生命与医学 · OECD FoS 4.1 · 教育部 0901 作物学
农学
Agricultural sciences
L1辅助起步 → 持平 综合分 1.30 · 上次复审 2026-10-22 · 下次复审 2027-01-19
最大突破 2016-09-22 AI 影响 · 重要学科影响 · 重要
深度学习识别 14 种作物 26 种病害（Frontiers in Plant Science，PlantVillage） ↗
开启手机拍照识别作物病害的研究方向
分级理由
AI 主要用于基因组选择、表型预测和病虫害识别；2026 年 Nature Communications 的作物基因组预测模型仍属基准精度提升，尚无经田间验证的标志性 AI 育种突破。
S = 0.30·method + 0.35·discovery + 0.25·adoption + 0.10·education（教育缺证据时记 0 分；若为空则按其余权重归一）
依据来源
综合分 0.75–1.49：AI 作为辅助工具在部分研究或从业环节使用，有案例或调查，但没有以 AI 为关键的公认成果。 全部分级标准 →
研究方向
基因组选择表型组学病虫害识别精准农业
论文
- Robustly enhancing crop genomic prediction accuracy through ensemble learning and iterative optimization GEG2P：集成学习提升五种作物基因组预测精度（Nat. Commun.）
集成学习提升五种作物预测精度
2026-07-20 · Nature Communications
- Leveraging weighted embedding and Transformer architecture to improve phenotype prediction of complex traits for crops GP-WAITER：Transformer 改进作物复杂性状预测（Nat. Commun.）
基准精度提升，未经田间育种验证
2026-03-26 · Nature Communications
- A review of deep learning applications for genomic selection 综述：深度学习用于作物基因组预测（BMC Genomics）
系统比较深度学习与传统 GBLUP 模型，结论是优势有限
2021-01-06 · BMC Genomics
- Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection 深度学习识别 14 种作物 26 种病害（Frontiers in Plant Science，PlantVillage）
开启手机拍照识别作物病害的研究方向
2016-09-22 · Frontiers in Plant Science
- 用混合 CNN–Transformer 与知识自蒸馏提升香蕉品种跨等级分类泛化 Enhancing Cross-Grade Generalization in Banana Variety Classification via Hybrid CNN-Transformers and Knowledge Self-Distillation
面向精准农业，针对成熟度、光照和品质等级变化带来的域偏移，提高香蕉品种自动分类的泛化能力。
2026-10-21 · arXiv · Khush Kataruka, Mohammad Muzammila, Zahid Akhtar, Raghavendra Ramachandra
- Bombadil：植物电生理基础模型 Bombadil: A Foundation Model for Plant Electrophysiology
植物像动物一样用电信号传递生理状态；以往模型各自只做单一胁迫预测，Bombadil 作为基础模型可跨任务、物种和环境迁移。
2026-10-19 · arXiv · James Kirk, Piotr Bednarski, Filip Twardy, Justin Mast
- OceanTensorCube 与 ST-MMT：预测紫菜白化的多模态数据与 Transformer 系统 OceanTensorCube and ST-MMT: A Multimodal Data and Transformer System for Seven-Day Forecasting of Pyropia Bleaching
整合 32 个海洋、气象和卫星数据通道，用 920 万参数时空 Transformer 提前 7 天预测韩国紫菜养殖白化。
2026-10-19 · arXiv · Gwangjin Kim, Cheolyoung Jang, Yosep Jo
- ADA 2025：甜菜水分亏缺胁迫检测的多模态数据集 ADA 2025: A Multimodal Dataset for Water-Deficit Stress Detection in Sugar Beets
针对作物缺水胁迫检测公开数据稀少且多为单一 RGB 的问题，发布甜菜多模态数据集，支持 AI 早期检测研究。
2026-10-16 · arXiv · Piper Powell, Robert Franz, Amos Smith, Isaak Ihorst
- A100：农业植物图像分析的混合视觉基础模型 A100: A Hybrid Vision Foundation Model for Agricultural Plant Image Analysis
在覆盖 100 多种作物的 300 万张无标注田间图像上自监督预训练，冻结骨干即优于 ImageNet 监督特征。
2026-10-16 · arXiv · Mayur Pratim Das, Ajai Dubey, Aksshay Mathew P, Sana Afreen
- 深度学习绘制印度安得拉邦戈达瓦里地区人工林 Deep Learning for Forest Plantation Mapping in Godavari Districts of Andhra Pradesh, India
用深度学习从卫星影像中识别小面积人工林，研究东南亚林地覆盖变化。
2026-10-14 · arXiv · Snehal More, Anuj Karpatne, Valerie A. Thomas, Randolph H. Wynne
- 用卷积神经网络检测马铃薯叶片病害 Detection of Potato Plant Leaf Diseases using Convolutional Neural Networks
轻量 CNN 区分健康、早疫病和晚疫病，在埃塞俄比亚田间独立数据集上准确率 90.28%。
2026-10-14 · arXiv · Haimanot Bitew Alemayehu, Simachew Melaku Ayalew, Chilotie Desalew Mengesha, Ayisheshim Almaw Bogale
- 近约 30 天来自 arXiv、bioRxiv、medRxiv、OpenAlex；要点由本站根据摘要撰写。
里程碑 7
大号发光节点是飞跃性突破： AI 飞跃 冷色 · 学科飞跃 暖色 · 双环 = 两者都是
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落地部署
谷歌 AnthroKrishi“农业理解”模型 API 公开预览、覆盖 11 国；古吉拉特邦 Krushi Pragati 平台一年内据此向 60 多万农户发送 9 亿多条短信农情建议AI：遥感与地块级作物识别模型以 API 开放给开发者和研究者；学科：在邦级政府平台覆盖 1400 多万公顷的规模化农情服务，但成效数字为谷歌自述
Google India Blog厂商自述 -
论文
阿肯色大学三年试验：See & Spray 减少 43%–59% 苗后除草剂，但敏感度低使长芒苋种子产量每年增加 280%独立田间证据，兼有收益和风险
University of Arkansas -
落地部署
John Deere See & Spray：2025 年客户在 500 多万英亩上使用 AI 识别杂草精准喷药，非残留除草剂用量减少近一半AI 视觉进入大田规模化作业；阿肯色大学独立试验显示减少 43%–59% 苗后除草剂，但漏喷导致杂草种子增加
John Deere厂商自述待核实 -
论文
深度学习识别 14 种作物 26 种病害（Frontiers in Plant Science，PlantVillage）开启手机拍照识别作物病害的研究方向
Frontiers in Plant Science
这个筛选下没有里程碑。
更多论文与仓库 4
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Reservoir Farms 扩展到美国西北太平洋地区，推进农业“物理 AI”，成员企业超过 30 家。
AgFunderNewsen - Is smart farming really smart business?
Financial Times AI 栏目于2026-10-19发布的文章，涉及AI 金融，原题《Is smart farming really smart business?》，详见原文链接。
- Google Brings AI-Powered Crop Research & Business Tools To India
谷歌在印度扩大 AI 项目，覆盖农作物研究、教育和小微企业。