一、研究背景

农业作为国民经济的基础产业，其高质量发展直接关系到粮食安全、生态安全与农民增收。当前我国农业正从传统粗放式种植向现代化、精准化、智能化转型，智慧农业已成为推动农业高质量发展的核心引擎。病虫害作为影响农作物产量与品质的主要因素，每年给我国农业生产造成巨大损失，传统防控模式依赖人工巡检、经验判断与广谱施药，存在效率低下、识别准确率低、农药滥用、人力成本高、防控不及时等突出问题，已难以适应现代化农业发展需求。

随着人工智能、机器人技术、多模态融合技术的快速发展，多模态病虫害识别与智能植保机器人已成为智慧农业领域研究热点。多模态识别技术依托图像、光谱、文本等多源数据，结合深度学习算法，可实现病虫害精准识别、种类区分与危害程度评估，相比单一模态具备识别范围广、准确率高、适配复杂田间环境等优势；植保机器人作为田间作业核心载体，可实现自主导航、精准施药等功能，有效替代人工繁重劳动，提升防控效率与精准度。

然而，当前二者应用仍存在诸多瓶颈，协同性不足问题尤为突出。一方面，现有多模态识别大模型多聚焦实验室环境，缺乏对田间复杂环境（光照变化、遮挡、病虫害形态变异）的适配性，识别精度与实时性难以满足田间需求，且模型体量大、部署难度高，难以与植保机器人嵌入式系统高效兼容；另一方面，植保机器人的导航、路径规划与作业决策多依赖预设程序，未与识别大模型深度协同，无法根据实时识别结果动态调整作业方案，导致“识别与防控脱节”，难以发挥二者技术优势。

同时，现有研究多单独关注单一技术，对二者协同关键技术研究零散，缺乏系统性设计，未形成成熟协同作业模式。此外，多模态数据标注难度大、成本高，缺乏统一数据集标准，限制大模型训练效果；机器人与识别大模型间的通信延迟、数据传输不畅等问题，进一步制约协同作业效率与稳定性。

在此背景下，针对我国农业病虫害防控实际需求，破解二者协同核心技术瓶颈，构建高效精准稳定的协同作业体系，推动技术产业化应用，成为智慧农业领域亟待解决的重要课题，也为本次研究提供了明确的实践需求。

二、研究意义

本课题聚焦多模态病虫害识别大模型与植保机器人协同关键技术及应用，立足智慧农业发展实际，结合病虫害防控现实需求，开展系统研究，具有重要的理论意义、实践应用价值与社会效益，具体如下：

（一）理论意义

本研究丰富了智慧农业领域多模态融合识别与机器人协同控制的交叉研究成果，弥补了当前二者协同机制不完善、关键技术未突破的不足。现有研究多单独探讨单一技术，对二者协同的核心机制、数据交互、控制策略等研究薄弱，缺乏系统性。本研究将多模态识别、大模型与机器人控制技术有机结合，探究大模型优化方法与机器人协同控制策略，构建协同作业理论框架，完善智慧农业技术理论体系。

同时，本研究针对多模态数据融合、大模型轻量化部署、机器人自主导航与动态作业决策等关键技术深入研究，突破现有瓶颈，丰富深度学习、机器人协同控制、多源数据融合等领域研究成果，为后续同类研究提供理论参考。此外，借鉴多学科理论，深化对二者协同作业规律的认识，推动多学科交叉融合，为智慧农业理论发展提供新视角。

（二）实践应用价值

1.  突破协同技术瓶颈，提升防控精准度与效率。通过优化多模态识别大模型，提升其田间复杂环境适配性与识别精度、实时性，实现病虫害快速精准识别；构建二者协同控制机制，实现识别结果与机器人作业无缝衔接，让机器人根据实时信息动态调整作业路径与施药方案，解决“识别与防控脱节”问题，大幅提升防控效果，减少农药滥用。

2.  降低农业生产成本，推动农业转型升级。二者协同应用可有效替代人工巡检、施药等繁重劳动，降低人力成本；精准施药减少农药、水资源浪费，提升农业经济效益。同时，协同作业体系适配大规模农田作业，满足现代化农业规模化、精准化发展需求，推动生产模式转型升级。

3.  提供可推广技术方案，助力智慧农业落地。本研究形成的大模型优化方法、协同控制技术及作业模式，具备较强实用性与可操作性，可根据不同作物、区域病虫害特点适配调整，为各类农业生产主体提供标准化技术方案，推动智慧农业技术在田间广泛应用，提升我国农业智能化水平。

4.  支撑农业技术升级，推动植保行业高质量发展。研究成果可推动病虫害识别与植保作业智能化升级，带动多模态传感器、嵌入式设备等相关产业发展，形成完整智慧植保产业链，助力植保行业从传统人工模式向智能模式转型，提升我国农业核心竞争力。

（三）社会效益

本研究通过推动二者协同应用，可提升病虫害防控效果，减少农作物减产损失，保障粮食安全与农产品质量安全，为社会提供充足优质农产品，助力乡村振兴战略实施。同时，精准施药减少农药对生态环境的污染，推动农业绿色可持续发展，实现经济效益与生态效益双赢。

此外，可推动智慧农业技术普及，提升农民智能化生产意识与技能，促进农业劳动力向高附加值岗位转移，助力农民增收与农村经济高质量发展。研究成果还可为我国农业智能化发展提供技术支撑，缩小与发达国家差距，提升我国农业国际竞争力，具有重要社会意义。

三、研究内容

本课题围绕多模态病虫害识别大模型与植保机器人协同关键技术及应用，结合农业生产实际需求，明确以下核心研究内容，确保成果科学、实用、可操作，具体如下：

（一）多模态病虫害识别大模型的构建与优化

1.  多模态数据采集与预处理。采集农作物病虫害图像、光谱、文本等多源数据，构建多模态数据集；对数据进行去噪、增强、归一化、校正、编码等预处理，解决数据异构性问题，提升数据质量；建立统一数据标注标准，降低标注成本与误差，为大模型训练提供支撑。

2.  多模态融合识别大模型的构建。基于深度学习框架，构建多模态识别大模型，整合多源特征，设计高效融合模块实现特征互补；引入注意力机制，强化病虫害关键特征提取，提升模型识别精度与泛化能力，实现不同作物、病虫害的精准识别、种类区分及危害程度评估。

3.  大模型轻量化优化。针对现有大模型体量大、部署难、推理慢的问题，采用剪枝、量化、知识蒸馏等技术，在保证识别精度的前提下，减小模型体积、提升推理速度，使其适配植保机器人嵌入式系统，满足田间实时识别需求；优化模型部署方案，实现机器人端快速部署与稳定运行。

（二）植保机器人协同控制关键技术研究

1.  植保机器人自主导航与路径规划优化。结合田间环境特点，融合GPS、北斗、视觉导航等多源信息，提升机器人在复杂田间环境下的导航精度与稳定性；设计基于病虫害分布信息的动态路径规划算法，让机器人根据识别结果动态调整作业路径，优先覆盖高发区域，提升作业效率。

2.  协同作业控制策略构建。建立多模态识别大模型与植保机器人的实时数据交互机制，实现识别结果与作业指令快速传输响应；设计基于识别结果的动态作业决策模型，根据病虫害种类、危害程度、作物生长阶段，自动调整施药参数，实现精准防控；优化协同控制逻辑，解决通信延迟、数据丢失等问题，提升协同稳定性与可靠性。

3.  机器人作业精度控制。针对施药精度不高、均匀性差等问题，优化施药系统闭环控制算法，实时调整施药压力、喷头流量，确保施药均匀精准；结合病虫害危害程度，实现定点、变量施药，减少农药浪费；优化行走控制技术，确保机器人作业平稳，避免损伤作物。

（三）多模态识别与植保机器人协同作业系统集成与测试

1.  协同作业系统集成。将优化后的大模型、协同控制模块、数据传输模块、作业执行模块集成，构建“识别—决策—作业”一体化协同作业系统；优化硬件接口与软件架构，确保各模块兼容协同，实现系统稳定运行。

2.  系统性能测试与优化。选取不同作物、田间环境的试验区域，测试系统的识别精度、推理速度、导航精度、作业效率及协同稳定性等；根据测试结果，针对性优化模型、控制策略与集成方案，确保系统满足田间实际作业需求。

（四）协同技术的应用示范与推广方案制定

1.  应用示范。选取典型农作物种植基地作为示范区域，将协同作业系统应用于田间实际生产，跟踪记录应用效果，收集用户反馈，验证系统实用性与可操作性；总结示范经验，优化系统参数与应用方案。

2.  推广方案制定。结合示范结果，制定产业化推广方案，明确推广目标、范围、步骤与保障措施；针对不同农业生产主体需求，设计差异化推广模式与技术服务方案，降低推广门槛；开展技术培训指导，提升用户操作技能，确保技术落地见效。