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人工智能与智慧农业的结合

随着科技的快速发展，人工智能技术愈趋成熟，也在不断地应

用于各个行业。智慧农业作为其中之一，也不断借助人工智能技

术来提高生产效率、优化生产流程，实现农业生产的智能化、数

字化、精准化。本文将探讨人工智能与智慧农业的结合，分析其

带来的影响及其未来发展的趋势。

一、智慧农业的发展现状

智慧农业，指在综合运用农业物联网、大数据、云计算、人工

智能等现代信息技术基础上实现农业生产、管理、服务、科技创

新等全方位的智能化升级。在过去几年中，随着物联网、大数据、

云计算等技术的不断发展，智慧农业逐渐发展成为新型农业生产

的主流趋势。

智慧农业包括智慧种植、智慧畜牧、智慧渔业、智慧农机等四

个方面。其中智慧种植是目前应用最为广泛的一种形式。智慧种

植利用传感器、监测网络、地理信息等技术手段来监测土壤、水

分、光照、气象等信息，通过数据分析和处理，为作物生长提供

科学的依据和有效的决策支持。同时，智慧农机的应用也在不断

扩大，包括GPS导航、无人机植保、机械手臂等高科技农机设备

的运用，使农业机器化水平不断提高，农业生产效率得到大幅提

升。正是因为人工智能技术的不断应用，智慧农业逐渐形成了一

套完整、合理、先进的智能化农业管理体系。

二、人工智能与智慧农业的结合

智慧农业的应用需要大量的信息获取、处理和分析工作。而人

工智能技术在这三方面具有天然优势，可以处理更多的数据，更

快地做出判断，并达到更精细的结果。因此，人工智能技术与智

慧农业的结合可以更好地实现农业生产的智能化、数字化、精准

化。

智能农业主要涉及三个方面：一是农业机器和设备的智能化；

二是农业生产过程的数字化；三是农业信息化平台的建设。在这

些方面，人工智能技术发挥了重要的作用。

对于农业机器和设备的智能化方面，人工智能技术可以帮助机

器学习和自主决策，从而更好地实现对于种植、施肥、杀虫、收

割等一系列农业活动的控制和优化。

在农业生产过程的数字化方面，人工智能技术可以协助收集、

加工、分析各类数据，实现对土壤、气象、作物、害虫等因素的

实时监测和预测，同时根据这些数据，制定出更加高效地管理和

产品质量保障的方案，从而提高农业生产效率和质量。

对于农业信息化平台的建设方面，人工智能技术可以协助农民

完成从信息收集到决策实施全部流程的智能化，使农民可以高效

地进行生产管理，更好地适应市场变化和消费者需求。

三、人工智能与智慧农业的应用案例

人工智能技术与智慧农业的应用案例也越来越多。以下是几个

典型的案例：

1.机器视觉用于果园管理

人工智能技术通过机器视觉技术，可以帮助果农高效地监测果

树的生长情况和果实质量。例如，一个通过人工智能技术自动化

收集信息的机器，可以在几分钟内精确地检查整个果园的果树品

质，并在果实成熟的时候自动进行摘果，同时可以根据数据和食

品安全标准，智能地筛选出不符合标准的果实。

2.无人植保机

无人植保机是应用人工智能技术的一个有代表性的案例。可以

通过安装多种传感器来实现对农田的多维数据采集，通过实时监

测散播植保，较高效地解决植保工作中的难点问题。

3.农业大数据平台

全球范围内，越来越多的农业生产数据以及传感器数据通过建

设农业大数据平台得以收集、分析和运用。例如，美国的智能农

业公司TheClimateCorporation就开发了一款名为FieldView的农

业大数据平台。该平台依托于InternetofThings和云计算技术，对

数据进行处理和分析，并提供个性化、智能化种植，有效提高农

业生产效率。

四、人工智能与智慧农业未来发展趋势

未来，随着物联网、5G等技术的发展，人工智能与智慧农业

的结合将会取得更加显著的成果。在未来的应用中，我们可以预

见到以下几个趋势：

对于农业机器和设备的智能化方面，许多新型智能农机将会出

现，例如针对不同作物生长环境的可穿戴计算设备、智能农机器

人等，且这些农机设备将更加集成化、模块化，方便不同场景的

适用。

在农业生产过程的数字化方面，成熟的大数据系统将会更好地

链接全球各地的数字化农场。一旦这些数字化农场实现连通，将

可建立全球性的网络，实现资源共享，推广先进技术，推动农业

生产的知识共享。

对于农业信息化平台的建设，由大数据、云计算和人工智能技

术提供的智能化的决策或决策支持将会越来越深入实际