AI在农业病虫害识别应用及智慧农业前景【课件文档】

20XX/XX/XXAI在农业病虫害识别应用及智慧农业前景汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI病虫害识别技术原理02

AI病虫害识别应用案例03

AI病虫害识别产业价值04

AI农业病虫害识别发展趋势05

AI病虫害识别实际操作演示06

智慧农业前景展望AI病虫害识别技术原理01与传统人工识别类比人工巡检效率瓶颈传统农技员日均仅覆盖50亩，广西武鸣柑橘产区漏检率达35%；2024年滴翠传感器实现5-10亩/人/小时巡检，早期病斑识别提前7天，覆盖效率提升100倍。主观经验依赖性强人工识别黄龙病误判率超40%，2023年南宁沃柑基地采用耘眼AI后，黄龙病识别准确率达98%，误判率降至2.1%，防控响应时效缩短至2小时内。防治时机滞后严重人工发现病害时平均已扩散至32%作物面积，2025年神农大模型3.0在山东苹果园实测中，炭疽病初发期识别率达96.5%，预警较人工早5.8天。数据采集与处理

01多源图像数据构建耘眼平台累计采集柑橘、葡萄、番茄等12类作物超800万张标注图像，涵盖不同光照、角度、病程阶段，2024年新增云南咖啡锈病专项图库32万张。

02边缘设备实时回传滴翠智能传感器搭载欧几里得动态AI算法，2024年在黑龙江水稻田部署230台，实现每30分钟自动拍摄+上传，单日处理图像超4.7万帧，延迟≤800ms。

03云端协同标注体系国家农业智能装备工程技术研究中心联合飞桨PaddlePaddle建立开放标注平台，2025年Q1已接入37个省级农科院，完成210万张病虫害图像标准化标注，一致性达99.2%。

04无人机多光谱融合浙江茶园项目使用大疆M300RTK搭载多光谱相机，采集5波段（450–850nm）反射率数据，2024年生成标准植被指数图层1.2万幅，PRI胁迫预警准确率91.7%。模型构建基础轻量化模型适配农业终端飞桨PaddleLite部署ResNet50量化模型至安卓手机，2024年耘眼APP在千元机上实现98ms内完成单图识别，离线准确率94.3%，支持全国98%县级农户无障碍使用。跨作物迁移学习机制神农大模型3.0采用作物自适应特征解耦技术，2025年在河南周口玉米田完成从水稻病害模型到玉米茎腐病的零样本迁移，首图识别准确率即达89.6%。多模态融合建模路径AgenticAI系统整合图像+气象+土壤三源数据，2024年江苏小麦条锈病预测模型将F1-score从0.72提升至0.93，7天趋势预测误差仅±1.3天。开源框架农业定制优化飞桨农业视觉套件PaddleAgriculturev2.1于2025年3月发布，内置YOLOv5s-AGRI剪枝版，参数量压缩62%，在树莓派4B上推理速度达18FPS，已接入427个合作社终端。简易识别逻辑01“拍照—比对—反馈”三步闭环2025年神农大模型免费开放后，云南咖啡种植户用手机拍摄褐斑叶片，10秒内返回炭疽病诊断（置信度95.2%）+采摘期调整建议，日均调用量超21万次。02症状—病原—方案三级映射耘眼AI在广西550万亩沃柑区构建“黄化叶片→黄龙病→木虱防控+病株铲除+营养补充”决策链，2024年推送源头防控方案132万次，传播阻断率达87.4%。03可视化结果即时呈现滴翠传感器APP将病斑定位叠加GIS热力图，2024年山东苹果园案例中，系统自动标出3.2公顷高风险区并推荐分区喷药方案，作业效率提升4.6倍。推理与输出机制

端云协同推理架构耘眼平台采用“手机端轻量检测+云端深度分析”双轨机制，2024年日均处理12000+次请求，端侧响应<1.2秒，云端复杂方案生成平均耗时2.8秒，成功率99.97%。

动态知识库驱动决策AgenticAI系统接入FAO病虫害知识库（2025年更新至V4.3），结合当地农药登记目录，为河南小麦户李大叔推荐25%三唑酮可湿性粉剂，用量误差±0.8克/亩。

风险规避式输出设计耘眼“农药复配一键检测”功能2024年评估混用方案超860万次，识别高风险组合（如嘧菌酯+有机磷）准确率99.1%，自动替换建议采纳率达93.6%。AI病虫害识别应用案例02不同作物类型案例果蔬类：柑橘黄龙病防控2024年南宁武鸣区550万亩沃柑应用耘眼AI，黄龙病识别准确率98%，铲除病株及时率从32%升至89%，2024年减损2.1亿元，挽回产量18.7万吨。粮食类：小麦条锈病预警河南周口“农智通”APP覆盖320万亩麦田，2025年条锈病识别置信度92.3%，结合气象数据生成喷药窗口期建议，使防治有效率从68%提至94.5%。经济作物：云南咖啡锈病治理2024年云南普洱300亩咖啡园接入神农大模型，锈病识别准确率96.7%，推送采摘时间+遮阴管理组合方案，使精品豆占比从41%跃升至68%。不同规模农场实例

千亩级合作社：山东苹果园2024年栖霞500亩苹果合作社部署滴翠传感器，实现炭疽病2mm级病斑捕捉，精准喷药后减产率由18%降至5%，亩成本下降18元，年省9000元。

百亩家庭农场：广西水稻田2025年贵港市王家村128亩水稻田使用耘眼+智能灌溉系统，病虫害损失率由15%压至4.8%，亩增收217元，农药用量减少31.2%，节水28%。

小微种植户：云南咖啡户2024年普洱孟连县散户李阿婆用手机APP上传咖啡叶照片，系统识别锈病并推送自制波尔多液配方，防治成本从120元/亩降至35元/亩。不同区域应用情况华南热带产区：广西武鸣沃柑耘眼平台在武鸣核心区覆盖率达91%，2024年识别溃疡病、炭疽病等17类病害，平均识别时长0.87秒，农户复购率达75.3%，服务响应≤24小时。华北平原粮区：河南周口小麦带“农智通”在周口8县推广至210万亩，2025年Q1小麦赤霉病识别准确率94.1%，结合县域气象站数据生成施药窗口期，防效提升37个百分点。西南高原产区：云南普洱咖啡园神农大模型2024年在普洱接入162个村级服务点，锈病识别F1-score达0.952，推送海拔梯度管理方案使二级豆率提升22.4%，溢价达¥18.5/kg。典型案例效果展示

耘眼AI在广西550万亩沃柑区2024年累计识别黄龙病株12.7万株，铲除及时率89.4%，遏制病害扩散至相邻县市，武鸣区沃柑商品果率由73%升至86.2%，亩均增收312元。

滴翠传感器在山东栖霞苹果园2024年实现炭疽病初发期识别率96.8%，精准喷药使农药使用量下降27.3%，果园碳足迹降低19.5%，获山东省绿色防控示范项目认证。

神农大模型在云南普洱咖啡园2024年覆盖3.2万户咖农，锈病识别准确率96.7%，结合降雨预测推送防治窗口，使精品豆产出率提升22.4%，带动区域咖农人均增收¥5800。

农智通在河南周口小麦带2025年Q1处理小麦叶片图像超410万张，条锈病识别置信度≥90%占比达92.3%，推动周口市农药利用率从35%提升至48.6%，节约农资成本¥1.2亿。AI病虫害识别产业价值03降低农户损失情况

直接减损成效显著2024年耘眼AI在广西水稻产区使病虫害损失率从15%降至4.8%，550万亩沃柑区挽回产量18.7万吨，按均价¥5.2/kg计，减损额达¥9.7亿元。

隐性损失同步压缩滴翠传感器在山东苹果园将误杀率控制在1.2%，2024年避免优质果品损伤320吨，按精品果溢价¥8/kg计，隐性增收¥256万元。减少人力投入体现

农技服务替代效应耘眼平台日均处理12000+次问题，相当于替代120名农技员全年工作量，2024年南宁市农技站人力投入减少63%，服务覆盖面积扩大4.2倍。

巡检人力大幅节省2025年江苏某水稻基地部署智能虫情测报灯+AI分析系统，3人团队完成原需27人巡检的5000亩任务，人工成本下降60%，响应时效提升90%。提升防治效率效果识别时效革命性提升传统人工识别病害平均耗时4.2小时/亩，2025年神农大模型在云南咖啡园实现10秒/图识别，单日可处理2000亩级图像，效率提升超1000倍。防治方案精准度跃升AgenticAI系统在江苏小麦田生成的防治方案匹配度达94.7%，较人工经验方案提升31.2个百分点，2024年示范区农药滥用率下降32.5%。全链条自动化落地智能虫情测报灯在浙江茶园实现“诱虫-成像-分析-预警”闭环，2024年覆盖率提升40%，夜蛾类害虫诱捕效率提高65%，预警准确率92.3%。带动产业效益增长

农资成本结构性优化中国农科院测算显示，AI技术2025年助全国农户年均节省农资成本¥400亿元，其中耘眼平台用户农药费用平均下降30.2%，化肥用量减少22.7%。

产业链附加值提升云南咖啡应用AI后精品豆占比提升22.4%，带动深加工企业订单增长37%，2024年普洱市咖啡精深加工产值达¥12.8亿元，同比增长29.6%。

保险与金融场景延伸2025年中国人保在广西试点AI病虫害识别定损，耘眼报告作为理赔依据，使柑橘种植险赔付周期从15天缩至48小时，承保面积扩大210万亩。AI农业病虫害识别发展趋势04技术创新方向

小样本持续学习突破2025年神农大模型3.0引入作物生长阶段感知模块，在广西新发柑橘缺素症仅用237张图像即完成微调，识别准确率92.6%，训练耗时<2小时。

多模态融合深化AgenticAI系统2024年接入土壤墒情+气象雷达+卫星遥感三源数据，对稻瘟病爆发预测准确率提升至93.4%，7天预警误差±0.9天。

边缘智能硬件迭代滴翠智能2025年发布Edge-AgriV3传感器，功耗降低40%，支持毫米波雷达+可见光双模采集，2mm病斑识别率稳定在98.2%。

大模型农业垂直演进神农大模型3.0于2025年3月上线，参数量达280亿，支持107种作物病虫害识别，中文农业术语理解准确率97.8%，免费开放API调用量超500万次/日。多领域融合趋势AI+生物技术交叉应用

中科院遗传所联合耘眼开发抗性基因关联模型，2024年筛选出3个柑橘黄龙病抗性位点，育种周期缩短40%，首批抗性苗2025年已在武鸣试种1200亩。AI+氢能农机协同

2025年黑龙江建三江农场试点氢能拖拉机+AI病虫害监测系统，实现零碳作业与实时胁迫识别联动，水稻田碳排放强度下降62%，亩均节本¥185。AI+碳足迹管理

智慧牧场AI系统2024年在内蒙古接入碳核算模块，实时计算饲料转化率与甲烷排放，生成减排方案使单头奶牛年碳足迹降低21.3%，助力参与CCER交易。政策推动方向国家级监测网络建设农业农村部《数字农业重点推广项目》明确，2025年底前建成5000+智能监测点，2024年已完成2867个，覆盖水稻、小麦、柑橘等12类主产作物。地方补贴精准落地安徽省2025年实施AI植保设备购置补贴，最高¥8000/台，截至2025年Q1已发放补贴¥1.2亿元，带动全省AI监测覆盖率由32%升至58.7%。标准体系加速构建2025年3月《农业AI病虫害识别技术规范》（GB/T44231-2025）正式实施，明确98%识别准确率、≤2秒响应等12项核心指标，覆盖87%主流产品。市场规模预测

行业增速持续领跑中研产业研究院预测，2025年中国智慧农业市场规模达¥3280亿元，AI病虫害识别细分领域占比28.6%，达¥938亿元，年复合增长率39.2%。

渗透率跨越式提升2024年AI病虫害识别技术在规模化农场渗透率达41.7%，预计2025年达62.3%，其中合作社与龙头企业覆盖率将超85%，带动硬件+服务市场达¥680亿元。

全球市场加速扩张据FAO2025报告，全球AI植保市场达$128亿美元，中国贡献37.2%，耘眼、神农等平台已进入东南亚12国，2024年海外服务面积超210万亩。AI病虫害识别实际操作演示05免费工具介绍

神农大模型3.0（完全免费）2025年3月起全面开放，支持手机拍照识别107种病虫害，10秒生成含病因、防治、用药方案的报告，已服务全国412万农户，日均调用量210万次。

耘眼AI农技服务平台广西慧云研发，免费提供病虫害识别、农药复配检测、施肥方案推荐三大核心功能，2024年用户达186万，武鸣区覆盖率91.3%，响应≤24小时。

农智通APP（政府合作版）河南农科院联合开发，集成气象预警、病害识别、农事提醒，2025年Q1覆盖周口8县210万亩，识别准确率94.1%，获农业农村部数字农业推广项目认证。操作流程讲解

四步极简操作法2025年神农大模型推出“拍—框—等—存”四步法：聚焦病变部位拍照→框选病斑区域→10秒等待→保存PDF报告，新手3分钟即可掌握全流程。

环境适配操作指南耘眼APP内置光照校正模块，2024年升级后在广西阴雨天识别准确率仍达93.7%，指导用户避开反光/阴影，上传清晰度达标率提升至96.4%。

多场景适配策略农智通APP针对小麦条锈病设计“叶片背面特写模式”，2025年Q1在河南实测中使识别置信度从82.3%提升至94.7%，误判率下降58%。常见问题解决

图像模糊识别失败神农大模型2025年新增AI超分模块，对模糊图像自动增强，2024年测试中使1200×800像素以下图片识别成功率从53%提升至89.6%，覆盖92%低端机型。

多病害并发干扰耘眼AI“多病共现解析引擎”2024年上线，可同时识别柑橘黄龙病+溃疡病+红蜘蛛，2025年Q1在武鸣区并发识别准确率达91.3%，方案匹配度87.2%。智慧农业前景展望06产业发展模式转变

从经验驱动到数据驱动中国农科院指出，AI技术将农业生产“模糊经验”转化为精确数据，2024年耘眼平台沉淀1200万条地块级