Цифровая трансформация агропромышленного комплекса (АПК) в рамках парадигмы «Индустрия 4.0» невозможна без широкого внедрения технологий искусственного интеллекта. Несмотря на появление подхода «Умное земледелие» и концепции «Сельское хозяйство 5.0», внедрение технологий искусственного интеллекта в АПК носит фрагментарный характер, а их масштабирование затруднено в связи с методологическими, техническими и организационными барьерами. Целью исследований является обзор существующих подходов интеллектуализации технологического оборудования АПК, оценки применимости и перспективности подходов, а также ограничений, препятствующих массовому практическому использованию. Проведен анализ отечественных и зарубежных публикаций, раскрывающих понятия «автоматизация», «цифровизация» и «интеллектуализация» в АПК. С использованием конвергентного подхода проведено когнитивно-семантическое исследование известных подходов применения интеллектуализации в АПК. В результате обзора выделены основные барьеры масштабирования технологий интеллектуализации: отсутствие единого формализованного подхода к внедрению систем интеллектуализации; высокие первоначальные инвестиции, ключевая ставка и налоговая нагрузка; отсутствие единых стандартов данных; закрытость программных решений производителей техники; проблема совместимости оборудования; зависимость от импорта; недостаточная развитость отечественных IT-решений для АПК; нехватка специалистов с междисциплинарными компетенциями. Преодоление выявленных барьеров будет способствовать успешной цифровой трансформации АПК. Разработанная модель хайп-цикла Гартнера, визуализирующая этапы развития технологий интеллектуализации в АПК в ближайшие 10 лет, показывает их стратегическую роль в глобальной продовольственной безопасности. Сделан вывод о необходимости локальной интеллектуализации элементов технологической системы на основе агентного моделирования и надсистемных решений для интеграции разрозненных элементов в единый контур управления. /The digital transformation of the agro-industrial sector within the “Industry 4.0” paradigm is impossible without the widespread adoption of artificial intelligence (AI) technologies. Despite the emergence of the “smart farming” approach and the “Agriculture 5.0” concept, the adoption of AI in agriculture remains fragmented due to methodological, technical, and organizational barriers. The study aims to review existing approaches to the intellectualization of agricultural machinery and equipment, evaluating their advantages, practical implementation, and scalability limitations. The authors conducted a bibliometric analysis and preformed terminological mapping of key concepts (“automation,” “digitalization,” “intellectualization”) across Russian and English scientific literature. Using a convergent cognitive-semantic approach, they have examined current intellectualization strategies in the agro-industrial sector. The review identified the main barriers to technology scaling, including the lack of a unified formalized approach to the implementation of intelligent systems; high initial investments, key interest rates, and tax burdens; the lack of unified data standards; the proprietary nature of software solutions from equipment manufacturers; equipment compatibility issues; import dependency; the underdevelopment of domestic IT solutions for the agro-industrial sector; and a shortage of specialists with interdisciplinary competencies. Overcoming these identified barriers will facilitate the successful digital transformation of the sector. A Gartner Hype Cycle model was developed to visualize the development stages of intellectualization technologies in the agro-industrial sector over the next 10 years, highlighting their strategic role in global food security. The study concludes that there is a need for local intellectualization of technological system elements based on agent-based modeling, along with supra-systemic solutions to integrate disparate elements into a unified control loop.

• ТЕХНИКА И ТЕХНОЛОГИИ АПК
• Количественная оценка поражения сахарной свеклы церкоспорозом на основе мультиспектральной съемки с БПЛА и сегментации методом U-Net
• С.Г. Мударисов1*, И.Р. Мифтахов2, И.М. Фархутдинов3
• Искусственный интеллект в управлении животноводческой фермой
• А.С. Дорохов1, В.В. Кирсанов2*, Р.А. Баишева3, С.В. Кирсанов4
• Интеллектуализация технологических систем агропромышленного комплекса: Индустрия 4.0
• И.В. Петухов1*, Л.А. Стешина2, И.С. Стешин3
• Использование нейронных сетей в технической эксплуатации самоходных машин
• Т.Е. Алушкин1*, М.Ю. Мещеряков2, А.В. Старцев3
• Анализ размерных характеристик семян кукурузы и подсолнечника
• А.Ю. Несмиян1*, А.Г. Арженовский2, В.И. Хижняк3, К.П. Дубина4
• К определению угла заточки лезвий ножей измельчителей кормов, работающих в условиях абразивного изнашивания
• Н.П. Аюгин1*, С.А. Яковлев2, А.С. Кузин3, И.А. Калашников4
• Методические особенности оценки профессиональных рисков трактористов-машинистов
• Ю.А. Широков1*, Р.Н. Егоров2, Н.А. Мочунова3, Г.Е. Митягин4
• ТЕХНИЧЕСКИЙ СЕРВИС В АПК
• Оценка точности и достоверности результатов приемо-сдаточных испытаний двигателей ЗМЗ
• О.А. Леонов1, Н.Ж. Шкаруба2*, Ю.Г. Вергазова3, Д.О. Леонов4
• Обоснование целесообразности замены аналоговых средств измерений цифровыми на ремонтных предприятиях
• П.В Голиницкий1*, У.Ю. Антонова2, Д.А. Пупкова3
• ЭЛЕКТРИФИКАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
• Идентификация сортов семян сои спектральным люминесцентным методом
• М.В. Беляков
• Применение на птицефабрике биоэнергетической установки в качестве нетрадиционного источника энергии
• В.Т. Водянников
• Актуальные направления применения искусственного интеллекта в сельских электрических сетях
• А.К. Букреева1*, А.В. Виноградова2, А.В. Букреев3, А.В. Виноградов4
• ТЕОРИЯ И МЕТОДИКА ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
• Персонализированные стратегии развития личностно-профессиональной зрелости будущих специалистов агропромышленного комплекса
• Н.Б. Авалуева1*, Д.И. Михайлова2
• FARM MACHINERY AND TECHNOLOGIES
• Quantitative assessment of sugar beet Cercospora infection based on UAV multispectral imaging and U-Net segmentation
• S.G. Mudarisov1*, I.R. Miftakhov2, I.M. Farkhutdinov3
• Use of artificial intelligence for managing a livestock farm
• A.S. Dorokhov1, V.V. Kirsanov2*, R.A. Baisheva3, S.V. Kirsanov4
• Intellectualization of technological systems in agriculture: Industry 4.0
• I.V. Petukhov1*, L.A. Steshina2, I.S. Steshin3
• Use of neural networks in the technical operation of self-propelled machinery
• T.Е. Alushkin1*, M.Y. Meshcheryakov2, A.V. Startsev3
• Analysis of dimensional characteristics of maize and sunflower seeds
• A.Yu. Nesmiyan1*, A.G. Arzhenovskiy2, V.I. Khizhnyak3, K.P. Dubina4
• On determining the sharpening angle of knife blades used in feed grinders operating under conditions of abrasive wear
• N.P. Ayugin1*, S.A. Yakovlev2, A.S. Kuzin3, I.A. Kalashnikov4
• Methodological features of professional risk assessment of tractor drivers
• Yu.A. Shirokov1*, R.N. Egorov2, N.A. Mochunova3, G.E. Mityagin4
• TECHNICAL SERVICE IN AGRICULTURE
• Evaluation of the accuracy and reliability of the acceptance test results for ZMZ engines
• O.A. Leonov1, N.Zh. Shkaruba2*, Yu.G. Vergazova3, D.O. Leonov4
• Justification for the feasibility of replacing analog measuring instruments with digital ones at repair enterprises
• P.V. Golinitskiy1*, U.Yu. Antonova2, D.A. Pupkova3
• POWER SUPPLY AND AUTOMATION OF AGRICULTURAL PRODUCTION
• Identification of soybean seed varieties by spectral luminescence method
• M.V. Belyakov
• Application of a bioenergy plant as an alternative energy source at a poultry farm
• V.T. Vodyannikov
• Current applications of artificial intelligence in rural power grids
• A.K. Bukreeva1*, A.V. Vinogradova2, A.V. Bukreev3, A.V. Vinogradov4
• THEORY AND METHODOLOGY OF PROFESSIONAL EDUCATION
• Personalized strategies for developing personal and professional maturity of future specialists in the agro-industrial sector
• N.B. Avalueva1*, D.I. Mikhailova2