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    人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與未來趨勢

    2019-12-04 01:47馬菁澤甘詩潤魏霖靜
    軟件導(dǎo)刊 2019年10期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用研究人工智能

    馬菁澤 甘詩潤 魏霖靜

    摘要:人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用促進(jìn)了我國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型和發(fā)展,有利于推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。闡述了人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不同階段應(yīng)用的重要性,分析了人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況,最后對人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

    關(guān)鍵詞:人工智能;農(nóng)業(yè)領(lǐng)域;應(yīng)用研究

    DOI:10.11907/rjdk.191327開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):中圖分類號:TP301文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2019)010-0008-04

    0引言

    我國是農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。為了滿足大眾衣食住行,2005年國家提出了建設(shè)新農(nóng)村的宏偉戰(zhàn)略。隨著我國科技發(fā)展速度的不斷加快,眾多先進(jìn)科學(xué)技術(shù)被應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,極大推動了我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型和發(fā)展。當(dāng)前,我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)形式已由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整升級。盡管我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平不斷提升,但在生產(chǎn)過程中仍存在一些問題有待解決,包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展速度慢、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本較高、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全缺乏保障等,這些問題影響了我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)快速發(fā)展,不利于農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入增加和生活水平提升。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度的不斷提高,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)涵蓋面廣、數(shù)據(jù)源復(fù)雜,一般為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)及在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用解決了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展中的許多問題。人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方式多樣,包括可以進(jìn)行作物耕種、采摘等工作的智能機(jī)器人,以及可以對土壤進(jìn)行探測分析、對病蟲害進(jìn)行監(jiān)測、對氣候?yàn)?zāi)害進(jìn)行預(yù)警的智能識別系統(tǒng)等。人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用有利于減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源浪費(fèi)、提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出率、提升生產(chǎn)效率、減少污染等,因此對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的作用。

    1人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用意義

    人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有非常重要的意義。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域引用人工智能技術(shù)的想法在20世紀(jì)初已被提出。人工智能AI(Aritificial Intelligence)指基于計(jì)算機(jī)技術(shù)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能。隨著人工智能在多個(gè)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用,該技術(shù)已逐漸走向成熟,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也將更加智能化。

    當(dāng)前,人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)整個(gè)過程,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后各環(huán)節(jié)的工作提供幫助,逐步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化、智能化管理,并且有效提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和效率,其典型表現(xiàn)是人工智能極大改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平快速提升。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需投入高強(qiáng)度的勞動,但隨著農(nóng)村人口的不斷減少,以及我國人口老齡化程度不斷加深,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中可用壯勞力數(shù)量不斷減少,嚴(yán)重影響了我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展。人工智能技術(shù)的出現(xiàn),使作物耕種、畜禽喂養(yǎng)、農(nóng)作物采集收割等許多勞動強(qiáng)度較高的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動能夠借助各種農(nóng)業(yè)機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等自動化、智能化設(shè)備代替農(nóng)民工作,從而大幅降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員的勞動強(qiáng)度、人工成本,在一定程度上提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益。另外,在農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測等工作中,應(yīng)用人工智能技術(shù)可有效提升相關(guān)工作效率與工作質(zhì)量,使我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能夠?yàn)樯鐣蟊娞峁└觾?yōu)質(zhì)、安全的農(nóng)產(chǎn)品,這也是人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的意義所在。

    2人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用情況

    當(dāng)前,人工智能應(yīng)用貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的整個(gè)過程,因此本文將其劃分為產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后3個(gè)階段進(jìn)行具體介紹。

    2.1產(chǎn)前階段

    2.1.1灌溉控制

    人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中可以實(shí)時(shí)監(jiān)測生產(chǎn)環(huán)境,并且依據(jù)作物生長需要進(jìn)行調(diào)控,如作物智能灌溉,具體指通過對作物需水量的分析將灌溉用水量控制在最佳狀態(tài),既能滿足農(nóng)作物在某一時(shí)期的生長需要,又能有效降低灌溉水量,在節(jié)約水資源的同時(shí)保證農(nóng)作物的高產(chǎn)高收。該技術(shù)主要依靠智能灌溉控制系統(tǒng)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù),使系統(tǒng)具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。智能灌溉控制系統(tǒng)除了能夠?qū)r(nóng)作物灌溉用水情況進(jìn)行分析和控制外,還可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對所在地區(qū)的水文氣象指數(shù)、氣候數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析處理,從而制定出最佳灌溉計(jì)劃。另外,將智能灌溉系統(tǒng)與傳感器、灌溉設(shè)備等連接后,可以對土壤含水量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,并據(jù)此計(jì)算出灌溉需水量,選擇最合適的灌溉模式進(jìn)行作物灌溉。

    2.1.2土壤成分檢測與分析

    在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,土壤情況是影響農(nóng)作物產(chǎn)量的一個(gè)重要因素,因此在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前期以及農(nóng)作物種植、培育生長過程中需要對土壤成分進(jìn)行檢測分析,并根據(jù)分析結(jié)果確定適宜種植的農(nóng)作物品種,之后在農(nóng)作物生長過程中根據(jù)土壤成分檢測結(jié)果進(jìn)行施肥,將土壤結(jié)構(gòu)始終控制在最適宜作物生長的狀態(tài),從而達(dá)到提升農(nóng)作物產(chǎn)量的目的。LI等基于ASP.NET平臺,成功開發(fā)出一套甜橙施肥專家系統(tǒng),該系統(tǒng)可以依據(jù)地理位置和氣候條件對年幼和成熟的甜橙擬定年度施肥計(jì)劃。研究表明,在國外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,將近80%的作物增收率通過土壤結(jié)構(gòu)控制實(shí)現(xiàn),但在我國該概率尚不足50%,由此可見,我國在土壤成分檢測分析和控制方面的工作還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。人工智能的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)簡便快速的土壤成分檢測與分析,具體作法是應(yīng)用探地雷達(dá)獲得土壤檢測圖像,之后將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)數(shù)字信號,利用人工智能技術(shù)對其進(jìn)行處理和分析,從而分析出表層載土含量,同時(shí)利用專業(yè)檢測設(shè)備檢測出土壤具體成分,并且結(jié)合軟件進(jìn)行成分分析。通過對土壤相關(guān)數(shù)據(jù)的分析處理,人工智能可以制定出最合理的施肥方案,使作物在生長過程中始終處于最佳土壤環(huán)境,從而有效保證作物產(chǎn)量和質(zhì)量。

    2.1.3種子質(zhì)量鑒定

    在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,農(nóng)作物種子的質(zhì)量直接關(guān)系到最終產(chǎn)量、質(zhì)量,因此種子質(zhì)量鑒定是農(nóng)作物生產(chǎn)過程中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。人工智能技術(shù)可以有效提升種子質(zhì)量鑒定速度,并且進(jìn)一步保證鑒定效果。其中,最關(guān)鍵技術(shù)為圖像探測分析技術(shù),該技術(shù)可以利用機(jī)器視覺對種子質(zhì)量進(jìn)行鑒定,整個(gè)鑒定過程不會對種子造成任何損害,因此不會對其質(zhì)量造成影響,同時(shí)鑒定速度更快、準(zhǔn)確率更高。另外,還可以應(yīng)用人工智能對種植環(huán)境、種植需求等進(jìn)行分析,幫助種植者選擇最合適的種子類型,這也是提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益的一種重要方式。

    2.2產(chǎn)中階段

    2.2.1專家系統(tǒng)

    專家系統(tǒng)是一種常見的人工智能系統(tǒng),在農(nóng)業(yè)及其它領(lǐng)域有非常廣泛的應(yīng)用。它可代替農(nóng)業(yè)專家走向地頭、走進(jìn)農(nóng)家,在全國各地具體指導(dǎo)農(nóng)民科學(xué)種植農(nóng)作物,這是科技普及的一項(xiàng)重大突破。專家系統(tǒng)指利用人工智能技術(shù)使相應(yīng)系統(tǒng)具備某個(gè)領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)、知識,并且可以利用這些經(jīng)驗(yàn)、知識為使用者解決問題。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)起著非常重要的作用,不僅在種植業(yè)應(yīng)用廣泛,在養(yǎng)殖業(yè)、漁業(yè)等行業(yè)也應(yīng)用普遍。專家系統(tǒng)由知識庫、推理機(jī)以及大數(shù)據(jù)處理引擎等核心部分構(gòu)成。1978年,美國伊利諾斯大學(xué)開發(fā)的大豆病蟲害診斷專家系統(tǒng)(CPLANT/ds)是世界上應(yīng)用最早的專家系統(tǒng)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸增多,專家系統(tǒng)將大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)結(jié)合起來,通過大數(shù)據(jù)處理引擎對各種農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理,并且利用推理機(jī)挖掘出最有價(jià)值的信息,再結(jié)合專家知識庫中的專家經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)知識等,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各項(xiàng)決策提供幫助,實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)管、生產(chǎn)操作及生產(chǎn)成本的管理與控制,并提供專家咨詢輔導(dǎo)功能,為智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供思路以及解決方案。工作人員還可以將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中收集到的土壤環(huán)境、作物生長狀況等數(shù)據(jù),利用專家系統(tǒng)進(jìn)行分析,從而推測出農(nóng)作物未來生長過程中可能出現(xiàn)的問題,并利用專家系統(tǒng)尋找到合適的解決方法。

    2.2.2設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能控制

    設(shè)施農(nóng)業(yè)是近年來發(fā)展迅速的具有較高集約化程度的新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分,指在相對封閉的環(huán)境下,對農(nóng)作物、畜禽等生長環(huán)境進(jìn)行控制,使其能夠順利生長,如溫室種植就是一種常見的設(shè)施農(nóng)業(yè)類型。隨著現(xiàn)代生活水平的不斷提高,設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展速度不斷加快,人工智能在設(shè)施農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)一步促進(jìn)了設(shè)施農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展。將人工智能應(yīng)用到設(shè)施農(nóng)業(yè)當(dāng)中的典型示范是溫室智能控制系統(tǒng),該系統(tǒng)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對溫室溫度、濕度、水分、土壤等環(huán)境因素進(jìn)行自動監(jiān)測,并且將監(jiān)測所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理之后再利用人工智能技術(shù)進(jìn)行調(diào)控,結(jié)合相應(yīng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)對溫度控制設(shè)備、灌溉設(shè)備等環(huán)境控制設(shè)備的自動操控,從而創(chuàng)造出最適合農(nóng)作物生長的溫室環(huán)境,在降低溫室環(huán)境控制成本的同時(shí),還能有效提升作物產(chǎn)量、質(zhì)量與溫室生產(chǎn)效益。

    2.2.3病蟲害識別

    農(nóng)作物生長過程中經(jīng)常會遇到一些病蟲害,影響農(nóng)作物正常生長,如果病蟲害情況嚴(yán)重,甚至?xí)?yán)重降低農(nóng)作物品質(zhì)和產(chǎn)量,從而降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益,因此應(yīng)當(dāng)對其進(jìn)行識別、預(yù)防和控制。利用人工智能可以實(shí)現(xiàn)對病蟲害的識別、分析,具體作法是利用機(jī)器視覺技術(shù)、人工智能學(xué)習(xí)方法,通過對具體病蟲害情況的分析,制定出合適的預(yù)防控制策略。為準(zhǔn)確進(jìn)行病蟲害識別,需要建立專業(yè)的病蟲害特征知識庫,即采集常見農(nóng)作物病蟲害圖像,并進(jìn)行專業(yè)化處理,分割出病斑區(qū)域,之后采用專門的特征提取方法提取病斑顏色、紋理、形狀等參數(shù),并且依據(jù)不同病蟲害參數(shù)對其進(jìn)行分類,之后再建立分類數(shù)據(jù)庫,這樣才能在實(shí)際操作過程中準(zhǔn)確識別病蟲害種類。農(nóng)作物病蟲害識別主要通過計(jì)算機(jī)視覺圖像技術(shù)實(shí)現(xiàn),利用該技術(shù)還可以準(zhǔn)確區(qū)分出雜草和農(nóng)作物,從而有利于物理除草工作的開展,物理除草可以有效減少除草劑的使用,從而提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量,為社會大眾生產(chǎn)出更多綠色無公害的農(nóng)產(chǎn)品。

    2.2.4農(nóng)作物采收

    農(nóng)作物采收是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),其勞動強(qiáng)度較大,人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物智能化采收,在提升采收效率和采收質(zhì)量的同時(shí),有效減少工作人員勞動強(qiáng)度。當(dāng)前,農(nóng)作物智能化采收大多通過具備機(jī)器視覺、感知、操作等多項(xiàng)功能的采收機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。Wolfgang&Heinemann等研發(fā)出了具有兩層結(jié)構(gòu)的自動機(jī)器人用于白蘆筍采收;Pettersson等設(shè)計(jì)了一種搬運(yùn)不同形狀食品的磁機(jī)器人手爪,可用于搬運(yùn)蘋果、胡蘿卜、草莓、西蘭花和葡萄,并且不會在表面留下手爪造成的淤痕和凹陷。在采收過程中,采收機(jī)器人利用機(jī)器視覺識別技術(shù)對需要采收的農(nóng)產(chǎn)品果實(shí)進(jìn)行定位,并且能夠判斷果實(shí)成熟度,確定果實(shí)處于成熟可采摘狀態(tài)后,再利用相應(yīng)采收工具進(jìn)行采收,采收過程中還能夠根據(jù)果實(shí)情況控制采收時(shí)的力度,從而保證農(nóng)作物果實(shí)不會在采收過程中被破壞,因此智能采收對于果實(shí)比較柔軟的農(nóng)作物也能做到無損采收,比如圖1中的西紅柿采摘機(jī)器人。雖然,采收機(jī)器人采收速度并不快,但是可以24h不間斷進(jìn)行采收工作,綜合而言采收機(jī)器人仍比人工采收的優(yōu)勢大,而且一些具備學(xué)習(xí)能力的采收機(jī)器人在持續(xù)采收練習(xí)過程中還能逐漸提升釆收速度。

    2.3產(chǎn)后階段

    2.3.1農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)

    在農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)完成之后,需要進(jìn)行品質(zhì)檢驗(yàn),之后才能進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品銷售工作。農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)工作通常在農(nóng)產(chǎn)品加工完成但尚未入庫之前進(jìn)行,根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可以依據(jù)品質(zhì)差別進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品分類、包裝,而智能化的農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)方式可以有效提升檢驗(yàn)效率,讓農(nóng)產(chǎn)品盡快進(jìn)入倉儲、銷售階段。智能化農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)工作由具備機(jī)器視覺功能的機(jī)械手臂完成,通過機(jī)器視覺功能對農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行掃描觀察,并且通過圖像處理、參數(shù)對比等方式判定農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì),再依此進(jìn)行分類、包裝。隨著圖像處理、光學(xué)等技術(shù)水平的不斷提升,農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)效率、質(zhì)量不斷改善,人工智能技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)中的應(yīng)用也將更加深入。

    2.3.2農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營

    農(nóng)產(chǎn)品銷售是獲得相應(yīng)收益的一個(gè)重要環(huán)節(jié),在電子商務(wù)快速發(fā)展的今天,農(nóng)產(chǎn)品銷售除了傳統(tǒng)線下銷售模式外,線上銷售也是一個(gè)非常重要的渠道。農(nóng)產(chǎn)品線上銷售依賴農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營,它極大拓寬了農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道,在提升產(chǎn)品銷售量的同時(shí),也給農(nóng)產(chǎn)品零售業(yè)發(fā)展帶來了新機(jī)遇。農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營的一大優(yōu)勢是可以利用電商的物流快遞渠道進(jìn)行產(chǎn)品流通,其運(yùn)輸成本相較線下銷售更低。在農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營過程中,通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以幫助農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)制定靈活、合適的生產(chǎn)、銷售策略,準(zhǔn)確把握農(nóng)產(chǎn)品市場行情,避免由于價(jià)格變動過大導(dǎo)致企業(yè)虧損發(fā)生。另外,在農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營過程中,可以利用人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)對電商客戶的消費(fèi)行為、習(xí)慣等進(jìn)行分析,從中挖掘出目標(biāo)客戶,之后進(jìn)行針對性農(nóng)產(chǎn)品信息推送,提升交易成功率,從而增加農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營收益。除此之外,利用人工智能技術(shù)可以輔助農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營企業(yè)實(shí)現(xiàn)客戶咨詢智能化,實(shí)現(xiàn)24小時(shí)在線咨詢服務(wù),讓客戶可以隨時(shí)隨地了解相應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品信息,根據(jù)所需購買產(chǎn)品,提升交易成功率。

    2.3.3農(nóng)產(chǎn)品智慧物流

    農(nóng)產(chǎn)品物流配送是農(nóng)產(chǎn)品交易中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),完善的農(nóng)產(chǎn)品物流配送服務(wù)可以讓消費(fèi)者快速拿到從線上、線下購買的農(nóng)產(chǎn)品,而且能夠有效降低農(nóng)產(chǎn)品物流配送成本。農(nóng)產(chǎn)品物流配送涉及倉儲、運(yùn)輸裝備、運(yùn)輸管理等環(huán)節(jié),利用人工智能技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品智慧物流利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),可實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品物流配送智能化管理,通過物流配送路徑優(yōu)化縮短配送時(shí)間,盡量保證農(nóng)產(chǎn)品生鮮度,這一點(diǎn)對于一些保存期短、易變質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品尤其重要。常見方法為通過建立多目標(biāo)路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,以農(nóng)產(chǎn)品生鮮度、用戶滿意度、配送費(fèi)作為約束條件進(jìn)行仿真計(jì)算,并根據(jù)計(jì)算結(jié)果給出最佳路徑選擇方案。另外,還可以利用人工智能技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸情況進(jìn)行監(jiān)控,并根據(jù)監(jiān)控結(jié)果作出相應(yīng)調(diào)整,保證農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸工作順利進(jìn)行。

    3人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢

    農(nóng)業(yè)是我國基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),同時(shí)也是我國國民經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè),農(nóng)業(yè)發(fā)展水平不僅影響到國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,還與人民生活緊密相關(guān)。在人工智能時(shí)代,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的快速發(fā)展離不開人工智能技術(shù)應(yīng)用。而隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展及其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平已取得很大提升。隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展,其對遙感圖像信息的提取和分類也更加準(zhǔn)確,有利于提高農(nóng)作物品種分類精度和氣象災(zāi)害評估準(zhǔn)確性,促進(jìn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)施。當(dāng)前,人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

    首先,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化程度不斷提升,人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用極大提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,而傳統(tǒng)分散型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式并不適合人工智能技術(shù)的應(yīng)用,因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化程度將不斷提升;其次,隨著人工智能技術(shù)在設(shè)施農(nóng)業(yè)中的廣泛應(yīng)用,設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、操作簡便度不斷提升,設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模也在不斷擴(kuò)大,且智慧化程度不斷提升;再次,人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得灌溉用水、施肥等工作均能控制在最佳水平,極大節(jié)約了水、肥等用量,促進(jìn)了資源節(jié)約型農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展。另外,智能化設(shè)備的應(yīng)用可以利用最少的資源實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增產(chǎn)提質(zhì)、增值拓展等目標(biāo),從而促進(jìn)資源節(jié)約型農(nóng)業(yè)快速發(fā)展。

    4結(jié)語

    人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,不僅有效提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,還減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資源浪費(fèi),有利于我國生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)工作的快速發(fā)展。人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后階段均有非常廣泛的應(yīng)用,在產(chǎn)前階段可以進(jìn)行灌溉控制、土壤成分檢測和分析、種子質(zhì)量檢測等,在產(chǎn)中階段可以采用農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各階段提供問題咨詢、決策服務(wù),同時(shí)還可以進(jìn)行設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能控制、病蟲害識別、農(nóng)作物采收等工作,而在產(chǎn)后階段可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)、農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)營、農(nóng)產(chǎn)品智慧物流等操作。同時(shí),智能農(nóng)業(yè)研究需重視獲取大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)研究工作——完備、準(zhǔn)確地感知和認(rèn)知信息,獲取可用的大數(shù)據(jù)。圍繞該問題,還需改進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)和云平臺設(shè)計(jì),推動傳感器開發(fā)和軟測量技術(shù)、跨媒體感知認(rèn)知技術(shù)及信息融合技術(shù)的智能提升。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,我國農(nóng)業(yè)也必將在智能化的發(fā)展道路上不斷前進(jìn),人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用程度會不斷加深,并且繼續(xù)促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)快速發(fā)展。

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