以下参考文献覆盖人工智能农业应用的技术路径、落地场景、产业价值、风险规制等多个研究维度，著录格式符合学术规范，可适配学术研究、产业调研等不同使用需求：
### 一、中文核心期刊类
[1] 赵春江,杨贵军,王成. 人工智能在农业中的应用研究进展与展望[J]. 智慧农业(中英文),2020,2(1):1-18.
[2] 李道亮,杨昊. 农业人工智能技术发展现状与趋势[J]. 农业机械学报,2021,52(12):1-18.
[3] 张领先,李云霞,李鑫星. 计算机视觉技术在作物病虫害识别中的应用研究进展[J]. 农业工程学报,2020,36(10):1-17.
[4] 王纪华,董大明,彭彦昆. 人工智能赋能农产品质量安全管控：进展与展望[J]. 中国农业科学,2022,55(8):1593-1608.
### 二、外文核心期刊类
[5] Kamilaris A, Prenafeta-Boldú F X. Deep learning in agriculture: A survey[J]. *Computers and Electronics in Agriculture*, 2018, 147:70-90.
[6] Liakos K G, Busato P, Moshou D, et al. Machine learning in agriculture: A review[J]. *Sensors*, 2018, 18(8):2674.
[7] Zhang S, Wang H, Li S, et al. Crop pest recognition in natural scenes using convolutional neural network with attention mechanism[J]. *Expert Systems with Applications*, 2023, 213:119247.
[8] van Evert F K, Saitoh T, Kuwahara M, et al. Artificial intelligence for sustainable agriculture: A systematic review and research agenda[J]. *Journal of Cleaner Production*, 2024, 431:139826.
### 三、学位论文类
[9] 杨昊. 面向大田作物种植的农业人工智能关键技术研究[D]. 北京:中国农业大学,2022.
[10] 刘浩然. 基于深度学习的设施农业环境智能调控方法研究[D]. 杭州:浙江大学,2023.
[11] 张萌. 人工智能技术采纳对农户生产效率的影响研究[D]. 南京:南京农业大学,2023.
### 四、行业报告类
[12] 农业农村部信息中心. 中国农业人工智能发展报告(2023)[R]. 北京:农业农村部信息中心,2023.
[13] 中国人工智能产业发展联盟. 人工智能+农业应用白皮书(2022年)[R]. 北京:中国人工智能产业发展联盟,2022.
[14] 麦肯锡全球研究院. 人工智能在全球农业中的价值释放报告[R]. 纽约:麦肯锡,2024.

> 备注：上述文献覆盖技术研发、场景落地、产业经济、政策导向等多个方向，研究者可根据自身细分领域（如AI育种、智慧畜牧、农机自动驾驶等）进一步定向检索补充对应参考文献。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。