现在人工智能在农业中有什么应用

1. 现在人工智能在农业中有什么应用

讨论未来的人工智能

2. 人工智能在农业领域的应用

人工智能在农业领域的应用如下：
1、提高农作物的产品与质量。
AI可以采集农作物的的环境数据，比如空气湿度、温度、土壤质量，根部的水分含量等，并将数据上传大数据平台进行人工智能分析，并基于分析结果，调整农作物生长需要的环境参数，控制施肥，浇水的频度等。
并可以积累历年的数据，通过AI去学习农作物需要的最优的生产环境，从而提高农作物的产量与质量。另外通过分析植物的叶子的形状等，可以发现植物的健康状态，从而可以采取措施，减少病虫危害。

2、可以提高牲畜的产量与质量。
比如可以监控动物的运动时间，食物中的营养成分等，通过大数据以及AI学习，找到最有利于动物生长的营养与运动量，从而提高牲畜的肉质与营养成分。
基于AI技术，可以采集动物的健康参数，如呼吸频度，运动快慢，饮食等信息，发现动物生病的情况，从而可以减少损失。
3、农业设备能力增强。
比如基于AI技术，可以生产除草的机器，喷洒农药的机器，自动收割机，自动采摘机，挤奶器、等，在传统机器的基础上，融合了AI能力的农业机械设备，将极大地提高效率，减少人力资源，降低生产成本。

3. 人工智能在农业领域的应用

人工智能在农业领域的应用如下：
人工智能已成为自动化、电气化和信息化之后新一轮工业革命的基石，而人工智能的应用亦非仅在工业领域，在教育、医疗和金融领域都是革命性的技术创新。那么在人类最古老的农业领域。

人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪出就已经开始，这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人，也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，还有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。这些应用正在帮助我们提高产出、提高效率，同时减少农药和化肥的使用。
农业领域面临的挑战对人类来说比其他领域更为重要。如今世界人口总数为72亿，其中有7.8亿人面临着饥饿威胁，到2050年，全球人口将要达到90亿，这意味着我们生产的粮食热量需要增长60%。

如果考虑作为肉类来源的家畜消耗的粮食，那么这一增长率将达到103%。而于此同时，我们又面临着石油农业所依靠的能源危机，面临着化肥农药过度使用造成的土壤和环境的破坏以及对人类健康的威胁。

4. 人工智能在农业领域的应用

在农业领域中人工智能所涉及到的关键技术包括语音和图像理解、智能搜索、专家系统、智能控制、机器人、遗传编程等。

例如：通过遥感图像中蕴含的信息，可对农业实际情况进行有效监测，能够有效评估农作物种类的精度，对气象灾害进行有效预警，对农作物大面积评估农业灾害作出较大的贡献。
通过多媒体形态的有效融合，在不同媒体平台中应用计算机视觉技术转变数字化信号，根据特征进行农作物病虫害诊治。

通过指纹识别、机器视觉、智能机器人等技术的应用，有效对土壤中存在的缺陷和营养缺陷进行分析。

5. 人工智能在现在农业领域中有哪些作用和应用呢？

人工智能的优势不仅在于替人作业，还在于它能替人思考。这点你可在“城市大脑”的概念里窥见一斑，例如城市交通早晚高峰时部分道路拥挤，智能算法则会给你规划出一条畅行的路线。当然，这是建立在对交通网络的实时监控的基础上！因此可以说，只要有庞大的数据和算法模型作为支撑，人工智能就能创造出无限的可能！谈及农业大脑，托普云农基于农业大数据的采集与处理，利用智能算法模型，它能为不同的产业需求提供服务。例如，虫情测报信息，农业大脑就可以根据虫情的趋势及相关的气象数据，结合算法模型，对未来的虫情发生进行预测预报，为植保部门的虫情防治方案提供依据，甚至可根据植保部门的资源配置，直接输出一份防治方案；托普云农的“植物语言翻译器”也是同样的逻辑，基于对作物生长环境信息的采集与处理，农业大脑可根据算法模型对作物生长状态进行评估，进而调动物联网设施采取农事操作，保证作物生长一直处于在良好的环境。

6. 农业人工智能有什么好处？

主要包括以下几个方面：
远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。
农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。
农产品安全追溯及防伪鉴真：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。
还有飞防植保，农作物种植生产机械化等。

7. 农业人工智能是什么意思？

在农业生产中，人工智能助力农业生产精细化，从而促进农业提质增效。在种植领域，企业利用人工智能对农作物生长情况及环境数据进行建模分析，为农业生产提供精准指导。在养殖领域，企业通过对畜禽多元化数据的采集与分析，实现精准养殖。
在农业服务中，人工智能可缓解信息不对称导致的农产品供需失衡及农业融资难等问题。一方面，行业主管部门或企业运用人工智能建立农产品价格走势预测模型，指导农业生产主体动态调整产能，既可减少由于盲目生产导致的成本浪费，也能提升消费者满意度。
总体而言，人工智能在农业生产和服务环节都涌现出了一些融合应用的典型案例，为促进农业智能化转型升级提供了新思路。但这些融合应用目前主要处于探索和试点阶段，融合模式仍需优化完善，应用范围也有待逐步扩大。
我国人工智能与农业领域深度融合面临多重挑战
大数据、人工智能等技术在国外农业领域已形成了相对成熟的融合模式和较大范围的应用。而我国虽然也出现了一些典型案例，但整体还处于起步阶段，农业的数字化、网络化、智能化转型仍面临诸多挑战。
一是农村网络基础设施薄弱。人工智能在农业领域的融合应用对网络实时响应和海量数据积累有较高要求。但我国村级信息化服务网络不够健全，农业领域网络化水平还有待提升。据统计，我国农村地区互联网普及率为36.5%，仅为城镇地区的一半。
二是智能化农业设备供给水平不足。针对智能农业设备的专用芯片较为缺乏，而通用芯片在环境较差的农业现场非常容易发生损坏，进而导致农业智能设施应用受阻。同时，由于农业场景复杂，农业智能机器人等设备在实际应用中存在效率不高、灵活度不够等问题，智能化设备的性能还需要进一步提升。
三是农民应用人工智能的意愿和能力不够。一方面，智能化农业设备的投资金额大、回收周期长，导致农民“不敢用”。另一方面，智能化农业设备的操作方式与传统农业设备差别较大，农民对智能化设备的操作能力不足，“不会用”也阻碍了农业的智能化发展。
加快人工智能与农业领域深度融合的建议
针对人工智能与农业深度融合面临的挑战，行业主管部门应从基础设施、技术供给、产业需求等多角度入手，全面促进人工智能与农业领域的深度融合，探索现代农业高质量发展的有效路径。

8. 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。