人工智能與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟深度融合研究

摘 要：近幾年人工智能快速發(fā)展，推動人工智能與農(nóng)業(yè)的深度融合，有利于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。通過借鑒國外人工智能在農(nóng)業(yè)領域中的應用先進經(jīng)驗，針對我國智能農(nóng)業(yè)發(fā)展中存在的問題，提出我國智能農(nóng)業(yè)發(fā)展對策和建議。

關鍵詞：人工智能;智能農(nóng)業(yè);深度融合;識別

人工智能被譽為全球三大尖端技術之一。人工智能是通過研究人類智能，構建具有智能行為的人工系統(tǒng)。將人工智能與農(nóng)業(yè)深度融合將促進智能農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展。

一、智能農(nóng)業(yè)研究進展

早在20世紀70年代，人工智能開始應用于美國農(nóng)業(yè)領域。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)是計算機程序系統(tǒng)，采用人工智能并且集成信息網(wǎng)絡技術、地理信息系統(tǒng)技術、機器學習技術、智能計算技術、優(yōu)化模擬技術以及知識發(fā)現(xiàn)等多個技術，包含農(nóng)業(yè)知識和專家的經(jīng)驗等，采用多媒體而且把信息網(wǎng)絡作為載體，科學地指導種田，還給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供多種咨詢服務。到了20世紀80年代以后，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開始轉向經(jīng)濟分析決策、生產(chǎn)管理、農(nóng)產(chǎn)品市場銷售管理、生態(tài)環(huán)境等。日本高度重視人工智能在農(nóng)業(yè)上的作用，管理專家系統(tǒng)如培養(yǎng)液、西紅柿栽培、溫室黃瓜栽培等多個管理專家系統(tǒng)。美國的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)如COMAX/GOSSYM，主要推薦棉田管理措施給棉花種植者。[1]在20世紀90年代，人工智能在農(nóng)業(yè)中的應用進入快速發(fā)展階段。在專家系統(tǒng)方面，主要有英國的水果保鮮，美國的梯田，日本的溫室控制，埃及的黃瓜與柑橘栽培生產(chǎn)管理，德國的草地管理，希臘的病蟲害與缺素診斷的多種語言等專家系統(tǒng)。[2]到了21世紀，利用人工智能技術來提高生產(chǎn)力，成為農(nóng)業(yè)領域的研究熱點，人工智能在農(nóng)業(yè)領域大規(guī)模應用，如農(nóng)業(yè)機器人。[3]

二、我國智能農(nóng)業(yè)存在的問題

主要存在的問題是抵御自然災害能力較弱、生產(chǎn)方式與效率較落后、科研投入與相關領域人才儲備缺乏、科技含量與發(fā)展水平較低等方面。

三、我國智能農(nóng)業(yè)發(fā)展對策

（一）提升生產(chǎn)效率

智能農(nóng)業(yè)技術對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各種要素實行智能化控制、數(shù)字化設計、科學化管理、精準化運行，積極促進生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置，努力提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，不斷推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向規(guī)模化、集約化、精準化轉變;智能農(nóng)業(yè)可以通過“互聯(lián)網(wǎng)+”電子商務等模式，積極發(fā)展農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)，推動農(nóng)業(yè)一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展;智能農(nóng)業(yè)技術能夠實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息服務的精準化和個性化，積極提高服務效能。智能農(nóng)業(yè)技術將改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、提高效率和效益。

（二）升級智能農(nóng)業(yè)裝備

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與云計算、農(nóng)業(yè)專用傳感器與儀器儀表、農(nóng)業(yè)機器人、智能化植物生產(chǎn)工廠、農(nóng)業(yè)精準作業(yè)與智能裝備、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等智能化農(nóng)機裝備構建技術研究，逐步從粗放式過渡到智能化為標志的集約化發(fā)展和制造業(yè)轉型的新階段。按照智能制造試點示范所包含的數(shù)字化車間、智能工廠、智能新業(yè)態(tài)、智能裝備、智能化服務、智能化管理等要求，構建智能化農(nóng)機裝備制造體系，是未來智能裝備發(fā)展的方向。

（三）提高智能農(nóng)業(yè)科技含量

積極發(fā)展3S集成技術，不斷開發(fā)應用軟件，研制智能控制的裝備;在具體實施過程中，進行人工采集信息和常規(guī)機械操作，逐步過渡到自動化作業(yè)，構建大田精準生產(chǎn)技術系統(tǒng)。主要研究植物生長生命信息、環(huán)境信息特征識別新方法，開展土壤、動植物、生態(tài)環(huán)境和機器集成融合應用研究，創(chuàng)新北斗導航和機器自動控制、數(shù)字化管控和變量作業(yè)、農(nóng)用航空等核心技術;研制精益制種、聯(lián)合整地、精量施藥、精密播栽、高效收獲等糧經(jīng)作物生產(chǎn)重大裝備，不斷提升良種、耕地、農(nóng)業(yè)、肥料、灌溉用水的利用效率和高效生產(chǎn)。

（四）培養(yǎng)智能農(nóng)業(yè)科技人才

積極發(fā)展智能農(nóng)業(yè)，需要很多科技人才，特別是大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等領域，還需要進行整合院校資源，特別是基于智能農(nóng)業(yè)的需求，積極培養(yǎng)智能農(nóng)業(yè)需要的數(shù)據(jù)分析和軟硬件開發(fā)等方面的人才。積極完善農(nóng)業(yè)技術推廣人才服務體系，不斷提高他們的基本素質，真正搭建起一支素質過硬的科技推廣人才隊伍。進一步增加農(nóng)民培育的力度，積極提高農(nóng)民的科技素質。鼓勵農(nóng)民積極參加各種技術培訓，全面向農(nóng)民推廣智能農(nóng)業(yè)概念、創(chuàng)業(yè)項目與技術。

四、總結

智能農(nóng)業(yè)是智慧經(jīng)濟重要的組成部分;智能農(nóng)業(yè)是我國消除貧困、實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展后來居上、后發(fā)優(yōu)勢、實現(xiàn)趕超戰(zhàn)略的主要途徑。建構完整的智能農(nóng)業(yè)，推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構升級和經(jīng)濟結構平衡，充分實現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟的規(guī)模效益，就是我國經(jīng)濟發(fā)展的新的經(jīng)濟增長點。

參考文獻：

[1]Zayas I，Pomeranz Y，Lai F S.Discrimination between Arthur and Aran wheats by image analysis[J].Cereal Chemistry，1985，62（2）：478-480.

[2]Burks T F，Shearer S A，Gates R S，et al.Backpropagation neural network design and evaluation for classifying weed species using color image texture[J].Transactions of the ASAE，2000，43（4）：1029-1037.

[3]Mathanker S K，Weckler P R，Bowser T J，et al.AdaBoost cllassifiers for pecan defect classification[J].Computers and Electronics in Agriculture，2011，77（1）：60-68.

基金項目：山東省社科規(guī)劃研究項目（18CKPJ34）;山東省高等學校人文社會科學計劃項目（J18RA196）

作者簡介：郭慶春（1979-），男，漢族，山東陽谷人，博士，講師，研究方向：人工智能應用。