构建水稻数字孪生框架，用时空图神经网络提前14天预测病害。
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，实现跨发育阶段表型分析。
将植物图像分3x3网格反演ODE参数，构建空间生理热图与预测数字孪生。
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传感、成像、物联网精准灌溉、数字孪生与机器人集成用于作物水分管理。
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TwinGrow云AIoT数字孪生系统，实现蘑菇栽培环境实时监测与自动调控。
提出融合物联网、厘米级GNSS、多光谱遥感和AI的精准农业框架，构建作物数字孪生。
提出边缘AI、物联网与联邦学习集成的智慧农业环境监测架构与评估协议，未开展实地试验。
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。
构建融合IoT、大数据、AI与数字孪生的智能温室番茄种植数字化框架。
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。
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VR-DT-IoT框架，实现虚拟温室实时同步与沉浸式控制。
提出集成数字孪生与进化优化的可解释框架，将微量营养素密度纳入再生农业决策。
提出可持续性感知数字孪生框架TSAFI-DT，用于印度花生产量预测与情景模拟。
探讨数字孪生与计算建模在智慧农业可持续发展中的应用，聚焦小农户的挑战与机遇。
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。
北大荒信息有限公司智慧农业大数据中心将4800万亩耕地切分成27万个地块,每块都有编号和二维码。遥感平台接入48颗卫星每5天做一次体检,5000台田间采集设备、600个气象站、500台虫情测报灯昼夜值守,3.3万台物联网设备统一接入"地块链"管理。5年累计为农户线上放贷400亿元。
提出 AgriTwin AI 框架，融合数字孪生与多模态可解释 AI，弥合农业数据与认知鸿沟。
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。
综述农业信息物理系统中感知驱动多机器人协同与非结构化环境物流的研究进展。
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。
吴炳方、马慧、张淼、潘庆成、张翔、陈水森、邱炳文、徐新刚、刘建红、范锦龙、黄健熙、江佳乐、何昌垂在《智慧农业(中英文)》2026年第8卷第2期发表文章。数字农业的本质在于通过物联网、大数据、人工智能及遥感等信息技术,实现农业生产全过程的数字化映射与智能化管控。文章从对地观测视角系统剖析数字(智慧)农业研究前沿与典型案例:农情智慧监测(全口径作物制图、精准产量预测和灾害监测评估与预警)、数字孪生农场(全要素数字化建模、动态科学指导精准生产)、农业系统韧性(应对气候变化挑战)。结合农情遥感智能监测系统与农业水管理系统两个典型案例,展示数字(智慧)农业的云端服务能力,并分析影响商业化与业务化进程的多重阻力。