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[1-2]，具备精准感知、智能控制、科学决策和精细管理的核心特质[3]。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[4]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[5]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[6]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[7]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[8]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[9]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[10]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[11]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。该技术各层级功能如表1所示。
表1 基于AI模型下病虫害防治诊断与防治各层级功能 |
| 层级 | 模块 | 功能说明 |
|---|---|---|
| 前端 | 图片上传 | 支持拍照、拖拽、多图上传 |
| 识别状态 | 实时显示“识别中→识别完成→生成报告” | |
| 后端 | AI识别引擎 | 提取病斑形态、菌丝分布等微观特征 |
| 多模态融合 | 图像+气象+土壤+历史→统一特征向量 | |
| 三维预测 | 预测未来7～14 d病害暴发概率（空间+时间） | |
| 农药推荐 | 输出“减量20%、增效15%”的个性化方案 | |
| 数据层 | 样本库 | 存储百万级病虫害图像与标注 |
| 闭环 | 持续学习 | 用户上传的新样本自动加入训练集 |
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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
1.2.2 基于Transformer架构的智能灌溉系统
1.3 在精准种植领域的应用
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[20]。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[21]。（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[22]。（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
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24 h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。