农业人工智能 智慧农业

用深度学习结合大规模环境数据预测县域大豆产量，并对比多种网络架构与传统模型。

通过长期定位试验研究氮肥后效对冬小麦-夏玉米轮作系统土壤-作物协调及微生物功能的调控机制。

用无人机多传感器遥感结合AutoML预测冬小麦水分含量。

提出COS-DETR轻量化视觉感知系统，用于资源受限的茶芽采摘机器人。

提出边缘部署的温室串番茄采摘机器人，融合改进YOLOv8n检测与ROS分布式控制。

提出基于智能手机视频的盆栽植物三维表型工作流F2DMAS，实现复杂背景下高效高精度重建与测量。

苏垦农发南京实验室2026上半年正式运营,9月9日发布五大开放课题,主攻低空感知、农业AI认知模型,属于国内农业低空领域最高级别科研载体之一。神农慧种农业大模型由南京农业大学牵头,苏垦农发、江苏省农科院联合共建,覆盖稻、麦、玉、豆四大粮油作物,可实现种质辅助育种、作物长势识别、病虫害智能研判、高温热害预警、水肥AI处方推荐。该系统已在临海、黄海、江心沙等分公司常态化投入使用,成效明确:病虫害识别准确率>90%,巡田效率提升3-5倍,依托AI方案实现氮肥减量5%-15%。

9月16日,湖南农业大学2026级新生开学典礼上,校长唐文帮表示,2026年国家已经把"人工智能+农业"纳入国家发展整体框架,AI+农业已从"可选项"成为"必答题"。我国科学家跨界融合基因编辑与人工智能,研制出全球首台智能育种机器人"吉儿",开发的"神农大模型"让AI病虫害识别超千种、准确率达93%以上。学校开设了160余门人工智能相关课程、10余个人工智能相关微专业。在中药材育种领域,学校联合国家超算中心,创建中药资源育种智能体"万草通"。

专家解读指出,"十五五"时期数字乡村将加快迈向数智乡村,智慧农业建设将进入创新发展、落地见效的关键阶段。《加快农业农村现代化"十五五"规划》明确"推进人工智能运用和智慧农业发展"。人工智能等数智技术正加速演进,数据产业加快培育、应用场景全链拓展、新兴产业加快培育,为智慧农业发展带来前所未有的新机遇:数据从辅助性工具发展为新型生产要素,农业大模型与智能装备在生物育种、农情监测、生产管理、动植物疫病识别与防控、产量预测等场景加速落地。

9月16日WAFI2026举行"人工智能与农业论坛",中国农业大学全球食物经济与政策研究院院长樊胜根提出"人工智能如何造福农民"议题。论坛介绍神农大模型(2023年1.0版到2025年3.0版,3.0版为"小麦育种智能助手",可识别70类、600余种病虫害,已在非洲落地)、农业食物经济与政策AI模型、北大荒"未来农场"平台(覆盖111个农场、接入8.4万台智能装备、为60万种植户服务)、北京市"智京园"智慧设施管控技术体系等案例。

用高光谱成像结合预处理与机器学习，对番茄叶片氮素水平进行分类。

用机器学习基于叶长宽非破坏性预测30个橄榄品种叶面积，PSO优化ANN精度最高。

综述机器视觉在精准农业中的应用现状与未来趋势。

综述无人机图像小目标检测的深度学习研究，提出对称性视角与三层框架。

系统综述植物器官级3D分割，提出数据-算法-算力三角框架并开源基准平台PSS。

评估7种网格重建流程在作物表型三维数字化中的保真度与一致性。

提出融合AI、区块链、物联网与遥感的数字生命周期思维框架，用于食品系统可持续性评估。

提出轻量混合架构SpatioFormer，提升复杂环境下农作物病虫害检测的空间感知能力。

综述物联网传感与智能在医疗、农业、环境、能源安全四大领域的架构、算法与应用。

提出基于边缘AI的宠物监测框架，用树莓派和YOLOv9识别兔子行为与环境。

基于西班牙666家养殖场调查，用PLS-SEM分析AI采纳的影响因素与政策启示。

An interpretable deep embedding framework for data-driven discovery of crop families。Smart Agricultural Technology

提出LeafTrackNet深度学习框架，实现俯视植物表型中稳健的叶片追踪。

提出一种抗遮挡和光照变化的番茄成熟度检测方法。

综述设施蔬菜生物量与产量无损感知与建模研究进展。

湖南农业大学2026级新生开学典礼在东田径场启幕,9940名本科新生、3173名研究生新生开启大学新篇章。校长唐文帮寄语:AI+种植、AI+养殖正在改写千年农业的模样。从智能育种机器人吉儿,到神农大模型4.0,AI+农业已经从可选项变成必答题。学校筹建人工智能学院、智慧农业学院、卓越工程师学院、中药资源交叉学院。

中国工程院院士、中国农业大学教授孙其信在2026世界农业科技创新大会上表示,人工智能在引导下一轮农业生产方式变革方面,已经不是一个梦想,有些已经变成现实。他以神农大模型为例介绍:发布不到一年时间,已经在非洲落地。

2026世界农业科技创新大会(WAFI2026)9月16—19日在北京平谷举行。中国农业大学校长孙其信指出,人工智能已经从过去的示范,变成了部分大型新型经营主体的主要生产方式。中国农业大学王耀君副教授介绍神农大模型3.0已在非洲落地。北京数智京园智慧设施管控技术体系亮相。

黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所所长郑妍妍介绍,黑龙江省农科院在人工智能+农业领域开展实践探索:依托大数据中心开展农业数据汇通管用全链条研究,构建长时间序列、多时空分辨率、覆盖寒地主要粮食作物全生育期的作物表型、土壤、气象、病虫害等于一体的寒地农业高质量数据体系。

山东省农科院发布舜耕·粮安农业遥感大模型,基于20年积累的2000万份人工样本数据,覆盖山东全域全地貌、全物候周期,构建耕地智能提取—肥力墒情预测—作物精准识别—长势动态监测—病虫草害预警—作物智能估产全链条智能监测体系,精度高达95%,效率提升超100%。寿光新建大棚已迭代升级至第七代智能物联网云棚,物联网应用率超过85%。

农业(种植)行业可信数据空间阶段性成果发布,空间建立以规范治理、协同联动、合理激励为核心的运营机制,11家单位首批入驻:中国农科院茶叶所、中国水稻研究所、中国联通农业军团、联通乡村振兴研究院、浙江省农科院、浙江省兴合集团、阿里云、托普云农、天演维真、宇联信息、金华浙农信息技术。

杭州临平区智骏高技科技企业凭借AI驱动型数智无人渔业工厂在2026智慧农业创新大赛(雄安)鱼群智能检测设备赛道夺得全国第一名。该系统融合浙江省农科院、浙江大学技术,节水90%、节能30%—50%、主要技术环节无人化率突破95%、作业效率提升50%、幼鱼成活率提升10倍、综合经济效益高出传统模式35%以上。

为斯里兰卡温室农户开发基于机器学习的决策支持系统，预测螨害并优化作物管理。

提出知识引导机器学习框架，用样本增强实现田块到区域尺度的冬小麦收获监测。

用无人机多光谱、RGB和热红外遥感结合AutoML预测冬小麦含水量。

综述红边遥感在农业中的物理基础、条件依赖性与可解释机器学习中的新角色。

综述遥感与机器学习在可持续农业中的应用现状与前景。

发布多站点多品种苹果物候RGB图像数据集，并给出深度学习基线检测模型。

系统综述64项研究，分析AI在全球南方粮食安全中的机遇、风险与公平路径。

基于图像处理与特征分析，按东盟标准自动分类可可豆并检测缺陷。

提出轻量级IoT-RiceMobileNet模型，实现水稻病害实时多类检测。

系统综述AI在环境韧性与可持续创新中的应用、趋势与挑战。

探讨数字孪生与计算建模在智慧农业可持续发展中的应用，聚焦小农户的挑战与机遇。

基于YOLO11改进，实现温室辣椒花精准检测。

Synergizing process-based modeling and data-driven learning for precision nitrogen optimization in winter wheat。Agricultural Systems

A deep learning-enhanced vision system for precision target spraying in chinese cabbage cultivation。Precision Agriculture

用改进YOLOv8n与随机森林，通过红外热成像实现奶牛不同姿态下的乳腺炎自动检测。

提出多智能体协同控制框架，实现水田分布式驱动电动农机路径跟踪、稳定性与能耗统一优化。

提出边界感知双流网络，从无人机影像中恢复破碎地膜拓扑并自动制图。

提出轻量卷积网络AgroVisNet及专家验证的萝卜、马铃薯和尖瓜病害图像基准BD-PlantDX。

系统综述199项研究，梳理无人机遥感在水稻高通量表型分析中的应用进展与瓶颈。

综述AI、物联网与遥感在大田作物智能灌溉调度中的应用与成效。

用MODIS数据与机器学习框架估算埃及尼罗河三角洲农田水分胁迫。

提出结合四维混沌加密与Mamba网络的隐私保护作物病害识别框架。

用YOLO系列模型检测玫瑰茄钙钾铁磷缺乏的视觉症状。

9月11日至13日由中国农业技术经济学会、中国农业科学院农业经济与发展研究所、安徽农大联合主办。来自全国十余家科研院所和高校的80余名专家学者参会。德国哥廷根大学农业经济与农村发展系教授于晓华、中国人民大学农业与农村发展学院教授高原、中国农业科学院农业经济与发展研究所研究员韩昕儒等5位专家作主旨报告。

9月10日上午召开。本科生院质量与评估处处长王春潮、学生事务中心主任吕叙杰、管理人员孙凯和植科院教研室主任丰胜求、易斌、刘立军等人出席会议。神农智脑作为我校智慧农业学科大模型，总体架构齐全、功能完整。

发表于智慧农业(中英文)2026年第4期。研究阐述云边端协同技术在大田种植、设施园艺和畜牧养殖等典型农业场景中的应用模式与协同机制，综合分析边缘智能调度、语义互操作与可信协同等国内外研究进展。

9月4日至6日由中国农学会计算机农业应用分会主办，黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所承办，农业大数据学报协办。会议围绕人工智能+农业主线安排了17场专题学术报告。来自全国40家单位的131位专家学者、科研人员和企业代表参会。

黑龙江佳木斯国家农业高新技术产业示范区依托中国科学院研发的伏羲大脑农业大模型搭建普惠式智慧农业服务体系，串联10项农业相关环节：农事指导、农资直供、农机呼叫、卖粮、补贴、培训、金融保险等；服务佳木斯100多万亩农田，一年半扩大至600多万亩，覆盖6万多户农民。

9月11日第十六届智慧城市与智能经济博览会期间发布。浙江省农业农村厅、浙江省数据局、拱墅区政府、中国联通浙江省分公司、中国农科院茶叶研究所、中国水稻研究所、中国信通院等参与。锚定10类场景、30个数据产品、5个高质量数据集；建立以规范治理、协同联动、合理激励为核心的运营机制；推动农业数据与人工智能协同应用。

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。

中国工程院院士、中国农业大学教授张福锁主讲的科技小院育人模式已惠及众多师生。他表示下一步要推动人工智能、大数据、物联网与农业深度融合，让智慧农业支撑粮食稳产增产。他主讲的《大国三农 农业绿色发展》在线通识课吸引462所院校27万人次选学。

9月14日报道。江苏瑞丰信息自主研发由农机、AI大脑、北斗导航与数字农田四要素构成的农机智能体，瑞丰耘农业大模型注入农艺规则与专家经验，结合土壤、气象及病虫害图像进行领域微调；坚守AI提建议人工做决策原则；近三年科技成果转化30项，AI赋能大田智慧种植服务入选2026年江苏网络强省建设实践成果。

9月14日服贸会报道。中国农业银行以数智助农乡村振兴为主题展示智能化金融服务体系，AI能力嵌入信贷评估、风险核查等环节；农户在村里线上提交申请后系统可辅助完成信息核验与初步授信。北京农商银行展示非接触AI健康检测机器人；北京银行展示的科创企业技术已在智慧农业、农产品溯源等场景落地。

9月11日晚间发布。围绕夯实数字乡村发展基础、提升乡村产业数字化水平、提升乡村建设信息化水平、提升乡村治理智慧化水平、激发数字乡村发展内生动力等五方面部署24项重点任务。到2030年8项主要发展指标：农村地区互联网普及率从69.5%提到75%、农业科技进步贡献率从64%提到67%、农村网络零售额达3.5万亿元等。

该论文评估了测量噪声对NARX机器学习模型估算根区土壤水分动态精度的影响。

综述农业物料离散元建模的粒子模型、接触模型与参数标定进展及应用。

提出审计到评审框架，先固定证据身份再比较作物图像分类器，并关联预测不确定性与评审工作量。

系统综述AI、机器学习与深度学习的概念、方法、应用及伦理挑战。

提出TSAFI-DT数字孪生框架，用贝叶斯优化XGBoost预测印度花生产量并做反事实情景分析。

用自建RGB小麦种子数据集对比YOLOv8n与YOLO11n的检测计数性能。

综述人工智能在植物环境型与数字表型中的应用，并给出混合种植分割和昆虫计数两个实例。

提出OneGrow模型，联合生成小麦时序图像与器官分割掩码。

系统综述AI在可持续农业中的应用，分析生产力与可持续性影响及推广障碍。

综述AI施肥推荐研究，并用马哈拉施特拉数据集比较七种分类器，提出可审计智能施肥推荐框架。

用无人机可见光影像和深度学习模型区分直播稻、湿直播稻与移栽稻三种水稻种植方式。

用YOLOv8n-seg分割猪体并提取EfficientNet特征，结合回归模型实现非侵入式猪体重估

综述AI作物推荐研究，指出高准确率多源于数据与验证缺陷。

提出LitchiInst实例分割框架，通过果实-枝条关联实现荔枝主结果枝实时分割与采摘点定位。

提出知识引导的深度学习框架AgroEvoDeep-Yield，实现玉米逐日产量形成的可解释模拟与持续

综述90篇文献，提出PRAS框架与就绪度量表，评估智能体AI在畜舍管理中的应用与成熟度。

提出CBAM-LeafGAN，用选择性注意力增强StyleGAN3合成芒果叶病图像并提升识别可解释性

融合PROSAIL-PRO物理模型与深度迁移学习，用无人机高光谱估算作物冠层氮含量。

提出共享序数-异常描述子场，实现树上库尔勒香梨实时分级。

提出轻量网络AgroVisNet与BD-PlantDX数据集，实现手机端作物病害高精度识别。

分析数字智能技术驱动农业现代化的机制与内在逻辑。

提出NRA-LoRA微调方法，构建农机农艺知识数据集，提升白萝卜定植收获垂直大模型性能。

提出BiF-YOLO模型，在制种田实现玉米穗精准检测。

提出双注意力序列优化网络DASO-RiceNet，实现10类水稻病害与损伤的高精度分类。

提出轻量YOLOv12n改进模型，实现复杂果园中多成熟期蓝莓的实时检测。

中国农科院农业信息研究所农业风险管理研究中心(农业电子商务研究中心)基于 129 项国内外实证研究的系统回顾与荟萃分析,将农业领域数字技术采纳过程解构为认知接受、意向形成、行为转化三个递进且交互关联的阶段,强调不同阶段的驱动机制具有显著差异,并受到区域、作物系统和技术类型等情境因素共同影响。研究成果为研究人员、政策制定者和实践者促进数字技术有效应用提供了理论参考和实践启示。发表在国际期刊《Journal of Agriculture and Food Research》。

中国农科院农业资源与农业区划研究所智慧农业创新团队利用光谱成像技术与多模型组合策略,以中国 6 个地区猕猴桃为对象构建产地溯源模型,并运用可解释性分析方法对最优组合模型进行分层和整体解读。在提升溯源准确率的同时,揭示了光谱数据背后判断产地的内在逻辑。该研究为破解光谱分析中数据分析模型难以解释的难题提供了系统解决思路,在关键波长选择、模型稳定性提升及预测结果可信度增强等方面具有参考价值。成果发表在《Artificial Intelligence in Agriculture》。

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。

提出Transformer融合手工纹理形态特征与EfficientNetV2深度特征的遥感场景分类模

通过系统综述构建AI赋能社会生态韧性框架，连接监测、预测、治理与反馈循环。

构建多语言语音农业咨询聊天机器人，用RAG-LLM为农民提供零障碍精准建议。

用深度强化学习在仿真中为奶牛个体化热应激缓解做决策支持。

提出轻量模型YOLO-SCOD，实现棉花黄萎病精准检测。

用蒙特卡洛实验模拟智慧农业平台中AI模块对农药化肥减量与节水减排的边际绿色贡献。