前言

根據聯合國糧農組織預測，到2050年，全球人口將超過90億，盡管人口較目前只增長25%，但由于生活水平的提高和膳食結構的改善，對糧食需求量將增長70%。與此同時，全球又面臨著土地資源緊缺、化肥農藥過度使用造成的土壤和環境破壞等問題。

如何在耕地資源有限的情況下增加農業的產出，同時保持可持續發展？人工智能是解決方法之一，其展示出巨大的應用潛力。

1土壤、病蟲害探測等智能識別系統

人工智能在農業領域可實現土壤探測、病蟲害防護、產量預測、畜禽患病預警等功能。

在土壤探測領域，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，通過電腦智能分析，確定土壤肥力，精準判斷適宜栽種的農作物。在病蟲害防護領域，生物學家戴維·休斯和作物流行病學家馬塞爾·薩拉斯將關于作物葉子的5萬多張照片導入計算機，并運行相應的深度學習算法開發了手機App，農戶將在合乎標準光線條件及背景下拍攝出來的農作物照片上傳，App能智能識別作物所患蟲害。

目前，該款App可檢測出14種作物的26種疾病，識別準確率高達99.35%。此外，該款App上還有用戶和專家交流的社區，農戶可咨詢專家有關作物所患病蟲害的解決方案。

在產量預測領域，美國通過人工智能和深度學習技術，利用大量與農業相關的衛星圖像數據，分析其與農作物生長之間的關系，從而對農作物的產量做出精準預測。據測算，這家公司預測的玉米產量比傳統預測方法準確率高出99%。在畜牧業領域，加拿大通過農場的攝像裝置獲得牛臉以及身體狀況的照片，進而對牛的情緒、健康狀況、是否到了發情期等進行智能分析判斷，并將結果及時告知農場主。

2耕作、播種、采摘等智能機器人

將人工智能識別技術與智能機器人技術相結合，可廣泛應用于農業中的播種、耕作、采摘等場景，極大提升農業生產效率，同時降低農藥和化肥消耗。

在播種環節，美國t研發了一款智能播種機器人，其可以通過探測裝置獲取土壤信息，然后通過算法得出最優化的播種密度并且自動播種。

在耕作環節，美國生產的農業智能機器人可以在耕作過程中為沿途經過的植株拍攝照片，利用電腦圖像識別和機器學習技術判斷是否為雜草，或長勢不好/間距不合適的作物，從而精準噴灑農藥殺死雜草，或拔除長勢不好或間距不合適的作物。

據測算，這一機器人可以幫助農民減少90%的農藥化肥使用。在采摘環節，美國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，用圖片識別技術識別適合采摘的蘋果，結合機器人的精確操控技術，可以在不破壞果樹和蘋果的前提下實現一秒一個的采摘速度，大大提升工作效率，降低人力成本。

3禽畜智能穿戴產品

智能穿戴產品主要應用在畜牧業，其可以實時搜集所養殖畜禽的個體信息，通過機器學習技術識別畜禽的健康狀況、發情期探測和預測、喂養狀況等，從而及時獲得相應處置。以日本開發的一款用于奶牛身上的可穿戴設備為例，它可以實時收集每頭奶牛的個體信息。這些數據信息會通過配套的軟件進行分析，采用人工智能技術分析出奶牛是否出現生病、排卵或是生產的情況，并將相應信息自動推送給農戶，以得到及時的處理。