农业AI与大模型

提出可解释机器学习框架，同时预测土壤质地和含水量，提升模型透明度和可信度。

利用无人机多光谱成像与机器学习检测作物胁迫并优化产量。

构建无人机与无人车协作的智能路径自动化系统，提升精准农业效率。

综述棉花害虫动态与农药使用变化，提出可持续管理策略。

通过文献计量分析，梳理了2016-2026年AI在作物病害检测与管理中的研究趋势。

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。

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。

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。

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。

中国作者团队发布1 亿参数红外光谱基础模型 UltraIR,基于约 6,000 万模拟光谱预训练并融合谱图重建、分子指纹对齐与官能团预测;在官能团预测、混合物定量、细菌分类、药材产地鉴别、微塑料分类及土壤属性预测等任务上均超越传统机器学习与任务专用深度学习,少样本与跨实验室零样本迁移能力显著,为农业土壤属性检测、药材溯源与农产品品质化学感知提供数据高效新路径。[预印本,未经同行评审]

新华社报道:人工智能正深度融入农田,从温室喷雾机器人、牛脸识别、北大荒多光谱无人机AI查苗到河北卢龙78座高标准智能温室蓝莓基地,各地探索"慧养""慧种"。2025年中国智慧农业市场规模从2017年384.74亿元增至1200亿元,年复合增长率15.28%。但产业仍面临三重短板:一是初始投入大(智慧大棚每平方米300-1500元,种植集装箱20-30万元);二是农村主力为中老年群体,数字化操作能力不足、青年人才短缺;三是山区丘陵复杂地形数据与算法迁移困难,许多AI应用仍停留在监测识别预警阶段。寿光"AI机器人银发专家"将40年寿光模式经验提炼为数智化内核,技术服务效率提升5倍以上,业内认为"让技术找人"比"让人学技术"更易实现。

农业农村部农业信息化标准化技术委员会归口管理的8项农业人工智能行业标准完成立项，覆盖智能装备、作物智能监测、农业农村大模型、智慧农机作业、农产品溯源、低空无人机农事作业等核心细分领域，统一田间传感器数据口径、农机自动驾驶通信协议和病虫害AI识别判定标准，使不同企业产品可相互兼容、降低县域数字化改造整体成本。2026年中央一号文件将培育农业新质生产力置于突出位置，未来三年农业部门将以八项标准为核心在全国粮食主产区和特色农产品产区开展试点应用。