该研究按PRISMA指南系统综述2020—2024年AI-IoT智慧农业的17项实证文献，显示其主要用于病害检测、精准农业、环境监测、产量预测与牲畜健康监测，支持实时决策与资源优化，并指出数据、基础设施与成本仍是挑战。
该综述仅纳入17项实证文献，样本量有限，其病害检测、产量预测等应用结论适用于研究现状概览，不宜作为技术效果的直接证据。
由江苏省农业科学院牵头、江苏司南北斗深度参与的智慧农场精准管控与群智协同作业关键技术入选2026年度省前沿技术研发计划(现代农业),攻关AI赋能智慧农业。
江苏省前沿技术研发计划立项的智慧农场精准管控项目，由省农科院牵头联合企业攻关农机自动驾驶与精准作业系统，可关注其后续样机与示范农场落地情况。
中国农业农村信息网报道，潍柴雷沃发布全国首个智能农机与智慧农业双场景AI大模型，赋能精准作业，实测增产10%、节种5%、节水50%，智慧农业管理平台服务面积突破千万亩。
报道披露潍柴雷沃农业AI大模型综合播期、天气、养分等30余项指标，并给出增产10%、节水50%等测算，但这些数据来自企业自述，尚无独立验证，引用时需注明来源。
综述生物传感器与纳米生物传感器结构原理及其在作物实时监测中的应用。
该综述梳理了酶基、适配体、电化学与光学四类纳米生物传感器的原理及在病害早期诊断、农药残留检测中的适用场景，同时指出田间验证、成本与校准仍是落地瓶颈。
提出改进YOLOv8的ECL-YOLOv8模型，在开放牧场复杂环境中同时检测牛脸与牛口鼻。
该预印本在自建数据集上将牛脸与口鼻检测平均精度提升至87.4%，口鼻检测较基线提高5.3个百分点，但推理效率与轻量化尚未解决，离实时部署仍有距离。
本文论证技术应作为非洲经济增长战略核心，并分析其机遇与制约。
提出MobileNetV2与LBP特征融合框架，实现椰子三阶段成熟度图像分类。
自建3050个椰子样本、三阶段成熟度标注数据集，融合深度特征与LBP纹理后平均验证准确率达88.82%，较MobileNetV2基线高约15.8个百分点，但仅经三次独立运行验证，样本与作物范围有限。
天津优质农产品开发示范中心建成未来农场管控平台，以“天空地”一体化监测宁河585亩小站稻，虫情站5天捕获二化螟88头，实现从“看天吃饭”到“看数种田”。
基于扎根理论与TOE模型，识别马来西亚水稻业采用智慧农业技术的八类障碍。
10月30日至11月1日，2026中国（河南）—东盟粮农合作发展大会在郑州举行。各方围绕“数智融通东盟、绿链筑就粮安”交流，面向东盟宣介深度融合风云卫星与AI预报模型的中国气象智能预警方案“妈祖”，推动智慧农业与全产业链合作。
综述智慧农业、大数据与AI决策支持系统如何优化农业投资与风险管理。
系统分析区块链在智慧农业与农食供应链溯源中的架构、密码学与物联网应用。
系统综述60项YOLO系列草莓检测与成熟度分类研究，并量化数据增强泄漏导致的性能虚高。
提出面向南非与撒哈拉以南非洲智慧农业的集成网络安全风险评估与威胁建模框架ISACRATF。
综述数字技术在小豆蔻供应链各环节的应用，并指出研究空白与未来机会。
开发了一款集成AI作物病害指导、用药计算、天气、市场价格和多语言语音助手的安卓智慧农业应用。
提出端到端牛脸识别框架，结合增强特征提取与结构化压缩。
提出集成病害诊断、灌溉决策与农事记录的闭环农业决策支持系统AgriFlow。
广东省农业农村厅联合华为开发的智慧农业服务平台已建成覆盖荔枝、水稻、水产养殖等产业的AI模型，构建省级智慧大脑加市县服务枢纽加基层落地场景体系，东莞作为首批数字化转型试点建设50个数字化果园。
提出低成本物联网农场防护与AI作物病害检测一体化网络平台。
