行业发展现状与成就 - 在2025年首届智慧农业创新大赛上展示了多项成果，包括对靶施药除草机器人、温室搬运机器人、巡田无人机等 [1] - 国务院印发的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确提出加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域的应用 [1] - 全基因组选择技术推动育种技术向分子设计育种跃迁，新品种在抗病性、耐盐碱性、产量和品质等方面提升显著 [1] - 人工智能与物联网融合能第一时间全面获取虫情、作物长势，实现农业全产业链的精准管理与决策 [1] 行业面临的主要挑战 - 农业人工智能全产业链布局滞后，规模化、产业化仍有距离，一些关键技术仍需突破 [1] - 农业数据采集难、整合共享不足、数据质量参差不齐，"数据孤岛"现象严重 [1] - 各子系统数据填充和模型训练不足，制约人工智能模型的高效演进 [1] 产业链智能化发展路径 - AI对农业的赋能需在育种、种植、养殖、渔业等领域横向铺开，并在生产加工、仓储物流、数字营销等环节纵向拓展 [2] - 借助AI技术可承担喷药、施肥、播种、运输、监测灾情等工作，并对农产品进行分级分选 [2] - 着力推进产学研联动与人工智能技术联合攻关，突破新型材料、高端农机等硬件装备瓶颈 [2] - 需提升智能感知技术、自动化控制技术的研发应用，以全链条软硬件系统融合实现农业高端智能装备自主可控 [2] 数据要素与政策支持 - AI农业大模型的深化发展离不开高质量的农业数据，其质量和规模决定着算法的可靠性 [3] - 需克服农业数据地域性、季节性、多样性和周期性等特点，实现数据的互联互通与共享共用 [3] - 相关部门可通过制定统一标准、构建农业数据共享平台等举措，减少农业数据要素开发利用的障碍 [3] - 需调整优化产业政策、财政补贴政策，为涉农高校、科研机构、企业等创造良好发展环境 [3] - 需创新涉农人才培养模式，培养掌握现代生物技术、人工智能、大数据等技术的复合型人才 [3]

智慧农业创新大赛概况 - 2025年首届智慧农业创新大赛在浙江德清举办，集中展示了农业科技的最新成果 [1] - 大赛聚焦于除草、搬运、巡田等高度消耗人力的农业生产环节 [1] - 赛事设置对靶施药除草机器人、温室搬运机器人、巡田无人机三个赛道，共吸引55支参赛队报名，包括26家企业和17家科研院校 [1] 对靶施药除草机器人技术 - 安徽合肥多加农业科技有限公司的参赛机器人装配了公司自主研发的精准变量喷雾控制系统等核心部件，作业效率高达不到1分钟完成1亩地 [3] - 该机器人在需要精准施药的地块可节省农药30%至80%，并配备在线混药技术装置和双喷雾系统，能自动喷施不同浓度的农药 [3] - 相关技术此前被国外垄断，公司从2017年开始自主研发，近两年实现规模应用，成本大幅下降 [3] 温室搬运机器人能力 - 参赛机器人具备自主认路和避障能力，可稳定搬运上百斤的农资农产品 [4] - 浙江杭州神农氏机器人有限公司的智能搬运无人车融合环境感知、厘米级自主导航等技术，无需人工干预即可完成任务，适用于番茄采收、农资运输等多种场景 [5] - 北京农学院研发的新一代温室搬运机器人GHBOT-02采用低成本2D激光雷达重定位技术，硬件成本较传统3D激光雷达降低90%以上 [5] 搬运机器人多场景应用 - 搬运机器人平台具有高度扩展性，通过加装不同设备可实现多种功能，例如加装喷药机可变为喷药车，加装机械臂可进行果园采摘 [5] 巡田无人机技术效能 - 巡田无人机展示了快速测量田地面积、识别作物以及通过多光谱成像显示作物生长趋势的能力 [5] - 无人机通过激光测距确定田块经纬度，精度达到厘米级，并能分析地块数据，为农户提供田间管理“处方” [6] - 无人机将原本需要一人一整天完成的五六十亩田巡田工作，缩短至10分钟左右，效率显著提升 [6] 智慧农业行业展望 - 本次大赛是展示中国智慧农业发展成果、推动农业数字化转型的重要平台 [6] - 行业展望未来智慧农业将向智能化、精准化、无人化方向发展，为农业现代化提供有效助力 [6]

人工智能农业应用进展 - 宇树科技将四足机器人Go2应用于智慧农业，全国首台冬枣采摘机器人在陕西大荔投入应用，中科院研制出世界首台可自动巡航杂交授粉的智能育种机器人[2] - 安徽农垦集团龙亢农场通过智慧糯稻项目，利用无人机、AI识别和精准施药，实现节约农药成本10%至20%[3] - 目前一般性环境类农业传感器已基本实现国产，北斗导航、农业遥感、无人机等技术达国际先进水平并广泛应用[3] 政策支持与发展规划 - 国务院印发的意见提出加快农业数智化转型升级，支持人工智能在育种、种植、养殖、生产管理和风险防范等领域应用[2] - 《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》提出组织实施三大行动、8项重点任务，计划到2028年底农业生产信息化率达到32%以上[4][8] - 规划着力推动主要作物大面积单产提升，培育智慧农场、牧场、渔场，支持浙江先行先试探索“伏羲农场”等未来场景[6][8] 技术应用成效 - 人工智能技术实现农业重复性工作自动化，如农药喷洒、收割、播种等任务可通过机器人或自动化技术完成[4] - 基于物联网数据实现降本增效，通过传感器采集数据，AI辅助农民精准决策，优化施肥、灌溉和作物管理[4] - 未来农场将成为由传感器、物联网、大模型、机器人等元素组成的“全能智能体”，赋能农业智慧化、绿色化和规模化[5] 面临的现实挑战 - 农业数据分散、标准不一，数据获取和共享机制不完善，制约模型训练和应用[7] - 技术应用成本较高，农村地区网络和计算资源不足，农民对AI技术接受度较低，需加强培训和推广[7] - 农业是非标准化环境，研发需多领域专家协同，比较效益一般低于二三产业，且实际使用效果有时不尽如人意[7] 未来发展重点与趋势 - 重点要抓数据，构建空天地一体化数据资源采集体系，建立健全农业全产业链数据资源体系，推进数据开放共享[8] - 需构建完善人才培养体系，推动跨学科融合创新，解决农民AI技术接纳度低和高素质人才短缺的瓶颈[8] - 未来AI技术将与物联网、大数据、区块链等深度融合，开发低成本、易操作、定制化的解决方案，降低技术应用门槛[9]