农药制剂研发迈入″AI+″时代：赋能配方设计、生产质控与精准施药

来源：《农药学学报》

作者：马晓旭; 曹立冬; 黄啟良; 曹冲（中国农业科学院植物保护研究所）

随着全球环保法规的日趋严格、农业现代化进程的加速推进，农药制剂行业正逐步向高效、环保、低毒、精准用药的方向发展。已有制剂需要优化配方和提升性能，新型农药功能化制剂（如微囊化和纳米化制剂）不断涌现，这些功能制剂在提高药效、降低环境污染、减少劳动力投入等方面展现出巨大潜力。然而，农药制剂性能提升和功能制剂的研发，仍需不断优化和提高设计策略以及创新技术途径，以满足现代农业生产的实际需求。 

当前功能制剂的设计面临效率低下、精准度不足及性能预测能力有限等瓶颈，获取测试数据往往依赖大量人力、物力和时间的投入。传统技术手段已难以适应现代制剂研发对高效性与精准性的双重需求，亟需引入创新理论与技术方法。 

人工智能（artificial intelligence，AI）技术的崛起为农药制剂研发带来了新的机遇。AI技术以其强大的数据处理能力、深度学习算法和模型优化功能，在医学药物研发与分子设计、配方筛选和药效预测等多方面得到了广泛的关注和应用，为农药制剂的研发提供了全新的思路和方法。本文将探讨AI技术在农药制剂研发中的应用现状，分析其如何助力农药制剂行业实现精细化、智能化发展，并对未来发展趋势进行展望，以期为农药制剂的创新研发提供有益参考。

1 农药制剂设计的加工目标与原则 

1.1.农药制剂设计的目标 

农药制剂设计的目标是实现有效、安全、经济、精简的协同发展，满足现代农业生产与环境保护的双重需求。 提升有效性是农药制剂设计的首要目标。通过优化制剂配方和工艺技术，能够实现对靶标有害生物的高效防治。安全性设计需降低农药毒理风险，控制其环境残留与迁移，保障生态安全与施药人员健康。经济性方面需兼顾原料与工艺成本，通过优化配方及流程提升市场竞争力，保障农民收益。精简化设计注重产品稳定性与储运便捷性，通过简化施用步骤提高作业效率、节约人力。 

1.2.农药制剂设计的加工原则 

农药制剂的设计是一个复杂的过程，遵循″经济-环保-高效″协同优化的基本原则，实现技术可行性与产业可持续性的统一。具体包括选用通用化低成本设备以降低生产与维护成本、提升利用率的设备经济化；以环境友好为导向减少有毒溶剂助剂使用及污染排放的工艺清洁化；建立快速精准质量检测体系、保障性能稳定与批次一致的质控快捷化；优化工艺流程与自动化水平、提高产能并减少浪费的生产高效化；通过节能设备与工艺优化降低能耗、减少碳足迹的节能低碳化。

2 农药制剂设计的传统方法 

农药制剂设计的核心在于配方组分之间的相互作用以及这些组分与加工工艺的协同适配。此外，该过程要求深入考量不同化学物质在分散界面上的化学性质差异。 

图1 农药制剂研发近年来发展趋势

如图1所示，农药制剂产业起源于20世纪中叶，该产业的发展历程可划分为三个关键阶段：初始阶段以作坊式生产模式为特征；第二阶段从20世纪70年代开始，逐渐以自动化与流线型生产模式为主；进入21世纪后，在大数据和AI技术的驱动下，智能化生产成为农药制剂生产的主要趋势。 

第一阶段，农药制剂的初始发展阶段。制剂研发大都采用″合成-筛选″的简单循环模式，通过不断的实验优化来找到合适的配方和工艺，制剂创新速度相对较慢，依赖于实验室的手动操作和简单的仪器设备。这种方法有两个主要缺点：1）需要大量资源且非常耗时；2）严重依赖于实验者的专业知识水平。此外，制剂往往较为通用，难以针对特定作物或病虫害精准防治。 

第二阶段，全球农药制剂产业取得了显著进展。制剂研发技术实现了跨越式进步，生产流程逐步向标准化、自动化方向革新。流线型的制剂生产模式逐渐替代传统的作坊式生产模式，成为的主要发展方向, 各类新兴制剂也不断被研发出来, 如悬浮剂和水分散粒剂等。 

第三阶段，农药制剂加工领域涌现出诸多的新兴技术。水乳剂、悬浮剂、水分散粒剂等环境友好型农药新剂型规模化应用，农药制剂领域的技术革新呈现出绿色化的发展特征。一系列大数据、AI技术和生物工程技术已逐步应用于制剂生产领域，通过开发智能算法，数字化控制加工过程。我国农药制剂产业也开始进入高速发展阶段, 农药制剂出口份额占比呈逐年攀升的势头，出口金额占比稳步提升，而原药出口数量呈逐年下降的趋势。 

3 人工智能在农药制剂设计中的应用 

传统农药制剂研发面临试错周期长、多参数优化难度大及经验依赖性强等瓶颈，随着农业智能化进程加速，人工智能技术以其卓越的数据处理与建模能力，成为突破产业升级瓶颈的核心驱动力，正逐步重塑农药制剂研发范式。通过AI技术驱动配方设计、生产过程优化及施药环节精准调控，不仅显著提升农药开发效率与精准性，更以数据赋能实现成本控制、质量控制与环境保护，为农药制剂的高效化、绿色化与精准化提供了革新路径。以下从配方智能设计、生产智能管控、施药智能优化展开论述。

3.1. AI技术驱动配方设计 

在研发过程中，通过整合历史配方数据、物化参数及实验结果，机器学习算法可快速筛选配方，识别出与特定农药活性成分相匹配的助剂，显著缩短传统试错周期。Cao 等人报告了一种结合机器学习分类算法和Thompson采样高效多目标优化（TSEMO）算法的方法，TSEMO算法基于贝叶斯优化框架，通过构建高斯过程概率模型动态预测稳定性、浊度、粘度和成本等关键参数间的权衡关系，实现了离散型目标（如相稳定性）与连续型目标（如粘度、浊度、原料价格）的协同优化。显著提升了复杂配方的优化效率，加速了配方液体产品的设计和上市时间。该程序在15个工作日内找到了9个符合要求的配方，配方为9270 mPa.s的均相配方，浊度值略高于200 NTU，这些配方在目标性能上优于基于人类经验的配方（图2a）。陶氏化学与微软机器学习团队合作，将AI技术和机器学习应用于定制聚氨酯产品的开发。他们建立的模型吸收了大量历史聚氨酯配方数据，用于指导新产品开发。利用机器学习整合多维度数据，建立″配方组成-性能指标″预测模型，解决传统试错中多参数耦合优化难题。未来需加强跨企业数据共享（如建立行业级配方数据库），以提升模型泛化能力。 

图2 智能算法驱动的自动化实验优化与发现

（a）使用机器学习DoE驱动的机器人实验优化配方。（b）左侧显示，与随机实验相比，好奇心算法（curiosity algorithm，CA）在相同的实验预算内显著提高了探索行为空间的百分比，并发现了更多稀有和有趣的液滴行为；右侧表明，CA机器人能够检测到微小的温度变化对液滴行为产生的显著影响，而随机实验则无法显著观察到这种差异

高通量机器人结合自主学习算法，实现 ″实验设计-执行-分析″ 闭环，解决人工实验通量低、创新发现能力不足的问题。Camilla等人与研究AI技术与深度学习的软件公司合作，使得实验数量大幅增加，更高效地创新新的活性成分，从而在更短的时间内获得更多有用信息，提高研发效率。人们通常一天可以制作2-3个样品配方，使用该系统可以制作2到300个。Grizou等人的研究则展示了化学机器人配备的好奇心算法（curiosity algorithm，CA）的自助发现潜力。如图2b所示，利用该算法能够高效探索复杂化学系统可能展现的状态，无需明确的优化目标，可以开放式探索配方。好奇心算法的应用可以在有限的实验预算下更有效地进行实验，从而有助于农药制剂开发中的新发现，并可能为配方化学领域带来潜在的应用。

AI技术在农药制剂设计中的应用正逐步实现从理论探索到工业应用的跨越。诸多软件研发公司通过优化算法以及与实验设计、化学信息学结合等方式，显著降低了制剂研发的试错成本。还通过实时反馈与自适应调整机制，使制剂开发摆脱了对海量实验数据的依赖，为制剂研发行业提供了高效智能的技术支持。通过AI技术可以高效分析数据，Ben Pellegrini等人基于机器学习算法与实验设计的深度融合，开发出智能化制剂优化平台。该平台通过分析大量历史配方数据与实验参数，能够比传统方法快10倍的识别出配方组合。AlánAspuru-Guzik实验室的研究人员则将自动化实验与化学信息学和物理学结合，通过AI技术预测助剂-活性成分的相容性，优化制剂稳定性，为制剂设计提供了高效、精准的智能化工具。 

AI技术可以进一步优化算法，在低数据量下就可以开始进行运算。John Gabbert研究团队提出的适应性实验设计与机器学习模型聚焦实验效率提升，基于贝叶斯优化等算法开发的智能系统，可在替换配方原材料（如更换供应商、采用生物基替代品或更经济成分）时，通过整合历史数据构建先验模型，结合实时实验结果动态调整后续方案，在多参数优化空间中高效探索与原始配方性能/稳定性相当或更优的新组合，以迭代优化策略将产品开发所需实验次数减少25%-80%，精准解决原料替换场景下″性能保持″与″成本控制″的协同优化难题。针对新活性成分、小众作物制剂等数据稀缺场景，利用迁移学习、贝叶斯优化等技术降低对海量数据的依赖。

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3.2. AI技术赋能自动化生产与质控 

在农药制剂生产阶段，AI技术的应用实现了生产过程的智能化监控与管理。高通量实验室配方机器人的应用已经超过了15年，它能够实时收集生产线上的关键数据（包括温度、压力和流量等），及时识别出潜在的问题，并自动调整相关参数，保障了生产的连续性和产品质量的稳定性。这些机器人通常是可定制、模块化的，能够处理液体和固体原料，自动配制制剂并进行理化性能分析。 

英国利物浦大学与Simon Longden的团队合作建立了″机器材料创新工厂″，共同开发了一套自动化配方开发平台。它由30个可更换的机器人和多达36个配方容器组成。每个配方容器都配备了一个搅拌系统，转速高达6000 r/min，温度控制精确。它们还包括液体和重量法固体处理、高粘度液体加样、高剪切均质化等多种配方相关的操作。Peter Beaucage和Tyler Martin则使用先进的分析技术（图3），结合自动化液体制剂X射线和中子散射技术进行研究。凭借其模块化设计，允许将多达八个独立的自动化模块同时对接到主机器人平台中，以实现高吞吐量和互连的工作流程，同时独立进行多个工作流程。

图3 自主配方实验室（AFL）服务器架构示意图

在制剂生产的探索阶段，2007年巴斯夫公司就开始使用高通量技术，结合流体化学和实验设计，用于农药制剂开发、应用及优化。其配方机器人系统（图4a）可制备和表征大量样品，通过AI技术分析实验数据，为配方优化提供有力支持。在乳液或悬浮液等分散系统中，测试颗粒或液滴粒径尤为重要。此系统能够提供有关从毫米到纳米分布的信息，粘度、均匀性以及流变特性等关键参数，并且可以在很短的时间内测试多种乳化剂，确定最佳组合。每个步骤和每个测量值都存储在中央数据库中，通过比较不同的测试系列，进一步挖掘数据。在2017年巴斯夫公司又引入了拥有1.75 petaflop计算能力的QURIOSITY超级计算机，进行与配方研发相关的建模和模拟，模拟表面活性剂-聚合物系统的界面稳定性，以预测和改善配方性能。超级计算机使用实验迭代次数更少的AI自优化算法加速配方开发，并优化配方性能。拜耳利用AI技术预测模型和机器人模拟真实环境，提高制剂配方的开发效率。公司开发了机器学习模型以预测产品的物理化学性质和稳定性以及生物功能特性，深入理解配方成分之间的相互作用。科迪华和富美实也在制剂开发中应用了机器人和自动化技术。

图4 配方开发中的自动化与高通量技术示例

 (a) 位于路德维希港的巴斯夫配方技术技术能力中心用于制备液体配方的机器人系统；(b) 高通量研究的示意图；(c) 乳液的高通量制备工艺概述, 展示了乳液分离程度分析的机器学习算法性能；(d) 混淆矩阵显示测试集的分类准确度，其中超过89%的图像被正确分类，输出各类别的示例图像；(e) 展示了24 h后的乳液状态。

在生产流程中，AI技术助力构建智能化自动化生产线体系。中国农化企业的钱炫舟等人建成的 ″黑灯工厂″，从原料投料到成品封装全程实现自动化，配备业内先进的分布式控制系统 (DCS) 自动化生产线，通过网络集成生产设备，实现实时监控与参数调节。以及制造执行系统（MES）信息控制系统，管理和监控制造过程，大幅提升生产效率与质量稳定性。通过数字化、智能化生产线的持续迭代，实现农药制剂生产的精准控制，并与巴斯夫、科迪华等国际巨头合作。房国荣等人打造的无人化生产线实现了从原料处理到成品包装的全流程自动化，打造了悬浮剂，微乳剂，颗粒剂，草甘膦水剂等多个智能加工生产线。例如，其全自动生产设备可将原本需要数十人的生产线精简至1-2人操作，部分产线甚至达到无人化运行水平。通过集成智能机器人、自动化输送系统及高精度控制系统，大幅提升生产效率并降低人工成本。欧阳文恒等人采用自动化原药生产设施及智能化仓储系统，实现制剂加工的自动化生产线覆盖，提升了生产效率与产品质量。房永生团队以智能运行管理与控制系统（OMC）为核心创建智能工厂，实现配方标准化，同时对不同生产单元部署一键自动控制程序，有效提升生产效率与产品质量。程序化手段使重复性工作频率降至最低，每月一键操作达1198次，操作频次降低超90%，日均减少2400次操作。

在产品质量检测中，AI技术利用图像识别和光谱分析等技术，能够高效且精确地完成产品各项指标的检测，如有效成分含量和粒子大小分布，从而提升了检测的效率和准确性。先正达公司早在2009年就引入了第一台配方机器人，用于测试农化液体配方，之后又推出了机器人 ARES，用于测试产品溶解度。陶氏化学的应用尤为引人注目，他们开发了高通量研发平台，使用自动化机器人配制制剂，并进行分析和数据采集（图4b）。通过结合实验设计和机器学习算法，陶氏能够快速评估乳液稳定性，并建立模型预测不同条件下的乳液性能（图4c）。使用定制的成像机器人捕获1 mL玻璃样品瓶的图像，该成像机器人在控制良好、均匀的照明条件下拍摄图像，这些照明条件随时间保持不变。这些照明条件允许对多个样本进行空间和时间比较。然后，这些图像由内部开发的机器学习算法进行分析，该算法基于对636个样本的训练集和158个样本的测试集评估。图4d显示了测试集的混淆矩阵以及24小时后每种已识别的色散状态的示例图像（图4e）。结果将大于89%的图像正确分类。该平台的自动测试包括溶解度、粘度、乳化稳定性、表面张力、泡沫、冻融稳定性、润湿性等多个参数，适用于乳油、水乳剂、微乳剂、悬浮剂等多种剂型的开发。Lin等人也使用机器学习方法在包含646个固体分散剂稳定性数据点的数据集上构建了固体分散剂物理稳定性预测模型，随机森林模型准确率达到近 83%。他们还开发了一种新的固体分散体配方预测平台：PharmSD。该平台高效的预测固体分散体的物理稳定性、溶解类型和溶解速率等。

国内外 AI 赋能自动化生产与质控的核心目标一致，通过智能化减少人工干预、提升效率与稳定性。国外凭借长期数据积累与跨行业技术迁移能力，在分子模拟、自主机器人等领域钻研，注重基础创新；国内则依托制造产业链优势，在无人化产线、成本优化方面深耕，注重应用落地。

3.3. AI技术助力精准施药决策 

除了配方筛选和工厂生产，AI技术还助力于农药制剂喷施环节的精准施药。农药制剂的研发重点之一是优化药液的物理化学特性，确保农药能高效沉积于靶标植物叶面。农药喷雾助剂则可以有效改善药液的性能，从而增强农药雾滴在靶标植物叶面的润湿性、铺展能力以及沉积性能。通过 AI 技术，可快速筛选和使用喷雾助剂，显著改善药液在植物表面的沉积性能。 

Du等人基于机器学习的多元线性回归模型，研究了常见的5种表面活性剂溶液在柑橘叶面的润湿性参数，研究表明扩散系数和接触角对雾滴的弹跳行为有重要的影响（图5a）。Cao等人基于课题组前期获得的农药药液理化性能对雾滴在小麦叶面动态沉积影响的实验数据，构建了基于农药药液理化性质预测雾滴沉积行为的数字化决策模型，模型在验证集上预测的准确率超过90%。研究明确了影响雾滴对靶沉积性能的关键因子，准确预测了农药药液在小麦叶片上的沉积性能。此外由于机器学习决策树模型可视化的优点，更适用于田间实际应用，为农药喷雾助剂的筛选和使用提供了理论指导和技术支持（图5b）。

图5 界面行为机制研究及其性能预测模型

(a) 润湿和影响行为之间的内在关系；(b) 农药药液性能预测雾滴沉积行为的数字化模型流程图

根据 Young-Laplace 方程，雾滴在叶面的铺展行为由表面张力、接触角等参数决定，而 AI 通过 QSPR 模型建立分子结构（如亲水基长度）与这些参数的定量关联，实现助剂性能的定向设计。研究表明，在农药喷雾助剂的筛选过程中，表面张力与临界胶束浓度是关键的物化指标。农药喷雾助剂作为一类功能化表面活性剂，其性能与其分子结构特征密切相关，定量结构-性质关系（Quantitative Structure-Property Relationships, QSPR）方法正是通过建立分子结构参数与理化性质间的数学模型，为快速预测分子特性提供了有效工具。这种基于分子结构的预测方法，能够显著提升新型喷雾助剂的研发效率。王正武研究团队针对30种非离子表面活性剂在临界胶束浓度下的测得的最低表面张力值构建了多元线性回归模型，选取了亲水基氧原子数、疏水部分Kier & Hall零级指数（KH0）以及量子化学计算获得的分子生成热、总能量、分子质量和偶极矩等参数。临界胶束浓度是评价表面活性剂时的关键因素，Katritzky等人构建了181种不同的阴离子表面活性剂的数据集，使用分子描述符对阴离子表面活性剂的临界胶束浓度进行QSPR研究，其中拓扑、溶剂化和电荷相关分子描述符相关性最强，构建的回归预测模型决定系数R2大于0.9。Boukelkal等人收集了593种不同类别的表面活性剂，包括阴离子、阳离子、非离子、两性离子和 Gemini 表面活性剂，利用QSPR模型建立其的分子结构与临界胶束浓度的负对数值之间的关系。其中支持向量机回归模型预测最准确，在整个数据集中达到决定系数R2达到 0.97。综上，基于QSPR模型的构效关系研究，为农药喷雾助剂的分子设计提供了理论指导，也为田间应用中调控药液润湿沉积性能奠定了科学基础。 

刁智华等人设计的一种基于小麦病害信息的精准配方施药机器人系统，包含工业相机、微距相机、PC机、配方池、精准施药控制器和施药喷头。该机器人在病害种类识别和配方配制方面优势显著，不仅对小麦病害种类的识别效果良好，还能依据病害严重程度精准给出配方，且系统适应性强、识别准确度高。此外孙少雄等人也发明了一种智能加药配方控制系统及控制方法。该系统包括信息采集模块、数据索引模块、配方数据库模块、智能配方学习模块和控制输出模块，通过智能学习修正标准数据，取代了人工药剂配比实验和传统加药计算方式。Ye等人研究报道生成式 AI 可以根据历史数据和环境参数帮助识别害虫、疾病和杂草的位置和严重程度，并选择最合适的杀虫剂，同时提供最佳剂量和使用时间。Pharne等人报道了一种搭载加速度计、陀螺仪传感器及Arduino系统的无人机，可精准定位飞行轨迹并动态调整喷洒参数，实现肥料与杀虫剂的均匀定量施放。其通过自动化作业大幅减少人力投入与作业时间，较传统方式提升了效率，同时降低农药漂移与环境污染风险。通过AI技术实现配方优化及精准施药，具有识别准确度高、配方精准、节省成本等优势。

3.4. AI 技术辅助绿色制剂开发 

在环境保护与农药减施政策背景下，传统农药制剂研发面临显著挑战。环境风险评估高度依赖的非靶标生物实验，且农药助剂的性能预测缺乏系统模型，导致低毒配方筛选周期长。AI技术通过数据驱动的建模方法，为绿色制剂开发提供了革新路径。 

AI技术可高效预测助剂的生态风险与环境归趋。例如，Du等利用分子动力学模拟结合机器学习，筛选农药佐剂结构并预测其毒性，发现具有较短亲水链的Triton X对斑马鱼毒性更高（图6a）。结果表明，亲水链相对较短的 TX 对斑马鱼具有高度毒性，LC₅₀为1.526 mg/L。此外，通过机器学习筛选生物标志物，并预测其他亲水链长度可能会影响斑马鱼的心脏健康。AI技术提供了一种先进的农药助剂筛选方法，可以提高农药的生物利用度，同时减少对环境的影响。 

图6 基于计算模拟的毒性预测模型 

 (a) 利用分子动力学模拟和机器学习筛选农药佐剂的结构并预测其毒性流程图；(b) 用于预测传统和衍生生物质溶剂对 斑马鱼生物模型毒性影响的 QSAR 模型

通过构建定量结构-活性关系（QSAR），可建立分子描述符（如疏水常数LogP、分子极化率）与毒性（如LC₅₀、EC₅₀）之间的数学模型，预测溶剂和助剂对斑马鱼、蜜蜂、藻类等非靶标生物的毒性。Zuriaga E等人对环境友好型绿色溶剂糠醛、乳酸盐和乙酰丙酸酯溶剂的毒性进行QSAR 分析，利用 Gaussian 03 软件获取 15 个分子描述符并结合Log P建模，经多变量回归确定 Log P、ELUMO 和热容（CV）为关键变量（图6b）。崔毅等人基于定量结构-活性相关性（QSAR）原理，研究了 27 种羧酸及其衍生化合物结构与其急性毒性 LC₅₀之间的内在定量关系。应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与 LC₅₀最为密切相关的五个参数作为分子描述符，得出影响羧酸及其衍生物急性毒性的主要结构特征为分子的大小及其空间效应等。

AI技术可以进一步整合制剂物化参数和环境介质特性的数据，构建多维度环境行为预测模型，实现对农药在复杂环境中归趋过程的动态模拟。研究表明，有机物的正辛醇/水分配系数(Kow)值与其水溶解度、生物富集系数以及沉积物、土壤的吸附系数都有很好的相关性，因此Kow 值是评价有机污染物环境行为和生物活性的一个重要的理化参数。但由于实验测定费时费力，不能满足化合物生态风险评价的标准，顾敬梓通过QSPR建立三嗪类除草剂和苯基脲类除草剂 Kow 值的预测模型，并对分配机理进行解释，解决了实验测定耗时费力的问题，为生态风险评价提供了高效工具。针对土壤吸附系数（Koc）这一环境风险关键参数，Shao等人基于964种非离子有机化合物的数据集，采用多元线性回归（MLR）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）等建模方法开发QSPR模型，其中LS-SVM模型性能最优（训练集R²=0.913，预测集R²=0.917），可精准模拟农药在土壤中的迁移转化规律。 

AI技术通过″分子结构-环境风险-配方优化″的跨尺度建模，降低了绿色助剂筛选周期，同时提升了环境风险评估的精准性。这一技术突破不仅降低了传统研发对动物实验的依赖，更通过数据驱动的″环境友好导向设计″，推动农药制剂从″经验试错″向″精准绿色制造″转型，为实现农药减施与生态安全的协同目标提供了核心技术支撑。

4 总结与展望 

AI技术在农药制剂研发中的应用正在引领一场深刻的变革。从分子设计、配方优化到生产过程的智能化，AI技术显著提升了研发效率、降低了成本，并推动了绿色环保型制剂的开发。通过机器学习算法，研究人员能够快速筛选活性成分、优化配方设计，并预测农药的环境行为与毒性效应。在制剂产业化层面，AI技术正推动传统″作坊式″生产向连续化、智能化制造转型。主流剂型的智能生产线已逐步普及，而高通量数据平台的引入进一步将AI技术的应用拓展至工艺优化、质量监控及三废管理环节。总体而言，AI技术已成为农药制剂研发与产业化的重要驱动力，为实现农业可持续发展提供了强有力的技术支持。 

未来，AI技术与农药制剂研发的深度融合将围绕以下方向展开： 

1）制剂生产过程的智能化与绿色化。AI技术将进一步融入农药制剂的生产过程，推动生产线的智能化与绿色化。未来，农药制剂工厂将实现系统化、规范化的总体布局设计，以防止交叉污染。连续化、自动化的清洁生产技术将在制剂车间得到广泛应用。 

2）数据驱动与跨界融合。高通量数据平台的普及将打通″实验室-生产线-田间应用″数据链，推动AI技术从单一场景应用向全产业链渗透。例如，通过整合制剂配方数据库、田间药效数据及环境监测信息，机器学习模型可精准预测区域病虫害抗性趋势，并动态优化制剂配方。 

3）智能制造的实现与在线控制技术。随着AI技术的普及，农药制剂生产将实现真正意义上的智能制造。通过传感器技术，物化指标（如pH、黏度、粒度和电导等）的在线控制将成为可能，显著提高生产过程的精确性与稳定性。AI导向的自动控制与仪器领域的技术革命，将为农药制剂生产提供更加高效、环保的解决方案。 

面对全球农业绿色转型与食品安全需求升级，中国农药制剂产业亟需以人工智能为核心引擎，推动″精准设计-智能生产-绿色应用″全链条创新。通过深度融合AI技术、自动化与新材料技术，有望突破农药制剂工艺优化及环境风险管控等关键瓶颈问题，最终实现从″跟跑″到″领跑″的跨越。然而，技术落地的挑战仍不容忽视——需兼顾前沿探索与产业化可行性，强化跨学科协作，完善标准，方能在智能制造浪潮中抢占先机，为全球农业可持续发展贡献中国方案。