雖然產(chǎn)值僅占全球出產(chǎn)總值的3%，但農(nóng)業(yè)對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)和社會(huì)至關(guān)重要。農(nóng)業(yè)的開展可消除極端貧窮，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮，也是養(yǎng)活估計(jì)到2050年將增加至97億人口最有用的辦法之一。2012年，有13億人（占國(guó)際人口的19%）直接從事農(nóng)業(yè)活動(dòng)。

       農(nóng)業(yè)占國(guó)際陸地面積的11%，耗費(fèi)了許多淡水資源，并形成大量溫室氣體的排放。也正是出于這些原因，人類需求更多地重視包含人工智能在內(nèi)的新技能如何促進(jìn)新商業(yè)模式的開展，從而使整個(gè)農(nóng)業(yè)食物體系更具出產(chǎn)力、可繼續(xù)性、功率、包容性、通明度和彈性。

       不管經(jīng)過灌溉仍是雨水滋補(bǔ)，農(nóng)業(yè)的產(chǎn)值總是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其潛在的產(chǎn)值。現(xiàn)在地球上最高產(chǎn)的農(nóng)業(yè)體系中，農(nóng)民的產(chǎn)值大約是抱負(fù)值的80%到85%。形成實(shí)際和抱負(fù)產(chǎn)值距離的主要因素是“作物品種、種子質(zhì)量、生長(zhǎng)季節(jié)”等。這也意味著，在現(xiàn)有的土地資源條件下，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值還可經(jīng)過技能革新得以進(jìn)步。

       農(nóng)產(chǎn)品商場(chǎng)開展的主要驅(qū)動(dòng)因素包含：日益增加的需求，不斷上升的人口壓力。因此選用信息辦理體系，開展高新先進(jìn)技能和深度學(xué)習(xí)技能成為必要。此外，還可使用政府用于支持現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技能的增加方案。

       現(xiàn)在，關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)范疇所具有的價(jià)值以及將開展到何種程度，尚未達(dá)成共識(shí)。其預(yù)期規(guī)模從2017年的2.4億至5.2億美元，到2025年的7.90億至26.28億美元波動(dòng)。但能夠清晰的是，人們等待人工智能在農(nóng)業(yè)上的使用能帶來價(jià)值上的飛躍。2017年，美國(guó)商場(chǎng)約占全球人工智能消費(fèi)的43%，而歐洲約為23%。

       麥肯錫對(duì)觸及19個(gè)職業(yè)和9個(gè)事務(wù)板塊的400多個(gè)事例進(jìn)行了研討。他們以2016年全球經(jīng)濟(jì)為基準(zhǔn)，作出預(yù)估。即將人工智能和其他剖析技能使用于農(nóng)業(yè)，每年可創(chuàng)造高達(dá)4863億美元的潛在價(jià)值。一旦成功，整個(gè)職業(yè)將對(duì)自己和購(gòu)買農(nóng)產(chǎn)品的顧客擔(dān)任，堅(jiān)持較高的通明度，并終究影響出產(chǎn)活動(dòng)和之后的監(jiān)管方針。

人工智能現(xiàn)在的使用：

關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)范疇的使用，議論紛紛。IBM以為人工智能能夠經(jīng)過以下辦法服務(wù)于農(nóng)業(yè):

       1. 協(xié)同物聯(lián)網(wǎng)技能發(fā)揮其最大潛力；

       2. 圖像識(shí)別與洞悉；

       3. 技能和勞動(dòng)力；

       4. 協(xié)助完成農(nóng)作物產(chǎn)值的報(bào)答最大化；

       5. 可對(duì)話的農(nóng)業(yè)機(jī)器人。

       不過，要完成上述目標(biāo)，還需求猜測(cè)剖析、供給鏈功率以及動(dòng)物、作物和土壤監(jiān)測(cè)。人工智能在農(nóng)業(yè)中的一些主要使用包含機(jī)器人技能、作物和土壤辦理與監(jiān)測(cè)、自動(dòng)灌溉、人工智能導(dǎo)航無人機(jī)和猜測(cè)剖析等。依據(jù)2018年發(fā)表的一項(xiàng)研討顯示，農(nóng)作物監(jiān)控是人工智能引導(dǎo)無人機(jī)進(jìn)步產(chǎn)值的最佳處理方案之一。

       此外，越來越多的大型科技公司正進(jìn)駐農(nóng)業(yè)范疇，為商場(chǎng)供給更為靈活的處理方案，如IBM的天氣、剖析和基于云的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，還有微軟FarmBeats供給的處理方案。2019年德勤咨詢有限公司發(fā)布了一份文件，對(duì)這些公司的開展方向進(jìn)行了分類。他們以為，依據(jù)全面使用人工智能主要的開展階段，能夠分為:

       1. 協(xié)助情報(bào)在大規(guī)模數(shù)據(jù)程序以及云端為基礎(chǔ)，可準(zhǔn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的事務(wù)決策。

       2. 增強(qiáng)智能，機(jī)器學(xué)習(xí)能力能夠分化至詳細(xì)的信息辦理體系，以提高人們的剖析能力。

       3. 自主智能，在必定程度上完成過程的數(shù)字化和自動(dòng)化，允許機(jī)器、機(jī)器人和體系直接根

據(jù)自身的智能采取行動(dòng)。

       研討者繪制了一幅關(guān)于人工智能在未來十年如何使用于農(nóng)業(yè)的前景圖（見下圖）。能夠清楚看到，使用長(zhǎng)途傳感器、衛(wèi)星和智能農(nóng)業(yè)設(shè)備，未來開展的重點(diǎn)在產(chǎn)值猜測(cè)、數(shù)字孿生等范疇等，詳細(xì)如下：

1.作物監(jiān)測(cè)

       農(nóng)作物監(jiān)控軟件有望使用人工智能的猜測(cè)能力，告知農(nóng)民以及農(nóng)業(yè)供貨商到底需求多少肥料，每英畝土地要種多少種子，以及選擇哪些種子和土地能帶來最高的產(chǎn)值。此外，殺菌劑的使用使其比以往任何時(shí)候都更有利可圖。與此一起，無人機(jī)和傳感器技能的廣泛使用也可協(xié)同處理農(nóng)業(yè)中遇到的問題，這一技能趨勢(shì)勢(shì)必將推進(jìn)全國(guó)范圍內(nèi)供給相關(guān)剖析技能企業(yè)的開展，農(nóng)場(chǎng)辦理體系也將得到進(jìn)一步加強(qiáng)。

2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)剖析

       物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技能的結(jié)合，如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和猜測(cè)剖析，將進(jìn)一步協(xié)助農(nóng)民剖析天氣條件、溫度、土壤濕度、植物健康和商場(chǎng)上作物價(jià)格的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

3.數(shù)字孿生

       著眼于未來的許多草創(chuàng)企業(yè)和知名企業(yè)，如IBM和約翰迪爾(John Deere)，現(xiàn)在正專注于如何經(jīng)過創(chuàng)立“數(shù)字孿生”技能進(jìn)入增強(qiáng)智能范疇。數(shù)字孿生是一種流程、產(chǎn)品或服務(wù)的虛擬模型，可進(jìn)行剖析和功用猜測(cè)，在問題呈現(xiàn)之前就加以遏止。

4.可繼續(xù)性

       在許多方面，歐洲的農(nóng)業(yè)食物職業(yè)都引領(lǐng)可繼續(xù)開展的潮流。歐洲人已經(jīng)開始改變觀念，企圖縮小農(nóng)業(yè)和社會(huì)其他范疇之間的距離，以改進(jìn)糧食出產(chǎn)對(duì)環(huán)境的影響。2019年4月9日，25個(gè)歐洲國(guó)家簽署了協(xié)作宣言。經(jīng)過這個(gè)宣言，人們認(rèn)識(shí)到了人工智能等數(shù)字技能在協(xié)助處理當(dāng)時(shí)面對(duì)的社會(huì)、氣候和環(huán)境問題等方面的潛力。由Land O 'Lakes建議的一項(xiàng)旨在大規(guī)模推進(jìn)農(nóng)場(chǎng)開展的活動(dòng)，便是可繼續(xù)開展的生動(dòng)實(shí)例。

5.循環(huán)農(nóng)業(yè)

       荷蘭的瓦赫寧根大學(xué)的學(xué)者們以為，循環(huán)農(nóng)業(yè)體系是一種食物出產(chǎn)的有用體系辦法。荷蘭現(xiàn)有的線性農(nóng)業(yè)體系是基于個(gè)體供給鏈的（線性的），致力于以最低的環(huán)境成本出產(chǎn)盡可能多的糧食。


       荷蘭的農(nóng)業(yè)體系向來憑借其高效享譽(yù)國(guó)際。但依據(jù)最新的研討標(biāo)明，該線性食物體系中并沒有充分使用所有的生物物質(zhì)，例如，能夠招供食用的谷物被用來飼養(yǎng)動(dòng)物。而循環(huán)農(nóng)業(yè)則優(yōu)化使用所有的生物物質(zhì)。一個(gè)供給鏈的廢物流能夠成為另一個(gè)供給鏈的原材料。在這種情況下，動(dòng)物能夠從我們的食物垃圾中獲得食物。并且，完成這種循環(huán)農(nóng)業(yè)體系需求在植物和動(dòng)物供給鏈之間進(jìn)行智能整合。麥肯錫公司以為，經(jīng)過循環(huán)經(jīng)濟(jì)提高人工智能的深度學(xué)習(xí)技能，能夠徹底革新食物的栽培、規(guī)劃、購(gòu)買，甚至食用的辦法。據(jù)估計(jì)，人工智能將經(jīng)過削減食物糟蹋釋放出每年高達(dá)1270億美元的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)。

       要完成從線性經(jīng)濟(jì)向循環(huán)經(jīng)濟(jì)的改變，需求企業(yè)以一種前所未有的辦法，在數(shù)據(jù)生成、搜集、辦理和共享方面進(jìn)行跨生態(tài)范疇的協(xié)作。

       一份于2019年6月發(fā)布的農(nóng)業(yè)科技生態(tài)布局陳述顯示，現(xiàn)在越來越多的草創(chuàng)企業(yè)重視收獲后的監(jiān)控和功率。陳述指出，農(nóng)業(yè)科技正逐漸加強(qiáng)農(nóng)場(chǎng)各個(gè)運(yùn)作部門的聯(lián)絡(luò)，從而在農(nóng)業(yè)和終究食物產(chǎn)品之間樹立更完好的價(jià)值鏈。


食物可追溯性及安全性

       食物可追溯性和安全性也為人工智能的開展供給了機(jī)遇，且很可能與區(qū)塊鏈技能相結(jié)合。食物安全影響整個(gè)農(nóng)業(yè)和養(yǎng)分供給鏈，包含從農(nóng)場(chǎng)化學(xué)品的使用到零售和顧客層面的食物糟蹋等方面。全球化也帶來了污染事情的頻發(fā)，導(dǎo)致更多食源性疾病、食物安全丑聞和顧客的健康恐慌。而人工智能則能夠進(jìn)一步確保安全，進(jìn)步終究農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量。人工智能和分布式賬本技能的廣泛使用將加強(qiáng)食物安全基礎(chǔ)設(shè)施，削減污染，削減大規(guī)模召回。

       未來人工智能或有望協(xié)助零售商在食物蛻變前出售食物，協(xié)助食物供給鏈上的企業(yè)削減糟蹋并對(duì)銷售進(jìn)行猜測(cè)，更有用地對(duì)接產(chǎn)品供給和需求。與此一起，顧客在食物安全、健康、來歷等方面的要求越來越高，對(duì)環(huán)保的認(rèn)識(shí)也越來越強(qiáng)。這無疑將增加對(duì)可繼續(xù)動(dòng)力，低碳出產(chǎn)和加工技能，以及整個(gè)供給鏈創(chuàng)新的要求。據(jù)麥肯錫猜測(cè)，農(nóng)業(yè)供給鏈辦理和制造業(yè)的人工智能價(jià)值將高達(dá)3963億美元。

       麥肯錫公司還估計(jì)，經(jīng)過銷售和需求猜測(cè)，傳統(tǒng)人工智能和剖析的價(jià)值有2116億美元來自農(nóng)業(yè)供給鏈，幾乎是猜測(cè)價(jià)值為1136億美元的產(chǎn)值和動(dòng)力的兩倍。此外，人工智能帶來的勞動(dòng)出產(chǎn)率和功率進(jìn)步，將發(fā)生8.663億美元的價(jià)值。


       普華永道的經(jīng)濟(jì)模型顯示，人工智能的使用與出產(chǎn)率之間顯著相關(guān)。開始的GDP增加來自于經(jīng)過自動(dòng)化和作業(yè)的增加進(jìn)步的出產(chǎn)率，而長(zhǎng)期收益則來自于產(chǎn)品個(gè)性化和質(zhì)量驅(qū)動(dòng)的顧客需求。因此，杰出的運(yùn)營(yíng)、協(xié)調(diào)的供給鏈以及高度的通明正逐漸成為人工智能在農(nóng)業(yè)范疇的重要重視點(diǎn)，這也會(huì)導(dǎo)致供給鏈發(fā)生相應(yīng)的變化。AI將給以下要害范疇?zhēng)砀淖儯?br />
1.簡(jiǎn)化流程

       啟用人工智能的機(jī)器人可經(jīng)過數(shù)據(jù)集與供貨商進(jìn)行基本的對(duì)話和評(píng)論，向供貨商宣布購(gòu)買請(qǐng)求，或?qū)τ嘘P(guān)采購(gòu)功用的內(nèi)部問題作出及時(shí)呼應(yīng)。智能機(jī)器人甚至能夠在供給鏈中對(duì)發(fā)票和付款進(jìn)行歸檔和編制文檔，這進(jìn)一步簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)流程。

2.供給鏈規(guī)劃

       機(jī)器學(xué)習(xí)也將在物流的幾個(gè)要害范疇發(fā)揮作用。經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)能夠增強(qiáng)供給鏈規(guī)劃，由于它有助于猜測(cè)庫(kù)存、需求和供給，還能夠驅(qū)動(dòng)更靈敏的供給鏈并優(yōu)化決策。大數(shù)據(jù)集的智能算法，以及對(duì)機(jī)器的剖析能夠供給比當(dāng)時(shí)更為精確的猜測(cè)準(zhǔn)度。人工智能優(yōu)化還能夠進(jìn)步運(yùn)送功率，削減交貨時(shí)間和運(yùn)送費(fèi)用，使物流公司的日常運(yùn)作更加環(huán)保，降低勞動(dòng)力成本，并終究帶來競(jìng)賽優(yōu)勢(shì)。

3.庫(kù)房辦理

       庫(kù)房辦理也可從人工智能獲益，良好的庫(kù)房辦理也能夠?yàn)楣┙o鏈規(guī)劃供給便當(dāng)。成功的庫(kù)房辦理必須樹立在精確的猜測(cè)機(jī)制上，經(jīng)過對(duì)算法和數(shù)據(jù)流的使用來提高猜測(cè)能力。總的來說，人工智能(經(jīng)過分布式賬本技能)將使物流公司更快地做出決策，從而帶來更高的客戶滿意度以及更高效的供給鏈。

       由此可見，21世紀(jì)的農(nóng)業(yè)仍面對(duì)嚴(yán)峻應(yīng)戰(zhàn)：農(nóng)村勞動(dòng)力不斷削減的一起，卻需求養(yǎng)活越來越多的人口。為了處理這一問題，需求依靠各農(nóng)業(yè)國(guó)全面開展，選用更有用和可繼續(xù)的出產(chǎn)辦法，習(xí)慣氣候變化。而人工智能無疑將是未來開展的重要范疇，也將引領(lǐng)新一輪的農(nóng)業(yè)技能革命。