佛罗里达大学科学家团队在草莓产业研究领域取得重要进展，其研究成果对佛罗里达州乃至全美草莓产业意义重大。

佛罗里达州草莓生产周期为每年11月至次年4月，而数字孪生技术的出现，让科学家能够突破季节限制，全年模拟草莓生长过程，持续推进研究工作。数字孪生作为物体、系统或流程的虚拟复制品，可预测其在模拟环境中交互时的系统行为。

达娜·崔及其团队早在几年前就构建了草莓田的数字孪生模型，该模型能按原尺寸复制草莓田的每一行、每一片叶子和每一颗草莓。在虚拟草莓田中，科学家操控机器人行驶，拍摄了希尔斯伯勒县模拟商业农场的数千张照片。

《农业工程》杂志最新发表的研究显示，在数字孪生环境中，利用模拟草莓田进行专门训练的人工智能在水果检测方面准确率高达92%，且无需依赖现实世界训练数据。这一成果不仅证明了在虚拟环境中训练的人工智能模型具备支持商业决策任务的潜力，例如依据水果大小或质量等特征进行分类，还为草莓种植者带来了诸多便利。种植者若能准确知晓水果的精确大小和体积，就能提前预测产量并确定最佳收获时间。

该团队研发的机器人完全依靠合成图像训练，能估算出真实水果直径，误差仅为1.2毫米，足以满足商业分级需求。佛罗里达大学/IFAS农业和生物工程助理教授Choi表示，逼真的数字孪生可推动草莓农场人工智能工具开发，助力实现更快、更具成本效益的机器人创新。

传统方式下，开发相关技术需在真实田野拍摄数千张照片并逐一贴标签，还需等待合适季节，耗费大量时间和金钱。而借助数字孪生技术，可立即创建并标记照片，节省数周现场工作。此外，数字孪生平台还支持操作员培训和自动机械快速原型设计，有助于农业技术更快、更经济地从概念转化为实际应用，为草莓产业乃至整个农业领域的技术革新注入新动力。

更多信息： Omeed Mirbod 等，《从仿真到现场验证：基于数字孪生驱动的 Sim2real 迁移方法用于草莓果实检测和尺寸测量》，《AgriEngineering》(2025)。