在发展智慧农业、智慧果园、智慧畜牧方面，无数科研院所投入无数人力物力。目前已经取得了一定的进展，在现代化果园建设相关领域的基础理论探索、关键技术突破、创新设备改良及成果应用等系列研究，内容涵盖智慧果园建设、果园智能农机及喷雾施药装备研发、果园果树花序及果实识别、果实采后品质分级及疾病诊断等。
一、智慧果园构建关键技术装备及展望
中国农业大学联合华为、等多家机构，针对传统果园生产中，即将面临的劳动力短缺、农机作业装备与生产资料管理困难、生产效率低下等问题。研究在北京市重要的桃、梨等优势果品产区平谷区峪口镇西营村构建了约30 hm~2梨与桃的智慧果园。
融合物联网、大数据、装备智能化等技术，应用了多种类型的信息获取传感器，装备了28种机械化、智能化技术支持的农机装备，包括多光谱无人机、地面杆站系统、地面信息获取系统、无人驾驶割草机、智能防冻机、开沟施肥机、自动驾驶履带智能仿形变量喷雾机、六旋翼枝向对靶无人机、多功能采摘平台以及整理修剪机等设备。
构建了智能管理平台，可减少人工成本50%以上,节省农药用量30%～40%、肥料用量25%～35%、灌溉用水量60%～70%，综合经济效益提升32.5%。智慧果园的推广实施，将进一步推动中国果业生产水平的提高，促进中国智慧农业的发展。
二、基于激光点云的三维虚拟果园构建方法
中国农业大学、北京林业大学与现代农业装备与设施教育部工程研究中心，针对果园管理数字化程度低、构建方法较为单一等问题，研究提出了一种基于激光点云的三维虚拟果园构建方法，实现作业机械运动轨迹控制与作业轨迹的可视化展示。
在海棠果园与芒果园开展果园构建方法测试，准确率分别达到了95.3%与98.2%。能够有效复现果园三维实际情况，得到了较好的可视化效果，为果园的数字化建模与管理提供了一种技术方案。
三、苹果生产智能底盘与除草及收获装备技术研究进展
西北农林科技大学携手农业农村部等机构，为推进苹果生产智能化技术研究与智能装备研发，促进产业的转型升级。在智能化动力底盘、智能除草装备、苹果采收机器人，进行自动调平与控制、自主导航、自动避障、杂草识别、杂草去除、苹果识别、苹果定位、苹果分离等技术的研究与应用。点明了目前苹果生产智能装备技术面临的挑战，并提出了发展建议。
四、自走式果园多工位收获装备设计与试验
农业农村部与华中农业大学为解决现代化果园水果收获过程中，人工劳动强度大、作业效率低、配套机械匮乏等问题，结合果树矮砧宽行密植模式和农艺种植要求，研究设计了一种自走式果园多工位收获装备。田间试验结果表明，所设计的自走式果园多工位收获装备可同步于六工位人工采收速度，苹果采收损伤率为4.67%，装箱均布系数为1.475，装箱速度为72.9个/min，能够满足果园采收作业要求。
五、地面弥雾机与六旋翼植保无人机在芒果冠层中雾滴沉积性能对比
中国农业大学为解决芒果园传统植保作业中农药用量大、施药不均匀、作业效率低等问题，构建智慧芒果园，研究对比了地面弥雾机，和六旋翼植保无人机两种果园施药机，具在芒果冠层中的药液雾滴沉积性能。研究表明，相较于植保无人机，地面弥雾机适用于芒果冠层中下部及内部病虫害防治，同时在喷洒杀菌剂时也有明显优势，适用于针对芒果上部冠层如蓟马等易发于外部花絮的病虫害防治。
六、果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人
中国农业大学多院所为同时实现果园智能植保机自主导航及自动对靶喷雾，研制了一种果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人。结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。
七、果园多风道喷雾机送风系统设计优化与试验
河北农业大学针对果园多风道喷雾机内部气流分布不均，导致由出风口吹出的气流紊乱、影响使雾滴在果树冠层上均匀沉积的问题，对多风道喷雾机内部导流板长度参数进行了优化。优化试验结果表明，在距离喷雾机出风口1.25 m处，风场风速由上层到下层逐渐增大，实现风场按果树冠层形状分布，喷雾机左右两侧风场对称分布，气流分布均匀。果园多风道喷雾机设计满足要求，可为同类设计提供参考。
八、山地果园管道自动喷雾系统设计与试验
基于管道的自动喷雾技术及设施，解决山地果园植保作业中喷雾作业效率低、劳动强度大、移动式喷雾机械难以进入的问题。华南农业大学等机构设计了适用于山地果园的管道自动喷雾系统，与人工喷雾相比，提高了喷雾作业的效率。为山地果园的喷雾技术，及智能施药设施的研发提供参考和思路。
九、基于改进Linknet网络的黄土高原苹果园精准提取
西北农林科技大学与中国科学院水利部，对黄土高原近20年来苹果栽植面积迅猛增加，对区域生态水文和社会经济发展造成的影响，为提升苹果园信息提取的准确性展开了研究。试验结果表明，在长武县王东沟、白水县通积村苹果园面积提取精度分别有提高，可作为黄土高原苹果园空间分布制图等研究的技术支撑和理论依据。
十、基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序
江苏省农业科学院、江苏大学针对目前梨园智能化生产中。出现的梨树花序检测与分类问题，提出了一种基于改进梨园花序识别算法。田间试验结果表明，改进算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%，两种目标平均精度为91.3%，检测单张图像时间为29 ms，模型大小为7.62 M。可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类，为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。
十一、基于改进YOLOX的自然环境中火龙果检测方法
华南农业大学为提高自然环境下火龙果采摘效率，提出了一种含有注意力模块的目标检测方法。在相同试验条件下，该方法平均检测精度分别超越YOLOv3、YOLOv4-Tiny和YOLOv5-S模型26.2%、9.8%和7.9%。最后对不同分辨率的火龙果果园自然环境下采集的视频进行实时测试。该监测方法的检测速度，和检测精度满足自然环境下火龙果采摘的技术要求。
十二、可移动式苹果内部品质果园产地分级系统研发
中国农业大学和国家农产品加工技术装备研发分中心，为满足苹果内部品质产地检测分级需求，研究研发出检测模块和分级模块，构成可移动式苹果内部品质果园产地分级系统。以苹果糖度和霉心病为代表品质指标，提出一种基于乘法效应消除的光谱校正方法，用于消除苹果物理属性差异导致的有效光程变化对光谱的影响。
结果表明：该系统的分级准确率为90.00%，分级速度约3个/s，具有成本低、结构简单、移动方便等优点，可以满足苹果内部品质果园产地检测分级需求。
十三、基于卟啉和半导体单壁碳纳米管的场效应气体传感器检测草莓恶疫霉
中国农业科学院与中国农业大学，针对草莓恶疫霉、革腐病、冠腐病等，以获取低成本的诊断方法为目标。研究了一种使用半导体单壁碳纳米管和场效应传感器(制备半导体场效应气体传感器。通过测定实际样本，表明MnOEP-SWNT/FET检测草莓健康植株会存在假阳性，但对感染恶疫霉的草莓植株有较高的检测精度。
