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智慧农业依托人工智能（AI）与物联网技术，通过传感器感知农业对象，在电脑或移动终端实现种植、土地管理、农药施用、设备调度、污染物防治等环节的自动化与精准化管理，具备精准感知、智能控制、科学决策和精细管理的核心特质。人工智能技术在智慧农业生产的应用，能有效提升农业生产效率，优化生产资源配置、保障农产品质量安全，对推进农业可持续发展具有重要意义。 随着人工智能技术和信息技术的发展，对于智慧农业的研究不断深化。重点集中在病虫害防治、农业机器人研发、无人种植、农业传感器应用等领域。Deb等利用VGG16-based深度学习模型进行马铃薯害虫识别，取得了较高的准确率，证明深度学习模型在马铃薯害虫识别中的有效性。Bai等综述了智慧农业中植物实时监测传感器，介绍了各种传感器的工作原理、应用场景以及未来的发展趋势，如植物可穿戴传感器，可实现对植物乙烯释放的实时监测。邓伟豪等提出的基于YOLOv8n的轻量化葡萄叶片病害检测算法，在骨干网络和颈部网络中引入卷积注意力模块（CBAM），同时设计新型C2f_MS-Block模块，相较于原始YOLOv8n，检测精度明显提高，模型复杂度降低，更有利于实际场景应用。程盟盟等提出了一种融入GhostNet和CBAM的YOLOv8水稻害虫识别算法，该算法通过改进网络结构，提高了对水稻害虫的识别准确率和效率。在农业机器人研究方面，高颖等研究的面向大规模农田作业的除草机器人路径规划算法，提高了除草机器人在农田中的作业效率和准确性，为农业机器人的实际应用提供了重要技术支持。汪昕等对主要粮油作物无人化精密播种技术与装备研究进展进行了阐述。郑永军等研究了大田与果园农机作业智慧决策技术研究进展与发展趋势。李灯华等对纳米传感器在智慧种植中的应用进行了研究，分析了其最新进展、挑战与展望，为纳米传感器在农业领域的进一步应用提供了参考。这些研究对提高农业生产的自动化和智能化水平具有重要意义。本文探讨了人工智能技术在智慧农业种植生产中的应用、发展机遇和挑战，以及应用趋势，为促进人工智能技术与农业生产深度融合发展提供参考。
1 人工智能技术在农业种植生产中的应用 1.1 在病虫害防治诊断中的应用 人工智能技术在病虫害诊断中的应用依赖AI模型，通过百万级病虫害影像数据库训练，提取害虫和病斑形态、菌丝分布等特征，构建多模态识别模型；融合气象卫星数据、土壤墒情图谱及历史防治记录，建立三维预测模型，预警病虫害暴发周期并生成农药减量增效实施方案。同时，结合AI语言编辑与深度识别算法，通过多层神经网络自动学习特征，适配大数据量、复杂特征场景。例如，基于卷积神经网络（CNN）的图像识别技术，借助卷积层提取边缘、纹理等局部特征，实现病虫害分类检测；配合由HTML构建的页面结构与Java实现的交互功能，用户上传病虫害图片后，系统能够自动开展分析，并与病虫害数据库样本特征进行比对，输出识别结果。 实际应用中，该技术还存在一定局限，如需要多套后端系统支持，维护成本高、难度大；对特殊病虫害的识别精度有待提升，适用场景有待拓展。总体而言，该系统对常见病虫害的识别准确率在95%以上，能够提前预警病害发生周期，并结合区域特点生成定制化防治预案。 1.2 在智能灌溉系统中的应用 农业灌溉是农业生产的关键环节之一。传统农业灌溉用水效率低，难以满足现代农业生产发展需求。随着滴灌、智能喷灌等新型灌溉技术逐步发展，并与人工智能技术融合，形成两类主流智能灌溉系统。 1.2.1 基于电机控制的智能灌溉系统 该系统基于永磁同步电动机结构和工作原理，建立电动机在三维坐标下的数学模型，引入变频调速SVPWM技术进行矢量控制，实现对电机转速和转矩的控制。这种将电机、机械和数字控制融为一体的智能灌溉系统，能够解决传统电机控制产生的电机工作频次高、工作条件严苛，电机故障发生概率高以及控制精度欠佳等问题。电机中心转子通过永磁体激励绕组线圈转动产生磁场，定子绕组对称分布减少了外磁场对转矩电流的影响；搭配位置传感器连接主电路与各级模块，实现精准灌溉。 1.2.2 基于Transformer架构的智能灌溉系统 构建三维灌溉决策模型，融合土壤实时动态数据、植株生长建模数据及气象预测补偿数据，实现灌溉分钟级调控。系统采用模块化设计，包含作物管理（管理水分需求与生长阶段）、天气监测（提供气象数据）、土壤传感（监测湿度）、灌溉控制（调度灌溉设备）和区域管理（统筹不同区域作物与传感器）等子系统。例如，宁夏某葡萄酒庄园部署智能灌溉系统，通过卷积神经网络处理2000+物联节点数据，使灌溉精准度实现覆盖每株。黄河流域某数字农场引入智能节水管理系统，通过时间序列分析周期气象数据，建立玉米-大豆轮作节水方案，在保证产量的前提下，减少了无效蒸发，降低了渗漏损失，优化了水肥耦合效率。 1.3 在精准种植领域的应用 人工智能技术在精准种植中的应用主要体现在3个方面。（1）土壤监测与分析。通过人工智能传感器监测农田土壤酸碱度、有机质含量及水分保有量。当水分保有量低于作物生长最佳范围时自动预警，提示农户进行灌溉。采用AI技术综合分析土壤数据，生成土壤健康报告，为农户提供科学的施肥建议。（2）种子优选。结合区域气候、土壤特性与市场需求，利用大数据与机器学习算法推荐适配品种。例如，多雨地区推荐抗病性强的水稻品种，可提高种子发芽率。（3）变量播种。播种机根据AI指令，在不同肥力的地块上实现精准播种，确保每株作物都有最佳的生长空间，从而提高土地的利用率和作物产量。 人工智能技术在精准种植领域的应用存在一定的局限性。传感器、无人机、软件系统及数据服务等成本较高，前期投入较大，小规模种植户难以承担；专业人才较短缺，系统安装、维护及数据分析均需复合型人才支撑，导致故障排查不及时、数据利用不够充分；系统对数据与网络的依赖度较强，传感器数据质量或网络信号稳定性均可能影响决策效果；系统适应性有限，换用作物品种或种植区域时，需重新采集数据与训练模型。
2 人工智能技术在农业种植生产应用中面临的机遇与挑战 2.1 发展机遇 （1）推动农业生产精准高效。在育种环节，通过生物技术与信息技术的深度融合，可实现精准高效育种，助力农作物产量和品质提升。在耕地管理方面，借助建模、监测与决策支持系统，能够为耕地质量提升提供支持。在农机装备领域，人工智能技术应用可提升其感知、决策与精细作业能力，加快装备智能化升级。同时，基于机器学习算法分析土壤传感器数据（如精准种植中的土壤监测系统），可预测最佳播种时间和施肥方案，有助于实现农业资源的合理利用和环境保护。（2）提升农业监测与管理水平。AI结合物联网和遥感技术，可实现对农田环境的实时监测与精准管理。例如，通过无人机搭载多光谱相机并结合AI图像识别技术（如病虫害防治中的CNN模型），能快速识别作物病虫害，对常见作物病害的识别准确率高。（3）优化农业供应链。结合卫星遥感数据、气象数据和历史产量记录，AI模型可提高产量预测的准确率，较传统方法提升20倍。同时，计算机视觉系统可自动检测水果大小、颜色和缺陷，实现农产品质量分级，降低人工成本。 2.2 面临的挑战 （1）技术与设施。农业数据分散且缺乏统一标准，存在“数据孤岛”问题；农村地区网络覆盖率低，基础设施较薄弱，一定程度上制约了技术应用。（2）经济与接受度。一套完整的智慧农业系统成本较高（如智能灌溉系统中电机控制模块与传感器网络），且投资回收期通常需3～5年，影响推广速度。同时，大部分农户缺乏使用智能设备的基本技能。（3）数据采集与处理。需整合土壤温湿度、气象、作物生长等多源异构数据（如精准种植中土壤传感器与气象数据的融合），设备成本、农田覆盖密度与数据传输稳定性均可能影响数据质量；原始数据需经过复杂的预处理，技术难度较大。（4）模型泛化能力。农田环境参数时空异质性强，作物病虫害特征随生长周期变化，且易受极端天气影响，现有AI模型在不同场景与极端条件下稳定性有待提升。（5）伦理与监管。农田数据隐私与所有权保障体系有待建立，多数农户担心数据滥用；训练数据多来自大型农场，存在算法偏差；部分AI模型难以适配不同地区与地形。
3 人工智能技术在种植生产中的应用发展趋势 3.1 多技术融合 人工智能技术将与物联网、大数据、区块链、5G等技术深度融合，形成更加完善的智慧农业解决方案，为农业生产提供更全面、更精准的服务。在物联网+AI方面，未来将部署更密集的传感器网络，实现对农作物生长环境和作物本身的全方位、实时监测，甚至达到“单株管理”的精细化程度。例如，每平方米设置1个传感器，实时获取作物叶片的状态，为精准决策提供更丰富的数据支持。在区块链+AI方面，可有效优化农产品溯源流程，消费者可直观查看种植过程数据，从而增强对产品质量的信任度。 3.2 应用场景不断拓展 人工智能技术的应用将从种植领域延伸至农产品加工、物流、销售等全产业链环节；服务模式逐步向订阅制转变，企业提供有偿智能灌溉、病虫害预警等服务，降低农户使用门槛；同时，共享经济模式日益普及，农户通过平台共享AI无人机、机器人等设备，可有效降低使用成本。 3.3 普惠化发展加快 随着人工智能技术在智慧农业生产中的普及和成熟，更多类似“一键操作”的AI农业应用APP将陆续推出，操作流程简化，方便不同群体使用。此外，将加大对AI农业设备和技术的补贴力度，缩短农户的投资回报周期至1～2年，进一步提高农户采用新技术的积极性。 3.4 生产效率与可持续性提升 农业机器人、自动驾驶农机商业化应用范围逐步扩大，农业生产自动化水平不断提升。如蔬菜采摘机器人，可在温室大棚中24h不间断工作，大大缓解农业劳动力短缺问题。在可持续性方面，技术优势日益凸显，可支撑碳足迹管理与循环农业的高效运行，通过核算农产品全生命周期的碳排放，指导农户采取措施减少碳排放。同时，优化种养结合模式，提高资源利用率，助力实现“双碳”目标。此外，人工智能技术应用还能够提升资源配置和利用率。
4 结语 本文探讨了人工智能技术在智慧农业种植生产中的应用现状，人工智能驱动的智慧农业是农业现代化重要方向，在提升生产效率、优化资源配置、保障农产品质量与品质安全方面成效显著，然而，当前还面临技术成本、基础设施、人才、模型适配性等方面的挑战，需通过技术创新与政策支持突破瓶颈。为此，从以下4个方面提出发展建议。（1）技术研发路径。聚焦低成本传感器、通用型AI模型研发，降低技术门槛；建立跨区域农业数据共享平台，统一数据标准，解决“数据孤岛”问题；加强极端天气下AI模型鲁棒性训练，提升场景适配性。（2）产业扶持策略。设立智慧农业专项补贴，对小规模农户给予设备与服务费用补贴；推进农村网络基础设施建设，实现偏远地区网络全覆盖；建立AI农业技术培训体系，培养“农业+AI”复合型人才。（3）监管与伦理保障。加快制定农田数据隐私保护法规，明确数据所有权与使用边界；建立AI农业算法审查机制，减少算法偏见；鼓励企业与科研机构合作，开发适配不同地区的本土化模型。（4）国际合作与经验借鉴。加强与发达国家在智慧农业技术研发、人才培养等方面的合作，引进先进服务模式与管理经验，结合农业发展实际优化应用方案。 参考文献： [1]王宇航.人工智能技术在农业种植生产中的应用分析[J]. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2026-4-30 07:28:48