Challenging issues in empowering smart agriculture develop- ment with control science

智慧农业作为农业现代化的核心方向，正通过控制科学与信息技术的深度融合推动生产模式变革。本文从农业信息流动全链条切入，系统剖析智慧农业数字化转型中的关键技术挑战：在精准农业维度，复杂环境下多源异构数据的语义冲突（如卫星遥感与田间传感器的尺度割裂）、低价值数据冗余及动态资源适配中的多目标冲突（如产量提升与碳减排矛盾），制约着数据驱动决策的精度与效率；在智能农机领域，非结构化环境下机器人的动态避障与柔性抓取、人机协作中的感知不对称与信任失衡，以及农田多源干扰（如气象突变、通信时延）导致的控制失稳等问题，阻碍着装备的自主作业能力与系统鲁棒性。研究表明，突破上述挑战需构建跨学科理论体系：在精准农业中，通过农业语义编码机制、多模态特征融合算法及动态多目标优化模型，实现数据“去噪-融合-增值”全流程优化与资源高效配置；在智能农机领域，针对人机协作中感知不对称、信任失衡及控制权模糊等核心冲突问题，通过构建跨模态意图互译系统与动态权责分配机制，实现人机协同决策的高效融合, 此外借助多模态感知与强化学习提升机器人环境适应性，通过人机意图互译机制与鲁棒控制策略（如 H∞ 与滑模控制融合）解决协作冲突与干扰抑制问题。本文提出的“干扰建模-协同感知-智能决策”技术框架，为智慧农业基础技术研发与产业升级提供了理论指引，对于推动农业所有要素的数字化以及整条链路的智能化有着极为重要的意义。