近日，由河南云飞科技发展有限公司(简称"云飞科技")自主研发的AI虫害识别模型通过专业机构鉴定。2024年，中国植物保护学会组织病虫害测报领域专家对该模型开展现场验证，报告显示虫害识别模型的识别准确率分别达到 89.81% 和 95.4%。 该模型聚焦农业农村部发布的一类害虫，目前已能识别其中多种关键害虫，平均识别率超过 90%，并已覆盖小麦、玉米、水稻、蔬菜、林业、果园等主要应用场景。

　　云飞科技的智慧农业病虫害监测系统融合物联网、灯光诱控、图像识别与大数据算法等技术，从诱捕害虫、高温杀虫，到自动拍照、AI识别、数据上传，全流程可在较短时间内完成，缩短了传统人工监测的响应周期。 系统不仅能捕捉虫体，还能识别害虫种类与数量，为植保人员提供及时、精准的信息参考，辅助其制定科学的防控方案。

　　在广东三水、清城等多地落地应用的田间监测点中，云飞科技集成智能虫情测报灯、性诱电子测报系统、远程实时监控等设备，通过物联网和AI算法实现虫情的精准监测、实时上传与智能分析。 当害虫数量达到防治阈值时，系统即时触发预警，使植保人员能够较快锁定风险区域与虫害种类。 这一机制帮助农户减少不必要的农药投放，缓解病虫防治与生态保护之间的矛盾。

　　在模型能力构建方面，云飞科技持续拓展AI技术应用场景，由传统大田向设施农业延伸，并累计构建了超过 200 万条标准化虫害识别样本库，通过数据清洗、标注优化和模型升级，平均识别率较初期有所提升。 中国植物保护学会组织的专家现场评价也认可该智能虫情测报灯的重点害虫识别准确率超过 90%，识别结果真实可信，能够满足农业病虫害测报的业务需求。

　　从田间监测点到省级平台，云飞科技已参与河南、湖南、海南等多地植物保护工程项目建设，逐步形成"监测—预警—防控"一体化的闭环体系。 此次AI虫害识别模型通过鉴定，为智慧植保提供了进一步的技术支撑，也有助于推动植保决策从经验依赖向数据驱动转变。