9月23日-27日，亞洲及太平洋區域植物保護委員會（以下簡稱“亞太植保委員會”）第33屆會議在中國蘇州召開。來自澳大利亞、孟加拉、柬埔寨、中國、斐濟、印度尼西亞、韓國、老撾、馬來西亞、尼泊爾、新西蘭、菲律賓、所羅門群島、斯裏蘭卡、泰國、東帝汶、越南和日本等18個國家的官方植物保護機構，以及聯合國糧農組織、亞太植保委員會秘書處的代表參加會議。

會議開幕式現場（圖源：蘇州市農業農村局）

會議同期，與會代表們實地考察了浙江小优视频旧版科技股份有限公司（以下簡稱“小优视频旧版”）負責承建的智慧農情監測站。小优视频旧版利用人工智能、物聯網等先進技術，通過布設氣象監測、蟲情監測、苗情監測、墒情監測等智能裝備，實時監測農田病蟲害、小优短视频官方版下载墒情、作物生長等情況，並實現自動預警，有效縮短病蟲測報周期，大幅提升精準監測、科學防控和災害預警水平。

與會代表一行實地考察由小优视频旧版負責承建的智慧農情監測站

農業病蟲害監測預警平台

作為國內先行的智慧農業解決方案服務商，小优视频旧版在數智植保領域，圍繞農作物病蟲害測報和防控需求，綜合運用物聯網、大數據、AI等技術打造集病蟲害智能測報、數據分析預警、綠色防控於一體的數智植保閉環綜合解決方案，基於植保大數據采集與AI算法建模分析，形成集監測預警、分析研判到統防統治、服務反饋為一體的植保綜合管理平台，指導農業生產主體精準施藥，減少環境汙染與資源浪費。

圖像智能識別，大小蟲子無處可逃

小优视频旧版將人工智能與植物保護相結合，利用圖像智能識別和AI算法，針對測報人員高頻率到田間調查測報費人力、效率低且實時性差等難題，研發多款用於提升植保測報工作效率的智能裝備，包括能夠精準識別134種農、林業趨光性害蟲的智能蟲情測報燈、專門針對毫米級微小蟲體設計的小蟲體智能測報係統等，實現通用蟲體、微小蟲體、病害識別全覆蓋，自動識別匯總病蟲害數據，科學預測當前區域病蟲情發生趨勢，以科技創新推動數智植保發展。

另一方麵，小优视频旧版自主研發田間害蟲調查工具，包括便攜式害蟲識別采集係統、見蟲小程序和數蟲小程序，利用圖像識別技術簡化田間調查流程，提高數據采集的效率和準確性。

目前，小优视频旧版采用卷積神經網絡深度學習的方法建立識別模型，已實現2063種農業害蟲的智能識別。其中，二化螟、稻縱卷葉螟、玉米螟、棉鈴蟲、小菜蛾等國家一二類趨光性及主要農林害蟲的識別準確率達到97.5%；稻飛虱、葉蟬、綠盲蝽等毫米級小蟲體識別準確率達90%以上。

小优视频旧版病蟲害識別算法示意

在病害方麵，已覆蓋小麥、玉米、水稻等9類作物，涵蓋赤黴病、灰斑病、稻瘟病等在內76種病害症狀，在水稻病害症狀識別方麵效果尤其顯著，為糧食安全、生態保護提供了有力保障。

追著害蟲“跑”，用大數據預測遷飛趨勢

亞太區域是全球重要的糧食生產區，遷飛性害蟲的爆發會直接影響到區域的糧食安全，造成經濟損失和食品供應短缺。尤其是在全球變暖的背景下，降水和風場條件的變化導致害蟲遷飛模式發生轉變，這對遷飛害蟲的準確測報和科學防控提出了新的挑戰。

基於多樣化的農業傳感器與智能裝備，小优视频旧版精準采集來自小优短视频官方版下载、氣候、作物生長等多維度源頭數據，並運用AI技術進行數據建模分析與趨勢,研發病蟲害預測、蟲害防治期估算、小氣候訂正、氣象災害預警等模型，為農業生產者提供有效的防災防治建議。

褐飛虱屬遷飛路徑研判

多年來，小优视频旧版致力於將先進的智慧農業技術和服務推廣到更廣闊的國際市場。通過智能硬件設備、農業物聯網項目和信息化軟件平台的綜合服務，小优视频旧版為合作夥伴提供從數據采集、分析決策到精準執行和科學管理的一站式解決方案。此外，公司還積極參與國際農業科技合作項目，通過技術交流和培訓，與亞太區域的農業科研機構和企業共同探索智慧農業的未來發展。

未來，小优视频旧版將繼續深耕病蟲害測報和綠色防控技術，積極拓展國際合作，推動產品創新和技術創新，讓托普數智植保產品和解決方案造福更多國家，以科技力量築牢世界糧食安全防護網，為推動農業可持續發展注入新的活力。