【目的/意义】 随着农业智能化转型加速推进，具身智能作为融合环境感知、信息认知、自主决策与采取行动于一体的智能系统，正为农业机器人赋予更强的自主感知与复杂环境适应能力，成为推动农业智能机器人发展的重要方向。本文系统地梳理了具身智能在农业机器人领域的技术体系与应用实践，揭示其在提高环境适应性、决策自主性和作业灵活性方面的重要价值，为推动农业机器人向更高水平发展提供理论与实践参考。 【进展】 本文首先归纳了具身智能农业机器人的关键支撑技术，包括多模态融合感知、智能自主决策、自主行动控制与反馈自主学习。随后分析了具身智能在农业中的典型应用场景，构建了以“具身感知-具身认知-具身执行-具身进化”组成的核心框架，并结合农业场景对其在各个方面的实现路径进行了分类探讨。最后深入剖析了当前面临的技术瓶颈与落地挑战，包括系统集成约束多、数据虚实差距大、场景泛化能力弱等问题。 【结论/展望】 从高质量数据集与仿真平台构建、领域大模型融合应用、分层协同架构设计等方面对具身智能农业机器人的未来发展趋势进行了展望，为具身智能农业机器人的研究者与工程实践者提供参考。
【目的/意义】 农产品供应链智能化转型是破解传统环节信息断层、高物流成本与质量追溯难题的关键路径，对提升效率、保障质量安全及农业现代化意义重大。本文系统解析其内涵，梳理各环节技术进展并提出发展方向。 【进展】 详细梳理了农产品智慧供应链在生产、加工、仓储、运输、配送、销售等各环节的关键技术研究进展。生产环节集成物联网、人工智能（Artificial Intelligence, AI）与区块链技术，实现精准决策与病虫害防控；加工环节依托智能分拣、新型清洗减菌技术提升品质；仓储通过物联网监测与AI优化库存管理提高效率；运输聚焦冷链技术创新与智能调度系统优化配送时效；销售端运用大数据与AI技术驱动精准营销与库存管理，全链可溯源确保数据透明。 【结论/展望】 未来需加速无人化运作与信息共享平台建设，通过技术赋能提升供应链韧性，并推进精细化管理以增强国际竞争力；产业模式上应深化低碳转型，推广清洁能源、绿色包装及智能物流，对接“双碳”目标。当前技术应用仍面临数据治理、标准化不足等挑战，需政策引导建立技术规范、加大研发投入，并强化跨领域协同创新，推动智能化升级，为农业可持续发展和全球粮食安全提供支撑。
【目的/意义】 本文针对农业生产数据存在获取标准不一、数据采集不全、治理机制不明的问题，对现有的农业生产大数据治理模式进行了探索，通过大数据治理关键技术、适配工具的集成与场景化创新应用，阐明面向农业生产大数据治理的数据要素价值发挥的技术路径，为实现数据驱动农业高质量生产提供参考。 【进展】 从农业生产大数据治理的视角，探索了数据获取与处理、数据存储与交换、数据管理、数据分析、大模型和数据安全保障6大环节17类大数据治理技术及工具，深度研究了大数据治理技术在农业生产中的应用方式，以上技术通过数据匹配、算力匹配、网络适配、模型匹配、场景匹配、业务组配等工具和中间件在场景中得到较好应用。剖析了农业生产产前、产中、产后全链条数据治理，以及面向不同类型农业园区、科研院所和高校、生产主体与农户服务案例。介绍了在国家级产业园区、省级农业科技园区和部分单品主体的治理经验，并调研了国内外农业生产大数据治理技术、做法和工具。 【结论/展望】 对农业生产大数据治理未来发展方向提出了见解，包括推动农业生产大数据治理标准的制定与落地，构建农业生产大数据治理通用资源池，扩展农业生产大数据治理多元化应用场景，适应大模型及海量数据驱动下的农业生产大数据治理新范式和强化农业生产大数据安全与隐私保护。
【目的/意义】 AI4S（AI for Science）作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）与科学研究深度融合的新兴形态，引发了科研范式的深刻变革，通过AI技术加速科学发现，推动科学研究从传统的经验、直觉驱动向数据与AI共同驱动转变，已在众多科学领域实现了创新突破，也为农业科研转型带来新的机遇。 【进展】 本文梳理并分析了AI4S发展现状及其对农业科研产生的影响，研究发现近年来AI4S已取得显著进展，国内外积极布局相关前沿领域并出台系列政策以抢占新一轮科技战略制高点，且在多个学科领域得到了广泛应用。在农业科研领域，AI在加速多学科交叉融合、促进科研效率提升、助力复杂问题突破、驱动科研范式变革和升级科研基础设施五个方面发挥了重要作用。 【结论/展望】 面向农业科研新需求、核心领域与研究过程，提出了农业智能科研（AI for Agricultural Science, AI4AS）的概念及体系关键要素，涵盖大科学基础设施、大数据资源、大模型算法和大协同平台等部分。最后，针对数据资源、模型能力、科研生态，以及人才培养等挑战，从顶层设计规划、关键技术体系、协同创新体系、学科体系建设、复合人才引育等角度，提出打造面向AI4S发展的农业科研新体系的实现路径与具体建议。
【目的/意义】 母牛发情监测与鉴定是牧场养殖繁育管理的重要内容，直接决定了牛群发情率等繁殖力指标统计的客观性与可靠性，对持续改进饲养管理方法、提升牛场管理水平、提高牛群数量和质量等工作至关重要。文章旨在为肉牛/奶牛养殖业的科学管理和现代化生产新技术研究提供参考，亦为中国精准畜牧智慧养殖关键技术研发提供理论方法借鉴。 【进展】 在阐述母牛正常发情与异常发情典型特征的基础上，以发情期生理体征和行为特征关键参数监测与诊断为主线，从基于单因子信息处理和多因子信息融合的技术方法视角，系统性分类总结了物联网、大数据和人工智能等新一代信息技术驱动下的母牛发情监测与鉴定技术的研究进展、发展脉络和方法路径。 【结论/展望】 从系统实用性、稳定性和环境适应性，以及设备成本效益、操作简便性等综合多方面因素的角度，探讨了数字畜牧业高质量发展背景下进一步深化研究母牛发情精准感知与智能鉴定技术亟待解决的若干关键问题，包括提高弱发情条件下监测精准性、突破复杂背景噪声中的音频提取与声纹构建技术难题、提升计算机视觉监测技术的适应能力，以及构建多模态信息融合的综合监测鉴定模型等问题，并针对性论述了上述系列问题对当前技术研究带来的诸多挑战。
【目的/意义】 植物活性小分子在调节植物生长及抵御环境胁迫等方面起到关键作用，对其进行精准检测对于实现农业的精准管理、推动智慧农业发展具有重要意义。多种检测方法已被用于植物活性小分子检测。其中，电化学传感器以其灵敏、便携及低成本等特点而备受关注。 【进展】 通过检索相关文献，本文深入分析了电化学传感器在植物活性小分子检测领域的研究现状，详细分析了每种传感器的感知原理、信号放大策略及应用潜力等，探讨了传感器从离体检测到活体、原位检测的发展趋势，纳米材料在感知过程中的重要作用，与柔性电子、人工智能技术的结合情况等。 【结论/展望】 总结了目前电化学传感器在植物活性小分子检测领域所面临的技术挑战，并分析了下一步的发展方向，包括传感性能的提升、电解质材料的优化，以及传感器与微电子、人工智能技术的融合等。本研究可为植物小分子电化学传感器的技术研发和应用提供参考。
【目的/意义】 水稻作为全球主要粮食作物，其生育期精准识别对优化品种选育与生产管理至关重要。传统人工观测效率低、空间覆盖有限，而气象-土壤耦合模型存在参数敏感性与生态适应性瓶颈，难以满足现代农业高效化、精准化需求。遥感技术凭借高时空分辨率、多源协同和低人工干预优势，为水稻全生育期动态监测提供了革新手段。 【进展】 近年来，多源遥感数据（卫星、无人机、近地传感）通过光谱-空间-时序三维校正，结合阈值法、机器学习及深度学习模型显著提升了生育期识别精度。光谱指数与农艺参数的协同反演，以及光学-合成孔径雷达数据融合有效增强了生理可解释性。深度学习框架通过冠层纹理、器官形态特征解析，实现了抽穗期至成熟期的高精度识别，而时序模型则捕捉了生育期连续演进的动态规律。 【结论/展望】 当前技术仍面临多源数据时空异质性、光谱饱和效应、模型泛化能力不足等挑战。未来需构建多源数据同化体系破解时空矛盾，发展跨尺度生理-光谱响应模型揭示生育期驱动机制，并创新机理-数据混合驱动算法提升跨域适应性，最终建立农业大数据支撑的全周期监测体系，为水稻智能管理提供理论及实践支撑。
【目的/意义】 农田草害制约着作物种植生产的质量和产量，激光除草技术作为一种生态环保防控田间杂草革新方法，具有环保、高效、灵活和自动化特点，可以很好地减少人力需求，降低化学药剂用量和污染，极大地缓解农田劳动力短缺、作物减产压力，在生态环境保护方面具有重要意义。 【进展】 首先介绍了激光除草技术的研究背景，概述了激光除草技术体系和作业系统，围绕激光除草机器人关键技术展开论述和讨论，涵盖杂草自动识别定位技术、机器人导航与路径规划、除草执行机构控制技术，以及整机研制等进展。最后结合国内外激光除草机器人的发展现状，综述了激光除草机器人发展目前存在的问题及未来趋势。 【结论/展望】 激光除草属于精密的智能化除草方式，是目前国内外学者研究和开发智慧农业关键技术和装备的研究热点，并取得了一系列成果，促进了除草机器人田间实际应用和推广示范。结合不同地区田间草害，未来还应开展大量的激光除草室内外杂草实验研究，以进一步验证激光田间除草的技术可行性并获取准确的激光能耗、效率和效益等数据，为激光除草的装备技术研发与应用提供支持。
目的/意义 发展新质生产力对推动畜牧业高质量发展具有重要意义。本文旨在对人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展开展系统研究。厘清人工智能推动畜牧新质生产力高质量发展的机理和方向，深入分析畜牧新质生产力的内涵、特征、制约因素，以及推进路径。［进展］畜牧新质生产力是以生物技术、信息技术和绿色技术等前沿技术创新为主导，以数智化、绿色化、生态化为产业升级方向，基本内涵表现为更高素质的劳动者、更先进的劳动资料和更广范围的劳动对象。与传统生产力相比，畜牧新质生产力是以科技创新为导向、以新发展理念为引领、以全要素生产率提升为核心的先进生产力，具有生产效率高、产业效益好、可持续发展能力强的显著特征。中国畜牧新质生产力已具备较好发展基础，但也面临畜禽育种技术创新不足、核心竞争力不强，畜牧养殖机械化率不高、智能装备自主研发能力较弱，“机器换人”需求迫切、畜牧人才量质存在短板，养殖规模化程度不高、智能化管理水平有限等制约因素。人工智能在畜牧业中可以广泛应用在环境控制、精准饲喂、健康监测与疫病防控、供应链优化等领域。人工智能经由以数字技术为代表的畜牧业技术革命性突破，以数据要素为纽带的畜牧业生产力要素创新性配置，与数字经济相适应的畜牧业产业深度转型，催生畜牧新质生产力，赋能畜牧业高质量发展。［结论/ 【目的/意义】 发展新质生产力对推动畜牧业高质量发展具有重要意义。本文旨在对人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展开展系统研究。厘清人工智能推动畜牧新质生产力高质量发展的机理和方向，深入分析畜牧新质生产力的内涵、特征、制约因素，以及推进路径。 【进展】 畜牧新质生产力是以生物技术、信息技术和绿色技术等前沿技术创新为主导，以数智化、绿色化、生态化为产业升级方向，基本内涵表现为更高素质的劳动者、更先进的劳动资料和更广范围的劳动对象。与传统生产力相比，畜牧新质生产力是以科技创新为导向、以新发展理念为引领、以全要素生产率提升为核心的先进生产力，具有生产效率高、产业效益好、可持续发展能力强的显著特征。中国畜牧新质生产力已具备较好发展基础，但也面临畜禽育种技术创新不足、核心竞争力不强，畜牧养殖机械化率不高、智能装备自主研发能力较弱，“机器换人”需求迫切、畜牧人才量质存在短板，养殖规模化程度不高、智能化管理水平有限等制约因素。人工智能在畜牧业中可以广泛应用在环境控制、精准饲喂、健康监测与疫病防控、供应链优化等领域。人工智能经由以数字技术为代表的畜牧业技术革命性突破，以数据要素为纽带的畜牧业生产力要素创新性配置，与数字经济相适应的畜牧业产业深度转型，催生畜牧新质生产力，赋能畜牧业高质量发展。 【结论/展望】 提出了提升畜牧科技创新能力、建立畜牧业全链条信息化监管模式、加快畜牧绿色科技推广应用、提高畜牧业全产业链管理水平，以及完善重要畜禽品种商业化育种机制的畜牧新质生产力发展推进路径。
【目的/意义】 随着科学技术的快速发展和劳动力成本的不断提高，机器人在设施农业领域的应用越来越广泛。设施环境复杂多样，如何让机器人实现稳定、精准、快速地导航仍然是当前需要解决的问题。 【进展】 本文基于设施农业智能机器人的自动导航关键技术展开综述。在自主定位与地图构建方面，详细介绍了信标定位、惯性定位、即时定位与建图技术，以及融合定位方法。其中，依据使用的传感器不同，即时定位与建图技术可进一步划分为视觉、激光和融合三种不同类型。在全局路径规划方面，探讨了点到点局部路径规划和全局遍历路径规划在设施农业中的应用。针对规划目标数量的不同，详细介绍了单目标路径规划和多目标路径规划。此外，在机器人的自动避障技术方面，讨论了一系列设施农业中常用的避障控制算法。 【结论/展望】 总结了当前设施农业智能机器人自动导航技术面临的挑战，包括复杂环境、遮挡严重、成本高、作业效率低、缺乏标准化平台和公开数据集等问题。未来研究应重点关注多传感器融合、先进算法优化、多机器人协同作业，以及数据标准化与共享平台的建设。这些方向将有助于提升机器人在设施农业中的导航精度、效率和适应性，为智能农业的发展提供参考和建议。
【目的/意义】 采摘机器人是智慧农业的重要组成部分，其感知、规划、控制相关基础方法理论目前已有系统化研究。然而，构建具备全果园“感知-移动-采摘”一体化作业能力的实用型采摘系统仍面临诸多挑战。针对该问题，本文调研并报道了本领域近期案例，将全果园自主作业的关键技术划分为局部目标感知、全局地图构建和自主作业行为规划三个子问题并进行综述。 【进展】 首先回顾了近距离、局部范围内水果目标的精细视觉感知方法，包括基于低级特征融合、高级特征学习、RGB-D信息融合，以及多视角信息融合的4种方法；介绍与分析了全局尺度下的果园地图构建与大规模场景视觉感知案例；在感知的基础上，调研分析采摘机器人自主作业行为规划方法，包括底盘移动路径规划、机械臂视点规划与避障路径规划等方面的最新研究；最后对采摘机器人自主作业系统构建案例进行报道与分析。 【结论/展望】 感知、移动、采摘模块的高效协同是实现采摘机器人从基础功能样机进一步迈向实用型机器的关键，已有的视觉感知、规划与控制算法的鲁棒性与稳定性均需增强，协同程度需进一步提高。此外，提及了采摘机器人应用的几个开放性研究问题，并描述了其未来发展趋势。
[目的/意义] 智慧农业科技是农业领域又一次新技术革命，具备农业新质生产力“高科技、高效能、高质量、可持续”的内在特征，已成为推进农业新质生产力发展的重要内核与引擎。［进展］本文对智慧农业科技创新的现实基础、内在逻辑与问题挑战开展系统研究，结论表明中国“表型+基因型+环境型”智能育种已迈入快车道，农业天、空、地信息感知技术体系逐渐成熟，农业大数据与智能决策技术研究探索不断推进，面向不同领域的智能农机装备创制取得丰硕成果。智慧农业科技创新通过赋能农业要素、技术、场景、主体与价值，推动农业新质生产力发展。但也面临科技创新政策体系不健全、关键技术存在卡点堵点断点、科创成果转化落地难度较大、支撑体系不够完备等重大挑战。［结论/展望］聚焦问题导向，提出了中国智慧农业科技创新平台、技术、场景、人才的“四高”路径，并围绕顶层设计、政策供给、先行实践、生态体系等层面，提出智慧农业科技创新引领农业新质生产力发展的对策建议。
[目的/意义] 随着全球气候变暖及生态环境污染问题愈演愈烈，碳达峰碳中和（以下简称为“双碳”）目标被纳入到中国社会发展的各个领域。为保障中国农业绿色可持续发展，进一步推进落实低碳发展理念，在农业机械化发展过程中各个环节尽可能减少能源消耗、降低污染排放，满足智能化信息时代下经营主体对低碳技术赋能农业机械装备的多样化需求，发展低碳农业机械化势在必行。低碳农业机械化发展不仅是中国农业机械化转型升级和高质量发展的重要内容，也是“双碳”目标下中国农业可持续发展的客观要求。［进展］本文明晰了低碳农业机械化的内涵和目标，从理论、现实和系统三重维度阐释了低碳农业机械化的发展逻辑，分析了影响低碳农业机械化发展的主要因素，分别从要素条件、需求条件等6个方面剖析影响低碳农业机械化发展的深层次原因。［结论/展望］从农业机械装备全寿命周期的生态设计与绿色制造、清洁生产作业推广、脱物质化的社会化服务与绿色经营、8S体系、碳排放测度体系构建、退役废旧农机低碳处置与绿色再制造等方面，提出了中国低碳农业机械化发展的实现途径。
［目的/意义］ 农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂，如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状，提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。［进展］本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术，构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台，提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法，构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。［结论/展望］从农业多尺度农情稀疏特征发现与时空态势识别、农业跨媒体知识图谱构建与自演化更新、复杂成因农情多粒度关联与多模式协同反演预测、基于生成式人工智能的农业领域大语言模型设计、知识智能服务平台与新范式构建等方面对农业知识智能服务技术发展趋势进行总结，对实现农业生产由“看天而作”到“知天而作”转变具有技术支撑作用。
［目的/意义］ 农机装备是先进农业生产理念落地的物质支撑，如何提升农机装备设计制造水平及运维管控能力，充分发挥装备性能，是智慧农业未来发展所面临的核心问题。数字孪生是一种融合多种信息技术、促进虚实交互融合的先进理念，有助于更加清晰地认识农机装备及其运行过程，从而解决从设计到回收阶段的复杂性问题，进而全方位地提升农机装备作业质量，更好地满足农业生产需求。［进展］首先围绕数字孪生在农机装备领域的应用，总结数字孪生的研究动态，分析农机装备数字孪生的概念与内涵，提出系统性的体系架构。然后从宏观发展、系统实现、项目实施多个角度阐述农机装备数字孪生的实现路线。最后介绍农机装备数字孪生的典型应用场景和案例。［结论/展望］数字孪生为农机装备转型升级提供了新方法，为提升农业机械化生产水平提供了新途径，为实现智慧农业提供了新思路。本文可为农机装备数字孪生相关研究工作的开展提供参考，为数字孪生赋能智慧农业和智能装备奠定理论基础。
[目的/意义] 人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮，在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用还是“黑箱”，没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才，本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。 [方法] 首先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理，从理论上构造反演方程组，然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库，最后利用深度学习进行优化求解。 [结果和讨论] 判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括：（1）输入与输出变量（参数）之间必须存在因果关系；（2）输入和输出变量（参数）之间理论上可以构建闭合的方程组（未知数个数少于或等于方程组个数），也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数（变量）和输出参数（变量）之间存在很强的因果关系，则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性，则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外，本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明，分析结果表明本理论是可行的，并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。 [结论] 本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
准确高效地监测动物信息，及时分析动物的生理与身体健康状况，并结合智能化技术进行自动饲喂和养殖管理，对于家畜规模化养殖意义重大。深度学习技术由于具有自动特征提取和强大图像表示能力，更适用于复杂的畜牧养殖环境中动物信息监测。为进一步分析人工智能技术在当下智慧畜牧业中研究应用，本文针对牛、羊和猪三种家畜，介绍了深度学习技术在目标检测识别、体况评价与体重估计以及行为识别与量化分析的研究现状。其中，目标检测识别有利于构建动物个体电子档案，在此基础上可以关联动物的体况体重信息、行为信息以及健康情况等，这也是智慧畜牧业发展的趋势。智慧畜牧养殖技术当前面临着应用场景存在多视角、多尺度、多场景和少样本等挑战以及智能技术泛化应用的问题，本文结合畜牧业实际饲养和管理需求，对智慧畜牧业发展进行展望并提出了：结合半监督或者少样本学习来提高深度学习模型的泛化能力；人、装备和养殖动物这三者的统一协作及和谐发展；大数据、深度学习技术与畜牧养殖的深度融合等发展建议，以期进一步推动畜牧养殖智能化发展。
提高农田管理的资源施用效率和持续培育优良作物品种是确保粮食产量和减轻作物生产对环境影响的关键途径。作物胁迫感知和植物表型测量系统是田间变量管理和高通量植物表型测量研究的核心，且两者在硬件和数据处理技术上具有相似性。几十年来，人们一直在开发可以用在田间变量管理领域的作物胁迫感知系统，旨在建立更加可持续的田间管理方案。与此同时，田间高通量表型系统开发取得的重大进展为降低传统表型测量成本提供了技术基础。本文首先对田间变量管理中涉及的作物胁迫感知系统进行了回顾，特别对目前用于精准灌溉、氮素施用和农药喷洒中的感知和决策方法进行了总结。基于作者团队在内布拉斯加大学林肯分校开发的三套田间表型测量系统，对常见田间高通量表型测量系统的传感器和数据的处理分析流程进行了介绍。此外，讨论了当前田间表型测量系统面临的挑战并提出了潜在解决方案。人工智能、机器人平台和创新仪器的持续发展有望显著提高测量系统的性能，对系统在育种中的大范围应用起到积极作用。对主要植物生理过程更直接的测量可能成为未来田间表型研究领域的研究热点之一，并为培育更耐胁迫的作物新品种提供有价值的表型数据。这篇综述可为田间变量管理和高通量植物表型测量两个研究领域提供参考和独特的见解。
农业是关系国计民生的基础产业，但同时又是弱质产业，传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息挖掘不足、精确度不高和鲁棒性差等问题。人工智能（Artificial Intelligence，AI）拥有基于大数据的强非线性拟合、端到端建模和特征自学习等强大功能可很好地解决上述问题。本文首先分析了AI在农业脆弱性评估、农业风险预测，以及农业损害评估三大方面的研究进展，得出如下结论：1. AI在农业脆弱性评估中的特征重要性评估缺乏科学有效的验证指标，且应用方式导致无法比较多个模型之间的优劣，建议采用主客观法进行评价；2. 在风险预测中，发现随着预测时间的增加，机器学习模型的预测能力往往会下降，过拟合问题是风险预测中的常见问题，且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少；3. 农业生产环境复杂，应用场景多变是影响损害评估准确性的重要因素，提升深度学习模型的特征提取能力和鲁棒性是未来技术发展需要克服的重点和难点问题。然后，针对AI应用过程中存在的性能提升问题和小样本问题提出了相应的解决方案。对于性能提升问题，根据使用者对人工智能的熟悉程度，可分别采用多种模型比较法、模型组合法和神经网络结构优化法以提升模型的性能表现；对于小样本的问题，往往可以将数据增强、生成对抗网络和迁移学习相结合，以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准确性。最后，对AI在农业风险管理中的应用进行了展望。未来可以考虑将人工智能引入农业脆弱性曲线的构建；针对农业产业链的上下游关系和与农业相关的行业关系，更多地应用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入研究；损害评估建模过程中可以更多地引入评估目标相关领域的专业知识以增强对目标的特征学习，对小样本数据进行增广也是未来研究的重点内容。
水禽养殖在向规模化、标准化与智能化方向迅速发展。智能养殖装备和信息化技术的研究与应用是促进水禽养殖业健康持续发展的关键，对提高水禽养殖的产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、契合绿色环保的发展理念以及实现高质量转型发展具有重要意义。本文重点介绍了智能化水禽棚舍的发展、水禽棚舍环境智能调控技术，以及智能化水禽饲喂、饮水、加药消杀和自动粪污处理等智能化设备的最新研究进展。此外，还介绍了可应用于水禽的信息采集技术现状，包括视觉成像系统、声音捕获系统和穿戴式传感器，以及智能管理技术的最新应用进展。最后指出了水禽产业的智能化养殖所面临的困难，并对未来水禽的智能化养殖的发展和改进提出了建议。
大数据、物联网和人工智能等现代信息技术在农业中的广泛应用，推动了农业农村现代化和智慧农业的发展，带动了农业经营主体对科技与知识的旺盛需求，农业知识服务成为农业转型升级和高质量发展的重要引擎。为解决现有农业知识分散无序、更新不及时、面向经营主体的知识服务不平衡、供需脱节等问题，本文总结分析了国内外农业知识服务的研究与实践现状，提出了一套基于农业全产业链、按照农业数据的全生命周期、面向农业经营主体的农业智能知识服务体系框架，设计了基于智能物联网（Artificial Intelligence & Internet of Things，AIoT）的农情感知与大数据汇聚治理、基于知识图谱的农业知识组织与计算挖掘，以及基于多场景的农业智能知识服务三个层次。文中归纳了包括空天地AIoT全维度农情感知、多源异构农业大数据汇聚治理、知识建模、知识抽取、知识融合、知识推理、跨媒体检索、智能问答、个性化推荐技术、决策支持等农业智能知识服务涉及的关键技术，并举例了其研究应用。最后从农业数据获取、模型构建、知识组织、智能知识服务技术和应用推广等方面探讨了未来农业智能知识服务的发展趋势及对策建议。总结发现，农业智能知识服务是破解当前农业知识服务供需矛盾，实现跨媒体农业数据到知识的跨越，推动农业知识服务向个性化、精准化和智能化升级的关键，亦是农业科技自立自强、现代农业提质增效的重要支撑。
元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展，为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性，本文首先分析了农业元宇宙的概念，以及区块链、非同质化代币、5G/6G、人工智能、物联网、三维重建、云计算、边缘计算和扩展现实等元宇宙农业应用的关键技术。接着讨论了元宇宙在虚拟农场、农业教学系统和农产品追溯系统三个农业应用领域的主要情景，最后总结了农业元宇宙面临的系统建立、通信基础、硬件设备和运营等方面的主要挑战，并展望了未来的发展方向。本文可为元宇宙在农业的应用研究提供指导。
本文首先阐述了科技革命的概念与满足条件，提出并分析了内生及外生农业颠覆性技术及其差异，特别是提出了跨界技术的概念并论证了其对农业科技进步的外生影响。然后分析了作为跨界技术的集大成者——智慧农业技术的特点，智慧农业对传统农业生产技术与生产方式的替代以及智慧农业与农村经济转型的关系。在此基础上讨论了中国智慧农业发展所面临的问题。最后有针对性地提出了促进颠覆性技术创新和智慧农业发展的政策建议，包括加强关键颠覆性核心技术研发、改革现有的农业高等教育体系、推动跨界技术的农业产业化研发以及在高标准农田及规模化养殖场实施智慧农业生产等。
