智慧农业 中英文 农业机器人

系统综述智慧农业与园艺六大技术域，指出实验室到田间差距等三大共性结论。

提出基于视觉-语言模型的上下文自适应农药喷洒框架，结合MPPI控制实现精准喷洒。

系统综述AI与自动化技术在现代农机中的应用现状、效益与障碍。

设计并试验了一款太阳能物联网多功能农业机器人，可耕地、播种、灌溉和收割。

研发一款集成播种、喷药、土壤监测与病害识别的智能农业机器人，并通过云平台远程管理。

综述2000—2025年智慧农业演进，提出政策驱动的数字农业生态管理框架以支撑欧洲绿色协议。

综述智慧农业与园艺在传感、机器人、分析及可控环境生产方面的进展，并批判性评估其证据质量。

设计并评估一款低成本履带式农业机器人，实现传感驱动灌溉与视觉引导靶向喷洒。

2026年中国农民丰收节安徽活动上，线扫式激光除草机器人效率≥10000株/h、杂草识别准确率≥90%、作物误杀率≤5%。中联重科智慧农业社会化服务模式以天空地人机一体化感知网络为基础，构建感知-决策-执行-托管全链路闭环，覆盖14个省份累计服务面积超千万亩次，可实现节水30%减肥15%亩均节约128元整体增产10%至15%。

农民日报全媒体记者李克欣对话中国社科院杜志雄、中国农业大学李想、雄安集团孔德栋三位专家。专家指出当前我国智慧农业正从早期试点示范迈向规模化、体系化推广应用新阶段，人工智能赋能农业的关键技术包括机器学习与深度学习、计算机视觉与智能感知（如200万张高清图像训练的AI作物表型模型识别精度达95%以上）、农业大模型（如中化iMAP节约水肥10%~20%、增产8%~10%）和智能农机与农业机器人（如土壤高通量检测机器人实现42项指标检测误差控制在5%以内）。

提出LLM-模糊决策与数字孪生框架，用于自适应农业机器人协同决策。

系统综述智慧农业机器人、传感、AI、数据集与评估指标，指出落地瓶颈并展望方向。

提出WeedNet基础模型，实现全球杂草物种识别与区域微调。

研发并评估链槽式侧向供苗装置，实现油菜裸根苗多行移栽的模块化步进错位供苗。

设计并验证了一种集成充气软垫的混合Fin-Ray手指，用于苹果采摘时自适应、防损伤抓取。

开发基于YOLOv8n-BiFPN-WIoU的轻量模型，实现温室番茄自主采摘机器人实时运行。

《规划》提出崇明要突破目标识别、智能控制、自动采摘等核心技术，鼓励开发农业智能体、柔性农业机器人；布局"AI+"未来农业场景，推动AI技术与农业生产深度融合，聚焦菌菇全自动生产、白山羊智慧养殖、工厂化水产养殖等领域，构建"感知—认知—决策—执行"的智能闭环，打造"AI+现代农业智慧应用样板区"；同时确保常年蔬菜种植面积稳定在7.5万亩，推进8000余亩蔬菜规模化基地建设，建成2000亩集中连片的高标准设施菜田。

综述可信农业自主性，从机器人学习、安全控制与人机交互三支柱探讨技术进展与挑战。

提出基于态势感知理论的农机遥操作人机界面框架，提升非专业操作者表现。

系统综述1990-2026年216篇文献，梳理茶叶全程机械化技术进展与未来方向。