[67,39,413,414,415],"无损检测","油菜","种子质量",[417,418],"X射线油菜籽机械损伤","MobileNetV2 种子无损检测","X射线油菜籽机械损伤-3054","10.1016\u002Fj.compag.2026.112350",{"doi":420,"openalex_id":422,"authors":423,"venue":406,"cited_by_count":48,"oa_url":403,"card":440,"direction":82,"ingested_from":255},"W7213778300",[424,426,429,431,434,437],{"name":425,"orcid":20},"M. Buragohain",{"name":427,"orcid":428},"L. G. Divyanth","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-1121-1642",{"name":430,"orcid":20},"Taranveer Singh",{"name":432,"orcid":433},"Muhammad Mudassir Arif Chaudhry","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-5316-4701",{"name":435,"orcid":436},"Jitendra Paliwal","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-1665-3626",{"name":438,"orcid":439},"Mohammad Nadimi","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-4550-7572",{"tldr":441,"method":442,"finding":443,"direction":82,"opportunity":444},"用X射线成像结合机器学习与深度学习，无损分类油菜籽机械损伤等级。","3029张X射线图像，提取37个特征训练SVM\u002FRF，并用五种预训练CNN迁移学","MobileNetV2准确率达91.42%，显著优于传统机器学习最高74.01%。","可拓展至多作物种子内部损伤实时检测，并融合高光谱或近红外实现便携式在线分选。","2026-09-21T23:30:02.090869Z",{"id":447,"title":448,"url":449,"summary":450,"summary_zh":20,"content":20,"source_name":142,"source_url":20,"published_at":143,"category":24,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":451,"score_detail":452,"sources":454,"tags":456,"search_phrases":461,"slug":464,"view_count":48,"doi":20,"paper":20,"created_at":465},3095,"从这扇窗,看见中国农业的底气——中国农业科学院第八届农科开放日观察","https:\u002F\u002Fszb.farmer.com.cn\u002Fnmrb\u002Fhtml\u002F2026\u002F20260922\u002F20260922_1\u002Fnmrb_20260922_13411_1_2102145214697279506.html","9-22 农民日报头版刊登对中国农业科学院第八届农科开放日的整版观察。9-19 启幕的开放日汇聚作物科学研究所、南京农业机械化研究所、植物保护研究所、蜜蜂研究所等所级展位：作物所野生稻\u002F地方杂粮种子标本扫码可查每份种质来历；南京农机化所多足转运机器人面向丘陵山地作业、可横移\u002F原地转向、4 条仿生机械腿遇障碍物灵活抬落、稳定背负 100 公斤农资与果品破解山区果品\"种得出、运不下\"难题；植保所无人机模拟操作台前排起小长队，让孩子们上手操控摇杆体验飞防作业；蜜蜂所无刺蜂\u002F熊蜂差异化授粉技术破解人工授粉费时费力、果品品质不稳难题。",80,{"impact":96,"substance":31,"depth":295,"authority":62,"freshness":25,"relevant":34,"comment":453},"全国性农科开放日观察，涵盖种质资源、丘陵山地农机、飞防与授粉技术，信息增量与时效性俱佳，值得进入每日精选。",[455],{"name":142,"url":449},[67,457,458,459,460],"农业机器人","种质资源","蜜蜂授粉","植保无人机",[462,463],"中国农科院农科开放日","南京农机化所多足转运机器人","中国农科院农科开放日-3095","2026-09-22T00:05:33.364777Z",{"id":467,"title":468,"url":469,"summary":470,"summary_zh":471,"content":20,"source_name":472,"source_url":469,"published_at":56,"category":57,"cover_url":20,"hotness":25,"is_selected":168,"score":451,"score_detail":473,"sources":475,"tags":477,"search_phrases":483,"slug":486,"view_count":48,"doi":487,"paper":488,"created_at":515},3084,"Spatiotemporal evolution and drivers of eco-environmental quality for sustainable rural tourism in China’s Yangtze River Basin: an explainable AI approach","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1080\u002F17538947.2026.2735566","Balancing tourism-driven growth (SDG 8.9) with terrestrial ecosystem conservation (SDG 15) is vital for sustainable watershed management. Focusing on 409 Key Rural Tourism Villages in China’s Yangtze River Basin, this study integrates Google Earth Engine and MODIS data to assess eco-environmental quality (EEQ) from 2000 to 2024 using the Remote Sensing Ecological Index (RSEI), employing an XGBoost-SHAP framework to decode driving mechanisms. Results indicate that these villages exhibit a clustered spatial distribution pattern, with three core agglomerations. The mean RSEI across all villages exceeds 0.73, indicating overall improvement and resilient recovery after 2020. However, a distinct north-south spatial disparity emerged: improved villages were predominantly concentrated north of the Yangtze River mainstem, whereas degraded villages clustered in the Taihu, Poyang, and Dongting Lake basins to the south. Elevation, land-use change, and temperature are the primary drivers, with a critical altitudinal threshold near 2,500 metres, where synergistic effects turn antagonistic. Although the XGBoost model achieved strong predictive performance (R2 = 0.853, RMSE = 0.071), 14.7% of the variance remains unexplained, suggesting the influence of additional unmeasured factors. These findings advance SDG 15 localisation by establishing spatial baselines and threshold-guided carrying-capacity regulations for watershed tourism governance.","在可持续流域管理中，平衡旅游驱动型增长（SDG 8.9）与陆地生态系统保护（SDG 15）至关重要。本研究以中国长江流域409个全国乡村旅游重点村为对象，集成Google Earth Engine与MODIS数据，基于遥感生态指数（RSEI）评估2000—2024年生态环境质量（EEQ），并采用XGBoost-SHAP框架解析其驱动机制。结果表明，这些村庄呈集聚型空间分布格局，形成三个核心集聚区。所有村庄的RSEI均值超过0.73，表明生态环境质量总体改善，并在2020年后呈现韧性恢复。然而，南北空间分异显著：改善型村庄主要集中于长江干流以北，而退化型村庄则聚集于以南的太湖、鄱阳湖和洞庭湖流域。海拔、土地利用变化和气温是主要驱动因子，在约2500 m处存在关键海拔阈值，超过该阈值后协同效应转为拮抗效应。尽管XGBoost模型具有较强预测性能（R² = 0.853，RMSE = 0.071），仍有14.7%的方差未能解释，提示其他未测因素的影响。本研究通过建立空间基线和阈值引导的承载力调控措施，推动了SDG 15的本土化，为流域旅游治理提供了依据。","International Journal of Digital Earth",{"impact":31,"substance":96,"depth":31,"authority":62,"freshness":98,"relevant":34,"comment":474},"基于GEE与MODIS的乡村文旅生态质量长时序评估，方法新颖、数据规模大，对流域旅游承载力治理有参考价值。",[476],{"name":472,"url":469},[478,479,480,481,482],"长江流域","遥感监测","乡村文旅","生态遥感","可持续旅游",[484,485],"长江流域乡村旅游生态质量","RSEI 遥感生态指数乡村","长江流域乡村旅游生态质量-3084","10.1080\u002F17538947.2026.2735566",{"doi":487,"openalex_id":489,"authors":490,"venue":472,"cited_by_count":48,"oa_url":508,"card":509,"direction":283,"ingested_from":255},"W7213546376",[491,493,496,498,500,502,505],{"name":492,"orcid":20},"Xiaojuan Zhang",{"name":494,"orcid":495},"Zhe Chen","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0001-7579-1968",{"name":497,"orcid":20},"Libin Guo",{"name":499,"orcid":20},"Guoyan Wang",{"name":501,"orcid":20},"Yongxiu Zhou",{"name":503,"orcid":504},"Hui Li","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-3565-1773",{"name":506,"orcid":507},"Zhongchang Sun","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-3219-0542","https:\u002F\u002Fwww.tandfonline.com\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1080\u002F17538947.2026.2735566?needAccess=true",{"tldr":510,"method":511,"finding":512,"direction":513,"opportunity":514},"评估长江流域409个乡村旅游村2000-2024年生态环境质量演变并解析驱动机制。","GEE与MODIS数据、RSEI指数、XGBoost-SHAP可解释AI框架。","整体EEQ改善但南北分异明显，海拔、土地利用与温度为主导驱动，2500米为协同转拮抗阈值。","农业绿色发展与碳","可探究未解释的14.7%方差来源，并针对太湖、鄱阳湖、洞庭湖退化区开展旅游承载力调控研究。","2026-09-21T23:30:36.842989Z"]