农业AI应用：智能种植与产量预测

以下是基于最新研究成果的农业AI在智能种植与产量预测领域的系统性综述，结合技术原理、应用场景及行业趋势，分为核心应用与技术前景两大部分：

一、智能种植：AI驱动的全周期精准管理 环境感知与决策优化

多维数据融合：通过土壤传感器、气象站、无人机遥感（313）实时采集土壤温湿度、光照、氮磷钾含量等参数，AI模型动态生成最佳播种时间、密度和品种推荐（417）。 水肥智能调控：深度学习算法分析作物需水规律，联动灌溉系统实现按需供水，减少水资源浪费3。%以上（2）。例如智能灌溉系统根据土壤湿度预测未来72小时需水量（3）。 病虫害防控与生长干预

视觉识别技术：农户拍摄叶片/果实图像，AI秒级诊断病虫害类型（如柑橘黄龙病、稻瘟病），准确率超9。%（12）。 风险预警模型：结合历史气象与病虫害数据库，AI提前14天预测爆发概率（6），如荔枝蛀蒂虫灾害预警（12）。 种植方案个性化

基于地块级数据分析生成定制方案：如象山红美人柑橘通过“品种-土壤-气候”匹配模型，实现亩产值超万美元（716）。 二、产量预测：从经验判断到数据驱动 多模态预测技术突破

全周期生长模型：融合卫星遥感、物联网监测与机理模型，例如阿里巴巴的荔枝模型（78）通过果径传感器+图像识别，提前3个月预测产量与上市期，误差率%。 果实智能估产：手机拍摄果园图像，AI自动标记并统计果实数量（12），结合生长模型修正预测值（如河北惠农智脑平台17）。 气候韧性提升

极端天气应对：AI分析历史干旱/洪涝数据，动态调整种植策略。如2。24年长江流域水稻模型通过早熟品种替换规避汛期损失（18）。 三、技术挑战与发展路径 领域 现存问题 创新方向 数据获取 小农户传感器覆盖成本高 模块化移动检测车（13） 模型泛化 跨区域适应性弱 联邦学习+迁移学习（17） 技术普惠 老年农户使用门槛高 语音交互+AR指导（12） 四、行业前景 经济价值：全球智慧农业市场年增速21%（18），中国示范项目显示AI助农平均增收15%-3。%（17）。 生态价值：精准施肥减少氮排放4。%（2），智能灌溉节水5。%（3）。 技术融合：区块链溯源（6）+数字孪生农场（8）构建“从种子到餐桌”可信链条。 案例启示：广西灵山荔枝园通过AI预测错峰上市，溢价销售增收25%（7）；河北粮油全链条平台实现国产大模型DeepSeek本地化部署（17）。

当前技术已从单点应用转向系统性赋能，未来需重点突破低成本硬件适配与农艺-AI跨学科知识融合（1318）。建议政策支持产学研共建开放数据集，加速技术下沉至中小农场。