人工智能在农业领域中的应用及发展对策

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       人工智能是一种通过计算机来模仿人类智能行此外，人工智能在农业领域中最重要的优势是进行自为的技术，它可以像人一样思考问题并做出相应的决策，并且能同时处理多个复杂的问题。人工智能已在医疗、电子商务、军事、交通等众多领域得到应用，有效地推动了各领域的发展，并取得了显著的成绩。人工智能的高速发展对农业领域产生了巨大的影响，并成为农业领域新一代科技革命的核心驱动力。目前，人工智能在农业生产中的应用涉及产前、产中、产后三大阶段，重塑了农业生产方式，提升了农业智能化生产水平。
1 人工智能概述
1.1 人工智能与农业相结合的意义
       在数字化技术高速发展的今天，人工智能与农业相互结合已成为农业智能化的重要驱动力，这种方式将改变传统农业种植模式。人工智能技术的不断发展与应用，使农业生产过程更智能化，为农业生产带了效率与质量的双重提升，也给其他高新技术在农业领域的广泛应用带来了许多便利和创新。人工智能拥有很强的数据处理能力，可以协同处理海量的各种农业数据；通过人工神经网络，人工智能可以模仿人类进行自主学习和分析思考，从而解决农业领域中的各类复杂而多变的问题。这种分析思考的能力可以帮助农民做出更为科学的决策，最终优化农业产出。随着时间的推移，人工智能不断地从新数据中进行学习，并且调整其思考模式，以适应变化的环境和提高自身的决策精度，这种能力使智慧农业系统变得越来越“聪明”。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
       一些发达国家已将人工智能应用于农业生产的各个阶段当中，并取得了诸多成效。美国农业领域非常重视农业信息化的建设，很多大型农场已拥有各种现代化农业智能设备。其中大部分智能设备在小麦、玉米等农作物生产区中投入使用，极大地提高了农作物的生产效率，提高了产量，并且降低了种植成本。日本则是把人工智能在农业上的应用重点集中于农业信息技术，在近年建设开发了农业技术情报网络，并借助电话网、专业通信网等，将很多大型数据库、互联网系统、农业生产系统与用户个人计算机相连接，帮助农民快速方便地获取最新的农业信息。德国非常注重数字化发展，通过人工智能逐渐实现农业生产数字化。在全球卫星定位系统的辅助下，农民可以操控农业机械进行精准作业，操作误差能够控制在几厘米之内。
1.2.2 国内研究现状
       相对于发达国家，人工智能在我国农业领域的应用时间较短，但近几年的发展十分迅速。目前，随着我国相关政策的不断出台，我国农业与人工智能快速融合，推动农业生产方式和管理模式全面升级和转型，促进农业生产向高效、智能、可持续的方向发展，帮助我国从“农业3.0”迈向“农业4.0”新时代。在此期间也出现了许多成功的案例，如广州艾米生态人工智能农业有限公司利用人工智能解决了水稻种植中的田间管理问题，将采集的多项农田数据通过人工智能进行处理与分析。另外，由中国农业大学发布的神农大模型标志着我国农业科技领域人工智能应用取得重要突破。该模型由海量高质量农业知识数据训练而成，具备农业知识问答、农业文本语义理解和农业生产推理决策等多项功能。它可以为农业从业者提供精准的农业知识问答服务，针对他们在农业生产过程中遇到的问题提供技术指导和建议。
2 人工智能在农业领域中的应用
2.1 农田灌溉
       灌溉在我国农业生产中有着至关重要的作用。现阶段，大部分农田仍采用传统灌溉模式，造成农田水资源浪费严重和使用效率低，同时导致农田用水供需矛盾问题突出。借助人工智能采集当前区域内的气候数据，经人工神经网络进行数据分析，可以形成最佳的农田灌溉时间和方案，从而避免水资源的浪费，实现水资源的可持续发展。这不仅能极大地提高农田灌溉效率，还能保证农作物处于良好的生长环境。
2.2 农田管理
       通过各种智能化仪器设备获取农田土壤和农作物生长的实际数 据，人工智能可以对这些数据加以分析，在明确区域土壤特性和农作物需求的基础上，根据当前农作物生长实际情况及时调整管理建议，从而帮助农民制订更为精细的农田管理计划。通过科学的田间管理，可以保障农田土壤中有机质等各种养分含量充足，维持田间农作物良好的生长环境。此外，在农田管理中应用人工智能还能实现农作物生长过程中的精确养分管理，确保农作物及时获取适当的养分，提高农业产量和质量，同时减少资源浪费和对环境的不利影响。
2.3 农作物病虫害识别
       农作物在生长过程中会遭受各类病虫的危害，如果在农作物生长初期不能尽早发现相关症状并及时采取防治措施，则可能导致农作物的产量大幅度下降。应用人工智能可以在农作物生长初期对这些病虫害进行识别。例如，基于深度学习或卷积神经网络的病虫害识别方法，可自动判别农作物叶片的病虫害症状，从而精确而快速地发现病虫害。另外，农业专家系统还可以根据农作物当前的症状识别出病虫害的种类，并结合当前数据库中大量的农业专家知识和防治经验给出合理的解决方案。
2.4 农作物采收
       在广大农村地区和偏远山区一般采用人工方式进行采摘，而农作物的采摘涉及多个步骤，用工量大，加之许多农村青壮年劳动力外出务工，导致农作物采摘劳动力不足。基于人工智能的采摘机器人可以代替人工来从事繁重的采摘劳动。例如，孙永芳设计了一款基于STM32微控制器的水果采摘机器人控制系统，它首先通过摄像头采集图像并对水果进行识别，然后判断水果的成熟度，并获取水果的位置，再对这些信息进行分析，随后控制机械臂的活动对成熟的水果精准进行采摘。相比传统的人工采摘方式，采摘机器人不仅采摘效率更高，而且能不断学习，不断优化判别方法，进一步提升采摘准确率。
2.5 农产品质量检测
       农产品质量检测是保障食品安全不可缺少的一个重要环节。现今大部分农产品检测仍采用人工判别，即根据人的视觉、嗅觉、触觉等感官评价辅助仪器设备来检测农产品的品质。这些方法往往需要耗费很长的时间和人工成本，同时还容易受到环境、经验等主观因素的影响，导致农产品质量检测结果参差不齐。人工智能可通过对采集到的各项农产品数据进行分析，建立大数据平台和农产品质量安全模型，找出影响农产品生长的关键因素并给出合理的解决方案。此外，根据建立的数据模型还能找出农产品存在的潜在问题并进行预测和预警，极大地提高了农产品质量检测的准确率的和工作效率。
2.6 智慧农业园区
       传统的农业园区主要依靠人工经验开展种植，涉及温室大棚内的温度、湿度和土壤所需灌溉水分等。由于难以获取最佳生产条件的数据，农业生产过程中存在许多不确定性和风险。因此，农业园区的生产效率和农作物产量、质量无法得到充分保障。利用人工智能可以对农作物生长周期内的各项指标进行智能化监控，帮助农民准确了解农作物的生长情况，辅助他们及时调整种植策略，优化生产环境，进而提高农产品的产量和质量。人工智能在农业园区的应用提高了农业综合生产能力和效率，加快了产业结构迭代升级，极大地推动了智慧农业的发展。例如，青岛胶河源农产有限公司生产基地新建设了36栋高标准日光智能温室大棚，引进了综合管理控制设备，通过在大棚内安装摄像头、布置自动测温测湿和数据采集传感器等，实现了对温度、湿度、土壤墒情等实时监测，管理人员只需一键操作即可远程精细控制。
2.7 智能物流与销售
       将智能设备应用于农产品的运输、存储、分发等物流过程，可以实现人工智能对农产品物流的监控和管理。依据实时天气、路况等信息，人工智能还可以对农产品的运输路线进行优化，极大地保障了物流的安全性，提高了效率。在农产品的销售方面，可以利用电商和众多网络媒体平台，配合人工智能的数据挖掘等技术，分析用户的购买习惯和兴趣爱好等，在此基础上进行精准的个性化推荐，实现对农产品销售的智能匹配和推广，进而提高销量和用户满意度。
3 人工智能应用于农业领域的挑战
3.1 智能化农业设备不适用
       在一些偏远山区，智能化农业设施水平较低。很多山区地带农田种植环境较差，并且气候寒冷干燥，不利于智能设备的操作和保养。在这种条件下开展智能化种植，很容易造成农业设备损坏，导致农业智能设施的应用受阻。同时，由于大部分智能设备对农田场景要求较高，在实际的农业生产中应用往往存在效率不高、灵活度不够等诸多问题。
3.2 农村基础设备设施薄弱
        人工智能与农业领域进行融合应用需要大量的数据支撑，并且要求网络响应迅速，但在我国很多农村地区，信息化服务网络设施还不够完善。据相关统计，我国大部分农村地区的互联网普及率还很低，仅为城镇地区的一半。这在一定程度上制约了农业智能化的有效推广。
3.3 技术接受度较低
       农业领域应用人工智能需要得到农民的认可和支持，但是大多数农民仍然坚持采用传统的农业生产方式，对新技术的接受和应用存在一定困难。另外，部分农民受教育程度较低，加上自身观念和对现代信息技术认识不足等原因，导致新技术的接受度较低。
3.4 数据质量较差
       人工智能在农业领域的应用需要依靠大量、准确、及时的数据，这些数据的获取往往需要投入大量的资源和时间。此外，在整个数据采集过程中，普遍缺乏规范化设计，数据后期维护不足，导致采集的数据误差太大。使用质量不高的数据对人工智能模型进行训练，难以达到理想的效果。
3.5 成本高昂
       人工智能的应用需要大量资金来购置智能设备，如传感器、摄像头、机械臂、无人机、无人车、云服务器等。同时，人工智能的应用对相关工作人员的要求较高，需要其具备较强的实践技能和丰富的专业知识，而对人员进行培训可能需要耗费大量的时间和资金。以上这些成本对农民来说是不小的负担，可能会限制人工智能在农业中的应用。
3.6 存在信息安全隐患
       人工智能的应用需要海量数据的支持，但这些数据大多涉及用户的隐私、知识产权等敏感信息。在推动人工智能应用于农业领域的过程中，针对可能存在的信息安全隐患，目前相应的法律法规尚不健全，无法有效明确相关权责和规范行为。因此，亟待建立健全的法律法规和管理机制，保障用户的隐私和权益，这样才能推动人工智能在农业领域的健康发展。
4 人工智能在农业领域中的发展对策
4.1 加强农业技术人才培养
       农业智能化的发展需要大量的技术人才，但目前我国农业领域的人才缺口较大，很多农业从业者对相关技术的掌握能力有限。应以培养高技术水平人才为切入点，制定人才培养机制和搭建专业学习平台，鼓励农民和农业从业者积极参与学习，为农业科技创新人才培养提供服务保障。
4.2 保护数据安全和个人隐私
       人工智能应用于农业领域需要获取多方面的数据，涉及农业从业者的个人隐私。这些隐私信息一旦泄漏，则会造成难以估量的后果。为确保这些数据不被泄漏和滥用，应当建立并完善相关法律法规，加强对数据管理和访问权限的控制，提高用户对人工智能的信任度和接受度。
4.3 完善农业智能化基础设施建设
       目前，我国农业智能化处于初级发展阶段，许多地区农业基础设施落后，农业现代化设备配置程度低，因而相当一部分地区仍然采用传统种植模式。应加大对农业现代化设备的投入，扩大农业现代化设备的生产规模，增加市场投入量，满足农业从业者的需求。
4.4 加强技术研发和科技创新
        在农业领域应用人工智能需要投入大量的资金，对于农业从业者而言大幅增加了成本。因此，政府和企业有必要加大投入，积极促进相关技术的研发，降低智能设备的应用和维护成本，鼓励人工智能相关技术的创新、应用和推广，实现农业生产效率的提升。
5 结束语
       人工智能与农业的相互结合在未来将彻底改变现代农业的生产方式，大幅提高生产效率，其不仅在理论上前景广阔，在实际的农业应用中也展示了其巨大的潜力。凭借人工智能的众多优势，它将会帮助广大农民在面对各种复杂和不确定条件时做出更优的决策，从而极大地降低农业生产过程中的风险，减少经济损失。未来，随着科技的不断进步和5G网络的普及应用，在人工智能的不断融入下，将会形成更加智能、高效并且可持续发展的农业生产和管理体系。

参考文献：

[1]王庆.人工智能在农业领域中的应用及发展对策[J].现代农业科技,2024,(21):161-164.

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