原文标题: AI-driven approaches in precision agriculture for strawberry production: A systematic literature review。作者: Effrosyni Bitakou、Svetlana Vujić et al.本文系统综述了人工智能在精准农业中应用于草莓生产的研究进展，覆盖机器学习、深度学习、计算机视觉与机器人等技术在草莓产量预测、果实品质分级、病虫害早期诊断、灌溉施肥精准调控、采收机器人等核心场景的应用。研究发现AI方法可显著提升草莓生产效率与资源利用率，但田间多站点外部验证仍不足，未来研究应进一步关注数据异质性、模型可解释性、田间部署成本与农户接受度。本文为草莓产业从传统经验种植向数据驱动智能生产转型提供路线图与未来研究方向。
Smart Agricultural Technology 第14卷（2026年8月）论文已陆续上线：（1）AI-driven approaches in precision agriculture for strawberry production 系统综述（DOI:10.1016/j.atech.2026.101944）；（2）Development of a computer vision-aided lameness detection system for dairy cattle（DOI:10.1016/j.atech.2026.101952）；（3）YOLO-EHS: lightweight deep learning framework for Xinmei detection and Multi-scale integration in orchard（DOI:10.1016/j.atech.2026.101946）；（4）Coupled DEM-MBD analysis and experimental investigation of a dragon fruit end-effector（DOI:10.1016/j.atech.2026.101943）等。涵盖精准农业、奶牛跛行检测、新梅检测、火龙果末端执行器、轻量化生菜预测框架、烟叶烘烤自适应决策支持系统等多个主题。