AI 种植:从“解放双手”到“知天而作”

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文| 35斗,作者|秦丽

农业既是主要产业,也是经济支柱之一。由于气候变化、人口增长、粮食安全等因素,农业需要更多的创新方法来提高作物产量。近年来,人工智能技术稳步上升,相关应用逐渐渗透到农业生产的全过程。其中,机器学习、计算机视觉、大数据分析和云计算是应用最广泛的技术。

三十五桶梳理人工智能种植的发展及未来趋势。同时,选择国内外具有代表性或创新性的企业来检查其业务布局和最新发展。

人工智能在农业中的主要应用可以分为三类:

农业机器人-使用自动化机器人来处理基本的农业任务,比人工操作具有更高的产量和更快的速度。

作物和土壤监测-计算机视觉和深度学习算法用于处理无人机收集的数据,以监测作物和土壤健康。

预测分析-使用机器学习模型跟踪和预测环境对作物产量的影响,例如天气变化。

在产前阶段,人工智能可以通过从物联网获得的数据来引导灌溉用水。通过土壤成分分析进行合理施肥;根据作物市场周期需求预测,选择合适的作物品种,避免产销脱节造成价格剧烈波动,造成经济损失和农产品浪费。此外,云计算、大数据分析、机器学习等技术也可以帮助筛选和改良作物基因,达到改善口味、增强抗虫性和增加产量的目的。

在生产阶段,计算机视觉技术可以识别作物品种、病害程度和杂草生长,实现智能化防治和病虫害管理,减少经济损失和环境影响,提高农产品安全性。然而,机器学习技术可以处理卫星图像数据,预测天气和其他环境变化对农作物的影响,解决传统农业“望天吃饭”的问题。

对于收割环节,计算机视觉技术结合机械臂或机器人可以实现24小时自动收割,节省人力,降低成本。此外,大数据处理和语音识别等技术可以应用于农业智能专家系统,为农业从业人员提供专业咨询服务和指导。

在产后阶段,具有计算机视觉的机械臂可以对农产品进行售前质量检查、分类和包装。利用大数据分析市场形势,帮助农产品电子商务经营者,引导企业制定更加灵活准确的销售策略;通过人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型,智能优化物流配送路径,改善生鲜农产品供应链。

(资料来源:松脆基地;;单位:美元;35斗精加工)

蓝河技术

目前,大约有250种杂草对除草剂有抗性。根据美国杂草科学协会的数据,由于杂草作物对玉米和大豆作物的影响,农民每年损失430亿美元,而美国全年在杀虫剂上花费约1亿英镑。蓝河技术掌握的精密技术可以在普通喷洒方式下去除80%的化学残留,降低除草剂成本90%。

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