[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-2862":3,"related-2862":55},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":9,"source_url":6,"published_at":10,"category":11,"cover_url":8,"hotness":12,"is_selected":13,"score":14,"score_detail":15,"sources":21,"tags":23,"search_phrases":29,"slug":32,"view_count":33,"doi":34,"paper":35,"created_at":54},2862,"A closed-loop spatial–temporal–path–execution coordination framework for dual-arm tomato harvesting in constrained shared workspaces","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.biosystemseng.2026.104590","A closed-loop spatial–temporal–path–execution coordination framework for dual-arm tomato harvesting in constrained shared workspaces。Biosystems Engineering",null,"Biosystems Engineering","2026-09-18T00:00:00Z","论文",10,false,80,{"impact":16,"substance":17,"depth":16,"authority":18,"freshness":12,"relevant":19,"comment":20},18,20,14,1,"核心期刊发表的农业机器人双臂协同采摘新框架，方法新颖、时效性强，对智慧农业装备研发有参考价值。",[22],{"name":9,"url":6},[24,25,26,27,28],"智慧农业","农业机器人","路径规划","双臂采摘","番茄收获",[30,31],"双臂番茄采摘 机器人","Biosystems Engineering 双臂采摘","双臂番茄采摘机器人-2862",0,"10.1016\u002Fj.biosystemseng.2026.104590",{"doi":34,"openalex_id":36,"authors":37,"venue":9,"cited_by_count":33,"oa_url":8,"card":8,"direction":8,"ingested_from":53},"W7213493097",[38,40,42,45,48,50],{"name":39,"orcid":8},"Xingyu Lu",{"name":41,"orcid":8},"Yongnian Zhang",{"name":43,"orcid":44},"Jieyu Xian","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-2526-6644",{"name":46,"orcid":47},"Qingyu Wang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-5293-2024",{"name":49,"orcid":8},"Xingsheng Wang",{"name":51,"orcid":52},"Xiaochan Wang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-0461-8417","openalex","2026-09-18T23:30:05.475729Z",{"total":56,"page":19,"page_size":56,"items":57},6,[58,104,151,181,205,225],{"id":59,"title":60,"url":61,"summary":62,"summary_zh":63,"content":8,"source_name":64,"source_url":61,"published_at":65,"category":11,"cover_url":8,"hotness":12,"is_selected":13,"score":66,"score_detail":67,"sources":73,"tags":75,"search_phrases":77,"slug":80,"view_count":33,"doi":81,"paper":82,"created_at":103},1718,"Prescription-Map-Guided Bi-Level Multi-Objective Path Planning for UAV–UGV Collaborative Spraying and Fertilization in Smart Agriculture","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.3390\u002Fdrones10090677","Variable-rate pesticide spraying and fertilizer application require coordinated operation of heterogeneous agricultural machines, particularly in irregular fields where task demands, vehicle mobility, payload capacity, energy consumption, and resupply requirements vary spatially. However, most existing studies optimize aerial spraying or ground fertilization separately and do not jointly consider prescription-map demands, air–ground synchronization, pesticide-drift risk, and agricultural vehicle constraints. This study formulates collaborative UAV spraying and UGV fertilization as a multi-objective mixed-integer nonlinear programming problem with three objectives: minimizing system makespan, weighted energy consumption, and pesticide-drift penalty. A prescription-map-guided bi-level planning framework is proposed. At the upper level, the problem-specific TNSAOO solver determines UAV and UGV task sequences and collaborative resupply-point activation. At the lower level, adaptive Theta* and row-constrained Hybrid A* generate UAV spraying and UGV fertilization trajectories, respectively, while prescription-dependent application commands are assigned along active operation segments and a time-window mechanism detects and corrects residual air–ground conflicts. The framework was evaluated using 30 real farmland boundaries and 90 randomized prescription scenarios. Mean geometric coverage rates reached 98.82% for UAV spraying and 98.95% for UGV fertilization, while the mean prescription-compliance errors were 6.21% and 2.13%, respectively. In addition, 96.7% of the batch runs contained no more than one detected air–ground conflict, with a mean corrective waiting time of 1.07 s. Compared with traditional independent operation, collaborative planning reduced mean system makespan by 9.32%, weighted energy consumption by 7.21%, modeled drift penalty by 3.62%, and total path length by 5.79%. In the multi-objective comparison, TNSAOO obtained a mean hypervolume of 0.597 and a mean inverted generational distance of 0.375, showing competitive Pareto-search performance relative to established comparison algorithms, particularly NSGA-II. Additional terrain and drift sensitivity analyses produced systematic changes in energy, completion time, and modeled drift risk under controlled parameter perturbations. These findings demonstrate the simulation-based feasibility of jointly planning heterogeneous variable-rate spraying and fertilization under a shared prescription map. Physical field experiments remain necessary to validate spray deposition, fertilizer-distribution uniformity, terrain effects, and model calibration under environmental uncertainty.","变量率农药喷洒与施肥作业要求异构农业机械协同运行，尤其是在不规则农田中，任务需求、车辆机动性、载重能力、能耗及补给需求均存在空间差异。然而，现有研究大多分别优化空中喷洒或地面施肥，未联合考虑处方图需求、空地同步、农药飘移风险及农业车辆约束。本研究将无人机喷洒与无人车施肥的协同作业建模为多目标混合整数非线性规划问题，包含三个优化目标：最小化系统总完工时间、加权能耗及农药飘移惩罚。提出一种处方图引导的双层规划框架。在上层，问题专用求解器TNSAOO确定无人机与无人车的任务序列及协同补给点激活方案；在下层，自适应Theta*算法与行约束Hybrid A*算法分别生成无人机喷洒与无人车施肥轨迹，同时沿有效作业段分配依赖处方图的施药指令，并通过时间窗机制检测和修正残余空地冲突。该框架基于30个真实农田边界和90个随机处方场景进行评估。无人机喷洒与无人车施肥的平均几何覆盖率分别达到98.82%和98.95%，平均处方符合性误差分别为6.21%和2.13%。此外，96.7%的批次运行中检测到的空地冲突不超过一次，平均修正等待时间为1.07秒。与传统独立作业相比，协同规划使平均系统完工时间降低9.32%，加权能耗降低7.21%，模型化飘移惩罚降低3.62%，总路径长度降低5.79%。在多目标对比中，TNSAOO获得的平均超体积（hypervolume）为0.597，平均反转世代距离（inverted generational distance）为0.375，相较于既有对比算法（尤其是NSGA-II）展现出具有竞争力的Pareto搜索性能。额外的地形与飘移敏感性分析表明，在受控参数扰动下，能耗、完工时间及模型化飘移风险均产生系统性变化。上述研究结果验证了在共享处方图下对异构变量率喷洒与施肥进行联合规划的仿真可行性。","Drones","2026-09-04T00:00:00Z",75,{"impact":16,"substance":68,"depth":69,"authority":70,"freshness":71,"relevant":19,"comment":72},22,19,13,3,"提出处方图引导的无人机-无人车协同变量喷施与施肥双层规划框架，仿真验证效果显著，对智慧农业装备协同作业有参考价值。",[74],{"name":64,"url":61},[24,25,26,76],"变量作业",[78,79],"农业机器人 变量作业 智慧农业 路径规划","农业机器人 变量作业","农业机器人变量作业智慧农业路径规划-1718","10.3390\u002Fdrones10090677",{"doi":81,"openalex_id":83,"authors":84,"venue":64,"cited_by_count":33,"oa_url":61,"card":97,"direction":101,"ingested_from":53},"W7208727280",[85,88,91,94],{"name":86,"orcid":87},"Shiyang Li","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0003-2675-0419",{"name":89,"orcid":90},"Jisong Lv","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0007-5060-0521",{"name":92,"orcid":93},"Yuchen Lu","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0009-0003-3027-6462",{"name":95,"orcid":96},"Yuxuan Zhang","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-8617-0435",{"tldr":98,"method":99,"finding":100,"direction":101,"opportunity":102},"提出处方图引导的无人机-无人车协同变量喷洒施肥双层多目标路径规划方法，实现高效协同作业。","双层框架：上层TNSAOO求解任务序列与补给点，下层自适应Theta*和Hybr","协同规划较独立作业减少9.32%时间、7.21%能耗，覆盖率约99%，处方符合率高，冲突少。","智慧农业 \u002F 农业物联网","可探索实际田间验证、动态处方图更新、多机协同鲁棒性，以及将方法扩展至其他农业任务。","2026-09-05T23:30:08.846450Z",{"id":105,"title":106,"url":107,"summary":108,"summary_zh":109,"content":8,"source_name":110,"source_url":107,"published_at":111,"category":11,"cover_url":8,"hotness":12,"is_selected":13,"score":112,"score_detail":113,"sources":117,"tags":119,"search_phrases":123,"slug":126,"view_count":33,"doi":127,"paper":128,"created_at":150},2808,"Design and performance evaluation of a solar powered remote controlled robot for precision seed planting","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1038\u002Fs41598-026-68946-0","Abstract The increasing demand for sustainable agricultural mechanization has accelerated the development of precision and energy-efficient planting systems. This study presents the design, optimization, and performance evaluation of a solar-powered remotely controlled robot for precision seed planting. The robotic platform integrates a photovoltaic energy system, an electric seed-metering mechanism, and an electronically controlled seed-depth adjustment unit to achieve accurate seed placement while minimizing energy consumption. The system was experimentally evaluated at four robot forward speeds (0.42–1.60 km h −1 ) and four target seed spacings (10–25 cm). Results showed high seed placement accuracy ranging from 98.08% to 98.80%, while the miss and multiple indices remained below 2% and 2.5%, respectively. Optimal metering performance was obtained at robot speeds of 0.82–1.20 km h −1 . The seed-depth adjustment mechanism exhibited a strong linear relationship between motor rotations and penetration depth (R 2 = 0.9996), ensuring precise depth control. Energy analysis indicated low power consumption (0.048–0.084 kWh) and a solar power supply ratio (95–167%). These findings demonstrate that integrating solar energy with wirelessly controlled agricultural robotics can improve planting precision while enhancing energy efficiency and environmental sustainability in precision farming systems.","摘要 可持续农业机械化需求的不断增长，加速了精准与节能播种系统的发展。本研究介绍了一种用于精准播种的太阳能遥控机器人的设计、优化与性能评估。该机器人平台集成了光伏能源系统、电动排种机构以及电控播深调节单元，在实现精准投种的同时最大限度降低能耗。系统在四种机器人前进速度（0.42–1.60 km h⁻¹）和四种目标粒距（10–25 cm）条件下进行了试验评估。结果表明，播种位置精度较高，为98.08%–98.80%，漏播指数和重播指数分别低于2%和2.5%。在机器人速度为0.82–1.20 km h⁻¹时获得最佳排种性能。播深调节机构在电机转数与入土深度之间表现出较强的线性关系（R² = 0.9996），确保了播深精准控制。能耗分析表明，功耗较低（0.048–0.084 kWh），太阳能供电比例为95%–167%。这些结果表明，将太阳能与无线控制农业机器人相结合，可在提高播种精度的同时提升精准农业系统的能源效率和环境可持续性。","Scientific Reports","2026-09-15T00:00:00Z",79,{"impact":114,"substance":68,"depth":16,"authority":18,"freshness":115,"relevant":19,"comment":116},16,9,"核心期刊论文，太阳能遥控精准播种机器人实测精度与能耗数据扎实，方法新颖、结论可靠，对智慧农业装备研发有参考价值，值得进入每日精选。",[118],{"name":110,"url":107},[24,25,120,121,122],"智能农机","光伏农业","精准播种",[124,125],"农业机器人 光伏农业 智慧农业 智能农机","农业机器人 光伏农业","农业机器人光伏农业智慧农业智能农机-2808","10.1038\u002Fs41598-026-68946-0",{"doi":127,"openalex_id":129,"authors":130,"venue":110,"cited_by_count":33,"oa_url":143,"card":144,"direction":149,"ingested_from":53},"W7213362777",[131,133,135,137,139,141],{"name":132,"orcid":8},"Shimaa Aboharg",{"name":134,"orcid":8},"El-Keway Abdelfattah",{"name":136,"orcid":8},"Ismail Abdelmotaleb",{"name":138,"orcid":8},"Ayman Eldesoukey",{"name":140,"orcid":8},"Z. M. Omara",{"name":142,"orcid":8},"Noureldin Sharaby","https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41598-026-68946-0.pdf",{"tldr":145,"method":146,"finding":147,"direction":101,"opportunity":148},"设计并评估了一台太阳能遥控精量播种机器人，实现高精度播种与低能耗。","集成光伏系统、电控排种与播深调节，测试4种速度与4种间距。","播种精度达98%以上，漏播重播率低，太阳能供电比达95–167%。","可探索多机协同与自适应速度控制，以提升复杂田间条件下的播种效率与续航。","农业绿色发展与碳","2026-09-17T23:31:16.617073Z",{"id":152,"title":153,"url":154,"summary":155,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":156,"source_url":8,"published_at":157,"category":11,"cover_url":8,"hotness":12,"is_selected":13,"score":158,"score_detail":159,"sources":162,"tags":164,"search_phrases":168,"slug":171,"view_count":33,"doi":8,"paper":172,"created_at":180},2734,"面向智慧农业的农业移动平台综述——设计要求、平台类型、应用与未来展望","https:\u002F\u002Fwww.ebiotrade.com\u002Fnewsf\u002F2026-9\u002F20260914082445314.htm","综述从设计与操作要求、平台分类、动力总成与移动技术以及农业应用四个互补视角考察农业移动平台。轮式、履带式、腿式及轮腿式、轨道引导或约束运动平台在移动特性和适用操作环境方面进行比较。代表性应用包括作物监测和表型分析、精准作物管理、除草和收获,以及运输和多用途作业。未来发展应强调面向任务的重新配置平台、标准化机械和电气接口、任务级能源管理。","Agriculture (MDPI) 2026年9月14日","2026-09-14T00:00:00Z",78,{"impact":16,"substance":17,"depth":16,"authority":18,"freshness":160,"relevant":19,"comment":161},8,"核心期刊综述系统梳理农业移动平台的设计要求、平台类型与应用场景，并提出模块化重构、标准化接口与任务级能源管理等方向，对智慧农业装备研发具有参考价值。",[163],{"name":156,"url":154},[24,25,165,166,167],"精准农业","自主导航","农业装备",[169,170],"农业机器人 农业装备 智慧农业 精准农业","农业机器人 农业装备","农业机器人农业装备智慧农业精准农业-2734",{"doi":8,"openalex_id":8,"authors":173,"venue":8,"cited_by_count":33,"oa_url":8,"card":174,"direction":101,"ingested_from":179},[],{"tldr":175,"method":176,"finding":177,"direction":101,"opportunity":178},"综述农业移动平台的设计要求、平台类型、动力与移动技术及农业应用，并展望未来方向。","文献综述，比较轮式、履带式、腿式等平台及动力总成与移动技术。","未来应发展面向任务可重构平台、标准化机电接口与任务级能源管理。","可重构平台与标准化接口如何适配多任务农田作业，是值得深入的研究空白。","agent","2026-09-17T00:04:40.709195Z",{"id":182,"title":183,"url":184,"summary":185,"summary_zh":8,"content":186,"source_name":187,"source_url":8,"published_at":188,"category":189,"cover_url":8,"hotness":12,"is_selected":13,"score":190,"score_detail":191,"sources":193,"tags":195,"search_phrases":200,"slug":203,"view_count":33,"doi":8,"paper":8,"created_at":204},2555,"金华市农业农村局 金华市发改委推介农业农村领域开放场景","http:\u002F\u002Ffgw.jinhua.gov.cn\u002Fcol\u002Fcol1229169632\u002Fart\u002F2026\u002Fart_219d8d45f5484630a2535d67a5ab4a0d.html","金华市推出基于低空+AI的农事服务应用示范场景与低空AI赋能和美乡村建设场景。已建成全省首家低空+AI农事服务中心实体载体；部署多型号无人机、田间虫情与环境物联监测设备；搭建农业时空数据图谱与6层技术平台架构，拥有658TB+低空影像、1PB+农业结构化数据资源；自研80类农业AI模型，取得3项发明专利、33项软件著作权、44项数据知识产权。计划到2026年底在全国建成50家标准化低空AI农事服务中心。","**场景****1****：**基于“低空+AI”的农事服务应用 示范 场景\n\n**场景描述**：聚焦粮食稳产保供与农业社会化服务升级战略定位，破解传统农事人工巡田成本高、病虫害发现滞后、农机调度低效、多源农业数据孤岛等突出问题。依托无人机低空遥感、农业多模态大模型、时空数据图谱技术，构建集田间管护、农机智慧调度、粮食监测监管于一体的数智农事服务体系，打通“地块-作物-农机-服务”全业务链路。通过构建“AI 算万物”模型，释放低空海量数据算力，重构农业生产、管理与服务体系，探索农业数据要素资产化路径，推动农事作业由经验驱动向数据智能驱动转型，全面赋能现代农业全产业链高质量发展。计划到 2026 年底在全国建成 50 家标准化低空 AI 农事服务中心，助力区域农业降本增效，夯实粮食安全保障能力。\n\n**建设基础**：已建成全省首家“低空+AI”农事服务中心实体载体；部署多型号无人机、田间虫情与环境物联监测设备，具备大规模低空影像采集能力；搭建农业时空数据图谱与 6 层技术平台架构，拥有 658TB+低空影像、1PB+农业结构化数据资源；自研 80 类农业 AI 模型，取得 3 项发明专利、33 项软件著作权、44 项数据知识产权，获得浙江省软件首台套、2026 智慧农业创新大赛无人机巡田解决方案赛道第一名、浙江 省 2026“数据要素×”大赛现代农业赛道一等奖；已与高校、运营商建立协同合作关系，数据产品已在多家数据交易所上架，具备跨区域试点落地实践基础。\n\n**开放合作对象**：规模农业经营主体、高校、农业科研机构\n\n**合作方式**：试验基地共建、联合研发迭代、项目建设、技术服务 等\n\n**场景搭建****单位****：**金华浙农信息技术有限公司\n\n**联系人及联系方式：**郑先生，15857959533\n\n**场景****2****：**低空 AI 赋能和美乡村建设场景\n\n**场景描述**：聚焦和美乡村与数字乡村建设战略定位，面向乡村治理现代化发展需求，破解乡村多源数据割裂、生态人居巡查人力压力大、乡村新业态监管服务手段不足等关键问题。依托无人机低空遥感、时空大数据、AI 智能解译感知技术，搭建“天空地”一体化乡村智治服务体系。发挥低空设备空中巡检能力，实现人居环境、山林河湖、乡村基建动态监测，赋能乡村文旅新业态数字化升级，完善基层智慧治理链条，打造可复制输出的和美乡村数字化建设样板，助力乡村全面振兴。\n\n**建设基础**：具备乡村全域遥感数据获取、多源涉农数据汇聚解析技术能力；依托全省首家“低空+AI”农事服务中心实体载体，复用成熟的低空影像采集硬件资源；拥有 3 项发明专利、22 项软件著作权，无人机影像云管理系统获浙江省首版次认定，具备航测乙级资质；平台具备标准化开放接口，可对接基层治理相关业务系统；项目团队已积累多区县乡村数字化落地实践经验，具备开展乡村生态监测、业态研判的技术条件；已取得多项相关知识产权与省级荣誉资质，可支撑和美乡村多类业务场景迭代拓展。\n\n**开放合作对象**：民企、高校、科研院所\n\n**合作方式**：采购服务、项目建设、联合研发 等\n\n**场景搭建****单位****：**金华浙农信息技术有限公司\n\n**联系人及联系方式：**郑先生，1585795953\n\n**场景****3****：**金华双龙实验室自主导航田间转运机器人示范场景\n\n**场景描述**：聚焦金华地区设施农业与丘陵山地田间转运环节劳动力短缺、效率低下等痛点，建设一个集自主导航、智能调度、无人化转运于一体的现代农业机器人应用示范场景。针对传统人工搬运劳动强度大、现有 农机 设备跨 区域 作业难、缺乏数字化管理等问题，依托多传感器融合感知与云端协同调度技术，部署具备跨区域建图、动态路径规划、自动避障等功能的田间转运机器人，实现种子、种苗、肥料及果蔬等物资的自动化配送与 转运。预期将显著提升转运效率，降低人工成本，构建田间 农机 数字化管控网络，打造 设施农业 及 丘陵山区的智能化 农机示范场景，推动农业机器人产业发展。\n\n**建设基础**：已 在 金华市婺城区长山乡建成双龙实验室基地，核心区面积 1408 亩，涵盖玻璃温室、连栋大棚、丘陵山地果园及粮油大田等多样场景。已部署 3 台 不同类型的 自主导航田间转运机器人，额定载重 200kg 以上，搭载激光雷达、双目相机、IMU 等传感器，障碍物感知距离误差≤10cm，导航路径误差≤10cm。其中 ZNJ-DP01 转运 机器人获农业农村部首届智慧农业创新大赛温室搬运机器人赛道第一名，具备扎实的研发与场景验证能力。\n\n**开放合作对象**：企业、高校、科研院所\n\n**合作方式**：联合 场景开发验证、技术合作、项目共建、标准共研\n\n**场景搭建单位：**金华市农业科学研究院\n\n**联系人及联系方式：**郑先生，13645795434\n\n**场景****4****：**金华市现代农机检测鉴定场景\n\n**场景描述**：本场景聚焦金华丘陵山区农机装备产业集群 的 产品 质量监管 与 技术服务 的实际 需求，旨在 建设一个集农机性能测试、推广鉴定、零部件检测与标准化技术研究 于 一体的综合性科研与服务平台。依托 先进的实验设备与完善的测试手段，为新型农机具、新能源农业机械、AI 农机等现代农业机械的 研发 提供技术支持 与检测保障，提升农机产品质量与性能，推动农业机械化水平持续提高，并培养相关专业技术人才，为国家丘陵山区适用小型农业机械推广应用先导区建设注入新动能。\n\n**建设基础**：目前已在浙江省农业机械研究院开展检测与鉴定中心的建设工作，组建了专业的检验检测与推广鉴定团队，建成了农机产品质量检验检测实验室、液压传动与控制实验室、三维设计与仿真实验室、自动化智能装备实验室等，现有实验室面积 800 平方米，后续将扩增至 3000 平方米以上；已采购 200 余台（套）专业检测仪器，并完成实验室资质认定与计量认证（CMA），取得微耕机、插秧机等 19 个浙江省主要农机产品的检验检测资质能力，后续将扩增至 50 个以上。此外，该机构已被浙江省农业农村厅指定为农机鉴定机构。\n\n**开放合作对象**：政府机构、农机及配件生产企业、农机研发机构、农事服务中心等\n\n**合作方式**：采购服务、技术协作、项目建设、标准共研\n\n**场景搭建单位：**浙江省农业机械研究院\n\n**联系人及联系方式：**黄 先生，13750992539\n\n**场景****5****：**双龙实验室农业科技创新和产业创新融合改革示范场景\n\n**场景描述**：聚焦“城乡融合体制机制改革”重大任务，立足我市“名特优农产品丰富”的优势，以全省首个综合性农业市实验室“双龙实验室”为主引擎，建设具有金华辨识度的农业科技创新与产业创新融合改革示范场景。同步建设崖州湾国家实验室金华粮油作物创新平台、浙江省国家区域性农作物品种测试评价站、中非（金华）农业科创园等高能级科创平台，精准匹配区域特色农业产业需求与科技创新方向，助推农业延链补链强链。规划总占地 1 万亩、建筑面积 5 万平方米，核心区面积 1408 亩，计划到 2026 年底建成 7 个专业实验室、7 个产业技术中心、5 个物种园和 1 个科研示范基地，将双龙实验室打造成为浙中西 部 特色农业科技创新中心。\n\n**建设基础**：已完成 13861 平方米主体实验大楼、实验室专用仪器设备招投标、12000 平方米玻璃温室、5 万平方米联栋大棚的建设，已聘请 20 余位知名院士和国家产业技术体系首席（岗位专家）担任指导专家，累计引进推广新技术 113 项、新品种 227 个，解决产业技术难题 180 个。实验室支撑地方“两新融合”成效入选 2025 年度浙江农村改革十大案例。其中，浙江省国家区域农作物品种测试评价站于 2025 年 8 月获批中央预算内投资计划项目，核心区域面积 449 亩；崖州湾国家实验室金华粮油作物创新平台于 2026 年 5 月授牌成立，已开展 130 亩的水稻试验示范；中非（金华）农业科创园已建成中非农业科技交流中心，举办两届中非农业科技合作交流会，累计接待外宾、国内专家学者及社会各界人士超 1000 人次。\n\n**开放合作对象**：民企、高校、科研院所\n\n**合作方式**：项目建设、联合研发、标准共研\n\n**场景搭建单位：**金华市农业科学研究院（浙江省农业机械研究院）\n\n**联系人及联系方式：**陈先生，0579-82050456\n\n**场景****6****：**双龙实验室金华佛手综合开发利用技术创新中心中试平台\n\n**场景描述**：立足金华佛手特色产业基础，打造产学研用一体化佛手精深加工中试平台，打通实验室成果到产业化的转化通道。针对佛手精深加工工艺不成熟、实验室成果难以落地、香气活性物质提取损耗大、中小主体缺少中试试制条件等痛点，建设以佛手精油提取设备为核心的中试线，配套佛手果汁、佛手果酱等加工设备，实现佛手全值化利用，助力金华佛手从鲜果销售向精油、香氛等高附加值产品升级。\n\n**建设基础**：该中试线总面积 550 m 2，配置原料榨汁、精油高速离心冷提取、SCC 低温香气回收、枝叶精油及香气提取等成套设备，严格依据食品饮料行业现行国家标准及食品生产许可 SC 认证规范开展设计与建设。日处理佛手原料 1.5-2 吨。按年生产中试 100 天计算，可以年加工佛手 200 吨，年产出佛手汁 40 吨、佛手膳食纤维 50 吨、10ml 精油 4 万瓶、佛手香氛水（纯露）20 吨，香料产品 5 万袋。预计年产值约 380 万元。\n\n**开放合作对象**：民企、高校、科研院所\n\n**合作方式**：采购服务、采购产品、联合研发、标准共研\n\n**场景搭建单位：**金华市农业科学研究院\n\n**联系人及联系方式：**王先生，13566768758\n\n**场景****7****：**金线莲生物育种—种苗繁育—现代加工标准赋能场景\n\n**场景描述**：立足金华珍稀食药用植物金线莲特色产业基础，破解优异种质挖掘不足、生物育种技术迭代慢、精深加工产品供给不足 等痛点。构建“种质资源保护—生物育种创新—现代农产品精深加工”全链条体系，开展种质活性成分、药效药理 评价，搭建加工中试转化载体，迭代完善种苗、栽培、加工、食品安全系列标准，打通科研—种苗生产—健康食品开发的产业化通道，打造食药用植物“育种—种苗—加工”协同示范样板，推动特色农业提质增效、带动山区农户增收。\n\n**建设基础**：已形成“科研院所+龙头企业+基地+农户”的联动运营模式，各环节均落地实体应用场景。在金华、兰溪布局组培育苗车间与驯化苗圃，配套“金康 1 号”优势品种标准化繁育规程，年产优质种苗 2700 万株，同时 配套遮荫保湿、水肥管控、病虫害绿色防控等田间管护措施，建成 10 余个栽培 模式 示范 基地，可稳定保障农户用苗需求与基地 原料供应；联合攻关种苗提质、活性成分调控、健康饮品加工工艺等关键技术，建立成果许可与利益共享机制，具备 面向种植主体提供常态化技术服务 能力，推动特色农业高质量发展。\n\n**开放合作对象**：民企、高校、科研院所\n\n**合作方式**：联合研发、标准共研、项目建设\n\n**场景搭建单位：**金华市农业科学研究院\n\n**联系人及联系方式：**吴女士，13645790562\n\n## **场景****8****：**金华水稻全生物降解地膜覆盖控草绿色种植示范场景\n\n**场景描述**：聚焦粮食安全与农业绿色低碳发展，构建“适配 移栽稻 田的全生物降解地膜+覆膜插秧一体化装备+标准化农艺融合”三位一体水稻绿色种植示范场景。针对传统稻作化学除草剂依赖度高、草害防控成本高、农田面源污染、稻米品质提升受限等突出问题，以物理抑草替代化学除草，完善地膜材料、专用农机 装备及 田间 栽培 技术体系。联动科研机构、材料装备企业与各类种粮经营主体，探索技术 服务、优质稻米订单等落地模式。\n\n**建设基础**：已形成产学研用协同的技术与示范载体基础：已建成水稻绿色种植技术试验示范载体，配套开展 移栽稻田 材料、农机田间试验；研发适配水田的黑色全生物降解地膜，配套覆膜插秧一体化装备，可同步完成铺膜、破膜、插秧作业，日作业能力超 30 亩。已形成田块整理、水肥管控、残膜还田成套机艺技术规程，拥有相关发明专利。已对接地膜生产企业、农机制造单位，联动家庭农场、种粮大户开展试点应用；相关技术被列为金华市农业主推技术，入选全国绿色防控典型案例，具备技术输出与规模化示范实施条件。\n\n**开放合作对象**：高校、科研院所、民企、农事服务中心、专业合作社、规模化种植大户\n\n**合作方式**：采购服务、采购产品、项目建设、联合研发\n\n**场景搭建单位：**金华市农业科学研究院\n\n**联系人及联系方式：**朱 女士，13735656369\n\n**场景****9****：**磐安县尚湖镇低空无人机助老送餐民生示范场景\n\n**场景描述：**立足磐安山区“九山半水半分田”地理特征，践行“科技+养老”发展定位，打造山区低空无人机助老送餐示范场景。针对偏远山村高龄独居、失能老人做饭难、传统山路送餐耗时长、餐食易冷却等痛点，构建“中心供餐-无人机低空配送-村级接力上门”服务体系。依托低空物流技术，定制保温配送装备，规划山区专属飞行航线，优化飞行调度与末端分发流程。后续逐步扩大服务行政村覆盖范围，拓展应急药品、生活物资附带配送能力，打造山区县低空经济赋能养老民生样板，实现山区老年群体助餐服务可及性显著提升。\n\n**建设基础**：已在尚湖镇尚路研村、铜钿村开展无人机助餐试点工作，尚湖镇颐安养老院作为供餐载体，统一完成餐食加工制作。与中科云图开展合作，投入低空物流无人机，配套定制餐食保温箱，完成试点村庄飞行航线规划，布设村级无人机取餐降落点位，建立村级人员接力分发机制。依托磐安县县级低空经济指挥中心、空天地一体化综合应用平台，具备飞行调度、状态监控技术能力。项目已完成启航示范运行，可实现山区跨山配送，试点服务 30 余位山区老人，验证山区低空送餐的实际可行性。\n\n**开放合作对象**：民企、高校、科研院所\n\n**合作方式**：采购产品、采购服务、联合研发、标准共研\n\n**场景搭建单位：**金华智飞互联科技有限公司\n\n**联系人及联系方式：**厉先生，15088281874\n\n**场景****10****：**珍珠数字网络养殖及三产一体化示范场景\n\n**场景描述：**围绕珍珠渔业养殖数字化、文旅体验提质，依托 AIOT 智慧渔业硬件、数字养殖控制系统、云端互动引流平台，打造一体化珍珠产业数智示范场景。以智能化养鱼养蚌车间、全自动水环境监测设备、云端 AI 中控系统为硬件支撑，打通全链条业务，形成集水质智能监测、养殖数据溯源、文创销售于一体的三产融合闭环方案。依托珍珠产业数字知识库与实时监测算法，实现养殖风险智能预警、水产养护精准管控、线上流量持续转化、线下体验高频复访，构建乡村珍珠产业数字化标杆。\n\n**建设基础：**已建成标准化数字智慧养殖车间，搭载 AIOT 设备，实现水体环境 24 小时自动检测、异常数据实时预警、养殖工况远程可控，覆盖珍珠三产全周期智能化；搭建云端智慧互动平台，支持用户云端互动参与，实现线上持续引流蓄客；落地无人智能垂钓系统，实现自助扫码、计时计费、全域监控、无人化运维，降低运营人力成本；线下已成熟运营珍珠数字化养殖体验车间、开蚌盲盒体验、珍珠 DIY、螺钿手作研学，实现业态共创、人才集聚、流量共享。系统已完成养殖数据、客流数据、消费数据、体验数据互联互通，形成产业数据台账与全流程溯源体系。\n\n**开放合作对象：**研发企业、运营企业、平台服务商\n\n**合作方式：**场景共建、技术赋能、流量合作、项目联合运营\n\n**场景搭建单位：**兰溪诸葛厚伦方村、卧龙源水产\n\n**联系人及联系方式：**张先生，15305897301","金华市发改委 2026-09","2026-09-15T01:00:00Z","报道",73,{"impact":16,"substance":17,"depth":114,"authority":12,"freshness":115,"relevant":19,"comment":192},"金华市集中推介六个农业农村领域开放场景，涵盖低空AI农事服务、田间转运机器人、农机检测鉴定等，建设基础与数据指标详实，具备较强产业参考价值。",[194],{"name":187,"url":184},[196,24,197,198,25,199],"数字乡村","低空经济","农业人工智能","农机检测",[201,202],"农业人工智能 农业机器人 低空经济 农机检测","农业人工智能 农业机器人","农业人工智能农业机器人低空经济农机检测-2555","2026-09-16T00:03:45.244399Z",{"id":206,"title":207,"url":208,"summary":209,"summary_zh":8,"content":210,"source_name":211,"source_url":8,"published_at":212,"category":189,"cover_url":8,"hotness":12,"is_selected":13,"score":213,"score_detail":214,"sources":217,"tags":219,"search_phrases":221,"slug":223,"view_count":33,"doi":8,"paper":8,"created_at":224},2446,"智能农机装备研发创新与验证推广实务培训班 9-20~9-23 杭州萧山举办","http:\u002F\u002Fwww.amic.agri.cn\u002FsecondLevelPage\u002Finfo\u002F3\u002F224557","农业农村部农业机械化总站发出通知(农机化总站〔2026〕81 号),拟于 2026 年 9 月 20 日至 9 月 23 日在浙江省杭州市萧山区举办'智能农机装备研发创新与验证推广实务培训班'。培训内容涵盖农业人工智能发展专题(农业机器人、智能农机标准体系等)、智能农机关键核心零部件与算法产业化应用(农业芯片、机器视觉、北斗定位导航等)、典型应用场景(大田、畜禽、水产、设施种植)以及实地观摩与农业机器人现场展示。培训对象包括各省农机中心、试验鉴定机构、推广机构、生产企业等。","农机化总站〔2026〕81号\n\n各相关单位：\n\n为贯彻落实中央一号文件精神及农业农村部关于加快农业人工智能发展的系列部署，深入推进人工智能与农机融合发展，着力提升智能农机装备的自主创新水平，发挥典型应用场景的示范引领作用，总站拟于2026年9月20日至9月23日在浙江省杭州市萧山区举办“智能农机装备研发创新与验证推广实务培训班”。现将有关事项通知如下。\n\n一、培训内容\n\n（一）农业人工智能发展专题报告\n\n1、“人工智能+农机”发展现状与趋势\n\n2、农业机器人发展实践与应用\n\n3、智能农机装备标准体系架构\n\n4、智能机器人安全实践对农机装备智能化发展的启示\n\n5、智能网联汽车关键核心技术对智能农机装备的借鉴与启示\n\n（二）智能农机关键核心零部件与算法产业化应用专题报告\n\n1、农业芯片核心技术发展与产业应用现状分析\n\n2、农业传感器在智能农机装备和农业机器人中的实践与应用\n\n3、机器视觉设备与算法在智能农机发展中的应用\n\n4、北斗定位与导航技术在农业精准作业领域中的应用\n\n5、智能农机串行控制和通信数据网络技术要求\n\n（三）智能农机装备在典型应用场景中的实践专题报告\n\n1、大田智能农机通用性关键性技术与装备\n\n2、畜禽养殖智能化技术与装备\n\n3、水产智慧养殖机械化技术与装备\n\n4、设施种植智能化机械装备集成与应用\n\n（四）人工智能与大数据应用场景实地观摩与农业机器人现场展示交流\n\n二、培训对象\n\n各省（自治区、直辖市）农机中心、农机试验鉴定机构、农机化技术推广机构、高等院校、科研院所、行业协会、检测机构、智能农机装备生产制造企业、农业生产经营主体、金融投资机构等相关人员。\n\n三、时间地点\n\n（一）培训时间：9月20日报到，9月21日至9月22日培训，9月23日疏散。\n\n（二）培训地点：杭州市萧山区宝盛宾馆（浙江省杭州市萧山区市心中路618号，联系电话：潘瑶 15906715852，洪燕芳 13588705700）。\n\n四、报名及培训费用\n\n（一）报名方式。请使用微信扫描下方二维码，按要求填写信息后提交。报名截止时间为9月16日。\n\n![Image 1](http:\u002F\u002F202.127.42.160:3009\u002Fupload_file\u002F2026\u002F08\u002F10\u002F20260810101025836.png)\n\n报名二维码\n\n（二）培训费用。培训班收取培训费2000元\u002F人(含培训、教材、培训证书、用餐等费用)，餐饮统一安排，交通费、住宿费（340元\u002F晚）自理，不安排接送站。\n\n（三）缴费方式。培训费采用银行汇款或报到时刷银行卡、支付宝或微信支付，现场不收取现金。银行汇款请务必在备注栏标明“智能农机培训”，并在报到时出示汇款凭证复印件，汇款单位名称与开票单位名称需保持一致，如不一致，还请备注参训人员单位名称、姓名，并开具证明提供发票信息。\n\n收款单位：农业农村部农业机械化总站；\n\n开户银行：中国农业银行股份有限公司北京十里河支行；\n\n银行账号：11220701040017219。\n\n五、其他事项\n\n（一）为统筹农业机器人室外展区布展工作，请有意参展的单位于2026年8月31日（含）前将产品资料（产品图片、实地作业视频、关键技术介绍等）、企业联系人及联系方式发送至邮 箱njznc@agri.gov.cn。我们将对所有报送材料进行择优筛选，并于9月7日（含）前向通过遴选的对象发出布展通知。\n\n（二）请参训学员严格遵守培训纪律，培训期间注意人身和财产安全。\n\n（三）总站将为参训学员颁发培训证书。\n\n（四）培训期间，要严格落实中央八项规定及其实施细则精神，不得安排与培训内容无关的事项，严禁外出参加各种聚会、拜访、宴请等活动，不得饮酒。\n\n（五）联系人：\n\n李 苗 010-59199179，18753469583；\n\n赵泽明 010-59199016，15201628716。\n\n附件：乘车路线\n\n农业农村部农业机械化总站\n\n2026年8月6日\n\n附件\n\n乘车路线\n\n一、杭州萧山国际机场。酒店距萧山国际机场约22公里。\n\n1.打车\u002F网约车，30—40分钟，费用：预估30—45元；\n\n2.地铁，“萧山国际机场”乘地铁7号线“吴山广场”方向至“建设三路”，同站转2号线“朝阳”方向至“人民广场”D口出站，往南步行约10分钟。\n\n二、杭州东站。酒店距杭州东站约16公里。\n\n1.打车\u002F网约车，30—40分钟，费用：预估25—35元；\n\n2.地铁，“火车东站”乘地铁4号线“浦沿”方向至“钱江路”，同站转2号线“朝阳”方向至“人民广场”D口出站，往南步行约10分钟。\n\n三、杭州站。酒店距杭州站约15公里。\n\n1.打车\u002F网约车，30—40分钟，费用：预估35—50元；\n\n2.地铁，“城站”乘地铁5号线“姑娘桥”方向至“人民广场”D口出站，往南步行约10分钟。\n\n四、杭州南站。酒店距杭州南站约5公里。\n\n1.打车\u002F网约车，15—25分钟，费用：预估20—30元；\n\n2.地铁，“火车南站”乘地铁5号线“南湖东”方向至“人民广场”D口出站，往南步行约10分钟。\n\n五、杭州西站。酒店距杭州南站约40公里。\n\n1.打车\u002F网约车，80—90分钟，费用：预估100—160元；\n\n2.地铁，“火车西站”乘地铁19号线“永盛路”方向至“沈塘桥”，同站转2号线“朝阳”方向至“人民广场”D口出站，往南步行约10分钟。","中国农业机械化信息网 2026-09-15","2026-09-14T16:00:00Z",68,{"impact":16,"substance":114,"depth":215,"authority":18,"freshness":160,"relevant":19,"comment":216},12,"农业农村部农机化总站主办的全国性智能农机培训通知，课程覆盖农业AI、农业芯片、传感器、北斗导航与典型场景，具备行业指导价值，但属会议培训类事务性通知，信息增量有限。",[218],{"name":211,"url":208},[24,198,25,120,220],"农机培训",[222,202],"农业人工智能 农业机器人 农机培训 智慧农业","农业人工智能农业机器人农机培训智慧农业-2446","2026-09-15T00:04:20.009285Z",{"id":226,"title":227,"url":228,"summary":229,"summary_zh":8,"content":8,"source_name":230,"source_url":8,"published_at":231,"category":11,"cover_url":8,"hotness":12,"is_selected":13,"score":232,"score_detail":233,"sources":235,"tags":237,"search_phrases":241,"slug":244,"view_count":33,"doi":8,"paper":245,"created_at":253},2397,"System-Level Smart Robotic Harvesting for High-Value Greenhouse Crops: A Review","https:\u002F\u002Fwww.mdpi.com\u002F2073-4395\u002F16\u002F18\u002F1795","Agronomy 2026, 16(18):1795（2026-09-13）。江苏大学Junyi Wang等综述188项主要研究，以'具身智能'为分析视角连接感知、可采性评估、决策、操控、反馈、故障传播与恢复。研究表明系统集成是主要瓶颈：可观测性不完整、场景状态短、接触不确定性、结果验证弱导致完整任务成功率、有效下降效。提出六维生产相关评价体系。","MDPI Agronomy | 2026-09-13","2026-09-13T00:00:00Z",82,{"impact":16,"substance":68,"depth":16,"authority":18,"freshness":12,"relevant":19,"comment":234},"江苏大学团队基于188项研究的系统级综述，指出系统集成是可观测性、接触不确定性与故障恢复等瓶颈，并提出六维生产评价体系，对温室智能采摘研发具有较高参考价值。",[236],{"name":230,"url":228},[24,25,238,239,240],"具身智能","采摘机器人","温室种植",[242,243],"农业机器人 采摘机器人 具身智能 智慧农业","农业机器人 采摘机器人","农业机器人采摘机器人具身智能智慧农业-2397",{"doi":8,"openalex_id":8,"authors":246,"venue":8,"cited_by_count":33,"oa_url":8,"card":247,"direction":251,"ingested_from":179},[],{"tldr":248,"method":249,"finding":250,"direction":251,"opportunity":252},"综述188项研究，从具身智能视角分析温室高价值作物智能采收的系统集成瓶颈。","综述188项研究，以具身智能视角串联感知、可采性评估、决策、操控与反馈。","系统集成是主要瓶颈，可观测性不完整与接触不确定性导致完整任务成功率下降。","农业人工智能与决策模型","可探索面向温室采收的具身智能系统集成与六维生产评价体系，弥补任务级成功率验证空白。","2026-09-14T00:06:33.089876Z"]