农业农村部：2025年“十大智慧农业主推技术”公布（二）

2025年十大智慧农业主推技术

农业农村部发布2025年十大智慧农业主推技术，聚焦农业生产各环节痛点，融合人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术，构建高效、精准、绿色的智慧农业技术体系，推动农业产业高质量发展。十大技术分别为：土壤高通量检测机器人及大田智慧施肥技术、大田农机装备自主作业技术、生猪智慧养殖AI算法技术、水产养殖智能工厂关键技术、蛋鸡智能选育选配关键技术、主粮种植农事数字管控技术、冬小麦智慧灌溉水肥精准调控单产提升技术、大豆智能设计育种技术、果蔬智能分选与全链条数字化技术、荔枝智能速冻锁鲜与高值化加工技术。各技术详细内容如下：

6．主粮种植农事数字管控技术

一、技术概况

随着农业新型经营主体不断发展壮大，规模化种植过程中缺乏决策数据支撑、种植过程管理粗放、农业生产服务资源分散三大核心痛点，严重制约作物产量提升。该技术以规模化作物标准种植和空天地一体化监测为核心，立体感知复杂时变的大田环境及作物状态，通过种植全流程数字化管控，确保农事作业贴合大田作物生长规律，实现大面积单产提升。

二、技术要点及应用成效

（一）核心技术要点

1. 空天遥感技术：突破多源异构数据融合瓶颈，实现48颗卫星与13类无人机影像的自动处理，经实际应用数据验证后形成东北地区高频次遥感监测能力，大田作物识别及水稻、玉米、大豆等主粮作物长势分析准确率可达90%，可实现土壤养分分析、作物长势查看、农事进度管控、作物产量估算、洪涝及倒伏等灾害监测。
2. 大田精准巡田技术：构建“天空地人”一体化巡田体系，发挥遥感监测大尺度、无人机精细化及物联网设备定点监测的技术优势，实现巡田全场景覆盖、数据精准提取与作物生长状态分析诊断，解决大田种植面积广、环境复杂、人工巡田效率低等痛点。
3. 农事作业精准调度技术：基于北斗定位与物联网传感技术，对主粮种植所需农机、农资等生产要素进行数字化管理，结合作业标准、农事环节、环境数据调度农机作业、测算农资用量，实现生产要素集约化配置。
4. 农事作业监测告警技术：应用大数据分析、北斗定位、物联网传感监测农机作业状态，对异常速度、深度作业状态进行告警，生成农机作业报告，确保规模化种植农艺标准落地执行，解决传统农事作业凭经验、粗放化、难追溯等痛点。
5. 大数据治理技术：构建农业全生命周期数据治理框架，建立多源异构数据的业务萃取与质量可信控制数据管理能力，通过数据平台破解数据孤岛问题，为系统应用提供数据服务接口，支撑产前规划、精准巡田、农事作业、产量分析等场景应用。
6. 精准画像技术：对资源、土地、种植过程、农机、农户进行精准画像，实现规模种植生产要素特征的精准刻画，支撑产量分析、生产过程回溯、标准成本分析、农贷助手及种植保险等农业场景。

（二）降本增效成效

1. 集约化配置农资、农机等生产要素，通过产前种植规划、产中大田环境及作物长势监测、农艺作业标准落地、产后种植生产复盘，推动良田、良种、良机、良法、良制融合，应用地区作物单产高于黑龙江省平均单产30%以上。
2. 精准巡田大幅提升田间管理效率，扩大巡田覆盖范围。遥感巡田数据验证适配后支持五天一次长势监测，配合无人机定点巡田及物联网设备24小时大田农情感知，帮助种植者快速掌握规模大田作物生长状态，及时发现作物生长异常、病虫草害及灾害等问题，实现从“靠经验猜”到“靠数据判”的转变，保障作物高产。

三、应用条件及要求

1. 需具备规模连片耕地5000亩以上，配套相应农资储藏仓库、农机停放检修场地、粮食收获晒场。
2. 农机配置要求：3万亩配备1台375马力以上联合整地机组；4万亩配备1台风幕高地隙自走喷药机；6千亩配备1台200马力轮式拖拉机（用于施肥、播种、中耕、基础整地、起垄等作业）；5千亩配备1台120马力以上轮式拖拉机（用于镇压、运输、拉水、送种、送肥等作业）；1万亩配备1台300马力以上自走收获机。
3. 适用于水稻、玉米、大豆规模化种植生产。
4. 适用于要素集中配置、统一调度的规模化种植模式；生产要素自主配置、种植决策及农事作业独立开展的分散化种植模式需定制适配。
5. 规模化种植主体操作人员需经过系统培训，详细掌握种植作物农技农艺标准，熟练操作数字化工具及应用相关技术要点。

7．冬小麦智慧灌溉水肥精准调控单产提升技术

一、技术概况

该技术立足小麦高产高效栽培理论，构建水肥一体化智能决策支持系统，融合物联网、人工智能、大数据和云计算等新一代信息技术，实现农田信息实时感知、模型化分析与远程自动调控，使水肥供需在时间与空间上高度匹配，推动冬小麦生产管理模式从“经验决策”向“数据驱动、智能决策”转变，有效破解冬小麦生产中干旱缺水、水肥利用效率低、产量提升受限及智慧化程度不足的产业技术难题。

二、技术要点及应用成效

（一）核心技术要点

1. 北斗导航无人化智能作业技术：依托北斗高精度定位系统、智能电控单元与多传感器协同控制的无人驾驶小麦播种机，实现厘米级精准作业轨迹控制。具备分层施肥与宽幅播种功能，按1:2:1比例将底肥精准施入8、16、24厘米三层土壤，实时感知作业状态并自动调节排种排肥量，显著提升播种质量与作业效率。
2. 基于积温模型的精准播控技术：基于区域积温预测与土壤肥力分级的播种决策模型，综合分析历年气象数据、土壤肥力等级及作物品种特性，自动生成最优播种方案，实现播种密度与播量的智能化推荐与精准控制。
3. 作物模型驱动精准按需补灌技术：应用自主研发的冬小麦按需补灌水肥一体化管理辅助决策系统，配合土壤墒情传感器、气象监测与灌溉控制系统，在播种、越冬、拔节、孕穗、开花及灌浆等关键生育时期智能判断补灌需求并执行精准灌溉，实现作物需水动态最优匹配，全生育期灌水控制在90～150m³/亩。
4. 云决策水肥一体化智慧调控技术：基于云端决策引擎与作物水肥需求模型，融合多源数据智能生成差异化水肥方案，自动调节注肥时长与流量，实现水肥一体、定量、均匀施用。在无灌溉需求但需追肥阶段，系统可启动“微灌追肥”功能，确保作物高效吸收与养分平衡供给。
5. AI赋能无人机智慧植保技术：应用搭载AI视觉模型的多光谱巡田无人机，融合可见光与多光谱影像及物联网与气象数据，构建“天空地”一体化智能监测体系，实现小麦病虫草害的高精度识别与风险预警，生成防控处方图指导植保无人机按需精准喷防，降低农药使用量，推动病虫害绿色防控。
6. 智能收获与损失控制技术：采用配备北斗导航与籽粒损失监测系统的小麦联合收割机，系统实时监测籽粒损失率，自动调整割台与风选参数，最大限度降低收获损失，保障作业质量与效率。

（二）降本增效成效

1. 节水节肥效果显著：通过按需补灌与智慧决策，灌溉用水量减少35～60%，化肥用量减少15～20%。
2. 智能作业提效降本：依托无人化与智能化装备，关键环节作业效率达到传统模式的2～3倍，人工投入下降70%以上。
3. 稳产增产成效突出：通过精准调控水肥供需与群体结构优化，提升小麦群体质量，穗粒数与千粒重同步提高，平均单产提升20%。
4. 绿色低碳生态协同：氨挥发和氧化亚氮排放降低20%以上，土壤有机碳年均提升7%，实现固碳减排与农田生态良性循环的协同增效。

三、应用条件及要求

1. 适用于黄淮海及西北地区具备机井或管灌条件，地势平整、排灌便利的田块，规模面积一般在1000亩以上。
2. 需配备基础滴灌或微喷系统、施肥装置及农业机械，原有设施设备需根据系统集成要求进行升级改造。
3. 管理和操作人员须经系统培训，熟练掌握智慧云平台的监控操作和系统维护方法。

8．大豆智能设计育种技术

一、技术概况

传统大豆育种模式存在育种周期长、效率低下、突破性品种稀缺等问题，已成为制约大豆产业高质量发展的瓶颈。该技术聚焦大豆智能设计育种技术研发，系统开展重要育种性状基因调控网络解析、精准育种技术构建及育种加速技术研发，成功构建以全基因组遗传调控网络为基础的智能设计育种技术体系，实现大豆育种从“经验驱动”向“智能设计”的跨越式转变。

二、技术要点及应用成效

（一）核心技术要点

1. 全基因组智能选配技术：首创全基因组亲本智能耦合表型预测（WPICP）模型，开发5种基于人工智能的全基因组选择模型。基因型到表型的预测准确性较传统算法提升6～7%，可精准淘汰80～90%的低概率杂交组合。例如，在耐盐碱新品种“东生118”培育过程中，以高油、高产、耐盐碱为目标性状，以2500个具有三种目标性状的优异单倍型为阈值，在杂交组合早期阶段淘汰90%以上的低概率杂交组合。
2. 基因型分级选择技术：研发“中科豆芯”系列液相育种芯片，包含20659个SNP标记，其中85%位于基因编码区，较同类芯片占比高出42%以上。采用“低世代2K初选、中世代2K精选、高世代20K决选”的分级筛选模式，每世代可淘汰90%的低价值个体。在“东生118”培育中，通过三级筛选体系逐步升级，精准鉴定并保留耐盐碱、油含量和产量关键基因，确保育种后代中优良基因型的稳定遗传。
3. 高效绿色加代技术：研发大豆生长环境智能响应模型，集成矩阵排列光源和多通道温光水肥调控系统，建成“息壤”育种加速器，实现每年5代的快速繁育。配套精准栽培管理和病虫害绿色防控体系，确保加代过程中90%以上的成活率和结实率。“东生118”培育过程中应用该技术大幅缩短培育周期，为其早日投入生产应用提供时间保障。
4. 智能新品种培育技术：整合前述三大核心技术，通过模型筛选优质杂交组合、芯片精准鉴定基因型、加速器大幅缩短育种周期，聚合优良单倍型培育大豆新品种。同时，配套构建区域试验网络和数字化推广平台，为新品种培育与应用提供全流程技术支撑。“东生118”表现出良好的盐碱抗性和高油高产性状：2023年在吉林省农安县530亩重度盐碱地，单产达78公斤/亩，为对照品种的4倍；2025年在吉林省公主岭市扩繁1300亩，制种田亩产达334.07公斤。

（二）降本增效成效

1. 大幅缩短育种周期，较传统育种缩短3～5年，加速优良品种迭代速度，助力解决突破性品种培育滞后的产业痛点。
2. 显著提升育种效率，整体效率提升4倍，节省人力物力投入80～90%，分子检测成本降低80%，大幅降低育种成本。
3. 生态效益突出，育成品种每亩固氮8～12公斤，可替代20—30公斤尿素，耐盐碱品种可提升土壤有机质3%。

三、应用条件及要求

1. 须具备标准分子生物学实验室、人工气候室、育种考种室、育种鉴定试验田等基础设施。
2. 可灵活适配试验田、示范田及大规模商业化种植田等不同场景，无严格规模限制，便于各级育种单位和种植主体推广应用。
3. 开展基因分型检测需配备分子生物学相关设备，或与技术服务机构合作，且须具备4G/5G网络或局域网支撑；应用育种加速技术需配备可24小时调控光照、温度、水肥等环境条件的人工气候室；材料种植需配套灌溉设施及播种、收割等农业设备。
4. 相关人员需经系统技术培训，熟练掌握全基因组选配模型操作、芯片检测数据分析等核心技术要点；育种相关人员需深入了解配套栽培技术规范，积极配合开展品种适应性种植与数据反馈工作，确保技术优势充分发挥。

9．果蔬智能分选与全链条数字化技术

一、技术概况

针对我国农产品商品化处理水平低、加工过程信息化管理薄弱等难题，该技术集成应用人工智能、机器视觉、光谱分析、物联网、云计算等先进技术，突破果蔬品质无损检测关键技术，实现果蔬智能分选分级，同时开发智慧加工管理云平台，打通从“田间到餐桌”的全产业链信息流及物流，实现种植、采收、生产、加工、仓储、物流全流程管控与可追溯。

二、技术要点及应用成效

（一）核心技术要点

1. 基于机器视觉的果蔬外部品质快速识别技术：研发多频段全景式视觉信息采集系统，实现果蔬运动过程中全方位、多波段、立体式高清图像快速获取；创建基于深度学习的果蔬视觉品质检测关键技术，实现颜色、尺寸、果形、虫病疤、白斑、油胞、开裂、机械伤等多类重要表面特征的像素级定位与识别，针对形状复杂、边缘模糊、肉眼不可见等复杂瑕疵，显著提升识别精度。
2. 基于高光谱传感的果蔬内部品质无损检测技术：创新研发内部品质高光谱传感系统，构建高信噪比光谱采集系统，实现厚皮水果透射弱光谱信号的高效稳定获取、增强和校正；突破基于频谱特性与高光谱成像的光谱综合分析技术，构建内部品质深度学习定量检测模型，实现果蔬糖度、酸度、含水量、内部病变等内部品质无损检测。
3. 果蔬采后智慧加工与全链条数字化管理技术：以果蔬智能分选装备为核心，应用物联网、MES等技术及产品，构建绿萌云果蔬采后智慧管理云平台，可实现加工信息实时采集与可视化呈现、设备运行监控、加工订单数字化生产调度，同时将果蔬分选数据与前后端数据联通，打通从“田间到餐桌”的全产业链信息流及物流，为农业生产提供覆盖“产、供、销”全业务链的果蔬智能分选与全链数字化解决方案。

（二）降本增效成效

1. 通过智能装备分选分级，平均每处理一吨果蔬可节约人工成本417元、附加值增加4000元，每年可累计带动果蔬采后增值超500亿元，有效推动产业降本增效，拓宽农民增收致富渠道。
2. 通过智慧加工管理平台数据整合与分析，可为前端果农专业化种植、政府决策、专家远程指导、生产资料投入及推广等提供决策依据，同时实现差异化营销与精准化对接，为消费者提供产品全生命周期质量安全追溯及反馈渠道。

三、应用条件及要求

1. 技术应用需具备满足生产线占地需求的基础厂棚设施、平整硬化场地，配备稳定电力及网络。
2. 操作人员需经过专业培训，熟悉设备使用方法、操作流程与安全应急措施。

10．荔枝智能速冻锁鲜与高值化加工技术

一、技术概况

针对荔枝上市期短、不耐贮运、加工附加值低等问题，该技术集成“多维品质检测—协同预处理—超低温速冻—冻眠保鲜—高保真解冻还原—高值化精准加工”全链条智能加工技术，从全产业链破解荔枝采后损失率高、保鲜期短、精深加工薄弱等核心痛点，打破“优质农产品难保存、深加工缺乏原料”的恶性循环。

二、技术要点及应用成效

（一）核心技术要点

1. “人工智能＋”多维品质智能无损检测技术：采用低场核磁共振、超声波、高光谱等无损检测技术与装备，结合机器学习算法，分别开发高光谱—无损检测理化性质、超声波—无损检测荔枝中心温度、低场核磁共振—无损检测水分状态的智能检测方法。
2. “人工智能＋”全方位协同预处理技术：利用人工神经网络模型结合遗传算法对复合保鲜液进行配方优化，优化后的复配保鲜液使果皮多酚氧化酶活性降低46%，花色苷保留量提升9%。利用人工智能技术筛选耐超低温、抗刺穿、高导热性的高分子材料，开发密封率超95%的速冻荔枝专用双向拉伸保鲜膜。
3. “人工智能＋”超低温液氮速冻锁鲜技术：搭建基于LabVIEW的多传感器隧道式液氮速冻机内腔温度监测系统，温控精度达±1℃；使用计算机数值模拟技术对液氮速冻设备温度场进行仿真，结合田口实验设计优化液氮速冻工艺（速冻温度、风扇转速及喷嘴类型），实现速冻产能≥2吨/每小时，节能15%以上。
4. “人工智能＋”冻藏贮运与解冻还原技术：设计智能化速冻锁鲜荔枝专用的双通道快速自动套袋、封装、称重、贴标、码垛成品包装自动生产线；运用计算机模拟技术构建不同品种荔枝解冻传热模型，结合高保真解冻还原设备实现速冻荔枝智能化解冻。
5. “人工智能＋”高值化精准加工技术：结合网络药理学、分子对接等大数据与计算机模拟技术，研究冻眠荔枝不同组分（果皮、果肉、果核）不同活性物（多酚、多糖等）的生物功能及分子机制，为后续精准加工提供科学依据；活性提取技术装备结合自动化机器人系统，通过机械臂自动完成原料投料、废渣清理、成品包装等工作，与智能感知系统联动，实现柔性生产；开发以速冻荔枝为原料的健康功能食品与岭南风味特色食品。

（二）降本增效成效

1. 实现新鲜荔枝以年为单位的长期保鲜，与传统冷冻荔枝相比，冻眠荔枝色泽保持率提升≥50%，质构特性提升≥40%，感官评分提升≥55%，综合品质还原度可达新鲜荔枝的85%以上。
2. 自动化、智能化加工生产技术与装备可节省人力成本30%，提升生产效率30%，同时将产品不良率控制在2%以内。

三、应用条件及要求

1. 基础设施要求：具备预处理车间、耐腐蚀防滑地面，分区设置原料处理区、护色区、包装区；配备液氮超低温速冻设备、冷链仓储设施及中试规模提取设备；配套稳定电力等。
2. 操作人员需经过系统培训，详细掌握荔枝智能速冻锁鲜与高值化加工技术规程及产品质量标准，熟练掌握操作及技术要点。

--来源中国作物学会