综述：基于人工智能的病虫害识别解决方案与挑战

这篇综述系统探讨了AI（Artificial Intelligence）在农业病虫害识别中的前沿应用，聚焦数据稀缺（Few-shot Learning）、模型架构创新（GANs/Transformers）、轻量化部署（Lightweight Models）及硬件适配等核心挑战，为智慧农业（Agri-AI）提供技术路径与可持续发展洞见。

　　

Few-shot learning

在农业病虫害识别领域，数据标注成本高、样本稀缺是核心瓶颈。少样本学习（FSL）通过元学习（Meta-Learning）和度量学习（Metric Learning）技术，仅需少量标注数据即可实现高精度识别。例如，基于原型网络（Prototypical Networks）的方法将同类病虫害特征压缩为原型向量，通过比对未标注样本与原型的距离完成分类。值得注意的是，农业场景的跨物种泛化能力要求模型在苹果黑星病与小麦锈病等差异显著的病理特征间快速适应，这推动了跨域小样本学习（Cross-Domain FSL）的发展。

New technology in modeling and training

生成对抗网络（GANs）通过合成逼真病虫害图像缓解数据短缺，其生成器（Generator）可模拟不同生长阶段的病斑形态变异。Transformer模型则凭借自注意力机制（Self-Attention）捕获叶片病斑的全局上下文关联，在柑橘黄龙病识别中准确率提升12.7%。自监督学习（Self-Supervised Learning）利用对比学习（Contrastive Learning）从无标签数据中提取潜在特征，显著降低对专家标注的依赖。

Lightweighting

面向田间实时检测需求，轻量化模型如MobileNetV3和EfficientNet-Lite通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）将参数量压缩至传统CNN的1/8，在手机端实现每秒17帧的推理速度。知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术将ResNet50的识别能力迁移至仅2MB大小的微型模型，准确率保留率达95.3%。

Advancements in deployment and hardware

无人机遥感（Drone-based Remote Sensing）结合边缘计算（Edge Computing）实现大田病虫害动态监测，FPGA芯片的并行计算特性使模型延迟低于50ms。物联网（IoT）架构下，云端-终端协同推理（Cloud-Edge Collaboration）平衡了计算负载与响应时效，在蝗灾预警系统中将误报率控制在3%以下。

Perspectives and future developments

未来研究将聚焦多模态数据融合（如高光谱图像与气象数据联动分析）和自适应边缘设备（Self-Adaptive Edge Devices）。值得注意的是，病虫害识别模型与农业机器人（Agri-Robots）的闭环控制系统结合，有望实现从检测到精准施药的全程自动化。

Conclusions and outlook

AI技术正重塑传统植保体系，但需警惕算法偏见（Bias in AI）对小众作物病虫害识别的影响。随着联邦学习（Federated Learning）在农户数据隐私保护中的应用，分布式智能将成为智慧农业的新范式。