上月，由全國農業技術推廣服務中心主辦的“2024年全國秋糧重大病蟲害發生趨勢會商會”在四川眉山召開。浙江托普云農科技股份有限公司（以下簡稱“托普云農”）應邀參與本次會議進行智能化監測設備現場展示和比試，自主研發的TPCB-III-C 7.0 PLUS智能蟲情測報燈分別在燈下誘集昆蟲識別獲得第一名、標樣昆蟲識別環節獲得第一名，最終榮獲綜合識別準確率第一名。這是繼2023年托普云農參加此項目比試榮獲第一之后，再次收獲佳績。

連續試驗，技術升級，多方認可

瞄準農作物病蟲害監測預警需求，托普云農潛心研發智能蟲情測報燈，2012年至今，歷經五代硬件升級，五代算法升級，從特征識別法過渡到深度學習法，由單一水稻害蟲擴充到多種農作物主要害蟲，針對水稻、玉米、小麥、棉花、大豆等多種農作物，實現了草地貪夜蛾、草地螟、粘蟲、稻縱卷葉螟、二化螟、玉米螟、棉鈴蟲等包括國家一類農作物害蟲和省級二類農作物害蟲在內的134種農、林業趨光性害蟲的識別，并隨著技術的更迭，可識別數量還在快速提升。

連續驗證，技術升級

為進一步提升產品技術與性能穩定性，2021年開始，托普云農持續參與全國農業技術推廣服務中心組織開展的智能蟲情測報燈誘集效果和識別準確率驗證工作，分別在廊坊基地、江西省九江市瑞昌市農業農村局植保植檢站開展了連續試驗。

●2021年6月，托普云農在河北廊坊試驗基地參與全國農業技術推廣服務中心組織開展的智能蟲情測報燈誘集效果和識別準確率驗證工作。試驗期間，累計誘蟲量，棉鈴蟲、小菜蛾、二點委夜蛾為1644、1944、1965頭，玉米螟612頭，普通粘蟲、斜紋夜蛾、草地螟分別為188、298、18頭，燈具圖片識別計數準確率為85.1%。

●2022年7月，托普云農智能蟲情測報燈在河北廊坊試驗基地識別出草地貪夜蛾；8月，智能蟲情測報燈單日識別到585頭甜菜夜蛾，燈具圖片識別計數準確率為89.5%。

●2023年，托普云農智能蟲情測報燈在試驗期間，累計誘蟲量，棉鈴蟲和小菜蛾分別為3199頭和1150頭，玉米螟和二點委夜蛾分別為827頭和798頭，草地貪夜蛾和斜紋夜蛾分別為370頭和290頭， 普通粘蟲和草地螟分別為58頭和19頭，燈具圖片識別計數準確率達到95.3%。

蓄力前行，落地見效

01寧夏

2022年5月，在中寧縣、賀蘭縣、靈武市、平羅縣四地，托普云農農作物病蟲疫情智能監測點分別監測到草地螟、小菜蛾高峰，平臺發送短信預警，寧夏農技推廣總站迅速做出部署，發布防范措施。2023年5月，中寧縣佳成蔬菜監測點草地螟單日誘蛾1093頭，再次達到誘蛾高峰，且蛾峰高于2022年同期，寧夏農技推廣總站及時開展燈下和田間蛾量調查，避免出現大面積危害。

2022年5月誘蛾情況展示圖

2023年5月中寧縣誘蛾高峰預警

02河北

2022年7月，依托布設于河北省內的智能蟲情測報燈，監測到省內有草地貪夜蛾出現。經過及時與當地部門匯報確認，河北省植保植檢總站迅速作出部署，發布一系列防范措施，要求各地加強監測防控工作。

7月7日，識別出草地貪夜蛾高清照

河北省植保植檢總站發布草地貪夜蛾蟲情簡報

03浙江杭州

2022年8月末，受臺風“軒嵐諾”影響，杭州市余杭區出現持續大風和高濕天氣，托普云農智能蟲情測報燈有效監測到稻縱卷葉螟及二化螟蛾峰，當地農業農村局根據蟲害發生態勢，立即開展分品種、分區塊普查，結合系統調查結果，掌握防治適期，科學用藥，杜絕濫用藥。

識別出稻縱卷葉螟及二化螟蛾峰

余杭區農業農村局發布防治意見

04浙江溫州

在浙江溫州，2023年7月，托普云農智能蟲情測報燈監測到二化螟高峰，蒼南縣植物保護站隨即發布農作物病蟲情報，預測平原單季稻中等偏重發生，局部大發生，加強防范。

識別出二化螟蛾峰

蒼南縣植物保護站發布防治意見

屢獲殊榮，備受認可

憑借優異的性能和穩定的識別效果，托普云農智能蟲情測報燈屢獲殊榮，入選浙江、河北、云南、江蘇等多地省級重點推薦植保產品；托普云農參與完成的“水稻主要病蟲草害智慧識別和防控技術裝備研發應用”榮獲2023年度科技進步獎一等獎；“主要糧食作物重大害蟲綠色防控關鍵技術研究與應用”項目榮獲農業技術推廣成果獎。并擁有6項發明專利，8項軟件著作權，18項新型實用專利，3項外觀專利，被寫入科研論文2次，服務覆蓋全國30余個省級行政區。這些榮譽不僅是對產品技術的認可，也是對托普云農在植保測報領域不斷創新和提升的高度贊譽。

以多元化產品為重要抓手，推動數字化植保走深走實

作為國內先行的智慧農業綜合服務商，托普云農早在2012年就開始了農作物病蟲害測報防治技術的研究，立志做好植保測報防治工作，保障糧食安全。十余年來，基于對植物保護以及人工智能的深度理解，從解決市場痛點發力，不斷研發升級符合應用端需求的優質產品。

針對毫米級微小蟲體測報，托普云農自主研發小蟲體智能測報系統。該系統突破活體拍照、專一誘蟲光譜和深度學習算法識別等前沿技術，實現了對飛虱、葉蟬、綠盲蝽等20余種毫米級趨光性害蟲的高效誘集、智能識別和數據統計，識別準確率達92%。

小蟲體智能測報系統

針對被列為國家一類農作物害蟲的番茄潛葉蛾，托普云農自主研發智慧性誘測報系統，通過AI識別，平均識別準確率超過85%，在做到實時監測發生動態的同時，有效降低雌雄蟲交配繁殖機會，減少子代幼蟲的發生量；由于田間番茄潛葉蛾種群密度大，粘蟲板上經常在短時間內捕獲大量害蟲個體，并且其中包含其他害蟲，因此人工目測的調查方式不僅?耗時耗力?，而且容易影響數據準確性，針對這個問題，托普云農自主研發“數蟲”小程序，通過手機拍照即可對粘蟲板上的番茄潛葉蛾蟲體進行快速識別、準確計數，幫助農戶和技術人員快速、準確、實時地了解害蟲的發生動態。

番茄潛葉蛾智慧性誘測報系統

“數蟲”小程序

此外，托普云農自主研發便攜式害蟲采集識別系統，通過便攜裝置和專用APP實現多種害蟲的一鍵拍照使昆蟲種類和數量可視化呈現，顯著提升田間調查效率。

便攜式害蟲采集識別系統

在科學研究方向，托普云農自主研發的昆蟲行為分析系統結合高清高幀頻工業相機、昆蟲實驗裝置和專業分析軟件，通過分析視頻流識別并跟蹤目標昆蟲，記錄其運動軌跡及十余種相關參數，實現昆蟲運動的可視化分析，輔助昆蟲研究。

昆蟲行為分析系統

打造農業大數據平臺，實現植保工作閉環管理

為提高病蟲害監測預警水平，完善病蟲害測報體系，托普云農聯合浙江省植保檢疫與農藥管理總站打造了集監測預警、分析研判到統防統治、服務反饋為一體的浙江植保服務在線平臺，通過匯集多方數據，多形式呈現各地區病蟲發生動態，實現智能自動預警并提供病蟲情報精準推送服務，打造從“智能監測→模型預警研判→決策服務”的數字化聯動響應模式和數據應用閉環。

浙江植保服務在線平臺

同時，為輔助植保工作，根據各監測站點采集的蟲情數據，基于統計學的數據分析與數值計算的方法，將時間維度與空間維度的數據進行可視化，直觀展現蟲情隨時間維度變化的趨勢，配合文本模板匹配方法，最終生成智能蟲情報告，這也是首個人工智能自動生成的智能蟲情報告，有效提升了植保智能化、數字化水平。

人工智能自動生成的智能蟲情報告

乘人工智能東風，蓄力發展智慧農業新征程

隨著科技的不斷發展，人工智能（AI）正逐漸滲透到農業生產的各個環節，為農業現代化發展注入了新的動力。托普云農組建專業的人工智能技術團隊，結合農業科研、生產等環節的實際需求，對AI技術進行深度適配和校準，已在眾多場景實現成熟應用。

01圖像智能識別

托普云農基于先進的深度學習和大模型技術，根據場景選擇合適的算法模型及驗證，采集海量樣本數據對模型進行訓練，并結合市場驗證進行多次版本迭代和優化，識別準確率達到國內領先水平。

針對傳統表型技術面臨的低效率、低維度、低通量和主觀性強等問題，托普云農研發出先進的自動化表型技術，實現了多尺度、多類型數據的采集，全自動高通量成像，高精度可重復測量，以及智能化高效率分析。目前，已實現對單器官表型、單株表型和群體表型的技術應用。

托普云農植物表型解析平臺

托普云農圖像識別技術在表型解析方面的應用

02數據建模與分析

托普云農利用多樣化的農業傳感器和智能裝備，精準采集土壤、氣候和作物生長等多維度數據，并通過AI技術進行數據建模分析和趨勢預測，為農業生產者在種植管理、風險評估和市場洞察方面提供決策支持。

通過作物生長預測模型，實現對作物全生命周期的監測和預測，指導農事管理，提高生產效率；精準農業管理模型則基于土壤和作物生長數據，指導精準灌溉和施肥，節約資源并減少污染；風險評估模型為病蟲害防治、氣象災害預警和市場價格預測提供科學依據，幫助農業生產經營者和金融服務者進行精準定價和風險管理。

03農業大模型“小農人”

得益于在智慧農業領域的深厚積累，托普云農將AI大模型技術與農業專業深度融合，構建農業AI大模型“小農人”，對農資、農技、農事服務、農業科研、農產品加工業、農業信息服務、農業社會化服務等細分領域的學術論文、技術報告、專利文檔等海量知識進行系統化梳理，構建農業知識體系庫。當農業工作者向“小農人”提出農業問題時，它基于RAG技術迅速生成專業、全面的答案，如同一位即問即答的農業專家顧問，協助農業工作者解決復雜問題。

未來，托普云農將繼續秉承“用科技改變傳統農業，用服務締造美好生活”的使命，不斷加深政產學研用深度融合，助力提升農作物病蟲害監測防控能力和精準防治能力，為構建我國植保數字化體系貢獻更多智慧與力量。同時，加強物聯網、智能傳感器、大數據、人工智能、農業機器人等技術在農業領域的融合與應用，推動農業向更加現代化、智能化的方向發展。