陳偉

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。中國(guó)一直是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到種子檢測(cè)，智能種植，作物監(jiān)控，土壤檢測(cè)等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有著廣泛的前景。

人工智能;農(nóng)業(yè)應(yīng)用

截止到2019年01月17日，全世界共計(jì)230 個(gè)國(guó)家人口總數(shù)達(dá)75億人。按照聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織做出的預(yù)測(cè)，到2050年，全球人口總數(shù)將預(yù)計(jì)將達(dá)到90億人，盡管人口總體對(duì)比當(dāng)前只增長(zhǎng)約25%，但是由于人類對(duì)生活水平要求的提升以及膳食結(jié)構(gòu)的改善，對(duì)糧食需求量將增長(zhǎng)七成。當(dāng)下，全世界范圍又面臨著土地資源進(jìn)一步緊缺、過度使用化肥農(nóng)藥造成的環(huán)境破壞等問題。因此，怎么樣在有限的耕地提升農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出，同時(shí)還能保持可持續(xù)發(fā)展成為了一個(gè)重要問題。而當(dāng)下最火熱的人工智能展示出了解決該問題的強(qiáng)大實(shí)力。

人工智能概述：

人工智能，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

人工智能在農(nóng)業(yè)種植中的幾個(gè)應(yīng)用

1、種子檢測(cè)

種子是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的生產(chǎn)資料之一，種子質(zhì)量直接關(guān)系到作物產(chǎn)量。種子的純度和安全性檢測(cè)，是提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。因此，利用圖像分析技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非破壞性的方法對(duì)種子進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估，對(duì)提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量起到了很好的保障作用。

種子的純度對(duì)種子的銷售者和使用者來說都是非常重要的指標(biāo)。對(duì)雜交的玉米種子來說，種子純度提高1%，作物產(chǎn)量可提高10%。近年來，全國(guó)各地因種子純度等造成作物減產(chǎn)、絕收的情況時(shí)有發(fā)生，經(jīng)濟(jì)損失巨大。蛋白電泳、發(fā)芽率實(shí)驗(yàn)等常規(guī)方法雖能測(cè)定種子純度，但在數(shù)據(jù)處理的速度、精度和結(jié)果分析等方面，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足種子生產(chǎn)的實(shí)際需要。為實(shí)現(xiàn)溫室大棚設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化和現(xiàn)代化，迫切需求一種能夠模擬人的視覺功能，而又能超越它的性能的圖像處理系統(tǒng)。北京某研究中心研發(fā)出一種快速、有效地測(cè)定種子純度的人工智能圖像識(shí)別與處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)選用電泳法作為檢測(cè)玉米種子純度的生物學(xué)方法，將電泳法得到的圖像經(jīng)過去噪、二值化、特征提取等圖像預(yù)處理后，利用圖像的模板匹配技術(shù)，將標(biāo)準(zhǔn)模板庫譜帶圖像與種子的電泳譜帶進(jìn)行匹配，從而檢測(cè)玉米種子的純度。將得到的結(jié)果和田間種植的結(jié)果相對(duì)比，吻合率達(dá)到了95%以上

2、智能種植

在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中，需要耗費(fèi)大量的人力、物力。搭載人工智能技術(shù)的機(jī)器人將有助于緩解農(nóng)民的負(fù)擔(dān)，大大降低土地對(duì)勞動(dòng)力的需求量。例如在種植、管理、采摘、分揀等環(huán)節(jié)都可以通過智能機(jī)器人來完成，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植的智能化與自動(dòng)化。

根據(jù)不同植物品種對(duì)生長(zhǎng)環(huán)境的不同要求，可以利用智能傳感、無線傳感網(wǎng)、通信、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與智能控制等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)溫度、光照度、土壤溫濕度、土壤水分、空氣二氧化碳、基質(zhì)養(yǎng)分等環(huán)境參數(shù)做動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并通過對(duì)風(fēng)機(jī)、卷簾、內(nèi)遮蔭、濕簾、水肥灌溉等自動(dòng)化設(shè)備的智能控制，使植物生長(zhǎng)環(huán)境達(dá)到最佳狀態(tài)。方案甚至還設(shè)置了預(yù)警信息發(fā)布，您可以通過手機(jī)、PDA、計(jì)算機(jī)等信息終端，實(shí)時(shí)掌握種植環(huán)境信息，及時(shí)獲取異常報(bào)警信息，從而確保農(nóng)作物生長(zhǎng)管理正常有序

3、作物監(jiān)控

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的很多方面，大部分的工作是通過對(duì)農(nóng)作物外觀的判斷進(jìn)行的，例如農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)、病蟲害監(jiān)測(cè)以及雜草辨別等等。在過去，這些工作是通過人的肉眼去觀察，但是這存在兩個(gè)問題：1、農(nóng)民并不能保證根據(jù)經(jīng)驗(yàn)做出的判斷是完全正確的;2、由于沒有專業(yè)人士及時(shí)到現(xiàn)場(chǎng)診斷，可能會(huì)使農(nóng)作物病情延誤或加重。人工智能技術(shù)可在農(nóng)作物檢測(cè)中提供強(qiáng)大的技術(shù)的支持，通過機(jī)器人視覺技術(shù)，模擬人類的視覺功能，從客觀事物的圖像中獲取信息并處理和分析。人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)土壤探測(cè)、病蟲害防護(hù)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、畜禽患病預(yù)警等功能。

4、土壤檢測(cè)與灌溉

在土壤探測(cè)領(lǐng)域，IntelinAir公司開發(fā)了一款無人機(jī)，通過類似核磁共振成像技術(shù)拍下土壤照片，通過電腦智能分析，確定土壤肥力，精準(zhǔn)判斷適宜栽種的農(nóng)作物。在病蟲害防護(hù)領(lǐng)域，生物學(xué)家戴維·休斯和作物流行病學(xué)家馬塞爾·薩拉斯將關(guān)于作物葉子的5萬多張照片導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，并運(yùn)行相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)了一款手機(jī)App Plant Village（美國(guó)），農(nóng)戶將在合乎標(biāo)準(zhǔn)光線條件及背景下拍攝出來的農(nóng)作物照片上傳，App能智能識(shí)別作物所患蟲害。目前，該款A(yù)pp可檢測(cè)出14種作物的26種疾病，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.35%。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)檢測(cè)得到的氣候指數(shù)和當(dāng)?shù)氐乃臍庀笥^測(cè)數(shù)據(jù)，選擇最佳灌溉規(guī)劃策略。通過對(duì)土壤濕度的實(shí)時(shí)監(jiān)控，利用周期灌溉、自動(dòng)灌溉等多種方式，提高灌溉精準(zhǔn)度和水的利用率。這樣既能節(jié)省用水，又能保證農(nóng)作物良好的生長(zhǎng)環(huán)境。

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域面臨的困難與挑戰(zhàn)

不過，雖然人工智能技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，但是與其在金融、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域上的成功應(yīng)用相比，人工智能在農(nóng)業(yè)上的運(yùn)用略顯初級(jí)，大多農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)業(yè)設(shè)備制造商還沒有深入推進(jìn)人工智能的引入。原因包括：1、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)獲取比其他行業(yè)要難;2、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)和量化應(yīng)用困難，農(nóng)業(yè)環(huán)境變化對(duì)人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的測(cè)試、驗(yàn)證和推廣更加困難;3、缺乏既懂農(nóng)業(yè)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。

政策支持破解人工智能農(nóng)業(yè)困局

2018年4月，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，提出加強(qiáng)人才培養(yǎng)與創(chuàng)新研究基地的融合，完善人工智能領(lǐng)域多主體協(xié)同育人機(jī)制，以多種形式培養(yǎng)多層次的人工智能領(lǐng)域人才;到2020年建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心，并引導(dǎo)高校通過增量支持和存量調(diào)整，加大人工智能領(lǐng)域人才的培養(yǎng)力度。截至2017年12月，國(guó)內(nèi)共有七十余所高校圍繞人工智能領(lǐng)域設(shè)置86個(gè)二級(jí)學(xué)科或交叉學(xué)科。2018年國(guó)內(nèi)高校首批612個(gè)“新工科”研究與實(shí)踐項(xiàng)目中，已布局建設(shè)將近60個(gè)人工智能類項(xiàng)目。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用將最終實(shí)現(xiàn)。相信在不久的將來，人工智能能夠更好的為人類服務(wù)，改善人類的生活，帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。在人工智能的引領(lǐng)下，農(nóng)業(yè)將邁入智能化的嶄新時(shí)代。

參考文獻(xiàn)

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