人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)及應(yīng)用早在本世紀(jì)初就已經(jīng)開始，這其中既有耕作、播種和采摘等智能機(jī)器人，也有智能探測土壤、探測病蟲害、氣候?yàn)?zāi)難預(yù)警等智能識別系統(tǒng)，還有在家畜養(yǎng)殖業(yè)中使用的禽畜智能穿戴產(chǎn)品。這些應(yīng)用正在幫助我們提高產(chǎn)出、提高效率，同時減少農(nóng)藥和化肥的使用。

我們可以通過各種識圖軟件對著花草拍照掃描一下就知道了，這就是電腦圖像識別技術(shù)。PlantVillage（美國）和Plantix（德國）是兩款智能植物識別App，他們能做的不僅僅是幫你識別你不認(rèn)識的農(nóng)作物，他們能夠幫農(nóng)戶智能識別農(nóng)作物的各種病蟲害。農(nóng)戶把患有病蟲害農(nóng)作物的照片上傳，App就會識別出農(nóng)作物犯了那種病蟲害，并且可以給出相應(yīng)的處理方案。除了人工智能給出的處理方案，App上還有用戶和專家交流的社區(qū)，可以針對相應(yīng)的病蟲害進(jìn)行討論交流。

Blue River的萵苣種植機(jī)

Blue River Technologies是一家位于美國加州的農(nóng)業(yè)機(jī)器人公司。Blue River的農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人可以智能除草、灌溉、施肥和噴藥。智能機(jī)器人利用電腦圖像識別技術(shù)來獲取農(nóng)作物的生長狀況，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，分析和判斷出那些是雜草需要清除，哪里需要灌溉，哪里需要施肥，哪里需要打藥，并且能夠立即執(zhí)行（圖示為萵苣種植機(jī)）。智能機(jī)器人因?yàn)槟軌蚋珳?zhǔn)的施肥和打藥，可以大大的減少農(nóng)藥和化肥的使用，比傳統(tǒng)種植方式減少了90%的農(nóng)藥化肥使用。

智能播種機(jī)器人Prospero

智能播種機(jī)器人還可以通過探測裝置獲取土壤信息，然后通過算法得出最優(yōu)化的播種密度并且自動播種。美國愛荷華州的發(fā)明家David Dorhout研發(fā)的智能播種機(jī)器人Prospero就是這樣的智能機(jī)器人。

Aboundant Robotics的蘋果采摘機(jī)器人

Aboundant Robotics也是來自美國加州的農(nóng)業(yè)機(jī)器人公司，目前他們已經(jīng)上市的是一款蘋果采摘機(jī)器人，可以在不破壞蘋果樹和蘋果的前提下達(dá)到一秒一個的采摘速度。蘋果采摘機(jī)器人通過攝像裝置獲取果樹的照片，用圖片識別技術(shù)去定位那些適合采摘的蘋果，然后用機(jī)械手臂和真空管道進(jìn)行采摘，一點(diǎn)都不會傷到果樹和蘋果。

左：InterlinAir識別田間的雜草，右：給出農(nóng)田的營養(yǎng)建議

如今農(nóng)民通過對衛(wèi)星拍攝圖片，航拍圖片以及農(nóng)田間其他設(shè)備拍攝的照片進(jìn)行智能識別和分析，人工智能的能夠精確的預(yù)報天氣，氣候?yàn)?zāi)害，識別土壤肥力，莊家的健康狀況等等。人工智能對農(nóng)作物各種圖像的學(xué)習(xí)還能判斷出農(nóng)田那里有雜草入侵，那個地塊的農(nóng)作物養(yǎng)分不足，那里片的農(nóng)作物正在發(fā)生病蟲害。美國加州的IntelinAir就是一家提供這樣服務(wù)的公司。

Gamaya超光譜感應(yīng)裝置

從瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院衍生出的農(nóng)業(yè)科技公司Gamaya則使用獨(dú)特的超光譜（高光譜）感應(yīng)裝置，用這些能夠探測出肉眼無法觀察的光譜，這為農(nóng)戶提供了更全面的數(shù)據(jù)，向農(nóng)戶提供智能施肥管理、灌溉管理和蟲害管理。Gamaya的技術(shù)已經(jīng)在玉米、大豆和甘蔗的種植上應(yīng)用，并幫助農(nóng)戶大大降低成本和提高產(chǎn)出。

人工智能通過農(nóng)場的攝像裝置獲得牛臉以及身體狀況的照片，進(jìn)而通過深度學(xué)習(xí)對牛的情緒和健康狀況進(jìn)行分析，然后幫助農(nóng)場主判斷出哪些牛生病了，生了什么病，哪些牛沒有吃飽，甚至哪些牛到了發(fā)情期。荷蘭的Connecterra是一家動物智能穿戴技術(shù)公司。通過帶在奶牛脖子上的智能傳感器，結(jié)合牧場上的固定探測器共同收集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器上，用自己開發(fā)的算法通過機(jī)器學(xué)習(xí)讓這些海量的原始數(shù)據(jù)變成直觀的圖表和信息發(fā)送到客戶那里。

在農(nóng)田中的各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施

除了智能穿戴還有更多的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施，比如農(nóng)田攝像頭、溫度濕度監(jiān)控、土壤監(jiān)控、無人機(jī)航拍等等。這些設(shè)施能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)管理提供海量的實(shí)時數(shù)據(jù)，那么如何把這些海量的數(shù)據(jù)及時的變成有價值的信息，就是人工智能要做的事情。這些數(shù)據(jù)被實(shí)時傳送到云服務(wù)器上，不同類型的農(nóng)業(yè)服務(wù)公司會根據(jù)不同的農(nóng)業(yè)狀況設(shè)置自己的算法，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)把這些數(shù)據(jù)變成對農(nóng)戶有意義的信息，比如那里蟲害超標(biāo)，那里需要灌溉等等。人工智能還可以通過算法給出各種最優(yōu)化的方案，比如根據(jù)土壤環(huán)境狀況，結(jié)合市場行情預(yù)測，從而給出今年該地適合種玉米還是大豆。

注：文章來源網(wǎng)絡(luò)大囚長博客

注：文章來源網(wǎng)絡(luò)大囚長博客

https://blog.csdn.net/jailman/article/details/107086303