专题导读——面向智慧农业的人工智能和机器人技术
李奇峰
北京市农林科学院信息技术研究中心
将人工智能和机器人技术应用于大田种植、设施种植、畜禽养殖、水产养殖等领域，实现生产过程的精准感知、智能控制、智慧管理，有助于形成更高资源利用率、更高劳动生产率和更好从业体验感的农业生产方式，改善农业生态环境，推动农业现代化发展。“面向智慧农业的人工智能和机器人技术”专题共收录12篇来自北京市农林科学院信息技术研究中心、中国农业大学、吉林大学等多家高校科研机构以及重点实验室的优秀论文成果，并特聘来自日本京都大学的黄梓晨博士担任客座编辑。希望本专题的出版能够推动人工智能和机器人技术在智慧农业方面的创新应用，欢迎关注。
在农业人工智能和机器人前沿进展方面，北京市农林科学院信息技术研究中心赵春江院士团队阐述了全球农业机器人发展政策、战略规划布局，以及产业发展状况。针对3类典型农业机器人的前沿进展、发展挑战和关键技术卡点展开了深入分析，总结了国内外先进技术间的差距，分析农业机器人产业快速发展面临的机遇，提出了未来发展方向。中国农业大学田文斌副教授团队总结了不同类型农业轮式机器人的使用特点和应用现状，分析了在农业轮式机器人上实现三维环境感知所主要使用的感知设备及其对应的关键技术研究进展，结合农业作业特点与实际需求，指出了农业轮式机器人三维环境感知技术存在的问题，并提出了发展建议。
在农业机器人研发方面，华中农业大学丁幼春教授团队搭建了一种基于云-端高精度地图的油菜无人播种作业系统，解决了人工采集南方中小田边界信息操作繁琐、转场作业效率低，转弯调头处留下较大漏作业区域的问题。西华大学刘婷博士团队针对丘陵地区农田农业机器人遍历多个田块的遍历路径问题，提出了一种Floyd算法与改进遗传算法相结合的遍历路径规划方法，输出的轨迹坐标能为农机驾驶员或无人农机在大面积作业时提供路径参考。国家农业智能装备工程技术研究中心孟志军研究员团队提出了一种基于滑模变结构控制的拖拉机-牵引式农机具路径跟踪方法，解决了牵引式农用车辆的路径跟踪精度低、迟滞性大和抗干扰能力差等问题。中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所李华龙副研究员团队对病死畜禽运输机器人的路径规划与自主行走的关键技术难题进行研究，有效地缩短了机器人路径规划时间且减少了遍历节点，提高了路径规划效率和路径平滑性。
在农业人工智能关键技术研发方面，河南省农业科学院农业经济与信息研究所李国强研究员团队为保护敏感数据隐私及缓解区块链存储压力，设计了基于区块链和星际文件系统的种植业农产品溯源模型，在保证数据安全性前提下实现数据的高效存取，提升追溯效率。北京工商大学王昭洋副教授团队提出基于工业互联网标识解析技术与联邦学习的粮食供应链数据流转与协同计算架构，设计了支撑联邦学习数据互通的数据标识编码和任务标识编码及对应的参数、信息和评价数据模型，为粮食供应链安全高效稳定运行提供技术支撑。中国农业科学院农业信息研究所崔运鹏研究员团队基于前沿大语言模型技术，构建了果蔬农技知识智能问答系统，缓解大模型幻觉问题，显著提升大模型性能。西北农林科技大学牛子杰副教授团队为对密集栽培的猕猴桃果园进行高效无损监测并获取果树生长参数，利用冬季简单树形进行骨架提取，并集成深度学习与数学形态学方法，提出了一种融合骨架信息的冠层分割方案。江西农业大学陈琦副教授团队针对人工测量秀珍菇表型参数耗时费力、主观性强的问题，提出一种基于改进Mask R-CNN的秀珍菇测量模型PG-Mask R-CNN，提出以损伤率为指标的裂纹评价方法，为后续秀珍菇智慧化育种、智能栽培与分级奠定了技术基础。针对鱼群摄食图像存在鱼群边界模糊、目标相似等问题，中国农业大学陈英义教授模型组提出的SA_VoVNetv2_RCNN网络能够实现鱼群摄食和非摄食图像的准确分割，为水下鱼群的摄食行为量化提供决策支撑。
来源：《智慧农业（中英文）》2023年第4期
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