通過人工智能技術監(jiān)測雜草和害蟲問題

農業(yè)技術創(chuàng)新的標志性事件發(fā)生在1975年，雜交水稻成功培育。智能的力量，給農業(yè)安上了加速器。人們可以利用衛(wèi)星遙感技術判斷殺蟲劑量，通過圖像識別輔助分揀水果，通過機械化自動灌溉施肥……

而隨著人工智能技術的加持，農業(yè)變得規(guī)?；?、智能化、集約化、精細化，越來越多的互聯網巨頭在為農村市場賦能。食品安全、農業(yè)將誕生怎樣的火花。

科技扶貧，AI農業(yè)的應用

農業(yè)轉型升級，一批科技領域的專業(yè)人才投身農業(yè)，試圖用智能技術給農業(yè)找到一條更高效、高質的生產路。主要分成三大方向，大數據分析生產數據、建立專屬檔案全生命周期管理、智慧農場無人化作業(yè)等。

1)大數據分析生產數據

基于足夠豐富的數據量，如今的農業(yè)可以做智能化的決策分析。例如澆水，通風、光照、土壤澆灌這些工作，都可以由人工智能自動收集環(huán)境數據，通過深度學習和計算，進行判斷和決策，再驅動設備元件所完成。

在種植過程中，還可以通過人工智能技術監(jiān)測雜草和害蟲問題。人工智能還可以根據土壤環(huán)境的狀況，結合市場行情預測，從而給出今年這塊地適合種玉米還是大豆，同時做糧食產量預測。

2)建立專屬檔案全生命周期管理

全生命周期管理、全鏈路溯源成為智慧農場、智慧牧場的標配流程。麥飛科技自主研發(fā)了一款無人機遙感載荷——“麥視探針”，收集作物生長情況、氣象、土壤等數據，并集成 AI 算法，建立起了光譜與農作物健康狀況的關系，即農作物“體檢檔案”。

人工智能通過攝像裝置獲得豬臉以及身體狀況的照片，為每一頭豬建立檔案，包括品種、天齡、體重、進食情況、運動頻次、軌跡、免況等，這些數據通過深度學習對動物的情緒和健康狀況進行分析，可用于分析行為特征、制定進食數據等。結合聲學特征和紅外線測溫技術，可通過豬的體溫、咳嗽、叫聲等作判斷是否患病，預警。大大節(jié)省了工作時間，提高了工作效率。

3)智慧農場無人化作業(yè)

智慧交通有無人車，智慧農場我們也可以看到智能機器人。種植、管理、采摘、分揀等環(huán)節(jié)都可以通過智能機器人來完成，實現農業(yè)種植的智能化與自動化。

例如，福建省農業(yè)科學院發(fā)布的人工智能農業(yè)機器人，可以完成深度學習，幫助管理者制定生產決策，比如自動診斷農作物健康的病蟲害狀況、農產品成熟程度，擁有“仿生手”防治病蟲害或采摘農作物，自動運輸農場收獲。

巨頭競相入場，落地應用凸顯

農業(yè)智能化成為各大科技巨頭相互競爭的又一大競技場。早在2008年，網易丁磊就開始進軍養(yǎng)豬業(yè)。在過去的幾年中，網易陸續(xù)投入了上億元建造了生態(tài)養(yǎng)殖場。2016年底，網易味央豬肉正式上市，成功引爆市場。透明化養(yǎng)殖的理念，也讓網易味央安吉豬場開創(chuàng)了養(yǎng)豬業(yè)的歷史，成為了史上第一家公開直播的豬場。

京東無人機牽頭成立了京東智慧農業(yè)共同體，京東農場作為共同體落地項目首次亮相。之后，京東正式宣布成立京東農牧公司，也進軍了養(yǎng)豬業(yè)。

阿里巴巴在上海云棲大會上發(fā)布了阿里云ET農業(yè)大腦，宣布已將各種數字化技術應用于生豬養(yǎng)殖、蘋果及甜瓜種植等農業(yè)領域。

百度與雷沃重工簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將就農機智慧化展開合作，用 AI 賦能農機制造，共同解決自動駕駛領域的技術難題。

傳統(tǒng)農業(yè)有著諸多發(fā)展問題，人力成本、交通物流、信息交流等都制約著新農業(yè)的發(fā)展，而這些都可以通過AI化的手段來解決，產業(yè)融合AI是必然趨勢。阿里、京東、網易等已經在深耕。各企業(yè)加速競爭AI與農業(yè)的結合發(fā)展，會大大推動我國農業(yè)產業(yè)生態(tài)鏈的建設與完善。

AI農業(yè)發(fā)展的難點

盡管農業(yè)領域也已經開始討論ABCD(A是人工智能：Artificial Intelligence;B是區(qū)塊鏈：BlockChain;C是云計算：Cloud;D是大數據：BigData)，但在實際的布局過程中，依然面臨種種挑戰(zhàn)。比如數據鏈的打通、基礎設施建設、新型農業(yè)AI人才的培養(yǎng)、市場教育等等，不是可以一蹴而就的事。

不同于工業(yè)標準化，農業(yè)生產面臨眾多不同模式，每一種作物、動物的生活環(huán)境、生長習性都不盡相同，而且體量龐大、結構混亂，形成規(guī)?；\作是一大難題。只有當農業(yè)進入標準化階段時，才能充分運用現代化的機械設備、生產技術和管理手段等等，形成有效數據采集和積累機制。

但長久以來，國情下的小農經濟模式導致土地分化嚴重，幾乎難以規(guī)模化生產和規(guī)范化管理。因此，想要推動AI農業(yè)，背后的技術要求和成本投入非常高。

另外，技術與農業(yè)結合，需要技術企業(yè)和從業(yè)人員對行業(yè)有深入的了解。復合型人才供不應求。而且農業(yè)的日常工作地點多數較為偏僻，臟又累的工作環(huán)境與較低的生活水準，遠不及都市里的辦公環(huán)境，高精尖人才招人是AI農業(yè)發(fā)展的一大難題。

農村勞動力本身的教育程度偏低，日常生產很大程度有賴于經驗之談。農業(yè)科技想要進行有效轉化，如何更好地進行應用也有諸多阻力。這些都成為智能農業(yè)發(fā)展的阻礙。

伴隨人工智能的發(fā)展，我們看到諸多人工智能公司如曠視科技、極鏈科技、依圖科技等在垂直領域應用發(fā)展，也看到各大巨頭在AI技術應用上的布局。AI全面滲透進入了各行各業(yè)。農業(yè)作為基礎產業(yè)，借助人工智能提升產量、提升品質、提升食品安全，勢在必行。

根據研究公司MarketandMarkets的數據，2018年農業(yè)市場的AI價值為6億美元，預計到2025年將達到26億美元，預測期間的復合年均增長率為22.5%。雖然就目前來看，AI農業(yè)才開啟落地步伐，還在初步階段。但隨著AI技術進步和市場教育，未來我國的農業(yè)將邁向數字化、智能化，迎來全新價值。