农业AI与大模型

Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security

综述AI在可持续发展各领域的机会与创新路径，并强调负责任AI的治理要求。

系统映射181项研究，梳理农业代理式AI的架构、应用、挑战与未来方向。

山东省委一号文件要求布局建设现代农事综合服务中心，全省新增水肥一体化推广面积300万亩。齐鲁现代农事综合服务中心管理平台在德州首发，把政府政策、农户需求、金融资源、社会服务有效贯通，推动农业社会化服务从'碎片化供给'向'集成化服务'跃升。山东省农科院作物所副所长李娜娜发布'水肥智慧大模型'，汇聚土壤、墒情、气象、苗情等海量数据，针对不同地块、不同作物智能输出个性化的灌溉施肥方案。

9月19日中国农科院36个研究所的560多项最新科研成果集中亮相：彩色胡萝卜、橘红心白菜、特色彩椒等全新果蔬品种轮番展示；富含丙醇二酸的晶莹剔透黄瓜能阻止糖类转化为脂肪；低豆腥味、高异黄酮、适合榨汁的大豆及'甜糯同粒'玉米；农业转运机器人能扛100公斤以上作物在丘陵山区跑、具备原地掉头能力；正在研发的全球动物疾病风险大模型将对动物疫病实现实时预报预警。

鄂州市红莲湖畔鄂钢农场2782亩高标准农田落地中国移动'万象耕耘'农业大模型，构建墒情、虫情、苗情、气象'四情'智能预警系统，AI病虫害识别准确率稳定在90%以上，灌溉节水超20%，人工巡田工作量减少60%。长春农安县永远村依托5G智慧农业监测设备实现水稻全程数字化管护；潍坊昌邑柳疃镇10.2万亩盐碱地含盐量从10%以上降到3%以下，粮食亩产从不足700斤跃升到2000多斤。

用机器学习与遥感分析印度库鲁区1991-2022年土地利用变化及其对地表温度的影响。

提出PCA深度特征优化框架，用ViT+SVM分类橙子病害，准确率达99.12%。

巴西昆虫调查平台整合计算机视觉、田间试验与种群建模，实现害虫实时监测与治理。

基于六组一周IoT课程原型文档，分析其架构、AI集成与安全模式。

通过成本效益分析评估AI智能灌溉系统的经济与环境影响。

用文献计量法梳理2007-2025年AI与气候变化及可持续发展交叉研究，揭示主题演化与地域失衡。

提出AlexNet与蚁群优化混合路由框架，用于云智慧农业的智能路由与资源分配。

综述AI与生态创新融合的多学科研究，提出四层分析框架并指出未来方向。

提出MDA-HI框架，融合过程模型与混合智能，用于作物生长与产量预测。

近日，中国农业科学院农业信息研究所科学数据研究室科研团队提出一种层次知识引导的枸杞害虫识别框架，有效解决真实农业场景下样本稀缺与类间混淆的双重挑战。相关研究成果发表在《人工智能的工程应用（Engineering Applications of Artificial Intelligence）》上。科研团队依托长文本-图像检索模型，把专家撰写的长文本描述解析为粗、中、细三个语义层次，并与多尺度视觉特征实现精准跨模态对齐；同时设计知识引导的去混淆模块，通过构建文本和视觉双模态相似度图，明显降低容易混淆类别之间的预测误差。该研究为枸杞等特色作物的虫害智能监测与精准防控提供新的技术路径。

开发基于RGB图像处理的生菜尺寸估计软件，用于选择性采收决策。

提出SCR-XGB五层框架，用梯度提升树集成从土壤和气候参数推荐作物。

构建马来西亚地表水质机器学习框架，融合多源环境数据实现分类、预测与污染事件检测。

研究基于地面高光谱与机器学习反演水稻叶片铅含量，并探索跨尺度遥感监测的最优建模路径。