中國(guó)是世界上數(shù)一數(shù)二的農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)狀況和發(fā)展前景與國(guó)民生活水平緊密相關(guān)。隨著中國(guó)種植業(yè)產(chǎn)品需求不斷增加，傳統(tǒng)的種植手段和經(jīng)營(yíng)體系已經(jīng)無(wú)法滿足目前的需求水平，因此智慧農(nóng)業(yè)是中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。中國(guó)農(nóng)業(yè)大致經(jīng)歷了4個(gè)階段，分別是手工農(nóng)業(yè)、機(jī)械農(nóng)業(yè)、生物農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的初級(jí)階段，基于人工技術(shù)和機(jī)械化水平上的局限，中國(guó)種植業(yè)生產(chǎn)仍然面臨資源的浪費(fèi)，農(nóng)藥配置不合理，農(nóng)作物的產(chǎn)量不高，種植技術(shù)水平低下等問(wèn)題。而人工智能能夠?yàn)樯鲜鰡?wèn)題提供有效的解決方案。

一、中國(guó)智慧農(nóng)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模

據(jù)預(yù)測(cè)，截至2020年，中國(guó)智慧農(nóng)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到268億美金，相較于2015年，規(guī)模增長(zhǎng)了近一倍，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)14.3%，且未來(lái)趨勢(shì)穩(wěn)定持續(xù)增長(zhǎng)。雖然中國(guó)智慧農(nóng)業(yè)的起步落后，但其發(fā)展非常迅速。處于飛速發(fā)展階段中國(guó)智慧農(nóng)業(yè)，依仗著國(guó)家政策的大力支持以及科研人員的不斷加入，其市場(chǎng)規(guī)模將在農(nóng)業(yè)智能分析、農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人、精準(zhǔn)作業(yè)四個(gè)主要的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。

二、中國(guó)農(nóng)業(yè)種植領(lǐng)域的主要技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)：是指通過(guò)物體的聯(lián)網(wǎng)，運(yùn)用信息傳感設(shè)備進(jìn)行信息共享、交換、通信，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制、智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)管等功能來(lái)提高整個(gè)農(nóng)業(yè)的效率，降低成本。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠有效的實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘以及構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策系統(tǒng)。

自然語(yǔ)言處理：將農(nóng)業(yè)領(lǐng)域以自由文本、表格、圖片、視頻、數(shù)據(jù)庫(kù)等形式存在數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)結(jié)化處理，便于計(jì)算機(jī)識(shí)別。對(duì)相關(guān)概念進(jìn)行細(xì)化，語(yǔ)句進(jìn)行梳理，并根據(jù)不同領(lǐng)域等分類，收入數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行智能處理，建立共享數(shù)據(jù)大平臺(tái)。

信息檢索：借助檢索工具，運(yùn)用信息檢索技術(shù)為種植者提供所需信息，它包括信息收集、信息過(guò)濾、信息存取、信息索引、信息檢索等環(huán)節(jié)。用戶可以快速?gòu)男畔⒓现胁檎页鏊枰男畔?，提高搜索的?zhǔn)確性以及靈活性。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)：是指利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)功能，感知、識(shí)別、判斷不同的農(nóng)作物。應(yīng)用不同產(chǎn)品的識(shí)別，如雜草識(shí)別，病蟲(chóng)害識(shí)別，研發(fā)除草機(jī)器人從而構(gòu)建精準(zhǔn)智能除草系統(tǒng)，研發(fā)無(wú)人機(jī)噴射裝置提高病蟲(chóng)害分辨的準(zhǔn)確率，對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行精準(zhǔn)施肥、灌溉、噴藥，提高效率，大大減少對(duì)環(huán)境的污染，開(kāi)發(fā)不同類型的機(jī)器人準(zhǔn)確識(shí)別果實(shí)與樹(shù)葉，進(jìn)行采摘，嫁接等。

機(jī)器學(xué)習(xí)：通過(guò)利用現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)體系，對(duì)計(jì)算機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)種植業(yè)生產(chǎn)結(jié)果，以及其資源配置等諸多方面的模擬和預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)：是指從農(nóng)業(yè)各個(gè)不同方面的數(shù)據(jù)，例如農(nóng)業(yè)地域數(shù)據(jù)、季節(jié)數(shù)據(jù)、周期數(shù)據(jù)等，快速獲得有價(jià)值信息的能力。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘有效的數(shù)據(jù)并基于數(shù)據(jù)以及過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)選擇最優(yōu)決策。

三、人工智能在農(nóng)業(yè)種植領(lǐng)域的應(yīng)用分布

四、人工智能在農(nóng)業(yè)種植領(lǐng)域應(yīng)用案例簡(jiǎn)述

騰訊：騰訊公司組建iGrow團(tuán)隊(duì)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集環(huán)境數(shù)據(jù)，搭建出人工智能系統(tǒng)，將農(nóng)業(yè)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)自然地融入系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)AI的有效干預(yù)。智能檢測(cè)并分析土壤成分的，選擇適宜種植的作物品種。通過(guò)大數(shù)據(jù)等技術(shù)對(duì)農(nóng)作物市場(chǎng)周期需求進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，指導(dǎo)種植品種選擇。通過(guò)深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)篩選和改良農(nóng)作物基因，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量以及抗蟲(chóng)性的提高。中科院合肥智能機(jī)械研究所與安徽省農(nóng)科院：通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)智能識(shí)別自然條件下田間水稻病蟲(chóng)害圖像，并研發(fā)了水稻病蟲(chóng)害智能識(shí)別與服務(wù)系統(tǒng)。解決了農(nóng)作物生產(chǎn)環(huán)節(jié)中存在的盲目施藥、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)能力不足等問(wèn)題。并利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別作物品種、病害程度和雜草生長(zhǎng)情況，可實(shí)現(xiàn)智能預(yù)防及管理，減少經(jīng)濟(jì)損失。一定程度上減少除草劑和殺蟲(chóng)劑的使用，提升農(nóng)產(chǎn)品安全性，減輕環(huán)境影響。阿里云：ET農(nóng)業(yè)大腦，其主要功能模塊包括：大數(shù)據(jù)，云計(jì)算以及人工智能模型構(gòu)建。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搭建共享數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)種植業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪及統(tǒng)一管理；農(nóng)業(yè)大腦也為使用者提供多種種植狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，可以結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而生成個(gè)性化的生長(zhǎng)曲線及產(chǎn)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)；而云計(jì)算則為數(shù)據(jù)管理和模型訓(xùn)練提供了計(jì)算機(jī)計(jì)算能力上的保障。大疆：發(fā)布T16植保無(wú)人機(jī)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)收集種植狀態(tài)信息，例如耕作地貌、種植密度等特征，并依據(jù)這些信息，實(shí)現(xiàn)更大區(qū)域上施藥、布種的動(dòng)態(tài)化與個(gè)性化。五、人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)種植領(lǐng)域局限性

具有人工智能背景人才儲(chǔ)備較低：目前，由于同時(shí)具有數(shù)字化以及人工智能背景的人才在智慧種植領(lǐng)域的相對(duì)不足，導(dǎo)致人工智能在中國(guó)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中無(wú)法進(jìn)行大規(guī)模的推廣；

從業(yè)人員應(yīng)用人工智能技術(shù)的意愿不足：由于智能化農(nóng)業(yè)設(shè)備前期研發(fā)以及投資金額大、回收期長(zhǎng)，導(dǎo)致我國(guó)許多中小規(guī)模農(nóng)業(yè)個(gè)體戶對(duì)于運(yùn)用智能化農(nóng)業(yè)設(shè)備的渴望不足，一定程度上阻礙了人工智能在種植領(lǐng)域的發(fā)展；

市場(chǎng)集中化導(dǎo)致準(zhǔn)入門(mén)檻變高：現(xiàn)階段無(wú)論是人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)還是大數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建，都呈現(xiàn)高度的市場(chǎng)集中化，大型企業(yè)依仗資金和人才的優(yōu)勢(shì)，不斷提高市場(chǎng)的準(zhǔn)入門(mén)檻。新生企業(yè)由于其自身技術(shù)資金的限制，很難打開(kāi)發(fā)展局面。

六、人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)種植領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)

自動(dòng)化技術(shù)在種植中將有更深入的應(yīng)用：人工智能技術(shù)將會(huì)廣泛運(yùn)用在農(nóng)業(yè)存在的重復(fù)工作中，用機(jī)器代替勞動(dòng)力，對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行精準(zhǔn)采摘、嫁接、分揀等一系列動(dòng)作，縮短農(nóng)民工作時(shí)間，提高勞動(dòng)效率。

更高效的人才培養(yǎng)途徑：隨著大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等不斷成熟，信息共享途徑將會(huì)更加多樣化，從而降低人才的培養(yǎng)成本，提高人才輸出效率。

科研產(chǎn)率穩(wěn)定性隨技術(shù)發(fā)展提高：人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)的產(chǎn)量預(yù)測(cè)，構(gòu)建更科學(xué)的種植流程，從而提高企業(yè)在種植業(yè)領(lǐng)域里的研究效率，節(jié)省研究成本，提高科研成果產(chǎn)率的穩(wěn)定性。

來(lái)源：機(jī)器之能