面向可持续农业与食品工业的智能物联网前沿技术专刊评述

《IEEE Internet of Things Journal》：Guest Editorial Special Issue on Intelligent IoT for Sustainable Agriculture and Food Industries

本专刊聚焦智能物联网(IoT)技术在应对农业与食品工业可持续发展挑战中的创新应用。研究人员针对资源优化、病虫害智能识别、碳减排等关键问题，提出了基于自主空中/地面车辆(AAVs/AGVs)、强化学习、大语言模型(LLM)等前沿技术的解决方案。研究成果显著提升了农业生产效率与系统韧性，为构建智慧农业体系提供了重要技术支撑。

　　

随着全球人口持续增长和气候变化加剧，农业与食品工业正面临前所未有的可持续发展压力。传统农业生产模式存在资源利用效率低、碳排放量高、病虫害防治手段滞后等问题，导致全球范围内粮食短缺与食品安全危机频发。更为严峻的是，食品供应链的追溯性与可靠性已成为世界性难题。在这一背景下，智能物联网(Internet of Things, IoT)技术作为推动农业数字化转型的关键驱动力，正展现出巨大潜力。

本期《IEEE Internet of Things Journal》特刊围绕"智能物联网促进可持续农业与食品工业"这一主题，汇集了19项创新性研究，系统展示了物联网技术在提升农业精细化管理水平、优化资源配置、强化食品安全管控等方面的前沿进展。这些研究不仅针对具体技术瓶颈提出突破性解决方案，更通过多学科交叉融合，构建了面向未来的智慧农业技术框架。

关键技术方法主要包括：基于多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning)的自主车辆协同控制策略、结合三维场景图(3D Scene Graph, 3DSG)的植物表型分析技术、采用轻量化视觉Transformer(RepAgrViT)的病害识别算法、以及面向后量子密码学(Post-Quantum Cryptography)的食品安全认证机制。研究数据来源于实际农业环境部署的传感器网络、无人机采集的多光谱影像、以及公开的农业气象数据库。

自主系统协同控制与韧性增强

Li等人提出的移动即韧性服务(Mobility-as-a-Resilience-Service, MaaRS)框架，通过鲁棒多智能体深度确定性策略梯度(Robust Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, RMADDPG)方法，实现了在不可预测农业环境下机器人物联网(Internet of Robotic Things, IoRT)系统的自适应恢复能力。该方案通过动态任务分配与资源调度，显著提升了数据采集的可靠性。Chen团队则针对多无人机辅助的无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks, WRSN)，开发了基于强化学习的智能充电策略，通过优化悬停位置与路径规划，将系统续航能力提升达30%以上。

作物监测与精准识别技术突破

Yang等人利用自主农业系统集成的多传感器数据，构建了基于层次化三维场景图的语义-度量同步定位与地图构建(Semantic-Metric Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法。该方法通过控制物体姿态估计中的误差传播，将水果计数准确率提高至95%以上。针对复杂环境下果实计数难题，Lu团队开发的LitchiCount框架采用轻量化检测模型与计数模块协同设计，在Jetson AGX Xavier嵌入式平台实现了实时处理性能，为田间部署提供了实用化解决方案。

病虫害智能管理创新

Yan等人提出的EHAPZero零样本学习框架，通过集成层次化属性提示(Ensemble Hierarchical Attribute Prompting)机制，实现了对未知类别害虫的准确识别。该方法的创新性在于将属性生成、层次提示与语义嵌入相结合，在多个公开数据集上超越了现有最优方法。Yuan团队开发的PEZEGO系统则创新性地融合了多模态环境数据、开放词汇检测器(Open Vocabulary Detector, OVD)与大语言模型(Large Language Model, LLM)，构建了集监测、识别与防治建议生成于一体的智能管理平台。

低碳技术与能源优化

Lu团队针对可控环境农业(Controlled Environment Agriculture, CEA)提出的区域协同优化策略，通过作物-环境交互建模与多目标优化，实现了温度与CO₂浓度的精准调控。实验表明，该方案在生菜与黄瓜栽培中较传统方法节能15%-20%。Wang等人开发的YJQR-LSTM非参数概率预测模型，通过对五个风电场实际数据的验证，证明了其在复杂风速条件下预测精度的优越性，为农业可再生能源的高效利用提供了新思路。

物联网安全与系统可靠性

Yang团队设计的轻量级去中心化认证方案，采用物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)实现密钥安全生成，结合基于密码学累加器的动态管理模块，在资源受限的农业无人机系统中实现了高效身份管理。针对量子计算威胁，Wang等人提出的SPHINCS-a后量子数字签名方案，通过替换底层哈希函数显著提升了食品防伪认证的安全性。

本研究专刊的系统性成果表明，智能物联网技术正在深刻变革传统农业的生产模式与管理范式。通过将感知、通信、计算与智能决策深度融合，这些创新方案不仅解决了当前农业面临的具体技术难题，更构建了面向未来的可持续发展技术体系。特别是在自主系统协同、人工智能诊断、低碳优化等方向的突破，为应对全球粮食安全挑战提供了重要技术路径。随着5G/6G通信、边缘计算、数字孪生等新兴技术的持续融合，智能物联网必将在推动农业数字化转型中发挥更为关键的作用。