01方案背景

糧食安全是 “國之大者”，而農作物重大病蟲害是威脅糧食穩產增收的核心風險之一。當前我國農作物常年發生有害生物超1700種，其中小麥赤霉病、稻飛虱、草地貪夜蛾等重大遷飛性、流行性病蟲害，具有爆發性強、傳播速度快、防控難度大的特點，傳統植保模式已難以適配現代農業綠色防控需求。

春耕生產關鍵期，病蟲害進入高發活躍階段，傳統人工測報存在監測滯后、效率低下、精準度不足等問題，易錯過最佳防控窗口期，造成大面積減產損失。

依托高精度監測設備、智能算法與大數據技術，我們打造農作物重大病蟲智慧監測預警解決方案，構建“監測 - 研判 - 預警 - 防控”全鏈條數字化體系，推動傳統植保向智能化、精準化轉型，為 “蟲口奪糧” 提供技術支撐，守護國家糧食安全與農業綠色高質量發展。

02業務痛點

① 人工測報效率低，響應滯后

依賴人工田間巡查、肉眼識別，耗時耗力且覆蓋范圍有限，病蟲害發現滯后，錯過最佳防控時機，易造成災害擴散。

② 識別精準度不足，誤判率高

病蟲害種類繁多、形態相似，人工識別易出現漏判、誤判，無法精準統計蟲口密度、病害發生程度，防控方案缺乏科學依據。

③ 預警能力薄弱，防控被動

缺乏對病蟲害發生趨勢的動態預測，多為 “災后補救”，無法提前預警風險，難以實現 “治在病前、防在蟲發” 的主動防控。

④ 數據分散割裂，決策無支撐

田間監測數據、防控作業數據分散存儲，無法形成全域數據閉環，難以開展區域性病蟲害風險評估，不利于規模化、標準化防控。

03方案簡介

本方案聚焦農作物重大病蟲害精準監測與風險預警核心需求，圍繞四大核心環節，構建全流程數字化智慧防控體系，實現從 “被動救災” 向 “主動預警” 的全面升級：

（一）多維矩陣，全面覆蓋數據采集

打造全場景、多維度的智能測報裝備矩陣，構建 “天空地一體化” 智慧監測網絡，實現從單點到全域的立體化數據采集。通過光誘、色誘、性誘技術，研發小蟲體智能測報、蚜蟲智能測報、智慧性誘測報、便攜式害蟲采集識別等系列植保裝備，同步配套 “見蟲”“數蟲” 等識蟲小程序，覆蓋定點測報、移動測報、快速識蟲全場景。

搭載無人機低空巡檢系統，結合地面巡查無人車、田間偵察兵巡檢系統、農業AR智能分析系統，多維度采集全域數據，精準識別2000余種農業害蟲、70余種主要作物病害癥狀，替代傳統人工巡查，保障數據采集的時效性、全面性與精準度。

（二） 智能分析，精準識別風險

基于AI圖像識別算法與大數據分析技術，對采集的蟲情、病害圖像進行自動識別、分類計數，精準判定病蟲害種類、發生程度與分布區域，快速識別病蟲害爆發風險，生成可視化監測數據，大幅提升識別效率與準確率，解決人工識別誤判、漏判難題。

（三）動態研判，預測病蟲趨勢

全面整合植保關鍵領域資源，打造一個集監測預警、分析研判等功能于一體的“云農植保在線”平臺，對區域內實時蟲情進行統計分析，并通過害蟲識別、害蟲發生、暴發量、長短期預測等模型，對病蟲害進行風險識別。提前7-10天生成病蟲害預警信息并精準推送至農業管理部門，為提前部署防控工作、搶抓最佳防控窗口期提供數據支撐。

（四）歷史追蹤，優化防控方案

系統具備完整的歷史數據存儲與回溯功能，可對區域內病蟲害發生規律、防控效果進行長期追蹤分析。依托AI智能體“問稷”，結合作物生育期、實時氣象數據和歷史蟲情發生情況，多維度深度解析蟲情發展趨勢，并結合AI語言大模型技術自動化生成智能蟲情報告，為植保人員病蟲害防治提供依據，輔助植保人員進行科學決策。

04應用價值

精準監測預警，筑牢防控防線：實時追蹤病蟲害動態，大幅提升病蟲害發現時效，有效降低災害爆發概率，減少作物減產損失。

智能識別研判，提升防控精準度：AI算法自動識別病蟲害種類、統計發生程度，識別準確率超90%，為精準施藥、科學防控提供數據支撐。

降本增效減藥，推動綠色生產：減少人工巡查與盲目用藥，降低農業面源污染，助力綠色農業發展。

數據驅動決策，強化全域管控：構建病蟲害監測大數據平臺，實現區域性風險評估與防控方案優化，打通省市縣三級數據鏈路，提升農業管理部門決策科學性與管控效率。

05典型案例