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原文标题: 数字新质生产力对乡村全面振兴的影响研究——基于生态产品价值实现的作用机制。作者: 课题组（湖北省高等学校哲学社会科学研究重大项目）。基于2010—2023年282个地级及以上城市面板数据，运用面板固定效应模型验证数字新质生产力与乡村全面振兴之间的关系，并通过中介效应模型剖析生态产品价值实现在二者间的传导机制。研究发现数字新质生产力对乡村全面振兴具有显著促进作用。数字新质生产力对产业结构高级化水平较高地区、人力资本水平较高地区的乡村全面振兴影响更显著。数字新质生产力经由生态产品价值实现，可加速乡村全面振兴发展进程。数字新质生产力在促进本地乡村全面振兴的同时，对周边地区乡村全面振兴也能起到正向驱动作用。为数字技术赋能乡村全面振兴提供理论支撑与实践路径。

原文标题: Social Commerce, Acquaintance Networks, and Smallholder Income: The Case of Pinggu District Peach Farmers。作者: Li Jiaxuan、Chi Liang、Zhu Mengshuai、Cheng Guodong、Zhou Xiangyang。DOI: 10.3390/agriculture16151640。基于2024年北京平谷区724户桃农调查数据，该研究考察基于微信的直接营销对桃农户人均净收入的影响，使用基准回归、倾向得分匹配和工具变量法应对选择偏差和潜在内生性。研究发现基于微信的直接营销显著增加农户收入，完全控制后的基准估计为人均净收入增加0.287对数点。机制分析表明，收入效应主要通过更高的平均销售价格传导；异质性分析进一步表明，对社交支出较高的家庭而言，效应更强，熟人网络嵌入有助于将社会关系转化为市场价值。

原文标题: System Dynamics Simulation of the Resilience of Sustainable Food Systems in Urban–Rural Transition Zones Empowered by Digitalization。作者: Tianshu Shao、Simiao Tong、Huabin Wu、Yanshu Ji（浙江财经大学东方学院、同济大学马克思主义学院、南京大学商学院）。DOI: 10.3390/land15091546。本文基于生态智慧理论，构建『数字技术-生态感知-生态智慧资本』三维联动的系统动力学模型，模拟城市-乡村过渡区可持续食物系统在抵御生境破碎化风险与实现协同稳态演化的动态过程。结果表明：①可持续食物系统的合成稳态跃迁是一种自组织相变过程；②数字技术赋能对系统韧性提升存在显著时滞效应；③适度的数字生态监测投资能够加速系统自组织相变；④核心食物生产空间的生态承载能力具有自适应周期波动机制。

原文标题: Digital villages and agricultural green total factor productivity。作者: Guo Hui、Wang Xinyi、Xia He、Jiang Wenjie。DOI: 10.3389/fsufs.2026.1831978。本文采用super-efficiency SBM-DDF-GML模型，运用2014—2023年中国县级面板数据测算AGTFP，并以国家数字乡村试点为准自然实验，运用DID方法评估数字乡村发展对AGTFP的影响、机制与空间溢出效应。研究发现：①数字乡村发展显著提升AGTFP，效应主要源于绿色技术进步而非绿色技术效率改善；②机制上通过优化劳动力配置、激发农业创业活力、扩大消费需求；③异质性上，距省会近、地形起伏度高、路网密度低的地区政策效应更显著；④空间效应以虹吸为主，但绿色技术进步随时间推移呈现溢出迹象。

原文标题: Can the National Rural E-Commerce Comprehensive Demonstration Policy Enhance Rural Households' Livelihood Resilience。作者: 乔蓉、钱贵霞（内蒙古大学经济管理学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202512003。基于2012—2022年中国家庭追踪调查数据，以『电子商务进农村综合示范政策』为准自然实验，采用多时点双重差分模型，实证分析电商进村政策对农户生计韧性的影响效应、作用机制与异质性特征。研究发现电商进村政策显著提升了农户生计韧性。机制上，政策依托三大维度赋能生计韧性：强化数字价值认知、构建电商参与的村庄社会规范、增强农户数字技能实操掌控力。异质性表现为：在中西部地区、贫困县、非革命老区、物流条件更优的地区政策效应更强。

原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。

原文标题: Artificial intelligence for food security or digital inequality? Quantifying the global trade-offs between agricultural productivity, social inclusion, sustainable livelihoods, and responsible land stewardship。作者: Moussa El Jarroudi (University of Liège, SPHERES Research Unit)。作者基于来自112个国家1276项研究的全球证据综合，挑战「技术成功自动带来粮食系统转型」的广泛假设，提出「人工智能粮食安全悖论理论(AIFSP Theory)」新概念框架，认为算法性能、生产力、运营效率的提升往往超过相应的粮食安全、生计韧性、社会公平和环境可持续性收益。结合系统综述方法与分层贝叶斯荟萃分析、网络荟萃分析、结构方程模型、可解释机器学习与至2050年的蒙特卡罗模拟，并开发「人工智能-粮食安全-公平-土地责任指数(AI-FSELR)」多维度框架。结果显示：虽然AI技术显著提升农业生产力(+24.8%)、资源利用效率(+18.9%)与农场收入(+13.8%)，但粮食安全(+8.6%)与社会公平(+5.4%)的收益较小。治理质量、数字可及性、推广服务、可负担性与农民培训成为比算法复杂性更重要的社会成果决定因素。未来情景表明，到2050年包容性和治理驱动的AI路径可使社会效益增加40%以上。

原文标题: AI-driven approaches in precision agriculture for strawberry production: A systematic literature review。作者: Effrosyni Bitakou、Svetlana Vujić et al.本文系统综述了人工智能在精准农业中应用于草莓生产的研究进展，覆盖机器学习、深度学习、计算机视觉与机器人等技术在草莓产量预测、果实品质分级、病虫害早期诊断、灌溉施肥精准调控、采收机器人等核心场景的应用。研究发现AI方法可显著提升草莓生产效率与资源利用率，但田间多站点外部验证仍不足，未来研究应进一步关注数据异质性、模型可解释性、田间部署成本与农户接受度。本文为草莓产业从传统经验种植向数据驱动智能生产转型提供路线图与未来研究方向。

原文标题: Beyond profit and planet: Exploring farmers' lived social costs and benefits of digitalisation。作者: Mauro Florez、Beatriz Herrera、Véronique Bellon-Maurel、Leanne Townsend、Jean Larbaigt、Maija Ušča、Karine Gauche、Niamh Mahon、Timothy Pittaway、Alexia Gobrecht。现有研究大多关注数字化在农业生产效率、自然资源节约和更广泛的环境收益方面的潜在成本或收益，对数字化在农场层面引发的社会变迁关注不足且呈碎片化。本研究采用跨学科分析框架，对分布在欧洲多个生活实验室的24位农民进行半结构化访谈，从农民福祉(i)、工作组织(ii)、农场内外的社会互动(iii)三个核心维度探索其社会体验。研究结果揭示了复杂而双重的事实:农民从更高效的工作流程、减轻体力负担和增强决策中受益；但也报告了日益增加的精神压力、传统身份与常规的转变、劳动力重组以及对外部技术提供商日益增强的依赖。对新型数字技能的反复需求既影响农民的包容性与自主性，也与恐惧和焦虑相关。本研究为理解农业数字化转型中农场所经历的社会效应提供了基础，为未来以农民为中心的技术发展研究奠定了基础。

原文标题: Digitalisation and Sustainable Agriculture: A PRISMA-Based Systematic Literature Review。作者: Zhanna Smagulova、Urpash Shalbolova、Aigul Mukhanova、Gulshat Duzelbayeva(哈萨克斯坦Korkyt Ata Kyzylorda大学、L.N. Gumilyov欧亚国立大学、纳尔霍兹大学)。本研究基于PRISMA 2020指南对2015-2026年间发表的实证证据进行批判性综合分析，考察数字化对可持续农业发展的影响。在Scopus和Web of Science数据库中识别并分析62项实证研究，采用演绎与归纳相结合的主题分析方法，围绕「三重底线」(经济、环境、社会)框架展开。研究发现2022年后学术关注度显著上升，研究高度集中在亚洲(特别是中国，占42%)、欧洲(22.58%)和非洲(17.7%)；现有研究主要凸显数字化在生产力提升、效率改善、收入增长与资源优化配置、排放减少方面的积极影响，但也记录了劳动力替代、不平等加剧、数字工资不透明等不均衡、情境依赖的社会维度负面结果；整合性分析极其匮乏——仅不到5%的研究同时考察经济、环境和社会三个维度。本综述识别出数字化对可持续农业复杂、不均衡且情境依赖影响的四个未来研究优先方向。

原文标题: Intelligent Agents for Smart Agriculture: Architectures, Applications, and Future Challenges。作者: Wenzheng Tao、Qiwei Sang、Cong Chen、Qirong Mao(江苏大学计算机科学与通信工程学院、南京农业机械化研究所、江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心)。智能体正逐渐成为智慧农业中一种重要的系统级范式。本综述聚焦于由大语言模型及相关多模态基础模型驱动的现代农业智能体，探讨这一新兴领域如何重塑智慧农业智能系统的组织方式。首先厘清农业智能体的概念边界，将其与传统多智能体系统(MAS)、基于智能体的建模(ABM)、农业基础模型以及静态检索增强问答系统加以区分；随后综合评述它们的架构基础、关键能力、应用场景、部署挑战及未来研究方向。研究发现农业智能体正从孤立的感知、预测与响应生成，迈向对农业任务链中农业知识、动态数据、外部工具与决策流程的目标导向式协同；已开始支撑更具整合性的知识服务、作物监测与诊断、决策支持以及农场级协同管理；但仍面临上下文感知的知识扎根、异构数据与工具集成、长时任务可靠性、多智能体协作稳定性与系统安全等核心挑战。

原文标题：Smart Agriculture Construction and the Urban-Rural Gap in Land Use Efficiency: Evidence from Digital Agriculture in China。该研究系同篇Land 15(9)1531的数字乡村政策评估版本，扩展论证数字农业试点对城乡土地利用效率差距缩小的因果效应；识别策略包括双重机器学习、置换检验与子样本稳健性检验。研究为评估十五五数字乡村战略提供量化基准。

原文标题：Can the Digital Economy Mitigate the Adverse Impact of Natural Disasters on the Livelihood Resilience of Rural Households? Empirical Evidence from Rural China。选取2014-2020年中国家庭追踪调查CFPS大样本数据，实证检验数字经济在缓解自然灾害对农村家庭生计韧性负面影响中的作用。实证结果表明虽然自然灾害显著负面影响农村家庭生计韧性，数字技术嵌入可通过扩大农村家庭非农就业机会、增强家庭获取信贷的可得性、改善农业生产策略在一定程度上缓解该负面影响。中西部与高收入家庭中数字经济的缓解效应更为明显。本研究为强化农民灾害适应能力的数字技术政策干预与数字技能培训提供来自中国农村的经验证据。

原文标题：Digital Rural Construction and Agricultural Technological Choice Under Land Constraints: Evidence from China。基于2011-2024年中国28省面板数据，首先基于归一化要素增广CES生产函数测度资本-土地与劳动-土地偏向型技术进步，进而构建多维度数字乡村建设指数。实证结果显示数字乡村建设显著促进资本-土地与劳动-土地偏向型技术进步，对资本-土地维度效应更强，表明数字乡村建设主要通过资本体现与数字赋能技术推动农业技术选择。机制分析显示资本-土地效应主要由价格效应驱动，劳动-土地效应主要由规模效应驱动；异质性分析显示正向效应在东部地区更为显著。本研究为促进农业转型、改善土地利用可持续性与加强农业数字治理提供证据。

原文标题：Smart Agriculture Construction and the Urban-Rural Gap in Land Use Efficiency: Evidence from Digital Agriculture in China。基于2010-2024年700个中国县的面板数据，将数字农业创新与应用基地试点项目作为准自然实验，应用双重机器学习模型检验智慧农业建设对城乡土地利用效率差距的影响。结果显示智慧农业建设显著缩小城乡土地利用效率差距，渠道证据指向农业技术进步、资本配置改善、农业产业升级；政策效应仅在原贫困县、土地流转率较高县、数字基础较强县显著；分解结果显示该计划提升农村土地利用效率及农村资本与劳动边际收益而城市指标统计不变，表明所观察到的趋同主要源于农村追赶而非城市衰退。本研究从要素配置视角阐明智慧农业建设如何再平衡城乡土地利用并识别异质性与渠道证据的统计边界。

原文标题：The impact of digital rural construction on grain production resilience。使用2012-2023年30个中国省份面板数据，构建数字乡村建设与粮食生产韧性的综合指标，采用双向固定效应模型、中介模型与面板阈值模型检验直接效应、传导机制与财政支撑边界条件。结果显示数字乡村建设显著提升粮食生产韧性，新质农业生产力通过升级农业劳动力、生产工具与要素配置部分中介该关系；阈值分析揭示两个财政支撑阈值0.0699和0.1236，低于第一阈值时效应最强，两阈值之间效应减弱，高于第二阈值效应不显著。本研究为通过数字乡村发展与精准财政支撑强化粮食与营养安全提供政策证据。

比较CNN（经典基线）、量子支持向量分类器与变分量子分类器（VQC）在航拍田间作物-杂草区分任务中的表现。CNN测试峰值准确率约94%，QML为85%-89%；CNN推理速度约10ms/图像，量子模型为数百毫秒；QML模型可训练参数仅数十到上百个，远低于CNN的百万级。结论：经典深度学习仍是当前最可靠方案，QML随硬件/算法进步有望加速追赶。

基于2014—2022年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，将"是否出台数字乡村发展规划"作为准自然实验，采用交错DID模型评估数字乡村发展政策实施对农村劳动力就业黏性（RLFS）的影响，并结合Order Logit模型探索作用机制。研究表明：政策显著提高RLFS；机制包括加强本地社会网络嵌入、提升数字素养与身体健康、降低投机动机、扩大本地劳动需求；异质性显示政策对中青年、低人力资本、农业从业者效果更强；政策提升了青年与农业劳动者就业黏性但未改善土地利用效率。

中国矿业大学（北京）共同富裕研究院杨璐璐、盖延凯、赵晶晶基于2013—2022年中国省级面板数据，构建数字生态系统理论视角下"四维要素—三元互动"整合模型，运用工具变量与动态面板模型应对内生性问题。研究发现：数字乡村建设及其各维度对和美乡村发展具有显著促进效应且结论稳健，乡村建设四维要素相互协同形成系统合力是关键；机制检验显示，乡村建设驱动绿色技术创新与农业产业集聚形成链式传导机制，驱动数字治理水平形成正向调节机制；上述路径在西部地区表现尤为突出。

美国东北大学Khoury计算机学院与Nace AI联合提出基于DINOv3 Vision Transformer的参数高效多输出回归框架，从顶视高分辨率牧场图像预测五类生物量组分（干绿、干死、干三叶、绿干物质、总干生物量）。采用动态深度感知LoRA适配策略：浅层（编码通用视觉）极少扰动，深层（任务特定）强适配；同时将矩形图像拆为两半并通过对比对齐损失处理几何差异。在CSIRO Image2Biomass基准上交叉验证加权R²达0.81。