在傳統農業模式下，農戶依賴人工巡查和經驗判斷進行蟲害防治，存在效率低、誤差大、響應滯后等問題。隨著物聯網、人工智能與光電技術的融合，智能蟲情測報燈成為現代農業生產中的 “數字哨兵"。智能蟲情測報燈的核心在于多光譜誘蟲光源與 AI 圖像識別算法的協同作用。設備采用 320-400 納米波長的黑光燈管，模擬昆蟲趨光特性，吸引稻飛虱、螟蟲等夜行性害蟲。

一、智能蟲情測報燈的工作原理

（一）多光譜誘蟲

智能蟲情測報燈的核心在于多光譜誘蟲光源與 AI 圖像識別算法的協同作用。設備采用動態光譜調控技術，針對不

同害蟲趨光特性定制光源波長。例如，365nm 紫外光定向吸引稻飛虱，405nm 紫光精準誘捕棉鈴蟲。江蘇某水稻基地實測顯示，光譜優化后稻飛虱誘捕量提升 70%。這種精準誘捕，避免了對有益昆蟲的誤殺，還為后續 AI 識蟲提供了更純粹、更具針對性的樣本。

設備內置的遠紅外處理倉采用雙層加熱結構，15 分鐘內溫度可達 85±5℃，蟲體致死率超 98%，且完整率保持 95% 以上，既滿足科研標本需求，又避免化學藥劑對環境的二次污染。通過高溫快速處理，固定蟲體形態，確保 AI 識別系統獲取穩定、準確的圖像數據，為后續精確識別奠定基礎。

（二）AI 識蟲系統

AI 識蟲系統的核心在于深度學習算法構建的多模態識別模型。中科院研發的算法可識別 2000 余種害蟲，準確率突破 95%。以稻縱卷葉螟為例，系統可區分其幼蟲期與成蟲期的不同形態，甚至識別雌雄個體在翅脈寬度上的 0.1mm 級差異，識別準確率達 92.3%。這一技術的實現，依賴于海量蟲體圖像數據的投喂訓練，模型從中學習不同生長階段、不同性別特征的細微差異，進而實現精準判斷。

二、智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術的優勢

（一）識別準確率高

中科院研發的算法經過海量蟲體圖像數據的投喂訓練，可識別超過 2000 余種害蟲，準確率突破 95%。例如，該算法能夠準確區分稻縱卷葉螟不同齡期的幼蟲，甚至能夠敏銳識別草地貪夜蛾的雌雄個體。以稻縱卷葉螟為例，系統通過深度學習模型，可自主提取銹斑形態、菌絲分布等 132 項微觀特征，構建多模態識別模型。田間實測顯示，識別準確率達 92.3%，較傳統目測法提升 41%，支持毫秒級實時診斷。

（二）自動化程度高

AI 視覺系統使得智能蟲情測報燈能夠自動完成從害蟲誘捕到識別的全過程，無需人工過多干預。相比傳統的人工監測方式，大大節省了人力成本和時間成本，提高了監測效率。以往人工監測需要植保人員在田間逐株檢查，耗費大量時間和精力，而智能蟲情測報燈可實現 24 小時不間斷監測，極大地解放了人力。

（三）實時監測與預警

智能蟲情測報燈能夠實時收集害蟲數據，并通過網絡傳輸至數據中心進行分析和處理。一旦監測到害蟲數量或種類出現異常變化，系統能夠及時發出預警，為害蟲防治提供了及時、有效的決策支持。基于時間序列分析算法，系統提前 7 天預測出稻縱卷葉螟遷飛高峰，指導農戶精準釋放赤眼蜂進行生物防治，取得了良好的效果。

（四）數據記錄與分析全面

AI 視覺系統不僅能夠識別害蟲，還能對監測到的蟲情數據進行詳細記錄和深入分析。通過對接蟲瓶的時空分裝設計，系統可深入分析害蟲的發生高峰期與遷徙規律。結合害蟲種類、數量、環境氣象數據，系統能夠生成多維度的蟲害預警報告，并依托專家知識庫，為農戶推薦科學、精準的防治措施，實現蟲情監測與防控決策的無縫對接。系統自動生成的《蟲情監測日報》包含三維熱力圖、防治策略庫等模塊，為農業生產者提供了全面且實用的蟲情信息，幫助他們制定更加科學合理的防治決策。

三、智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術的應用案例

（一）農業生產中的應用

在浙江茶園的實證中，智能蟲情測報燈成功識別茶尺蠖、小綠葉蟬等 12 種主要害蟲，較傳統測報燈覆蓋率提升 40%。系統自動生成《蟲情監測日報》，包含三維熱力圖、防治策略庫等模塊。通過可視化圖表直觀展示蟲情分布、密度變化，結合專家知識庫給出針對性防治建議，實現蟲情監測與防控決策的無縫對接。

黑龍江某農場部署的 “測報燈 + 蟲臉識別 + 無人機" 聯動系統，在玉米螟遷飛期，通過分析蟲道密度與溫濕度相關性，指導無人機精準噴灑蘇云金芽孢桿菌，防效達 91%，較傳統廣譜施藥節水 70%。借助物聯網技術實現數據實時傳輸，利用大數據分析挖掘環境因素與蟲情的關聯，精準指導生物防治作業，既提高防治效果，又降低資源消耗與環境污染。

（二）邊境口岸監測中的應用

云南邊境口岸應用該技術監測草地貪夜蛾，通過比對蟲體 DNA 條形碼與形態特征，實現入境害蟲的 “秒級" 溯源，攔截率提升至 98%。這種跨學科融合的技術手段，將分子生物學與 AI 圖像識別相結合，快速鎖定害蟲來源，為防范外來物種入侵、制定防控策略提供關鍵依據。

四、智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術的未來發展方向

（一）多模態感知融合

未來的智能蟲情測報燈 AI 視覺系統將不僅僅依賴于視覺信息，還會集成光譜、紅外、氣味傳感器等，實現多模態感知融合。通過綜合分析多種信息，突破復雜環境下的監測瓶頸，進一步提高對害蟲的識別準確率和監測效果。例如，利用光譜信息可以分析害蟲的生理狀態，氣味傳感器能夠檢測害蟲釋放的特定化學物質，從而更全面地了解害蟲的行為和生態特征。

（二）病害 - 蟲情一體化監測

通過多光譜成像技術同步監測白粉病、銹病等作物病害，構建 “雙病同防" 體系，為農業生產提供更全面的病蟲害監測服務。智能蟲情測報燈將更多地利用邊緣計算技術，在設備本地進行數據的初步處理和分析，減少數據傳輸量，提高系統的響應速度和實時性。

智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術以其高效、精準、智能的特點，在農業病蟲害監測與防控中發揮著越來越重要的作用。隨著技術的不斷發展和創新，相信智能蟲情測報燈將為農業生產帶來更多的便利和保障，助力農業實現數字化、智能化轉型。