人工智能在农业领域的革新：智能农场的建设探讨

人工智能技术在各个领域都有着广泛的应用，其中农业领域也不例外。随着科技的不断进步，人工智能技术在农业中的应用已经越来越普遍，其中智能农场的建设尤为引人注目。智能农场是指借助人工智能技术，对农业生产的各个环节进行智能化管理和控制，从而提高农业生产效率、降低成本、减少资源浪费，实现可持续发展。

智能农场的建设涉及到多个方面的技术和应用，其中包括传感技术、大数据分析、物联网、机器学习等。传感技术可以用于监测土壤湿度、温度、光照等环境因素，帮助农民实时了解农田的情况；大数据分析则可以通过对大量数据的挖掘和分析，为农民提供精准的农业生产建议；物联网技术则可以实现设备之间的智能互联，提高生产的自动化程度；机器学习技术则可以应用在种植预测、病虫害识别等方面，帮助农民更好地管理农田。

在智能农场建设中，首先需要考虑的是传感技术的应用。通过在农田中布设各种传感器，可以实时监测土壤的湿度、温度、养分含量等因素，帮助农民科学地施肥、浇水，提高作物的产量和质量。同时，传感技术还可以用于监测植物生长情况，帮助农民及时发现病虫害，并采取相应的防治措施，减少农药的使用，降低环境污染。

除了传感技术，大数据分析也是智能农场建设中不可或缺的一环。通过对大量的农业数据进行分析，可以建立起种植模型和预测模型，为农民提供种植方案、病虫害预防措施等精准的建议。同时，大数据分析还可以帮助农民进行市场预测，合理安排农产品的销售计划，提高农产品的附加值，增加农民的收入。

物联网技术在智能农场中也扮演着重要的角色。通过将各种设备连接到互联网，实现设备之间的智能互联和远程控制，可以大大提高农业生产的效率和自动化程度。例如，农民可以通过手机App监控灌溉系统的运行情况，随时随地调整灌溉时间和量，避免浪费水资源。同时，物联网技术还可以用于监控农机的运行状态，帮助农民及时发现设备故障并进行维修，避免因故障影响生产。

机器学习技术在智能农场中的应用也日益广泛。通过机器学习算法的训练，可以实现对气象数据、土壤数据等大量农业数据的分析和挖掘，为农民提供更加准确的种植预测和病虫害识别。同时，机器学习还可以应用在自动化农机的控制上，实现智能化的农田管理。例如，可以通过机器学习技术实现无人机对农田进行巡视，及时识别病虫害，帮助农民进行精准的防治。

智能农场的建设将会对农业生产带来革命性的影响。通过传感技术、大数据分析、物联网和机器学习等人工智能技术的应用，可以实现农业生产的智能化管理，提高生产效率，降低成本，减少资源浪费，推动农业的可持续发展。随着科技的不断进步和农业技术的不断完善，相信智能农场在未来会发挥越来越重要的作用，为农民带来更好的生产体验和经济效益。

“智慧农业”——农业发展的新时代

随着第四次工业革命的快速发展，信息科学技术和多领域科学技术深度融合，诱发新的产业技术革命。新一代信息 科技 与农业的深度融合发展，孕育了第三次农业绿色革命——农业的数字革命，使农业进入了网络化、数字化、智能化发展的新时代。

在农业数字革命的推动下，世界农业产生了两大变革：一是产生了以 智慧农业 为代表的新型农业生产方式，让农业生产更加“智慧”、更加“聪明”；二是促进了 农业数字经济 发展，激活了“数据要素”的价值潜能，赋能数字农业农村新发展。

2020 年中央一号文件《中共中央国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》再次对智慧农业的发展给出了指导：“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能（AI）、第五代移动通信网络（5G）、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”

智慧农业是依托互联网技术、大数据以及远程监控等现代高 科技 对传统农业进行科学化管理，在农业经营与管理的过程中实现资源消耗最低、环境破坏最少，进而实现农业生产成本的降低，实现农业现代化、智能化发展。智慧农业是农业发展的高级阶段，也是农业发展的必然趋势，从管理学角度而言，智慧农业的生产率及能源使用效率更高。

近10来，美国、英国、德国、加拿大、日本、韩国等农业发达国家高度关注智慧农业的发展，从国家层面进行战略部署，积极推进 农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链 等智慧农业关键技术的创新发展。

2015年，加拿大联邦政府预测与策划组织发布了《MetaScan3：新兴技术与相关信息图》，指出土壤与作物感应器（传感器）、家畜生物识别技术、农业机器人在未来5-10年将颠覆传统农业生产方式。日本2015年启动了“基于智能机械+智能IT的下一代农林水产业创造技术”项目，核心内容是“信息化技术+智能化装备”。

2017年，欧洲农机工业学会提出了“农业4.0（Farming4.0）”计划，强调智慧农业是未来欧洲农业发展的方向。

2018年，美国科学院、美国工程院和美国医学科学院联合发布《面向2030年的食品和农业科学突破》报告，重点突出了传感器、数据科学、人工智能、区块链等技术发展方向，积极推进农业与食品信息化。美国NSTC“国家人工智能研发战略计划”中，将农业作为人工智能优先应用发展的第10个领域，资助农业人工智能 科技 的中长期研发；美国农业部“2018-2022年战略规划”中，突出了农业人工智能、自动化与遥感技术的应用。

根据国际咨询机构（Research andmarket）分析，2019年全球智慧农业市值167亿美元，2027年将达到292亿美元，2021-2027年全球智慧农业市值年复合增长率（Compound annual growthrate，CAGR）将达到9.7%。

目前，国际上以美国为代表的大田智慧农业、以德国为代表的智慧养殖业、以荷兰为代表的智能温室生产以及以日本为代表的小型智能装备业，均取得巨大进步，形成了相对成熟的技术与产品，而且还形成了商业化的发展模式，为我国发展智慧农业提供了可借鉴的经验。

我国2014年提出“智慧农业”的概念，与美国相比落后大约30年。我国农业上应用信息技术起步较晚但发展较快。由于我国区域间经济发展不均衡，智慧农业在不同地区发展差异较大，东部地区因地理优势和经济因素在智慧农业发展上取得了显著成果，西部地区山区多，发展相对较慢，并且还存在原始的传统农业。我国智慧农业的发展在2009-2015年进入缓慢增长期，2016-2020年进入快速增长期。

我国智慧农业科学研究在实验室中的进展迅速，但在实际应用中进展缓慢，并且依托现代化农业设施的发展，主要集中在农田改造、水利设施、电力设施等方面。部分地区发挥其独特优势，尽管总体经济落后。

2016 年，新疆地方政府大力倡导智慧农业概念，新疆生产建设兵团利用智能专家系统与专家智慧库等技术在呼图壁县红柳塘示范园区进行棉花种植生产布局，并重点建设了“123工程”，因地制宜，大大推进了当地棉花产业体系的快速发展。

近年来，浦东新区在智慧农业发展中成果显著。第一，初步建立了智慧农业发展体系，建立了大数据中心、智慧农业工作机制和研发平台；第二，建立“农民一点通”和“惠农通”等服务平台，加强对农民生产技术上的指导；第三，建立了田间档案记录及二维码管理的农产品监控与追溯系统，及时记录农产品生产过程中的播种、施肥、施药等各种数据，为农产品的质量安全提供保障；第四，物联网建设试点初步建立，现有19家智慧农业示范基地，主要利用传感器在大棚中运用“水肥一体化”技术进行生产；第五，推动智慧农业发展的同时带动了一批高 科技 企业，例如：上海孙桥农业园区、多利农庄等。

2020年，广东建立了以政府为引的投资引入民间资本，通过“1+4+N”模式发展智慧农业，即以“基础设施、平台载体、龙头企业和新型农民”为核心要素，优先在农业生产经营管理及农产品质量安全等N个场景和领域进行推广应用，获得了良好的效果。

目前，从我国农业生产模式及农民文化素质角度来看，智慧农业存在应用难题。由于我国农村人均占地少且文化素质不高，大部分农业生产采用包干到户及分散经营的小农生产，因此在模式上和技术上存在推广难题。

比如，想要实现农业生产转型发展智慧农业的农户只能自己出资购买相应的设备及软件服务，这一方面将给农民带来较大的经济压力，另一方面也会提升农民的生产经营风险。同时，对于新兴互联网技术而言，我国在应用方面还未实现标准规范化发展，许多传感器、智能设备及机械设备之间无法形成数据信息共享，致使不同厂家的产品只能独立化运营，无法形成规模化发展，同样不利于智慧农业的发展。

其次，在农业数据共享方面，不仅我国农村地区信息化建设成熟度不同，导致无法建成健全的农业信息数据共享平台。同时，由于我国农业统计数据部门较为且各部门的信息化发展程度与技术也存在差异性，进一步加剧了农业数据共享体系建设。具体发展问题包括：不同农业数据统计部门根据自身需求搜集和计算数据，缺乏统一的体系规划，致使农业数据重复获取或者存在数据空白问题；农业数据平台网站较多，但是每个平台之间界限不清，底层架构的不同导致数据无法实现共享。

随着新技术和新方法的进步，智慧农业所涉及的元件更加微型化、功能也更加多样化，为智慧农业的发展打下了良好的基础；传感器等微型元件的低廉化，使智慧农业的发展更为迅速。智慧农业不是简单的把智能农机搬运到农村作业，还需要一个“智慧乡村”及其完善系统的基础设施和服务保障。在国家政策的支持下农村地区信息化程度越来越高，农民重视文化的观念越来越强烈，相信智慧农业将会迎来更好的发展期

当前，我国正处于向第二个一百年奋斗目标迈进入 历史 关口，大力发展智慧农业，对变革传统农业生产方式，大幅度提高农业资源利用率和生产效率，实现农业高质量发展具有重要作用，对“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”具有重大意义。

参考资料

网络百科——智慧农业

《 中国农业文摘·农业工程 2021年第6期 —— 智慧农业的发展现状与未来展望 》

《农业经济2021/10—— 我国智慧农业的发展困境与战略对策 》

《 现代农业研究26卷 —— 智慧农业发展现状及前景分析》

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智能科技在农业中的应用可以实现什么

智能科技在农业中的应用可以实现什么介绍如下：

利用人工智能监测和管理农业害虫防治

农业是全球经济的重要组成部分，为世界提供粮食和其他资源。因此，重要的是要确保作物保持健康，免受病虫害。为了帮助解决这一问题，农民和其他农业专业人员现在正转向人工智能来监测和管理田间害虫防治。

人工智能解决方案，如智能害虫检测系统，正被用于监测作物的病虫害迹象。这些系统检测环境的变化，如温度、湿度和土壤养分，然后在出现问题时向农民发出警报。这使农民能够迅速有效地采取行动，在害虫造成重大破坏之前采取预防措施。

除了监测害虫外，人工智能还被用于管理田间害虫防治。人工智能机器正在开发中，使用有针对性的杀虫剂来检测和根除害虫。这种方法被认为比地毯式喷洒更有效，可以帮助减少田间农药的使用量。

最后，人工智能正被用于提高农业害虫控制的效率。支持人工智能的机器人正在开发中，以执行各种任务，如侦察害虫、收集数据和喷洒杀虫剂。这减少了对人力的需求，为农民节省了时间和金钱。

人工智能正在彻底改变农业害虫防治的管理方式。通过监测作物病虫害的迹象，更有效地管理病虫害防治，并提高效率，人工智能正在帮助农民保护作物并提高产量。

探索人工智能如何帮助农民优化作物产量

近年来，人工智能一直在改变农民实现作物产量优化的方式。通过利用尖端技术，农民现在可以利用实时洞察和数据驱动的决策，最大限度地提高产量。

人工智能帮助农民优化作物产量的一种方式是使用自动驾驶汽车。自动驾驶汽车配备了传感器和摄像头，可以收集有关环境的数据，包括土壤类型、湿度水平和其他可能影响作物生产的因素。这些数据可用于识别潜在问题，并为农民提供如何提高产量的及时建议。

人工智能还被用于监测作物健康状况，并就潜在的疾病或虫害提供早期预警。通过使用计算机视觉和图像处理技术，人工智能可以检测出虫害、营养缺乏和其他可能影响作物产量的问题的迹象。这些数据可以帮助农民就如何保护他们的作物做出明智的决定。

此外，人工智能还被用于优化灌溉系统。人工智能驱动的系统可以分析天气数据和土壤湿度水平，以确定作物需要多少水才能保持健康和生产力。这些数据可用于自动化灌溉系统，并确保作物在正确的时间获得正确的水量。

最后，人工智能被用于提高收割效率。通过使用计算机视觉和机器学习，人工智能可以识别成熟的作物，并在开始收割时提醒农民。这可以帮助农民最大限度地提高产量，减少收获所需的时间。

随着人工智能的不断发展，农民很可能会继续受益于人工智能在优化作物产量方面的应用。该技术为农民提供见解，帮助他们做出明智的决策，更有效地管理作物，从而提高产量和利润。

研究机器人在农业中的使用以减少人类劳动

机器人在农业中的应用正在迅速增长，这是有充分理由的。通过减少对人力的需求，这项技术可以帮助降低成本，提高农业经营效率。

机器人技术已经应用于许多领域，包括精准农业、畜群管理和作物监测。在精准农业中，机器人可以用来精确测量土壤状况，更有效地施用化肥和农药。畜群管理机器人可以帮助农民跟踪和监控他们的畜群，而作物监测机器人可以检测虫害和其他问题。

机器人技术也有助于降低劳动力成本，因为机器人可以用于执行种植、收割和分拣作物等任务。这可以减少对体力劳动的需求，因为体力劳动既昂贵又耗时。

机器人技术还可以通过自动化检测和清除污染物的过程来帮助提高食品安全。这有助于降低食源性疾病的风险，并有助于确保食用食品是安全的。

尽管在农业中使用机器人有很多好处，但也有一些潜在的缺点需要考虑。例如，机器人技术的实施可能是昂贵的，而且在某些情况下，其有效性可能会受到限制。此外，机器人很难编程和维护，也有可能出现故障并造成损坏。

总的来说，机器人在农业中的应用有可能彻底改变该行业，减少对人力的需求。然而，还需要进一步的研究来确保这项技术的安全有效。

研究人工智能在精准农业中的作用，促进可持续农业实践

随着人工智能等新技术的引入，农业正在迅速发展。人工智能正在彻底改变农民种植和管理作物的方式，其目标是提高环境的可持续性。

通过使用精准农业，人工智能正在帮助农民减少对化学品投入的依赖，并提高产量。精准农业是一种利用GPS和传感器等信息技术来收集环境数据的农业形式。这些数据可以用来对作物管理做出明智的决定，比如何时灌溉或施肥。

人工智能正被用于精准农业，以实现土壤采样和病虫害探测等过程的自动化。通过自动化这些过程，人工智能可以帮助农民降低劳动力成本，提高效率。人工智能还被用于处理从精准农业中收集的数据，以创建农场的详细地图，用于优化作物管理。

人工智能也被用于提高天气预报的准确性。这可以帮助农民更好地决定何时灌溉和何时收获作物。有了更准确的天气预报，农民可以最大限度地减少因意外天气事件而造成的作物损失风险。

人工智能还被用于更早地检测作物病虫害。通过准确检测病虫害，农民可以减少农药和化肥的使用。这有助于减少环境污染，提高农业生产的可持续性。

总的来说，人工智能在精准农业中发挥着重要作用，并有助于提高农业实践的可持续性。人工智能具有自动化流程、提高准确性和减少对化学输入的依赖的能力，有助于提高农业的效率和环境友好性。

该怎么理解智慧农业系统？这个该怎么建设？

所谓智慧农业是智慧经济在农业上的应用体现，随着5G传输技术、大数据信息处理技术等先进技术普及，物联网技术的现实应用条件开始成熟，传统农业便灵活运用物联网技术，摇身一变成为智慧农业。

智慧农业运用农业生产区域的各个传感节点监测收集数据、无线传输系统传输数据和决策控制系统控制设施，实现了对农业生产的各个条件（空气、土壤温湿度、土壤PH值、水、二氧化碳）的精准感知和控制，并进行决策管理。

智慧农业应用领域广泛，包括粮食耕种、蔬果大棚、花卉大棚，畜牧、家禽养殖、水产养殖等。可以说有农业的地方就能用到智慧农业体系。

智慧农业系统的结构

一个完整的智慧农业系统是由三个部分：监测系统、无线传输系统和决策控制系统组成的。

1. 监测系统由各个无线传感节点组成，用光伏供电，监测农业生产环境的水分、土壤温湿度、空气温湿度、光照以及植物的营养等参数，进行信息的收集。此外还有实时图像和视频监控功能，从而达到更高层次的信息收集，有助于工作人员进行更好的管理。

例如智慧农业温室大棚传感器，传感器类型包括无线空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤PH传感器、光合有效辐射传感器等。采集农业大棚内的空气、土壤温湿度、土壤PH值、光照、二氧化碳浓度等数据上传到物联网平台服务器。

2. 无线传输系统主要由互联网平台组成，是负责传递监测信息的通道。

传输系统在农业种植区各处安装信息采集节点，并建设立杆摄像头实现视频图像的传输，各个节点通过大功率无线网桥进行无线信息传输，最终将所有信息传输到终端决策控制系统。

3. 决策控制系统指的是智能平台通过对监测信息的整理和智能分析，对农业生产区域进行智能灌溉，智能调温，智能施肥、智能喷药。

例如智慧农业温室大棚控制器，当监测系统提供的环境数据达到一定程度时，控制器便会智能开启相对应的设施进行处理，例如调温、灌溉、施肥、喷药、通风。让农业生产所需的各种资源实现最大化利用。

智慧农业系统的优势

1. 保护环境，节约资源：智慧农业解决了很多传统农业在生产过程中出现的问题。例如耕地的过度开发影响了当地的环境，造成了大面积的水土流失；大水漫灌使水资源的利用效率不高还造成了水资源的严重浪费。通过发展智慧农业能够有效解决各种资源浪费问题，实现农业生产资源的合理配置，提高农业的生产效率，在保证农产品生产目标实现的同时达到保护环境和节约水资源的效果。

2. 保证食品安全，监管溯源：智慧农业实现了农产品从育苗、种植、仓储、销售、物流等各个环节信息的监控，建立了健全的农产品监管体系，实现对农产品全部流程的监管溯源，能有效保证农产品的食品质量安全。

3. 智能操控：物联网监测系统收集数据，经过无线传输能实现远程操作，在操控室内中通过控台智能设备自动处理各项问题，控制农业生产的各项条件。

建设智慧农业，撰写可行性报告

建设智慧农业项目，撰写智慧农业可行性报告需要注意

1. 我国是一个农业大国，还不足称为农业强国，多种农作物只讲究产量，难以保证质量，难以满足人民日益增长的需求，此外在现实中农业生产有各种各样的问题（耕地、水、气候、灾害）通过发展智慧农业能有效解决这些问题，这是发展智慧农业的必要性。

2. 近年来农业行业与多种行业融合发展，智慧农业在这潮流中也是随波逐浪成为引领农业发展的弄潮儿，智慧农业的深度、宽度都会有其他行业的影子，例如智慧农业+旅游业，智慧农业+深加工，智慧农业+康养等等，所以要将智慧农业和其他配套行业整合起来描述，扩大智慧农业项目的盈利渠道。

3. 智慧农业比起传统农业技术色彩强烈，需要专家和专业人士参与农业生产各个环节，解答农民遇到的各种问题，也要对当地农民进行培训。随着智慧农业各种领域的发展，智慧农业将更加精准地服务农业、农村、农民。所以报告里需要体现与专业机构、学校的合作关系和针对当农民设立符合项目特点的、完善的培训项目和扶贫措施。

4. 发展电子商务，智慧农业能节约劳动力，解放生产力，让农民有精力做更多的事情，帮助农民展开电子商务业务，能帮助农民卖出农产品，帮助农民勤劳致富。

5. 发展智慧农业的效益所在，智慧农业项目的建立要立足于当地的农村、农民，必须从多种角度（经济、社会、生态）描述发展智慧农业能帮助该地区和农民获得什么好处，这是发展智慧农业的最大意义所在。

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什么是智慧农业？智慧农业有什么发展趋势？

智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过互联网、物联网、大数据、人工智能和智能装备等现代信息技术与农业跨界融合，实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新农业生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。

智慧农业

智慧农业整合生物技术、信息技术、智能装备三大生产力要素。智慧农业包括智能农业装备、智能传感器系统、智能无人机、智能机器人、软件等主要技术。

美国、英国、澳大利亚、法国、德国、日本等国家围绕智慧农业进行了广泛的布局，2015-2025全球智慧农业市值将达到683亿美元。

智慧农业

发展趋势：

一、大数据技术渗透农业全产业链。未来发展农业，要从全产业角度进行布局。大数据技术全面渗透了从种子肥料开始，到生产、加工、配送到消费者餐桌，再到废弃物处理的全过程，体现出信息科技对农业产业发展的支撑作用。

二、智能化装备广泛应用。智能化的装备是通过智能化的改造和升级，使机器具有一定的智能性，可以全面或部分的辅助人便捷、可靠地完成特定复杂的目标任务。世界智能农机装备发展经历了不同的历史阶段，从机械化到数字化、自动化、智能化，现在已经衍生了系统。目前，国际上研究农机装备，重点体现在自动驾驶拖拉机、农业机器人和农业无人机等方面。

智能农机

三、无人化、少人化发展迅速。由于农村劳动力减少，农村出现了无人种地的情况，特别是热天打药、冷库长时工作等复杂农业生产环境条件，对人的身体有很大危害。基于劳动力减少和工作环境恶劣，无人化、少人化农场是未来的发展趋势。

四、信息科技推动农业生产方式变革。原来在田里种地、养殖，现在可以进行工厂化生产，比如植物生产工厂、工厂化养猪等模式。

人工智能在农业领域崛起，智能农业正在形成

前言：农业既是人类所从事的最古老行业，也是人类文明的基础。工业革命之后，由于机械在农业领域的应用，使得收获的粮食大大增加。但是，较高的生产成本、农业生态环境遭到破坏、农作物病虫害等问题，仍然是制约农业发展的瓶颈。要解决以上问题，根本出路在于依靠 科技 发展，人工智能就是解决的方法之一。

根据联合国粮农组织预测，到2050年，全球人口将超过90亿，尽管人口较目前只增长25%，但是由于人类生活水平的提高以及膳食结构的改善，对粮食需求量将增长70%。与此同时，全球又面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的环境破坏等问题。如何在有限的耕地增加农业的产出，同时保持可持续发展？人工智能作为解决方式之一，展示出了其强大的实力。

人工智能在农业种植中将发挥哪些作用？

1、种子检测

种子是农业生产中最重要的生产资料之一，种子质量直接关系到作物产量。种子的纯度和安全性检测，是提升农产品质量的重要手段。因此，利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对种子进行准确的评估，对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用。

2、智能种植

在传统农业中，需要耗费大量的人力、物力。搭载人工智能技术的机器人将有助于缓解农民的负担，大大降低土地对劳动力的需求量。例如在种植、管理、采摘、分拣等环节都可以通过智能机器人来完成，实现农业种植的智能化与自动化。

3、作物监控

在农业生产的很多方面，大部分的工作是通过对农作物外观的判断进行的，例如农作物的生长状态、病虫害监测以及杂草辨别等等。在过去，这些工作是通过人的肉眼去观察，但是这存在两个问题：1、农民并不能保证根据经验做出的判断是完全正确的;2、由于没有专业人士及时到现场诊断，可能会使农作物病情延误或加重。人工智能技术可在农作物检测中提供强大的技术的支持，通过机器人视觉技术，模拟人类的视觉功能，从客观事物的图像中获取信息并处理和分析。

4、土壤灌溉

人工神经网络具备机器学习能力，能够根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，选择最佳灌溉规划策略。通过对土壤湿度的实时监控，利用周期灌溉、自动灌溉等多种方式，提高灌溉精准度和水的利用率。这样既能节省用水，又能保证农作物良好的生长环境。

人工智能技术在农业领域面临的困难与挑战

不过，虽然人工智能技术已经开始应用于农业领域，但是与其在金融、医疗、交通等领域上的成功应用相比，人工智能在农业上的运用略显初级，大多农场、农业设备制造商还没有深入推进人工智能的引入。原因包括：1、农业领域的数据获取比其他行业要难;2、农业生产统计和量化应用困难，农业环境变化对人工智能技术在农业上的测试、验证和推广更加困难;3、缺乏既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才。

政策支持破解人工智能农业困局

2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，加快推进产业智能化升级。在智能农业方面，要研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善的天、空、地一体化的智能农业信息遥感监测网络及农业大数据智能决策分析系统。除去国家层面的政策之外，各地政府也开始密集出台相关政策，以解决人工智能技术在农业领域的应用中面临的实际问题。

2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才;到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才的培养力度。截至2017年12月，国内共有七十余所高校围绕人工智能领域设置86个二级学科或交叉学科。2018年国内高校首批612个“新工科”研究与实践项目中，已布局建设将近60个人工智能类项目。

写在最后：

随着人工智能技术的不断发展，其在农业领域的大规模应用将最终实现。相信在不久的将来，人工智能能够更好的为人类服务，改善人类的生活，带来巨大的经济效益。在人工智能的引领下，农业将迈入智能化的崭新时代。

AI在农业上该如何发展？人工智能农业会怎样？

筒单地回答吧:我小时侯那年七八岁，我家自留地，和我四姨叔邻畔种地，同时都种的谷孑，人家的谷苗比我家的谷苗明显区别，人家谷苗黑绿翠，我家的谷苗黄没有长势，我回家问父亲，父亲说:人家耕地比我们深，种孑一样。

密度合理，精耕细作，我们工夫不如人家，人工智能机器人不适应，循序渐近的过程，有些农作物需要大量的人工才能丰收，农村改革应地区制宜。

人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。

1.气象预报未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。

2.农产品市场需求分析基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。

比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。

3.农业灾害预测、减灾抗灾分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。

并提出科学的建在救灾方案，减少损失。

4.农作物生长检测检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。

并检测可能出现的情况。

减少人工干预。

5.农业育种用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、6.农业辅助智能播种，施肥，喷药，收获等 随着我们进入机器学习的新技术时代，人工智能和农业正变得密不可分。

它带来了令人兴奋的无限可能性：从种子发芽，到保持作物的完整性，再到实际的收获过程。

联合国估计，到2050年，全球人口将增加到97亿人以上，那时很多饥饿的人口需要养活。

相比于人口的大量增长，耕地面积只会增加4%。

因此，解决办法不是扩大农田来种植庄稼和饲养牲畜，而是更有效地利用现有的土地。

目前，全球20%的人口受雇于农业综合企业，这是一个价值3万亿美元的产业。

但是我们如何进行这个变换呢？答案可以在人工智能和农业的交汇处找到。

1.人工智能选种 如果我们想要有最好的作物，那么这一切都取决于我们种植的种子的基因。

Monsanto公司现在正在使用人工智能扫描具有最理想特性的种子的DNA序列。

农民将不再需要投入时间和精力来进行种子的交叉变异实验，因为现在有计算机程序可以为他们进行这种分析。

种子本身有发芽率，或“种子休眠”，这意味着它们只有在特定条件下才会发芽和开始生长。

研究人员可以利用人工智能找出种子发芽的最佳条件，如温度和湿度水平，使作物能够比预期的更早开始生长。

这减少了等待时间，并可以使作物全年种植。

机器学习支持的图像分析的新应用，加上移动成像的自动化控制，可以测试种子的表型，以确定使用哪种种子最好。

这方面的实例可以在种子发芽技术中找到，该技术已经用于测试番茄和玉米等作物。

2.通过人工智能反馈进行土壤管理 在世界各地种植农作物时，土壤营养也会发挥作用。

通过特殊的算法，深度学习被带到这里的最前沿，这些算法可以帮助监测种植前和生长过程中土壤的 健康 状况土壤退化和侵蚀也是影响农作物生长的重要因素，但这两个问题都可以用人工智能解决，就像PEAT公司在德国做过的实验那样。

他们开发了一种能分析土壤缺陷的Plantix。

加上无人机的视觉感知能力，它们可以探测到作物的生长区域，这些作物可能生长在有缺陷的土壤中，或会遭受区域里疾病和害虫的侵袭。

它通过对叶子成像，然后通过一个软件运行，这个软件可以区分正常和不 健康 的生长模式。

更重要的是，软件会向农民提出解决问题的方法。

CropDiagnosis是另一个类似的应用程序，它可以用无人机扫描整个领域，并且评估土壤中灌溉和氮含量水平。

在美国，Trace Genomics也在追随他们的脚步，采用基于人工智能的技术来研究土壤弱点和作物缺陷。

3.人工智能管理灌溉和用水 植物要想正常生长，就需要持续不断的水供应。

在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地区，种植作物尤其困难。

就像你的花园洒水器可以设置定时器一样，现代的人工智能灌溉方法比这更进一步。

他们可以通过农业环境中的机器学习技术实时跟踪土壤中的水分含量，从而准确地知道何时向作物提供水，以及如何合理节约水的消耗。

这意味着农民有更多时间来做其他的重要工作，而不必费心亲自灌溉作物。

据估计，地球上约70%的淡水供应用于农业生产，因此更有效地管理淡水供应将对如何利用这一宝贵资源产生连锁反应。

4.基于图像的养分和肥料使用解决方案 土壤本身并不总是为作物提供最好的营养，农民必须定期轮作。

在过去，肥料是植物的主要肥料，但农业现代化带来了大量新的和创新的施肥方案。

农民花大量时间在地里以氮肥的形式为作物提供必要的营养，然而人工智能现在已经成为这个领域的主要参与者。

现代人工智能解决方案不仅可以检测出需要多少肥料才能减少浪费，而且还有可用的硬件来辅助运输过程。

其中一个解决方案就是Rowbot。

这是一台基于图像的机器，它在作物生长期间收集植物数据，只向最需要化肥的作物提供肥料，从而提高原本收成较低的作物的产量。

由Bosch开发的Plantect是另一个智能的人工智能套件，它可以帮助农场从确定正确的阳光和湿度水平到无缝监控一切，并与物联网协同工作。

5.人工智能可以预测天气状况 从潮湿的英格兰到太阳炙烤下的加利福尼亚，再到干旱肆虐的索马里，天气状况极大地影响了农作物的生长。

一季不下雨意味着成千上万的人在几个月内都会挨饿。

然而，人工智能现在可以与机器学习相关的特殊算法结合使用——再加上卫星信息——以确保无论天气如何，农作物都不会歉收。

美国一家名为aWhere的公司正在利用这种人工智能技术来预测天气模式，使农民能够提前采取正确的措施。

它能测量一切：从太阳辐射到降水、温度推测和风速，以提供有关潜在作物生长和产量的准确数据。

例如，如果你知道两天后会有大量降雨，就不需要用昂贵的灌溉用水。

或者，如果你知道接下来的几天会带来高温，那么你可以确保作物在早晨早些时候浇水，为温度上升做好准备，减少土壤蒸发。

这两者都可以被编程到AI机器解决方案中，当软件和硬件结合在一起时，农业技术可以提前为农户采取行动。

6.创新的机器视觉来识别作物问题 一旦作物生长，就有必要保护它们的生长不受疾病和虫害的侵蚀。

在这方面，人工智能也可以提供帮助。

你不仅可以在人工智能控制机器和条件的温室里种植作物，而且户外作物也可以从技术投入中受益。

跨国农业企业John Deere现在收购了Blue River Technology，作为其人工智能武器库的一部分。

他们共同开发了一种“看和喷”的方法，利用人工智能机器学习和计算机视觉相结合，找出影响作物生长的杂草，然后将它们清除。

该公司发言人John May表示：“机器学习是Deere未来的一项重要能力，并且它认识到技术对我们客户的重要性。

”“看和喷”方法意味着，他们现在可以针对特定的杂草，提高作物产量，而不是以高昂的成本喷洒整株作物，而且还会伴随着对的 健康 影响。

7.用人工智能技术监测杂草和害虫问题 人工智能传感器也正在开发中，利用图像传感技术来检测植物叶片的病害特征。

这与通过人工智能机器进行的彩色成像有关。

人工智能机器能够区分 健康 和患病的叶子，然后通过与机器人集成来去除它们。

微软开发人员也在使用同样的技术，他们合作开发了一个害虫预测界面，可以识别破坏农作物的昆虫。

在很短的时间内，这将包括诊断和消灭害虫的实际远程机器视觉。

这项技术最多可以减少80%的化学物质的使用，而花在除草剂上的钱会减少90%。

杂草控制对农民来说非常重要，因为目前约有250个品种对现代除草剂具有抗药性，仅大豆和玉米作物上的杂草生长每年就造成400多亿美元的损失。

8.预测正确的收获时间 几个世纪以来，农民们一直在考虑天气状况和作物的总体状况等因素，决定最佳收割时间由于成像技术反馈给远程学习软件，人工智能现在带来了一个决定作物是否可以采摘的新元素。

该技术可以用白色和UVA型灯分析水果的成熟度，这意味着农民可以选择只采摘最成熟的水果或蔬菜，而把其他未成熟的水果留一段时间。

这可以在温室里小规模地进行，也可以在更大的规模上进行，使用直升机和无人机可以构建一个整体的田间管理地图。

9.机械收割方法 现在让我们看看食物是如何挑选的。

越来越多的农场工人不愿意日复一日地做重复性的、季节性的采摘水果和蔬菜的工作，预计在2014年至2024年间，这一比例将降至6%。

我们面临着这样的事实上：由于工人短缺，熟透的水果往往无法采摘，这意味着利润的损失。

根据农业综合企业的性质，一个农场大约40%的利润用于体力劳动和工资。

人工智能可以大幅减少这一数字，因为一旦购买了机器，它们就会随着时间的推移为自己买单。

有两个机器收割的例子来自Harvest CROO Robotics，它创造了采摘成熟草莓的硬件，以及拥有可以收割苹果园的机器的丰富技术。

这种类型的人工智能将感知和动作结合在一起，因此自主机器可以看到需要收获什么，然后继续执行收获的动作。

10.农场机器接受人工智能升级 现代农业往往使用各种各样的机器来保持生产效率。

从拖拉机和收割机到四轴脚踏车和运货卡车，机器是农业的重要组成部分，但是机器故障和持续的维护是一个严重但经常被忽视的影响利润的问题。

像 汽车 这样的普通道路交通工具，现在正在用一组非同寻常的电子产品进行制造，从轮胎压力到油位，这些电子产品可以提供各种反馈。

未来的农业机械也将采用同样先进的监测系统。

与其等着拖拉机在田里抛锚，还不如提前警告农民任何故障。

与物联网相结合，这些物品甚至可以在问题出现之前就预先提醒和维修。

11.人工智能无人机的崛起 展望未来，无人机已经在许多方面得到了应用，要使现有的无人机适应农业生产，所需要的只是硬件和软件的集成，这为这些飞行器提供了额外的用途。

到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。

无人驾驶拖拉机也将成为现实，在没有真人指导的情况下，通过编程使其以一定的速度行驶，同时以有效的方式执行特定任务。

12.来自数据库的云共享信息可以帮助农民 由于“Alexa”类型的系统为农民的所有问题提供了解决方案，人工智能可以成为农民最好的朋友。

建立农业的知识数据库，并能向其询问从动物疾病到土壤质量的一切问题。

这样的基础可以学习正确的解决方案和回答问题，然后可以有效地与业务中的其他人共享。

当农业在很大程度上实现自动化时，数据共享无疑将具有重要性。

训练系统需要数据，特别是人工智能算法的数据非常有价值。

近年来，农业数据联盟(Agricultural Data Coalition)已成立，旨在帮助农民掌握信息和数据处理技术，以便从研究人员到农场主、农作物买家和保险公司等所有人都能共同努力，提高产量，从而提高所有人的利润。

得益于人工智能技术，总体产量得以提高，将人工智能应用于农业的最终目标是提高每平方英尺的作物产量。

产量的提高主要是通过模仿人类认知的算法实现的，在分析大数据时，将农业中的机器学习技术带到最前沿，并利用它做出有效的决策。

这些数学人工智能公式可以通过决定作物从播种到收获的最佳操作过程来帮助提高作物产量。

人工智能解决方案在农业领域的技术有很多，而且具有几乎无限的潜力。

农业传感器可以看到外形，识别语音命令和操作视觉感知能力来收集所需的数据。

信息管理系统控制收集的数据，并允许人工智能软件基于深度学习技术和机器学习通过预测分析做出决策。

这些数据可以用于专门为农业综合企业制造的硬件，比如自动无人机和自动驾驶 汽车 。

充分利用收集到的数据，能为农民提供最好的服务。

农业领域的人工智能解决方案要想在这一领域起飞，就需要在农业实践中集成人工智能的多方优势。

人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。

1.气象预报 未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。

2.农产品市场需求分析 基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。

比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。

3.农业灾害预测、减灾抗灾 分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。

并提出科学的建在救灾方案，减少损失。

4.农作物生长检测 检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。

并检测可能出现的情况。

减少人工干预。

5.农业育种 用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、6.农业辅助 智能播种，施肥，喷药，收获等农业智能势不可挡！ 人工智能应用于农业是大势所趋，是方向，当然全面应用也许比较有个比较漫长的过程。

养猪行业是农业大产业中最具标准化最具规模的行业，我认为人工智能应用于农业最先应该从养猪行业获得突破，事实现在京东、 科技 影子、猪场管家等都在这方面已经 探索 并有着应用 人工智能已经实现，比如无人机喷洒农药，自动售米机等。

未来人工智能会广泛应用！从生产到销售。

人工智能在农业该如何发展，我来讲几点我的想法。

1.种植户用人工智能可以通过网络、感应器掌握田地土壤信息，配合无人机播种、喷水、喷农药和撒肥料等。

2.养殖户用人工智能可以通过监控、其他设备，监控鱼塘、养猪场等。

3.人工智能在农村还可以陪伴老人和小孩，照顾他们，有意外可以随时报警，在外打工的年轻人可以通过人工智能掌控家里一切。

希望以上的回答可以帮上你。