人工智能算法、大模型与决策支持系统
中国农业科学院党组书记杨振海指出，中国农科院作为农业科研国家队，深入贯彻落实习近平总书记关于科学普及工作的重要指示精神。本届农科开放日以'农业科技赋能 点亮美好生活'为主题，汇聚全院优势科技资源，通过农业科技成果展示、科普互动体验、优良品种品鉴、青少年科学启蒙等系列活动，全方位、多角度展示中国农业科学院的科技硬实力与创新活力。活动现场展示了中国农科院野生作物种质资源保护与利用团队研发的野生稻智能表型巡检机器狗。京内外36个院属单位结合自身特点，在分会场同步举办丰富多彩的科普活动，560余项最新农业科技成果集中亮相。农科开放日自2019年举办以来，累计吸引4400万公众通过线上线下参与。
浙江省政府采购中心9月25日发布浙江省农业科学院农业人工智能创新中心算力服务平台建设（二期）项目中标公告，浙江移动数智科技有限公司以398.6万元中标，评审总得分85.1。评审专家包括龚建新、孙才俊（第1标项采购人代表）、高夫迅、岳丹、智庆芳。采购单位浙江省农业科学院位于杭州市石桥路198号。
提出可解释多指数规则框架，用Sentinel-2提取旱季建成区，性能优于机器学习。
An Automata-Driven Cognitive Explainable Artificial Intelligence Framework for Climate-Adaptive Precision Agriculture and Environmental Sustainability。Cureus Journal of Computer Science.
利用多时相遥感和机器学习揭示泰国湄公河支流流域植被对洪水的非对称响应。
综述乌干达环境管理中AI应用现状，发现应用集中于遥感与森林监测，整体零散且受基础设施制约。
提出MSA-TNet深度学习框架，实现红枣碰伤检测与品种分类。
综述光子与光电子材料器件结合物联网和机器学习，支撑气候韧性智慧农业的作物与土壤监测。
提出农学知情框架，结合最优物候期与密度产量制图，实现跨季节可迁移的产量预测。
提出轻量级CNN-LSTM混合网络，用于豆叶病害分类，兼顾高精度与低资源占用。
综述土壤养分动态预测的统计与机器学习方法，比较精度与局限。
综述AI农业咨询与诊断系统，聚焦印度东北小农，提出人监督多模态部署架构。
提出基于卫星与模型数据的海洋监测框架，弥补新兴经济体现场观测不足，监测有害藻华与热浪。
提出多流深度学习框架WaterFormer-MS，从Sentinel-2影像中精准分割地表水体。
基于GEE融合Sentinel-1/2时序与地形特征，用机器学习高精度制图长三角水稻种植模式。
用冻结DINOv3 ViT微调回归，从微根管图像直接预测根系长度和面积。
利用高分辨率卫星影像和机器学习在大豆田中检测红冠腐病。
综述闭环AI智能体用于畜禽疫病预测与决策支持，提出感知-决策-反馈架构。
系统综述农民对农业AI的感知、接受度、采纳意愿及障碍。
利用数字全息与AI检测葡萄园空气中霜霉和白粉病菌孢子，优化杀菌剂施用。