農業是國民經濟的基礎，是經濟社會發展中的頭等大事。改革開放以來我國農業發展水平大幅提高，但同時也面臨著諸如土地資源緊缺、農業產業化程度低、農產品質量安全形勢嚴峻、農業生態環境遭到破壞等問題。如何在資源緊缺的同時穩步提高農業發展水平，實現農業可持續發展，成為我國經濟社會發展中面臨的重大命題。

在這種局面下，大規模的創新和技術變革將是解決農業問題并推動農業走向現代化的有效途徑。當前，如何通過人工智能技術提高生產力，已經成為農業領域的研究與應用熱點。

技術加持下的智能農業

傳統農業技術手段會造成水資源浪費、農藥使用過度等問題，不僅成本高、效益低，產品質量得不到有效保障，還會造成土壤和環境污染。在人工智能技術的加持下，農民將能夠實現精準播種、合理水肥灌溉，進而實現農業生產低耗高效、品優質高產。

●提供科學指導

運用人工智能技術進行分析和評估，能給農民開展生產前準備工作作出科學指導，實現土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析、種子品質鑒定等功能，對土壤、水源、種子等生產要素進行科學合理配置，有力保障后續農業生產工作的順利開展。

●提高生產效率

在農業產中階段使用人工智能技術，能幫助農民更科學地種植農作物以及對農田進行更合理的管理，有效提高農作物產量及農業生產效率。推動農業生產向機械化、自動化、規范化轉型，加速農業現代化進程。

●實現農產品智能分揀

將機器視覺識別技術運用到農產品分選機械中，可對農產品外觀品質進行自動識別檢驗及分級，其檢驗識別率遠高于人類視覺，具有速度快、信息量大、功能多的特點，可一次完成多項指標檢測。

人工智能在農業領域的應用現狀

當前，人工智能技術正在成為改變農業生產方式、推進農業供給側改革的強勁動力，在多種農業場景得到廣泛應用。例如，耕作、播種和采摘等智能機器人，土壤分析、種子分析、病蟲害分析等智能識別系統，以及禽畜智能穿戴產品等。這些應用的廣泛運用能有效提升農業產出及效率，同時減少農藥和化肥的使用。

★土壤成分及肥力分析

土壤成分及肥力分析是農業產前階段最重要的工作之一，也是實現定量施肥、宜栽作物選擇、經濟效益分析等工作的重要前提。借助非侵入性的探地雷達成像技術對土壤進行探測，然后利用人工智能技術對土壤情況進行分析，可在土壤特征與宜栽作物品種間建立關聯模型。

例如，IntelinAir公司開發了一款無人機，通過類似核磁共振成像技術拍下土壤照片，通過智能分析，確定土壤肥力，精準判斷適宜栽種的農作物。

★灌溉用水供求分析

基于人工智能技術的智能灌溉控制系統，集專家系統技術、自動控制技術、通訊技術、傳感器技術等高新技術于一體，可以實時監測土壤墑情，根據檢測得到的氣候指數和當地的水文氣象觀測數據，對灌溉用水供求量進行分析，選擇最佳灌溉規劃策略。

★種子品質鑒定

作為農業生產中最重要的生產資料之一，種子的質量直接關系到農作物產量和生產效益。利用圖像分析技術以及神經網絡等非破壞性的方法對作物種子的種類、純度和安全性進行檢測，能有效控制和提高農產品質量。

★農業專家系統

農業專家系統則是一種擁有大量農業領域相當數量的專家級知識和經驗，可以模擬農業專家的思維，解決農業領域問題的智能計算機程序系統。農業專家系統可以對農業生產領域進行數據分析，及時獲得農業生產各階段可能遇到的問題的解決方法。

★動植物健康監測

比如，Connecterra是一家荷蘭的農業科技公司，主要研發和生產用于奶牛身上的電子可穿戴設備。這些設備內置多個傳感器，配套的分析軟件則融入了機器學習技術，軟硬件配合共同實時監測牲畜的健康情況。通過可穿戴感應器學習奶牛的行為模式，奶農還能更早注意到可能出現的問題，比如奶牛的跛足或者消化不良等情況，并獲得建議。在這些信息的幫助下，Connecterra客戶農場的乳制品產量得到了30%的提升。

★播種、耕作、采收等智能機器人

人工智能技術廣泛應用到農業生產中的播種、耕作、采摘等多種場景，極大地革新了農業生產方式，提高了生產效率。美國Aboundant Robotics公司開發了一款蘋果采摘機器人，其通過攝像裝置獲取果樹的照片，采用雙目立體視覺、圖片識別等技術對果實進行定位并判斷其成熟度，確定適合采摘的果實，然后運用機器人精準操控技術對果實進行無損采摘，采摘速度高達一秒一個。

★雜草控制

依托出色的傳感器技術和圖像識別功能，Blue River Technology公司開發了一款名為See&Spray的機器人，用以幫助控制 棉花地的雜草。它依靠計算機視覺和機器學習判斷面前的是作物還是雜草，即使目標只有郵票大小，它也能準確識別。一旦確定那不是作物， 機器人會控制噴嘴對準噴灑，避免對棉花造成腐蝕。

精準噴灑和噴霧噴嘴可以幫助防止雜草對除草劑產生抗藥性，并且能減少高達90%的除草劑使用量。這不但提高了除草效率，幫助農民穩定收入，也因減少化學品的使用量，保護了作物和環境。

★智能溫室系統

在西方發達國家智能溫室系統已得到廣泛深度應用。例如，目前荷蘭約有85%的溫室通過計算機進行環境調控，德國已把3S技術(地理信息系統GIS、全球定位系統GPS、遙感技術RS) 成功運用到溫室控制與管理中。

通過在溫室安裝的各類傳感器，可實時監測土壤水分、土壤濕度、空氣濕度、空氣溫度、光照強度、植物養分含量等數據，并通過人工智能系統對這些采集的數據進行分析處理，模擬出最適合溫室內農作物生長的環境，進而對供水系統、加熱裝置、加濕裝置、除蟲裝置、卷簾裝備、遮陰設備、施肥系統等進行遠程自動化控制，從而改善溫室內部農作物生長環境，達到調節生長周期、改善產品質量、降低生產成本、提高經濟效益等目的。