盤點 AI 人工智慧技術轉型農業的四大方式 你最看好哪個？

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最近一份聯合國報告顯示，全球每年生產的糧食大約有三分之一都被浪費掉了，很多人都覺得很不可思議，但仔細想想這個數字並不令人吃驚。大家不難發現外出就餐以及每周清理冰箱的食物都會有一定的食物浪費。然而其實除了浪費，還有一個更嚴重的問題許多人沒有意識到。在全球糧食浪費量急劇上升的同時，全球糧食需求量也在上升。

隨著人口爆炸，全球變暖，以及可供耕種的土地越來越少等問題，我們面臨著越來越嚴重的全球性糧食短缺。我們是否應該思考一下，到2050年我們將如何養活和全球90億人口，我們如何滿足人口糧食消費59- 98%的增長？解決問題的方法就是升級，技術升級，我們看到農業領域也在進行數字化轉型，引入人工智慧(AI)形式。

感測器和數據

目前為止，農業技術(AgTech)的代表就是感測器連接和物聯網，技術在農業數字轉型中扮演著相當重要的角色。在農業技術的幫助下，農民開始聯網進行數據共享，並在效率和操作流程方面進行了很大的改進。這些進步和成就在很大程度上得益於人工智慧驅動的感測器，這些感測器可以放在地面上、空中或機器上，這些都對農業生產有巨大幫助。例如，地面上，感測器可以監測植物、土壤、動物健康和天氣質量。這些信息可以幫助農民分析在什麼地方種植產量最高，以及需要種植多少。

在空中，無人機和衛星可以監測作物的健康狀況和進行病蟲害防治，防止作物在收穫季節突然減產。一些農業設備還可以獲取作物預期產量的數據，例如提供作物產量和收穫產量的估計值，農民可以據此對銷售進行預測，對過剩和短缺進行提前計劃。這些還不是全部，機器人還可以收割設備，甚至可以利用人工智慧在合適的時間採摘成熟的水果和蔬菜，季節省了時間、人力又防止了浪費。

John Deere是目前在精密農業領域做得比較好的公司之一，John Deere正在開發技術，幫助農民提升農業技術，決定什麼時候收割該在哪裡播種等等，甚至可以進行中央控制遠程管理設備，提高時間效率。然而，農業技術的進步受益的不僅僅是農民。

例如，Blue River Technologies的研究表明，通過使用人工智慧感測器採集的數據，如果從廣播噴洒轉向定向噴洒，可以將除草劑的使用量減少90%。減少除草劑的使用對人類和地球環境保護都有好處。農業的數字化轉型不僅有利於糧食生產，也有利於地球環境。

研究和開發

人工智慧通過縮短前期試驗時間減少前期錯誤可以幫助加快藥物試驗，同樣它對農業也可以起到相同的作用。例如，Monsanto的人工智慧團隊發現，通過演算法可以幫助他們更快地確定哪種雜交植物在現有種植條件下生長得最好，從而大大節省產品開發時間。例如，在過去Monsanto公司需要對玉米雜交品種進行多年的田間評估，然後才將其推向市場，這一過程估計需要八年時間。

該育種計劃將挑選大約500個品種進行試驗，進行這一過程的成本和時間都很高。使用一種新的分子標記和田間試驗信息的演算法，他們成功將育種過程縮短了整整一年。考慮到我們在未來幾十年將面臨全球人口激增，這算是一個巨大的成功。從理論上講，全球聯網的農民將能夠共享信息，不僅是Monsanto的農場，這項技術可以在全世界範圍內普及，從而實現更快的產品開發。

圖像識別

另一個農業成就是，人工智慧的圖像識別功能。谷歌正打算訓練人工智慧來識別5000種動植物，這無疑將提高無人機檢測病蟲害和農作物損害的能力。農民依靠這項技術能更快更準確地監測他們的耕地面積，並隨時了解病蟲害狀況。

農業數字化轉型：需要更多的投入和努力

儘管目前AgTech現在在著力研究這一塊，但要真正實現農業數字化轉型還需要更多投入。首先，和任何人工智慧過程一樣，AgTech依賴於數據。但數據收集是比較困難的，而且農業領域在吸引年輕人工智慧人才方面，很難與其他行業競爭。希望現在找工作的年輕一代，可以投入到農業這個基礎行業中來，幫助一起實現農業轉型，解決全球問題。

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