湖南农业大学李有志团队发布AI智能识虫眼镜破解水稻防虫难题
湖南农业大学植保学院院长李有志牵头国家重点研发计划项目，研发AI智能识虫眼镜。几分钟可测一个点位虫量，可识别15种害虫、低龄幼虫准确率90%以上、成虫95%以上，已推广至全国13个水稻主产省份、出口国外。同期推广二化螟迷向散发器，每只雄虫无法找到雌虫繁殖，从根本上减少二化螟数量。
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山东农业大学发布小麦育种具身机器人原型机
山东农业大学小麦育种全国重点实验室王宏伟、张亮教授团队联合山东农科院、中国农业大学、北京大学现代农业研究院研发的小麦育种具身机器人原型机公开亮相。机器人采用RTK与视觉融合导航，可自主移动作业，搭载滑台高清相机连续影像采集，结合育种家先验经验构建智能决策模型，对田间单株高通量初筛与精细作业。
Severity Grading of Early Visible Symptoms of Sugarcane Pokkah Boeng Disease Based on Multi-Scale Dynamic Feature Fusion and Channel-Spatial Interaction: An On-Device Framework
提出轻量级框架，对甘蔗凤梨病早期可见症状进行四级严重度分级。
为水稻打造一支抗旱「黄金战队」——中国农科院作科所王文生团队解析OsMYB2/OsGH18/OsCAD3分子模块
中国农业科学院作物科学研究所王文生研究员带领的水稻分子设计技术与应用创新团队，从国家种质库3000份稻种测序成果中精选408份核心种质开展多阶段抗旱表型鉴定，挖掘出由OsMYB2、OsGH18、OsCAD3构成的抗旱「黄金战队」分子模块——OsMYB2感知干旱信号激活下游基因；OsGH18通过蛋白互作解锁OsCAD3活性；OsCAD3大量合成木质素加固细胞壁以减轻萎蔫减少水分流失。团队已尝试将该模块导入主栽品种黄华占，初步试验证明能显著提升抗旱能力。
UGV based multi-RGBD SLAM framework for high-throughput in-situ 3D phenotyping of field maize
提出UGV搭载多RGBD相机的田间玉米原位3D表型系统，实现高通量三维重建与性状提取。
YOLOv8-MST: a lightweight and efficient real-time detection and counting deep learning algorithm for double-grain peanut seeding
提出YOLOv8-MST轻量算法，实现双粒花生播种实时检测与计数。
A physical-context-conditioned multimodal fusion network for estimating maize canopy nitrogen content using multi-source UAV remote sensing data
提出物理上下文条件化多模态融合网络，用多源无人机遥感估算玉米冠层氮含量。
A gradient-enhanced lightweight network for peanut leaf disease segmentation in complex field scenarios
提出梯度增强轻量网络，用于复杂田间场景下花生叶部病害分割。
大数据智能决策技术助力黑龙江玉米生产数字化转型
9月19日，国家重点研发计划项目"粮食生产大数据平台研发与应用"玉米智慧生产现场观摩会在北大荒集团红星农场举办。项目组首次将深度学习应用于规模化农场种植布局优化，研发基于PPO强化学习的农场尺度智能种植规划算法；研发自适应玉米生育进程动态监测预报算法，分辨率10m~1km，可逐日动态监测，关键生育期可提前20天精准预报；构建生产、生态维度综合效益评估算法。
山东省人民政府办公厅印发《关于大力发展智慧农业的实施意见》（鲁政办字〔2026〕85号）
《意见》提出到2030年山东将建设80个数字农业发展县，重点打造300个高水平智慧农业应用场景，全省农业生产信息化率达到60%以上，粮油作物水肥一体化应用面积达到2000万亩。围绕"加力推进优势产业智慧转型"，《意见》部署智慧赋能主要作物单产提升、设施农业改造升级、畜牧业节本增效、渔业产业提档升级四大方向，加快"北斗+智慧农业"应用推广，构建小麦、玉米、大豆、花生等主要作物数字化种植技术体系；建设省级种质资源数据库平台，推动经验育种向智能设计育种转变。
International Journal of Business Arts and Scientific Study·9月30日 · 周三63 分 论文肥料与水肥一体化农业人工智能与决策模型阅读 2
Automated Leaf Color Chart (LCC)-BasedNitrogen Fertilizer Recommendation UsingPaddy Leaf Image Color Classification
用深度学习对水稻叶片颜色分级，并结合多模态大模型实时推荐氮肥用量。
UAV-based RGB imagery and supervised–unsupervised machine learning for estimating sorghum biomass and grain yield under water and nitrogen stress
用无人机RGB影像与机器学习估算水分氮胁迫下高粱生物量和产量。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月30日 · 周三75 分 论文薯类与杂粮农业人工智能与决策模型2 个信源同时报道 阅读 3
Lightweight Edge-AI Model for Real-Time Sorghum Disease Detection on Resource-Constrained Mobile Devices
开发轻量级边缘AI模型，在资源受限移动设备上实时检测高粱病害。
International Journal of Emerging Technologies and Innovative Research·9月30日 · 周三56 分 论文薯类与杂粮农业人工智能与决策模型4 个信源同时报道 阅读 3
An Integrated Computer Vision and Machine Learning Framework for Sorghum Disease Severity Assessment and Yield Prediction
融合计算机视觉与机器学习，实现高粱病害严重度评估与产量预测。
Raspberry Pi Lightweight Deep Learning Models Deployed for Corn Growth Stage Classification Using PhenoCam Images
用PhenoCam图像训练轻量深度学习模型，在树莓派上实时分类玉米8个生长阶段。
Hybrid Rule-Based and Machine Learning Decision-Support Framework for Smart Paddy Farming
提出规则与机器学习混合的水稻决策支持框架，提升决策精度并节水增产。
Reliability Auditing and Capacity-Constrained Review for Wheat-Yield Decision Support under Temporal and Spatial Shift
Reliability Auditing and Capacity-Constrained Review for Wheat-Yield Decision Support under Temporal and Spatial Shift。Research Square
AI-Assisted Demand Forecasting and Production Scheduling for High-Volume Food Manufacturing in Saudi Arabia: A Food Security Framework for Vision 2030
综述2020-2025年AI需求预测与生产调度研究，提出沙特食品制造整合框架以保障Vision 20
Balancing accuracy, completeness, and efficiency for rice 3D reconstruction through CBAM-UNet-based multi-view segmentation and camera configuration optimization
提出CBAM-UNet分割与相机配置优化结合的水稻多视角三维重建流程，兼顾精度、完整性与效率。
Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture
Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security