有數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能技術(shù)和解決方案方面的支出預(yù)計(jì)將從2020年的10億美元增長(zhǎng)到2026年的40億美元；到2025年，全球在智能、互聯(lián)農(nóng)業(yè)技術(shù)和系統(tǒng)（包括人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)）上的支出預(yù)計(jì)將使收入增加兩倍，達(dá)到153億美元。
當(dāng)前，農(nóng)民、合作社和農(nóng)業(yè)發(fā)展公司正在加倍使用以數(shù)據(jù)為中心的方法，并擴(kuò)大他們使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和質(zhì)量的范圍和規(guī)模。以下是人工智能在2021年有潛力改善農(nóng)業(yè)的10種方式：
1.使用基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)保護(hù)農(nóng)田。通過(guò)智能攝像機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)農(nóng)田，識(shí)別動(dòng)物或人的違規(guī)行為，并立即發(fā)送警報(bào)，從而降低家養(yǎng)和野生動(dòng)物意外毀壞莊稼或在偏遠(yuǎn)農(nóng)場(chǎng)遭遇入室盜竊的可能性，達(dá)到保護(hù)自己的田地和建筑物的周邊的效果。
2.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和無(wú)人機(jī)的視覺(jué)分析數(shù)據(jù)提高預(yù)期作物產(chǎn)量。智能傳感器和提供實(shí)時(shí)視頻流的無(wú)人機(jī)捕捉到大量數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)專(zhuān)家提供了全新的數(shù)據(jù)集，包括土壤水分、肥料和自然營(yíng)養(yǎng)水平，專(zhuān)家們可以用之來(lái)分析每一種作物隨時(shí)間的生長(zhǎng)模式，使作物產(chǎn)量在各項(xiàng)約束條件內(nèi)達(dá)到最大化。
3.產(chǎn)量映射是一種農(nóng)業(yè)技術(shù)，它依賴(lài)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找模式，并實(shí)時(shí)理解它們的正交性。通過(guò)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)分析3D地圖、來(lái)自傳感器的環(huán)境狀況數(shù)據(jù)以及基于無(wú)人機(jī)的土壤顏色數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)專(zhuān)家現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)給定作物的潛在土壤產(chǎn)量。
4.將無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)與地面?zhèn)鞲衅飨嘟Y(jié)合，以改善害蟲(chóng)管理。利用無(wú)人機(jī)的紅外攝像數(shù)據(jù)，再結(jié)合田間傳感器，可以監(jiān)測(cè)植物的相對(duì)健康水平，使用人工智能的農(nóng)業(yè)團(tuán)隊(duì)可以在害蟲(chóng)大規(guī)模泛濫之前預(yù)測(cè)和識(shí)別蟲(chóng)害。
5.智能拖拉機(jī)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人成為許多難以找到工人的偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)業(yè)作業(yè)的可行選擇。如今，農(nóng)業(yè)工人短缺，使用機(jī)器人來(lái)種植數(shù)百英畝的農(nóng)作物，將肥料分配到每行作物上，有助于解決勞動(dòng)力不足的問(wèn)題，并進(jìn)一步降低運(yùn)營(yíng)成本、提高農(nóng)田產(chǎn)量，同時(shí)也為偏遠(yuǎn)地區(qū)提供了一定的安全保障。
6.改善農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的跟蹤和可追溯性。一個(gè)最先進(jìn)的跟蹤系統(tǒng)可以區(qū)分入境裝運(yùn)的批次和集裝箱級(jí)別的材料分配，可預(yù)見(jiàn)性的減少庫(kù)存收縮。制造業(yè)正在廣泛使用RFID和物聯(lián)網(wǎng)傳感器，以提高配送中心跟蹤溯源性能的效率。
7.優(yōu)化生物可降解農(nóng)藥的正確組合，并將其應(yīng)用限制在需要處理的領(lǐng)域。通過(guò)使用智能傳感器與無(wú)人機(jī)的可視數(shù)據(jù)流相結(jié)合，農(nóng)業(yè)人工智能應(yīng)用可以檢測(cè)種植區(qū)感染最嚴(yán)重的區(qū)域。利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，他們可以確定殺蟲(chóng)劑的最佳組合，以削減害蟲(chóng)進(jìn)一步蔓延和感染健康作物的威脅。
8.基于產(chǎn)量的作物價(jià)格預(yù)測(cè)有助于預(yù)測(cè)總產(chǎn)量。考慮對(duì)某一特定作物的總需求，以確定某一特定作物的價(jià)格彈性曲線是無(wú)彈性的、單一的還是高彈性的，以此決定定價(jià)策略將是什么。單單了解這些數(shù)據(jù)，每年就可以為農(nóng)業(yè)企業(yè)節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元的收入損失。
9.優(yōu)化灌溉系統(tǒng)。線性規(guī)劃通常用于計(jì)算給定農(nóng)田或作物達(dá)到可接受的產(chǎn)量所需的最佳水量。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是理想的，可以確保農(nóng)田和作物獲得足夠的水，以?xún)?yōu)化產(chǎn)量，而不會(huì)在過(guò)程中浪費(fèi)任何水。
10.監(jiān)測(cè)牲畜的健康。利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)了解是什么讓奶牛每天都爭(zhēng)強(qiáng)斗強(qiáng)、開(kāi)心快樂(lè)，生產(chǎn)更多的牛奶是至關(guān)重要的。對(duì)于許多依靠奶牛和牲畜為生的農(nóng)場(chǎng)來(lái)說(shuō)，這一領(lǐng)域?yàn)檗r(nóng)場(chǎng)如何變得更有利可圖開(kāi)辟了全新的視野。
當(dāng)前，農(nóng)民、合作社和農(nóng)業(yè)發(fā)展公司正在加倍使用以數(shù)據(jù)為中心的方法，并擴(kuò)大他們使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和質(zhì)量的范圍和規(guī)模。以下是人工智能在2021年有潛力改善農(nóng)業(yè)的10種方式：
1.使用基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)保護(hù)農(nóng)田。通過(guò)智能攝像機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)農(nóng)田，識(shí)別動(dòng)物或人的違規(guī)行為，并立即發(fā)送警報(bào)，從而降低家養(yǎng)和野生動(dòng)物意外毀壞莊稼或在偏遠(yuǎn)農(nóng)場(chǎng)遭遇入室盜竊的可能性，達(dá)到保護(hù)自己的田地和建筑物的周邊的效果。
2.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和無(wú)人機(jī)的視覺(jué)分析數(shù)據(jù)提高預(yù)期作物產(chǎn)量。智能傳感器和提供實(shí)時(shí)視頻流的無(wú)人機(jī)捕捉到大量數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)專(zhuān)家提供了全新的數(shù)據(jù)集，包括土壤水分、肥料和自然營(yíng)養(yǎng)水平，專(zhuān)家們可以用之來(lái)分析每一種作物隨時(shí)間的生長(zhǎng)模式，使作物產(chǎn)量在各項(xiàng)約束條件內(nèi)達(dá)到最大化。
3.產(chǎn)量映射是一種農(nóng)業(yè)技術(shù)，它依賴(lài)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找模式，并實(shí)時(shí)理解它們的正交性。通過(guò)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)分析3D地圖、來(lái)自傳感器的環(huán)境狀況數(shù)據(jù)以及基于無(wú)人機(jī)的土壤顏色數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)專(zhuān)家現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)給定作物的潛在土壤產(chǎn)量。
4.將無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)與地面?zhèn)鞲衅飨嘟Y(jié)合，以改善害蟲(chóng)管理。利用無(wú)人機(jī)的紅外攝像數(shù)據(jù)，再結(jié)合田間傳感器，可以監(jiān)測(cè)植物的相對(duì)健康水平，使用人工智能的農(nóng)業(yè)團(tuán)隊(duì)可以在害蟲(chóng)大規(guī)模泛濫之前預(yù)測(cè)和識(shí)別蟲(chóng)害。
5.智能拖拉機(jī)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人成為許多難以找到工人的偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)業(yè)作業(yè)的可行選擇。如今，農(nóng)業(yè)工人短缺，使用機(jī)器人來(lái)種植數(shù)百英畝的農(nóng)作物，將肥料分配到每行作物上，有助于解決勞動(dòng)力不足的問(wèn)題，并進(jìn)一步降低運(yùn)營(yíng)成本、提高農(nóng)田產(chǎn)量，同時(shí)也為偏遠(yuǎn)地區(qū)提供了一定的安全保障。
6.改善農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的跟蹤和可追溯性。一個(gè)最先進(jìn)的跟蹤系統(tǒng)可以區(qū)分入境裝運(yùn)的批次和集裝箱級(jí)別的材料分配，可預(yù)見(jiàn)性的減少庫(kù)存收縮。制造業(yè)正在廣泛使用RFID和物聯(lián)網(wǎng)傳感器，以提高配送中心跟蹤溯源性能的效率。
7.優(yōu)化生物可降解農(nóng)藥的正確組合，并將其應(yīng)用限制在需要處理的領(lǐng)域。通過(guò)使用智能傳感器與無(wú)人機(jī)的可視數(shù)據(jù)流相結(jié)合，農(nóng)業(yè)人工智能應(yīng)用可以檢測(cè)種植區(qū)感染最嚴(yán)重的區(qū)域。利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，他們可以確定殺蟲(chóng)劑的最佳組合，以削減害蟲(chóng)進(jìn)一步蔓延和感染健康作物的威脅。
8.基于產(chǎn)量的作物價(jià)格預(yù)測(cè)有助于預(yù)測(cè)總產(chǎn)量。考慮對(duì)某一特定作物的總需求，以確定某一特定作物的價(jià)格彈性曲線是無(wú)彈性的、單一的還是高彈性的，以此決定定價(jià)策略將是什么。單單了解這些數(shù)據(jù)，每年就可以為農(nóng)業(yè)企業(yè)節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元的收入損失。
9.優(yōu)化灌溉系統(tǒng)。線性規(guī)劃通常用于計(jì)算給定農(nóng)田或作物達(dá)到可接受的產(chǎn)量所需的最佳水量。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是理想的，可以確保農(nóng)田和作物獲得足夠的水，以?xún)?yōu)化產(chǎn)量，而不會(huì)在過(guò)程中浪費(fèi)任何水。
10.監(jiān)測(cè)牲畜的健康。利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)了解是什么讓奶牛每天都爭(zhēng)強(qiáng)斗強(qiáng)、開(kāi)心快樂(lè)，生產(chǎn)更多的牛奶是至關(guān)重要的。對(duì)于許多依靠奶牛和牲畜為生的農(nóng)場(chǎng)來(lái)說(shuō)，這一領(lǐng)域?yàn)檗r(nóng)場(chǎng)如何變得更有利可圖開(kāi)辟了全新的視野。
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