数字农业与前沿技术

本文系统综述双目立体视觉在农业应用中的最新进展,涵盖系统架构、传统与基于深度学习的立体匹配方法、点云重建技术及新兴的3D高斯溅射等监督策略。综述总结了关键应用,包括高通量表型分析、果实定位与机器人采摘、杂草检测与精准喷施、自主导航以及畜禽体况评估,突出其在多任务农业感知系统中的作用。论文还讨论了低纹理匹配困难、复杂环境中的遮挡、跨域泛化、实时轻量化部署及有限数据集可用性等主要挑战,并展望基于基础模型的视觉感知、自监督与弱监督学习、多模态融合及边缘高效模型设计的未来方向。原文标题:Advances in Binocular Stereo Vision-Driven 3D Perception and Intelligent Analysis Methods for Agriculture,作者:江苏大学Ye R、Wang J、Kong Z、Ou M,发表于MDPI Applied Sciences 2026年第16卷第16期7957。

本研究系统考察数字乡村建设与夜间经济繁荣之间的影响机制,通过构建双向固定效应模型、门槛回归模型和空间杜宾模型。发现三点关键洞见:1)数字乡村设施建设通过降低市场交易成本和培育新型消费模式有效驱动夜间经济增长,这一效应在经济发达地区尤为突出;2)环境质量与城乡均衡发展对数字技术的赋能作用具有非线性调节效应,当空气污染浓度和城乡收入差距超过特定门槛时,边际促进作用显著减弱;3)数字乡村建设对本地夜间经济有显著正向影响,但对非本地夜间经济影响不显著。本研究为数字经济时代农村经济繁荣提供了新的理论视角,对平衡数字基础设施、实施差异化环境治理、优化城乡收入分配具有政策启示。

本文对YOLOv5、YOLOv8、YOLO11、YOLO26、Faster R-CNN、RT-DETR六种目标检测模型在尼日利亚农场实地采集的真实世界数据集AgriAISeg 1(3382张芝麻、卷心菜、番茄图像)上进行比较,涵盖不同光照、遮挡和视角条件。结果显示RT-DETR整体表现最优,精度0.768、mAP@0.5:0.95达0.624;YOLOv8和YOLO11表现稳定强劲;Faster R-CNN精度显著较低,mAP@0.5仅0.466,YOLO系模型训练效率优于Faster R-CNN。研究表明,现代单阶段和基于Transformer的检测器在真实世界农业环境中提供更可靠、高效的植物检测解决方案。原文标题:A Comparative Evaluation of Deep Learning Object Detection Models on a Real-World Multi-Plant Dataset from Africa,作者:Ismail Ismail Tijjani等8人,arXiv:2608.11053,2026年8月11日提交。

本文提出自适应广义回归深度卷积强化学习(AGR-DCRL)模型,用于智慧精确农业作物产量预测。模型由输入层、卷积层、池化层和密集层组成,IoT技术采集天气、土壤、农药使用数据。在卷积层,采用加权局部相似性插补和广义Tietjen-Moore检验进行缺失值处理和异常值检测;在池化层,采用Camargo自适应多样性指数进行特征选择;在密集层,通过多项式逻辑回归进行产量预测,采用softmax激活函数生成多类预测结果。实验结果表明,AGR-DCRL模型相比传统深度学习方法准确率提高4%,误差率降低69%,预测时间快20%。原文标题:Adaptive generalized regressive deep convolutional reinforcement learning for crop yield prediction in smart precision farming,作者:Preethi P、Devadas R M,适用于大规模产量预测数据集。

本文系统综述了2015-2025年期间208篇垂直农业(VF)同行评审研究,探讨AI、ML与IoT如何重塑VF生态系统,聚焦计算机视觉病害识别、作物生长与产量预测、智能气候控制、精准营养与灌溉管理。综述涵盖CNN、随机森林、XGBoost、LSTM等算法在水培、气培、鱼菜共生系统中的性能,以及多传感器网络IoT架构、边-云计算与自动化控制系统。商业农场展示出资源效率提升与供应链缩短,但仍面临能耗(LED占40%-60%成本)、高初始投资、数据集分散、实地验证不足等挑战;许多>95%的高精度来自实验室条件。原文标题:Application of Artificial Intelligence and Machine Learning in Vertical Farming: A Comprehensive Review,作者:Kim M Y、Park G、Seo C H(韩国公州国立大学),发表在MDPI Sustainability 2026年第18卷第16期8261。

2026年8月6日,首届热带作物人工智能产业发展大会在中国热带农业科学院召开,同期发布'树薯智汇1.0'木薯产业垂类大模型,并成立'热带农业人工智能创新联盟',云南省农业科学院农业经济与信息研究所(以下简称经信所)杨娜、杨月晗参加此次大会。发布会现场,中国热科院信息所、海南农科院与广东农科院、云南农科院经信所等9家单位联合成立'木薯产业人工智能创新联盟'。此次参会,深化了经信所与国内热作农业领域兄弟院所的联系交流,下一步,经信所将积极对接联盟平台,立足云南高原特色农业产业需求,探索数字技术赋能高原热作产业高质量发展。

近日,华北首个农业领域AI育种垂类大模型在京津产业新城高村数智创新园正式落地,标志着AI技术从通用对话场景深度下沉至种业科研一线,打通'基因数据—智能模拟—品种选育'全链条。天津百奥华兴基因科技有限公司深耕生物育种智能化赛道,自研MFMGP、LGBMY、PFMGP三款国产可控AI育种模型以及下一代AI育种大模型,适配全物种、多场景育种,多项核心指标达到国际先进水平。传统育种往往需要6—8年完成海量田间杂交试验,如今通过AI育种大模型打造的'虚拟试验田',大量试验推演在数字空间完成,育种周期可压缩30%以上,土地、人力和农资成本得到有效节约。

8月6日,中国热带农业科学院科技信息研究所在海口发布'树薯智汇1.0'大模型,这是覆盖全产业链的木薯产业垂类大模型。系统整合品种资料、病虫草害图谱、产业数据、行业标准和专家经验,设置产业行情、品种推荐、病虫草害识别、品质智能分析、繁育栽培、木薯科普、木薯厨房、行业标准八大核心功能模块,通过微信小程序等便捷入口提供给农户、农技人员、收购商、加工企业及科研人员。中国热科院信息所、海南农科院、广东农科院、云南农科院经信所等9家单位联合成立'木薯产业人工智能创新联盟'。

8月9日,华为中国行2026·黑龙江省'人工智能+'赋能行业高质量发展峰会在哈尔滨举办,东北农业大学与华为签署框架合作协议并联合发布'五谷丰登·定风波'农业区域气象大模型。模型采用'AI+作物机理'耦合创新技术路线,华为提供盘古气象大模型与云羲微观气象引擎作为算力与AI底座,学校构建寒地作物种植大模型与千金方农田智能处方系统,实现公里级、小时级高精度气象预报,输出35项精细化农业气象指标。模型以'一品一策'为核心理念,涵盖播种决策、灌溉优化、灾害防御、产量预估等应用场景。峰会同步揭牌成立国家人工智能应用中试基地(农业领域种植方向)与人工智能+农业产业联盟。

邢晓冰、肖哲涛、鹿超群(华北水利水电大学)发表于《农村经济与科技》2026年第5期。采用中国知网期刊文献为数据源,借助CiteSpace可视化工具,分析数字与乡村振兴、数智与乡村振兴期刊文献的研究主题、演进趋势及热点。研究表明,数字与乡村振兴研究热点聚焦数字经济、乡村治理、数字农业等,数智与乡村振兴研究则关注数智化、数智技术、数智赋能等;数字乡村布局涵盖产业、治理、文化、经济等多领域,数智与乡村振兴则处于技术融合探索阶段;两者均向乡村治理、农村金融、科技创新等演进,反映数字与数智融合趋势,以数字奠基、数智深化推动乡村数字化转型与智能化升级。

《智慧农业(中英文)》2026年第3期(8月)密集发布专题论文,聚焦'数字技术赋能与农业经济范式转型':包括黄季焜教授团队《涉农数智技术采纳现状与现实挑战》、杨军教授团队《数智技术赋能农业高质量发展:现状、挑战及路径探索》、智慧农业(中英文)8(3)数字技术驱动农业经济韧性提升多元路径(组态视角DQCA)、何磊磊杨军数智技术赋能农业高质量发展、顾雪微赵向豪智慧农业赋能农业绿色转型(技术革新视角)、朱孟帅等数字技术驱动农业经济韧性机理等。该期集中呈现学者基于农户面板、县域数据、组态视角揭示'数字技术-农业经济韧性'的多元路径,为政策制定提供理论支撑。

Vasileios Tzouras、Paraskevas Pegios、Lazaros Nalpantidis于arXiv(2026-08-08)发表预印本。研究引入AgriField-40K,一个源自17个公开数据集的以田野为中心的农业数据集,涵盖多样化作物、杂草和田间条件;并提出AgriMAE,一种参数高效的持续预训练基线,通过仅训练轻量适配器来适配在自然图像上预训练的掩码自动编码器。AgriMAE在下游任务上一致提升性能,使用多达9倍更少的可训练参数即可匹配甚至超越全量微调,证明AgriField-40K是农业视觉持续预训练实用的资源。为精准农业模型开发提供低成本高效率的迁移学习路径,对农业视觉应用具有显著价值。

《农业工程学报》2026年第42卷第9期刊载华中师范大学等单位杨子恒、胡琼、吴尚岐、徐保东、蔡志文论文。DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202510247。研究基于多源中、高分辨率遥感数据和深度学习语义分割算法,自动提取农田地块与道路等基础设施的空间分布信息,结合数字高程模型与水旱分布数据,从地块形状、规模、平整度以及道路通达度4个维度建立综合评价体系,以当阳市为研究区域。结果:语义分割模型农田地块与道路面积准确度分别达到0.92和0.79,边界匹配度0.85和0.86;研究区宜机化良好农田面积占比达67.3%,丘陵山区乡镇普遍面临道路通达度不足与地块平整度较差问题。

浙江省农业科学院病毒学与生物技术研究所所长、智能生物育种创新中心主任朱英研究员发布'豆芯'DNA育种大模型。该模型以27种、120个豆科植物基因组为基座,系统整合大豆、豇豆、豌豆等5000余份种质资源多组学数据,涵盖8万余个基因组和超12.5万份表型数据,构建起从DNA序列解读到育种方案设计的一体化智能解析与育种决策系统。该模型具备精准识别豆科作物基因组关键功能位点与调控模式、解析遗传变异效应的核心能力,性状预测精度超越传统育种模型,可将豆科作物育种周期压缩至传统方法的三分之一。

基于陕西、贵州、四川三省10057名猕猴桃种植户的微观调查数据,西安建筑科技大学向雯与西北农林大学高建中等于Sustainability发表论文。以农户对低碳农业技术的初始与持续采纳为因变量,构建涵盖数字接入、数字获取、数字处理和数字共享4个维度的数字能力综合评价体系。比较Lasso回归、极端梯度提升、随机森林和反向传播神经网络等多种实证模型,结果显示随机森林模型表现最优。采用SHAP方法定量评估各变量边际贡献,研究发现农户数字能力显著正向促进低碳农业技术的初始与持续采纳,且具有明显的维度异质性:数字接入和获取能力是初始采纳的核心驱动因素,数字处理和共享能力对持续采纳起决定性作用。

中国农业大学黄晨晓、何林然、黄文涛、张晓绚等于Sensors发表TMAF-YOLO模型——基于YOLOv8n的轻量化番茄成熟度与缺陷果实检测模型,隶属中国农业大学120周年校庆专刊。该模型以LGhostConv替换选定卷积结构减少冗余计算;引入番茄成熟度感知聚合融合模块TMAF增强检测分支的颜色、纹理和局部结构特征表示能力;使用MA-CB Focal Loss改善类别不平衡和难样本条件下的学习。实验结果显示,Precision、Recall、mAP50和mAP50-95分别达到0.889、0.873、0.954和0.776,模型仅含2.647M参数,推理速度209.030 FPS,优于YOLOv11n和YOLOv12n,同时保持实时推理性能。

研究构建了由资金约束农户、企业和银行组成的绿色农业供应链博弈模型,采用Stackelberg博弈框架分析信息对称和信息不对称两种情形下,传统采购订单融资(TPOF)与基于区块链物联网(BPOF)对供应链韧性的影响。研究发现,BoT通过三大机制提升韧性:扩大高融资需求农户的融资可及性、在特定条件下重新分配供应链利润、优化信息不对称下的成本信息传递。但BoT并非始终优于TPOF,在传统作物价格极低时TPOF下的韧性更高。案例研究基于上市公司宏辉果蔬的公开数据,样本覆盖山东寿光、福建漳州等22个县的218户合作农户。

河南农业大学豆根生、王开元、秦兆辉为共同第一作者,豆根生、李俊周、陈震为共同通讯作者,在Molecular Plant发表PlantPTM——首个覆盖水稻、小麦、玉米等多种植物、支持多类翻译后修饰(PTM)的植物专有深度学习预测工具。在独立测试集上,PlantPTM在9种PTM类型的平均AUROC达0.8640,其中N-糖基化位点预测AUROC最高达0.9699。与25种现有预测工具对比,在所有PTM类型上均显著优于已有方法,AUROC提升2.90%-19.08%,平均提升15.46%。留一物种交叉验证显示,即使完全排除拟南芥或水稻等数据丰富物种参与训练,模型在未见物种上的AUROC仍稳定在0.8以上。

福建省人民政府印发《福建省'十五五'加快推进农业农村现代化规划》,提出到2030年粮食综合生产能力达522万吨,农业科技装备支撑持续强化,农业科技进步贡献率超70%。规划提出建设1个省级农业大数据中心、3个现代农业农村运行'一张图'、N个智慧农业应用场景,构建'1+3+N'数智农业体系。实施智慧林业'123'工程,建设一体化大融合'海上福建'平台(一期)项目,推动数字技术与现代农业深度融合。建设数字乡村先行区,加快5G网络与千兆光网向乡村延伸,推进智慧广电乡村建设,推广'十个小微'数字乡村应用场景。

由浙江省农科院在全国首创的AI养鱼模式落地杭州临平,依托多维度智能传感设备与AI大模型精准调控,让加州鲈鱼和鳜鱼始终处于生长'舒适区',将幼鱼成活率提升10倍,同时能耗下降50%以上、人工成本缩减超80%。基地标准化养殖池6米直径单茬产量可达3000斤以上,13米直径单茬产量最高可达16000斤,全年可养殖三茬以上。省农科院农业人工智能创新中心主任孔德栋介绍,全流程嵌入AI后,95%的核心环节实现无人值守。这套方案已复制推广至江苏等地,未来三年计划在全国打造25个AI智慧渔业工厂。