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本文导读目录：

1、人工智能是智慧农业新风口

2、人工智能混搭自动农业机械，会是未来农业的理想型吗

3、人工种蒜机价格多少钱一台购买要注意什么

人工智能是智慧农业新风口 ♂

人工智能是智慧农业新风口

可以预期，以AI为代表的新一代信息技术将深刻影响智慧农业发展，用人工智能赋能农业成为一大命题。农业机械化已经让大田的粮食生产从体力劳动中解放出来。未来，农业信息化会让农民成为更体面的职业。

当最前沿的技术与最古老的产业相遇，会激荡出怎样的变革？日前，国内首款农业AI对话机器人发布，诸如“土豆出现烂根怎么办”“某地西瓜行情怎么样”“帮我找个杨梅采购商”这些问题都将得到回答。可以预期，以AI为代表的新一代信息技术将深刻影响农业发展，抓住人工智能这个智慧农业新风口成为一大命题。

农业AI应用正加速铺开。本世纪初，其在国内已露端倪，既有耕、种、收等智能机器人，也有病虫害探测、土壤墒情测报智能系统。近年来，具有自主知识产权的传感器、无人机、农业机器人等日臻成熟，出现在越来越多的农业场景中。2020年，农业农村部、中央网信办印发《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》，提出加快农业人工智能研发应用。自ChatGPT发布以来，认知大模型技术持续进化，国内类似产品不断推出。在此背景下，农业领域大模型产品的推出自然不足为奇。

人工智能的农业应用非常广泛，涉及感知、决策、控制、作业等，农业AI对话机器人只是其一。传统农业的特点是靠天吃饭，而我国的智慧农业发端于物联网设备和与其对应的农业信息化系统，通过监测和改善生长环境，使农业生产更稳定可控。如今，叠加新一代信息技术，农业数据要素将持续发挥作用。比如，借助猪脸识别，结合声学特征和红外线测温，从猪的体温、叫声等可及时判断猪是否患病，从而预警疫情，科学养殖。

智慧农业是用科技武装农业，并牵引资本、人力、土地等多种生产要素。很多国家都把智慧农业作为优先发展方向，全球智慧农业呈现出两大特征。一是高度集成。各种设备与技术高度集成，物联网、大数据、人工智能、云计算等叠加交融，形成了智能生产系统。国土面积只有4万多平方公里的荷兰，就是在设施农业中集成智慧农业，每公顷能产出54.4吨蔬菜，是我国的2.4倍。二是数据融通。不只应用在生产领域，而是打通生产、加工、流通、销售环节，建立大农业数据库，实现产销高效对接。有的国家在此基础上建立农业展望制度，直接影响期货市场走势，拥有了主导世界农产品市场的战略武器。

现阶段，人工智能可以成为农业生产强有力的辅助，但远不足以完全替代人和人的决策。这与其发展程度有关。一方面，有数据，缺智慧。行业数据、社会数据、企业数据难以有效融合，缺少针对农业大数据的深度挖掘和分析利用，预测预警和配置资源等核心功能还远未发挥。另一方面，有示范，缺规模。由于门槛高、价格高，目前应用局限在少数主体上，不少地方存在增量不增效、技术脱离实际等问题。此外，人工智能的核心是数据、算法和算力，但是农业生产对象具有生物特性，比较效益又低，数据采集难、算法要求高、算力资源缺，导致落地难度大。

人工智能赋能农业是好事，但也急不得。大国小农是我国的基本国情、农情。再高大上的技术，农民和农企都面临是否用得上、用得起、用得划算的问题。一方面，他们追求增产、提质、节本，需要导入智能装备；另一方面，又有求稳心态，对短期成本收益敏感，对新技术应用有迟疑。可见，新技术落地不是一蹴而就的，要不断迭代优化，从而突破盈亏平衡点。要从实际出发，积极探索应用场景，打造内容丰富、模式多样、载体多元的解决方案，降低用户成本，务求实效实用。

农业机械化已经让大田的粮食生产从体力劳动中解放出来。未来，农业信息化会让农民成为更体面的职业。推动智慧农业发展，政府应聚焦农业公共基础数字资源建设，通过政策引导数字技术的产业应用。科研院所要把工程科技与农业生产相结合，研发攻关更多接地气的产品。各类资本则要以长期投资的耐心支持经营主体。农民和农企则要抓住新一轮信息技术机遇，提升品质、做强品牌，实现增值。

人工智能混搭自动农业机械，会是未来农业的理想型吗 ♂

人工智能混搭自动农业机械，会是未来农业的理想型吗

虽然人工智能能已经成为科技界的中流砥柱，但事实上，大多主要的农企业、设备制造商和服务提供商还没有在农业中大力推行人工智能。人工智能混搭自动农业机械，会是未来农业的理想型吗？

美国农机新创公司 Abundant 就发明了“采苹果机器人“，它具有经机器学习调教过的视觉算法，能精准判断每一个苹果，从摘取到轻放在采收箱里，整套流程的准确率基本上已经跟人类无异，甚至可以用一台抵数十人的速度工作。

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日本有位黄瓜农小池诚原本是车厂工程师，但他辞去了工作，回到老家帮父母经营小黄瓜农场。农场并不大，但日本各农场对于小黄瓜有不同的分类标准，小池家也一样，光同品种的小黄瓜分类就可达 9 种之多，这让他吃了不少苦头。

于是他把脑筋动到人工智能上，开始研究起 Google 的 TensorFlow 平台，搭配树莓派 3 作为主控制器，并配一个相机拍摄照片。这些照片传到 TensorFlow 平台后在一个小型的神经网络上运行，以判断是否是小黄瓜。之后，已经被判定为小黄瓜的照片接着传输到一个更大的基于 Linux 服务器的神经网络，来对小黄瓜按照不同的特质进行分类。

在突破初期的失败后，小池打造了一台成本不到 10 万日圆，任何人都可以快速上手的自动分装机，还把这套系统的程序代码开源释出到了 GitHub 上。

其实农业科技就跟主流科技领域一样，即将被“大数据的下一步”，也就是以机器学习为首的人工智能技术所席卷。

而且比起其他产业，农渔畜牧面临的挑战更加严峻。如今世界人口约为 72 亿，其中有 7.8 亿人生活水平低落，面临结构性饥饿威胁，但到了 2050 年全球人口就会高达 90 亿，这表示人类所生产的粮食总热量需要增加 60%；如果再把肉类来源家畜消耗的粮食计算下去，这些粮食总热量初估就会达到 103%；但相较之下，农业可用面积在这 33 年内最多只增加 4%。

因此有许多人认为，人工智能就是耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时确保持续发展性的有力解答之一；跟着人工智能一起发展的，还有“农机全自动化”的趋势。本篇文章我们会介绍几个实际案例，带大家多了解人工智能运用在农业的无穷潜力。

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AI 最成熟的视觉识别，已在农业开始发威

每年约有市值 40 亿美元的苹果在美国采收、销售，因此苹果在美国农业占有一席之地；同时，AI 与全自动机器人正猛烈冲击着苹果农业，美国农机新创公司 Abundant 就发明了“采苹果机器人“，它具有经机器学习调教过的视觉算法，能精准判断每一个苹果，从摘取到轻放在采收箱里，整套流程的准确率基本上已经跟人类无异，甚至可以用一台抵数十人的速度工作。

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另一间 NatureSweet 农业新创公司更尝试使用 AI 来监测西红柿的生长过程，透过温室中安装的摄影机，他们独特的算法可以辨别出西红柿是否出现病虫害、枯萎的视觉线索，并实时通报农民病害已开始发生。相较于之前农民每周一次花时间人工巡查，这种方法显然有效得多。甚至，他们现在已开始着手撰写视觉识别西红柿是否成熟的算法。

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快速改变农业面貌的自动机械

有鉴于微型 MEMS 传感器（包含加速度计，陀螺仪，磁力计和压力传感器）、小型 GPS 模块与处理芯片越来越成熟，农业无人机的价格也越来越便宜，对农民来说可谓一大福音，并深具彻底改造整个产业的潜力。而在中国台湾地区，运用无人机喷洒农、肥用药，巡视田地已不是太新鲜的事情。根据上下游的报导，易图科技研发的无人直升机喷药 10 分钟就能喷 15亩地的农药，一天最多可喷 225 亩，是传统人力的三到四倍，而且能有效省药，就连注重叶背的丝瓜也能靠气流扰动顺利施药。

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但无人机不是只能施药撒肥。美国许多葡萄酒庄现在已经采用带有高光谱摄影机的无人机，从红外线以及可见光谱中收集数据，拍摄出健康植物与病害植物范围的空拍扫描图，其精细到就连用眼睛看都不明显的害虫、真菌感染等病变植株都能辨别。相信敏感一点的读者也猜到了：这套红外线判别植株健康的视觉辨识系统，正是机器学习结合无人机的另一好案例。

而在最热门的“自动驾驶”部分，当 2017 年各国政府与厂商都还在致力实现让无人车上路驾驶之前，Kinze 这间大型农机企业早在 2012 年就参考 Google 的自驾系统打造出自动农耕、收割机，只要在耕作时把会遇到的状况与田地信息一同输入 GPS 系统，拖拉机会根据 GPS 系统纪录指示行驶，依循前方进行红外线扫射，以避免撞上障碍物；大型农机企业久保田也宣布，将于 2020 年推出能够“一键完全自动”的农业机械，帮助解决日本越来越严重的农村劳力老龄化问题。

人工智能在农业的挑战

虽然人工智能能已经成为科技界的中流砥柱，我们上述也介绍了不少人工智能与自动机械在农业方面的运用。但事实上，大多主要的农企业、设备制造商和服务提供商还没有在农业中大力推行人工智能。

在技术上最大的挑战之一就是农业资料其实收集极为不易。我们知道，AI 就是大数据的“下一步”，需要大量的数据来正确地训练算法。虽然在地理、天气等部分数据相对完善，但关于作物本身的大部分数据只能在每年的生长季节获得一至二次，比起其他领域，显然农业的数据积累要花上更多时间；而且其数据源不像科技、工业或网络圈，其使用、所有权方面的透明度与共享程度更加困难。