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近些年來人工智能發(fā)展迅速，很多人工智能產(chǎn)品已經(jīng)開始進(jìn)入人們的家中，如掃地機(jī)器人、智能保姆等，雖然它們還沒有美國大片《終結(jié)者》中所描述得那么先進(jìn)，但從前遙不可及的人工智能概念正在一步步變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)卻是不爭(zhēng)的事實(shí)。當(dāng)最前沿的人工智能技術(shù)與最古老的產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)相遇，AI＋農(nóng)業(yè)一定能激蕩出前所未有的變革。
01
人工智能的概念
人工智能（簡稱AI）它能像人一樣思考，但不同于人類的智能，它是一個(gè)能以相似人類智能的方式來做出相應(yīng)反應(yīng)的機(jī)器。使機(jī)器自主地尋找問題、解決問題。
02
人工智能的分類
計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。
自然語言理解與交流：構(gòu)建機(jī)器語言和人類語言之間溝通的橋梁，以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流的目的。NLP的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)/機(jī)器在理解語言上像人類一樣智能。
認(rèn)知與推理：計(jì)算機(jī)的發(fā)展歷程，從早期的以存儲(chǔ)和計(jì)算為主發(fā)展到了當(dāng)下以感知為主。目前的認(rèn)知智能缺少推理過程，它是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)到知識(shí)、到智能的一個(gè)關(guān)鍵，也是從知識(shí)到智能的一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變。
機(jī)器人學(xué)：是與機(jī)器人設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用相關(guān)的科學(xué)。又稱為機(jī)器人技術(shù)或機(jī)器人工程學(xué)，主要研究機(jī)器人的控制與被處理物體之間的相互關(guān)系。
博弈與倫理：隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的問題都可以通過人工智能來解決，博弈問題也是如此。博弈論則是用來刻畫和分析多個(gè)智能體之間相互作用情況的理論框架。
機(jī)器學(xué)習(xí)：涵蓋概率論知識(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，近似理論知識(shí)和復(fù)雜算法知識(shí)，使用計(jì)算機(jī)作為工具并致力于真實(shí)實(shí)時(shí)的模擬人類學(xué)習(xí)方式，并將現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行知識(shí)結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學(xué)習(xí)效率。
03
人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀
人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)及應(yīng)用早在本世紀(jì)初就已經(jīng)開始，這其中既有耕作、播種和采摘等智能機(jī)器人，也有智能探測(cè)土壤、探測(cè)病蟲害、氣候?yàn)?zāi)難預(yù)警等智能識(shí)別系統(tǒng)。這些應(yīng)用正在幫助我們提高產(chǎn)出、提高效率，同時(shí)減少農(nóng)藥和化肥的使用。
農(nóng)業(yè)人工智能是多種信息技術(shù)的集成及其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的交叉應(yīng)用，其技術(shù)范疇涵蓋了智能感知、智能裝備、專家系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)等。
智能感知技術(shù)
智能感知技術(shù)是農(nóng)業(yè)人工智能的基礎(chǔ)，其技術(shù)領(lǐng)域涵蓋了傳感器、數(shù)據(jù)分析與建模、圖譜技術(shù)和遙感技術(shù)等。智能傳感技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)的宏觀調(diào)控下，能根據(jù)目前農(nóng)產(chǎn)品種植的特點(diǎn)，對(duì)不同作物的環(huán)境需求做出相應(yīng)的感知，通過對(duì)其進(jìn)行智能監(jiān)測(cè)，能有效提高種植效率，增加產(chǎn)量。智能感知技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)土壤探測(cè)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、病蟲害防護(hù)、植株成像、果實(shí)瑕疵檢測(cè)、豬臉識(shí)別等功能。
智能裝備
針對(duì)農(nóng)業(yè)應(yīng)用需求，目前誕生出以空中為主如衛(wèi)星技術(shù)、農(nóng)業(yè)無人機(jī)等和以地面上為主的農(nóng)業(yè)無人車、智能收割機(jī)、智能播種機(jī)和采摘機(jī)器人等智能裝備。
針對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，衛(wèi)星技術(shù)主要以作物、土壤為對(duì)象，利用地物的光譜特性，進(jìn)行作物長勢(shì)、作物品質(zhì)、作物病蟲害等方面的監(jiān)測(cè)，其主要應(yīng)用于農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)估，農(nóng)業(yè)資源調(diào)查，農(nóng)業(yè)災(zāi)害評(píng)估。
無人機(jī)融合AI技術(shù)，能有效解決大面積農(nóng)田或果園的農(nóng)情感知及植保作業(yè)等問題。從植保到測(cè)繪，農(nóng)業(yè)無人機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷延伸。如植保無人機(jī)具有一鍵啟動(dòng)、精準(zhǔn)作業(yè)和自主飛行等能力，真正實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)技術(shù)在噴施和播種等環(huán)節(jié)的有效應(yīng)用，從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者降本增效。
無人車?yán)昧税ɡ走_(dá)、激光、超聲波、GPS、里程計(jì)、計(jì)算機(jī)視覺等多種技術(shù)來感知周邊環(huán)境，通過先進(jìn)的計(jì)算和控制系統(tǒng)，來識(shí)別障礙物和各種標(biāo)識(shí)牌，規(guī)劃合適的路徑來控制車輛行駛，在精準(zhǔn)植保、農(nóng)資運(yùn)輸、自動(dòng)巡田、防疫消殺等領(lǐng)域有廣闊的發(fā)展空間。
農(nóng)業(yè)機(jī)器人可應(yīng)用于果園采摘、植保作業(yè)、巡查、信息采集、移栽嫁接等方面，越來越多的公司和機(jī)構(gòu)加入到采摘機(jī)器人的研發(fā)中，但離采摘機(jī)器人大規(guī)模地投入使用尚存在一定距離。
專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)(ES)是人工智能最活躍和最廣泛的領(lǐng)域之一,專家系統(tǒng)是在某一特定領(lǐng)域中，能夠像人類專家一樣解決復(fù)雜問題的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。它能夠有效地運(yùn)用專家多年積累的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，通過模擬專家的思維過程，解決需要專家才能解決的問題。
在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，許多問題的解決需要相當(dāng)?shù)慕?jīng)驗(yàn)積累與研究基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將相關(guān)數(shù)據(jù)資料集成數(shù)據(jù)庫，通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立數(shù)學(xué)模型，從而進(jìn)行啟發(fā)式推理，能有效地解決農(nóng)戶所遇到的問題，科學(xué)指導(dǎo)種植。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)是將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與智慧農(nóng)業(yè)的云端服務(wù)器平臺(tái)上的關(guān)系數(shù)據(jù)庫相結(jié)合，挖掘提取信息，得到低風(fēng)險(xiǎn)的決策信息及農(nóng)業(yè)各指標(biāo)的優(yōu)化閾值，并將該閾值指令借助于無線通信模塊廣播到電氣設(shè)備控制中心，實(shí)現(xiàn)對(duì)電磁閥、水泵、補(bǔ)光燈及風(fēng)機(jī)的閉環(huán)自動(dòng)控制，旨在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化的智能控制，可達(dá)到節(jié)水、節(jié)能、節(jié)省人力成本以及保護(hù)生態(tài)環(huán)境的目的。
農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)作物或農(nóng)業(yè)裝置設(shè)備的狀態(tài)，監(jiān)控作業(yè)過程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間、設(shè)備與人的泛在連接，做到對(duì)網(wǎng)絡(luò)上各個(gè)終端、節(jié)點(diǎn)的智能化感知、識(shí)別和精準(zhǔn)管理。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將成為全球農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)共享的神經(jīng)脈絡(luò)，是智能化的關(guān)鍵一環(huán)。
AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集來自不同維度的、海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能相融合，最終追求的是形成一個(gè)智能化生態(tài)體系，在該體系內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了不同智能終端設(shè)備之間、不同系統(tǒng)平臺(tái)之間、不同應(yīng)用場(chǎng)景之間的互融互通，萬物互融。除了在技術(shù)上需要不斷革新外，與AIoT相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)的研發(fā)、相關(guān)技術(shù)的落地與典型案例的推廣和規(guī)模應(yīng)用也是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的重要問題。
04
展望
人工智能技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，以后必是一個(gè)大的發(fā)展趨勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的建設(shè)也必將不斷前進(jìn)，人工智能中的各種技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用程度會(huì)不斷加深，促進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)的實(shí)現(xiàn)。
加快推進(jìn)人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的迫切需求，也有利于推進(jìn)國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)和智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。
ARK Invest最新發(fā)布一份研究報(bào)告認(rèn)為人工智能（Artificial Intelligence）和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)（Precision Agriculture）可能是自100年前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域引入拖拉機(jī)以來最有意義的創(chuàng)新，它們會(huì)增強(qiáng)農(nóng)場(chǎng)的盈利能力，降低食品價(jià)格，滿足全球?qū)Z食日益增長的需求,在未來五到十年內(nèi)提高全球農(nóng)業(yè)的效率和可持續(xù)性。
ARK Invest的研究顯示，如果75%的農(nóng)場(chǎng)采用這些技術(shù)，人工智能和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)有望在全球范圍內(nèi)將農(nóng)業(yè)年度運(yùn)營成本降低超過22%。規(guī)?；\(yùn)營的人工智能和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工具可以將運(yùn)營成本占銷售額的比例從42%降低到33%，從而可能創(chuàng)造出一個(gè)規(guī)模約為670億美元的全球可服務(wù)市場(chǎng)。如果自動(dòng)駕駛技術(shù)的使用得以普及，農(nóng)業(yè)公司可能會(huì)產(chǎn)生類似SaaS的經(jīng)常性收入流。
農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)渠道的應(yīng)用
1、農(nóng)業(yè)資源辦理：
依據(jù)GIS和遙感技能，樹立農(nóng)場(chǎng)的數(shù)字地圖，對(duì)農(nóng)場(chǎng)內(nèi)出產(chǎn)栽培用地進(jìn)行科學(xué)決策、精細(xì)化辦理。
以全球定位系統(tǒng)(GPS)提供的地理基本信息依據(jù)地理信息系統(tǒng)(GIS)樹立農(nóng)場(chǎng)的數(shù)字地圖。運(yùn)用遙感(RS)技能感知電子地圖中的實(shí)地信息(土質(zhì)、作物)，全面把握農(nóng)業(yè)栽培用地的范圍，實(shí)時(shí)了解區(qū)域內(nèi)土壤條件、大氣環(huán)境等歸納信息并經(jīng)過對(duì)信息的差異性剖析將栽培區(qū)域劃分為不同的辦理區(qū)域，有針對(duì)性地進(jìn)行規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)栽培業(yè)農(nóng)業(yè)資源的實(shí)時(shí)查詢、剖析、決策功能。
2.農(nóng)作物出產(chǎn)辦理：
整合傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)資源辦理信息，對(duì)農(nóng)場(chǎng)不同地塊的農(nóng)作物進(jìn)行有針對(duì)性的栽培辦理。
對(duì)栽培影響要素差異性較大的不同區(qū)域定量獲取影響作物生長的環(huán)境要素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，剖析影響區(qū)塊產(chǎn)值差異的原因，采納技能上可行、經(jīng)濟(jì)上有用的耕作辦法，區(qū)別對(duì)待，按需實(shí)施的“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”。
3.農(nóng)作物監(jiān)測(cè)、估產(chǎn)：
使用遙感(RS)技能監(jiān)控農(nóng)作物長勢(shì)，依據(jù)需要及時(shí)采納有用辦法，并依據(jù)各種數(shù)據(jù)的歸納剖析較精確地預(yù)估農(nóng)作物產(chǎn)值及采收信息。
4.病蟲害預(yù)警：
使用GIS、遙感、高光譜剖析等技能，對(duì)植物病蟲害進(jìn)行剖析、預(yù)測(cè)、防治。
5.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全辦理：
整合產(chǎn)地環(huán)境、出產(chǎn)檔案、檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全溯源數(shù)據(jù)。
6.產(chǎn)地環(huán)境數(shù)據(jù)：
運(yùn)用遙感(RS)、傳感器等技能手段全面把握農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地環(huán)境數(shù)據(jù)，并構(gòu)成歷史記載。
7.出產(chǎn)檔案數(shù)據(jù)：
農(nóng)產(chǎn)品出產(chǎn)記載，記載農(nóng)產(chǎn)品在生長進(jìn)程中的各種耕耘操作信息。
8.農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)：
記載企業(yè)資質(zhì)，檢測(cè)報(bào)告，產(chǎn)品品質(zhì)的認(rèn)證證明等信息。
農(nóng)業(yè)作為我國的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，面臨著農(nóng)產(chǎn)品需求不斷增加、資源緊缺、氣候改變導(dǎo)致災(zāi)害頻發(fā)、生態(tài)安全脆弱、生物多樣性繼續(xù)下降等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，夯實(shí)以農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、云核算技能為中心的農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)，提升以大數(shù)據(jù)為支撐的農(nóng)業(yè)信息化服務(wù)，開拓智慧農(nóng)業(yè)新局面，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和信息化的跨越式開展。
因而將大數(shù)據(jù)技能應(yīng)用到農(nóng)業(yè)出產(chǎn)中，可以在很大程度上促進(jìn)農(nóng)業(yè)信息服務(wù)技能的開展進(jìn)步，還能在很大程度上推動(dòng)我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的整體開展進(jìn)程。
