农业AI与大模型

系统综述目标检测三十年发展，从传统方法到深度学习、Transformer及大语言模型，并分析数据集与

综述遥感与机器学习在印度园艺作物精准管理中的应用，涵盖原理、方法、案例与挑战。

用机器学习预测种子质量和终速，基于形态特征，为气力式排种器设计提供支持。

开发了跨地块、流域和地中海尺度的农业数字孪生工具，集成多源数据支持实时监测与决策。

综述AI在生物炭改良酸性土壤中的应用，指出数据缺口并提出改进方向。

综述AI在气候智慧农业中的应用，涵盖产量预测、天气预报、灌溉管理和病虫害检测。

提出结合IoT、机器学习和边缘计算的智能灌溉系统，优化用水并提高作物产量。

开发并评估了氮管理决策支持系统Nitrogenius 2，集成模拟与严肃游戏，提升利益相关者理解。

综述AI与数字传感在土壤结构多尺度观测到决策中的应用。

提出深度学习框架，非侵入性量化活体肉鸡翅膀和脚部表型。

MDPI AgriEngineering 2026, 8(6), 249。精准农业越来越依赖应用于无人机(UAV)采集的高分辨率数据的机器学习来支持作物监测、胁迫检测和产量预测。本综述提出了无人机赋能精准农业机器学习方法的结构化综述,在一个由感知模态、数据类型、模型家族和分析任务四个维度定义的统一分类法中组织100多项同行评议研究。该分类法能够在RGB、多光谱、高光谱、LiDAR和IoT数据源之间进行系统比较,并在经典机器学习、深度学习、混合顺序模型和新兴基于Transformer的架构之间进行系统比较。分析建模选择如何与数据特征相互作用以影响鲁棒性、跨环境泛化、计算效率和UAV及边缘平台上的部署可行性。识别新兴研究方向,包括数据高效学习、表示级多模态融合、域自适应、轻量级架构和不确定性感知决策支持。

MDPI Agriculture 2026, 16(17), 1826, 2026年8月26日发表。江苏大学低空技术学院与电气信息工程学院联合综述,提出从低级数据增强和静态空间认知再到高级动态时空推理的渐进分析框架。气候变化、土地退化和资源稀缺驱动精准农业成为确保全球粮食安全的战略必然。传统人工检查主观且不可扩展;计算机视觉为精准作物和牲畜管理提供非侵入式解决方案,但在农业实际场景中的应用面临严重遮挡、光照剧变和生物目标非刚性形变等特定挑战。深度学习已成为克服这些限制的主流范式,CNN、Vision Transformers (ViTs)和Graph Neural Networks (GNNs)等架构学习海量数据中的自适应层次表示。识别四个优先研究方向:架构效率、数据级标注效率、部署级隐私和仿真、信任级安全。

Frontiers in Artificial Intelligence 2026年8月31日综述。研究对2023年1月至2026年1月Scopus、IEEE Xplore、ScienceDirect和SpringerLink数据库中的文章进行系统检索,使用IoT and machine learning and agriculture、crop recommendation、plant disease detection、precision farming等关键词组合,30篇文章符合实证方法、定量性能报告和清晰数据集描述的标准。结果表明,随机森林( Random Forest)、支持向量机(SVM)和决策树等集成方法与传统机器学习方法在作物产量预测中准确率达到99.9%;CNN和ResNet深度学习模型病害检测准确率超过98%;GRU和LSTM时间序列模型天气条件预测准确率范围94-98%。IoT系统在精准农业应用方面显著改善资源利用,实现60-96%的节水、25%的增产和36-38%的除草剂减量。

8月27日,2026山东省农业特色产业品牌推广暨齐鲁农超生态构建推进会在济南举行,现场发布山东农业产业大模型一期项目。山东农业产业大模型依托齐鲁文化大模型算力底座,整合齐鲁农超数据,核心亮点集中体现为四大硬核成果:一张地图(省级农业特色产业数字地图覆盖粮油果蔬畜禽水产全核心品类,汇聚全省100多个重点特色产业集群,精准标注地标农产品产区与重点经营主体近万家)、一条链条(覆盖粮食畜禽果蔬水产的产业链图谱)、一个画像(为涉农企业合作社种养基地建立动态数字档案与智能画像)、一套知识库(汇聚政策标准资讯与产业数据构建知识图谱).平台将持续向山东农业特色产业大脑升级,重点推进四个方面:开发山东农业产业大模型、完善数据底座。

全国农业技术推广服务中心发布智慧肥水大模型1.0版,设置八大智能体:问土(基于全国土壤墒情监测系统)、探墒(土壤水分快速测定)、知天(依托心知气象和土壤墒情监测系统构建ET0预报模型,实现未来7天逐日蒸散量高精度预测)、诊苗(识别作物种类、生育期、养分供应情况)、巧算(基于科学施肥和节水农业基础数据给出施肥灌溉决策方案)、识肥(对肥料包装智能识别)、智报(基于3.4万份资料库构建智能简报生成引擎)、慧答(构建多智能体推理框架提供肥水管理技术精准回答和智能决策辅助)。服务群体分两层:一是开发农技人员定向试用版,为推广体系开展技术服务提供辅助支撑;二是开发农户服务版,为种植大户、家庭农场、专业合作社等新型经营主体开展肥水精准管理提供决策参考。

International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR) 2026年第8卷第4期(2026-08-28发表):基于FAO全球农业数据集(覆盖212个国家和地区、10种主要作物、1961-2016年56,717条记录),比较线性回归、随机森林、XGBoost三种机器学习模型。80:20 train-test split,Random Forest取得最佳性能:R²=0.9586、MAE=6724.19 hg/ha、RMSE=13829.60 hg/ha;XGBoost: R²=0.8115;线性回归:R²=0.0608。特征重要性分析识别作物类型(Item Code)为最具影响力预测因子,其次是地理区域和时间因素。[注:本论文使用2016年截止数据,模型泛化能力可能存在边界]

2026年8月26日发表于Elsevier期刊《Artificial Intelligence in Agriculture》的系统综述(PRISMA 2020框架),纳入2021—2025年95项同行评议研究:机器学习模型诊断植物病害准确率>99%,灌溉控制器提取88%水分利用效率,机器人能看、数、收作物。51.58%论文发表于Q1期刊,36.84%为Q2期刊,JCR影响因子2.2-14.0。主题分布:环境监测23.15%、温室控制与保护栽培21.05%、病虫害检测21.05%、水培16.84%、产量预测13.68%。方法学:经典机器学习25.26%、IoT/AIoT 22.11%、深度学习与计算机视觉13.68%。审稿人指出多数研究仅通过单地点单季节的train-test或k-fold交叉验证,缺乏独立外部验证,发布准确率可能高估实际适用性。[预印本边界说明:已发表于同行评审期刊]

Benjian Wu, Xing Huang, Bo Zhou, Jianmin Li, Lifang Hu (中国农业科学院/中国农业大学/南京大学等) 共同发表论文。基于2010—2024年中国700个县的县级面板数据,将"数字农业创新与应用基地"试点视为准自然实验,采用双重机器学习模型考察智慧农业建设对城乡土地利用效率差距的影响。研究发现:(1)智慧农业建设显著缩小了城乡土地利用效率差距,机制渠道指向农业技术进步、资本配置优化、农业产业升级;(2)政策效应在原贫困县、土地流转率高、数字基础强的县更显著;(3)分解结果显示差距缩小主要由农村追赶驱动,而非城市衰退。本研究澄清了智慧农业建设如何通过要素再配置平衡城乡土地利用。

原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。

圣牧高科生态草业基地引进6台『八爪』智能除草机器人，可精准判别12种田间常见农作物和杂草，效率是人工除草的40倍，全程物理除草不施化学药剂。呼和浩特市玉泉区姜家营村落地自治区首个MAP农业种植应用大模型，将智能监测、数字管理和田间农事深度融合。呼伦贝尔农垦特泥河农牧场公司示范基地『云耕一号』智能灌溉机器人下田，小麦、油菜等作物开启无人化、精准化、绿色化灌溉新模式。《内蒙古自治区『人工智能+』行动实施方案(2026—2028年)》为全区现代农牧业发展勾勒出清晰蓝图：加快农牧业智慧化进程，推动传统育种技术与人工智能深度融合；推广应用智能项圈、无人机巡牧、精准饲喂系统，实现牲畜个体识别、行为监测、疫病早筛、繁育管控的全流程智能化。