[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"item-3194":3,"related-3194":50},{"id":4,"title":5,"url":6,"summary":7,"summary_zh":8,"content":9,"source_name":10,"source_url":6,"published_at":11,"category":12,"cover_url":9,"hotness":13,"is_selected":14,"score":15,"score_detail":16,"sources":22,"tags":24,"search_phrases":30,"slug":33,"view_count":34,"doi":35,"paper":36,"created_at":49},3194,"Optimization and Analysis of Agricultural Robot Drive Systems","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.54254\u002F2753-8818\u002F2026.37178","This study takes the agricultural robot drive system as the research object and carries out optimization research from two dimensions: mechanical structure and intelligent control. At the mechanical level, redundant degrees of freedom are eliminated through topological analysis of mechanism freedom, a 'short-chain direct-drive' transmission scheme is introduced to reduce mechanical losses, and finite element topology optimization is combined to achieve lightweight design of key components. At the control level, artificial intelligence is introduced to establish a perception system based on convolutional neural networks (CNN) and multi-source information fusion, enabling accurate recognition and prediction of complex terrain. A Back Propagation (BP) neural network Proportion Integration Differentiation (PID) control strategy based on the Dung beetle Optimization (DBO)algorithm is proposed, which effectively addresses the shortcomings of traditional algorithms, such as slow convergence and large overshoot. Meanwhile, model predictive control and an improved soft actor-critic reinforcement learning algorithm are integrated to achieve online adaptive regulation of drive parameters and global optimal control to a considerable extent. The optimized drive system effectively improves the working performance and environmental adaptability of agricultural robots in complex terrain and provides new theoretical and technical ideas for the development of intelligent agricultural machinery.","本研究以农业机器人驱动系统为研究对象，从机械结构与智能控制两个维度开展优化研究。在机械层面，通过机构自由度拓扑分析去除冗余自由度，引入“短链直驱”传动方案以降低机械损耗，并结合有限元拓扑优化实现关键零部件的轻量化设计。在控制层面，引入人工智能，建立基于卷积神经网络（CNN）与多源信息融合的感知系统，实现对复杂地形的准确识别与预测；提出基于蜣螂优化（DBO）算法的BP神经网络PID控制策略，有效改善传统算法收敛慢、超调大等不足；同时融合模型预测控制与改进的柔性演员-评论家强化学习算法，实现驱动参数的在线自适应调节及较大程度上的全局最优控制。优化后的驱动系统有效提升了农业机器人在复杂地形下的作业性能与环境适应性，为智能农业机械的发展提供了新的理论与技术思路。",null,"Theoretical and Natural Science","2026-09-22T00:00:00Z","论文",10,false,69,{"impact":17,"substance":18,"depth":19,"authority":13,"freshness":13,"relevant":20,"comment":21},12,20,17,1,"论文提出短链直驱与DBO-BP-PID等控制优化方案，方法新颖但偏理论，产业影响有限。",[23],{"name":10,"url":6},[25,26,27,28,29],"智慧农业","农业人工智能","农业机器人","智能农机","驱动系统",[31,32],"农业机器人 驱动系统 优化","DBO BP神经网络 PID控制","农业机器人驱动系统优化-3194",0,"10.54254\u002F2753-8818\u002F2026.37178",{"doi":35,"openalex_id":37,"authors":38,"venue":10,"cited_by_count":34,"oa_url":6,"card":42,"direction":46,"ingested_from":48},"W7213976318",[39],{"name":40,"orcid":41},"Ziyuan Ma","https:\u002F\u002Forcid.org\u002F0000-0002-7931-3258",{"tldr":43,"method":44,"finding":45,"direction":46,"opportunity":47},"从机械结构与智能控制两方面优化农业机器人驱动系统，提升复杂地形适应性与作业性能。","机构自由度拓扑分析、有限元拓扑优化、CNN多源融合感知、DBO-BP-PID与强","优化驱动系统有效提升农业机器人在复杂地形下的作业性能与环境适应性。","农业人工智能与决策模型","可探索轻量化驱动与在线强化学习控制在真实农田多机协同中的泛化性与能耗权衡。","openalex","2026-09-22T23:30:39.723894Z",{"total":51,"page":20,"page_size":51,"items":52},6,[53,78,109,140,167,187],{"id":54,"title":55,"url":56,"summary":57,"summary_zh":9,"content":58,"source_name":59,"source_url":9,"published_at":60,"category":61,"cover_url":9,"hotness":13,"is_selected":14,"score":62,"score_detail":63,"sources":69,"tags":71,"search_phrases":73,"slug":76,"view_count":34,"doi":9,"paper":9,"created_at":77},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","报道",68,{"impact":64,"substance":65,"depth":17,"authority":66,"freshness":67,"relevant":20,"comment":68},18,16,14,8,"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。",[70],{"name":59,"url":56},[25,26,27,28,72],"农机培训",[74,75],"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":79,"title":80,"url":81,"summary":82,"summary_zh":9,"content":9,"source_name":83,"source_url":9,"published_at":84,"category":12,"cover_url":9,"hotness":13,"is_selected":14,"score":85,"score_detail":86,"sources":91,"tags":93,"search_phrases":96,"slug":99,"view_count":34,"doi":9,"paper":100,"created_at":108},3253,"Visuomotor Robotic Pruning in Planar Orchills Using Hybrid Reinforcement Learning（基于混合强化学习的平面果园视觉运动机器人修剪）","https:\u002F\u002Farxivtldr.org\u002Fabs\u002F2609.24906","arXiv发表研究：休眠期树木修剪是劳动密集型但对维持现代高产果园至关重要的工作。本文针对现代平面树形训练系统（V型棚架苹果、UFO樱桃）的修剪任务，提出端到端管线学习闭环视觉运动控制器。控制器完全使用仿真和合成生成数据进行训练，以零样本方式部署到真实果园。管线包括平面果园树网格的合成生成、基于物理的果园仿真器构建、通过运动规划自动收集成功修剪轨迹，以及结合离线演示与在线仿真推出相结合的新型混合强化学习算法。控制器使用腕部相机的光流输入，避免完整三维重建需求，连续引导切割器穿越杂乱分支环境到指定切割点并在真实果园38次物理试验中展示零样本仿真到真实迁移。在V-Trellis苹果上达到49.9%成功率，UFO樱桃上46.0%。","arXiv (Abhinav Jain, Cindy Grimm, Stefan Lee)","2026-09-20T00:00:00Z",80,{"impact":64,"substance":87,"depth":64,"authority":88,"freshness":89,"relevant":20,"comment":90},22,13,9,"仿真到真实零样本迁移的果园修剪机器人研究，方法新颖、数据扎实，对智慧果园机械化有参考价值。",[92],{"name":83,"url":81},[25,26,27,94,95],"强化学习","果园管理",[97,98],"V-Trellis 苹果 机器人修剪","UFO 樱桃 零样本迁移","V-Trellis苹果机器人修剪-3253",{"doi":9,"openalex_id":9,"authors":101,"venue":9,"cited_by_count":34,"oa_url":9,"card":102,"direction":46,"ingested_from":107},[],{"tldr":103,"method":104,"finding":105,"direction":46,"opportunity":106},"提出端到端视觉运动控制器，用仿真合成数据训练，零样本迁移到真实果园完成修剪。","合成数据生成、物理仿真器、运动规划收集轨迹、混合强化学习、腕部相机光流。","真实果园38次试验零样本迁移成功，苹果49.9%、樱桃46.0%成功率。","可探索多季节、多树种泛化及真实数据微调，提升复杂冠层下的鲁棒性。","agent","2026-09-23T00:04:33.854148Z",{"id":110,"title":111,"url":112,"summary":113,"summary_zh":9,"content":9,"source_name":114,"source_url":9,"published_at":11,"category":12,"cover_url":9,"hotness":13,"is_selected":115,"score":116,"score_detail":117,"sources":123,"tags":125,"search_phrases":128,"slug":131,"view_count":34,"doi":9,"paper":132,"created_at":139},3252,"具身智能农业机器人关键技术与发展趋势——上海大学苗中华等\"感知-决策-模拟-进化-诊断\"五位一体研究框架","http:\u002F\u002Fwww.qikanzj.com\u002Fhek\u002Fnyjxxb\u002Fmulu\u002F455891.html","智慧农业(中英文)期刊发表上海大学苗中华、朱子煜、张伟、薛振锋、孙腾、张异凡、谢涛、何创新、李楠，山东农业大学苑进，北京市农林科学院赵春江，上海交通大学刘成良团队论文：全球农业智能化转型背景下，传统农业机器人面临非结构化环境、作业对象不确定性及控制参数时变等技术瓶颈，导致农业机器人实用效果差，产业化落地困难。具身智能作为实现通用人工智能的关键路径，为突破上述瓶颈提供了新范式。本文系统阐述具身智能理论驱动的农业机器人技术体系与发展路径，创新性构建\"感知-决策-模拟-进化-诊断\"五位一体研究框架。具身感知聚焦开放环境场景理解、作业目标主动感知及多模态融合感知；具身决策涵盖端到端导航、大模型驱动的机械臂操作及多机协同算法；具身模拟着力于高保真场景重建、生成及虚实迁移技术；具身进化整合无监督学习、强化学习及模仿学习机制；具身诊断构建作业状态监测与质量评估体系。","智慧农业(中英文)·上海大学",true,91,{"impact":118,"substance":119,"depth":120,"authority":121,"freshness":13,"relevant":20,"comment":122},24,23,19,15,"核心期刊论文，提出具身智能驱动的农业机器人五位一体框架，方法体系新颖、团队权威，对智慧农业技术路线有较强参考价值。",[124],{"name":114,"url":112},[25,26,27,126,127],"具身智能","多模态感知",[129,130],"上海大学 苗中华 农业机器人","具身智能 农业机器人 五位一体","上海大学苗中华农业机器人-3252",{"doi":9,"openalex_id":9,"authors":133,"venue":9,"cited_by_count":34,"oa_url":9,"card":134,"direction":46,"ingested_from":107},[],{"tldr":135,"method":136,"finding":137,"direction":46,"opportunity":138},"系统阐述具身智能驱动的农业机器人技术体系，提出五位一体研究框架。","构建'感知-决策-模拟-进化-诊断'五位一体框架，综述关键技术。","具身智能可突破非结构化环境等瓶颈，为农业机器人提供新范式。","可探索具身智能在农业非结构化场景的落地验证与虚实迁移效率提升。","2026-09-23T00:04:33.744630Z",{"id":141,"title":142,"url":143,"summary":144,"summary_zh":9,"content":9,"source_name":145,"source_url":9,"published_at":11,"category":12,"cover_url":9,"hotness":13,"is_selected":14,"score":146,"score_detail":147,"sources":149,"tags":151,"search_phrases":154,"slug":157,"view_count":34,"doi":9,"paper":158,"created_at":166},3251,"农机化研究2026(8)：基于MobileNetV4-DSFPN的芍药田间机器人视觉导航——安徽理工+皖西学院+中科院合肥物质科学研究院 mIoU 94.11% FPS 23.1","http:\u002F\u002Fwww.qikanvip.com\u002Fqkml\u002F166165.html","农机化研究2026年第8期发表安徽理工大学徐善永、程军辉、张俊卿，皖西学院邢雪景，中国科学院合肥物质科学研究院联合论文：精准分割田间可行驶区域并实时提取导航线是实现农业机器人在田间自主作业的关键环节。针对芍药田间背景复杂、现有语义模型计算复杂度高、实时性差等问题，提出轻量化的MobileNetV4-DSFPN语义分割模型，采用改进MobileNetV4作为高效编码器；解码器部分构建基于深度可分离卷积的轻量级特征金字塔网络（DSFPN）。在芍药田间路径数据集上类别平均像素准确率（mPA）和平均交并比（mIoU）分别达到97.16%、94.11%；导航线的平均横向偏差为0.231像素，平均角度偏差为0.842°；车载计算机上平均推理速度达到23.1 FPS。","农机化研究",78,{"impact":121,"substance":87,"depth":64,"authority":88,"freshness":13,"relevant":20,"comment":148},"核心期刊论文，提出轻量化语义分割模型并给出mIoU 94.11%、23.1 FPS等实测数据，方法新颖、结论可靠，对农业机器人视觉导航有实质参考价值。",[150],{"name":145,"url":143},[25,26,27,152,153],"芍药","视觉导航",[155,156],"安徽理工大学 芍药 田间机器人","MobileNetV4 DSFPN 语义分割","安徽理工大学芍药田间机器人-3251",{"doi":9,"openalex_id":9,"authors":159,"venue":9,"cited_by_count":34,"oa_url":9,"card":160,"direction":164,"ingested_from":107},[],{"tldr":161,"method":162,"finding":163,"direction":164,"opportunity":165},"提出轻量MobileNetV4-DSFPN分割芍药田间可行驶区域并提取导航线。","改进MobileNetV4编码器+深度可分离卷积特征金字塔，芍药田间路径数据集。","mIoU达94.11%，横向偏差0.231像素，车载推理23.1 FPS。","智慧农业 \u002F 农业物联网","可探索轻量分割模型在复杂田间多作物、多光照下的泛化与边缘部署优化。","2026-09-23T00:04:33.588064Z",{"id":168,"title":169,"url":170,"summary":171,"summary_zh":9,"content":172,"source_name":173,"source_url":9,"published_at":11,"category":61,"cover_url":9,"hotness":13,"is_selected":14,"score":174,"score_detail":175,"sources":177,"tags":179,"search_phrases":182,"slug":185,"view_count":34,"doi":9,"paper":9,"created_at":186},3215,"秋分逢丰收节 机器人成主角！浙江田野正被AI\"接管\"——浙江农科院数字农业研究所研发AI眼镜+害虫识别小程序","https:\u002F\u002Fwww.cztv.com\u002FnewsDetail\u002F904714","9-22 新蓝网专题报道：在湖州德清县农博家庭农场，种植大户王菊仙戴上一副AI眼镜，对着诱杀害虫的黄板轻轻一扫，\"镜片上、手机端，种类、数量、位置等数据瞬间显现\"。这套由浙江省农科院数字农业研究所研发的设备，正将虫害防控从\"事后补救\"推向\"提前预警\"。在湖州吴兴丰盛湾水产种业，\"云眸\"沼虾养殖AI系统能在3-5秒内捕捉沼虾触须末端细微影像，自动生成比对图谱，一旦发现活动异常即刻标记预警，自动投料机器人与水下传感器联动精准计算投喂量，饲料利用率提升12%-15%、巡塘人力节省六成、养殖效益整体提高10%以上。在杭州余杭区径山镇，无人驾驶拖拉机搭载北斗导航系统自主作业。在杭州临平区田立方未来农场，450亩无人智慧农场示范区配套200余个田间传感器和4个物联网微基站，可根据土壤饱和度和实时水位自动确定浇灌量，一亩地一季油菜花可节水约1000吨。浙江省农业农村厅数据显示，截至目前浙江已累计建成数字农业工厂729家、未来农场63家。","![Image 2](https:\u002F\u002Fwww.cztv.com\u002Fassets\u002FloginBg-OXMHhVd9.png)\n\n验证码登录\n\n获取验证码\n\n 一键登录 \n\n- [x]  \n\n登录代表同意 《用户协议》及 《隐私政策》\n\n扫码登录\n\n![Image 3](https:\u002F\u002Fwww.cztv.com\u002FnewsDetail\u002F904714)\n\n鼠标悬浮刷新二维码\n\n打开Z视介扫码登录\n\n![Image 4](blob:http:\u002F\u002Flocalhost\u002F08f361b6a75bd12fbead3ead9d0ae42d)\n\n[![Image 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扎实推进乡村全面振兴——农业新质生产力引领\"十五五\"种植业高质量发展","https:\u002F\u002Fepaper.gmw.cn\u002Fgmrb\u002Fhtml\u002Fcontent\u002F202609\u002F23\u002Fcontent_25817.html","9-23 光明日报\"光明论坛\"刊文解读农业农村部近日印发的《全国种植业发展\"十五五\"规划》：规划在深入实施藏粮于地、藏粮于技战略的同时，专门就\"发挥农业新质生产力引领作用\"作出部署。种植业科技战略正由以良田、良种、良机、良法集成为主，向数据、算法、智能装备与生物技术深度融合拓展。2025年全国粮食总产量达14298亿斤、增长1.2%，单位面积产量增长1.1%，单产提升是增产的主要来源；农作物耕种收综合机械化率达76.7%，农业科技进步贡献率超过64%；农用无人机保有量超过30万架，年作业面积突破4.6亿亩。规划首次提出以精准监测、AI决策、自主作业为重点发展智慧种植，推动无人机、具身机器人等先进装备与传统植保深度融合。","**【光明论坛】**\n\n习近平总书记指出，建设农业强国，利器在科技，关键靠改革。近日，农业农村部印发《全国种植业发展“十五五”规划》，在深入实施藏粮于地、藏粮于技战略的同时，专门就“发挥农业新质生产力引领作用”作出部署。这表明，种植业科技战略正由以良田、良种、良机、良法集成为主，向数据、算法、智能装备与生物技术深度融合拓展。以新质生产力引领科技战略升级是未来五年种植业高质量发展的重要路径。\n\n实施藏粮于地、藏粮于技战略并非抽象概念，它实实在在体现在产量、装备和技术水平的变化里。相关数据显示，2025年全国粮食总产量达14298亿斤，比上年增长1.2%，其中单位面积产量增长1.1%，单产提升是增产的主要来源；农作物耕种收综合机械化率达76.7%，农业科技进步贡献率超过64%；农用无人机保有量超过30万架，年作业面积突破4.6亿亩，农机北斗终端设备应用超过220万台（套），智慧农场、智能育秧工厂等智能化场景不断涌现。《“十四五”全国种植业发展规划》把“坚持创新驱动，转型升级”作为基本原则，把“增强科技支撑”列入保障措施，智能化内容散见于相关章节，提出“探索应用智慧农业技术”。新规划则将发挥农业新质生产力引领作用单列为一个部分，与增强供给保障能力、推进绿色转型、增强防灾减灾救灾能力并列，科技由“支撑”走向“引领”，这是这份规划最鲜明的亮点。\n\n科技引领具体体现在五个方面的部署上。在品种上，把抗赤霉病小麦、耐密宜机收玉米、高油高产大豆等列为选育重点，向突破性品种要产量；在技术上，强调集成推广引领性技术，并把提高技术到位率和覆盖率作为推广要求；在装备上，一手抓大型高端智能农机，一手抓丘陵山区轻简高效农机，让不同地形都有合用的机具；在投入品上，在种植业五年规划中首次提出运用基因编辑、核酸干扰等前沿手段创制核糖核酸农药等新型产品；在场景上，首次提出以精准监测、AI决策、自主作业为重点发展智慧种植，推动无人机、具身机器人等先进装备与传统植保深度融合，并提出培育无人农机操作员等专业技术人员。这些部署与2026年中央一号文件促进人工智能与农业发展相结合的要求相衔接，也服务于国务院《加快农业农村现代化“十五五”规划》提出的“到2030年，粮食等重要农产品供给保障能力稳步提升，粮食安全根基持续夯实，农业质量效益和竞争力不断提高”的目标。其实质，是生产力三要素的同步跃升，劳动对象从良田良种扩展到数据资源，劳动资料从机械装备升级为智能装备和模型算法，劳动者从传统农机手拓展到新型专业人才。“藏粮于地”稳的是根基，“藏粮于技”强的是手段，粮食产能不仅沉淀在耕地和良种里，也生成于以数据集成与智能作业为代表的农业新质生产力之中。\n\n目前，把产能真正蓄积到数据和智能作业之中，还要经历一段爬坡过坎的过程，应清晰地看到，这场生产方式变革还处在“起步期”。因此，未来需要给农业新质生产力发展加点“催化剂”，推动其由示范应用走向大面积普及。\n\n应加快关键核心技术攻关，使其成为农业新质生产力的“发动机”。以国家重大科技任务为牵引，设立智慧农业科技创新专项，聚焦高精度低成本传感器、农业专用芯片、作物生长模型与核心算法、智能决策系统、重型智能农机装备等领域，实行“揭榜挂帅”机制，推动产学研深度联动，明确企业创新主体地位，引导创新资源向农业科技领军企业集聚。同步夯实数据要素基础，加快构建“天空地”一体化农情灾情监测网络，健全数据标准和管理体系，面向育种、栽培、植保、农机作业等场景建设高质量数据集，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的良性循环，并探索建立数据权益确认和收益分享机制，促进数据安全有序流通。\n\n应发展农业社会化服务，使其成为智能技术进村入田的“摆渡船”。通过发挥专业化服务组织和农机社会化服务中心的作用，通过托管、代耕代种等方式，将智能农机、植保无人机和智能决策服务导入小农户生产，使农户不必购置装备也能用上智能技术。通过鼓励服务主体提供贯穿全生产周期的农事指导、灾害预警等信息服务，把技术优势转化为农户的经营收益。通过加快智慧农场等应用场景示范推广，以技术到位率覆盖率和增产增效实绩检验成效，推动智能技术由点上示范向面上应用拓展。\n\n应完善配套制度体系，使其成为推动农业新质生产力发展的“稳压器”。通过建立适应智能农机、算法模型、数据产品等新型成果的分类评价机制，让科研力量向大田需求集聚。通过推动农机购置与应用补贴向智能装备和智能作业服务延伸，引导政策资源向智能化方向倾斜。通过加快前沿产品的登记资料要求、命名规则和评价标准制定，同步完善农业数据安全管理，使新技术新产品有标可依、有规可循。通过推进基层农技推广体系改革与建设，培育大田无人农机操作员、现代设施农业技术员等专业技术人才，为智能技术落地提供人才支撑。\n\n从“藏粮于地”到“藏粮于技”，体现了种植业科技战略在新一轮科技革命和产业变革中的深化拓展。“十五五”时期是基本实现农业农村现代化的关键时期，面向未来，当数据跃升为产能提升的核心要素，算法沉淀为生产决策的智能引擎，智能装备演化为田间作业的新型农具，农业新质生产力便会从战略蓝图照进田野现实。我们期待中国人的饭碗端得更稳、成色更足。\n\n**（作者：王洋，系东北农业大学经济管理学院副院长、教授）**","光明日报","2026-09-22T23:00:00Z",93,{"impact":197,"substance":118,"depth":64,"authority":66,"freshness":89,"relevant":20,"comment":198},28,"央媒权威解读种植业“十五五”规划，首次将农业新质生产力单列部署，政策条款与数据详实，值得进入每日精选。",[200],{"name":193,"url":190},[25,26,28,202,203,204],"农业新质生产力","藏粮于技","种植业规划",[206,207],"农业新质生产力 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