人工智能在农业中的应用

人工智能（AI）在农业领域的应用，实现了智能农业的现代化。面对日益增长的人口和食物需求、资源稀缺以及环境退化的加剧，AI提供了最佳的生产力并最大限度地减少资源浪费。通过广泛应用包括机器学习、计算机视觉和数据分析在内的技术，AI能够为农民提供实时的决策信息。

通过在农业中应用AI，农民能够提前掌握其作物生长状况和预期产量，并能实现灌溉系统的自动化，甚至检测病虫害。这种转变不仅提高了粮食产量，也促进了可持续和有韧性的粮食系统。

AI在农业中的应用

作物和土壤监测

这些技术可以帮助农民同时检查作物的健康状况和土壤的条件。因此，基于无人机、卫星和传感器收集的数据，专家团队利用机器学习算法将其分解为水分含量和养分缺乏等信息。这有助于及早识别问题，并精确推荐肥料种类和土壤处理方法。

AI可以识别出在其他分析形式中不易察觉的事物。这些精确的技术实践使得作物种植能够以较低的投入成本获得高产量。AI工具也有助于可持续发展，因为它们减少了过量用水和其他化学物质的使用。

精准农业和产量预测

精准农业利用AI来确定要种植的种子类型，以及根据作物种类和农场田间条件所需的肥料和农药。AI的不同子集根据气候数据、卫星图像和传感器数据来规划种植和收获季节。利用土壤质量、灌溉和天气模式等高级特征，还可以预测特定作物可能获得的产量。

这有助于农民了解可能的气候和天气变化，以便他们能够以正确的方式安排生产流程和必要的资源及机械，并控制由于气候和天气条件的剧烈变化造成的损失。它们还有助于政策制定和预测市场波动。

自动化灌溉和水资源管理

现代灌溉系统已通过人工智能实现了智能化。算法会考虑实时天气数据、土壤湿度和作物需求，以确定农场作物灌溉的适宜时间。这些机制最大限度地减少了水的消耗，因为它们在任何时候都能为相应的植物提供所需的水量。

农民可以通过连接到物联网传感器和AI模型的应用程序来管理和组织灌溉过程。这类系统在缺水地区保护水资源和确保最佳生长方面起着重要作用。人工智能通过自动化流程来提高产量并节约用水，可被大型和小型农场使用。

病虫害检测与防治

AI模型中的图像识别和深度学习有助于农民在早期阶段识别作物病害和虫害侵袭。无人机或智能手机拍摄作物图像，然后通过分析颜色变化、纹理和图案来确定病害或虫害的存在。这有助于及时向农民发出警报并提供建议，告知他们作物何时受到感染以及最佳的治疗方法，而无需在整个田地中使用化学品。

这可以降低成本，提高产量，并减少对环境的负面影响。早期识别使得在作物受到病虫害侵袭之前就可以施用农药和肥料，并且可以针对整个田地而不是单独的植物进行处理，这对于那些负担不起农艺师的人来说尤其重要。

农业机器人和自动化设备

自动化机器人被用于农业领域，用于播种、除草、修剪甚至收获等目的。这些机器具有一定程度的人工智能，因为它们是自主驾驶的，能够检测作物，并根据输入相对准确地执行动作。例如，自动驾驶收割机可以区分成熟的水果和未成熟的水果，从而消除了对劳动力的需求，并缩短了农业生产的时间。

除草机器人以定向方式使用除草剂，这将大大减少化学品的使用。它们可以24/7工作，并有效减少人类在特定任务上花费的时间。AI不仅消除了大规模农业中繁琐的手工劳动，还提高了田地的质量和生产力。

天气预报和风险管理

该技术应用人工智能分析来自卫星、气象站和传感器的大量数据，以提供精确且具有地理位置特异性的天气信息。这类预测通过减少气候或天气带来的不确定性，帮助农民制定农业计划，包括种植、灌溉、施肥和收获。

AI模型还可以预测气候环境，以评估干旱、洪水或霜冻的风险。这些信息可以通过实时通知消息传达给农民，并提供避免某些事件和损失的建议。

案例研究和实时示例

John Deere - 自动智能拖拉机

作为一家国际农业设备制造商，John Deere在其自动驾驶拖拉机中采用AI技术进行智能农业。利用计算机视觉和深度学习，这些拖拉机能够绘制出作物区域图，并将农药或任何化学品精确地施加在作物上，而不会损坏它们或因障碍物而卡住。通过收购Blue River Technology，该公司加强了其“See & Spray”系统的能力，从而最大限度地减少了除草剂的使用。

这对农民来说是有益的，体现在产量增加、化学品使用减少以及更环保的耕作方式，尤其是在商业规模上。

IBM Watson

IBM的Watson农业决策平台集成了人工智能、物联网和天气信息，旨在协助农民。它在种植、灌溉、作物保护甚至收获时间等方面提供准确的建议。例如，通过考虑过去的和气候数据，该平台曾被印度农民用来识别病虫害侵袭的可能性。

这是一个10天的天气预报，结合了生长模型，非常适合用于规划以减少浪费同时提高产量。CABI的有效性在于它可以通过移动设备携带，方便小型农民进行智能农业。

Plantix - 用于识别植物病害的App

Plantix是由PEAT（Progressive Environmental & Agricultural Technologies）开发的一款Android应用程序，旨在通过人工智能识别作物病害。农民拍摄他们作物的照片，借助深度学习算法，该应用程序可以确定病害、虫害和营养缺乏。

之后，它会提出一些可能的治疗方法以及预防该病害的方法。Plantix在印度、非洲和拉丁美洲被用于帮助数百万小农户避免作物损失并提高产量。

Taranis：一家航空影像/分析公司

Taranis是一家总部位于以色列的创新风险识别系统，利用基于AI的航空影像对作物威胁提供亚毫米级分辨率。目前，Taranis利用无人机、卫星图像和人工智能进行分析，及时发出关于杂草生长、昆虫、营养问题和病害的警报。

其技术可以帮助大型农场一次性监控数千英亩土地，并大大缩短了搜寻病虫害和杂草的时间。可以得出结论，农民可以根据其信息轻松采取行动，减少损失并最大限度地减少投入。它在美国、巴西和澳大利亚等市场尤为重要。

微软在安得拉邦的AI播种App

微软与合作伙伴ICRISAT和安得拉邦政府共同开发了一款名为“播种App”的应用程序，以帮助印度农民。该应用通过结合气候结果和土壤湿度的机器学习模型来建议播种日期。使用该应用的农民测试表明，产量提高了高达30%，即使他们没有采用任何新的耕作技术。

该项目展示了即使是简单的短信警报，也可以彻底改变农村农民的耕作方式，并保障粮食安全。

CropIn - SmartFarm平台

CropIn是一家总部位于印度的农业科技公司，提供名为SmartFarm的软件。AI和大数据有助于提高农场运营效率，跟踪作物状况并预测产量。农业行业的许多大公司、政府和金融机构都使用CropIn来管理其供应链和合同农业。

其AI模型分析天气和土壤质量、生产力或产品的可追溯性。CropIn已在50多个国家的200万多个农场建立了其平台。

“See & Spray”AI系统

该系统最初来自Blue River Technology，后被John Deere收购。“See & Spray”系统基于AI和计算机视觉方法来检测杂草并喷洒除草剂。这使得化学品的使用量减少了高达90%，从而实现了成本效益和环境友好。该系统安装在喷雾器上，在喷雾器横穿田地时识别每株植物。

它对于棉花、生菜、大豆等单株作物尤其有效，这些作物在规模上虽然机械除草效率很高，但劳动密集。

AI在农业中的好处

精准农业和资源优化

AI还有助于跟踪土壤状况、天气状况以及作物的养分需求，以正确施用水、肥料和农药。这反过来又有助于降低成本、减少浪费，以及减少由于作物养分需求而对环境造成的负面影响。这时，AI驱动的无人机和智能传感器测量土壤质量就派上用场了。

早期病虫害检测

实时图像和环境数据被输入AI系统，这些系统能够检测到作物病害和虫害的先兆。这有助于在初期采取纠正措施，并最大限度地减少广谱农药的影响。

产量预测和作物预报

气候、土壤和作物因素是机器学习算法用于根据天气模式预测作物产量的输入数据。这有助于农民做出正确的决策，并对政府和农业综合企业在粮食供应链管理方面有所帮助。

劳动力减少和自动化

AI在农业中执行的一些活动包括通过机器人和自动机械设备进行播种、收获和作物监测。这对于减少人力使用非常有帮助，尤其是在劳动力短缺的情况下或在偏远地区。

通过预测分析改进决策

在技术方面，结合了天气问题、土壤状况和市场价格的AI可以帮助农民做出通常是准确的决策。这些方面有助于降低风险并提高农业的盈利水平。

气候适应性农业

通过部署人工智能，可以根据不同作物对各种气候的反应来管理气候变化。这些模型提供了在购买或投资农场时最佳的建议，并考虑了长期预测和气候因素。

AI在农业中的挑战

高昂的实施成本

实施AI和利用相关技术需要对设备、传感器、软件和基础设施进行资本投资。特别是发展中国家的小农户无法筹集到初始投资。这导致小农户远远落后于大规模AI技术整合，使其无法完全普及。

缺乏技术技能

农民懂得如何使用手机进行其他用途，但他们缺乏知识和数字技能来最有效地使用农业中采用的AI工具。农民的教育水平（或缺乏教育）可能导致技术被滥用或对技术存在不信任。这是AI的一个劣势，尤其是在农业教育和推广咨询服务有限或不存在的地区。

数据隐私和所有权问题

AI还依赖于从农场收集的数据，包括土壤、种植的作物以及气候等信息。然而，这些数据究竟归谁所有：农民、技术提供商还是第三方，这一点尚不完全清楚。鉴于许多规定仍然含糊不清，这种情况似乎存在，这可能导致敏感的农业相关数据被剥削或滥用。

缺乏本地化数据存储

大多数农业地区位于农村和偏远地区，这些地区面临着持续的互联网连接、电力、可靠的移动网络和其他对于AI系统正常运行至关重要的公用设施的巨大挑战。这使得实施AI解决方案变得困难，尤其是在这些差距更大的发展中国家。

本地化数据集不足

AI模型需要大量、复杂且干净的数据集才能平稳、高精度地运行。然而，这些数据集缺乏位置属性，这阻碍了AI模型在不同农业气候带中的性能。这使得宝贵的信息失效，并增加了该区域农民特定需求的无关性。

结论

AI是影响农业的关键因素，它提高了效率、准确性和可持续性。从高效的投入使用到作物监测能力，再到基于分析做出明智决策的能力，AI已经赢得了农民的青睐。然而，尽管其使用可以带来诸多好处，但主要缺点包括：高昂的实施成本、基础设施缺乏以及与数据相关的问题。

为了消除这些障碍，需要采取包容性政策，教育农民，并拥抱可负担的AI解决方案。技术是未来世界的重要组成部分，因此，AI可以推动变革的进程，改善世界粮食安全，使其更能抵御气候变化，并带来将农业提升到新水平所需的发展，从而造福子孙后代。