Mapping the global knowledge structure of artificial intelligence applications in horticultural production: A bibliometric analysis

方法

Dimensions数据库7519篇文献，共词分析与文献计量指标，含726篇验证

发现

AI园艺研究年增54.3%，中印主导；非洲占8.09%，差距在领导力与规模而非缺位。

机会点

可研究非洲本地化园艺数据集构建与南南合作网络，填补机构深度与领导力空白。

人工智能（AI）在精准园艺中的重要性日益凸显，然而其应用研究在作物、技术和生产挑战等方面仍呈碎片化状态。本研究采用文献计量分析，绘制2020—2025年人工智能在园艺生产中应用的知识结构图景，并评估非洲在其中的位置。文献记录从Dimensions数据库检索获得，检索词为人工智能相关术语（“artificial intelligence”“machine learning”“deep learning”和“computer vision”）与园艺相关术语的组合，共获得来自1070种来源的7519篇文献。由于其中仅6.8%的记录在标题或摘要中同时包含两个检索词组的术语，所有主要指标亦在经校验的726篇文献子集及另外两种语料库定义下进行了计算。2020—2025年间产出以54.3%的复合年增长率增长，2024年急剧上升，2025年增速放缓，主要驱动力为中国和印度，其次为美国、意大利和澳大利亚。《Agronomy》《Frontiers in Plant Science》和《Agriculture》为产出最高的来源期刊，中国农业大学和西北农林科技大学在机构产出中领先；作者分布高度分散，无单一作者发文超过18篇。标题与摘要术语的共词分析将基于图像的检测与诊断主题与作物生产、管理和可持续性主题区分开来，但更细的聚类边界在不同运行中并不稳定。国际合著占发表量的27.93%。非洲国家占国家—文献出现次数的8.09%（分数计数法下为6.93%；不同语料库定义下为6.4%—8.4%），埃及、尼日利亚、南非、埃塞俄比亚和摩洛哥为主要贡献者，另有16个非洲国家未出现在数据集中。该份额超过非洲在全球科学出版物中的份额（约3.5%），但远低于其人口份额（约16%—18%）；非洲所属文献存在于高被引核心之中，其被引频次至少不低于其他文献，其合著联系延伸至亚洲、中东、欧洲和北美。研究结果表明，非洲的差距主要在于领导力、机构深度和规模，而非在该领域的缺位，并支持定向资助、本地数据集建设、跨学科能力建设以及强