把AI带进果园——邯郸职业技术学院学生团队研发“果树医生”平台在一线试点应用星辉/注册平台，在果树种植管理中，病虫害防控往往依赖经验判断和人工巡查，不仅耗时费力，也容易错过最佳干预窗口。近日，由邯郸职业技术学院大学生团队参与研发的“果树医生”果树病虫害远程诊断平台进入试点应用阶段，这套基于AI图像识别技术的智能系统，正尝试用更轻量、更直观的数字工具，帮助果农提升病虫害识别与防控效率。

　　“果树医生”围绕果园真实场景设计，综合运用AI图像识别、GIS、大数据与物联网技术，构建起覆盖监测、识别、预警和治理的数字化防控体系。平台通过在果林中布设传感器与摄像头，持续采集温湿度、土壤墒情及病虫害动态数据，再结合多模态融合识别技术，对果树病虫害类型和发生程度进行判断。依托边缘AI能力，即使在网络条件不足的环境中，也可以实现快速诊断，提升基层使用的稳定性与便利度。

　　与传统“发现问题再处理”的方式不同，平台引入LSTM与图神经网络模型，对病虫害发展趋势进行分析，可提前7至15天给出风险预测，并配合无人机等设备提出生物农药配比和天敌引入等绿色防控建议，使防控决策更具前瞻性与针对性。系统还同步对接溯源与保障机制，通过联盟链记录与碳积分激励等方式，引导绿色种植行为，增强生产过程透明度。

　　项目从一开始就强调从田间来到田间去。研发前期，学生团队收集不同树种的病虫害样本和管理难点，整理形成病虫害图像数据库，为模型训练提供基础数据支撑。在调研过程中，团队不断根据农户反馈调整产品思路，把“看得懂、用得上”作为重要标准。

　　在研发分工上，团队成员根据各自专长协同推进。有人专注算法模型调试与识别逻辑优化，有人负责物联网设备的调试与户外测试，也有成员主导“AR植保助手”小程序的原型设计，把病害知识转化为3D动画演示，并加入方言交互功能，方便不同地区农户理解和操作。硬件方案则采用模块化思路，将单套设备成本控制在较低水平，同时结合光伏供电与LoRa组网技术，降低部署与维护门槛。

　　在推广过程中，学生团队参与制作通俗化的宣传材料和教学短片，通过基层组织与线上渠道传播使用方法，让技术工具以更贴近日常的方式进入种植场景。

　　据项目测算，平台在稳定运行条件下，有望推动化学农药使用量下降约30%，在降低残留风险的同时减少种植成本支出。更重要的是，这套系统以低成本设备和简化交互为基础，让更多中小规模种植者也能接触并使用智能化工具，在实际生产中缩小数字应用差距。

　　从实验室到果园，从模型到泥土，这支大学生团队用持续调研与反复试验，把复杂技术转化为可操作方案。“果树医生”的推进过程，也成为青年力量参与智慧农业建设的一次生动实践。