農(nóng)業(yè)既是人類所從事的最古老行業(yè)，也是人類文明的基礎(chǔ)。工業(yè)革命之后，由于機(jī)械在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，使得收獲的糧食大大增加。但是，較高的生產(chǎn)成本、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境遭到破壞、農(nóng)作物病蟲害等問題，仍然是制約農(nóng)業(yè)發(fā)展的瓶頸。要解決以上問題，根本出路在于依靠科技發(fā)展，人工智能就是解決的方法之一。
人工智能作為當(dāng)今科技的前沿技術(shù)已經(jīng)深入到各行各業(yè)之中，當(dāng)下我們關(guān)注最多的還是人工智能為醫(yī)療、金融、工業(yè)帶來怎樣的變化，卻忽視了人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。事實(shí)上，從20世紀(jì)70年代開始，人工智能技術(shù)，特別是專家系統(tǒng)技術(shù)就開始應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。
根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織預(yù)測(cè)，到2050年，全球人口將超過90億，盡管人口較目前只增長(zhǎng)25%，但是由于人類生活水平的提高以及膳食結(jié)構(gòu)的改善，對(duì)糧食需求量將增長(zhǎng)70%。與此同時(shí)，全球又面臨著土地資源緊缺、化肥農(nóng)藥過度使用造成的環(huán)境破壞等問題。如何在有限的耕地增加農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出，同時(shí)保持可持續(xù)發(fā)展？人工智能作為解決方式之一，展示出了其強(qiáng)大的實(shí)力。
人工智能在農(nóng)業(yè)種植中將發(fā)揮哪些作用
1、種子檢測(cè)
種子是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的生產(chǎn)資料之一，種子質(zhì)量直接關(guān)系到作物產(chǎn)量。種子的純度和安全性檢測(cè)，是提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。因此，利用圖像分析技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非破壞性的方法對(duì)種子進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估，對(duì)提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量起到了很好的保障作用。
2、智能種植
在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中，需要耗費(fèi)大量的人力、物力。搭載人工智能技術(shù)的機(jī)器人將有助于緩解農(nóng)民的負(fù)擔(dān)，大大降低土地對(duì)勞動(dòng)力的需求量。例如在種植、管理、采摘、分揀等環(huán)節(jié)都可以通過智能機(jī)器人來完成，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植的智能化與自動(dòng)化。
3、作物監(jiān)控
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的很多方面，大部分的工作是通過對(duì)農(nóng)作物外觀的判斷進(jìn)行的，例如農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)、病蟲害監(jiān)測(cè)以及雜草辨別等等。在過去，這些工作是通過人的肉眼去觀察，但是這存在兩個(gè)問題：1、農(nóng)民并不能保證根據(jù)經(jīng)驗(yàn)做出的判斷是完全正確的;2、由于沒有專業(yè)人士及時(shí)到現(xiàn)場(chǎng)診斷，可能會(huì)使農(nóng)作物病情延誤或加重。人工智能技術(shù)可在農(nóng)作物檢測(cè)中提供強(qiáng)大的技術(shù)的支持，通過機(jī)器人視覺技術(shù)，模擬人類的視覺功能，從客觀事物的圖像中獲取信息并處理和分析。
4、土壤灌溉
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)檢測(cè)得到的氣候指數(shù)和當(dāng)?shù)氐乃臍庀笥^測(cè)數(shù)據(jù)，選擇最佳灌溉規(guī)劃策略。通過對(duì)土壤濕度的實(shí)時(shí)監(jiān)控，利用周期灌溉、自動(dòng)灌溉等多種方式，提高灌溉精準(zhǔn)度和水的利用率。這樣既能節(jié)省用水，又能保證農(nóng)作物良好的生長(zhǎng)環(huán)境。
人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域面臨的困難與挑戰(zhàn)
不過，雖然人工智能技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，但是與其在金融、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域上的成功應(yīng)用相比，人工智能在農(nóng)業(yè)上的運(yùn)用略顯初級(jí)，大多農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)業(yè)設(shè)備制造商還沒有深入推進(jìn)人工智能的引入。原因包括：
1、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)獲取比其他行業(yè)要難;
2、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)和量化應(yīng)用困難，農(nóng)業(yè)環(huán)境變化對(duì)人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的測(cè)試、驗(yàn)證和推廣更加困難;
3、缺乏既懂農(nóng)業(yè)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。
政策支持破解人工智能農(nóng)業(yè)困局
2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。在智能農(nóng)業(yè)方面，要研制農(nóng)業(yè)智能傳感與控制系統(tǒng)、智能化農(nóng)業(yè)裝備、農(nóng)機(jī)田間作業(yè)自主系統(tǒng)等。建立完善的天、空、地一體化的智能農(nóng)業(yè)信息遙感監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)。除去國(guó)家層面的政策之外，各地政府也開始密集出臺(tái)相關(guān)政策，以解決人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中面臨的實(shí)際問題。
2018年4月，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，提出加強(qiáng)人才培養(yǎng)與創(chuàng)新研究基地的融合，完善人工智能領(lǐng)域多主體協(xié)同育人機(jī)制，以多種形式培養(yǎng)多層次的人工智能領(lǐng)域人才;到2020年建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心，并引導(dǎo)高校通過增量支持和存量調(diào)整，加大人工智能領(lǐng)域人才的培養(yǎng)力度。截至2017年12月，國(guó)內(nèi)共有七十余所高校圍繞人工智能領(lǐng)域設(shè)置86個(gè)二級(jí)學(xué)科或交叉學(xué)科。2018年國(guó)內(nèi)高校首批612個(gè)“新工科”研究與實(shí)踐項(xiàng)目中，已布局建設(shè)將近60個(gè)人工智能類項(xiàng)目。
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用將最終實(shí)現(xiàn)。相信在不久的將來，人工智能能夠更好的為人類服務(wù)，改善人類的生活，帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。在人工智能的引領(lǐng)下，農(nóng)業(yè)將邁入智能化的嶄新時(shí)代。
---轉(zhuǎn)載自網(wǎng)絡(luò)
