农业AI与大模型

用无人机近景图像和YOLO深度学习实时检测哈斯鳄梨成熟度，实现精准农业应用。

提出知识引导的深度学习模型，提高水稻地上生物量估算精度。

介绍伏羲大脑农业大模型在佳木斯农高区的落地实践，通过手机和卫星数据提供农事指导，服务超5.6万农户。

第四届长三角智慧农业发展大会近日在杭州举办，浙江省农科院自研的"浙里良田"与"知梅"两大专属农业智能体同台亮相。"浙里良田"依托通义千问大模型算力中枢，叠加卫星遥感、空间智能计算、多源数据检索能力，沉淀450万组土壤改良试验数据、1200万条测土配方施肥本土数据，实现高标准农田智能选址、项目资料智能审核、土壤病灶智能诊断、改良方案智能生成。"知梅"针对兰溪、仙居、青田等核心杨梅产区，以数字人"小梅"为交互入口，搭建"问、管、卖"全场景服务体系。浙江已建成729家数字农业工厂、63家未来农场。

研究AI在尼日利亚西南部土壤肥力评估和作物产量预测中的应用，发现随机森林模型表现最佳。

用机器学习基于生产和繁殖数据预测奶牛总泌乳量，Extra Trees表现最佳。

通过传感器、遥感和机器学习连续监测两年不同降雨下鳄梨的亏缺灌溉响应。

提出混合Res卷积神经网络用于水稻叶部病害分类与严重度识别，结合物联网数据采集。

AN ADAPTIVE FEDERATED DEEP LEARNING FRAMEWORK FOR SECURE AND PRIVACY PRESERVING PRECISION AGRICULTURE IN DISTRIBUTED IOT NETWORKS | Kashf Journal of Multidisciplinary Research。OpenAlex

提出结合ConvNeXt-Tiny与残差空间注意力模块的框架，实现多作物病害细粒度分类与可解释定位。

提出基于物联网和机器学习的蚯蚓粪种植智能灌溉系统，优化灌溉调度。

提出AI框架，结合机器学习与天气分析，推荐作物并预测产量。

用田口-机器学习框架优化棉花种子电引发处理，提升种子性能。

综述自主农业系统的多源感知、智能决策与精准控制技术进展。

江苏目前已有近20个农业大模型及智能体投入研发或应用，数量和密度居全国前列。光伏慧农模型可计算小麦大概产量、光伏发电收益以及整体经济效益；瑞雪大模型是全球地膜领域首个垂直大语言模型，整合全国2800余个县域的长时序气象与土壤数据；豆好智能体由江苏省农科院联合浙江大学共同研发。

探讨AI在环境监测与可持续发展中的作用，聚焦尼日利亚，涵盖遥感、水质、废物管理等应用。

系统综述AI用于多尺度作物监测与大豆叶病诊断，提出FRI评估标准与报告协议。

综述果蔬采摘目标识别方法，分析数字图像、机器学习与深度学习技术，指出挑战与未来方向。

综述农业人工智能在感知、决策、执行中的应用与挑战，提出未来研究方向。

8月31日，山东省重点研发计划（农业良种工程）十字花科蔬菜智能育种大模型研发及应用项目（2026LZGC006）启动会在济南召开，会议由蔬菜所党委书记、所长王文亮主持。来自哈尔滨工业大学胡杨教授、山东省种子管理总站、南京农业大学、华北理工大学、山东正华会计师事务所等30余人参会，会议宣布成立项目咨询专家组，重点突破数据标准化采集、多组学数据库搭建、智能育种大模型构建等关键环节。