这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在农业害虫生物防治（BC）领域的革新作用，重点探讨了机器学习（ML）、计算机视觉和物联网（IoT）技术如何优化天敌昆虫（NEs）的规模化生产、质量控制和精准释放策略，为减少化学农药依赖提供可持续解决方案。
现代农业正面临害虫威胁与化学农药滥用的双重挑战。生物防治（Biological Control, BC）通过释放天敌昆虫（Natural Enemies, NEs）如赤眼蜂（Trichogramma）和草蛉（Chrysoperla）控制害虫，但其规模化生产存在成本高、劳动密集和质量不稳定等瓶颈。人工智能（AI）技术的介入正颠覆传统生产模式——机器学习（ML）算法优化饲养环境参数，计算机视觉实时监测昆虫健康状态，无人机（UAV）实现精准投放，形成闭环智能管理体系。
生产1百万头赤眼蜂需10-12天，成本高达20-40欧元，其中60%来自宿主卵培育。半人工饲料虽降低成本，但易导致后代繁殖力下降。此外，实验室与田间环境的差异使部分天敌（如孟氏隐唇瓢虫Cryptolaemus montrouzieri）适应性不足。AI通过动态调控温度、湿度和光照周期，使Phytoseiulus persimilis捕食螨的死亡率降低40%，羽化率提升25%。
Manna Insect公司的MIND系统通过IoT传感器集群调控CO2和光周期，其黑水虻（BSF）养殖技术可迁移至天敌生产。随机森林模型动态调整Trichogramma的蛋白-碳水化合物饲料配比，幼虫存活率显著提高。
Zhan等开发的M45无人机（图4）投放赤眼蜂胶囊，覆盖率达99.3%，玉米螟校正寄生率达87.4%。AI预测模型整合气象与遥感数据，使Aphidius colemani蚜虫寄生蜂的释放时机误差缩减至8.61头/天。
数据碎片化制约模型训练——全球仅10%商用天敌有数字化饲养记录。欧盟地平线计划正推动区块链技术追溯昆虫供应链。中国团队提出的数字孪生技术可模拟田间释放效果，成本有望降低30-40%。
AI赋能的生物防治正在重塑农业生态格局：从基因筛选到无人机集群作业，技术闭环使每公顷防治成本下降20-30美元。随着Omma AI等模块化系统的普及，天敌昆虫或将像活体农药般实现按需定制，为全球减药目标提供关键技术支撑。