人工智能在农业的具体应用-人工智能在农业的具体应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在农业的具体应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能在农业的具体应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能与农业结合的例子有？
2. 人工智能在农业领域的研究目标？
3. 在农业方面人工智能可以解决什么问题？
4. 你怎么看待人工智能助力农作物病虫害防治？

人工智能与农业结合的例子有？

人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。

在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。

在病虫害防护领域，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机App Plant Village（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，App能智能识别作物所患虫害。

人工智能在农业领域的研究目标？

人工智能技术可用于提高农业经营效率，从识别和管理病虫害到优化作物生长和预测产量。

人工智能机器人和无人机可以检查作物和土壤状况，评估作物健康状况，并就何时浇水、施肥和收割提供指导。

这可以帮助农民节省时间，降低成本，并改善种植和收割方面的决策。

在农业方面人工智能可以解决什么问题？

目前，人工智能在我国农业领域已经是风声水起。比如我们都熟悉的养殖领域。养殖业作为农业产业的重要组成部分，已经成为人工智能投资者的“宠儿”。

说到人工智能在改变农业作业方式和在种植中发挥的作用，我觉得首先就是产前***的选育和检测。我是从农村走出来的人，所以也深知在农作物宜栽之前，还需要做很多的前期工作。比如说选种。***是农业生产中最重要的生产资料之一，***质量直接关系到农作物的产量。***的纯度和安全性检测，是提升农产品质量的重要手段。因此，通过人工智能选种和检测，对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用。

第二就是智能种植。在传统农业中，需要耗费大量的人力、物力；而搭载人工智能技术将有助于缓解农民的负担，比如说通过人工智能管理灌溉和用水、根据图像的养分和肥料使用解决方案，甚至通过人工智能，可以预测农作物正确的收获时间，这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；再比如说，人工智能可以根据土壤环境的状况，结合市场行情预测，从而给出今年这块地适合种玉米还是大豆。

科技和突飞猛进使农业的发展必然走向人工智能，人工智能应用主要分为以下三类：

农业机器人──相关公司致力于开发及编程自动机器人以解决[_a***_]农业作业，如农作物收割（较于人工方式，其产量更大且速度更快）。

农作物及土壤检测──相关公司运用计算机视觉及深度学习算法处理由无人机与/或基于软件的技术所***集的数据以检测农作物及土壤健康程度。

预测分析──相关公司运用机器学习模型追溯及预测各类环境因素（如气候变化）对于农作物产出的影响。

信息时代人工智能就是神，给果园安装智能机，可以随时捕捉很多数据。例如：自然灾害预防，果园病虫害早发现早防治，土质分析，果园每个阶段都能超记忆大数据分析。希望以后达到谁种植的果子，客户接到货，人脸识别后，就知道原产地和种植户溯源情况。坐在家里，靠人工智能机可以管理很多果树。

所谓智能农业，就是按照全产业全要素全过程的理念，运用信息技术对土地、资金、劳动技术等各类生产要素进行配置和优化，对农业种、养、加、产、供、销全产业链进行数字化改造，实现精准感知、在线处理、智能决策、科学管理，最终驱动农业生产经营方式的转型升级。

农村智能农业表现为数字化、网络化、智能化，其中数字化是集聚***、打好基础，网络化是构建平台、提供条件，智能化是展现能力、注重应用，三者相辅相成、相得益彰。智能农业可以帮助我国解决三个方面的问题：一是利用电脑强大的存储和计算能力来提升耕作、养殖水平；二是用机器代替人耕种，解决农村劳动力短缺的问题；三是提升自主创新能力，提高农业科技水平。所以是发展的目标。

我想耕田机，播种机，插秧机，收割机，月口自动排蓄机，自动喷雾剂，自动灭蚊机，自动稻谷烘干机，等等全部会加上一个智能自动化的电脑上去，机械化达到极致，效率到达极致，我们男士女士都有时间去跳广场舞了，大多数农民会离开土地种植业，投入的别的行业业中去。我也该提前***一下半辈子的***。

你怎么看待人工智能助力农作物病虫害防治？

首先，人工智能在农业领域应用是未来趋势。因为我们农博创新刚好在10月10日在微信小程序上线了【口袋农库】，就是人工智能识别农作物病虫害的一个落地应用！现在从用户使用情况来看，用户反馈是积极的！

下面，我们可以讲一下人工智能在病虫害识别过程中的难处以及我们如何去解决！人工智能是靠大数据加持的，也就是要使智能识别更加精准，则需要有大量的作物病害发病图片、发病特征样本***集、作物发病时的环境参数（土壤温湿度、空气温湿度、土壤PH值、土壤养分等等参数）等等。从这几个数据***集难度上面来说，可能图片是最容易获取的数据。

而我们农博创新在研发口袋农库的人工智能识别引擎的时候，数据从何而来？这里不得不简单介绍一下我们公司的业务，我们公司是国内首款消费级、产品化、模块化的农业智能IoT设备研发商，我们把农业物联网监测设备的价格做到了同行业的1/3甚至是1/5，这使得海量的物联网监测设备铺设成为了可能，而且进度很快！我们铺设出去监测设备所收集到的数据，我们通过和植保专家合作，和哈工大深圳研究院一起。从植保专业、人工智能技术等多方面，最终打造了一款用户只要拍照上传作物照片，1秒钟就能识别出作物可能患有的病害！

当然，前面也说了，人工智能要做得好，海量数据是必须的！基于我们当前的合作农场、我们收集的数据也是很有限的。智能识别引擎目前也只能做到识别十余种作物，并且识别的正确率现在只能再80%以上。但是相信，在未来的几年时间里，通过我们农业物联网监测设备的继续铺设，伴随着【口袋农库】的用户量增长，我们的智能识别引擎会越来越强大！

最后总结，人工智能的病虫害识别，不能保证做到100%的识别正确率，但是对于我们的三农人来说，这项技术将会帮助他们在作物发病的初期，就能通过智能识别引擎，第一时间的缩小病害发病范围，三农人能够第一时间、并且能够自主的完成病害的防治工作，减少病虫害给作物带来的经济损失！

到此，以上就是小编对于人工智能在农业的具体应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在农业的具体应用的4点解答对大家有用。

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