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相较古人,我们生活在这个充满技术进步的时代,可算得上是“特权一代”了.几乎所有事情都要靠自己手动完成的日子已经一去不复返,现在我们生活的世界上,很多工作都可以由机器、软件和各种自动流程接管.之所以有这样的改变,人工智能（AI）功不可没.人工智能是以“像人一样思考和行动”的出发点设计和编程的机器,虽然诞生的时日不长,尚处于萌芽阶段,但已经成为我们日常生活的重要组成部分,并且正在改变我们的生活.
人工智能归根结底还是计算机和机器等方面的科学.只不过在这些复杂的技术下,机器能够做出一些此前只有人类才能完成的事情,从简单到复杂.由于人工智能系统在我们日常生活中的使用,因此说这种技术我们的生活也变得先进也并不错.人工智能系统的效率足以减少人们在各个领域的辛劳.近年来,许多行业已经开始使用人工智能技术来减少人力,并且速度更快,更有效率.
例如人工智能正在成为提高农业生产力解决方案的一部分.农业是伴随着人类从史前时代到现代而演变的产业,忠实地实现了人类对其最基本的需求之一：食物供应.时至今日,这仍然是农业的核心使命.但当今复杂的经济和环境因素赋予了农业更复杂的机制.目前全球农业产值约5 万亿美元,约占全球消费支出的10％；农业吸纳了全球40%的就业；制造了40％的温室气体排放.而数字和技术进步正在接管整个农业行业,提高粮食产量,同时为整个从农场到餐桌的供应链增加价值,并帮助它更有效地利用自然资源.
当前在农场,田间或运输过程中的传感器或农用无人机采集的数据提供了大量有关土壤、种子、牲畜、作物、成本、农场设备或水和肥料使用的信息.物联网技术和高级分析系统帮助农民分析实时数据,如天气、温度、湿度、或GPS 信号等,提供有关如何优化和提高产量、改进农场规划、更明智地决定何时何地以何种方式分发所需资源,以防浪费的见解.
在种植、维护和收获作物时需要资金、能源和劳动力等资源,而这正是人工智能的用武之地.农业正逐渐向数字化演进,农业中的人工智能正在向三大类发展,即农业机器人,土壤和作物监测以及预测分析.农民越来越多地使用传感器和土壤采样来收集数据,这些数据存储在农场管理系统中,以便更好地处理和分析.这些数据和其他相关数据的可用性为在农业中部署AI 铺平了道路.
农业中人工智能的应用正在释放出精准农业的力量.精准农业背后的理念是以更少的投入产生更多产出的目标.换句话说,这里的目标是在尽可能少投资的同时尽可能提高作物产量.虽然在人工智能仍面临挑战,但在卫星和智能拖拉机以及机器人等技术的帮助下,精准农业正在蓬勃发展.
例如当一个农场的规模高达数十万公顷时,确定作物需要的水资源或发现作物的病虫害是一项挑战,卫星就可以简化这一过程.农业中人工智能的一个重要方面与机器人技术有关,尽管机器人已存在数十年,但此前尚达不到对农民有用的水平,而在过去几年中,他们的技能已经得到了长足的发展.随着农场规模的扩大,单个农民靠步行查看他的工作范围几乎已经不可能,这就是机器人发挥作用的地方.
当然,AI 算法的开发在农业环境中仍具挑战性.AI 应用程序需要大量数据才能正确训练算法.在农业方面,虽然有大量的空间数据,但大部分数据仅在生长季节每年提供一次,因此,可能需要数年时间才能收集关于给定字段的时间数据集,通常还需要进行大量的预处理才能可靠地用作AI 算法的输入.缺乏标准,数据使用和所有权的透明度不高以及收集和共享数据的难度导致了AI 算法开发人员仍然缺乏数据的情况.许多初创企业正在构建决策自动化工具,而数据收集、准备和基准测试功能仍存在巨大差距.
在大规模农业AI 部署成功之前,服务器上的数据基础架构需要变得更加强大.此外,有些新兴公司中的田间试验量太小,倾向于使用所谓“精益”方法与一小部分客户一起快速进入市场.虽然小样本的精益方法在理论上可能运作良好,但种植者根本无法冒险在整个农场采用可能无效的新技术.在推出产品之前,大部分负责任的农业公司必须将其产品进行多年的现场试验,以确保一致的性能和明显的效益.即使进行了这项测试,许多种植者也希望先在自己的一部分土地上再次验证.
光学分拣系统、自动施肥撒药设备和无人机有效地取代了部分人力劳动,还有无人驾驶拖拉机、收获机和种植机器人等等.但人工智能技术在更多的领域也已显示出前景,例如依赖于传感器和参数模型的算法,有人开发出一种用于机器学习土壤湿度的算法,只使用卫星数据、历史天气数据和各种其他因素,而无需地面传感器.
农业中使用的人工智能通过变得更加强大,使农民能够收获更好的作物并且能够从同一英亩生产更多的食物,显示出令人印象深刻的道路.例如,研究人员最近开发了一种能够识别作物中的疾病和害虫的AI 系统,通过将植物与数千张具有疾病的植物图片的内部数据库进行比较.研究人员声称,他们的系统可以作为应用程序下载,在疾病识别方面具有98％的准确率.
这已被证明是非常有效的,现已被几个国家的一百多名农民使用.它的成功之处还在于客户的方便性,仅使用Android 和iOS 上提供的智能手机应用程序即可完成操作.所有这些创新都可以将农业生产力提高到前所未有的水平.但应该强调的是,它们主要针对大型农场的需求,即使它们对小型生产者也适用,但它们目前也非常昂贵.
总而言之,农场数据变得更加丰富和强大.这些数据的可用性为在农业中开发和部署AI 铺平了道路.然而据福布斯报道,许多主要的农业投资公司、设备制造商和服务提供商尚未投身人工智能领域,或者即使已经进入,但也尚未达到他们在农业技术领域的高度.开发人工智能是一个复杂过程,需要消耗大量的时间和金钱,不仅要开发技术,还要开发人工智能的产品和市场.虽然人工智能的农场应用十分重要,但人工智能在发现和开发新的、更有效的农业投入方面的应用同样重要.然而,直到最近,人工智能系统还没有被调整来分析有关化学和生物系统的数据.因此,在植物育种、生物技术、农业化学和供应链中利用AI 技术仍存在巨大的未开发机会.
作为印度来讲,其农业传统上依赖雨水,气候变化使农民极易受到作物损失的影响.人工智能对农业生命周期的见解将有助于减少农业经营中的不确定性和风险.在农业中使用人工智能可能会改变印度和全世界千百万农民的生活.
关于人工智能最重要的一点是,它总是在自我优化,人工智能处理大量的数据,又提供了更多的数据.随着越来越多的农场采用这种技术,人工智能必将创造一个更好的农业未来.看看农业中的人工智能如何在未来十年引领这个行业将会很有趣.
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参考文献：
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