日本十大農業技術新聞係由嚴選 2023 年度這一年來民間企業、大學、公立試驗研究機關與國立研究開發法人所發表的農林水產相關研發成果,透過加盟會員(農業相關刊物等 30 個單位)以內容卓越度與社會關注度評選出十大農業技術新聞。

日本筑波大學的研究員人以在咖啡豆、葫蘆巴和日本蘿蔔等植物中發現的天然生物鹼化合物葫蘆巴鹼進行研究，結果顯示葫蘆巴鹼可以減少發炎反應，增加神經傳導物質釋放，進而改善學習和記憶功能。

BRIDGE計畫由日本內閣政府綜合科學技術創新會議（CSTI）統籌執行，作為研究開發與society5.0中間橋樑，主要積極推動擴大投資項目，期望增進公私部門合作的研究開發，並結合戰略性創新計畫（SIP），加速各政府部門推動執行。

日本農業面臨高齡化與從農者的減少， 造成嚴峻勞動力不足問題， 為了彌補人力問題，必須加速AI 農業技術開發與應用，促進新創產業的發展。

日本農林水產省公佈2022年度「食品科技新創商業模式」專案成果， 其計畫項目如下： 為消費者量身打造的營養方案：「AI 飲食」之商業模式示範計、來自食物原料的人造雞肉安全性評估、發酵後的植物材料 3D 列印護理食品之開發、友善環境和高附加價值的牡蠣智慧養殖大數據應用計畫、低過敏雞蛋：實現食品無障礙之社會應用、依照個人嗜好、健康狀態打造客製化炒菜機器人、應用昆蟲的新型有機廢棄物處理系統模組化之每單位面積生產力示範計畫。

由黃河科技大學與河南農業大學研究團隊利用來自各種感測器數據，廣泛研究監測平台和技術來完成複雜的監測過程，演算法、理論模型、應用程式和硬體開發等技術未來可用於定向作物、濕地、淡水區域及其複雜地形，對於農田碳排放監測提供貢獻。

由韓國國立農業科學院研究團隊進行將人工智慧和扁平扇形噴嘴安裝在無人機上，以評估其噴霧和害蟲防治性能，對水稻和大豆進行空中噴灑，測量覆蓋率和滲透率，分析作物產量以及病蟲害損失，為未來蟲害防治無人機噴灑系統做出貢獻。

由北京中國農業大學研究團隊進行從車輛模型建構和路徑追蹤演算法的開發和改進兩個方面對自動農用車的路徑追蹤策略進行了綜述，從準確性、穩定性、穩健性和缺點/優點方面探討了每種方法，定義農用車輛路徑追蹤控制領域的主要挑戰，並根據結果提出了未來方向。

由韓國電子技術研究院與西江大學研究團隊在相對較短的三個月內收集了九個感測器數據，考量韓國季節特徵長期資料收集和分析其存在局限性。根據收集到的數據進行了核密度估計分析、數據分析和相關熱圖分析，以AI與大數據進行預測來提高作物產力。