光学点喷洒（OSS）技术是一种基于人工智能和传感器的精准农业解决方案，旨在通过精确识别目标区域（如杂草或特定作物）来减少农药使用量并降低环境影响。以下是其核心特点及应用情况：

传感器与AI识别OSS系统通常配备多通道传感器（如红/蓝光发射器），通过检测植物组织反射的特定波长（如叶绿素反射的独特光谱）区分杂草与作物或土壤。例如，荷兰Rometron公司的WEEDit系统利用红色激光技术，在喷洒臂每1米间隔处安装传感器，扫描地面并触发对应喷嘴。部分系统进一步结合超光谱或RGB相机及机器学习算法，实现“绿色到绿色”（GoG）喷洒——即在作物行间精准识别并处理杂草。

动态喷洒控制技术采用脉宽调制（PWM）等技术调节喷洒速率，根据车辆速度和杂草密度调整剂量。例如，WEEDit系统通过背景广播模式处理未检测到的小型杂草，同时对大型杂草进行低剂量喷洒，以优化成本与效果。

显著减少农药用量

案例显示，采用OSS后，化学药剂用量可减少65%-90%。例如，加拿大农场主Ray Wilkie使用WEEDit将草甘膦用量从每公顷160升降至40升，成本节省约80%。澳大利亚农场主Brendon Johns购买二手Weedseeker后，化学品成本降幅达90%。

全球范围看，PTx Trimble的技术每年为农民节省约6亿美元，并减少生态系统污染。

多场景适用性

可用于不同作物阶段（如预播种、苗期）和气候条件。例如，在北美因种子前喷洒窗口短，需依赖高精度控制；而在南半球长生长季中，可应对较大杂草。

支持多种模式切换：如全喷洒、点喷洒或组合模式（偏置喷洒），适应不同田间管理需求。

环境效益OSS将农药有效利用率从传统方法的1%大幅提升，同时减少对非目标生物（如传粉昆虫）的伤害，缓解生物多样性下降问题。

监管与标准化问题GoG喷洒技术虽已商业化，但仍面临最大残留限值（MRLs）等监管框架未明确的问题。

设备创新

新型组件如直接注射系统、远程喷嘴切换、多罐多臂设计正推动技术迭代，支持更复杂的剂量控制。

PTx Trimble计划在2025年推出自动驾驶车辆，通过自动关闭功能减少天气条件下的过度喷洒。

替代控制方式部分研究探索非化学方法，如激光除草（Carbon Robotics），未来可能与OSS结合使用。

PTx Trimble的光学点喷技术：通过AI相机检测杂草并精准施药，减少污染并为农民增收。

WEEDit系统：在澳大利亚、加拿大等地广泛应用，节省成本的同时降低环境负荷。

加拿大西部研究项目：验证WEED-IT点喷模式在旱地农场的有效性，表明其作为预播种除草的可行选择。

OSS技术通过精准识别与智能喷洒，在减少农药用量、保护生态环境及提升经济效益方面表现突出，但其推广仍需克服监管障碍与技术集成挑战。随着自动驾驶等配套技术的发展，其应用潜力将进一步释放。

光学点喷洒（OSS）技术的最新进展和创新主要集中在以下几个方面：

精准农业管理：光学点喷洒系统（OSS）是一种荷兰制造的喷洒系统，通过传感器扫描地面，识别植物并触发喷嘴，实现每平方米的精准喷洒。与传统的区域地图相比，OSS可以更精确地控制喷洒范围，提高效率和准确性。该技术已在澳大利亚、南美和北美等地广泛应用，并取得了显著的成本节约。

Green on Brown和Green on Green技术：Green on Brown（GoB）和Green on Green（GoG）是两种先进的光学点喷洒技术。GoB通过检测绿色植物与非绿色背景之间的差异来识别目标，而GoG则在作物内部检测杂草，将其与作物区分开来。这些技术已在澳大利亚商业化，并有望在北美市场推广。

WeEDit系统的应用：WeEDit系统由荷兰Rometron公司制造，已在澳大利亚和北美市场推广。该系统通过在喷洒臂上安装传感器，每间隔一米扫描地面，识别植物并触发喷嘴，实现精准喷洒。WeEDit系统使用脉宽调制（PWM）技术调整喷洒速率，提供背景广播喷洒率以应对未检测到的小杂草。该系统在加拿大和美国也有数百台设备在运行。

自动驾驶车辆解决方案：PTx Trimble正在开发自动驾驶车辆解决方案，以减少过度喷洒。这些车辆可以全天候运行，无需人工操作，适用于在不适宜条件下自动关闭喷洒装置的情况，如大风或降雨天气。

实时传感器和基于地图的系统：实时传感器和基于地图的系统是两种新兴的光学点喷洒技术。实时传感器依赖于机器学习和大量杂草图像数据库，而基于地图的系统则将地图拖到拖拉机上，然后将拖拉机导航到地图上的特定位置，激活喷嘴。

创新应用案例：在加拿大的萨斯喀彻温省，一位用户在错过前处理喷洒后，通过降低系统灵敏度并启用双模式功能，成功地对田地进行了低剂量的喷洒，以控制小杂草，然后对较大的杂草进行全剂量喷洒。

综上所述，光学点喷洒技术的最新进展和创新主要体现在精准农业管理、先进的检测技术（如GoB和GoG）、WeEDit系统的广泛应用、自动驾驶车辆解决方案以及实时传感器和基于地图的系统的开发。

OSS（Optimized Shrub System）技术在不同作物和气候条件下的应用效果如下：

西非萨赫勒地区：

OSS技术通过增加两种本地灌木（Gue撒雷吉尔森灌木和Poliit叶灌木）的密度，显著提高了土壤质量和作物产量。具体来说，OSS系统将灌木密度从每公顷200-300株增加到1500株，从而改善了土壤质量，增加了作物产量，并提高了土壤的生物炭含量。

北非地区：

在北非地区，OSS技术被用于开发适应性版本的ASAP（Agricultural Satellite-based Early Warning System），以支持作物进口和水资源管理决策。该系统利用地球观测数据，提供了作物和牧场条件的近实时信息，帮助减轻极端天气事件的影响，特别是干旱对小麦产量和弱势家庭粮食获取的负面影响。

中国西藏：

在西藏，OSS技术被用于研究土壤水分和温度对植物生产的影响。研究表明，OSS对植物干重有显著影响，而EOS（Enhanced Shrub System）对植物生产没有显著影响。这表明OSS在改善土壤条件和增加植物生产方面具有优势。

全球范围：

OSS技术在全球范围内被广泛应用于提高作物产量和质量。例如，在美国加州戴维斯市进行的番茄处理效果试验中，OSS计划独立计划产生了超过18%的额外产量。此外，OSS技术在其他作物如黄豆、绿豆、番茄、蓝莓等上的应用也显示出显著的产量和营养成分提升。

综上所述，OSS技术在不同作物和气候条件下均表现出良好的应用效果，特别是在提高土壤质量和作物产量方面。

监管框架对OSS（开源软件）技术的推广有显著影响，主要体现在以下几个方面：

合规性和法律风险：

监管框架要求OSS的使用必须遵守数据隐私法律、安全标准和频谱规定。这确保了OSS在电信等敏感领域的应用不会引发法律问题，同时建立了客户信任。

例如，欧盟网络弹性法案和NIS指令2等法规要求组织具备运营弹性、第三方风险管理以及主动漏洞管理能力。这些法规的实施增加了组织的合规负担，但同时也提高了OSS的安全性和可靠性。

技术与监管的协同作用：

监管框架的演变推动了OSS技术的发展。例如，AI、云计算、5G等技术的融合为OSS带来了新的机遇和挑战。监管框架需要适应这些技术进步，以确保OSS的可持续发展。

在ATM领域，欧洲空中航行控制委员会（EUROCORE）被建议作为监管机构，负责监控和引导OSS的演变。这种监管角色的设定有助于确保OSS在特定领域的合理使用和统一性。

供应链优化：

监管框架通过明确的产权和监管角色，促进了OSS在供应链中的应用。例如，在ATM领域，通过双许可模型，OSS产品可以与专有产品灵活集成，从而优化供应链效率。

这种监管框架不仅有助于提高供应链的效率，还能通过质量改进和社区贡献等方式增加供应链对OSS的总体价值。

创新与包容性：

监管框架支持OSS在创新中的应用，特别是在AI领域。开源软件模型允许公共源代码的传播，使用户能够访问、修改和改进现有软件，这对于AI开发至关重要。

在非洲，开源软件模型有助于解决基础设施挑战，如医疗成像实践中的应用，从而提高AI在医疗保健和教育等领域的可访问性和有效性。

透明度和问责制：

监管框架通过确保透明度和问责制，增强了OSS的可信度。例如，通过定期审查OSS依赖关系，组织可以证明其合规性。

这种透明度和问责制不仅有助于保护消费者和维护市场秩序，还能促进OSS社区的健康发展。

综上所述，监管框架对OSS技术的推广具有多方面的影响，包括确保合规性和法律风险、促进技术与监管的协同作用、优化供应链、支持创新和包容性以及增强透明度和问责制。

根据我搜索到的资料，OSS技术中的最大残留限值（MRLs）问题可以通过以下几种方法解决：

降低MRLs至定量限或建议替代MRLs：根据证据，欧洲食品安全局（EFSA）建议将某些化合物的MRLs降低至定量限或建议替代MRLs。例如，对于芬普尼，EFSA建议将其MRLs降低至定量限或建议替代MRLs，以减少对人类健康和环境的潜在风险。

使用替代化合物：在某些情况下，可以考虑使用替代化合物来替代具有较高MRLs的化合物。例如，对于氯吡苯吡，EFSA建议在洋葱、大蒜和甜菜中使用拉莫司汀作为替代化合物。

优化生产过程：通过优化生产过程，减少有害物质的生成和残留。例如，通过改进生产工艺，减少农药的使用量，从而降低最终产品中的残留量。

加强监管和检测：加强对农产品的监管和检测，确保其符合MRLs标准。例如，通过定期检测和监控，确保农产品中的残留物不超过规定的限量。

公众教育和宣传：通过公众教育和宣传，提高消费者对食品安全和健康的认识，鼓励他们选择符合安全标准的农产品。

国际合作和标准协调：加强国际合作，协调不同国家和地区之间的MRLs标准，确保全球范围内的食品安全和健康。

OSS（光学点喷）技术与激光除草技术的结合应用案例主要体现在以下几个方面：

PTx Trimble的OSS技术：PTx Trimble公司开发了一种名为“Green-on-Green OSS”的技术，该技术使用人工智能（AI）驱动的摄像头检测活动作物田中的杂草，并通过精准的化学喷洒来控制杂草。这种技术的升级版能够更精确地识别和处理杂草，同时减少对作物的伤害。

Carbon Robotics的激光除草机：Carbon Robotics公司开发了一种激光除草机，该机器在2024年10月前已筹集了1.28亿美元。这种机器利用激光技术精确识别和清除杂草，避免了化学除草剂的使用，从而减少了对环境的影响。

Futonics的激光除草技术：Futonics公司开发了一种高功率光纤激光器，使用2微米波长和专利光学技术，能够精准锁定杂草并进行高效清除。这种技术不仅提高了除草效率，还减少了对化学药剂的依赖，特别适用于电池驱动的机器人和室内环境。

AquaTill的水射流除草技术：AquaTill公司开发了一种高压水射流系统，可以精确瞄准并清除杂草。这种技术结合了水射流和化学除草剂，能够有效控制杂草生长，同时减少对土壤和作物的损害。

AI与激光技术的结合：AI技术与激光技术的结合正在逐步改变传统农业。通过机器视觉、无人驾驶技术和激光技术，可以实现精准物理除草，不仅提高了效率，还减少了对环境的影响。这种结合不仅在成本上优于传统的化学除草剂，还在安全性和环保性方面具有显著优势。