在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式下，農(nóng)戶依賴(lài)人工巡查和經(jīng)驗(yàn)判斷進(jìn)行蟲(chóng)害防治，存在效率低、誤差大、響應(yīng)滯后等問(wèn)題。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與光電技術(shù)的融合，智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的 “數(shù)字哨兵"。智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈的核心在于多光譜誘蟲(chóng)光源與 AI 圖像識(shí)別算法的協(xié)同作用。設(shè)備采用 320-400 納米波長(zhǎng)的黑光燈管，模擬昆蟲(chóng)趨光特性，吸引稻飛虱、螟蟲(chóng)等夜行性害蟲(chóng)。

一、智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈的工作原理

（一）多光譜誘蟲(chóng)

智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈的核心在于多光譜誘蟲(chóng)光源與 AI 圖像識(shí)別算法的協(xié)同作用。設(shè)備采用動(dòng)態(tài)光譜調(diào)控技術(shù)，針對(duì)不

同害蟲(chóng)趨光特性定制光源波長(zhǎng)。例如，365nm 紫外光定向吸引稻飛虱，405nm 紫光精準(zhǔn)誘捕棉鈴蟲(chóng)。江蘇某水稻基地實(shí)測(cè)顯示，光譜優(yōu)化后稻飛虱誘捕量提升 70%。這種精準(zhǔn)誘捕，避免了對(duì)有益昆蟲(chóng)的誤殺，還為后續(xù) AI 識(shí)蟲(chóng)提供了更純粹、更具針對(duì)性的樣本。

設(shè)備內(nèi)置的遠(yuǎn)紅外處理倉(cāng)采用雙層加熱結(jié)構(gòu)，15 分鐘內(nèi)溫度可達(dá) 85±5℃，蟲(chóng)體致死率超 98%，且完整率保持 95% 以上，既滿足科研標(biāo)本需求，又避免化學(xué)藥劑對(duì)環(huán)境的二次污染。通過(guò)高溫快速處理，固定蟲(chóng)體形態(tài)，確保 AI 識(shí)別系統(tǒng)獲取穩(wěn)定、準(zhǔn)確的圖像數(shù)據(jù)，為后續(xù)精確識(shí)別奠定基礎(chǔ)。

（二）AI 識(shí)蟲(chóng)系統(tǒng)

AI 識(shí)蟲(chóng)系統(tǒng)的核心在于深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的多模態(tài)識(shí)別模型。中科院研發(fā)的算法可識(shí)別 2000 余種害蟲(chóng)，準(zhǔn)確率突破 95%。以稻縱卷葉螟為例，系統(tǒng)可區(qū)分其幼蟲(chóng)期與成蟲(chóng)期的不同形態(tài)，甚至識(shí)別雌雄個(gè)體在翅脈寬度上的 0.1mm 級(jí)差異，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá) 92.3%。這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，依賴(lài)于海量蟲(chóng)體圖像數(shù)據(jù)的投喂訓(xùn)練，模型從中學(xué)習(xí)不同生長(zhǎng)階段、不同性別特征的細(xì)微差異，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)判斷。

二、智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈中的 AI 識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

（一）識(shí)別準(zhǔn)確率高

中科院研發(fā)的算法經(jīng)過(guò)海量蟲(chóng)體圖像數(shù)據(jù)的投喂訓(xùn)練，可識(shí)別超過(guò) 2000 余種害蟲(chóng)，準(zhǔn)確率突破 95%。例如，該算法能夠準(zhǔn)確區(qū)分稻縱卷葉螟不同齡期的幼蟲(chóng)，甚至能夠敏銳識(shí)別草地貪夜蛾的雌雄個(gè)體。以稻縱卷葉螟為例，系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，可自主提取銹斑形態(tài)、菌絲分布等 132 項(xiàng)微觀特征，構(gòu)建多模態(tài)識(shí)別模型。田間實(shí)測(cè)顯示，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá) 92.3%，較傳統(tǒng)目測(cè)法提升 41%，支持毫秒級(jí)實(shí)時(shí)診斷。

（二）自動(dòng)化程度高

AI 視覺(jué)系統(tǒng)使得智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈能夠自動(dòng)完成從害蟲(chóng)誘捕到識(shí)別的全過(guò)程，無(wú)需人工過(guò)多干預(yù)。相比傳統(tǒng)的人工監(jiān)測(cè)方式，大大節(jié)省了人力成本和時(shí)間成本，提高了監(jiān)測(cè)效率。以往人工監(jiān)測(cè)需要植保人員在田間逐株檢查，耗費(fèi)大量時(shí)間和精力，而智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈可實(shí)現(xiàn) 24 小時(shí)不間斷監(jiān)測(cè)，極大地解放了人力。

（三）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警

智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈能夠?qū)崟r(shí)收集害蟲(chóng)數(shù)據(jù)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分析和處理。一旦監(jiān)測(cè)到害蟲(chóng)數(shù)量或種類(lèi)出現(xiàn)異常變化，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出預(yù)警，為害蟲(chóng)防治提供了及時(shí)、有效的決策支持?；跁r(shí)間序列分析算法，系統(tǒng)提前 7 天預(yù)測(cè)出稻縱卷葉螟遷飛高峰，指導(dǎo)農(nóng)戶精準(zhǔn)釋放赤眼蜂進(jìn)行生物防治，取得了良好的效果。

（四）數(shù)據(jù)記錄與分析全面

AI 視覺(jué)系統(tǒng)不僅能夠識(shí)別害蟲(chóng)，還能對(duì)監(jiān)測(cè)到的蟲(chóng)情數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)記錄和深入分析。通過(guò)對(duì)接蟲(chóng)瓶的時(shí)空分裝設(shè)計(jì)，系統(tǒng)可深入分析害蟲(chóng)的發(fā)生高峰期與遷徙規(guī)律。結(jié)合害蟲(chóng)種類(lèi)、數(shù)量、環(huán)境氣象數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠生成多維度的蟲(chóng)害預(yù)警報(bào)告，并依托專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)，為農(nóng)戶推薦科學(xué)、精準(zhǔn)的防治措施，實(shí)現(xiàn)蟲(chóng)情監(jiān)測(cè)與防控決策的無(wú)縫對(duì)接。系統(tǒng)自動(dòng)生成的《蟲(chóng)情監(jiān)測(cè)日?qǐng)?bào)》包含三維熱力圖、防治策略庫(kù)等模塊，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供了全面且實(shí)用的蟲(chóng)情信息，幫助他們制定更加科學(xué)合理的防治決策。

三、智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈中的 AI 識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用案例

（一）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用

在浙江茶園的實(shí)證中，智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈成功識(shí)別茶尺蠖、小綠葉蟬等 12 種主要害蟲(chóng)，較傳統(tǒng)測(cè)報(bào)燈覆蓋率提升 40%。系統(tǒng)自動(dòng)生成《蟲(chóng)情監(jiān)測(cè)日?qǐng)?bào)》，包含三維熱力圖、防治策略庫(kù)等模塊。通過(guò)可視化圖表直觀展示蟲(chóng)情分布、密度變化，結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)給出針對(duì)性防治建議，實(shí)現(xiàn)蟲(chóng)情監(jiān)測(cè)與防控決策的無(wú)縫對(duì)接。

黑龍江某農(nóng)場(chǎng)部署的 “測(cè)報(bào)燈 + 蟲(chóng)臉識(shí)別 + 無(wú)人機(jī)" 聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)，在玉米螟遷飛期，通過(guò)分析蟲(chóng)道密度與溫濕度相關(guān)性，指導(dǎo)無(wú)人機(jī)精準(zhǔn)噴灑蘇云金芽孢桿菌，防效達(dá) 91%，較傳統(tǒng)廣譜施藥節(jié)水 70%。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸，利用大數(shù)據(jù)分析挖掘環(huán)境因素與蟲(chóng)情的關(guān)聯(lián)，精準(zhǔn)指導(dǎo)生物防治作業(yè)，既提高防治效果，又降低資源消耗與環(huán)境污染。

（二）邊境口岸監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

云南邊境口岸應(yīng)用該技術(shù)監(jiān)測(cè)草地貪夜蛾，通過(guò)比對(duì)蟲(chóng)體 DNA 條形碼與形態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)入境害蟲(chóng)的 “秒級(jí)" 溯源，攔截率提升至 98%。這種跨學(xué)科融合的技術(shù)手段，將分子生物學(xué)與 AI 圖像識(shí)別相結(jié)合，快速鎖定害蟲(chóng)來(lái)源，為防范外來(lái)物種入侵、制定防控策略提供關(guān)鍵依據(jù)。

四、智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈中的 AI 識(shí)別技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向

（一）多模態(tài)感知融合

未來(lái)的智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈 AI 視覺(jué)系統(tǒng)將不僅僅依賴(lài)于視覺(jué)信息，還會(huì)集成光譜、紅外、氣味傳感器等，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)感知融合。通過(guò)綜合分析多種信息，突破復(fù)雜環(huán)境下的監(jiān)測(cè)瓶頸，進(jìn)一步提高對(duì)害蟲(chóng)的識(shí)別準(zhǔn)確率和監(jiān)測(cè)效果。例如，利用光譜信息可以分析害蟲(chóng)的生理狀態(tài)，氣味傳感器能夠檢測(cè)害蟲(chóng)釋放的特定化學(xué)物質(zhì)，從而更全面地了解害蟲(chóng)的行為和生態(tài)特征。

（二）病害 - 蟲(chóng)情一體化監(jiān)測(cè)

通過(guò)多光譜成像技術(shù)同步監(jiān)測(cè)白粉病、銹病等作物病害，構(gòu)建 “雙病同防" 體系，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更全面的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)服務(wù)。智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈將更多地利用邊緣計(jì)算技術(shù)，在設(shè)備本地進(jìn)行數(shù)據(jù)的初步處理和分析，減少數(shù)據(jù)傳輸量，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和實(shí)時(shí)性。

智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈中的 AI 識(shí)別技術(shù)以其高效、精準(zhǔn)、智能的特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)與防控中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，相信智能蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈將為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)更多的便利和保障，助力農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。