農業農村部發布十大智慧農業主推技術，為未來農業發展指明了方向！

近日，農業農村部正式發布2025年度“十大智慧農業主推技術”，這不僅是一份技術清單，更是我國農業現代化進程的精準路標。這些技術從土壤、種植、養殖到加工，覆蓋了農業生產全鏈條的核心環節，清晰地揭示了當前技術發展的熱點與未來智慧農業的演進方向。

導語

一

2025年度主推技術核心特征

本次發布的技術具有三個顯著特征：

首先，從“點狀突破”邁向“系統集成”。榜單不再僅僅是單項的傳感器或軟件，而是強調軟硬件結合、數據與決策閉環的技術體系。例如，“土壤高通量檢測機器人及大田智慧施肥技術”就構建了從機器人檢測、快檢試劑、傳感器監測到智慧制圖與施肥大模型的完整技術鏈條，實現了“感知-分析-決策-執行”的全流程智能化。

其次，應用場景深度聚焦，直擊產業痛點。十項技術均針對具體產業中“卡脖子”的效率與成本問題。如“生豬智慧養殖AI算法技術”旨在破解養殖環節多、信息不對稱的難題；“荔枝智能速凍鎖鮮技術”則直面特色農產品產后損耗高、附加值低的挑戰，體現了技術研發從“展示性”向“實用性”的根本轉變。

最后，數據與人工智能成為共同的技術基座。幾乎所有技術都深度融合了物聯網、AI算法與大模型。無論是土壤肥力制圖、農機自主作業，還是生豬行為識別、水產病害預警，其核心驅動力都是多源數據的融合與智能算法的決策，標志著農業正從經驗驅動全面轉向數據驅動。

二

智慧農業五大發展趨勢預測

基于上述技術特征，并結合全球農業科技動向，可以預測未來智慧農業將呈現以下五大趨勢：

1、全域感知智能化：從“關鍵點”監測到“全要素、全過程”實時畫像。未來的農田、養殖場將成為高度數字化的物理實體。隨著低成本、高穩定性傳感器（如新型土壤水熱鹽傳感器）、巡檢機器人（水產、豬場）和“天空地”一體化遙感網絡的普及，農業生產環境的溫度、濕度、養分、作物長勢、動物健康等全要素數據將被實時、連續獲取。這為構建農業生產數字孿生體、實現毫秒級響應的精準管控奠定了數據基石。

2、決策模型專業化：通用大模型與垂直領域專家系統深度融合。榜單中多次出現的“施肥大模型”、“養殖大模型”預示了這一方向。未來，“通用AI能力+農業專業知識” 的垂直大模型將成為標配。它們將深度融合農藝學、土壤學、畜牧學等領域的百年知識與海量生產數據，不僅能回答農業問題，更能直接生成可執行的農事方案（如變量施肥處方圖、個性化飼喂計劃），真正成為農場主的“AI專家顧問”。

3、作業裝備自主化：從單機自動化向多機協同與集群調度演進。“大田農機裝備自主作業技術”和“異構裝備協同作業控制技術”已勾勒出未來無人農場的雛形。趨勢將朝著更廣泛的裝備網聯化與集群智能發展。通過統一的通信協議（如榜單中的跨網傳輸技術），拖拉機、播種機、無人機、采收機器人等將組成自適應協同作業集群，由云端或邊緣計算中心統一調度，自主完成從種到收的全部任務，實現整個農場作業流程的無人化與最優化。

4、產業服務云端化：技術以“服務”形式普惠中小經營主體。榜單技術多提及“為農場提供精準化服務”。這表明，高昂的智能硬件和復雜算法將通過“云平臺+SaaS（軟件即服務）” 模式降低使用門檻。中小農戶無需購買全套設備，只需通過手機訂閱服務，即可獲取基于衛星遙感和區域大數據的精準施肥、灌溉、保險建議。這將是破解智慧農業推廣“最后一公里”難題的關鍵。

5、價值鏈條全程化：從生產環節智能延伸到全產業鏈數字增值。智慧農業的效益將不再局限于“增產降本”。榜單末端的果蔬、荔枝智能加工技術表明，趨勢正向產后加工、質量溯源、品牌營銷延伸。通過區塊鏈、物聯網標識等技術，可實現從田間到餐桌的全程透明溯源。同時，生產過程中的精細數據（如特定光照下的糖度積累）將成為打造高端農產品品牌、實現優質優價的數字憑證，最大化產業鏈價值。

2025年十大智慧農業主推技術

1. 土壤高通量檢測機器人及大田智慧施肥技術

2. 大田農機裝備自主作業技術

3. 生豬智慧養殖AI算法技術

4. 水產養殖智能工廠關鍵技術

5. 蛋雞智能選育選配關鍵技術

6. 主糧種植農事數字管控技術

7. 冬小麥智慧灌溉水肥精準調控單產提升技術

8. 大豆智能設計育種技術

9. 果蔬智能分選與全鏈條數字化技術

10. 荔枝智能速凍鎖鮮與高值化加工技術

01

土壤高通量檢測機器人及大田智慧

施肥技術

一、基本情況

針對我國大田作物施肥用量大、效率偏低、施肥結構不平衡等問題，該技術聚焦土壤信息獲取、目標檢測、智能服務三大關鍵問題，突破“天空地”多源數據融合、智能檢測裝備研發、農業大數據建模等關鍵技術，構建了AI賦能的新一代智慧施肥技術體系，為農業企業、規模農場及農業社會化服務機構提供精準化、高效化、個性化的農事服務，并實現規?；瘧?，具有較好的經濟、社會與生態效益。

二、技術要點及成效

（一）技術要點

1.高通量土壤檢測機器人。針對傳統實驗室土壤檢測周期長、成本高、人工誤差大、人員依賴度高的痛點，開發匹配實驗室動作流程的機器視覺、精準滴定、多臂協同、優化調度算法等核心技術，涵蓋土壤制樣、掃碼進樣稱量、多方式浸提、顯色檢測、離心、有機質分析、消解等全流程功能模塊，實現土壤養分及重金屬共42項指標的全自動化檢測。檢測精度符合國家相關標準，精密度優于傳統人工操作，檢測通量達2000指標／天，系統誤差控制在5%以內，大幅度降低檢測成本，構建了穩定高效的規?；寥罊z測新模式。

2.便攜式土壤快速檢測技術。為解決土壤養分原位檢測缺失、檢測周期長的難題，創新融合微流控芯片與光學檢測技術，打造土壤前處理——檢測一體化系統，實現鮮土ｐＨ、硝態氮、速效磷、速效鉀、有機質的低成本（10元／指標）、快速（20分鐘／指標）、易操作（低于4個操作步驟）、高穩定性（RSD＜5％）現場檢測，有效解決我國土壤檢測自主不可控、農民不易用的核心難題。

3.土壤水熱鹽傳感器。針對目前水熱鹽傳感器原位動態監測精度低、壽命短、維護成本高等問題，基于介電感測原理，結合微機電系統技術（MEMS），利用土壤作為電介質，研發多通道非接觸式感測方法，開發的新型傳感器，實現微型化、低功耗、多參數的土壤水、熱、鹽的動態監測（重復性＜5％，準確度＞90％）。

4.土壤快檢試劑盒和試紙。針對土壤養分傳統檢測取樣繁瑣、檢測設備體積大、操作專業性強等問題，研究土壤氮磷鉀敏感的新型熒光納米材料，結合薄膜擴散梯度（DGT）被動采樣技術，開發一次性銨態氮／硝態氮紙基熒光可視化檢測試紙、土壤磷酸根和鉀離子熒光檢測試劑盒，實現土壤NPK高靈敏（1mg／kg）、低成本（傳統方法的5％）、快速（15分鐘）的可視化檢測。

5.土壤肥力智慧制圖技術。以測土機器人基準檢測數據為基礎，結合本地化標定后的快檢設備補充數據，融合GIS地理信息系統與機器學習算法，開展服務區域土壤屬性精細化制圖。制圖指標涵蓋pH值、有機質、全氮、有效磷、速效鉀等核心肥力指標，為基肥施用前的精準監測和施肥方案制定提供空間化數據支撐。

6.施肥大模型技術。融合養分專家系統、大語言模型與遙感解譯算法，深度分析作物、土壤、氣象等多源數據，依托多年實地試驗數據持續優化變量權重，構建新一代“養分專家施肥大模型”。該模型可根據土壤條件與目標產量制定精準基肥方案，結合作物生育階段、苗情長勢及近期天氣動態生成追肥決策，實現施肥全周期智能化、精準化調控。

（二）降本增效方面

運用智能化施肥運籌與動態追肥決策，實現農場生產多重效益協同提升：

1.化肥利用率顯著提高，不減產的情況下，肥料用量下降10~22%。

2.提高作物產量，糧食作物產量提高8~13%。

3.農業面源污染有效降低，生態環境持續優化，形成“增產、提質、減污、增效”的良性發展模式。

三、應用條件及要求

1.以農場為基本服務單元，初期建議根據作物長勢、產量信息布設不少于40個土壤采集樣點，并形成標簽數據；以縣域為服務單元，根據土壤類型、遙感數據、地理信息布設不少于2000個土壤采集樣點，用以形成標簽數據。

2.土壤快檢設備需由專業人員根據規范的流程完成本地化標定。

3.操作人員應通過培訓，詳細了解土壤檢測和施肥軟件的使用說明書，熟練掌握技術要點。

02

大田農機裝備自主作業技術

一、基本情況

對大田生產智能化技術不成熟、高質量智能化裝備缺乏等問題，聚焦高效自動駕駛、參數精準感知、智能作業調控、協同作業、集群管控五大核心問題，研究突破農機導航自動駕駛系統車載融合技術、作業質量參數在線監測技術、作業智能化調控技術、裝備協同作業控制技術、網聯集群管控技術，集成創制全程智能化作業裝備，構建大田智慧農場應用場景，形成大田農機裝備自主作業技術及裝備體系。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

1.農機導航自動駕駛系統車載融合技術。用于農機高效自主作業路徑規劃與自動行走控制，包括適配耕種管收全程機型的單機作業和多機協同的高效路徑，線性油門、手自一體式變速調節、比例轉向等高執行一致性的線控自動部件，實現導航與多種農機高效適配，較國內主流農機無人駕駛效率提升近10%，行走控制可靠性提升超過20%。

2.大田農機作業質量參數在線監測技術。用于農機作業質量分析與調控決策，包括耕深、播種施肥量、噴藥量、谷物破碎率、谷物含雜率、谷物損失率等在線監測技術,監測誤差不超過5%，實現了大田農機作業效果實時監測，為無人農機裝備作業參數調控提供可靠的數據支撐。

3.大田農機作業智能化調控技術。用于耕種管收智能農機高質量作業調控，包括電驅精量播種與施肥技術，播種誤差<3%,施肥誤差<5%；插秧同步變量施肥控制技術，減少肥料用量15%以上；高效低損收獲智能調控技術，實現割臺、滾筒、凹板篩、風機等部件參數依據作業質量在線調節，較人工收獲，損失率降低0.19%，含雜率降低0.98%，破碎率降低0.14%。

4.異構裝備協同作業控制技術。用于多機高效協同作業控制，通過自組網通信進行主從機的位姿、運動參數、部件參數等的實時交互，采用“位-速”耦合控制實現主從和定點兩種協同作業模式，創制“插秧-運秧”和“收獲-卸糧”協同作業裝備，提高插秧及收獲的綜合作業效率約30%。

5.網聯集群管控技術。解決農機數據“孤島”快速網聯通訊和數字化智能管理的難題，通過“數字模型同步”和“云端”交互通信協議與接口規范，裝備數據快速入網與應用，實現“數據-決策-執行-反饋”的智慧農場生產閉環。

(二)降本增效方面

1.智能化無人農機裝備實現了除插秧環節外的稻麥智能化和無人化作業，用工量節約超過50%，勞動強度大幅降低，同等人力投入下的日平均作業效率提升20%以上。

2.高精度自動駕駛有效避免了重、漏作業，直線作業誤差≤±2.5cm、行距均勻性超過95%，顯著改善行間與株間的通風及透光性，有利于穩產增收。

3.在線感知作業質量并自主調控作業，改善了作業質量、進一步提升了農資利用率，稻麥周年平均增產超過5%。

三、應用條件及要求

該技術適用于大田作物規模化種植場景耕種管收全程智能化生產需求,具體要求如下:

1.規則連片，單地塊面積在5畝以上，下田坡道寬度不低于1.5倍的農機主機寬度,坡道傾斜度建議不超過15°。

2.大型農機作業場景機耕道路寬度建議不低于4米，小型農機作業場景機耕道路寬度建議不低于3米。

3.配備較為寬敞的停機庫，機庫出入口滿足農機安全出入需求，場景內衛星信號及網絡信號良好。

4.操作人員應通過專業培訓，詳細了解并掌握智能農機裝備人工作業及自主作業的操作規范，并掌握必要的維護和檢修能力。

03

生豬智慧養殖AI算法技術

一、基本情況

針對我國生豬產業上下游存在生產方式落后、環節多、鏈條長、信息不對稱、效率低、運營成本高等問題，該技術基于“IAP數智農業”底層平臺，打造生豬企業專屬的數智化AI算法，覆蓋人、豬、車、物、行為等多個領域，提供精確的數據分析和決策支持，能夠精準分析養殖過程中的各類數據，實現智能化決策與管理，有效提升養殖效率、降低成本、保障動物健康，為養殖業的可持續發展注入新動力。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

依托IAP操作系統平臺與百萬級養殖數據訓練的AI大模型，結合智能硬件的融合接入，構建“感知-決策-執行-反饋”的全鏈閉環系統,實現環境調控、行為識別、精準飼喂與疫病預警等功能的深度融合。

1.AI算法技術。通過自研Loki算法平臺，重點為豬場提供AI巡檢、洗消監管、精準飼喂、智能能耗、智能環控、數智監管、遠程賣豬、AI盤估八大算法應用，聚焦人豬行為識別、豬場盤點估重及疫病預警等核心場景應用。通過非接觸式性狀測定，利用3D重建、測量、補償等技術，識別體長、體高、體寬、腹寬、臀寬、腹圍、臀圍、管圍等27個關鍵點，利用多角度深度數據采集與點云融合等，實現豬只盤點、估重及行為識別等關鍵信息。同時，開展動物視覺及聲紋識別、動物及人的行為監測等算法研發應用，重點突出豬場無人化、智能化和精細化的過程管理，實現對豬場日常生產的全流程管理，有效提升豬場的管理水平。

2.數字孿生技術。以3D建模、智能分析、數據可視化搭建基礎底座，結合傳感器網絡、物理仿真、數據處理和數據驅動等關鍵技術，1:1還原豬場，實現廠房布局及設備協同的仿真，以三維可視化的形式立體化呈現豬場運行的綜合態勢，利用邊緣計算，實現虛擬豬場對實體豬場的精準信息傳達、遠程操控，感知豬場的發展趨勢和運行風險，為豬場場景化應用提供積淀、融合、開放、穩定的技術能力支撐。

3.大模型技術。整合十年農牧大數據+農牧專業知識庫超5000萬條產業數據與專家經驗數據，精準適配農業場景和需求。首創多Agent協同架構，構建混合專家矩陣,融合多模態感知與強化學習技術，打造上千項核心技能，擁有自動路由、專業化分工、分布式執行和多流程編排等能力，實現從育種、養殖、屠宰加工等全產業鏈、全流程的技術賦能，突破通用大模型在垂直領域的泛化局限。

(二)降本增效方面

該技術可賦能不同的應用場景，實現豬場遠程化、精準化、可視化管理。以某母豬存欄500頭豬聯網用戶為例，利用本技術賦能生產管理環節，可使配種分娩率由82%提高到87%；PSY由24提高到26；料肉比由2.8降低到2.65，降低0.15；同時，可將人工效率由300頭/人，提高到450頭/人。綜合測算，每頭母豬年節省900元。

三、應用條件及要求

1.軟硬件建議母豬存欄500頭以上的規模豬場;供應鏈及大模型產品無特殊要求。

2.自繁自養、家庭農場、個體戶等模式全覆蓋。

3.網絡基礎支撐（4G/5G等）；手機、計算機等終端設備。

4.操作人員應通過培訓，詳細了解各軟硬件產品使用說明書，掌握操作和使用技術要點。

04

水產養殖智能工廠關鍵技術

一、基本情況

我國水產養殖產量大，但并非養殖強國，存在資源利用率低、單產低、勞動強度大、餌料浪費嚴重等產業問題。本技術聚焦水質精準檢測、智能裝備與智能管控三大核心領域，創新研發了水產養殖智能工廠等系列技術，推動養殖產業綠色高效智能轉型。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

1.水質參數長時間精準測量技術。自主研發9種在線水質傳感器，涵蓋溶解氧、溫度、pH、氨氮等參數，在陸基工廠養殖中實現實時、連續、高精度監測，整體測量誤差較行業標準降低30%以上。其中包含多項核心突破：提出了基于阻抗測量的溶解氧傳感器電解質流失故障診斷方法，顯著提升傳感器壽命與穩定性；創制了柔性可穿戴陣列式溶解氧傳感器，為局部水環境精準監測提供新手段；開發了基于氮摻雜石墨烯量子點熒光法的氨氮檢測方法，增強檢測靈敏度與抗干擾能力；構建了基于多傳感融合的亞硝酸鹽預測系統,實現關鍵水質參數的軟測量與預警。本裝備實現了從單點檢測到智能診斷、從硬件創新到算法融合的全面自主創新。

2.跨網多設備可靠性傳輸技術。采用自主研發的“動態跨網適配技術”攻克了異構設備（無線/有線）在復雜網絡環境下的高效協同通信難題。配套專用無線采集器與控制器,在復雜養殖環境中保障數據傳輸可靠性，系統丟包率低于0.1%，支持大規模設備集群穩定組網，為大規模物聯網應用提供底層支撐。

3.多路氣動智能投餌技術。自主研制了矩陣式氣動投喂裝備高精度下料、餌料長距離低損耗輸送等核心裝置，整合智能控制、生物量實時估算、料位自動檢測與智能稱重測量等核心功能，構建智能投餌控制模型，實現多通道精準飼喂與低破損輸送。實際應用中，顆粒餌料破損率降低20%以上，顯著減少餌料浪費與水質污染，整體投飼效率提升30%以上。

4.智能巡檢技術。開發了具備全自主運行能力的養殖車間巡檢機器人，搭載自研導航與識別算法，實現車間地圖自動構建、精準定位導航及無電自動回充。該裝備可實時監測池內魚群狀態，死魚識別準確率高達95%，為養殖管理提供關鍵數據支持。

5.大模型技術。集成水質測控、精準投喂、病害預警等智能模型庫及310億參數量的范蠡大模型，實現水質信息、魚類表型行為、病害狀況、裝備工況等全要素實時感知。通過數據驅動的智能決策，將養殖各環節從經驗化操作升級為精準化管控，大幅提升生產管理效率。

(二)降本增效方面

1.多路氣動投餌機結合基于魚類攝食行為、環境脅迫及健康狀態識別制定的投喂策略，可節約餌料10%。

2.水質精準調控技術通過變頻調速控制增氧機、微濾設備等，大幅提升養殖水體循環利用率，平均可達95%，同時車間節電20%、節氧30%。

3.實現養殖密度大幅提升，海水養殖石斑魚產量達到40kg/m3，淡水養殖鱸魚產量達到90kg/m3。

三、應用條件及要求

1.單個車間養殖總水體大于900m3。

2.適用于陸基工廠化循環水養殖(含工廠化魚菜共生)。

3.養殖工廠需要有網絡基礎支撐(4G/5G/WIFI)。

4.操作人員應通過培訓，詳細了解多路氣動投餌機、巡檢機器人、管控云平臺等裝備和系統使用說明書，掌握操作和使用技術要點。

05

蛋雞智能選育選配關鍵技術

一、基本情況

針對蛋雞育種表型數據獲取勞動強度大、人工效率低，育種功能數據處理周期長、計算效率低,選種選配目標性狀及種質特征挖掘使用不充分等問題，以信息技術與蛋雞育種深度融合為路徑，研發應用了蛋雞智能選育選配關鍵技術。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

1.表型自動獲取技術。個體識別方面，創制了基于頻分多址(FDMA)和時分多址(TDMA)的無源電子翅標，克服多標簽同時通信的沖突，實現多標簽同時通信條件下的信號非對稱加密，信號丟包率從0.5%降低至0.01%，個體識別與表型性狀關聯準確度從95.47%提升至99.97%，有效解決了人工記錄數據錯亂問題。表型測定方面，構建了種雞羽毛覆蓋度等級評價模型與雞冠外觀輪廓識別技術，實現了種雞冠形與羽毛覆蓋度非接觸式表型測定，平均準確率達到90.13%，表型性狀測量人工投入從2~3人減至1人。數據匯聚方面，集成了種雞生產、生長、蛋品、健康、繁殖等6大類表型性狀自動采集的數據，聯通“核心群-擴繁群-商品群”世代數據流，構建了鏈條完整、可追溯的蛋雞育種表型大數據庫。

2.選種數據生成技術。數據質量把控方面，應用6大類表型性狀原始數據自適應質控方法，通過差異化規約和異常值預警，實時檢測并精準剔除異常數據，實現蛋雞選育的149個性狀和3065個指標的精準質控，解決了大規模原始性狀數據質量參差不齊的問題。計算效率提升方面，應用海量選種數據彈性負載算力擴展編譯方法，生成個體、親本、同胞、表型值、常規育種值、基因組育種值等6維度數據，選種數據生成時間從7天縮短至2~3小時。

3.智能選種選配技術。單性狀量化方面，聯合分析各品系與商品代對應周齡性狀，量化品系與商品代群體性狀(如產蛋數、蛋重、蛋殼品質等)貢獻值，明確各品系重要性狀參數，構建了“京系列”不同品系種雞的精準遺傳畫像。多性狀選種方面，開創了遺傳特征演化與多類混合模型協同的蛋雞多性狀(蛋殼顏色、蛋殼強度、產蛋數和蛋重等)選擇方法，通過多性狀淘汰理論與自我學習優化，最大化各主選性狀的選擇順序與遺傳進展，相關成果應用于峪口禽業核心群三個世代的選種。公母雞選配方面，構建了遺傳親緣關系網與后裔性狀加權二分圖組配方法，利用基因組信息構建了公母雞之間的真實親緣關系矩陣，實現公母雞最優配對，最大化公母雞之間遺傳多樣性(親緣關系最遠)，選種選配時間由14天縮短至2天。

(二)降本增效方面

1.改變了傳統選育“白天測定、晚上分析、半夜挑選”的作業方式，實現了育種數據的自動采集、高效分析和智能選擇，育種效率提高了70%以上，人工投入節省50%。

2.與常規選種方法比較，每個世代產蛋數提高了7.5%以上，蛋殼強度提高了28.6%以上，蛋重增加了7.3%以上。

三、應用條件及要求

1.技術適用于具備“核心群-擴繁群-商品群”等基礎的蛋雞育種主體。

2.具有存儲設備、配套服務器或計算機等硬件資源，確保數據存儲的物理空間和本地計算需求。

3.定期校準表型、生產性能測定等硬件設備，定期對軟件系統做好更新，確保數據采集準確性、系統穩定性。

4.操作人員應熟悉蛋雞選育選配流程,詳細了解技術要點、設備安裝使用要求。

06

主糧種植農事數字管控技術

一、基本情況

農業新型經營主體逐漸發展壯大，但規模化種植過程中缺乏決策數據支撐、種植過程管理粗放、農業生產服務資源分散三大核心痛點，嚴重制約產量提升。該技術以規?；魑飿藴史N植和空天地一體化監測為核心技術，立體感知復雜時變的大田環境及作物狀態，通過種植全流程數字化管控，確保農事作業貼合大田作物生長規律，實現大面積單產提升。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

1.空天遙感技術。突破多源異構數據融合瓶頸，實現48顆衛星與13類無人機影像的自動處理，經過實際應用數據驗證后形成東北地區高頻次遙感監測能力，大田作物識別及水稻、玉米、大豆等主糧作物長勢分析準確率可達90%，能夠分析土壤養分、查看作物長勢、管控農事進度、估算作物產量、監測洪澇及倒伏等災害。

2.大田精準巡田技術。構建“天空地人”一體化巡田體系，發揮遙感監測大尺度、無人機精細化及物聯網設備定點監測技術優勢，實現巡田全場景覆蓋、數據精準提取與作物生長狀態分析診斷，解決大田種植面積廣、環境復雜、人工巡田效率低等痛點問題。

3.農事作業精準調度技術。基于北斗定位與物聯網傳感技術，對主糧種植所需的農機、農資等生產要素進行數字化管理，結合作業標準、農事環節、環境數據調度農機作業、測算農資用量，確保生產要素集約化配置。

4.農事作業監測告警技術。應用大數據分析、北斗定位、物聯網傳感監測農機作業，告警異常速度、深度作業狀態，生成農機作業報告，確保規?；N植農藝標準落地執行，解決傳統農事作業憑經驗、粗放化、難追溯等痛點問題。

5.大數據治理技術。構建農業全生命周期數據治理框架，建立多源異構數據的業務萃取與質量可信控制數據管理能力，通過數據平臺解決數據孤島，為系統應用提供數據服務接口，支撐產前規劃、精準巡田、農事作業、產量分析等場景應用。

6.精準畫像技術。對資源、土地、種植過程、農機、農戶進行精準畫像，實現規模種植生產要素特征的精準刻畫，支撐產量分析、生產過程回溯、標準成本分析、農貸助手及種植保險等農業場景。

(二)降本增效方面

1.集約化配置農資、農機等生產要素，產前進行種植規劃，產中監測大田環境及作物長勢，落地執行農藝作業標準,產后進行種植生產復盤，推動良田、良種、良機、良法、良制融合，實現應用地區高于黑龍江省平均單產30%以上。

2.精準巡田可大幅提升田間管理效率，擴大巡田覆蓋范圍。遙感巡田數據驗證適配后支持五天一次長勢監測，配合無人機定點巡田，結合物聯網設備24小時感知大田農情。幫助種植者迅速掌握規模大田作物生長狀態，及時感知作物狀態不佳、病蟲草害及災害等異常情況。全方位盯田、早發現問題、精準施策，從“靠經驗猜”到“靠數據判”保障高產。

三、應用條件及要求

1.規模連片耕地5000畝以上，配有相應農資儲藏倉庫、農機停放檢修場地、糧食收獲曬場。

2.3萬畝配備1臺375馬力以上的聯合整地機組；4萬畝配備1臺風幕高地隙自走噴藥機；6千畝配備1臺200馬力輪式拖拉機,用于施肥、播種、中耕、基礎整地、起壟等作業；5千畝地配一臺120馬力以上輪式拖拉機，用于鎮壓、運輸、拉水、送種、送肥等作業；1萬畝地配一臺300馬力以上自走收獲機。

3.適用于水稻、玉米、大豆規?；N植生產。

4.適用于要素集中配置、統一調度的規?；N植模式，生產要素自主配置、種植決策及農事作業獨立開展的分散化種植模式需定制適配。

5.規?；N植主體應通過系統培訓,詳細了解種植作物農技農藝標準,掌握數字化工具操作和技術應用要點。

07

冬小麥智慧灌溉水肥精準調控

單產提升技術

一、基本情況

該技術立足小麥高產高效栽培理論，構建水肥一體化智能決策支持系統，融合物聯網、人工智能、大數據和云計算等新一代信息技術，實現農田信息的實時感知、模型化分析與遠程自動調控，使水肥供需在時間與空間上高度匹配，推動管理模式從“經驗決策”向“數據驅動、智能決策”轉變，有效破解了冬小麥生產中干旱缺水、水肥利用效率低、產量提升受限及智慧化程度不足的產業技術難題。

二、技術要點及成效

（一）技術要點

1.北斗導航無人化智能作業技術。依托北斗高精度定位系統、智能電控單元與多傳感器協同控制的無人駕駛小麥播種機，實現厘米級精準作業軌跡控制。具備分層施肥與寬幅播種功能，按1:2:1比例將底肥精準施入8、16、24厘米三層土壤，實時感知作業狀態并自動調節排種排肥量，顯著提升播種質量與作業效率。

2.基于積溫模型的精準播控技術。基于區域積溫預測與土壤肥力分級的播種決策模型，綜合分析歷年氣象數據、土壤肥力等級及作物品種特性，自動生成最優播種方案，實現播種密度與播量的智能化推薦與精準控制。

3.作物模型驅動精準按需補灌技術。應用自主研發的冬小麥按需補灌水肥一體化管理輔助決策系統，配合土壤墑情傳感器、氣象監測與灌溉控制系統，在播種、越冬、拔節、孕穗、開花及灌漿等關鍵生育時期智能判斷補灌需求并執行精準灌溉，實現作物需水動態最優匹配，全生育期灌水控制在90～150ｍ3/畝。

4.云決策水肥一體化智慧調控技術。基于云端決策引擎與作物水肥需求模型，融合多源數據智能生成差異化水肥方案，自動調節注肥時長與流量，實現水肥一體、定量、均勻施用。在無灌溉需求但需追肥階段，系統可啟動“微灌追肥”功能，確保作物高效吸收與養分平衡供給。

5.AI賦能無人機智慧植保技術。應用搭載AI視覺模型的多光譜巡田無人機，融合可見光與多光譜影像及物聯網與氣象數據，構建“天空地”一體化智能監測體系，實現小麥病蟲草害的高精度識別與風險預警，生成防控處方圖指導植保無人機按需精準噴防，降低農藥使用量，推動病蟲害綠色防控。

6.智能收獲與損失控制技術。采用配備北斗導航與籽粒損失監測系統的小麥聯合收割機，系統實時監測籽粒損失率，自動調整割臺與風選參數，最大限度降低收獲損失，保障作業質量與效率。

（二）降本增效方面

1.節水節肥效果顯著：通過按需補灌與智慧決策，灌溉用水量減少35～60％，化肥用量減少15～29％。

2.智能作業提效降本：依托無人化與智能化裝備，關鍵環節作業效率達到傳統模式的2～3倍，人工投入下降70％以上。

3.穩產增產成效突出：通過精準調控水肥供需與群體結構優化，提升小麥群體結構，穗粒數與千粒重同步提高，平均單產提升20％。

4.綠色低碳生態協同：氨揮發和氧化亞氮排放降低20％以上，土壤有機碳年均提升2.7％，實現固碳減排與農田生態良性循環的協同增效。

三、應用條件及要求

1.適用于黃淮海及西北地區具備機井或管灌條件，地勢平整、排灌便利的田塊，規模面積一般在1000畝以上。

2.應配備基礎滴灌或微噴系統、施肥裝置及農業機械，原有設施設備需根據系統集成要求進行升級與改造。

3.管理和操作人員須經系統培訓，熟練掌握智慧云平臺的監控操作和系統維護。

08

大豆智能設計育種技術

一、基本情況

傳統大豆育種模式不僅育種周期長，且育種效率低下、突破性品種稀缺，已成為制約大豆產業高質量發展的瓶頸。該技術聚焦大豆智能設計育種技術研發，系統開展重要育種性狀基因調控網絡解析、精準育種技術構建及育種加速技術的研發，成功構建以全基因組遺傳調控網絡為基礎的智能設計育種技術體系，實現了大豆育種從“經驗驅動”向“智能設計”的跨越式轉變。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

1.全基因組智能選配技術。首創全基因組親本智能耦合表型預測(WPICP)模型，開發5種基于人工智能的全基因組選擇模型。基因型到表型的預測準確性較傳統算法提升28.6~73.7%，可精準淘汰80~90%的低概率雜交組合。例如，在耐鹽堿新品種“東生118”的培育中，以高油、高產、耐鹽堿等目標性狀，以2500個具有三種目標性狀的優異單倍型為閾值，在雜交組合早期階段淘汰90%以上的低概率雜交組合。

2.基因型分級選擇技術。研發“中科豆芯”系列液相育種芯片，包含20659個SNP標記，其中85%位于基因編碼區，較同類芯片占比高出42%以上。采用“低世代0.2K初選、中世代2K精選、高世代20K決選”的分級篩選模式,每世代可淘汰90%的低價值個體。在耐鹽堿新品種“東生118”的培育中，通過三級篩選體系的逐步升級，精準鑒定并保留耐鹽堿、油含量和產量關鍵基因，確保育種后代中優良基因型的穩定遺傳。

3.高效綠色加代技術。研發大豆生長環境智能響應模型，集成矩陣排列光源和多通道溫光水肥調控系統，建成“息壤”育種加速器，實現每年5代的快速繁育。配套精準栽培管理和病蟲害綠色防控體系，確保加代過程中90%以上的成活率和結實率?！皷|生118”培育過程中利用該技術大幅縮短培育周期，為其早日進入生產應用提供了時間保障。

4.智能新品種培育技術。整合前述三大核心技術，通過模型篩選優質雜交組合、芯片精準鑒定基因型、加速器大幅縮短育種周期，聚合優良單倍型培育大豆新品種。同時，配套構建區域試驗網絡和數字化推廣平臺，為新品種培育與應用提供全流程技術支撐?！皷|生118”表現出良好鹽堿抗性和高油高產性狀：2023年在吉林省農安縣530畝重度鹽堿地，單產達到224.78公斤/畝，為對照品種的2.4倍；2025年在吉林省公主嶺市擴繁1300畝，制種田畝產達334.07公斤。

(二)降本增效方面

1.大幅縮短育種周期，較傳統育種縮短3~5年，加速優良品種迭代速度，有助于解決突破性品種培育滯后的產業痛點。

2.顯著提升育種效率，整體效率提升4倍，節省人力物力投入80~90%，分子檢測成本降低80%，大幅降低育種成本。

3.生態效益突出，育成品種每畝固氮8~12公斤，替代20~30公斤尿素，耐鹽堿品種可提升土壤有機質12.3%。

三、應用條件及要求

1.須具備標準分子生物學實驗室、人工氣候室、育種考種室、育種鑒定試驗田等基礎設施。

2.可靈活適配試驗田、示范田及大規模商業化種植田等不同場景，無嚴格規模限制，便于各級育種單位和種植主體推廣應用。

3.開展基因分型檢測需配備分子生物學相關設備，或與技術服務機構合作，且須具備4G/5G網絡或局域網支撐；應用育種加速技術需配備可24小時調控光照、溫度、水肥等環境條件的人工氣候室；材料種植需配套灌溉設施及播種、收割等農業設備。

4.相關人員需經系統技術培訓，熟練掌握全基因組選配模型操作、芯片檢測數據分析等核心技術要點；育種相關人員需深入了解配套栽培技術規范，積極配合開展品種適應性種植與數據反饋工作，確保技術優勢充分發揮。

09

果蔬智能分選與全鏈條數字化技術

一、基本情況

針對我國農產品商品化處理水平低、加工過程信息化管理水平薄弱等難題，集成應用人工智能、機器視覺、光譜分析、物聯網、云計算等先進技術，突破果蔬品質無損檢測關鍵技術，實現果蔬智能分選分級，同時開發智慧加工管理云平臺，打通從“田間到餐桌”的全產業鏈信息流及物流，實現從種植、采收、生產、加工到倉儲、物流的管控與全流程追溯。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

1.基于機器視覺的果蔬外部品質快速識別技術。研發了多頻段全景式視覺信息采集系統，實現果蔬運動過程中全方位、多波段、立體式高清圖像快速獲??；創建了基于深度學習的果蔬視覺品質檢測關鍵技術，實現顏色、尺寸、果形、蟲病疤、白斑、油胞、開裂、機械傷等多類重要表面特征的像素級定位與識別，并針對形狀復雜、邊緣模糊、肉眼不可見等復雜瑕疵，顯著提升識別精度。

2.基于高光譜傳感的果蔬內部品質無損檢測技術。創新研發內部品質高光譜傳感系統，構建了高信噪比光譜采集系統，實現厚皮水果透射弱光譜信號的高效穩定獲取、增強和校正；突破了基于頻譜特性與高光譜成像的光譜綜合分析技術，構建內部品質深度學習定量檢測模型，實現果蔬糖度、酸度、含水量、內部病變等內部品質無損檢測。

3.果蔬采后智慧加工與全鏈條數字化管理技術。以果蔬智能分選裝備為核心，應用物聯網、MES等技術及產品，構建綠萌云果蔬采后智慧管理云平臺，不僅可實現加工信息實時采集與可視化呈現、設備運行監控、加工訂單數字化生產調度，還可將果蔬分選數據與前后端數據連接，打通從“田間到餐桌”的全產業鏈信息流及物流，為農業生產提供覆蓋“產”、“供”、“銷”全業務鏈的果蔬智能分選與全鏈數字化解決方案。

(二)降本增效方面

1.通過智能裝備分選分級，平均每處理一噸果蔬可節約人工成本417元、附加值增加4000元，每年可累計帶動果蔬采后增值超500億元，有效促進產業降本增效，拓寬農民增收致富渠道。

2.通過智慧加工管理平臺數據整合與分析，既可為前端的果農專業化種植、政府決策、專家遠程指導、生產資料投入及推廣等提供決策依據，也可實現差異化營銷與精準化對接，同時為消費者提供產品全生命周期質量安全追溯及反饋渠道。

三、應用條件及要求

1.技術應用應具備滿足生產線占地需求的基礎廠棚設施，平整硬化場地,配備穩定電力及網絡。

2.操作人員應通過專業培訓，熟悉設備使用方法、操作流程與安全應急措施。

10

荔枝智能速凍鎖鮮與高值化加工技術

一、基本情況

針對荔枝上市期較短且不耐貯運、加工附加值低等問題，該技術集成了“多維品質檢測-協同預處理-超低溫速凍-凍眠保鮮-高保真解凍還原-高值化精準加工”的全鏈條智能加工技術，從全產業鏈解決了荔枝采后損失率高、保鮮期短、精深加工薄弱等核心痛點，打破了“優質農產品難保存、深加工缺乏原料”的惡性循環。

二、技術要點及成效

(一)技術要點

1.“人工智能+”多維品質智能無損檢測技術。采用低場核磁共振、超聲波、高光譜等無損檢測技術與裝備，結合機器學習算法，分別開發了高光譜-無損檢測理化性質、超聲波—無損荔枝中心溫度、低場核磁共振-無損檢測水分狀態的智能檢測方法 。

2.“人工智能+”全方位協同預處理技術。利用人工神經網絡模型結合遺傳算法對復合保鮮液進行配方優化。優化后的復配保鮮液使果皮多酚氧化酶活性降低84.46%，花色苷保留量提升208.9%。利用人工智能技術篩選了耐超低溫、抗刺穿、高導熱性的高分子材料，開發密封率超95%的速凍荔枝專用雙向拉伸保鮮膜。

3.“人工智能+”超低溫液氮速凍鎖鮮技術。搭建基于LabVIEW的多傳感器隧道式液氮速凍機內腔溫度監測系統，溫控精度達±1℃；使用計算機數值模擬技術對液氮速凍設備溫度場進行仿真，結合田口實驗設計優化液氮速凍工藝（速凍溫度、風扇轉速及噴嘴類型），實現速凍產能≥2噸/每小時，節能15%以上。

4.“人工智能+”凍藏貯運與解凍還原技術。設計了智能化速凍鎖鮮荔枝專用的雙通道快速自動套袋、封裝、稱重、貼標、碼垛成品包裝自動生產線；運用計算機模擬技術構建了不同品種荔枝解凍傳熱模型，結合高保真解凍還原設備實現速凍荔枝的智能化解凍。

5.“人工智能+”高值化精準加工技術。結合網絡藥理學、分子對接等大數據與計算機模擬技術研究了凍眠荔枝不同組分（果皮、果肉、果核）不同活性物（多酚、多糖等）的生物功能及分子機制，為后續精準加工提供了科學依據；活性提取技術裝備結合自動化機器人系統，用機械臂自動完成原料投料、廢渣清理、成品包裝等工作，與智能感知系統聯動，實現柔性生產；開發了以速凍荔枝為原料的健康功能食品與嶺南風味特色食品。

(二)降本增效方面

1.實現了新鮮荔枝以年為單位的長期保鮮，與傳統冷凍荔枝相比，凍眠荔枝色澤保持率提升≥50%，質構特性提升≥40%，感官評分提升≥55%，并且綜合品質還原度能達到新鮮荔枝的85%以上。

2.自動化、智能化的加工生產技術與裝備可節省人力成本30%，提升生產效率30%，同時將產品不良率控制在2%以內。

三、應用條件及要求

1.基礎設施要求為預處理車間、耐腐蝕防滑地面，分區設置原料處理區、護色區、包裝區；需配備液氮超低溫速凍設備、冷鏈倉儲設施及中試規模提取設備；同時需配套穩定電力等。

2.操作人員應通過培訓，詳細了解荔枝智能速凍鎖鮮與高值化加工技術規程與產品質量標準，掌握操作和使用技術要點。

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