全球首个棉花领域专属大语言模型，覆盖全产业链数据，标志农业AI向垂直深耕转型，产业级突破值得入选。
中国农业科学院棉花研究所联合西部农业研究中心8月下旬发布全球首个棉花领域专属知识大语言模型"CottonMind1.0",覆盖棉花种质资源、品种性状、栽培管理、加工利用等全产业链数据,标志着农业AI从通用模型向行业垂直深耕转向。
提出改进YOLO 11n模型，实现棉花田间复杂遮挡环境下障碍物高精度检测。
用MobileNetV2和DenseNet169对田间棉花与杂草图像做二分类，验证机器视觉除草可行性
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。
中国农业大学土地科学与技术学院马韫韬教授团队围绕棉花关键生育时期的表型智能识别与量化分析，在 Computers and Electronics in Agriculture、Plant Phenomics 和 Precision Agriculture 等国际权威期刊上连续发表三篇研究论文，题目分别为 MS-R outperforms RGB: Lightweight CYOLO-BiCNet enables efficient detection and storage optimization of cotton flowers，Scalable phenotyping and yield estimation via stability index and single-plant variability using a vision-based large model framework 和 Assessing Cotton Boll-opening Concentration for Harvest Decision-making via Foundation Model-enhanced Cross-scale Phenotyping。
综述棉花害虫动态与农药使用变化，提出可持续管理策略。
用无人机图像修复残膜遮挡并预测卷曲程度，评估棉田残膜污染。