農業人工智能綜述

肖亞 李玉強

摘要：人工智能在農業領域的應用，推動了農業現代化目標的實現。本文主要介紹了人工智能在農業領域的重要應用意義，分析了人工智能技術在農業領域的發展現狀，羅列了人工智能技術在農業的應用場景。與此同時，指出目前人工智能技術在農業領域的不足和挑戰，最后對人工智能在農業方面的應用與發展提出了思路。

關鍵詞：人工智能;智慧農業;研究綜述

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2020）09-0204-02

0 引言

人工智能是建立在計算機應用基礎上的先進技術，用于模擬，延伸以及拓展人類智能的操作。人工智能現已應用于生活中的許多領域，取得了顯著的成績。

人工智能在農業領域的應用包括圖像處理，信息采集，智能檢測等。人工智能在農業中的應用方面，機器視覺占了極大的比例，其主要應用在農產品質量分級，農田病蟲草害控制，農作物生長過程監測等方面。大數據在農產品物聯網搭建方面，生產監控方面，銷售運作等方面也發揮重要作用。

1 農業人工智能概述

20世紀80年代，人工智能技術開始在農業領域探索，但由于當時技術水平有限，沒有重大的實質性進展。近年來，人工智能技術在農業方面的應用逐漸成熟，取得的成果顯著。人工智能在農業領域的應用多種多樣，包括農田病蟲草害的控制，農作物的采摘，氣候災害的預警等。人工智能在農業的顯著發展，極大地提高生產效率和資源利用率。

2 人工智能在農業領域應用的意義

盡管我國的農業水平不斷提高，但是仍存在一些問題有待解決：生產效率低下;資源利用率低;人的勞動強度大;缺乏專業的技術支持等。這就是人工智能在農業領域應用的意義所在。

在種植業方面，專家系統是一種常見的人工智能系統，利用大數據技術收集數據，使相應的系統具備專家的知識與經驗，然后利用系統的知識與經驗解決問題。例如，在灌溉農田時，利用此技術可以自動控制灌溉水量，避免人工主觀行為造成的灌溉的過多或過少。此外可以采用圖像處理和神經網絡算法，對農作物的病蟲害進行判別。當然在如下方面也有著廣泛的應用，自動施肥，土壤檢測，農作物成熟程度的判斷等。

在畜牧業方面，與物聯網技術結合的養殖場，可以由傳感設備實時的檢測動物的生命特征和生長環境，通過智能化分析，實現精準投喂飼料，科學有效的養殖。

3 人工智能在農業領域的應用情況

3.1 產前階段

3.1.1 農作物選種

農作物選種有著至關重要的作用，直接關系到最后的產量和生長的狀況。而人工智能技術可以有效的提升鑒定速度，尤為關鍵的技術是圖像探測分析技術，通過不斷地收集優良種子性狀，構建分類模型，并在植物生長的后期收集數據豐富完善模型，提升鑒別的準確度。利用圖像分析技術以及神經網絡等非破壞性的方法對作物種子進行檢測，極大地提高了鑒別的效率，準確度，以及農產品的收益。

3.1.2 土壤成分檢測

土壤的成分也是影響農作物質量和產量的一大因素，人工智能技術可以預測土壤層的黏土含量，然后通過加權方法從土壤傳感器的信號中提取信息，再使用神經網絡預測黏土含量，進而實現精準施肥。IntelinAir公司開發了一款無人機，通過核磁共振成像技術拍下土壤照片，通過智能分析，確定土壤肥力，可判斷適應耕種的作物。

3.1.3 農田灌溉

基于人工智能技術的智能灌溉控制系統，集專家系統技術、自動控制技術、通訊技術、傳感器技術等高新技術于一體，可以根據當地氣候數據，對灌溉用水進行分析，選擇最佳灌溉策略。

3.2 產中階段

3.2.1 雜草處理病和蟲害識別

作物生長過程中，雜草和蟲害會使作物生長緩慢，影響產量。目前最主要的方式是噴灑除草劑，但是長期大面積的噴灑除草劑會對環境造成污染，增加雜草的耐藥性，使農作物表面有農藥殘留。高效機械化除草設備是利用機器視覺識別出土壤種植物，經過去除土壤背景，草苗分離，定位目標等步驟。

利用機器視覺技術可以通過對害蟲的紋理，形態，大小識別檢測，使用KNN等分類器進行分類，給出及時合理的措施。saillog公司推出的手機應用程序Agrio，就是利用人工智能和計算機視覺算法來識別植物病蟲害。

3.2.2 農作物采收

當前農作物采收大多通過機器視覺，感知等操作實現，采收過程中可以根據果實控制力度，當前能夠做到對柔軟果實的無損采收。Abound ant Robotics公司的蘋果采摘機器人，采用雙目立體視覺、圖片識別等技術對果實進行定位和成熟度判斷，然后運用機器人精準操控技術對果實進行無損采摘，采摘速度高達一秒一個。

3.3 產后階段

3.3.1 農產品檢驗

農產品采收后，要對產品的品質檢驗，然后包裝，銷售。人工智能可以對此提供有利的支持，該技術可分析產品顏色，大小，缺陷等圖片所具有的某些共同特征，通過機器視覺模擬人的視覺，把殘次品剔除，提高作物品質。例如籽棉異纖智能精選，填補了棉花加工工藝流程中在籽棉階段進行異性纖維智能精選的技術和裝備空白，從源頭提高了棉花的質量。

3.3.2 農產品電商平臺的銷售

電子商務的快速發展與應用極大地提高了銷售量，給農產品的推廣和銷售帶來了新的機遇。農業物流管理體系在農產品銷售方面發揮了重要的作用，通過配送路徑優化，很大程度上提升了生鮮度。

4 農業人工智能存在的問題與推動措施

人工智能在實際應用中面臨著如下挑戰：實地環境比較復雜，農村的網絡設施建設薄弱，可能使研發的機器人普適性不高，現實生產中難以大范圍的投入使用;另外農民對人工智能的意愿和操作能力不夠，導致農民“不敢用”。

針對上述挑戰，需要政府從基礎設施，技術供給，宣傳推廣等方面入手。對于研發者而言需要實地調研不斷地優化和調整。此外，為了更好地發展，需要全球的合作交流，引進國內外先進的技術，協同開發出更高效的平臺和設備。

5 農業人工智能發展的展望

5G時代的到來，提升了移動通信的速度和網絡的覆蓋范圍，給我們帶來了新的機遇與挑戰。在大數據時代，5G技術與物聯網和互聯網的融合，使技術的發展有著更廣闊的空間。5G與人工智能的結合，將會促進智慧農業的快速發展。5G網絡的高速，低耗特點，使數據以更快的速度上傳到云端，更及時地監控農作物狀況。

6 結論

人工智能在農業領域的應用提升了生產效率和資源的利用率，推動了農業的信息化和數字化。人工智能在農業的產前，產中，產后階段有著廣泛的應用：產前階段可以進行作物選種，土壤檢測，農田灌溉等;產中階段可以進行病蟲草害的處理，作物采收等;在產后階段可以進行農產品檢測，電商平臺的運營等工作。隨著人工智能的發展，我國現代農業在智能化和信息化的道路上不斷前進。