农机装备与机械化

研究中国农业产出效率，发现机械化、灌溉效率提升产出，化肥有负溢出，技术扩散是关键。

基于无人机影像为无人联合收割机规划边缘作业路径。

提出SSL-GAT模型，用自监督学习和图注意力网络识别农机轨迹行为模式，提升准确率。

研究中国农业机械总动力与八种农业投入强度的关联，发现柴油投入弹性最显著。

综述联合收割机从人工到自主的智能化转型，分析技术、挑战与未来方向。

Wenzheng Tao、Qiwei Sang(江苏大学计算机科学与通信工程学院)、Cong Chen(农业农村部南京农业机械化研究所)、Qirong Mao(江苏大学)发表综述论文。本综述聚焦由大语言模型及相关多模态基础模型驱动的现代农业智能体,考察这一新兴领域如何重塑智能农业系统的组织模式。综述阐明农业智能体的概念边界,综合其架构基础、关键能力、应用场景、部署挑战和未来研究方向。综述文献表明,农业智能体正从孤立的感知、预测和响应生成,向农业任务链中农业知识、动态数据、外部工具和决策流程的目标导向协调转变,开始支持更集成的知识服务、作物监测与诊断、决策支持和农场级协作管理形式。

原文标题: Intelligent Agents for Smart Agriculture: Architectures, Applications, and Future Challenges。作者: Wenzheng Tao、Qiwei Sang、Cong Chen、Qirong Mao(江苏大学计算机科学与通信工程学院、南京农业机械化研究所、江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心)。智能体正逐渐成为智慧农业中一种重要的系统级范式。本综述聚焦于由大语言模型及相关多模态基础模型驱动的现代农业智能体，探讨这一新兴领域如何重塑智慧农业智能系统的组织方式。首先厘清农业智能体的概念边界，将其与传统多智能体系统(MAS)、基于智能体的建模(ABM)、农业基础模型以及静态检索增强问答系统加以区分；随后综合评述它们的架构基础、关键能力、应用场景、部署挑战及未来研究方向。研究发现农业智能体正从孤立的感知、预测与响应生成，迈向对农业任务链中农业知识、动态数据、外部工具与决策流程的目标导向式协同；已开始支撑更具整合性的知识服务、作物监测与诊断、决策支持以及农场级协同管理；但仍面临上下文感知的知识扎根、异构数据与工具集成、长时任务可靠性、多智能体协作稳定性与系统安全等核心挑战。

Harper Adams University、河南农业大学、华南农业大学、中国农业大学等多机构联合综述:点对点GNSS导航已到达TRL 9(商业部署超百万台),基于视觉的作物行跟随视作物和季节处于TRL 5-7,全农场自主动态重规划处于TRL 3-5。主要障碍是缺乏标准化评估基准、感知模型在不同季节和作物类型的泛化失败、地形和滑移反馈与全局路径规划解耦。研究揭示开放田GNSS导航已商业化成熟,但真正的全农场农业自主仍未解决,因为现有系统在季节、地形、传感条件和操作转换的鲁棒性仍不足。

稻田定点杂草管理相比传统广域喷药可大幅减少除草剂用量,但现场部署受三大挑战制约:冠层下GNSS退化的稳健作物行导航、稻与形态多样化杂草的实时视觉区分、将稻误识为杂草的不可逆错误代价。本研究提出AgriNav,围绕四个ROS耦合模块构建集成自主拖拉机系统:用于稻检测的WeedDet PyTorch重实现、并行轻量级168万参数CNN-FPN变体(带非对称类加权)、通过硬编码置信门否决保护稻类的逆逻辑判别模块,以及融合GNSS/IMU/轮式里程计的6状态恒定速度转向率扩展卡尔曼滤波。主要系统级贡献是LiDAR-相机融合桥,利用导航LiDAR做ROI约束、世界坐标投影、地面平面滤波和双向置信融合,无额外硬件成本。

Xinyi Li、Wenqi Wang、Meng Zhang发表于Sustainability 2026, 18(16), 8070, DOI: 10.3390/su18168070。基于15个RCEP成员国2004-2023年双边农机贸易数据,构建有向加权网络,运用社会网络分析(SNA)和二次指派程序(QAP)考察结构演变、节点位置、社区格局及双边贸易联系因素。网络密度从0.467增至0.962,平均路径长度从1.533降至1.038,中介中心度从0.064降至0.021,表明联系更紧密、潜在传输路径更短、对中介节点依赖降低。2020年后中国中心度最高,日本、韩国、澳大利亚、新加坡及主要东盟经济体保持互补地位;QAP结果显示贸易联系与GDP差异、共同语言、接壤、汇率差异正相关,与水资源差异、贸易结构差异、制度距离负相关。

针对水稻田间病虫害监测效率低、施药粗放等问题,文章提出一种改进YOLO模型与无人机组群协同的一体化解决方案。研究通过引入CBAM注意力机制、优化特征融合结构及改进损失函数,提升复杂背景下小目标病虫害检测精度;构建基于栅格划分的无人机组群监测系统,结合5G通信实现田间实时数据传输与智能决策。研究将传统粗放施药模式升级为基于监测数据的精准靶向施药,有效减少农药使用量与人工成本,显著提升防治效率和作业精度,为水稻病虫害智能监测与精准施药提供一体化技术方案,推动植保作业向智能化、精准化方向转型升级。

惠利伟、蔡海龙、易红梅基于中国玉米种植户微观调查数据,采用Probit模型结合XGBoost+SHAP机器学习方法,系统分析玉米种植户对北斗导航拖拉机应用的影响因素。研究发现不同机器学习模型对北斗导航拖拉机应用的预测效果存在差异,农地经营规模、年龄、地形条件等因素存在显著异质性。