“监测-识别-巡检-决策”一体化智慧植保技术，通过边缘计算与深度学习，实现对大田及设施作物病虫害的早期精准识别与可解释防控决策。目前已在多个基地完成小试验证。
随着《“十四五”推进农业农村现代化规划》《数字乡村发展行动计划》等政策文件的相继出台，智慧农业被提升至国家战略高度，其中智慧植保作为保障粮食安全与农产品质量安全的关键环节，受到重点支持。行业普遍认为，人工智能、物联网与机器人技术与植保作业的深度融合，是破解“谁来种地、怎么种地”难题的核心路径之一。与此同时，随着农业规模化经营加速，家庭农场、合作社等新型经营主体对降本增效、绿色防控的需求日益强烈，推动植保方式从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
尽管需求迫切，但当前病虫害防控仍面临四大核心痛点，严重制约了智慧植保技术的落地与推广：
为破解上述瓶颈，该成果提出“监测-识别-巡检-决策”一体化技术架构，实现了三大关键突破：
💡 核心思路：
“端云协同—全链闭环—可解释决策”：以边缘计算和深度学习为技术底座，融合病虫害知识图谱与作物模型，构建“监测-识别-巡检-决策”一体化技术体系，打通从田间感知到靶向处方输出的全链条闭环，旨在解决传统植保时效差、用药粗放、防治滞后等痛点，满足规模化农场与合作社对智能化、精准化、轻量化病虫害防控方案的迫切需求。
【】 实验室阶段 【√】 小试阶段 【】 中试阶段 【】 可规模应用
覆盖大田作物、设施农业、区域植保服务及科研教育等多个领域，形成了从田间到决策的全链条应用体系。
面向小麦、玉米、水稻等规模化种植的大田作物，提供”监测-识别-巡检-决策”全链条病虫害防控服务。在小麦种植中，可针对蚜虫等常见病虫害实现早期识别与精准施药，减少农药使用次数，提升产量与品质；在玉米种植中，可覆盖玉米主要病虫害种类的识别、监测及绿色综合防控，已在通辽市等地开展技术培训推广，助力农药减量增效。该场景主要服务于规模化农场、农业合作社及种植大户，解决大面积种植中人工巡查效率低、防治滞后的痛点。
面向草莓、蓝莓等设施农业场景，利用轻量化监测节点与巡检机器人，在温室大棚等封闭环境中实现病虫害的实时感知与精准防控。以昌平草莓园为例，系统可按需监测温湿度、病虫害等环境参数，结合AI识别模型输出可解释的防治处方，帮助种植户实现草莓早熟、增产增收。该场景高度适配北京”菜篮子”工程及各地设施农业物联网建设需求，具备较强的场景适配性。
面向省、市、县各级农业技术推广部门，提供区域性病虫害监测预警防控技术服务体系的整体解决方案。通过在区域内规模化部署监测节点与智能决策平台，构建覆盖多镇街、多作物的统防统治网络，实现病虫害的远程诊断、监控预警与指挥决策。该场景已在内蒙古通辽市等地开展实践，为区域农业绿色高质量发展提供技术保障。
面向高校、科研院所及新型职业农民培训体系，提供病虫害智能识别与智慧植保的实操案例与数据支持。该系统可作为植物病理学、有害生物综合防控等课程的实验平台，同时为培养懂技术、会操作的”新农人”提供实践场景，推动智慧植保技术的普及与推广。
凭借轻量化部署、低成本运维的技术优势，该成果具备从北方旱作农业区到南方水田区、从大田到设施农业的跨区域复制潜力。例如，海南蓝莓基地已完成小试验证，验证了系统在热带作物场景下的适配性，为后续向全国不同气候带、不同作物类型的农业产区推广奠定了基础。
当前，智慧农业已成为农业现代化的核心方向。在政策层面，《“十四五”推进农业农村现代化规划》、《数字乡村发展行动计划》等一系列文件将智慧植保列为重点发展方向，为技术的推广与应用提供了强有力的政策支撑。在市场层面，随着农业劳动力结构性短缺问题日益严峻，以及绿色防控、农药减量增效等政策的深入推进，规模化农场、合作社等新型经营主体对智能化、精准化、轻量化的病虫害防控方案需求愈发迫切。
根据行业报告预测，国内智慧植保市场规模预计在2027年将突破300亿元，年复合增长率超过25%，市场潜力巨大。这为“监测-识别-巡检-决策”一体化技术提供了广阔的应用空间。
尽管市场前景广阔，但当前智慧植保领域仍面临四大核心痛点，制约了技术的规模化落地：
为破解上述瓶颈，该成果提出了“监测-识别-巡检-决策”一体化技术架构，实现了三大关键突破：
基于上述技术优势，该成果在B端服务、G端项目与C端农户三个维度展现出巨大的市场前景。
副教授
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