作者：
毛克彪：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室，宁夏大学 电子与电气工程学院，maokebiao@caas.cn
代旺：宁夏大学 电子与电气工程学院
郭中华：宁夏大学 电子与电气工程学院
孙学宏：宁夏大学 电子与电气工程学院
肖柳瑞：宁夏大学 电子与电气工程学院
摘要：
人工智能（AI）中知识蒸馏（KD）技术通过构建师生框架实现模型轻量化，成为解决深度学习性能与效率瓶颈的关键技术。本文从算法原理演进的视角，系统解析知识蒸馏的理论框架，将知识迁移路径归纳为基于响应、特征、关系及结构四类范式，并构建动态与静态知识蒸馏方法的对比评估体系。我们深入探讨了跨模态特征对齐、自适应蒸馏架构及多教师协同验证等创新机制，同时剖析渐进式知识迁移与对抗蒸馏等融合策略。通过计算机视觉与自然语言处理领域的实证分析，评估了该技术在图像分类、语义分割及文本生成等场景中的实用性。特别地，我们强调了知识蒸馏在农业与地学领域的潜力，例如在资源受限环境下的精准农业和地理空间分析中实现高效部署。研究发现当前模型普遍存在知识选择机制模糊、理论解释性不足等瓶颈问题。据此，我们探讨了自动化蒸馏系统与多模态知识融合等前沿方向的可行性，为边缘智能部署及隐私计算提供了新的技术路径，尤其适用于农业智能化与地学研究。
论文引用:
毛克彪, 代旺, 郭中华, 孙学宏, 肖柳瑞. AI知识蒸馏技术演进与应用综述[J]. 农业大数据学报, 2025, 7(2): 144-154.
MAO KeBiao, DAI Wang, GUO ZhongHua, SUN XueHong, XIAO LiuRui. A Review of the Evolution and Applications of AI Knowledge Distillation Technology[J]. Journal of Agricultural Big Data, 2025, 7(2): 144-154.