本系统性综述旨在梳理人工智能（Artificial Intelligence, AI）在森林作业工程研究领域中的应用现状。研究人员通过分析173篇精选学术文献，系统识别了该领域的主导AI技术、常用数据源、关键问题域、已证实的优势、持续存在的挑战及未来研究路径，全面阐释了AI在这一特定学科主题中的变革性作用。近期研究发现，自2017年以来，AI在该领域的应用呈现显著增长。机器学习（Machine Learning, ML），尤其是以卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）为代表的深度学习方法，常与卫星、无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）及激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）等遥感数据结合，发挥着关键作用。这些工具被应用于优化木材供应链、评估工效学风险，以及通过精确提取和更新道路与集材道网络来管理森林基础设施。此外，树种分类与三维森林重建等任务正日益应用于作业场景，特别是在单株择伐中规划集材道，并为选择最优采伐系统的决策支持系统（Decision Support Systems, DSS）提供数据支撑。AI为复杂的森林工程难题提供了更准确、高效的解决方案。然而，实际实施仍受限于AI的“黑箱”特性、模型在不同生态系统间的泛化能力较差，以及巨大的计算需求和数据集要求——这些因素通常与森林管理者的常规工作流程和预算不相容。未来的进展必须聚焦于可解释人工智能（Explainable AI, XAI）、外部验证、基准测试以及用户友好的边缘计算系统，以推动AI从理论研究转向实用的林业作业工具。这将进一步提升可持续森林管理与工程实践水平，并指导未来具有影响力研究与应用的开展。
引言
森林生态系统覆盖全球约31%的陆地面积，对地球健康至关重要，提供气候调节、生物多样性保护、水土保持等关键生态系统服务，并通过木材和非木质林产品产生社会经济收益。然而，气候变化引发的干扰（如风倒、干旱）、农业扩张与城市化驱动的毁林、入侵性病虫害以及不可持续的森林管理实践，使这些重要资源面临前所未有的压力。有效且可持续地管理这些复杂动态系统是全球当务之急。可持续管理的实施依赖于森林作业——这是管理目标与生态系统交汇的物理界面。因此，森林作业工程必须不断演进以应对现代林业日益增长的数据复杂性，这需要能够应对多方面挑战的创新监测、评估与决策方法。传统森林作业工程研究方法虽具基础性，但在规模、成本效益、数据采集与分析速度，以及处理整体生态系统理解所需的数据复杂性与体量方面常存在局限。人工智能（AI）已成为众多科学领域中变革性的技术范式，其广义定义为计算机系统模拟人类认知功能（如学习、问题解决与模式识别）的能力，为分析复杂数据、识别精细模式、做出准确预测及优化多流程提供了强大工具。在本综述语境中，森林作业涵盖人工林（或天然更新）、经营措施、恢复、采伐等相关森林管理活动，旨在协调经济需求与减少浪费和排放的根本目标，同时将环境影响降至最低；森林工程则是将工程原理与技术应用于森林相关活动的规划、设计、施工、运营与管理（包括采伐、道路建设、运输及整体资源管理），重点关注效率、安全性与环境可持续性。AI融入森林作业与工程，为克服传统局限提供了重要机遇，能够通过多样化的AI技术（如机器学习ML、计算机视觉CV、自然语言处理及优化算法），从卫星与无人机影像、LiDAR点云、地面传感器网络、数字化供应链运营记录乃至作业人员设备数据中挖掘新层次的理解。该领域的应用已涵盖提高森林清查精度、木材分类、自动化提取与更新林道网络、绘制集材道以监测土壤扰动、优化木材供应链、识别作业活动及高精度树种分类等方面。理解这一动态领域的研究范围、主流方法、实际成果与持续挑战，对于引导未来研究、促进创新及推动AI在可持续森林管理与作业中的实际应用至关重要。
材料与方法
本研究遵循《系统性综述和荟萃分析优先报告条目》（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA）指南开展系统性文献检索，检索数据库包括Scopus、Web of Science核心合集、IEEE Xplore、ACM Digital Library、PubMed及Google Scholar，时间跨度为2002年1月至2026年3月。检索策略采用布尔运算符组合计算算法与特定林业作业领域，主检索式为：(TITLE-ABS-KEY(“Artificial Intelligence” OR “Machine Learning” OR “Deep Learning” OR “Computer Vision” OR “Neural Network” OR “Expert System”) AND TITLE-ABS-KEY(“Forest Operations” OR “Forest Engineering” OR “Timber Harvesting” OR “Logging” OR “Wood Supply” OR “Silviculture”) AND TITLE-ABS-KEY(“Remote Sensing” OR “LiDAR” OR “UAV” OR “Routing” OR “Road Extraction” OR “Ergonomics” OR “Decision Support” OR “Supply Chain”))，并应用NOT运算符排除非作业类的生态与病理学主题（如“Wildfire”“Smoke”“Pest”“Disease”）。文献筛选分为去重初筛、标题与摘要筛选、全文评估三个阶段，纳入标准为：涉及AI或ML模型的应用、开发或概念讨论；针对严格意义上的森林作业与工程问题（如采伐规划、道路基础设施、供应链物流、工人安全）；以英文发表。排除标准包括：仅涉及通用森林清查、生态监测、森林病理学（病虫害）或野火探测的研究（除非明确关联作业决策）；社论、评论、书评、专利及非同行评审灰色文献；AI仅被边缘提及而未构成核心方法或发现的研究；无林业或农林复合成分 solely 聚焦农作物研究；无法获取全文的研究。最终纳入175篇文献，其中7篇为基础概念类文献，166篇为应用类文献，提取作者、年份、期刊、国家、任务类型、输入数据类型、算法、模型架构、参数调优、平台、问题类型、评估指标、成熟度、优势、局限及未来方向等信息，采用主题综合与分类法，按AI技术、应用域及数据源进行归类，并使用Python 3.12与PyCharm Community Edition 2025生成可视化结果。
结果
纳入的173篇应用类文献分析显示，AI在该领域应用活跃且多样。出版趋势显示，2017年起文献量显著增长，2020年达峰值（25篇），2022年后维持高位，2025年仍保持强劲上升轨迹，反映AI在作业林业中的加速采纳。地理分布上，美国（n=23）与中国（n=22）为主要贡献国，加拿大次之；欧洲国家合计约占30%，德国、西班牙、芬兰、英国及亚洲的韩国、印度均有显著产出，罗马尼亚在自动化监测、工效评估等领域形成研究集群；南美洲与大洋洲贡献逐步上升，非洲占比极低。主要应用域可分为八类：森林资源评估（占33%）与工效学/工人安全（占25%）为最成熟且文献量最大的领域。森林资源评估严格关联作业规划，涵盖基于无人机RGB、多光谱、高光谱影像及LiDAR三维点云的树种分类（常用ResNet、AlexNet、VGG16等CNN架构及支持向量机SVM、随机森林Random Forest），以及基于LiDAR与高分辨率影像的单木树冠 delineation、林分高度与密度估算、三维森林重建；AI还用于从卫星或航空影像自动提取林道，并结合物种分类与三维重建结果，为单株择伐中规划最优集材道、减少土壤压实与残留林分损伤，以及为选择适宜采伐系统的决策支持系统（DSS）提供关键输入。森林基础设施、采伐规划与采伐影响监测领域，CNN与U-Net架构结合LiDAR数据被用于林道检测与路面宽度估算（如ALSroads工具），深度学习模型结合UAV-LiDAR实现集材道分割与机械作业土壤扰动评估，机器学习用于多准则优化的自动化采伐规划，AI结合光学与雷达时序数据用于选择性采伐强度与采后结构退化监测；同时，AI被用于风倒、雪压等灾害评估以支持救助伐作业规划，并应用于木材缺陷（节子、裂纹）自动化分类以提升木材加工质量控制。森林作业、物流与工效学领域，AI结合离散事件仿真与运筹学技术优化木材运输与供应链风险管控，机器学习通过智能手机或可穿戴传感器数据监测作业人员活动与工效学风险（如基于OWAS方法的姿势分类），姿态估计与活动识别算法实现高精度作业识别，多模态传感器融合（加速度计、噪声剂量计、GNSS）使作业事件分类准确率可达91%~99.8%，大幅降低人工时间研究成本。主导AI技术中，CNN架构占38%，其次为SVM、随机森林、PointNet/PointNet++（用于三维点云处理）、线性规划（Linear Programming, LP）、动态规划（Dynamic Programming, DP）及离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）；主要数据源包括表格/GIS/文本数据（34%）、LiDAR/ALS/TLS/UAV-LiDAR（27%）、地面图像/视频（14%）、可穿戴/惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）传感器数据（12%）、无人机RGB/多光谱数据（8%）及卫星光学/合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）数据（5%）。跨域分析显示，木材质量与缺陷检测、森林基础设施与采伐的作业准备度最高（接近商业部署），工效学与工人安全虽文献量居第二，但多为实验室原型，野外验证与部署水平较低；森林资源评估模型成熟度较高，但跨站点泛化能力不足是主要瓶颈。
讨论
2017年后的文献增长与深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）普及及高分辨率数据（无人机、LiDAR、高光谱传感器）获取能力提升直接相关，2019—2022年的峰值对应AI在具体复杂林业任务（如林道检测、集材道分割、自动化采伐规划）中的应用突破，2022—2026年的最新研究显示，基于传感器的机器学习系统在缆索集材事件分类、锯机状态监测、除草作业事件分类及工人姿势评估中均达到近完美分类精度，标志该领域正从概念原型向可验证部署工具过渡。AI应用的核心优势包括：增强分类、检测与监测任务的准确性与精度；自动化劳动密集型任务（如影像解译、木材分级）以提升效率；具备大区域分析的可扩展性；结合遥感实现非侵入式监测以减少野外调查干扰；为可持续管理、采伐规划提供量化决策支持；催生智能手机实时工效风险评估、森林结构三维重建等此前无法实现的新应用；能更好捕捉森林生态系统的非线性动态。但广泛作业采纳仍面临多重障碍：高质量标注数据集获取成本高、样本量不足且类别不平衡；模型跨森林类型、地理区域与季节的泛化能力差；深度学习“黑箱”特性导致决策过程不透明，难以满足作业决策的问责与信任需求；计算硬件（GPU、云设施）与数据需求超出基层森林管理者能力；光学AI系统易受光照变化、天气、冠层遮挡影响；木材供应链中的数据孤岛阻碍实时物流优化。未来研究方向应聚焦：发展可解释AI（XAI）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）用于数据增强、强化学习用于适应性管理，以及领域专用大语言模型（如ForestGPT）；推进多源数据融合（光学、SAR、LiDAR、热红外、地面传感器、气候数据）；开发现场边缘计算与实时处理模型以支持陡坡采伐路由、工人安全预警等即时决策；提升模型泛化能力与域适应能力（如少样本学习、迁移学习）；构建大规模标准化林业数据集以促进基准测试；开发集成AI洞察的用户友好型决策支持系统（DSS）；关注公平性、问责制、透明度与社会影响的伦理议题；改进遮挡处理、细粒度树木结构分割及环境鲁棒性等具体技术问题。
结论
对173篇学术文献的系统性综述表明，AI对现代森林作业工程研究与实践的渗透正加速深化。AI已不再是小众技术，而是广泛应用于从支撑作业规划的森林资源评估、基础设施建设到供应链优化、工人安全保障、灾害影响管理及可持续资源管理全谱系问题的多样化工具包。机器学习（尤其是CNN等深度学习算法）与LiDAR、无人机、卫星等遥感数据流的结合，是推动该领域创新的主导力量；传统人工神经网络结合加速度计、GNSS、噪声剂量计等多模态传感器数据，在作业机械监测与工人姿势评估中也展现出卓越性能。AI在提升分类与检测精度、自动化复杂危险任务、处理大时空尺度数据及生成新型作业洞见方面的优势已被充分证实，可生成更精准的森林清查数据、优化采伐系统、提前识别土壤扰动、高效配置资源物流并改善工人安全条件。然而，AI全面融入森林作业工作流仍面临数据获取成本高、外部验证缺失、模型泛化能力有限，以及计算需求与现场管理者技术现实不匹配等挑战。未来需超越描述性研究，转向严格基准测试、轻量化边缘计算工具开发，并促进AI开发者与林业从业者的深度跨学科协作，使决策支持系统具备可及性、可解释性与作业可行性。随着实时监测、多模态数据融合、可解释AI及伦理考量的推进，AI有望在优化工程解决方案、保护生物多样性、缓解气候变化及保障全球森林资源长期健康、安全与生产力方面发挥更大作用，同时也要求森林工程师与技术人员掌握相关工具，以应对日益复杂的可持续森林管理需求。
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