农业人工智能 农业机器人

在仿真番茄环境中适配并微调视觉语言动作模型，实现农业操作机器人学习。

用低成本遥操作机械臂采集演示，模仿学习实现草莓果柄定点采摘。

综述了物联网赋能的自主农业监测机器人，分析架构、传感、导航与AI集成，指出低成本模块化系统的研究空白

山东发布数字强省建设'十五五'规划,在农业数智化方面,实施'人工智能+农业'行动,开展农业传感器与专用芯片、模型算法等研发攻关,大力发展智能农机与农业机器人,支持'无人农场'建设。建设特色农业'大脑',省级每年支持建设30个智慧农业应用场景,支持德州、聊城'吨半粮'等引领区数智化建设。建好用好'齐鲁农云''齐鲁农超''好粮有网'等平台,打造农业农村'数字大脑',建设80个数字农业发展县。

综述AI传感、成像、物联网精准灌溉、数字孪生与机器人集成用于作物水分管理。

综述轻量化AI方法，并以农业监测机器人为例，提出相机+轻量YOLO+Jetson+单片机的嵌入式部署

系统梳理农业机器人助力粮食系统可持续转型的路径与全球案例。

提出仅1.31万参数的轻量作物行分割网络，适配田间机器人边缘部署。

系统综述AI与自动化技术在现代农机中的应用现状、效益与障碍。

综述2000—2025年智慧农业演进，提出政策驱动的数字农业生态管理框架以支撑欧洲绿色协议。

2026年中国农民丰收节安徽活动上，线扫式激光除草机器人效率≥10000株/h、杂草识别准确率≥90%、作物误杀率≤5%。中联重科智慧农业社会化服务模式以天空地人机一体化感知网络为基础，构建感知-决策-执行-托管全链路闭环，覆盖14个省份累计服务面积超千万亩次，可实现节水30%减肥15%亩均节约128元整体增产10%至15%。

农民日报全媒体记者李克欣对话中国社科院杜志雄、中国农业大学李想、雄安集团孔德栋三位专家。专家指出当前我国智慧农业正从早期试点示范迈向规模化、体系化推广应用新阶段，人工智能赋能农业的关键技术包括机器学习与深度学习、计算机视觉与智能感知（如200万张高清图像训练的AI作物表型模型识别精度达95%以上）、农业大模型（如中化iMAP节约水肥10%~20%、增产8%~10%）和智能农机与农业机器人（如土壤高通量检测机器人实现42项指标检测误差控制在5%以内）。

提出LLM-模糊决策与数字孪生框架，用于自适应农业机器人协同决策。

系统综述智慧农业机器人、传感、AI、数据集与评估指标，指出落地瓶颈并展望方向。

提出WeedNet基础模型，实现全球杂草物种识别与区域微调。

开发基于YOLOv8n-BiFPN-WIoU的轻量模型，实现温室番茄自主采摘机器人实时运行。

综述可信农业自主性，从机器人学习、安全控制与人机交互三支柱探讨技术进展与挑战。

提出基于态势感知理论的农机遥操作人机界面框架，提升非专业操作者表现。

通过美西果树业民族志研究，揭示农业自动化落地中算法逻辑与农户经验知识的冲突。

提出移动机器人结合CNN识别花卉的智能园艺框架，测试准确率达95%。