從“人眼觀測”到“AI慧眼”：智能技術(shù)如何重塑蟲害防治新范式

在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，蟲害識別高度依賴植保人員多年的經(jīng)驗。面對田間復(fù)雜的環(huán)境和微小的害蟲，人眼判斷不僅效率低下，且易受主觀因素影響，常因誤判或延遲而導(dǎo)致防治時機貽誤，造成經(jīng)濟損失。如今，這一延續(xù)了數(shù)千年的困境，正被人工智能(AI)技術(shù)所打破。從精準(zhǔn)的圖像識別到前沿的行為分析，從單點監(jiān)測設(shè)備到空天地一體化網(wǎng)絡(luò)，AI正在將農(nóng)作物保護(hù)帶入一個“數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能決策”的新階段。

一、 技術(shù)核心突破：從“形態(tài)識別”到“行為預(yù)判”

AI在蟲害防治領(lǐng)域的應(yīng)用，已從初級的圖像比對，發(fā)展為多層次、多維度的智能感知體系。

1. 高精度視覺識別成為基礎(chǔ)

當(dāng)前技術(shù)的基石，是利用深度學(xué)習(xí)算法對害蟲進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的圖像識別。核心在于利用海量的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。例如，托普云農(nóng)通過數(shù)百萬級病蟲害圖像樣本訓(xùn)練模型，已能實現(xiàn)超過8800種農(nóng)業(yè)害蟲和70余種作物病害癥狀的精準(zhǔn)識別。在2025年的智能蟲情測報燈比試中，其設(shè)備對標(biāo)準(zhǔn)蟲樣的綜合識別率達(dá)到89%，在田間復(fù)雜環(huán)境下的自動識別率高達(dá)96%。中國電科發(fā)布的農(nóng)業(yè)大模型“穗問”2.0.對病蟲害的識別精準(zhǔn)度也可達(dá)到95%。這些技術(shù)被集成到手機小程序、AR眼鏡等便攜設(shè)備中，農(nóng)戶只需拍照或掃描，即可在數(shù)秒內(nèi)獲得診斷結(jié)果，效率較傳統(tǒng)方式提升超過50%。

2. 小目標(biāo)與復(fù)雜場景識別取得關(guān)鍵進(jìn)展

田間害蟲體積小、環(huán)境背景復(fù)雜，是技術(shù)落地的主要挑戰(zhàn)。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界正通過算法優(yōu)化專門攻克這一難題。華中農(nóng)業(yè)大學(xué)的研究團隊針對柑橘木虱這類微小目標(biāo)，在YOLOv10算法中加入了小目標(biāo)檢測（SOD）模塊，并采用滑動窗口裁剪和Soft-NMS方法優(yōu)化檢測框，將模型的綜合識別性能(F1指數(shù))提升至92.18%。為解決田間數(shù)據(jù)樣本不平衡的問題，該研究還創(chuàng)新性地使用擴散模型(DiTs)生成高質(zhì)量的合成圖像以增強數(shù)據(jù)集，有效提升了模型在真實場景下的魯棒性。

3. 昆蟲行為智能分析開啟“主動預(yù)警”新維度

比識別形態(tài)更進(jìn)一步的，是理解昆蟲的行為意圖。長江大學(xué)“蟲姿百態(tài)”團隊的研究代表了這一前沿方向。他們通過AI技術(shù)實時追蹤分析昆蟲的運動軌跡和特定動作，例如當(dāng)監(jiān)測到實蠅科昆蟲出現(xiàn)“搓產(chǎn)卵器”等行為時，系統(tǒng)可判斷其即將產(chǎn)卵，從而為植保人員提供精準(zhǔn)的干預(yù)時機。這項技術(shù)將傳統(tǒng)人工統(tǒng)計害蟲行為的效率提升了80%，使防治策略得以從害蟲“爆發(fā)后撲救”轉(zhuǎn)向“產(chǎn)卵前狙擊”，為實現(xiàn)真正的精準(zhǔn)用藥和減藥防控提供了科學(xué)依據(jù)。

二、 系統(tǒng)構(gòu)建：從“單點設(shè)備”到“立體化智能網(wǎng)絡(luò)”

單一識別技術(shù)的突破，最終需要融入一個完整的監(jiān)測-決策系統(tǒng)才能發(fā)揮最大效能。目前，領(lǐng)先的企業(yè)已構(gòu)建起“空天地一體化”的立體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。

在這個網(wǎng)絡(luò)中，高空由衛(wèi)星遙感提供大范圍作物生長態(tài)勢感知；中低空由無人機搭載傳感器進(jìn)行巡航偵察；地面則部署智能蟲情測報燈、性誘儀、孢子捕捉儀等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行全天候、定點采集。所有這些節(jié)點采集的圖像、環(huán)境、氣象數(shù)據(jù)，均實時回傳至云端智慧農(nóng)業(yè)平臺。

平臺中的AI智能體（如托普云農(nóng)的“問稷”、中國電信的“雄小農(nóng)”）?扮演著“數(shù)字植保專家”的角色。它們不僅負(fù)責(zé)識別害蟲，更關(guān)鍵的是能融合蟲情數(shù)據(jù)、作物生育期信息、氣象歷史與預(yù)報數(shù)據(jù)，進(jìn)行耦合分析。系統(tǒng)可以自動生成蟲情報告，預(yù)測害蟲暴發(fā)趨勢，并提前7-10天對高風(fēng)險區(qū)域發(fā)出預(yù)警。例如，在臺風(fēng)過境等特殊氣象事件后，系統(tǒng)能迅速研判遷飛性害蟲的遷入風(fēng)險，指導(dǎo)農(nóng)戶及時防治。

三、 實際成效：從“減少損失”到“提質(zhì)增效”

AI植保技術(shù)的落地，帶來的效益是具體且可量化的，主要體現(xiàn)在三個層面：

1. 防控效率顯著提升

基于AI的快速識別與智能預(yù)警，大幅縮短了從發(fā)現(xiàn)蟲情到制定防治方案的時間窗口。廣西的應(yīng)用數(shù)據(jù)顯示，使用AI眼鏡等工具可使田間識別效率提升50%。雄安新區(qū)的“雄小農(nóng)”大模型能將響應(yīng)效率提升80%。

2. 農(nóng)藥使用量與生產(chǎn)成本下降

精準(zhǔn)的蟲情預(yù)測和靶向施藥指導(dǎo)，從源頭上減少了農(nóng)藥的盲目使用。廣西應(yīng)用的遷飛性害蟲監(jiān)測預(yù)警平臺，幫助當(dāng)?shù)?strong>降低農(nóng)藥使用量達(dá)30%。長江大學(xué)的行為識別技術(shù)，則通過精準(zhǔn)定位害蟲產(chǎn)卵期和區(qū)域，實現(xiàn)了“治早治小”，最大限度減少了全園噴灑的需要。

3. 作物產(chǎn)量與經(jīng)濟效益增加

更有效的保護(hù)直接轉(zhuǎn)化為產(chǎn)量的提升和品質(zhì)的保障。在廣西蔗區(qū)，通過整合AI監(jiān)測與綠色防控(如釋放天敵昆蟲)，在345.8萬畝應(yīng)用面積上實現(xiàn)了螟害節(jié)率下降、每畝平均增產(chǎn)近1噸，累計增收超過16億元的綜合效益。

四、 挑戰(zhàn)與未來方向

盡管前景廣闊，AI植保技術(shù)的全面普及仍面臨挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)獲取成本與質(zhì)量是首要瓶頸，尤其是在復(fù)雜氣候、不同種植模式和針對稀有害蟲的場景下，需要更豐富、更具代表性的數(shù)據(jù)以持續(xù)優(yōu)化模型。其次，如何將前沿的實驗室算法(如行為識別)更低成本、更穩(wěn)定地集成到耐用的田間硬件設(shè)備中，是工程化的一大考驗。最后，培養(yǎng)既懂農(nóng)業(yè)又懂?dāng)?shù)據(jù)的復(fù)合型人才，以及幫助廣大農(nóng)戶接受并信任智能工具，是技術(shù)發(fā)揮效用的社會基礎(chǔ)。

未來，AI與農(nóng)業(yè)的融合將更趨深入。一方面，多模態(tài)大模型會進(jìn)一步強化，不僅能識別圖像，還能理解農(nóng)戶的語音提問、分析環(huán)境傳感數(shù)據(jù)流，提供更自然、更全面的交互服務(wù)。另一方面，技術(shù)將從“識別-預(yù)警”向“自主決策-控制”延伸，實現(xiàn)與無人機、智能灌溉系統(tǒng)、施肥機的聯(lián)動，最終形成全自動、閉環(huán)化的智能植保管理體系。

可以預(yù)見，當(dāng)AI的“慧眼”與“智腦”深度融入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的脈絡(luò)，一場以精準(zhǔn)、綠色、高效為特征的植物保護(hù)革命正在悄然發(fā)生。它改變的不僅是防治病蟲害的方法，更是我們守護(hù)糧食安全、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的根本思維模式。

田間測報燈的閃爍，不再是孤立的光點;無人機巡航的路徑，由數(shù)據(jù)流精準(zhǔn)繪制;農(nóng)戶手機上的一個簡單問詢，背后是千萬級知識庫的飛速運轉(zhuǎn)——這就是AI為現(xiàn)代農(nóng)耕繪制的智能底色。

如果您正在考慮為您的農(nóng)場、園區(qū)或區(qū)域構(gòu)建更智能的植保體系，或希望對特定作物、特定蟲害的AI解決方案有更深入的了解，我們可以基于現(xiàn)有成熟的技術(shù)路徑與案例，探討切實可行的落地規(guī)劃。