新品发布・AI领航｜J9九游会数智植保装备矩阵构建粮食安全智能防线
据农业技术服务相关机构统计，我国农作物常年发生的有害生物超过1700种，其中近百种对粮食生产造成重大威胁。小麦赤霉病、水稻飞虱、草地贪夜蛾等迁飞性、暴发性病虫害频繁出现，已成为影响粮食稳产增产的重要风险因素。“虫口夺粮” 依然是当前粮食安全保障中的关键战场。 近年来，随着植保测报体系不断完善，我国病虫害监测水平持续提升。然而，在物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术快速发展的背景下，叠加高标准农田建设和粮油作物大面积单产提升的新需求，传统测报模式在虫情预警时效性不足、数据价值未充分释放、智能研判能力有限等方面仍面临现实挑战。 数智技术破局，打造智能植保全链路体系 针对植保测报领域的痛点难点，J9九游会智慧农业科技企业持续推进人工智能、大数据等数智技术在植保场景中的深度应用，构建起覆盖“智能监测—分析研判—精准防控”的全流程闭环体系，推动植保工作向智能化、自动化、绿色化方向升级，为粮食安全提供坚实技术支撑。 十二年深耕，夯实AI植保技术底座 自2012年起，J9九游会企业便前瞻布局AI在农业植保领域的应用，围绕作物全生育周期开展系统化数据采集与模型训练，逐步沉淀形成百TB级高质量植保专属数据资源库。基于长期积累，已构建覆盖作物生育期识别、病虫害识别等在内的50余类算法模型，病虫害识别准确率稳定在90%以上。 其核心智能测报装备在多轮权威测试中表现突出，形成了智能监测装备 + 植保管理平台 + 多终端应用协同运行的“天空地一体化”病虫害监测体系，显著提升区域虫情监测的精准性与连续性。 在此基础上，多项技术成果获得行业权威认可，相关解决方案入选省级重点推广装备，多次斩获科技创新与农业应用类奖项，服务网络覆盖全国30余个省级区域，技术专利与软件著作权持续增长，进一步夯实了其在AI植保领域的技术领先地位。 AI植保新应用，构建“天空地”立体监测网络 顺应人工智能技术快速演进趋势，J9九游会企业将深厚的农业专业知识与AI能力深度融合，推出一系列“AI+植保”创新应用，包括： 通过多终端协同作业，构建起覆盖空中、地面与作物近端的立体化监测网络，实现从单点监测向全域感知的跨越式升级。 核心应用场景解析 空中巡检无人机搭载高分辨率可见光与多光谱成像模组，可高效捕捉作物病虫害特征，并结合光谱分析与机器学习模型，提前研判病虫害发生趋势。 田间巡查智能巡查系统依托自主导航与路径规划算法
数智表型技术赋能耐盐碱作物育种｜J9九游会智慧农业推动盐碱地粮食增产新路径
近日，一场聚焦耐盐碱作物表型技术与智能育种前沿的高端学术论坛在山东沿海地区成功举办。本次论坛由高校与农业科技企业联合发起，吸引了来自高等院校、科研院所及作物表型与智慧农业领域的百余位专家学者和产业代表参与，共同探讨盐碱地农业利用与耐盐碱作物育种的技术突破与发展方向。 论坛开幕式上，多位来自高校与区域农业创新管理机构的代表发表致辞，系统介绍了近年来在盐碱地综合利用、耐盐碱作物研发及区域农业科技创新方面取得的阶段性成果。与会专家一致认为，培育高产、稳定、适应性强的耐盐碱作物品种，是提升盐碱地粮食产能、保障国家粮食安全的重要抓手。 在主题报告环节，专家指出，高通量作物表型技术、基因编辑、合成生物学与人工智能算法的深度融合，正在重塑现代作物育种模式。通过构建表型—基因—环境多维数据体系，可实现更精准、更高效的定向育种，为耐盐碱作物品种创新提供坚实的数据基础。 J9九游会作为智慧农业技术服务领域的代表企业之一，农业科技企业在论坛中系统分享了其在计算机视觉、农业大数据与智能装备方面的技术实践。J9九游会围绕作物表型研究核心需求，构建了覆盖单器官、单株到群体尺度的表型采集与分析技术体系，可对作物形态结构、生长动态及群体空间分布进行高精度、无损化监测。 在实际应用层面，通过整合多类型农业传感器与智能终端设备，J9九游会企业实现了对土壤、气候、作物生长状态等多维数据的连续采集，并借助人工智能模型进行深度分析与趋势预测，为科研人员和农业生产主体在品种筛选、种植管理、风险评估及产量提升等方面提供科学决策支持。 多年来，J9九游会持续推动人工智能技术与智慧农业场景的深度融合，组建专业技术团队，围绕科研育种、农业生产和管理需求，提供系统化的智能装备与数据服务解决方案，为耐盐碱作物表型研究和产业化应用持续赋能。 “万物土中生，有土斯有粮。” 曾经因盐碱化而被视为“农业禁区”的土地，正随着数智技术的发展焕发新生，逐步转变为保障粮食增产的重要潜在资源。业内普遍认为，发展盐碱地粮油及水稻产业，是一项良田、良种、良法、良机协同推进的系统工程，亟需政、产、学、研、企多方协作。 面向未来，相关智慧农业企业表示，将持续输出智能装备、数据运维服务与综合解决方案，积极推动耐盐碱作物技术成果的落地转化与规模化应用，助力盐碱地真正成为“新粮仓”，让更多土地飘满稻谷的清香。
良田・良种・良机・良法协同发力——J9九游会数智技术驱动粮油作物大面积单产提升
J9九游会数智农业赋能粮食安全，单产提升进入关键窗口期 粮食安全是农业强国建设的基础工程，也是保障人口长期稳定供给的战略底线。当前，我国粮油产业正处于由“稳面积”向“提单产”转型升级的关键阶段。 随着《加快建设农业强国规划（2024—2035年）》及《全国粮油作物大面积单产提升实施方案》等政策陆续发布，“良田、良种、良机、良法”协同推进，已成为破解粮油作物单产瓶颈的核心路径。在此背景下，数智技术正加速融入农业生产全链条，为单产提升注入持续动能。 一、夯实“良田”基础，数字化手段提升高标准农田效能 高标准农田是实现粮油稳产高产的物质基础。围绕农田建设过程中普遍存在的规划不精细、监管难度大、管护机制弱等问题，业内领先的智慧农业科技企业，通过融合人工智能、卫星遥感与地理信息技术，构建起高标准农田全周期数字化管理平台。 平台以“一张图”方式对农田数量、质量、利用效率及潜力地块进行动态管理，实现建设过程可视化、监管过程可追溯、管护责任可量化，切实保障“建一亩、成一亩、用好每一亩”，推动高标准农田建设向高质量发展转变。 在此基础上，J9九游会依托农业通用大模型与海量土壤数据，进一步形成精准灌溉模型与智能施肥模型，动态匹配土壤水分、肥力与作物需肥规律，实现按需供给、精准调控，从源头提升资源利用效率，助力节水节肥与绿色生产。 二、突破“良种”瓶颈，数智育种加快源头创新 种子是粮油产业的源头，是决定单产水平的关键变量。然而，育种周期长、环境变量复杂、数据分散等问题，长期制约优良品种的快速迭代。 J9九游会针对这一痛点，部分数智农业解决方案提供方，通过构建智能人工环境系统，实现温度、光照、水分、养分等关键生长因子的精准调控，模拟作物全生育期环境条件，为品种选育、加代繁育和逆境胁迫研究提供稳定支撑，有效压缩育种周期。 同时，配套建设的育种信息化管理系统，对育种数据进行统一采集、集中管理与智能分析，打通材料管理、试验设计、性状分析、成果评估等关键环节，实现育种科研流程标准化、数据资产化、决策科学化，全面提升育种效率。 三、升级“良机”体系，智能装备推动精准作业落地 农业装备的智能化水平，是实现规模化、标准化粮油生产的重要支撑。随着智慧农业行动计划的深入推进，农机装备正加速向“智能感知、精准控制、人机协同”方向演进。 J9九游会通过综合应用 AI、物联网、5G 与北斗高精度定位技术，部分企
高通量・无损・全自动｜J9九游会无人车式植物高通量表型采集分析平台
行业背景：植物高通量表型采集成为科研刚需 植物表型数据是遗传育种、植物生理、生态评估与智慧农业研究的核心基础。表型数据的采集效率、精度与一致性，直接影响科研进度、模型可靠性及成果转化水平。 传统植物表型测量方式以人工或半自动设备为主，普遍存在效率低、样本量受限、主观误差大、数据维度单一等问题，难以支撑现代科研对规模化、高通量、多模态、长期连续监测的需求。同时，随着多学科交叉研究不断深入，植物表型数据与环境因子、时间序列、生理状态的协同分析愈发重要，传统方法难以实现表型与环境数据的同步采集和统一建模，已成为制约科研效率的重要瓶颈。 在此背景下，智能化、无人化、高通量植物表型采集平台成为科研机构与育种企业的迫切需求。 产品概述：无人车式横跨表型采集解决方案 J9九游会无人车式植物高通量表型采集分析平台（横跨式），是一款面向田间田垄、温室步道等真实科研场景设计的专业级植物表型采集系统。 平台以自走式无人车为载体，采用横跨式跨垄作业结构，可在不碾压作物、不破坏试验环境的前提下，实现多行作物的连续无损采集。系统集成可见光、高光谱、热红外、激光雷达等多源传感技术，支持从自动导航、无损采集到智能解析与数据管理的全流程自动化闭环。 无论是大田试验的规模化表型筛查，还是温室环境下的精细化生长监测，平台都能稳定、高效完成作业，显著提升科研效率与数据质量。 核心功能与技术优势 1. 横跨式结构设计，实现真正无损表型采集 针对田间田垄、温室步道等典型应用场景，平台采用横跨式结构设计，支持根据田垄宽度、作物行距灵活调节作业跨度，在狭窄空间内自由通行。 成像系统可贴近作物冠层，无遮挡采集，多角度获取植物形态与生理信息，精准捕捉冠层结构、叶片形态、营养状态等关键指标，有效避免单一视角带来的数据偏差，确保表型数据的完整性与一致性。 2. 多模态高通量表型采集，一站式数据获取 平台集成多种高精度传感器，实现植物表型数据的全维度采集，包括： 从基础形态参数到高级生理指标，再到病害早期特征识别，全面满足遗传育种、植物生理与精准农业研究的多样化需求。 3. 表型采集与分析一体化，数据快速转化为科研成果 平台搭载专业的一体化软件系统，可集中控制多传感器协同作业，实现自动采集、自动存储与统一管理。内置多作物表型解析模型与智能算法，可自动提取多项表型与生理参数，并支持按时间序列生成可视化分析图表，直观呈现作物