#农业AI

综述AI赋能杂粮智慧育种的技术体系、应用案例与产业化路径。

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。

9 月 8 日中国农业大学植保学院成果转化工作站主任兼北京爱格瑞科技有限公司董事长李世盛、广东电信农业农村行业资深总监黄凯豪一行 4 人到广东省农科院植保所开展科企合作交流。植保所党委书记吴寿迁介绍团队建设、科技创新、成果转化等基本情况;李世盛以'爱格瑞科技绿色智慧植保综合解决方案'为题详细介绍了公司在绿色智慧植保领域的技术布局与应用成效;各方围绕水稻和荔枝病虫害智能体研发及科企合作模式进行了深入研讨。后续将依托技术指导、项目合作等方式,深化人工智能技术与植保科技的深度融合。

9 月 8 日下午湘湖实验室召开年度工作推进会,传达学习第六次全省农业科技大会精神,总结交流阶段性工作成效,研究部署下半年重点任务。浙江省农科院党委副书记、院长姚菊明,中国工程院院士、湘湖实验室主任李培武出席会议并讲话。李培武指出实验室要在培育优势特色研究方向上下功夫,主动对接融入省'315'科技创新体系,注重人工智能在农业领域的研究与应用,加快标志性科研成果产出。姚菊明指出实验室要努力成为新型研发机构示范点、农业科技创新高地、农业科技成果转化基地。

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。

提出分层光谱集成模型HSE，从高光谱遥感反射率中全球尺度反演四种水质参数。

评估TESSERA潜嵌入用于多年度亚像元土地覆盖制图，并与光谱时序指标和样条系数比较。

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

用多源卫星数据和机器学习预测印度半干旱区降水，XGBoost优于CNN。

比较三种CycleGAN架构（EfficientNetB1、MobileNetV2、标准ResNet

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AI建模比较水稻与高粱PSTOL1受体激酶结构，揭示高粱SbPSTOL1寡聚化特征。

提出RNN多任务学习方法，用于标签稀疏的葡萄抗寒时间序列建模。