農(nóng)業(yè)

　　11月7日第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會在浙江烏鎮(zhèn)開幕，人工智能成熱點。馬云預言：“30年之后，人們*只工作3-4個小時。”對此，丁磊說：“不用那么久，七八年就夠了，非?？?。”　　

　　馬云的意識和觀點，常常讓吃瓜群眾一時很難理解。正所謂站得高，看得遠，馬云的眼界，讓他擁有了超前的思維。跟著前沿的思維看發(fā)展，或許能尋得不錯的發(fā)展之路。那么你了解人工智能嗎？這黑科技真的有這么強大嗎？關(guān)農(nóng)業(yè)什么事？

人工智能的崛起　　

　　人工智能，也就是AI（Artificial Intelligence的縮寫）。簡單來說，它不見得一定是和人類有一樣外形的機器人，而是包括了我們?nèi)粘Ｋ玫闹悄苁謾C，掃地小飛碟，以及那些使商家越來越了解用戶偏好的云計算和大數(shù)據(jù)，這都在人工智能范疇。

　　時至今天，人工智已經(jīng)走過了60多年探索之路。2016年，打敗世界圍棋*的AlphaGo讓AI技術(shù)“聲名大噪”，過去一兩年，AI在公共安全、教育、醫(yī)療、服務(wù)等行業(yè)掀起迅猛發(fā)展的浪潮。

　　說起人工智能，其實離我們并不遙遠。它雖然是新鮮事但卻很接地氣，與我們的農(nóng)業(yè)也是密切相關(guān)的。近年來，互聯(lián)網(wǎng)大佬們紛紛進軍農(nóng)業(yè)，AI也隨之走進了農(nóng)業(yè)中，成為不可忽視的新力量。

　　2010年，網(wǎng)易丁磊“官宣”養(yǎng)豬，“丁家豬”將蹲馬桶、睡公寓、不吃藥。

　　2017年，劉強東養(yǎng)“跑步雞”，*次養(yǎng)雞就干了票大的，*批就投了100萬只。

　　2018年，馬云Ai養(yǎng)豬，項目投入的費用將達數(shù)億。兩年后，馬云養(yǎng)的豬，數(shù)量將達到1000萬頭。

　　2018年，馬化騰也沒有落下，在今年4月份突然說要養(yǎng)鵝，并運用了Ai技術(shù)，以及Ai鵝臉識別技術(shù)。

　　也正是這些科技巨頭、互聯(lián)網(wǎng)公司等不約而同的加大投入、加強研發(fā)，因而，農(nóng)業(yè)AI技術(shù)在近年得到了迅猛發(fā)展。

AI在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

　　人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)早已開始，這其中既有耕作、播種和采摘等智能機器人，也有智能探測土壤、探測病蟲害、氣候災(zāi)難預警等智能識別系統(tǒng)，還有在家畜養(yǎng)殖業(yè)中使用的禽畜智能穿戴產(chǎn)品。這些應(yīng)用正在幫助我們提高產(chǎn)出、提高效率，同時減少農(nóng)藥和化肥的使用。人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，具體主要包括以下五個方面：

智能圖像識別

　　如今有一些智能植物識別App，既可識別植物，又可識別病蟲害，并提供有針對性的治理方案。

　　案例：生物學家戴維·休斯和作物流行病學家馬塞爾·薩拉斯將關(guān)于植物葉子的5萬多張照片導入計算機，并運行相應(yīng)的深度學習算法應(yīng)用于他們開發(fā)的手機應(yīng)用Plant Village。在明亮的光線條件及合乎標準的背景下拍攝出植物的照片，然后手機應(yīng)用Plant Village就會將照片與數(shù)據(jù)庫的照片進行對比，可以檢測出14種作物的26種疾病，而且識別作物疾病的準確率高達99.35%。

智能監(jiān)測管理

　　智能除草、噴藥、灌溉及施肥，進行田間管理、土壤分析，并對環(huán)境進行監(jiān)測。

　　案例：采摘機器人問世，它自己能判斷水果熟不熟。比利時Octinion公司開發(fā)的這臺機器人可每五秒鐘摘一顆草莓，而人類的速度要稍快，平均每三秒摘一個。它能穿過生長在支架托盤上的一排排草莓，利用機器視覺尋找成熟完好的果實，然后用3D打印出來的爪子把每一顆果實輕輕摘下，放在籃子里以待出售。如果感覺果實還未到采摘的時候，機器人會預估其成熟的時間，然后重新過來采摘。

智能天氣預測

　　通過衛(wèi)星云圖預測天氣、氣候災(zāi)害及判斷農(nóng)作物生長狀況。

　　案例：美國的Descartes Labs公司收集了海量農(nóng)業(yè)相關(guān)的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，他們對天氣的預測比美國農(nóng)業(yè)部的還要*。Descartes Labs通過人工智能和深度學習，去分析這些圖像信息，尋找其跟農(nóng)作物生長之間的關(guān)系，能對農(nóng)作物的產(chǎn)量做出*預測，他預測的玉米產(chǎn)量比以往的預測準確率高出99%。

　　智能牧場管理

　　在畜牧業(yè)方面，通過“畜臉”識別，智能管理牧場。

　　案例：荷蘭的Connecterra是一家動物智能穿戴技術(shù)公司。通過農(nóng)場的攝像裝置獲得牛臉以及身體狀況的照片，進而通過深度學習對牛的情緒和健康狀況進行分析，然后幫助農(nóng)場主判斷出那些牛生病了，生了什么病，那些牛沒有吃飽，甚至那些牛到了發(fā)情期。這大大提高了工作效率，特別是對有機農(nóng)場更有幫助。

智能育種技術(shù)

　　在育種方面，智能技術(shù)正助力培育更高效的種子及提供更*的植保方案，以更好地滿足增長中人口的糧食需要，高效利用自然資源。

　　案例：杭州種可種網(wǎng)絡(luò)科技有限公司推出的蔬菜品種數(shù)字化管理平臺，以種子為起點，以信息為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)積累和分析為主線，從農(nóng)作物種子的試驗種植數(shù)據(jù)入手，將互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)進行系統(tǒng)集成，建設(shè)農(nóng)作物品種數(shù)據(jù)采集網(wǎng)點，制定蔬菜品種數(shù)據(jù)標準，建立全要素的數(shù)字種業(yè)平臺，為3000余家種子商提供發(fā)展新動能，為9000萬種植戶提供數(shù)字化的生產(chǎn)輔助工具，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。

　　除了上述小農(nóng)菌列舉的，還有田間攝像頭、溫度濕度監(jiān)控、土壤監(jiān)控、無人機航拍等等。這些設(shè)施能夠為農(nóng)業(yè)管理提供海量的實時數(shù)據(jù)，那么如何把這些海量的數(shù)據(jù)及時的變成有價值的信息，就是人工智能要做的事情。

有了AI未來農(nóng)業(yè)是這樣的

　　AI+農(nóng)業(yè)不僅可以改變?nèi)藗儗r(nóng)業(yè)面朝黃土背朝天的刻板印象，還能帶來無限的想象空間。未來也許不再有農(nóng)民、工人之分，農(nóng)業(yè)會更加標準化。

　　當前，我國的農(nóng)業(yè)客觀上仍然存在很多問題，比如分散的小規(guī)模經(jīng)營、加工層次低、產(chǎn)品不達標、農(nóng)業(yè)科技含量低、信息化水平低等等問題，其實明眼人一看就知道，解決這些問題的關(guān)鍵，就是發(fā)展高科技，開展規(guī)?；?、專業(yè)化、標準化的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)。未來農(nóng)業(yè)發(fā)展之路，將是一批有著先進生產(chǎn)管理技術(shù)的新農(nóng)人從事的專業(yè)化勞動，他們懂得運用人工智能，并追求高科技和高產(chǎn)值。

　　隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機器學習依靠算法分析數(shù)據(jù)，并從中學習，作出決策，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提供了高效的方案。那么，未來農(nóng)友們每天工作3-4個小時也是可以實現(xiàn)的。小農(nóng)菌希望這*早點到來！

　　無論是從近期到中期乃至從長遠來看，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI將需要農(nóng)民的積極參與才能取得成功。目前AI在農(nóng)業(yè)方面的運用，還處在初級階段，數(shù)據(jù)相對有限，識別錯誤率比較高，實用性也有待考量。但隨著技術(shù)的不斷進步，和數(shù)據(jù)的不斷完善，在未來這項技術(shù)一定會越來越成熟，做到能真正的幫助大家進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。以后，農(nóng)友們就可以歇著了，機器，你來給我干！

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