农业AI与大模型

扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨生育期表型分析与收获期预

综述农业人工智能在精准灌溉、产量预测、病虫害监测等应用及落地挑战。

综述AI、基础模型与数字孪生如何支撑气候韧性农业，并指出关键挑战与未来方向。

提出农业数字孪生框架，结合GRU与物联网实现实时产量预测与可持续决策支持。

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。

研究将区域供热数字孪生模型环境融入多层级生活实验室，用于可持续教育并支持决策。

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。

综述AI、物联网与数字孪生融合的可持续性智能，提出七层SIF框架。

提出TSAFI-DT数字孪生框架，用贝叶斯优化XGBoost预测印度花生产量并做反事实情景分析。

综述90篇文献，提出PRAS框架与就绪度量表，评估智能体AI在畜舍管理中的应用与成熟度。

提出卡塔尔国家AI水智能平台NAWIP，整合多源数据实现水预测、优化与协调。

近日，"神农大模型"路演暨场景应用交流会在杭州市萧山区湘湖实验室举办。最新发布的神农大模型 4.0 病虫害识别种类拓展至 1016 种、识别准确率超 93%，可适配大田、设施农业、畜禽养殖等多元场景；同步推出的"神农·农业世界模型 1.0"能搭建数字孪生仿真田块，不用下地试种便可模拟预判施肥、温控等对作物长势的影响。这套农业"超级大脑"已覆盖全国 31 个省份超 500 万亩农田，惠及百万农户。

综述数字技术与AI在农业工效学评估中的应用，旨在减少肌肉骨骼损伤。

系统综述数字孪生技术在撒哈拉以南非洲农业的应用，提出SSA-DT框架。

开发了跨地块、流域和地中海尺度的农业数字孪生工具，集成多源数据支持实时监测与决策。

裘佳颖、刘应昌、高星杰、黄远、张红雨、田芳、李万理、冯在文提出端到端工具增强型大模型智能体系统架构AgriAgent:通过知识检索与工具调用闭环,在农业场景下实现"环境感知-动态决策-执行反馈"的全周期闭环控制。实验表明,番茄产量分别提升926.20%、979.55%、1537.46%(三种配置);卷心菜产量分别提升501.67%、504.65%、1185.14%;当参数量达7B时智能体展现卓越的灵活性与适应性,能解决大部分复杂农业生产决策问题,基于DSSAT作物生长模型构建农业评测平台。

中国农业大学王耀君团队发布两项农业人工智能重大成果——神农大模型4.0与神农·农业世界模型1.0,两套系统形成"感知识别+因果推演"完整技术链条。神农大模型4.0新增25种热带作物专项数据,病虫害识别种类拓展至1016种、准确率93%以上,搭载支持10种方言的语音交互模块,推出专业深度研究版本;神农·农业世界模型1.0为首个动作条件化并在设施与大田双域验证的农业世界模型,能搭建农田数字孪生场景、模拟不同农艺措施与气象灾害带来的作物变化,已在吉林省多个县域旱情场景完成实地验证,核心技术已布局相关专利并面向全行业开源。