问题——病虫害防治“靠经验、靠猛药”的老路亟待改变。
肥西县严店镇的种植户张伟谈起过去的防虫方式直言：大型机械全域喷施虽省事，却常常“不分轻重一锅端”，农药雾气笼罩田块、用药量难以精确控制，残留与成本随之上升。
更现实的是，复垦后的部分地块土壤基础偏弱，过量用药不仅难以稳产，还可能加重土壤负担，形成“产量不高、投入不低”的循环。
原因——信息不足与技术供给不匹配，使防治窗口容易被错过。
调研中，青年师生发现不少农户仍以目测和经验判断虫情，往往难以在虫口快速增长前做出响应；而机械化作业追求效率，容易形成“统一喷、反复喷”的惯性。
病虫害具有强季节性、强区域性特点，同样的作物在不同地块、不同生育期面对的虫种与发生量差异明显，缺少可靠的虫情数据，精准治理就难以落地。
影响——盲目用药带来多重代价，制约农业可持续发展。
一方面，药剂使用过多导致防治成本抬升，农户对收益预期更趋谨慎；另一方面，土壤生态和田间生物多样性受到冲击，益虫被误伤后，害虫反而可能出现反复甚至抗性增强，形成“越治越难治”的隐患。
对高标准农田而言，设施完善并不等于管理精细，缺乏数字化、智能化支撑，投入产出效益难以充分释放。
对策——从“识虫”入手，以数据驱动绿色防控。
安庆师范大学智慧农业团队选择以“治虫”这一农业痛点为切口，搭建“高校研发+企业工程化+基地示范化”的协同链条，把实验室的算法模型与田间设备深度耦合，推动“先测报、再决策、后治理”。
团队核心成员方圆回忆，第一次下田看到喷药机械作业，整片田被雾气覆盖，促使她思考“能否先弄清田里到底有什么虫、多少虫”。
为提升识别精度，她从图谱学习到标本观察，再到田间采集活体数据，围绕翅纹、触角等关键特征完善训练样本，使模型对常见害虫的识别能力持续提升。
在应用端，团队研发的智能虫情测报灯承担起“虫情侦察”功能：夜间通过特定波长诱虫，捕获后自动拍照并上传数据，算法快速识别虫种与数量，生成更具针对性的虫情报告。
基于测报结果，再配套推荐性诱捕器等绿色防治设备——诱捕器内置人工合成的性信息素，能够针对特定害虫习性实施诱杀，尽量减少对益虫的影响，从源头降低虫口密度。
该路径在安庆市大观区皖河农场等地先行试点，并逐步在更大范围的田块推广验证。
推广过程中，团队把“技术可用”与“农户会用”同时作为目标。
面对“设备会不会比老经验可靠”“电费值不值”等疑问，团队成员驻点示范，开展对照记录：一边以设备数据形成虫情曲线，一边进行人工观测核验，让农户看得见差异、算得清账。
通过培训和简化操作流程，减少学习成本，增强农户对“按需防治、少打药也能控虫”的信心。
前景——以绿色防控为抓手，推动田间管理向智能化、精细化迈进。
业内普遍认为，病虫害防治正从“以药为主”转向“监测预警+综合治理”。
随着农业知识库、虫情模型与田间物联设备进一步融合，未来可在特定地块实现更精细的防治阈值管理：虫情未达阈值以物理、生物措施为主，达到阈值再实施精准用药，逐步形成可复制、可推广的减药增效模式。
对基层而言，这不仅是装备更新，更是生产方式的优化：用数据提升决策质量，用绿色技术守住生态底线，用协同创新打通科技落地“最后一公里”。
安庆师范大学智慧农业团队的实践充分说明，高校科研工作者只有深入生产一线、聆听农民呼声、直面实际问题，才能做出真正有价值的科技创新。
从盲目全域喷药到精准科学防治，这不仅是农业生产方式的转变，更是传统农业向现代农业升级的生动缩影。
在乡村振兴的新时代，这样的创新探索为我国农业现代化指明了方向，也为更多高校服务"三农"提供了有益借鉴。
当科技创新真正扎根田间地头，农业发展就能收获更加稳定而可持续的增长动力。