Yushu Technology最近宣布，它将在智能农业领域应用四足的GO2机器人；该国冬季选择的第一个冬季日期在达利（Shaanxi）使用
Yushu Technology最近宣布，它将在智能农业领域应用四足的GO2机器人； Shaanxi轻松使用了该国冬季机器人的第一个日期；中国科学院的遗传学与发育生物学研究所开发了世界上第一个智能分娩，可以自动培养混合授粉...对人工农业情报应用程序的最新探索引起了人们的关注。
国务院发布的“人工智能 +“行动”的深刻实施意见最近提议加速数字和智能农业的转型和升级。加快人工智能系统的转变，并支持在种植和繁殖等农业领域的明智应用。加强人工智能在农业生产，避免风险和其他领域的管理中的应用s帮助农民改善其劳动力和运营能力。人工智能在农业领域的应用如何？如何促进数字农业的转型和升级？记者采访了相关的业务实体和专家。
聪明的农业很快发展
在Anhui农业填海集团的数字农业管理平台展示中心的大屏幕上，人们将看到两架巡逻无人机的现场，独立于Anhui Huaiaiyuan县Longkang Farm的10,000 MU稻田飞行。通过低高度光谱无人机传播，AI可以自动识别草药，疾病和害虫的传统，从而使农作物的生长返回农作物的生长。工作人员说，朗冈农场去年推出了稻米行业集群的智能项目，并从昆虫探测站，孢子提取器械，昆虫灯等中收集了数据。TE确认，农业技术使用无人机“准确杀死”，这可以节省10％至20％的农药成本。
聪明的农业发展迅速。目前，我国家的一般农业传感器通常是在室内制造的。 Beidou导航技术用于农业，管理，收获和其他方面。农业远程技术被广泛用于监测农业状况和生产估计。农业无人机技术已达到国际高级级别，并用于信息和害虫控制的收集。准确的受精，智能灌溉和准确的药物应用被广泛用于大规模劳动力。越来越多的商业生物依靠人工智能来赋予农业能力，以实现明智的理解，明智的决策和明智的劳动过程控制。
Minist农村经济研究中心可持续发展研究办公室主任Liu Jingjing农业和农村事务的局面说，目前，人工智能在农业领域的应用的有效性主要在两个方面出现：首先，这是要实现重复性农业工作的自动化。 AI，机器人或自动化技术将完成传统的农药，收获，播种和其他依赖力量的活动-TAO。第二个是根据IoT数据降低成本并提高效率。通过传感器来收集气候，土壤，害虫和疾病的数据，人工智能可以帮助农民做出准确的决策并优化受精，灌溉和产量管理。
Nanjing农业大学副校长Zhu Yan表示，去年发表的“国家智能农业行动计划（2024-2028）”建议组织和实施智能农业的三项重大行动和八项重大行动。毫无疑问，这种在促进IN的促进讲述农业，并通过典型的驱动政策促进了农业领域的人工智能的全面发展，该政策是由Teknolike驱动的，并由服务驱动。通过将来的“数据 +模型 +方案”的主要基础，该领域将是一个“整个圆形智能机构”，由传感器，Internet对象，大型模型，机器人等元素组成。
真正的挑战需要打破
“国家智能农业行动计划（2024-2028）”建议加快建立公共服务能力，例如国家农业和乡村平台，农业和农村算法“ A MAP”和主要模型算法；在工业布局方面，我们将尝试促进大规模的基本农作物，培养许多智能农场，明智的牧场和智能渔业渔业，并促进整个工业连锁店的数字化转型；在展示和驾驶方面，supupwE将带千江领导测试，探索和促进未来的应用程序场景，例如“ Fuxi Farm”。
“人工智能和农业的结合标志着在传统的农业和技术人工智能领域中关键联系的一体化和选择。” Liu Jingjing说，这一过程是农民在运营模型中积累的长期经验和知识的重要变化，因此实践经验也可以从中受益。通过对数据，评估和决策以及独立实施能力的深入了解，人工智能在促进农业现代化方面具有巨大的潜力。
尽管人工智能技术在农业领域具有巨大的潜力，但它仍然面临着生活中的挑战。 Liu Jingjing认为，就数据提取和共享而言，存在一些问题，例如农业数据的传播，各种标准s，以及不完整的数据提取和共享机制，限制了模型培训和应用；在成本和基础设施方面，技术应用的成本仍然很高，并且在农村缺乏网络和计算资源的领域，这限制了技术促进；在接收农民方面，一些农民对人工智能技术缺乏了解，并且需要加强培训和进步；在道德和隐私方面，人工智能技术的应用涉及数据隐私和算法公平等问题，需要概述相关标准。
发现记者超出了记者，在农业领域促进人工智能比在工业领域更加困难。评估了这些因素。首先，农业是一个非标准的环境，问题是活体。相关的研发需要专家的合作在农学，光学，传感，机械，算法等领域。其次，对农业福利的比较通常低于第二和第三级行业。农民和新的农业经营者应计算输入和产出帐户。他们的要求是“技术不必很高，但成本应该尽可能低。”第三，由于农业环境复杂而修改后，一些产品将被爆炸且使用稀释，实际使用的景观是不愉快的。这些因素限制了农业领域人工智能的进一步发展。
专注于扩展应用程序的数据
根据该计划，在2028年底，信息技术在帮助谷物和油作物以及重要的农产品中的作用将节省成本，提高生产和效率将得到充分证明。通常实现整个区域农业链的数字化转型，并且促进整个地区智能农业建设机制的道路将是真正的成年人，农业生产信息的速度将超过32％。
农业和农村事务部信息中心主任王·肖（Wang Xiaobing）认为，重点应该放在数据上，并解决Matswhich农业发展中最薄弱的联系。使用应用程序场景作为驱动力，加快空间和空间的构建，集成数据资源获得系统为模型培训提供了大量的“数据供稿”。将事物的互联网农业作为数据收集最重要的渠道之一，建立和改善整个农业行业的数据资源系统，并确保每个主要节点中的智能决策都得到数据的支持。建立公开共享，开发和使用公共数据资源，促进开发一种合并机制，伊斯兰教NG，共享和使用不同类型的数据，让农民成为数据收集的主要机构，并让数据收集成为农民补充收入的新渠道。
朱扬认为，农民目前的人工智能技术水平较低，缺乏高质量的AI农业才能已成为限制智能农业发展的主要瓶颈。我们必须建立一个完整的人才培训系统，促进跨学科的融合和转型，开发由学校和企业合作建立的实习技能平台，鼓励大学进行大学研究合作，继续刺激AI+农业人才的热情和创造力，确保全球竞争中的最高位置，并在全球竞争中获得最高的地位，并促进农业制造业对更明智的和更好的未来。
南京邮政与电信大学数字经济研究所主任杨Guozhang建议促进技术OLOGOL的变化和创新应用。一方面，鼓励定制解决方案。鼓励科学机构与农业企业合作，共同开展技术的试点项目，以进行技术的发展和开发。建立一个技术变革基金，以支持科学研究结果的商业化并加速创新生产力结果的变化。另一方面，打开生产，教育，研究和应用的链。查看小型农民分散操作的特性，开发了自定义，模块化和有效的AI解决方案。通过“ AI作为服务”模型，获得小型NA农民技术的成本降低了。
在最前沿，该行业认为，农业领域的人工智能的发展将显示以下趋势：首先，人工智能技术已深入融合到诸如Internet之类的切割技术中事物，大数据和区块链，以产生完整的农业智能生态系统以及基本的农业农业工作，并改善农业农业工作。其次，开发了较低的成本和简单的手术解决方案，从而大大降低了技术应用的阈值，并允许中小型农民享受智力带来的舒适感。同样，技术人工智能朝着定制方向发展，根据不同地区，不同农作物和各种农民的个人需求提供准确而智能的服务。 （本文的来源：Sun -Sun -Sun记者：Qiao Jinligang）
