未来人工智能将在农业领域有哪些应用
在机器学习和计算机视觉的帮助下，农业生产正朝着精细化、自动化发展。
提到人工智能，人们通常会想到计算机、互联网、机器人这些高科技领域，大部分人不知道的是，AI技术在农业领域上也有很多应用。在机器学习和计算机视觉的帮助下，农业生产正朝着精细化、自动化发展。
根据联合国发布的世界人口趋势报告，到2045年地球上的人口将达到90亿，这意味着同样的土地要养活更多的人。人口增长对农业生产提出更高的需求，没有额外的土地用于生产，就要在现有条件下增加更多的粮食供应。
「精细农业」对新技术的要求
卡耐基梅隆大学机器人学院的研究人员认为，解决这个问题的答案是AI、机器人和传感器。研究人员提出一项叫「FarmView」的计划，他们正在努力将AI、机器人和传感器相结合，建立一个移动作业机器人队伍，来改善农作物的生产和管理。他们认为机器人可以准确及时地收集农业数据，帮助种植者管理信息，提高产量。
（图片来源：Forbes）
传统的农业劳作如种植、收获等，通常按照固定的时间安排来进行。新技术的发展给农业生产提供了可参考的依据，通过收集天气、土壤、空气质量的数据，观察作物成熟度，还有设备和劳动力成本，可以对农业生产做出更准确的规划，甚至能预测分析出未来的生产状况。
精细农业要求实时收集和处理数据，帮助农民在种植、施肥、收获作物时做出最佳决策。用于测量土壤和周围空气温度、湿度的传感器遍布整个农田。使用卫星图像和无人机拍摄实时照片，图像可以展示作物成熟度，并与天气模型结合，提前进行预测。
用AI收集分析农业数据
来自以色列的AI创业公司Prospera在7月份完成了B轮1500万美元融资，该公司的主要业务是用计算机视觉和人工智能来帮助农民分析收集来的农业数据。
Prospera的设备安装在温室和田间，目前已经包括：太阳能电池板，摄像机还有温度、湿度和光线传感器。近距离摄像机和云服务用来收集分析农民需要的信息，Prospera利用机器学习来记录实时数据，通过早期的分析可以帮助农民预测产量，并通过其他方式弥补预期损失。
Prospera的设备可以看到植物生长情况，植物的颜色、花朵、果实，蜜蜂的密度和质量如何，叶子上是否有病害。该公司表示，农民通过这项系统，可以比卫星和无人机的图像，更准确地了解作物的生长情况。
Prospera的技术在西班牙和墨西哥已经被很多农场使用，该公司的客户包括沃尔玛、乐购等零售企业。
利用机器视觉识别作物，实现智能喷雾
对于农业专家来说，他们可以从土壤和天气中获得大量的信息，用无人机和卫星服务获取航空图像和其他数据。但对于亲手种植作物的农民，这些高科技工具和服务并不能直接帮助他们进行生产。
想要在以现有的土地资源满足未来的人口增长，就需要提高农业生产效率，降低成本，这正是农机企业正在干的事。
美国迪尔公司（JohnDeere）是世界上最大的农机巨头，多年来一直为农业生产提供先进的产品和服务。1999年，迪尔公司收购NavComTechnology，该公司的GPS技术被用于农业生产，自动化控制农业机械的行动，精度达到英寸以下。迪尔公司开始成为「精细农业」的领导者。
今年9月初，迪尔公司以3.05亿美元的价格收购了AI初创公司蓝河科技（BlueRiverTechnology），将机器学习应用于农业生产。
BlueRiver的核心技术是利用机器视觉来识别农作物和杂草，实现智能喷雾。传统的农业生产中，农药和肥料要喷洒在整片田中给所有作物，效率低而成本高。BlueRiver的技术则是将一套摄像头固定在喷雾器上，利用机器学习来识别植物。如果是杂草会喷洒除草剂来，如果是作物会施下一些肥料，具体参数可以由农民自行设定。BlueRiver表示这可以节省90%的除草剂，同时也降低了人工成本。
BlueRiver被收购反映了科技在农业自动化中日益增长的需求，传统农业中的很多工作正在被数字化技术代替。迪尔公司认为，机器学习在未来的精细农业中会是一项重要的能力。
AI技术对农业生产的帮助主要是数字化信息的整理，就像目前的自动驾驶汽车一样，只能帮助导航，不能取代司机。因为农业生产有着诸多的变化和不可控，一些简单重复的劳动可以由自动化代劳，但农场依然需要一个主人。
新的技术弥补了传统农业的不足，全自动化的未来农场也会越来越近。农业生产的动力进步对效率的提升正在变小，未来的技术创新会体现在信息上。
文章参考：TechCrunch、TheVerge
头图来源：BsnSCB
ai在智慧农业中的应用
农业中的人工智能可以分为五类：
一.农业机器人
许多公司开发自主机器人并对其进行编程，以处理重要的农业任务，比如用比人类更高的产能和更快的速度收割庄稼。自动化的出现有助于解决劳动力短缺的问题。
二．作物和土壤监测
许多公司利用计算机视觉和深度学习算法来处理无人机捕捉到的数据，以及采用软件技术来监测作物和土壤健康状况。由于砍伐森林使土壤变得贫瘠，并造成涝渍和盐碱化，土壤分析机器的发展在未来几年内可能变得至关重要。我们需要开发一种利用机器学习的系统，让客户了解土壤的优势和劣势。这种服务的重点应放在防止作物缺陷和优化健康作物生产的潜力上。
三．控制杂草的能力
如今，估计有250种杂草已经对除草剂产生了抗性。美国杂草科学学会对玉米和大豆作物的杂草失控影响的研究中，每年农民会因这一问题损失约430亿美元。使用自动化和机器人技术帮助农民找到更有效的方法来使庄稼不受杂草侵害尤为重要。
四．无人机的使用
到2027年，农业领域的无人机市场预计将达到4.8亿美元，而无人机的使用旨在帮助用户提高作物产量和降低成本。首先编程无人机的路线，一旦部署该设备将利用计算机视觉记录图像，并将捕获的数据上传到云，通过算法来整合和分析捕获的图像和数据，以提供详细的分析报告。
五．化肥的正确使用
与卫星相结合的机器学习算法可以用于预测天气、分析作物的可持续性以及评估农场是否存在病虫害。许多农民确实抱怨说不需要在田地里到处使用化肥，但农药已经成为必需品。所以，可以通过开发软件告诉用户哪里需要化肥，这样可以减少近40%的化肥使用量。
人工智能在农业中的启示
随着“互联网+”和人工智能技术的高速发展，农业发展迎来了新的契机。将人工智能技术应用于现代农业生产中的各个阶段，是农业现代化生产的新方向，目前也取得了一些成效。基于此，在梳理不同国家、不同生产阶段人工智能技术在现代农业中的实践应用基础上，总结国外发展经验在我国现代农业中可借鉴之处，以期使人工智能技术能更好的服务于我国现代农业生产。
人工智能与现代农业相结合是农业发展的新方向，整合相关文献可以将其描述为物联网、云计算、大数据、移动互联网等现代信息技术在农业方面的综合应用。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出“发展智能农业，建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范”。人工智能技术可贯穿农业生产各个阶段，实现农业生产产前、产中、产后的全产业链监控，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态、安全等可持续发展的目标。
人工智能开始在农业领域应用了，农民要失业了吗
人工智能对就业的威胁不仅在农业领域，各行各业都很难不受其影响。过去人们认为流水线类的工作最容易被人工智能代替，但近几年来，“机器人记者”证明了才创作能力方面，人工智能也完全不输给人类。
今年10月份，谷歌旗下的Deepmind宣布了新一代人工智能AlphaGoZero的诞生，以往的人工智能需要借助大数据来学习人类的能力，比如AlphaGoZero之前的版本，要通过预先存入的人类围棋大师的数据，才能成为“围棋高手”；但AlphaGoZero不一样，它不再需要任何预存数据，完全从0开始学习，自己成长为“围棋高手”。这标志着人工智能再次取得里程碑式的进步，而且未来还将不断变得更先进。
就农业领域来说，英国已经出现智能化运作的农场（整个农场只需要一个人工运营，其他工作全交给人工智能），在日本、澳大利亚等农业发达的国家，对除草机器人、施肥机器人等的研究也从来没有停止过。照这样看，是不是包括农民在内的大多数人都要被机器人（人工智能）取代？
目前主要的观点分为两派：
观点①：人们总是对技术进步过于乐观，比如工业革命时期人们就担心蓝领工人的工作会被工厂机器取代，但事实上后来情况并没有大家想象得那么糟，因为机器虽然代替了一部分人工，但也创造出更多岗位，比如机器维护、车间管理等。人工智能同样如此，未来更多前人想象不到的新岗位会被创造出来，毕竟人工智能再强大，还是需要人来监控，所以完全不用担心。
观点②：人工智能革命和以往的工业革命是完全不一样的，市场数据表明，随着计算机和互联网的普及，现在的公司比起几十年前，中层管理人员的数量已经大大减少，也就是说新技术的的确确在削减就业机会，而且并没有创造足够多的新岗位。就农业领域来说，智能化设备只会让农场需要的人工数量越来越少，多余的农民只能被迫转移到别的社会分工里去。