在農業生產中，人工智慧助力農業生產精細化，從而促進農業提質增效。在種植領域，企業利用人工智慧對農作物生長情況及環境資料進行建模分析，為農業生產提供精準指導。在養殖領域，企業透過對畜禽多元化資料的採集與分析，實現精準養殖。

在農業服務中，人工智慧可緩解資訊不對稱導致的農產品供需失衡及農業融資難等問題。一方面，行業主管部門或企業運用人工智慧建立農產品價格走勢預測模型，指導農業生產主體動態調整產能，既可減少由於盲目生產導致的成本浪費，也能提升消費者滿意度。

總體而言，人工智慧在農業生產和服務環節都湧現出了一些融合應用的典型案例，為促進農業智慧化轉型升級提供了新思路。但這些融合應用目前主要處於探索和試點階段，融合模式仍需最佳化完善，應用範圍也有待逐步擴大。

中國人工智慧與農業領域深度融合面臨多重挑戰

大資料、人工智慧等技術在國外農業領域已形成了相對成熟的融合模式和較大範圍的應用。而中國雖然也出現了一些典型案例，但整體還處於起步階段，農業的數字化、網路化、智慧化轉型仍面臨諸多挑戰。

一是農村網路基礎設施薄弱。人工智慧在農業領域的融合應用對網路實時響應和海量資料積累有較高要求。但中國村級資訊化服務網路不夠健全，農業領域網路化水平還有待提升。據統計，中國農村地區網際網路普及率為36.5%，僅為城鎮地區的一半。

二是智慧化農業裝置供給水平不足。針對智慧農業裝置的專用晶片較為缺乏，而通用晶片在環境較差的農業現場非常容易發生損壞，進而導致農業智慧設施應用受阻。同時，由於農業場景複雜，農業智慧機器人等裝置在實際應用中存在效率不高、靈活度不夠等問題，智慧化裝置的效能還需要進一步提升。

三是農民應用人工智慧的意願和能力不夠。一方面，智慧化農業裝置的投資金額大、回收週期長，導致農民“不敢用”。另一方面，智慧化農業裝置的操作方式與傳統農業裝置差別較大，農民對智慧化裝置的操作能力不足，“不會用”也阻礙了農業的智慧化發展。

加快人工智慧與農業領域深度融合的建議

針對人工智慧與農業深度融合面臨的挑戰，行業主管部門應從基礎設施、技術供給、產業需求等多角度入手，全面促進人工智慧與農業領域的深度融合，探索現代農業高質量發展的有效路徑。

農民+人工智慧，協力合作，利用收集的糧食資料制定合理的管理決策，將自動化技術植入物管理。

農民+人工智慧，利用精準農業技術提高效率檢測作物和土壤健康狀況，並利用預測建模準確預測產量，透過人工智慧的力量，農民利用資料分析提高產量，減少支出。

農民+人工智慧，推動可持續農業實踐發展，惠及農業，消費者和我們的地球。

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人工智慧+農業的生產發展模式是智慧農業生產的重點內容，智慧農業的發展並不意味著農民失業，畢竟農業生產的大環境並不是一成不變，只是智慧農業的發展給農業生產帶來的更多的便來，提高了生產效率，但這同時要求農民要向現代新型農民進行轉變，具有掌控操作人工智慧工具的專業生產技能，才能跟上當前現代農業生產的發展。這方面做得比較突出的如慧雲等。

農業人工智慧可以理解為，在海量的農業樣本資料上，計算機透過建模、應用演算法、自主學習、資料延伸和擴充套件最後得出一套理論資料、實踐方案等的技術科學。

人工智慧在農業上有很廣的發展方向，例如:

1.智慧田間無人看管作業

智慧機器人可以根據溫溼度，光照，葉片情況等環境變化監測相關資料，指令作業裝置進行澆水、升降溫等一系列操作。

2.病蟲害智慧識別

通用上傳病蟲害照片到智慧雲平臺，雲平臺再透過大資料分析得出得的是什麼病害，給出具體解決方案。

3.智慧資料分析

雲平臺採集到的農作物生長變化，也會智慧評估農作物生長走勢，以及對其給出進行用肥、用藥的標準

4.智慧終端

農戶只需透過手機app對接智慧監控系統，實時檢視環境資料、生長情況等，保證全過程安全、生態種植，全天24小時提供資料分析。徹底形成“網際網路+農業”人工智慧模式。

農業的人工智慧無非就是將農田的資料整合一下。然後人工智慧來處理。大棚裡的溫度溼度，什麼時間要犁地了。就是這些

其實就是人工智慧怎麼去幫助農業，提高生產效率的問題。溫度、溼度、水分、土壤養分等農業的各個環節如果加入人工智慧系統，安置人工智慧感測器，不僅可以降低勞動力需求，還可以高效把控農業生產，並及時採取應對方案，以最低的成本獲取最大的收穫。機械化、自動化、智慧監控等未來將更多地運用到農業當中。不過也有人提出，從小農戶耕種到大規模種植，是需要首先解決的規模方面的問題。

人工智慧在農業方面的應用可謂前途不可限量。

[目前的狀況]

目前的技術發展態勢，至少可以在如下方面實現農業智慧化。

· 品種識別

就是透過農作物的一些內在和外表特徵識別出品種，從而知道這種作物的習性和生長週期。

. 溫溼度自動檢測

使用溫度計和溼度計可以檢測和自動調控密室條件下的農作物成長。這比人類控制要準確的多。

. 天氣監測和對應防護措施

透過人工智慧來檢測天氣變化，從而對農作物的生產環境進行自動防護。比如，適合通風是通風，適合接受Sunny時接受Sunny，反之亦然。

如果如此列舉下去的話，會有很多。

[後續發展]

那麼，未來的農業人工智慧有哪些發展潛力呢？

[人工智慧微型小型機器人]

這類機器人可以完全的杜絕農藥的使用，從而對現有的農業產業鏈產生巨大的衝擊。

.智慧蜜蜂

可以使用智慧蜜蜂對溫室條件下的花朵授粉。而且不需要很大的蜂群。這樣可以杜絕自然蜜蜂在農業生產中的不可控性。

.智慧青蛙

類似的，我們可以使用智慧青蛙，智慧鳥類控制病蟲害。這樣的話，生產出來的小麥，玉米，水果，蔬菜就不會有農藥殘留。

.智慧收割機

有了智慧收割機，可以設定水果的摘取引數，如成熟度，大小等等。從而實現定向而又準確的收割果實。

.智慧送貨器

有了智慧送貨器，只需要制定送貨引數比如，目的地，時間，數量，簽收人等等，智慧送貨器就會把客戶購買的農產品按時按量按質送達。

[小結]

上面只是列舉出了很少一些用途，大家都可以開動腦筋，集思廣益，總之，人工智慧在農業方面的作用，無論現在還是將來都是可以大展身手的。

農業人工智慧涉及面很廣，諸如大棚溫溼度自動控制系統，養殖廠水質自動調節系統，機械化採摘裝置，全自動化農藥噴灑機，光照自動調節裝置，全自動餵食系統。。。。。。等等。

到目前為止，農業技術最大的發展是感測器連線和物聯網。在數字轉型中成功的農業生產正在變成一場數字遊戲。在農業技術的幫助下，聯網農民開始共享資料，並在輸入、效率和操作流程方面進行改進，這在很大程度上得益於人工智慧驅動的感測器。這些感測器可以是地面的、空中的或基於機器的，它們都具有巨大的農業生產潛力。

例如，在地面上，感測器可以監測植物、土壤、動物健康和天氣情況。他們可以決定在什麼地方種植產量最高，以及種植多少可以防止浪費。在空中，無人機和衛星可以監測作物的健康狀況和病蟲害，防止作物在收穫季節突然減產。可以使農作物增產及提升質量。農業裝置還可以獲取預期作物產量的資料。例如，高速種植裝置可以提供作物產量和收穫產量的“已種植”估計值，使農民能夠對銷售預測、過剩和短缺進行計劃。還不止這些:機器人收割裝置甚至可以使用人工智慧在合適的時間採摘成熟的水果和蔬菜，節省時間、人力和浪費。

幫助農民決定在最佳的種植地域，最佳的收割時期。它們甚至可以幫助農民從中央控制中心遠端管理裝置，從而提高時間效率。透過使用人工智慧感測器採集的資料，從廣播噴灑轉向定向噴灑，可以將除草劑的使用量減少90%。減少除草劑對我們人類和地球都有好處。顯然，農業的數字化轉型不僅有利於糧食生產，也有利於地球的健康。

人工智慧中的影象識別將提高無人機檢測病蟲害和農作物損害的能力。它將使農民比以往任何時候都能更快更準確地監測他們的耕地面積，並隨著時間的推移瞭解害蟲的模式。

現在農業機械已經在很多作物收穫環節進行應用。例如甘蔗收穫、土豆和花生的收穫，青飼收割、牧草收割打捆和大豆的收穫。對於不同收穫物件，人工智慧可以自動調節引數，例如收穫土豆、花生等地下作物時，要及時調整入土深度，保證收穫乾淨。人工智慧還可以透過演算法給出各種最最佳化的方案，比如根據土壤環境狀況，結合市場行情預測，從而給出當年該地適合種玉米還是大豆。人工智慧技術在農業領域中的應用實現精準農業，精準農業是現代農業發展的新方向，它需要依靠計算機視覺、機器學習和智慧裝置來提高作物產量，並降低人工勞動力的投入，減少農藥、水和肥料的浪費。

農業機械可以實現耕種播收以及植保的現代化農業生產，加入了人工智慧的農業機械可以實現智慧耕種播收及植保。

農機自動駕駛技術的應用實現自動耕地和收割

農機自動駕駛是指拖拉機、收穫機透過感知、定位技術實現作業環境、位置感知，利用路徑規劃技術及液壓控制技術，實現農機按規劃軌跡自主行駛。農機自動駕駛有助於減少人工勞動成本、提高作業精準性和提升作業效率。當前農機自動駕駛多采用導航定位的方式，實現全域性路徑規劃、自動駕駛。一方面可在衛星導航的基礎上，利用視覺結合神經網路深度學習，實現對區域性環境的狀態解析，對障礙物進行識別、檢測，進而實現全域性及區域性多維度環境感知。另一方面可以根據地貌和土地材質進行耕深的自動調節。Kinze大型農機企業早在2012年就參考Google的自駕系統打造出自動農耕機、收割機，只要在耕作時把會遇到的狀況與田地資訊一同輸入GPS系統，拖拉機會根據GPS系統紀錄指示行駛，依循前方進行紅外線掃射，以避免撞上障礙物。

精準播種技術應用

精準播種是指在播種過程中，確保種子與種子之間有合理的間距，適宜的播量。進而確保作物最大化攝取Sunny、水分和礦物質，充分利用土地等資源，保證作物產量。當前，播種機多為純機械式結構，其工作方式為按一定時間間隔排出種子，進而實現種子間距一致。排出種子的時間間隔可根據拖拉機行走的速度設定，但機械作業的不穩定性，存在單次排不出種子或單次排出多個種子的問題。因此，可在播種機上加裝攝像頭，利用神經網路對種子拋灑過程進行分析，實時記錄，標識未播、多播種子的位置或編號，替代人工識別方式，減少勞動成本。智慧播種機器人還可以透過探測裝置獲取土壤資訊，然後透過演算法得出最最佳化的播種密度並且自動播種。

收穫機械的智慧應用

穀物收穫機械智慧化有助於小麥、水稻和玉米等穀物的智慧化收割。穀物清選檢測是收穫機作業過程中的一個重要環節，如小麥收穫機作業，首先透過割臺對小麥進行收割，然後透過滾筒轉速調節、凹板間隙調節對小麥進行脫粒、分離和清選。收穫機的行駛速度、割臺高度、滾筒轉速、凹板間隙等引數是影響脫粒、分離和清選的關鍵。可在收穫機作業倉中安裝攝像頭，透過神經網路實現對小麥脫粒破損粒進行實時檢測，利用深度學習方法，找到行駛速度、割臺高度和滾筒轉速，進而根據作物狀態不同，及時調整以便將作物收穫乾淨。收穫機械還可以根據收穫穀物的不同來進行行駛速度、割臺高度和滾筒轉速的調整。智慧果木採摘機器可以完成蘋果、葡萄等水果採摘。

蘋果採摘機器人，可以在不破壞蘋果樹和蘋果的前提下達到一秒一個的採摘速度。蘋果採摘機器人透過攝像裝置獲取果樹的照片，用圖片識別技術去定位那些適合採摘的蘋果，然後用機械手臂和真空管道進行採摘，一點都不會傷到果樹和蘋果。

植保機械的智慧應用

農業智慧機器人可以智慧除草、灌溉、施肥和噴藥。智慧機器人利用電腦影象識別技術來獲取農作物的生長狀況，透過機器學習，分析和判斷出哪些是雜草需要清除，哪裡需要灌溉，哪裡需要施肥，哪裡需要打藥，並且能夠立即執行。智慧機器人因為能夠更精準的施肥和打藥，可以大大減少農藥和化肥的使用，比傳統種植方式減少了90%的農藥化肥使用。

人工智慧和工業、農業、服務業、生活娛樂、教育相互融合已經越來越深入了。在農業領域，人工智慧可以幫助產業降低農民勞動時間，提高作業效率，並實現農場大面積種植和精細化種植。

1、降低農民勞動時間、提高作業效率

人工智慧可以使裝置自動執行，自動播種、收割、摘果、施肥，並能計算最佳作業路徑和空間，收集作業資料，形成自我學習，提高了傳統器械作業效率，降低人工作業時間。

2、裝置線上診斷故障分析，提高裝置使用率

線上採集裝置執行引數，分析引數大資料，利用故障分析模型，對裝置進行預防性維護，提高裝置使用壽命。

3、農場化大面積種植

人工智慧作業，可以實現連續長時間、大面積作業，為農場化大面積種植提、無人農場供了技術支撐。

4、檢測農作物病，有效預防

對農作物土壤、施肥、水分、光照、病蟲等資料進行分析，提前預警農作物病發病機率和時間。

5、提高食品安全，可實現生物識別，農作物和肉類食物溯源

利用生物資料對農作物實現全生命週期管理和食物溯源，提升消費體驗，促進食品安全。

就拿我們縣來說，去年政府聯合阿里雲、中國建材集團、凱盛浩豐集團在開發區打造“智慧農業小鎮”，但是任何農產品都脫離不了”生產和銷售“，那農業人工智慧在生產和銷售中到底能起到什麼作用呢？

大棚裡的蔬菜成長過程中都要涉及到光照、水、溫度、肥料等多方面因素，這些人工是無法做到均衡的，總不能每天都呆在棚裡測測溫度、測測溼度吧。但是如果加入人工智慧系統，那一切就顯得尤為簡單了，雲計算會精準的檢測蔬菜成長過程中的環境變化，然後自動給各個“部門”傳送相應指令。陰天溫度不夠？開熱風加加熱！溼度不夠？自動噴霧洗洗澡！需要授粉？投放幾千只熊峰可勁採！總之，大棚裡的超多檢測裝置可以精準到把每一顆菜苗的成長情況及時反饋給系統，快速計算及時應對。

蔬菜已經成熟了怎麼收？怎麼加工？自動採摘機、自動分揀機這些想必大家都不陌生，當然對現在的技術來說，可能還需要人工進行輔助，無法做到真正的全自動。那採摘完、分揀完又怎麼辦？一般智慧大棚的旁邊相應的都會建一個蔬菜深加工廠，蔬菜出了大棚一般都直接送往這裡，比如說，一個蘿蔔分三份，蘿蔔葉切碎裝車運往家畜養殖區喂家畜；蘿蔔皮切條後風乾做蘿蔔乾；蘿蔔肉切斷打磨做成小零食。

銷售簡單來說其實就是把產品送到有需求的客戶手中，如何發掘這部分客戶呢？這裡就用到了“大資料”，“大資料”會精準的發掘區分這個客戶是需要蘿蔔乾還是蘿蔔肉，是需要白菜還是需要芹菜，然後自動把產品資訊投放給客戶，客戶可以透過影片或文字等形式來了解產品成長、加工、運輸的所有過程，進而達成購買意向。訂單下達後，倉庫就會按需自動進行貨物分揀、打包、裝車一氣呵成。

總之在我的理解中，農業人工智慧就是把農業發展過程中人工能做到的事情用機器來替代，人工做不到的事情也用機器來替代。當然，現在的農業人工智慧技術還不盡完善，很多的環節可能都需要人工進行操控，但是隨著科技的發展，未來的5年或者10年誰也不知道會發展成什麼樣。

我是“村探強子”，一個在外拼搏多年卻毅然回村的“新型職業農民”。