Abstract：全球挑战如人口增长、气候变化和资源稀缺日益严重，农业领域处于关键时刻。传统的农业施肥方法通常基于经验或模型，需要大量的数据和参数，且缺乏泛化能力和适应性。可持续垂直农业作为解决这些挑战的转型性解决方案，需要集成各类尖端技术，其中人工智能处于前沿。本报告将重点介绍了英国政府“净零排放” 规划及系列研发计划，分析了以传感器技术、普适计算、人工智能为核心的可持续性数字农业研究现状，及团队在气候智慧型农业发展路线上的定位设计；并结合具体项目工作，详细介绍了团队在气候智慧型农业的智能感知，数据分析和大语言模型可信决策等方向的研究工作和成果、应用合作与影响，重点分析了可持续的农业数据互操平台及智能分析技术、用于多分类害虫识别和虫害阈值量化技术、基于大语言模型的农业可信决策技术等。
杨珀，英国谢菲尔德大学计算机学院讲席教授，科研副院长，普适计算系主任，艾伦图灵研究所独立科学顾问，英国政府智慧农业专家组委员。主要研究方向为普适计算、机器学习、数据融合、主动健康和智慧农业等。专注于移动物联网中：(1) 多模态数据的精准高效采集和有效性分析验证；(2) 多模态数据的复杂长时域关系的异常识别和自适应学习; (3) 基于大语言模型的可信多模态智能决策。在国际著名学术期刊和会议发表论文, 共计180余篇(含IEEE汇刊52篇)。近五年, 以第一或通信作者发表16篇中科院JCR一区和CCF A类会议的高水平论文。Google论文引用 7600次, H-Index为43。3次获得 IEEE 国际会议最佳论文奖 (包括IEEE工业电子协会旗舰会议 INDIN-2019 最佳学术论文奖, IEEE工业电子协会工业信息专委TC-TII 2022年度最佳论文) ，2022年连续三年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家 “年度科学影响力” 榜单。担任IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine 和Journal of Biomedical Informatics期刊的高级编委。作为项目负责人，近5年主持超过420万英镑的研究项目，作为联合创始人创立英国领先的农业智能技术服务公司Mutustech Ltd，开发的相关平台ParallalFarm和Pezego已被英国领先的环境咨询公司ADAS, 农场管理集团Velcout，印度农业部，阿根廷国家作物植保中心采用。
