半岛AI应用于农业 摆脱了农业固有的复杂性

　　半岛AI应用于农业 摆脱了农业固有的复杂性然而如果我们将目光投掷到城市环线以外，在幅员辽阔的中华大地上，AI是否能扎根进农业的土壤中，让这个延续千年的第一产业向更高的产业化水平迈进？

　　2019年，我们看到计算机视觉深度学习、边缘计算、AI技术都可以被用于提高农业的生产效率，从高度信息化的猪场鹅厂，到智能分拣采摘机器人，用前沿科技的视角与脉络改造农业产业链，AI已经开始输出真实的价值。

　　但我们也发现，农业想要彻底承接住AI的技术能量，前提还要经受第二产业的工业化洗礼，以及第三产业的社会化流程保障。没有这样层层递进的产业基础，“AI+农业”的美好愿景，就如同一场过云雨，尚未深入根系，就已烟消云散。

　　如何将智能的甘霖，输送到960万平方公里的土地，2019年的农业AI，就在进行一场滋养未来的播种。

　　BIS Research前不久发布了《2019-2024年农业市场的全球人工智能（AI）分析与预测》报告，最新的市场情报显示，农业AI的市场规模在2019年估计为5.780亿美元，并将以28.38%的复合年增长率增长，预计到2024年将达到20.157亿美元。

　　所以在这篇文章中，或许我们可以换一种方式，先回到问题的起源地，去追问那个必不可少的前情提要——今天的农产业链条迫切渴望从AI的复杂算式中，寻找到哪些问题的时代解法？

　　1.提质增效。在过去的几年里，从劳动密集型转型为工业密集型，成为中国农业的主旋律。而导致这一变化的主要诱因：粮食单位产量低，分散家庭经营为主要生产模式，越来越多的年轻人选择退出“农民”这一职业，尤其是在环保主义、产业集中化等政策大趋势的影响下， 以智慧机器代替人工完成农产品生产，就成为2019年乃至未来数年的主题词。

　　2.科技推广。要解决问题一，自然就会引出第二个问题——AI农业的技术门槛高，而中国长期的小农经济与政策主导的科技推广模式，就让技术改造的初始成本、安全性等问题，成为阻碍农业智能化、规模化管理的要素。

　　尽管此前一些机器人技术和智能算法都让一些生产过程变得更加容易，但小农户在我国占据80%以上，农业人口的受教育年限也低于7.5年，大多数缺乏有效操作、理解相关技术的专业知识，也会影响AI成果转化为现实生产力。

　　3.产销断层。上述生产端的标准化和现代化改造，即使有政府补贴、金融保险等机制，高昂的投入短期内还是会反映到最终的农产品价格中，今年以来的猪肉价格飞涨，连带着牛羊肉、鸡蛋等畜禽产品价格不同程度上扬，甚至某段时间水果也让消费者无福消受，“价贱伤农、价高伤民”的产销断层，也昭示着农业融入城市数字经济中的必要性。

　　所以在2019年，我们看到AI在农业上的应用，就开始告别“XX养猪”这样树典型的示范工程，也不再是单一的器械自动化升级，而是向更深的土壤层伸展出了密集的根系。

　　尤其是体现在生产环节，如果说2017-2018年是AI进入田间地头的实验阶段，那么2019年可以信息地看到，人工智能与农业的深度跨界融合方案正在被孕育出来。

　　从部署具备边缘计算能力的多种传感器，到视觉感知、语言阅读、逻辑推理等算法的应用，以及人机混合协同、群体巨智能决策等，AI农业开始从单点作业迈向了综合改造的大门。

　　比如云南某农产品设备厂商，就通过设备端的智能边缘平台，结合云服务进行数据训练，进而将垂直算法模型下发到生产设备上，指导终端作业的参数实现自我调节。该套AI+IoT的方案，生产质量已经可以达到中级师傅的水平。

　　2019年，机器识别开始脱离实验室的窠臼，逐步克服了不同地区、不同类型农产品的差异化难题，在适用性和精准度上进一步升级，识别误差降低，开始为农民群体交付可靠的产业价值。

　　比如某集团就与AI科技企业合作，通过在大棚内设置专用的托架和拍摄设备，来自动识别农产品的成熟度，计算最适合农作物生长的环境，鉴别病虫害感染情况，进而推动机器人智能分拣，降低意外状况所造成的损失。

　　在海南岛，数百个农场已经应用上了智慧农场管理系统，实现基于物联网的智能监控；在新疆，一排远程遥控的无人采棉机进行秋收，一小时收获60亩，比人工采棉的效率提高了上千倍；在内蒙古，一户牧民家的300多头牦牛都装上了5G移动设备，等待实现“在家放牛”……通过机器降低生产成本，不再只是一句或新闻通稿上的口号，而是正在土地上发生的真实故事。

　　另一个有趣的变化是，传统以行政为主导的农业科技推广体系，开始逐渐向政企校“三位一体”的方式演进。

　　过去按照“省-市-县乡-村”层级逐级推广的科技服务网络，正伴随着科技互联网公司与农业巨头之间的强强联合，呈现出了农业政策、科研创新半岛、技术推广三者紧密联合的新业态。

　　某某农业大脑与农业集团、地方政府等的合作消息在过去一年里层出不穷，农业领域的AI-as-a-service“AI即服务”创业公司也逐渐增多。

　　比如某金融机构就通过线上采集度的农户数据，利用人工智能模型进行分析，迅速完成对生猪养殖户的信用评分，进而增加农民融资机会并降低融资成本，帮助解决“猪周期”问题。

　　一方面，农户的实际需求能够更有针对性地得到满足，让创新科技成果可以转化为现实的生产力。同时，社会力量的大力推动，也让农业科技推广资金得到有效供给，缓解各级财政压力，同时也减少了科技企业自身的研发成本和推广难度，进一步扩大技术应用范围。

　　总体来看，这种相对成熟的、复合型、大范围覆盖的科技创新应用，预计将会在未来数年间成为农业AI快速落地的一大助力。

　　给“农业AI”的2019年考卷打个“A”，是理所当然的一件事。问题在于，智能化、网络化转型刚刚开始展露出协同起步的晨曦，这也意味着，想要进入精确农业时代，AI还将有更多的题目等待挑战。

　　比如说，农业AIoT网络的覆盖范围还有待提升。前文提到的AI创新，都基于村级别的信息化服务网络，尤其是农业物联网和云计算的完善，能够提供实时响应的数据处理和决策支持。据统计，我国农村地区互联网普及率为36.5%，仅为城镇地区的一半，AI想要在960万平方公里的土地上落地生根，首先需要解决数据的“匮乏病”，这恐怕还有赖于新一代互联网和IoT部署的全面铺开。

　　与此同时，中国的科技企业对农业领域的深入，目前还停留在基础设施的改造与算法赋能阶段，未来将质量良好、有价值的农业数据集收集并开源出来，恐怕会是农业AI进展更快的特效药。

　　目前的AI应用大多都是建立在通用芯片的基础上，但与标准化程度高的工厂、城市环境不同，农业智能设备会面临复杂的生产场景、变化多端的环境气候等影响，此类芯片在环境较差的田间地头很容易发生损坏，进而影响智能农业机械的应用可靠度，而目前农业需求反向推动半导体产业链的影响力还稍显不足。

　　而在服务方面，面对部分家庭农户应用人工智能的意愿和能力不够、农业金融信用风、，农产品种植与市场品牌化等问题，还需要主管部门或社会企业运用人工智能建立垂直的行业预测模型，来指导和帮助农业生产主体动态地调节生产活动。如何对提供此类B2B、B2C解决方案的服务商给予帮扶支持，也成为等到农业AI回答的一道多选题。

　　2017年，在《新一代人工智能发展规划》提出了要推进农业的智能化升级，建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、农产品加工智能车间等集成应用示范等举措。

　　时至今日，人工智能已经在田间地头全面开花，摆脱农业固有的复杂性，以及技术落地的种种掣肘，培育出了众多的AI绿洲，催生出不少优秀的解决案例。

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　　展览会展会时间：2010年9月25-28日 展会地点：埃及开罗

　　展览会展会时间：2010年7月26-29日 展会地点：埃及开罗国际展览中心展品范围：各种园艺机械

　　展览会展会时间：2010年9月25-28日 展会地点：埃及开罗

　　灌溉技术及设备；城市景观及园林节水灌溉技术及设备；高效节水灌溉技术及相关产品等；C、农用航空展区：

　　生产智能化管理一、系统概述平台提供农产品物联网实时环境数据的采集、预警、控制功能，并可以在网页和手机客户端展示相关信息。通过物联网传感设备实现精确感知、精细管理、精准操作，提高

　　照明总体上是处于不断的试验摸索阶段，有很多理论问题与实践问题尚未解决，本文试图在这些方面进行一些片面的阐述。1、

　　 展会时间：2010年5月30日-6月2日展会地点：伊朗德黑兰国际展览中心展会介绍：

　　物联网，即通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中的物联网，可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产

　　申请理由：典型的技术宅男，平时热衷各类电子技术赛事。正在学习嵌入式，arduino等等。负责校中多个项目的开发。有较强的团队管理经验。项目描述：通过该平台设计

　　研究所已经签好合同，整体功能几乎完成，现在想换一个高性能的芯片，想申请这块板子研究下。谢谢

　　采集数据显示、控制指令的下达，并通过WiFi、3G或者4G和服务器连接，该设备的研发对精准

　　信息共享这一方向，如果使用专业服务器不太现实，一是数据量没有那么多，也就是土壤环境和空气环境一些数据

　　生产，从而解决诸多问题。项目使用小熊派开发板BearPi-HM-Nano;具体介绍参考文档，本文主要介绍新开发的部分。传感器部分除了之前官方样例已

　　的装置，采集农作物的信息，做分析，以便于对农作物生长起到监控的作用，提高产量。由于ZigBee协议和TCP/IP协议过于

　　本帖最后由 wangjiamin2014 于 2015-1-9 12:02 编辑 项目名称： 温室环境云感知终端团队名称：感知

　　展览会展会时间：2010年7月26-29日展会地点：埃及开罗

　　行业里有什么应用？相信不少人是有疑问的，今天四元数数控就跟大家解答一下！1、机器视觉在嫁接苗移栽实时定位中

　　信息技术(agriculturalinformationtechnology，AFT）。它是高新技术

　　20世纪60年代，开始出现机器视觉的概念，我国有关机器视觉的概念从20世纪80年代起步，开始主要

　　PCB印刷、组装电路、半导体元器件制作等半导体及电子行业。随着计算机与图像处理技术的发展，机器视觉技术的研究与应用已扩展到

　　罗德尼·席林(RodneySchilling)是美国伊利诺伊州的一个农场主，他和父亲二人经营着1300英亩(约7900亩)田地。他的父亲已经83岁了，地里的活儿全靠席林自己上阵，即便在农忙时节，他也不用雇工，最好的帮手是农场里的那几台

　　注意四个主要参数：工作压力范围、过载和爆裂压力、环境防护等级、压力端口和连接器类型等。此外，压力传感器的灵活性和可配置

　　灾害监测系统设计院：XX 学院（三号黑体字，下同）业：XXXX班级：XXXX 班名：XXX号：2006XXXXXXX指导教师：XXX20XX 年 X

　　）意味着他们拥有从这些数据中获取有意义见解的工具，从而在整个运营过程中做出更好的决策。最终，这可以带来更高的产量和更高的收入以及更好的环境保护。机器人

　　同期全省出口总值的13.9%，2020年贵州省蔬菜种植面积1500万亩，产量将达到2800万吨。这些农产品将流向何处？

　　的设备，自动实现通风、灌溉、卷帘等自动操作。4.一物一码，实现农产品安全追溯监管目前基于物联网技术开发的追溯管理系统已经被广泛

　　农产品质量安全追溯、通过RFID技术半岛、智能识别码等可实现农产品生产全过程追溯，保障生态环境安全、农资安全、农产品安全。

　　节水灌溉无线传感器网络自动灌溉系统利用传感器感应土壤的水分，并在设定条件下与接收器通信，控制灌溉系统的阀门打开、关闭，从而达到自动节水灌溉的目的

　　温室环境信息采集和控制在温室环境里单个温室即可成为无线传感器网络一个测量控制区，采用不同的传感器节点和具有简单执行机构的节点(风机、低压

　　生产，不过温室种植的作物多为高附加值产品，需要精细化管理，传统方式比较费时费力，而且数据不精准。借助

　　这些数据，将其放入统一的模型中，并使用专用算法，以便向农民提供尽可能最优化的解决方案和服务。再次，

　　天气等自然因素的限制，实现田地、大棚、水产和畜牧等领域的远程科学监测，有效降低人力消耗。还能

　　养鸡，基于区块链不可篡改等特点，保证每只鸡从鸡苗到成鸡、从鸡场到餐桌的过程中，所有产生的数据都被真实记录，真正实现每只鸡的防伪溯源。这也是区块链首次在国内被

　　信息由基于传感器的工具提供。因此，在实验室中，研究人员将农作物与土壤类型和天气条件相匹配。此外半岛，随着技术的涌入和科学的

　　中涉及的每一个元素和行动转化为数据，而数据工程师可以通过软件算法从这些数据中获取有关特定农场的见解。这包括天气状况、植物健康、作物健康、水份测量、矿物质含量、农药应用、害虫存在等。

　　智能化在国外发达国家已经相当普及，并达到了相当高的水准。我国则相对比较落后，处于一个刚起步的阶段。 现代

　　的低回报率导致农村人才流失严重，大部分年轻人选择进城务工。同时，随着科技发展以及国家政策扶持，

　　朋友测土配方施肥的需求，同时也为肥料生产企业实现专业化、系统化、信息化、数据化提供了可靠的依据，是