摘要 在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理中，采用的方式都較為粗獷，很難滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展的基本需求。當(dāng)前可以嘗試應(yīng)用人工智能技術(shù)，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，逐步演變成精細(xì)化農(nóng)業(yè)。

關(guān)鍵詞 人工智能技術(shù);農(nóng)業(yè)領(lǐng)域;實(shí)際應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2021）11–0154–02

人工智能技術(shù)源于英文詞組Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI，指的是能夠像人類一樣思考，并作出反應(yīng)的機(jī)器設(shè)備。近些年來，我國許多地區(qū)在開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)時(shí)，已經(jīng)開始應(yīng)用人工智能技術(shù)，以全面提高生產(chǎn)和管理的水平。

1 人工智能在產(chǎn)前階段的應(yīng)用

1.1 灌溉水供求

為了確保所有作物的用水量能夠達(dá)標(biāo)，防止產(chǎn)生旱澇問題，當(dāng)前需要深入分析具體灌溉的用水量。智能灌溉控制系統(tǒng)能夠根據(jù)當(dāng)前實(shí)際情況，選擇最佳的水源，并基于水文數(shù)據(jù)、天氣氣象、氣候指數(shù)，選擇最佳的灌溉策略。該系統(tǒng)具有很強(qiáng)的綜合性特點(diǎn)，包含專業(yè)技術(shù)、自動(dòng)化澆水、通信技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)土壤墑情，進(jìn)而完成周期灌溉、定時(shí)灌溉以及自動(dòng)灌溉的目標(biāo)，在防止水資源浪費(fèi)的同時(shí)，還能為農(nóng)作物的正常生長創(chuàng)造優(yōu)良的條件。

1.2 土肥研究

在農(nóng)業(yè)產(chǎn)前工作開始前，對(duì)土壤的研究是一項(xiàng)非常重要的工作。相比西方發(fā)達(dá)國家，我國基礎(chǔ)地力在糧食貢獻(xiàn)方面相對(duì)偏低，基本上只有50%左右。通過開展相應(yīng)的土壤研究工作，就能更好地選擇栽種作物，并完成定量施肥和成本分析的目標(biāo)。此外，還能通過探地雷達(dá)的成像技術(shù)予以分析，把握土壤的黏土含量。知名的服務(wù)企業(yè)Solum就一直在研究精細(xì)化農(nóng)業(yè)技術(shù)，近些年實(shí)際開發(fā)的各類軟件能夠有效分析土壤抽樣，促使用戶在最合適的時(shí)間和地點(diǎn)開展施肥，在提高作物產(chǎn)量的同時(shí)，還可以降低生產(chǎn)成本。

1.3 種子品質(zhì)鑒定

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，種子的質(zhì)量與后期產(chǎn)量有著直接聯(lián)系。通過檢查種子的純度和安全性，能夠有效提升種子的質(zhì)量。因此，當(dāng)前可以采用圖像分析技術(shù)，深入評(píng)估種子，進(jìn)行合理分析，能夠幫助選擇優(yōu)質(zhì)的種子。

2 人工智能在產(chǎn)中階段的應(yīng)用

2.1 農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)

AlphaGo的名聲越發(fā)響亮，證明了人工智能將代表未來科技行業(yè)的發(fā)展方向。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)是對(duì)人類專家人員展開模擬的系統(tǒng)，以解決當(dāng)前農(nóng)業(yè)中存在的各種問題。其內(nèi)部包含各類不同的數(shù)據(jù)資料，而且還在持續(xù)更新中。農(nóng)戶可以根據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)內(nèi)容，思考未來的生產(chǎn)工作，并作出判斷和決策，以此使農(nóng)作物生產(chǎn)變得更為合理，有效避免負(fù)面因素的影響[1]。

2.2 病蟲害治理

當(dāng)前，市場(chǎng)中出現(xiàn)了很多能夠智能識(shí)別植物的APP，除了能識(shí)別種類，還能分析可能出現(xiàn)的各種病蟲害。農(nóng)戶只需要利用該APP，拍攝已經(jīng)出現(xiàn)病情的農(nóng)作物，軟件便能及時(shí)做出診斷分析，告知具體的病蟲害類型，說明其名稱，并提供一套有效的預(yù)防和治療方案。基于APP，還會(huì)建立一個(gè)專門的社區(qū)平臺(tái)，用戶可以定期在平臺(tái)上發(fā)布信息，闡明自己的想法，相互交流后，自然會(huì)對(duì)病蟲害問題產(chǎn)生更加全面的認(rèn)識(shí)，為未來工作的開展提供了幫助。

2.3 智能溫室系統(tǒng)

20世紀(jì)80年代，部分歐洲國家就已經(jīng)深入研究了環(huán)境自動(dòng)調(diào)控。其中，荷蘭一直處于世界領(lǐng)先地位。尤其是玻璃溫室，實(shí)際占有量幾乎達(dá)到了世界的1/4，而且90%的溫室都能通過計(jì)算機(jī)展開環(huán)境調(diào)控。農(nóng)戶可以嘗試在溫室里面設(shè)置一個(gè)傳感器，檢測(cè)作物的實(shí)際生長情況，并搜集外部數(shù)據(jù)資料，基于人工智能系統(tǒng)，對(duì)其展開分析，從而能夠通過遙控的方式完成灌溉和施肥工作。此外，在設(shè)置了卷簾轉(zhuǎn)變系統(tǒng)后，能控制流量，減少使用人工勞動(dòng)力，同時(shí)還能防止負(fù)面環(huán)境因素的影響，從而提升經(jīng)濟(jì)效益[2]。

2.4 作物采收

很多采摘機(jī)器人也應(yīng)用了人工智能技術(shù)，在提升采摘效率的同時(shí)，還不會(huì)破壞果實(shí)。此類機(jī)器人可以依靠?jī)?nèi)置的照相機(jī)，對(duì)果園的特定果實(shí)進(jìn)行定位，并依靠系統(tǒng)數(shù)據(jù)，判斷果實(shí)十分成熟，從而決定可采摘的果實(shí)。盡管該技術(shù)仍然處于研究初期，相比人工采摘方式，其整體效率偏低，但卻能夠做到24 h不停地工作，在整體采摘數(shù)量方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

3 人工智能在產(chǎn)后階段的應(yīng)用

3.1 農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)

在農(nóng)產(chǎn)品銷售工作開始前，工作人員通常需要基于農(nóng)產(chǎn)品的形狀，對(duì)其展開分類。早期基本上以人工的形式為主，不僅效率低，而且容易出錯(cuò)。在應(yīng)用了視覺技術(shù)后，就能自主對(duì)產(chǎn)品的外觀展開檢查。此類技術(shù)涉及的范圍非常廣，小到谷粒的裂紋，大到農(nóng)作物。同時(shí)，在面對(duì)多個(gè)農(nóng)作物時(shí)，也能一次性完成。當(dāng)前，其已經(jīng)成為了極為可靠的檢驗(yàn)工具，無論是農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)還是安全性，都能使人滿意[3]。

3.2 農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸

農(nóng)產(chǎn)品在運(yùn)輸中會(huì)產(chǎn)生一定的損耗，究其原因是產(chǎn)品具有易腐性的特點(diǎn)，同時(shí)設(shè)施極為落后。為了處理這個(gè)問題，當(dāng)前可以采用無線射頻識(shí)別技術(shù)。該技術(shù)主要基于物聯(lián)網(wǎng)，可以通過動(dòng)態(tài)的方式獲取產(chǎn)品的信息，即使管理者足不出戶，也能實(shí)時(shí)獲得物流消息，從而全面監(jiān)控整個(gè)流通的過程，并做到實(shí)時(shí)跟蹤。如此就能有效減少安全存貨的數(shù)量，降低運(yùn)營成本，防止在實(shí)際運(yùn)輸過程中產(chǎn)生不必要的損失。此外，這類技術(shù)還能全面監(jiān)控最終的銷售工作，及時(shí)獲取當(dāng)前的銷售量數(shù)據(jù)，對(duì)其展開全面分析，并參照各類用戶的需求予以反饋。這樣一來，農(nóng)戶就能根據(jù)實(shí)際情況，全面調(diào)整農(nóng)作物當(dāng)前的種植結(jié)構(gòu)，進(jìn)而獲取更高的效益。

3.3 農(nóng)產(chǎn)品銷售

通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，深入分析整個(gè)市場(chǎng)，能夠有效了解當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，防止出現(xiàn)暴漲或者暴跌的情況，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)品交易更加穩(wěn)定。例如，前幾年我國大蒜價(jià)格就出現(xiàn)了漲跌明顯的過山車行情，此時(shí)就能搜集生產(chǎn)、消費(fèi)、存儲(chǔ)以及流通方面的數(shù)據(jù)，并及時(shí)進(jìn)行分析，從而對(duì)大蒜的正常生產(chǎn)起到引導(dǎo)作用，防止出現(xiàn)劇烈的市場(chǎng)波動(dòng)?；谵r(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，專門打造數(shù)據(jù)庫，完成智能化生產(chǎn)工作，進(jìn)而打造優(yōu)良的農(nóng)產(chǎn)品品牌[4]。

4 結(jié)束語

伴隨我國農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，很多地區(qū)開始嘗試應(yīng)用人工智能技術(shù)，以解決早期種植時(shí)遇到的各種問題，在提質(zhì)增效的同時(shí)，還能避免人為原因出現(xiàn)的問題。我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平得到提高，使更多人能夠從中受益，也能加快我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展與建設(shè)。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳桂芬，李靜，陳航，等.大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展[J].吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，40（4）：502-510.

[2] 孫樹霖，馬欣璐.人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)，2020，46（8）： 52.

[3] 馬菁澤，甘詩潤，魏霖靜.人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與未來趨勢(shì)[J].軟件導(dǎo)刊，2019（10）：23-24.

[4] 王瑜，鄭子輝.人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方向及發(fā)展路徑[J].電信網(wǎng)技術(shù)，2019（6）：29-31.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Application Analysis of Artificial Intelligence Tech-nology in Agriculture

SHAO Dong-mei （Agricultural and Rural Comprehensive Service Center， Guojia Town， Qinan County， Tianshui， Gansu 741609）

Abstract In agricultural production management， the way is relatively rough， it is difficult to meet the basic needs of social development. At present， we can try to apply artificial intelligence technology to transform agricultural development mode and gradually evolve into refined agriculture.

Key words Artificial intelligence techno-logy; Agriculture field; Practical application

作者簡(jiǎn)介 邵冬梅（1988—），女，甘肅秦安人，助理農(nóng)藝師，主要從事基層農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣工作。

收稿日期 2021-08-28