当土壤湿度传感器触发灌溉时，作物往往已经处于缺水胁迫状态;当农民按固定日历追肥时，氮素可能早已随雨水淋溶至根系之外。传统智慧农业的“阈值响应”模式，正在被一种具备前瞻性决策能力的算法框架彻底重塑。

美国佐治亚大学与韩国朝鲜大学联合研究团队，在2026年2月发表于《Computer Communications》的论文中，正式发布了AgriSmart——一个将差分进化算法、DSSAT作物模型与物联网实时数据深度融合的自适应水肥优化框架。田间实证数据表明：在大豆灌溉场景中，该系统在产量持平的前提下节水21.4%;在玉米氮肥管理场景中，实现增产20%的同时氮肥用量降低32%，一举打破“增产必增肥”的传统农艺定势。

一、科创亮点：三重新范式颠覆传统决策逻辑

1. 从“事后响应”到“前瞻优化”：模型预测控制引入农事决策

传统物联网农业系统普遍采用阈值触发逻辑——土壤湿度低于设定值则启动灌溉。这种模式看似自动化，实则是对已发生胁迫的被动补偿。

AgriSmart的核心突破在于引入模型预测控制范式。在每个决策节点，系统不是仅看当前传感器读数，而是以剩余全生育期为优化窗口，生成一整套覆盖未来数周甚至数月的水肥施用策略，并预估其对最终产量的累积效应。这使得每一次灌水、每一次追肥，都是在“计算全周期最优解”之后的理性选择。

2. 差分进化算法：在数万种策略组合中寻找最优路径

作物产量对水肥投入并非单调递增——过量施氮不仅减产，还造成环境污染;灌溉时机比灌溉总量更能影响水分利用效率。这类问题的解空间庞大且非线性，传统经验规则或简单优化算法难以胜任。

研究团队采用增强型差分进化算法，在每一次优化周期内生成初始策略种群，通过变异、交叉、选择等进化操作，在探索(尝试新策略)与利用(保留高效策略)之间动态平衡，最终逼近全局最优解。适应度函数被设计为“DSSAT模拟产量减去资源成本”，将经济与环境目标统一于同一优化目标。

3. 可调整滚动时域：破解“计算成本-决策频率”两难困局

标准模型预测控制在每个决策时刻只执行最优序列的第一个动作，随即重新优化。这对于灌溉(可每日执行)与氮肥(全生育期仅3-5次)差异巨大的应用场景而言，计算资源浪费严重。

AgriSmart创新性地引入可调整滚动时域机制——在环境相对稳定、决策频率较低的阶段，允许一次性执行多个优化动作，待关键决策节点临近时再触发重新优化。这一设计大幅降低计算负载，使系统具备在边缘计算设备上实时运行的能力，为田间部署扫清算力障碍。

二、应用前景：从“演示验证”到“农场操作系统”

已完成的实证验证

研究团队在美国肯塔基大学农业气象中心、NASA POWER项目等真实气象数据源的支持下，完成了两项严格实证：

大豆灌溉优化(肯塔基州斯宾德尔托农场)：相比阈值触发式灌溉，AgriSmart在籽粒产量无显著差异的前提下，灌溉用水量减少21.4%。核心收益来自对开花结荚期等需水关键窗口的精准识别，以及对非关键期土壤储水的充分挖掘。

玉米氮肥优化(南卡罗来纳州弗洛伦斯农场)：相比当地推荐施肥方案，AgriSmart策略使玉米增产约20%，同时氮肥投入降低32%。优化算法识别出：过量基肥损失严重，而拔节期至抽雄期的少量多次追肥具有极高的边际产出。

未来三大产业应用方向

1. 现役智能灌溉/变量施肥装备的“大脑升级”

AgriSmart是纯软件框架，无需改造硬件。已安装土壤传感器、变量喷灌机、智能施肥机的农场，仅需将决策算法嵌入现有控制系统，即可实现从“自动化”到“智能化”的跃升。

2. 应对气候不确定性的动态适应工具

传统栽培方案基于历史平均气象条件，而AgriSmart实时接入当季天气预报与土壤实测数据，可在遭遇干旱、连阴雨等异常天气时动态调减或补灌，大幅提升产量稳定性。

3. 再生农业与碳减排的量化抓手

减氮32%意味着氧化亚氮直接排放大幅削减，节水21.4%对应着灌溉能耗降低。AgriSmart为再生农业的“环境绩效”提供了可计量、可验证的技术路径，有望接入农业碳信用计量体系。

三、产业价值：从“经验驱动”到“算法驱动”

AgriSmart框架的出现，标志着精准农业正在经历从“传感化”到“认知化”的关键跃迁。

过去十年，农业物联网解决了“看得见”的问题——土壤水分、作物长势、气象要素被实时量化。但“看得到”不等于“做得好”，大量农田数据沉淀后仍依靠人的经验解读。AgriSmart证明了：将作物模型、进化算法与实时数据流深度耦合，可以自主生成超越人类专家经验的优化策略。

这不仅是技术工具的升级，更是农业生产决策权的转移——从依赖个体农艺师的直觉，转向可复制、可验证、持续自我进化的算法系统。

来源：美国佐治亚大学环境、土木、农业与机械工程学院;韩国朝鲜大学工业工程系；题目：AgriSmart: An IoT-enabled framework for agricultural resource optimization发表于：Computer Communications(Elsevier)第248卷，108416（2026年2月）