淺談人工智能在農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展中的作用

邱莉維

（桂林市臨桂區(qū)農(nóng)業(yè)機械學(xué)校，廣西 桂林 541100）

0 引 言

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展中發(fā)揮著重要作用，已成為該領(lǐng)域的研究熱點。已有文獻(xiàn)主要從智能農(nóng)機的單項技術(shù)出發(fā)，如機器視覺、專家系統(tǒng)等方面進(jìn)行探討。本研究站在人工智能技術(shù)與農(nóng)業(yè)機械化融合的高度，考察人工智能在農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展中的整體作用機制與問題。研究目的在于探討人工智能技術(shù)如何推動我國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展，并提出未來發(fā)展策略建議。以下內(nèi)容首先分析了人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展中的應(yīng)用現(xiàn)狀，然后討論存在的問題與發(fā)展趨勢，最后給出對策建議，以期為我國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展提供借鑒。

1 人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展中的應(yīng)用現(xiàn)狀和特點

1.1 機器視覺的應(yīng)用

由表1 可知，機器視覺技術(shù)可以對作物形態(tài)、顏色、表面特征等進(jìn)行快速而精確的識別與檢測，它已經(jīng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)機導(dǎo)航、作物病蟲害檢測、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分級分類等過程，大大提高了農(nóng)機操作的精準(zhǔn)性和效率[1]。機器視覺可實現(xiàn)對作物長勢、形態(tài)、顏色等參數(shù)的圖像捕捉和分析，進(jìn)行高精度的辨識，為農(nóng)機導(dǎo)航系統(tǒng)提供精確定位信息。在病蟲害檢測方面，機器視覺可對作物出現(xiàn)的病斑、蟲蛀等異常進(jìn)行早期警示，實現(xiàn)及時治理[2]。在農(nóng)產(chǎn)品分級分類中，機器視覺可快速判斷外觀質(zhì)量，完成規(guī)格分級。機器視覺技術(shù)顯著提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。代表性應(yīng)用是在智能噴霧機器人中集成機器視覺，進(jìn)行作物特征識別和定向噴藥。機器視覺技術(shù)的發(fā)展也極大推動了農(nóng)機自動脫粒及精準(zhǔn)化脫粒技術(shù)的進(jìn)步[3]。

1.2 專家系統(tǒng)的應(yīng)用

由圖1 可知，專家系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用比例，其中采摘機器人占比最大，占總應(yīng)用比例的40%，其次是除草機器人（25%）、施肥機器人（20%）以及喂食和醫(yī)療機器人（15%）。機器人技術(shù)的應(yīng)用極大地推進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的重復(fù)性勞動機械化，對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有重要意義。采摘機器人的使用不僅大幅提高了勞動效率，還可根據(jù)預(yù)設(shè)的成熟度標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行果實的選擇性采摘，確保采摘到成熟適度的目標(biāo)果實，從而提高產(chǎn)量與質(zhì)量。采摘機器人具有作業(yè)時間長、連續(xù)作業(yè)的優(yōu)勢，可實現(xiàn)全天候高效率的自動化采摘，大幅減少勞動力投入。除草機器人和施肥機器人的應(yīng)用實現(xiàn)了農(nóng)田土壤管理的精準(zhǔn)化與自動化，這兩類機器人可完成重復(fù)性的除草、施肥等重體力勞作，運用機器視覺等技術(shù)實施精準(zhǔn)施作，不僅大幅降低了勞動強度，還提高了作業(yè)質(zhì)量。養(yǎng)殖環(huán)節(jié)也廣泛使用了喂食、免疫等醫(yī)療機器人，進(jìn)行自動化的喂食和健康監(jiān)測，實現(xiàn)了疾病的早期預(yù)警和規(guī)范化管理[4]。

1.3 機器人技術(shù)的應(yīng)用

機器人技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用極大地推動了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，減少了重復(fù)性勞動，提高了勞動效率。采摘機器人通過選擇性采摘，提高了水果和蔬菜的產(chǎn)量和質(zhì)量，實現(xiàn)了自動化采摘[5]。除草機器人和施肥機器人精確管理農(nóng)田土壤，降低了勞動強度，提高了土壤管理質(zhì)量。養(yǎng)殖方面的喂食和醫(yī)療機器人實現(xiàn)了自動化喂食和健康監(jiān)測，幫助早期發(fā)現(xiàn)疾病，規(guī)范養(yǎng)殖管理。這些技術(shù)的應(yīng)用對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)起到了重要作用[6]。

2 人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化中面臨的挑戰(zhàn)與問題

2.1 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化問題

隨著人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化中的廣泛應(yīng)用，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化問題逐漸顯現(xiàn)。首先，不同的開發(fā)者和研究機構(gòu)往往基于各自的算法和方法開發(fā)AI 應(yīng)用，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機械化領(lǐng)域中的人工智能應(yīng)用之間存在巨大的差異，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范[7]。此外，由于農(nóng)機設(shè)備和系統(tǒng)的多樣性，設(shè)備間的互通性和兼容性成為另一個突出問題。例如，一個由某公司開發(fā)的智能農(nóng)機可能無法與另一個公司的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)完美對接，這為農(nóng)機生產(chǎn)和管理帶來麻煩。這種缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的情況不僅增加了農(nóng)機生產(chǎn)的復(fù)雜性，還限制了農(nóng)業(yè)機械化的發(fā)展速度和效率[8]。

2.2 數(shù)據(jù)安全與隱私問題

在農(nóng)業(yè)機械化的智能化進(jìn)程中，數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但隨之而來的是數(shù)據(jù)安全與隱私問題。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中包含了大量的個體農(nóng)戶的生產(chǎn)、經(jīng)營和財務(wù)信息，一旦這些數(shù)據(jù)被非法獲取或誤用，可能會對農(nóng)戶造成經(jīng)濟損失或其他不利影響[9]。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，各種智能設(shè)備成為數(shù)據(jù)的主要采集來源，但這些設(shè)備的安全性不一定得到保障，容易成為黑客攻擊的目標(biāo)。農(nóng)民對于自己數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)也表示關(guān)切，擔(dān)心數(shù)據(jù)被大公司或研究機構(gòu)擅自使用，而自己的利益得不到保障。如何確保數(shù)據(jù)的安全存儲、傳輸和使用，以及如何保護(hù)農(nóng)民的隱私權(quán)益，成為了人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化應(yīng)用中亟待解決的問題[10]。

2.3 技術(shù)成熟度與推廣問題

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化中的應(yīng)用雖然呈現(xiàn)出巨大的潛力，但其技術(shù)成熟度和推廣仍然面臨一些挑戰(zhàn)。許多AI 技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用仍處于初級階段或?qū)嶒炇已芯凯h(huán)境，尚未真正實現(xiàn)大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用。這些技術(shù)的穩(wěn)定性、效率和準(zhǔn)確性仍然需要進(jìn)一步驗證。人工智能技術(shù)的應(yīng)用通常需要較高的初始投資，包括硬件設(shè)備、軟件開發(fā)和技術(shù)培訓(xùn)等，這增加了農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)。農(nóng)民的接受度也是一個不可忽視的問題。許多農(nóng)民對新技術(shù)持保守態(tài)度，擔(dān)心技術(shù)的復(fù)雜性和可能帶來的風(fēng)險。如何確保AI 技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化中的穩(wěn)定應(yīng)用，以及如何有效地推廣到廣大農(nóng)戶，是當(dāng)前的重要議題。

2.4 人工智能算法的準(zhǔn)確性與偏見

隨著人工智能在農(nóng)業(yè)機械化中的廣泛應(yīng)用，算法的準(zhǔn)確性和偏見問題逐漸受到關(guān)注。許多AI 算法是基于大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，如果這些數(shù)據(jù)存在問題，那么算法的預(yù)測和決策可能會出現(xiàn)偏差。例如，如果一個智能農(nóng)機的決策模型僅基于某一地區(qū)的農(nóng)作物數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，那么它在其他地區(qū)無法取得良好的效果。人工智能算法可能存在偏見，這些偏見可能源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的歷史不平等或偏見。例如，某些農(nóng)作物因為歷史原因只得到了較少的關(guān)注和數(shù)據(jù)積累，這可能導(dǎo)致智能農(nóng)機對這些農(nóng)作物的處理不夠精準(zhǔn)。確保AI 算法的準(zhǔn)確性和公正性，避免因數(shù)據(jù)或歷史問題導(dǎo)致的偏見，是農(nóng)業(yè)機械化中不可忽視的關(guān)鍵任務(wù)。

3 未來展望與策略建議

3.1 智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢

農(nóng)機具向更高的智能化和自動化發(fā)展。未來的智能農(nóng)機將實現(xiàn)無人駕駛，并具有更強的環(huán)境感知能力、決策能力和行動能力，可以完成復(fù)雜的農(nóng)業(yè)任務(wù)。大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將與農(nóng)機深度融合，實現(xiàn)農(nóng)機與農(nóng)田、環(huán)境和管理系統(tǒng)的連接，構(gòu)建智慧農(nóng)業(yè)大系統(tǒng)。個體化和定制化智能農(nóng)機將問世，可以針對不同地區(qū)、不同作物進(jìn)行個性化設(shè)計，提高適應(yīng)性。智能化和模塊化設(shè)計將成為智能農(nóng)機的重要發(fā)展趨勢，不同功能模塊可以靈活組合，提高農(nóng)機的通用性。

3.2 策略與政策建議

推動智能農(nóng)機技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用，需要政府和社會各界的共同努力。一是政府應(yīng)加大智能農(nóng)機技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用示范的資金支持，鼓勵創(chuàng)新。二是建立通用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，使不同系統(tǒng)設(shè)備互聯(lián)互通。三是加強對農(nóng)民的培訓(xùn)，提高技術(shù)接受度。四是制定數(shù)據(jù)和隱私保護(hù)政策，保障農(nóng)民權(quán)益。五是支持企業(yè)、科研機構(gòu)、信息技術(shù)企業(yè)開展跨界合作與交流?？傮w而言，要從頂層設(shè)計、技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用示范、能力建設(shè)、法規(guī)制度等多方面著手，營造良好的技術(shù)環(huán)境和政策氛圍，以達(dá)到促進(jìn)智能農(nóng)機健康可持續(xù)發(fā)展的目的。需要社會各界形成合力，以智能農(nóng)機技術(shù)改革傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

3.3 技術(shù)融合與跨界合作

推動智能農(nóng)機技術(shù)的發(fā)展，需要加強核心技術(shù)的交叉融合與跨界合作。具體來說，一是要整合機器視覺、各類傳感器、自動控制和機器學(xué)習(xí)等多種技術(shù)，實現(xiàn)對環(huán)境的全面感知并進(jìn)行智能分析決策，大幅提升農(nóng)機的自主操作能力。二是鼓勵農(nóng)機制造企業(yè)與人工智能企業(yè)開展深度合作，讓具備農(nóng)業(yè)知識的農(nóng)機企業(yè)與掌握核心算法的人工智能企業(yè)優(yōu)勢互補，共同開發(fā)集硬件和軟件創(chuàng)新于一體的智能農(nóng)機解決方案。三是發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析平臺建設(shè)中的信息技術(shù)企業(yè)的優(yōu)勢，引入其數(shù)據(jù)處理與決策支持技術(shù)，構(gòu)建精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)。四是支持農(nóng)機企業(yè)、科研院所與高等院校構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作體系，匯聚創(chuàng)新資源，將最新研究成果轉(zhuǎn)化為切實的技術(shù)應(yīng)用。五是政府應(yīng)制定鼓勵政策，搭建技術(shù)合作平臺，促進(jìn)人才流動，營造開放包容的創(chuàng)新環(huán)境。通過系統(tǒng)性的技術(shù)融合與跨界協(xié)作，持續(xù)培育智能農(nóng)機等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，推動我國農(nóng)機裝備的整體智能化升級。

4 結(jié) 語

人工智能技術(shù)在推動我國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展過程中具有重要作用。本文通過分析人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展中的應(yīng)用現(xiàn)狀、問題和趨勢，對人工智能促進(jìn)農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展進(jìn)行了探討。研究顯示，機器視覺、專家系統(tǒng)、機器人技術(shù)等人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的多個環(huán)節(jié)中都得到了應(yīng)用，極大地提高了作業(yè)效率和質(zhì)量。但是，人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展中也面臨標(biāo)準(zhǔn)化不足、數(shù)據(jù)安全性、成熟度與推廣問題等諸多挑戰(zhàn)。展望未來，智能農(nóng)機具有廣闊的發(fā)展前景，但需要進(jìn)一步加大投入，建立技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，保障數(shù)據(jù)安全，并鼓勵跨界合作來實現(xiàn)人工智能與農(nóng)機的深度融合。人工智能是推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展的重要技術(shù)之一，應(yīng)充分發(fā)揮其應(yīng)用潛力，以智能化手段促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。