加快農業人工智慧研發應用，已成中國在強化關鍵技術裝備創新方面的重要方式。開展核心關鍵技術和產品攻關，重點攻克運動控制、位置感知、機械手控制等關鍵技術。適應不同作物、不同作業環境，開發嫁接、扦插、移栽、耕地等普適性機器人及專用機器人。以畜牧生產高效自動化為目的，研製放牧、飼餵、擠奶、分級、診斷、搬運等自動作業輔助機器人。

此外，還需要研製魚群跟蹤和投餵、疾病診斷等水下養殖機器人，加強無人機智慧化整合與應用示範，重點攻克無人機視覺關鍵技術，推動單機智慧化向叢集智慧化發展，研發人工智慧搭載終端，實現實時農林植保、航拍、巡檢、測產等功能。

《數字農業農村發展規劃（2019-2025年）》中，從加強組織領導、加大政策支援、強化資料採集管理、強化科技人才支撐等方面提出了保障措施。其中明確，將數字農業農村科技攻關作為國家重大專項和重點研發計劃的支援重點。

總之，在資訊化、人工智慧迅速發展的今天，農業人工智慧的發展在未來農業領域的研發應用將會十分廣泛，把握好這一方向，中國農業農村領域的建設步伐也會加速邁進。

近年來，隨著AI技術不斷髮展，其應用已逐漸滲入農業生產全過程。機器學習、計算機視覺、大資料分析和雲計算等是其中應用最為廣泛的技術。

在產前階段，人工智慧可透過對土壤成分的檢測分析，選擇適宜種植的作物品種，合理施肥。另外，還可幫助篩選和改良農作物基因，達到提升口味、增強抗蟲性、增加產量的目的。

在產中階段，人工智慧技術可識別作物品種、病害程度和雜草生長情況，實現智慧預防和管理病蟲草害，減少經濟損失。而針對傳統農業“看天吃飯”的缺陷，利用機器學習技術處理衛星影象資料，可預測天氣等環境變化對作物的影響，提前應對。

在產後階段，具有計算機視覺的機械臂可進行農產品售前品質檢測、分類和包裝等工作；用大資料分析市場行情，可幫助農產品電商運營，引導企業制定更靈活準確的銷售策略；透過人工智慧遺傳演算法和多目標路徑最佳化數學模型，可對物流配送路徑進行智慧最佳化，完善生鮮農產品供應鏈等。

人工智慧技術在現代農業生產全階段的滲入，對推進農業的自動化、資訊化和智慧化，提升農業生產的質量與效率具有重要意義。

Ai農業就在眼前 也是很有前景的行業

阿里雲Quattroporte胡曉明表示：“人工智慧要和產業結合才有價值，我們希望用人工智慧幫助農戶農企‘對症下藥’，實現中國農產品‘三級跳’，即更安全、更營養、更值錢。”

人工智慧在各行各業裡面的應用很廣泛，在農業中同樣也有很大的作用。

1.氣象預報

未來農業天氣預報將會更加準確，ai廣泛應用於農林牧漁業的天氣預測，更加準時、準確，還可以針對天氣狀況提供科學的解決措施。

2.農產品市場需求分析

基於大資料進行未來市場行情預測，減少市場產生因產品數量、地域、時間而供求不統一的現象。比如基於往年的市場行情等預測明年需要種植的農作物。

3.農業災害預測、減災抗災

分析可能會出現的自然災害，比如蝗災，火災，颱風及病蟲害等。並提出科學的建在救災方案，減少損失。

4.農作物生長檢測

檢測作物或養殖畜牧業的動物生長情況，智慧提供養殖方案。並檢測可能出現的情況。減少人工干預。

5.農業育種

用ai智慧分析獲取最佳育種方案，縮短育種時間，減少育種成本，提高效率、

6.農業輔助

智慧播種，施肥，噴藥，收穫等

人工智慧在各行各業裡面的應用很廣泛，在農業中同樣也有很大的作用。

1.氣象預報

未來農業天氣預報將會更加準確，ai廣泛應用於農林牧漁業的天氣預測，更加準時、準確，還可以針對天氣狀況提供科學的解決措施。

2.農產品市場需求分析

基於大資料進行未來市場行情預測，減少市場產生因產品數量、地域、時間而供求不統一的現象。比如基於往年的市場行情等預測明年需要種植的農作物。

3.農業災害預測、減災抗災

分析可能會出現的自然災害，比如蝗災，火災，颱風及病蟲害等。並提出科學的建在救災方案，減少損失。

4.農作物生長檢測

檢測作物或養殖畜牧業的動物生長情況，智慧提供養殖方案。並檢測可能出現的情況。減少人工干預。

5.農業育種

用ai智慧分析獲取最佳育種方案，縮短育種時間，減少育種成本，提高效率、

6.農業輔助

智慧播種，施肥，噴藥，收穫等

Ai將來在農村將如何發展的問題更多的還是要依靠那些至力於農業科技的大型公司和一些資本的投資。現在農村土地一般都是老人在耕作也就種一些簡單的農作根本沒有多大的經濟價值，對科技農業來說這可以說是一種土地資源浪費。如果政府能出臺相關農業政策鼓勵那些有實力的農業科技公司和資本投資公司到農村來整合農村土地資源，把農業進行公司化運作從種植到農產品深加工，讓農民拿承包地入股，然後農民也可以應騁的方式成為公司的員工。只有這樣才是今後Ai在農村發展的方向，只有這樣才能讓農村加速城鎮化的程序，這也是廣大農民朋友希望看到的。但這也許也只是一個夢想。

人工智慧現在還不不太的成熟，在城市裡面都還沒有廣泛的應用，人工智慧用到農業上面，對於現在還是太早了。但是我相信不久的以後。人工智慧將會應用到農業上面。

隨著我們進入機器學習的新技術時代，人工智慧和農業正變得密不可分。它帶來了令人興奮的無限可能性：從種子發芽，到保持作物的完整性，再到實際的收穫過程。

聯合國估計，到2050年，全球人口將增加到97億人以上，那時很多飢餓的人口需要養活。相比於人口的大量增長，耕地面積只會增加4%。因此，解決辦法不是擴大農田來種植莊稼和飼養牲畜，而是更有效地利用現有的土地。

目前，全球20%的人口受僱於農業綜合企業，這是一個價值3萬億美元的產業。但是我們如何進行這個變換呢？答案可以在人工智慧和農業的交匯處找到。

1.人工智慧選種

如果我們想要有最好的作物，那麼這一切都取決於我們種植的種子的基因。Monsanto公司現在正在使用人工智慧掃描具有最理想特性的種子的DNA序列。

農民將不再需要投入時間和精力來進行種子的交叉變異實驗，因為現在有計算機程式可以為他們進行這種分析。

種子本身有發芽率，或“種子休眠”，這意味著它們只有在特定條件下才會發芽和開始生長。研究人員可以利用人工智慧找出種子發芽的最佳條件，如溫度和溼度水平，使作物能夠比預期的更早開始生長。這減少了等待時間，並可以使作物全年種植。

機器學習支援的影象分析的新應用，加上移動成像的自動化控制，可以測試種子的表型，以確定使用哪種種子最好。

這方面的例項可以在種子發芽技術中找到，該技術已經用於測試番茄和玉米等作物。

2.透過人工智慧反饋進行土壤管理

在世界各地種植農作物時，土壤營養也會發揮作用。透過特殊的演算法，深度學習被帶到這裡的最前沿，這些演算法可以幫助監測種植前和生長過程中土壤的健康狀況

土壤退化和侵蝕也是影響農作物生長的重要因素，但這兩個問題都可以用人工智慧解決，就像PEAT公司在德國做過的實驗那樣。他們開發了一種能分析土壤缺陷的Plantix。加上無人機的視覺感知能力，它們可以探測到作物的生長區域，這些作物可能生長在有缺陷的土壤中，或會遭受區域裡疾病和害蟲的侵襲。

它透過對葉子成像，然後透過一個軟體執行，這個軟體可以區分正常和不健康的生長模式。更重要的是，軟體會向農民提出解決問題的方法。

CropDiagnosis是另一個類似的應用程式，它可以用無人機掃描整個領域，並且評估土壤中灌溉和氮含量水平。

在美國，Trace Genomics也在追隨他們的腳步，採用基於人工智慧的技術來研究土壤弱點和作物缺陷。

3.人工智慧管理灌溉和用水

植物要想正常生長，就需要持續不斷的水供應。在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地區，種植作物尤其困難。就像你的花園灑水器可以設定定時器一樣，現代的人工智慧灌溉方法比這更進一步。

他們可以透過農業環境中的機器學習技術實時跟蹤土壤中的水分含量，從而準確地知道何時向作物提供水，以及如何合理節約水的消耗。這意味著農民有更多時間來做其他的重要工作，而不必費心親自灌溉作物。

據估計，地球上約70%的淡水供應用於農業生產，因此更有效地管理淡水供應將對如何利用這一寶貴資源產生連鎖反應。

4.基於影象的養分和肥料使用解決方案

土壤本身並不總是為作物提供最好的營養，農民必須定期輪作。在過去，肥料是植物的主要肥料，但農業現代化帶來了大量新的和創新的施肥方案。

農民花大量時間在地裡以氮肥的形式為作物提供必要的營養，然而人工智慧現在已經成為這個領域的主要參與者。

現代人工智慧解決方案不僅可以檢測出需要多少肥料才能減少浪費，而且還有可用的硬體來輔助運輸過程。其中一個解決方案就是Rowbot。

這是一臺基於影象的機器，它在作物生長期間收集植物資料，只向最需要化肥的作物提供肥料，從而提高原本收成較低的作物的產量。

由Bosch開發的Plantect是另一個智慧的人工智慧套件，它可以幫助農場從確定正確的Sunny和溼度水平到無縫監控一切，並與物聯網協同工作。

5.人工智慧可以預測天氣狀況

從潮溼的英格蘭到太陽炙烤下的加利福尼亞，再到乾旱肆虐的索馬利亞，天氣狀況極大地影響了農作物的生長。

一季不下雨意味著成千上萬的人在幾個月內都會捱餓。然而，人工智慧現在可以與機器學習相關的特殊演算法結合使用——再加上衛星資訊——以確保無論天氣如何，農作物都不會歉收。

美國一家名為aWhere的公司正在利用這種人工智慧技術來預測天氣模式，使農民能夠提前採取正確的措施。

它能測量一切：從太陽輻射到降水、溫度推測和風速，以提供有關潛在作物生長和產量的準確資料。

例如，如果你知道兩天後會有大量降雨，就不需要用昂貴的灌溉用水。或者，如果你知道接下來的幾天會帶來高溫，那麼你可以確保作物在早晨早些時候澆水，為溫度上升做好準備，減少土壤蒸發。

這兩者都可以被程式設計到AI機器解決方案中，當軟體和硬體結合在一起時，農業技術可以提前為農戶採取行動。

6.創新的機器視覺來識別作物問題

一旦作物生長，就有必要保護它們的生長不受疾病和蟲害的侵蝕。在這方面，人工智慧也可以提供幫助。

你不僅可以在人工智慧控制機器和條件的溫室裡種植作物，而且戶外作物也可以從技術投入中受益。

跨國農業企業John Deere現在收購了Blue River Technology，作為其人工智慧武器庫的一部分。他們共同開發了一種“看和噴”的方法，利用人工智慧機器學習和計算機視覺相結合，找出影響作物生長的雜草，然後將它們清除。

該公司發言人John May表示：“機器學習是Deere未來的一項重要能力，並且它認識到技術對我們客戶的重要性。”

“看和噴”方法意味著，他們現在可以針對特定的雜草，提高作物產量，而不是以高昂的成本噴灑整株作物，而且還會伴隨著對的健康影響。

7.用人工智慧技術監測雜草和害蟲問題

人工智慧感測器也正在開發中，利用影象感測技術來檢測植物葉片的病害特徵。這與透過人工智慧機器進行的彩色成像有關。人工智慧機器能夠區分健康和患病的葉子，然後透過與機器人整合來去除它們。

微軟開發人員也在使用同樣的技術，他們合作開發了一個害蟲預測介面，可以識別破壞農作物的昆蟲。在很短的時間內，這將包括診斷和消滅害蟲的實際遠端機器視覺。

這項技術最多可以減少80%的化學物質的使用，而花在除草劑上的錢會減少90%。

雜草控制對農民來說非常重要，因為目前約有250個品種對現代除草劑具有抗藥性，僅大豆和玉米作物上的雜草生長每年就造成400多億美元的損失。

8.預測正確的收穫時間

幾個世紀以來，農民們一直在考慮天氣狀況和作物的總體狀況等因素，決定最佳收割時間

由於成像技術反饋給遠端學習軟體，人工智慧現在帶來了一個決定作物是否可以採摘的新元素。

該技術可以用白色和UVA型燈分析水果的成熟度，這意味著農民可以選擇只採摘最成熟的水果或蔬菜，而把其他未成熟的水果留一段時間。

這可以在溫室裡小規模地進行，也可以在更大的規模上進行，使用直升機和無人機可以構建一個整體的田間管理地圖。

9.機械收割方法

現在讓我們看看食物是如何挑選的。越來越多的農場工人不願意日復一日地做重複性的、季節性的採摘水果和蔬菜的工作，預計在2014年至2024年間，這一比例將降至6%。

我們面臨著這樣的事實上：由於工人短缺，熟透的水果往往無法採摘，這意味著利潤的損失。

根據農業綜合企業的性質，一個農場大約40%的利潤用於體力勞動和工資。

人工智慧可以大幅減少這一數字，因為一旦購買了機器，它們就會隨著時間的推移為自己買單。

有兩個機器收割的例子來自Harvest CROO Robotics，它創造了採摘成熟草莓的硬體，以及擁有可以收割蘋果園的機器的豐富技術。這種型別的人工智慧將感知和動作結合在一起，因此自主機器可以看到需要收穫什麼，然後繼續執行收穫的動作。

10.農場機器接受人工智慧升級

現代農業往往使用各種各樣的機器來保持生產效率。

從拖拉機和收割機到四軸腳踏車和運貨卡車，機器是農業的重要組成部分，但是機器故障和持續的維護是一個嚴重但經常被忽視的影響利潤的問題。像汽車這樣的普通道路交通工具，現在正在用一組非同尋常的電子產品進行製造，從輪胎壓力到油位，這些電子產品可以提供各種反饋。

未來的農業機械也將採用同樣先進的監測系統。與其等著拖拉機在田裡拋錨，還不如提前警告農民任何故障。與物聯網相結合，這些物品甚至可以在問題出現之前就預先提醒和維修。

11.人工智慧無人機的崛起

展望未來，無人機已經在許多方面得到了應用，要使現有的無人機適應農業生產，所需要的只是硬體和軟體的整合，這為這些飛行器提供了額外的用途。

像VineView所使用的智慧攝像頭，可以在很遠的地方為農民提供反饋和資訊——從作物生長受阻和缺水到土壤條件和病蟲害監測。未來的農民不再需要步行數英里穿過他們的莊稼和農田來評估它的狀況——而是用無人機在幾分鐘內飛去所關注的地區。

到2027年，農業無人機的市場份額預計將接近5億。無人駕駛拖拉機也將成為現實，在沒有真人指導的情況下，透過程式設計使其以一定的速度行駛，同時以有效的方式執行特定任務。

12.來自資料庫的雲共享資訊可以幫助農民

由於“Alexa”型別的系統為農民的所有問題提供瞭解決方案，人工智慧可以成為農民最好的朋友。

建立農業的知識資料庫，並能向其詢問從動物疾病到土壤質量的一切問題。這樣的基礎可以學習正確的解決方案和回答問題，然後可以有效地與業務中的其他人共享。

當農業在很大程度上實現自動化時，資料共享無疑將具有重要性。訓練系統需要資料，特別是人工智慧演算法的資料非常有價值。

近年來，農業資料聯盟(Agricultural Data Coalition)已成立，旨在幫助農民掌握資訊和資料處理技術，以便從研究人員到農場主、農作物買家和保險公司等所有人都能共同努力，提高產量，從而提高所有人的利潤。

得益於人工智慧技術，總體產量得以提高，將人工智慧應用於農業的最終目標是提高每平方英尺的作物產量。

產量的提高主要是透過模仿人類認知的演算法實現的，在分析大資料時，將農業中的機器學習技術帶到最前沿，並利用它做出有效的決策。這些數學人工智慧公式可以透過決定作物從播種到收穫的最佳操作過程來幫助提高作物產量。

人工智慧解決方案在農業領域的技術有很多，而且具有幾乎無限的潛力。農業感測器可以看到外形，識別語音命令和操作視覺感知能力來收集所需的資料。

資訊管理系統控制收集的資料，並允許人工智慧軟體基於深度學習技術和機器學習透過預測分析做出決策。這些資料可以用於專門為農業綜合企業製造的硬體，比如自動無人機和自動駕駛汽車。

充分利用收集到的資料，能為農民提供最好的服務。農業領域的人工智慧解決方案要想在這一領域起飛，就需要在農業實踐中整合人工智慧的多方優勢。