人工智能应用在农业的三个案例

    2016年世界人口总数达到72亿，其中有7.8亿人面临着饥饿威胁。根据联合国粮农组织预测，到2050年，全球人口将超过90亿，尽管人口较目前只增长25%，但由于生活水平的提高和膳食结构的改善，对粮食需求量将增长70%。与此同时，全球又面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可持续发展？人工智能是解决方法之一，其展示出巨大的应用潜力。

 

    一、土壤、病虫害探测等智能识别系统

 

    人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。在病虫害防护领域，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机App Plant Village（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，App能智能识别作物所患虫害。目前，该款App可检测出14种作物的26种疾病，识别准确率高达99.35%。此外，该款App上还有用户和专家交流的社区，农户可咨询专家有关作物所患病虫害的解决方案。在产量预测领域，美国Descartes Labs公司通过人工智能和深度学习技术，利用大量与农业相关的卫星图像数据，分析其与农作物生长之间的关系，从而对农作物的产量做出精准预测。据测算，这家公司预测的玉米产量比传统预测方法准确率高出99%。在畜牧业领域，加拿大Cainthus机器视觉公司通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而对牛的情绪、健康状况、是否到了发情期等进行智能分析判断，并将结果及时告知农场主。

 

    二、耕作、播种、采摘等智能机器人

 

    将人工智能识别技术与智能机器人技术相结合，可广泛应用于农业中的播种、耕作、采摘等场景，极大提升农业生产效率，同时降低农药和化肥消耗。在播种环节，美国David Dorhout研发了一款智能播种机器人Prospero，其可以通过探测装置获取土壤信息，然后通过算法得出最优化的播种密度并且自动播种。在耕作环节，美国Blue RiverTechnologies生产的Lettuce Bot农业智能机器人可以在耕作过程中为沿途经过的植株拍摄照片，利用电脑图像识别和机器学习技术判断是否为杂草，或长势不好/间距不合适的作物，从而精准喷洒农药杀死杂草，或拔除长势不好或间距不合适的作物。据测算，LettuceBot可以帮助农民减少90%的农药化肥使用。在采摘环节，美国Aboundant Robotics公司开发了一款苹果采摘机器人，其通过摄像装置获取果树的照片，用图片识别技术识别适合采摘的苹果，结合机器人的精确操控技术，可以在不破坏果树和苹果的前提下实现一秒一个的采摘速度，大大提升工作效率，降低人力成本。

 

    三、禽畜智能穿戴产品

 

    智能穿戴产品主要应用在畜牧业，其可以实时搜集所养殖畜禽的个体信息，通过机器学习技术识别畜禽的健康状况、发情期探测和预测、喂养状况等，从而及时获得相应处置。以日本Farmnote开发的一款用于奶牛身上的可穿戴设备“Farmnote Color”为例，它可以实时收集每头奶牛的个体信息。这些数据信息会通过配套的软件进行分析，采用人工智能技术分析出奶牛是否出现生病、排卵或是生产的情况，并将相应信息自动推送给农户，以得到及时的处理。