当物联网遇上进化算法，农田灌溉与施肥正在经历一场静悄悄的智能化变革。美国佐治亚大学与韩国朝鲜大学联合开发的AgriSmart框架，让作物在动态天气中“自主决策”水肥需求，实现节水21.4%不减产、增产20%减氮32%的双重突破。

一、传统水肥管理的“盲区”

农业生产中，水肥资源的低效利用是长期存在的痛点。传统方法依赖固定施用量或土壤采样检测，不仅耗时费力，更难以应对作物生长季内动态变化的天气条件和阶段性养分需求。

更关键的问题是：作物产量对资源投入的响应并非单调递增——过量施用不仅无法继续增产，反而导致养分淋失、土壤退化和环境污染。而作物不同生育阶段对水肥的需求差异显著，受生理特性和天气模式的双重影响，单一时间点的决策往往无法实现全生育期的最优配置。

二、科创亮点：让算法为作物“动态算账”

2026年2月15日，佐治亚大学Simone Silvestri团队与韩国朝鲜大学合作在《Computer Communications》期刊发表研究，首次提出AgriSmart物联网智能决策框架，将差分进化算法与DSSAT作物生长模型嵌套于模型预测控制(MPC)范式之中。

亮点一：差分进化算法——在探索与利用间“走钢丝”

AgriSmart的核心是一个增强型差分进化算法。算法首先生成初始种群——每个个体代表一套覆盖剩余生育期的水肥施用策略。随后通过优化的进化过程(突变、交叉、选择)，迭代优化这些解。

适应度函数的计算尤为巧妙：用DSSAT模拟的产量减去资源成本，既奖励高产，又惩罚浪费。算法在探索(尝试新策略)与利用(优化已知好策略)之间动态平衡，确保在复杂解空间中找到全局最优。

亮点二：DSSAT耦合——让天气数据“实时入账”

研究团队将DSSAT作物生长模型(全球广泛使用的农业技术决策支持系统)与优化算法深度集成。DSSAT需要输入逐日天气数据、土壤剖面信息、品种参数和管理措施，能够高保真模拟不同策略下的产量响应。

更重要的是，AgriSmart接入真实物联网数据源——肯塔基大学农业气象中心和NASA POWER的实时天气数据、土壤湿度传感器数据，使优化策略具备对当季天气演变的动态响应能力。

亮点三：可调整滚动时域——破解“算力-精度”两难

传统模型预测控制(MPC)每次只执行最优序列的第一个动作，计算开销巨大。AgriSmart创新性地引入可调整滚动时域：允许在稳定环境下一次性执行多个决策动作后再重新优化。

这一设计精妙适配了不同资源的应用节奏——灌溉可每日进行，施氮则全季仅数次。通过在长决策间隔中批量执行动作，计算效率大幅提升，且不影响优化质量。

亮点四：实测试验数据——节水21.4%、增产20%减氮32%

研究团队在两个真实场景中进行了严格验证：

场景一：大豆灌溉优化

试验地点：肯塔基州斯宾德尔托农场

对比基准：阈值触发式智能灌溉

结果：节水21.4%，且产量持平

场景二：玉米施氮优化

试验地点：南卡罗来纳州弗洛伦斯农场

对比基准：传统施氮策略

结果：增产20% 的同时 减氮32%

这一数据有力证明：增产与减碳并非“二选一”的单选题——通过精准动态优化，两者完全可以兼得。

三、技术内涵：物联网+进化算法+作物模型的“三重奏”

AgriSmart的完整工作流程可概括为：

数据感知：IoT传感器实时采集天气、土壤湿度、太阳辐射等数据

滚动优化：在每个决策时间点，算法基于当前状态生成覆盖剩余生育期的优化策略

分批执行：根据资源类型确定执行窗口(灌溉高频、施氮低频)，批量应用动作

动态更新：窗口结束后，重新获取最新数据，启动下一轮优化

这一循环使AgriSmart能够持续适应天气演变和突发事件，确保资源投入与作物实际需求“同频共振”。

四、应用前景：让每一滴水、每一克氮都“精准到位”

1. 智慧农场的“决策大脑”

AgriSmart框架无需改造农机装备，完全运行于云端或边缘端，可通过现有变量施肥机、智能灌溉系统直接执行决策指令。其核心价值在于：将作物模型从“事后评估工具”升级为“事中决策引擎”。

2. 从单一资源到多资源协同

论文指出，该框架可扩展至磷钾肥、农药等多资源的协同优化。未来，AgriSmart有望成为智慧农场操作系统的核心算法层，统筹水、肥、药的全要素精准管理。

3. 应对气候变化的“自适应工具”

随着极端天气频发，传统经验型农事操作风险日益加大。AgriSmart基于逐日天气数据动态调整策略，为农业生产装上“气候自适应”的智能导航。

五、产业意义：重新定义农业资源的“使用效率”

这项研究得到美国国家科学基金会(NSF)“Smart Integrated Farm Network for Rural Agricultural Communities”(SIRAC)项目和“CAREER”项目的联合资助。其深层价值在于打破了两道墙：

打破学科墙：将控制理论(MPC)、进化计算(DE)、作物模型(DSSAT)无缝融合

打破经验墙：让农事决策从“老把式说了算”走向“数据+算法说了算”

正如论文结论所言：“AgriSmart通过迭代、动态、可调整的优化过程，使资源投入更好地匹配作物实际需求，实现增产、减投、环保的多赢目标。”

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；作者：Jackson Butcher, Simone Silvestri等；题目：AgriSmart: An IoT-enabled framework for agricultural resource optimization(AgriSmart：物联网赋能的农业资源优化框架)发表于：Computer Communications(Elsevier)（2026年2月15日）。