| 学科专业评审组： | 农林养殖组 | | 项目名称： | 农作物病害智能诊断与处方推荐关键技术及应用 |
| 提名单位： | 杨凌农业高新技术产业示范区管理委员会 |
| 提名等级： | 二等奖 |
| 提名单位意见： | 农作物病害严重影响作物的产量及质量，进而威胁农业产业健康可持续发展。近年来人工智能、物联网、大语言模型等技术的飞速发展为农作物病害智能诊断及防治方法开拓了新思路。成果针对农业生产场景下病害诊断精度低、模型部署难度大以及防治处方推荐个性化程度低等产业问题，提出了空地协同一体化的病害诊断架构，构建了基于端云协同的病害模型优化部署方案，设计了知识驱动的病害防治处方推荐模型。该项目属于技术研发与应用研究，是人工智能技术赋能农业种植生产的新途径、新方法，也是智慧植保领域的学科前沿，具有重要的学术价值和实际应用价值。相关成果获得了地方标准、发明专利、软件著作权及学术论文等20余项，达到了国内外先进水平。项目成果已在陕西、河南、安徽等省份核心产区规模化示范应用，累计辐射耕地面积达51.1万亩，服务用户7.2万余人次，培训技术人员和新型职业农民1.5万余人次以上，为相关单位带来直接经济效益8060余万元，经济效益与社会效益实现双丰收，树立了行业标杆。综上，该项目技术先进、应用成熟、效益突出，提名该项目申报陕西省科学技术进步奖。 |
| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 应用情况和效益： | 
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| 主要知识产权和标准规范等目录： | 
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| 主要完成人： | - 姓名：刘斌
排名：1
行政职务：人工智能系主任
技术职称：教授
工作单位：西北农林科技大学
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第1个创新点、第2个创新点和第3个创新点做出了创造性贡献。主要负责提出总体思路与方案，主持项目实施和总结；挖掘多源数据与病害发病规律之间的联规律，提出“空地”一体化协同的病害智能诊断技术；探明病害诊断大模型的优化机制，设计基于端云协同的病害模型优化部署方案；基于大语言模型研究知识嵌入框架，构建了知识驱动的病害防治处方推荐系统。证明材料见附件1、2、3、4、8、16、17、19、20、21、22、23、24、32、33、34。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第1，证书编号：20260201。 - 姓名：冯浩
排名：2
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西北农林科技大学
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第1个创新点作出了创造性贡献。主要负责挖掘农作物病害的发生机理，以及病害早期呈现出的光谱特性分析，辅助设计“空-地”协同的病害智能诊断模型，实现早期农作物病害的精准、智能诊断。证明材料见附件4、8、17、19。
曾获国家科技奖励情况：（1）2018年，国家科学技术进步二等奖，苹果树腐烂病致灾机理及其防控关键技术研发与应用，排名第5，证书编号：2018-J-25101-2-04-R05；（2）2021年，陕西省科学技术进步一等奖，猕猴桃溃疡病绿色防控技术创新与应用，排名第10，证书编号：2021-J-1-036；（3）2021年，中国植物保护学会科学技术成果奖一等奖，猕猴桃重大病害高效防控技术研发与应用，排名第13，证书编号：CSPP2021CG-101。
- 姓名：卫星
排名：3
行政职务：部长
技术职称：工程师
工作单位：陕西省农村科技开发中心
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第3个创新点做出了创造性贡献。主要负责研发作物生长元数据语义动态关联决策系统，实现生产跨环节、多成因关联分与精准调控决策；建立面向农业病害防治的本体库，在语义本体推理引擎的基础上结合用户的参与，根据用户的查询请求进行语义扩展和推理。证明材料见附件：1、2、20、34、35、36、37、38。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第3，证书编号：20260201。 - 姓名：张宏鸣
排名：4
行政职务：副校长
技术职称：教授
工作单位：西北农林科技大学
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第1个创新点和第3个创新点做出了创造性贡献。主要负责研究基于深度学习的病害检测算法，研发病害实时监测与预警平台；构建一套适配不同数据体系类型的推荐服务体系，研发基于农业用户画像的信息个性化推荐系统，并设计农作物病害防治处方推荐系统。证明材料见附件1、17、19、20、24。
曾获国家科技奖励情况：（1）2023年，陕西省科技进步二等奖，多源多模态农业信息感知与智能决策关键技术，排名第1，证书编号：2023-J-2-089；（2）2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第2，证书编号：20260201。 - 姓名：张海曦
排名：5
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：西北农林科技大学
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第1个创新点和第3个创新点做出了创造性贡献。主要负责开展病害智能诊断技术研究，聚焦设施蔬菜、苹果等作物，挖掘多源数据与病虫害发病规律的关联机制；探索基于深度学习的大规模植物识别及病害诊断模型优化方法，推动 “空-谱-时”特征融合、新型卷积网络等模型架构创新；参与无人机红外与多光谱图像融合、农业大数据深度分析等技术研究，为跨模态智能分析提供方法支撑。证明材料见附件1、2、3、8、10、17、19、20、34、35、38。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第5，证书编号：20260201。 - 姓名：刘运松
排名：6
行政职务：副主任
技术职称：高级工程师
工作单位：陕西省农村科技开发中心
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第1个创新点做出了创造性贡献。主要负责研究生产环境下病害信息的采集，利用无人机等智能装备实现多源多尺度病害信息的自动化采集；辅助构建层级式病害智能诊断架构，针对基于无人机图像的病害区域定位任务开展研究并提供解决思路，辅 助构建面向叶冠尺度的粗粒度病害定位模型。证明材料见附件1、2、5、20、38。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第6，证书编号：20260201。 - 姓名：田高斌
排名：7
行政职务：总经理
技术职称：无
工作单位：杨凌极飞农业智能装备有限公司
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第2个创新点做出了创造性贡献。主要负责无人机及巡检机器人等智能装备的设计工作，并且辅助将智能诊断模型部署于移动端设备，从而实现自动化、智能化巡检。证明材料见附件10、20、30、31、38。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第7，证书编号：20260201。 - 姓名：纪泽宇
排名：8
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：西北农林科技大学
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第2个创新点做出了创造性贡献。主要负责开展大规模模型训练 Pipeline复用、异构GPU集群高效分布式学习、卷积加速等方法研究；探索农作物病害检测模型云边协同框架及主要粮食作物病虫害监测预警技术，推动农业智能监测与高性能计算的 交叉融合，为高性能计算在农业领域融合应用提供技术支撑。证明材料见附件17、19、20、33、36。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第8，证书编号：20260201。 - 姓名：冯伟
排名：9
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西北农林科技大学
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第2个创新点做出了创造性贡献。主要负责联邦学习、分布式计算与人工智能交叉领域，开展联邦多视图聚类与模糊聚类、跨视图子空间聚类等方法研究；探索联邦学习在端云设备间信息传输过程中的信任评估与应用创新，提出多类分布式学习与隐私保护融合的技术方案，为端云协同架构设计提供支撑。证明材料见附件17、19、20。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第9，证书编号：20260201。 - 姓名：陈毅杰
排名：10
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：西北农林科技大学
对本项目技术创造性贡献：对本项目主要创新点中所列第2个创新点做出了创造性贡献。主要负责开展复杂结构神经网络的结构化修剪方法研究，聚焦资源受限平台的神经网络优化提出多阶段全局通道剪枝、高比例通道剪枝等技术，助力实时病害诊断；探索基于模型修剪与量化的复杂神经网络模型协同压缩方法，以及多模态多任务神经网络模型的设计与轻量化技术，为资源受限场景下病害智能诊断模型的高效部署提供解决方案。证明材料见附件17、19、20、37。
曾获国家科技奖励情况：2026年，陕西省计算机学会科技进步一等奖，农作物病害“感-算-知”一体化智能诊断与防控关键技术，排名第10，证书编号：20260201。
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| 主要完成单位及创新推广贡献： | - 单位名称：西北农林科技大学
单位贡献：西北农林科技大学在项目中发挥了重要的技术支撑与科研引领作用，主要负责规划整体思路与方案。研制空地协同一体化协同的病害智能诊断技术，实现病害高精度智能诊断，有效提升田间病害诊断精度及智能化水平；设计端云协同的病害模型优化部署方案，实现云端大模型高效优化，有效提升农业生产场景下的模型优化及部署效率；研发知识驱动的病害防治处方推荐模型，基于病害知识和深 度学习模型研发病害防治处方推荐模型，为用户提供相应的服务。此外，西北农林科技大学在项目实施过程中发表高水平论文11篇，获批发明专利3项，软件著作权6项，制定地区标准1项。
- 单位名称：陕西省农村科技开发中心
单位贡献：陕西省农村科技开发中心在项目中主要承担了项目的组织协调与成果推广任务。充分发挥其在农村科技服务与资源整合方面的优势。中心负责推动项目在陕西省内重点农业区域的落地应用，确保技术成果在实际生产中有效转化。同时，陕西省农村科技开发中心积极参与项目方案的可行性评估与应用反馈收集，提出具有实践指导意义的改进建议，为项目的优化迭代提供了重要依据。通过其广泛的农村科技推广网络，有效促进了项目技术在区域内的辐射与推广，增强了项目的社会服务能力与应用价值。此外，陕西省农村科技开发中心和西北农林科技大学合作申请发明专利2项，软件著作权2项，制定地方标准1项。
- 单位名称：杨凌极飞农业智能装备有限公司
单位贡献：杨凌极飞农业智能装备有限公司在本项目中主要负责智能装备的现场部署、系统调试、应用示范等工作，充分发挥其在农业智能化设备应用与服务方面的丰富经验。公司承担病害智能诊断模型部署、防治处方推荐系统部署以及病害诊断相关设备的安装与实施任务，确保设备在农田环境中的稳定运行与作业效果。同时，组织开展了多轮针对农户与技术人员的操作培训与实地演示，提升了用户对系统的认知与使用能力，推动技术成果在生产一线的落地应用。通过完善的售后服务与技术支持体系，杨凌极飞农业智能装备有限公司为项目的持续运行与技术推广提供了坚实保障，助力智能农业装备的规模化应用与普及。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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