人工智慧在農業領域崛起，智能農業正在形成

前言：農業既是人類所從事的最古老行業，也是人類文明的基礎。工業革命之後，由於機械在農業領域的應用，使得收穫的糧食大大增加。但是，較高的生產成本、農業生態環境遭到破壞、農作物病蟲害等問題，仍然是制約農業發展的瓶頸。要解決以上問題，根本出路在於依靠科技發展，人工智慧就是解決的方法之一。

人工智慧作為當今科技的前沿技術已經深入到各行各業之中，當下我們關注最多的還是人工智慧為醫療、金融、工業帶來怎樣的變化，卻忽視了人工智慧在農業領域中的應用。事實上，從20世紀70年代開始，人工智慧技術，特別是專家系統技術就開始應用於現代農業領域。

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根據聯合國糧農組織預測，到2050年，全球人口將超過90億，儘管人口較目前只增長25%，但是由於人類生活水平的提高以及膳食結構的改善，對糧食需求量將增長70%。與此同時，全球又面臨著土地資源緊缺、化肥農藥過度使用造成的環境破壞等問題。如何在有限的耕地增加農業的產出，同時保持可持續發展？人工智慧作為解決方式之一，展示出了其強大的實力。

人工智慧在農業種植中將發揮哪些作用？

1、種子檢測

種子是農業生產中最重要的生產資料之一，種子質量直接關係到作物產量。種子的純度和安全性檢測，是提升農產品質量的重要手段。因此，利用圖像分析技術以及神經網路等非破壞性的方法對種子進行準確的評估，對提高農產品產量和質量起到了很好的保障作用。

2、智能種植

在傳統農業中，需要耗費大量的人力、物力。搭載人工智慧技術的機器人將有助於緩解農民的負擔，大大降低土地對勞動力的需求量。例如在種植、管理、採摘、分揀等環節都可以通過智能機器人來完成，實現農業種植的智能化與自動化。

3、作物監控

在農業生產的很多方面，大部分的工作是通過對農作物外觀的判斷進行的，例如農作物的生長狀態、病蟲害監測以及雜草辨別等等。在過去，這些工作是通過人的肉眼去觀察，但是這存在兩個問題：1、農民並不能保證根據經驗做出的判斷是完全正確的;2、由於沒有專業人士及時到現場診斷，可能會使農作物病情延誤或加重。人工智慧技術可在農作物檢測中提供強大的技術的支持，通過機器人視覺技術，模擬人類的視覺功能，從客觀事物的圖像中獲取信息並處理和分析。

4、土壤灌溉

人工神經網路具備機器學習能力，能夠根據檢測得到的氣候指數和當地的水文氣象觀測數據，選擇最佳灌溉規劃策略。通過對土壤濕度的實時監控，利用周期灌溉、自動灌溉等多種方式，提高灌溉精準度和水的利用率。這樣既能節省用水，又能保證農作物良好的生長環境。

人工智慧技術在農業領域面臨的困難與挑戰

不過，雖然人工智慧技術已經開始應用於農業領域，但是與其在金融、醫療、交通等領域上的成功應用相比，人工智慧在農業上的運用略顯初級，大多農場、農業設備製造商還沒有深入推進人工智慧的引入。原因包括：1、農業領域的數據獲取比其他行業要難;2、農業生產統計和量化應用困難，農業環境變化對人工智慧技術在農業上的測試、驗證和推廣更加困難;3、缺乏既懂農業又懂人工智慧技術的複合型人才。

政策支持破解人工智慧農業困局

2017年，國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》提出，加快推進產業智能化升級。在智能農業方面，要研製農業智能感測與控制系統、智能化農業裝備、農機田間作業自主系統等。建立完善的天、空、地一體化的智能農業信息遙感監測網路及農業大數據智能決策分析系統。除去國家層面的政策之外，各地政府也開始密集出台相關政策，以解決人工智慧技術在農業領域的應用中面臨的實際問題。

2018年4月，教育部印發《高等學校人工智慧創新行動計劃》，提出加強人才培養與創新研究基地的融合，完善人工智慧領域多主體協同育人機制，以多種形式培養多層次的人工智慧領域人才;到2020年建立50家人工智慧學院、研究院或交叉研究中心，並引導高校通過增量支持和存量調整，加大人工智慧領域人才的培養力度。截至2017年12月，國內共有七十餘所高校圍繞人工智慧領域設置86個二級學科或交叉學科。2018年國內高校首批612個「新工科」研究與實踐項目中，已布局建設將近60個人工智慧類項目。

寫在最後：

隨著人工智慧技術的不斷發展，其在農業領域的大規模應用將最終實現。相信在不久的將來，人工智慧能夠更好的為人類服務，改善人類的生活，帶來巨大的經濟效益。在人工智慧的引領下，農業將邁入智能化的嶄新時代。

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