嵌入式病虫害识别技术的发展方向

随着嵌入式技术、计算机视觉技术、农业智能化技术的不断迭代，嵌入式视角下的作物病虫害精准识别技术，将朝着“更精准、更轻量化、更低成本、更智能、更广泛适配”的方向发展，逐步突破当前的实操难点，推动技术在农业生产中的规模化普及，助力农业数字化、智能化转型。未来的发展趋势，主要集中在以下四个方面。

（一）算法迭代：更高精度、更轻量化的端侧AI算法

未来，轻量化深度学习算法将持续迭代升级，核心突破“算力与精度的平衡”难题：① 新型轻量化网络研发：结合病虫害识别的需求，研发更适合嵌入式端侧的专用轻量化网络，在进一步降低计算量、参数量的同时，提升识别精度，实现“小模型、高精度”；② 算法自适应优化：采用自监督学习、强化学习等技术，让算法能够自主学习不同场景、不同作物的病虫害特征，无需人工频繁优化样本库与模型，提升算法的泛化能力与自适应能力；③ 多模态融合算法：融合计算机视觉（图像）、光谱数据、温湿度数据等多模态信息，提升病虫害识别的精度与稳定性，尤其适合复杂场景、早期病虫害（病斑不明显）的识别——如通过光谱数据捕捉作物叶片的生理变化，结合图像数据，实现病虫害的早期预警与精准识别。

（二）硬件升级：更高效、更低成本、更集成化的嵌入式终端

嵌入式硬件的升级，将为算法落地提供更强大的支撑，未来硬件发展将聚焦“高效、低成本、集成化、低功耗”：① 专用AI芯片普及：华为Ascend 310、地平线旭日X3等专用AI芯片的成本将逐步降低，算力将持续提升，将逐步替代传统MPU，成为嵌入式识别终端的主流处理器，实现“高精度算法+低功耗+低成本”的完美适配；② 硬件集成化：将图像采集、运算处理、存储、电源、输出等模块集成一体，实现“片上系统（SoC）”设计，大幅缩小终端体积、降低成本、提升稳定性，适合更广泛的农业场景部署；③ 低功耗技术升级：通过新型低功耗芯片、智能电源管理技术，进一步降低终端功耗，提升续航能力，如手持终端续航可达12小时以上，固定监测终端可实现全年无市电持续供电（太阳能+大容量锂电池）；④ 硬件智能化：嵌入式终端将集成更多智能传感器（如光谱传感器、温湿度传感器），实现多数据融合采集，同时增加AI语音交互、自动对焦、自动场景适配等功能，提升使用便捷性。

（三）场景延伸：全作物、全场景、全流程的精准识别与防治

未来，嵌入式病虫害识别技术将逐步突破场景与作物的局限，实现“全作物、全场景、全流程”的覆盖：① 全作物适配：逐步扩展识别范围，涵盖水稻、小麦、玉米、蔬菜、水果、茶叶等各类农作物，以及各类常见病虫害、新型病虫害，实现“一种终端、多类作物、多种病虫害识别”；② 全场景适配：从田间巡查、温室大棚监测、无人机巡检，延伸至种子检验、仓储病虫害监测等场景，实现病虫害全流程监测与识别；③ 全流程赋能：从单纯的病虫害识别，延伸至“识别-预警-防治-溯源”全流程赋能——通过识别结果预判病虫害发展趋势，推送精准防治建议，记录防治过程，实现病虫害防治的溯源管理，助力绿色农业发展。