数字农业与前沿技术

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。

原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。

8月20日下午,上海现代农业科普馆开馆仪式暨空间计算赋能智慧农业现场交流会在金山区举行。作为工信部全国空间计算+农业产业链长单位,农链(上海)科技有限公司赋予该馆国内首家农文旅商体展融合示范试点综合体定位,集中展示空间计算、数字孪生、MR混合现实等前沿技术在智慧农业领域的落地成果。科普馆深度参与全国空间计算典型案例集及专业群教材编制,构建数据链驱动、科技链赋能、产业链带富的农链模式,推动农业数据要素流通与资产转化工作。

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。

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。