农业人工智能

在农业生产中，人工智能助力农业生产精细化，从而促进农业提质增效。在种植领域，企业利用人工智能对农作物生长情况及环境数据进行建模分析，为农业生产提供精准指导。在养殖领域，企业通过对畜禽多元化数据的采集与分析，实现精准养殖。
在农业服务中，人工智能可缓解信息不对称导致的农产品供需失衡及农业融资难等问题。一方面，行业主管部门或企业运用人工智能建立农产品价格走势预测模型，指导农业生产主体动态调整产能，既可减少由于盲目生产导致的成本浪费，也能提升消费者满意度。
总体而言，人工智能在农业生产和服务环节都涌现出了一些融合应用的典型案例，为促进农业智能化转型升级提供了新思路。但这些融合应用目前主要处于探索和试点阶段，融合模式仍需优化完善，应用范围也有待逐步扩大。
我国人工智能与农业领域深度融合面临多重挑战
大数据、人工智能等技术在国外农业领域已形成了相对成熟的融合模式和较大范围的应用。而我国虽然也出现了一些典型案例，但整体还处于起步阶段，农业的数字化、网络化、智能化转型仍面临诸多挑战。
一是农村网络基础设施薄弱。人工智能在农业领域的融合应用对网络实时响应和海量数据积累有较高要求。但我国村级信息化服务网络不够健全，农业领域网络化水平还有待提升。据统计，我国农村地区互联网普及率为36.5%，仅为城镇地区的一半。
二是智能化农业设备供给水平不足。针对智能农业设备的专用芯片较为缺乏，而通用芯片在环境较差的农业现场非常容易发生损坏，进而导致农业智能设施应用受阻。同时，由于农业场景复杂，农业智能机器人等设备在实际应用中存在效率不高、灵活度不够等问题，智能化设备的性能还需要进一步提升。
三是农民应用人工智能的意愿和能力不够。一方面，智能化农业设备的投资金额大、回收周期长，导致农民“不敢用”。另一方面，智能化农业设备的操作方式与传统农业设备差别较大，农民对智能化设备的操作能力不足，“不会用”也阻碍了农业的智能化发展。
加快人工智能与农业领域深度融合的建议
针对人工智能与农业深度融合面临的挑战，行业主管部门应从基础设施、技术供给、产业需求等多角度入手，全面促进人工智能与农业领域的深度融合，探索现代农业高质量发展的有效路径。

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　　农业
长久以来，我们总是听见第一次工业革命发生了什么，第二次第三次又怎样，但是农业领域仿佛从没有听过这样的概念，第一次农业革命应该是发生在新石器时代，人类发明了农业以及畜牧业，第一次农业革命从重要性上来说是人类历史上的一次巨大革命。
农业长久以来都是一个包容性巨大的产业，在工业革命时代，顺带着将农业一起升了级，出现了机器化大生产等，在互联网时代下，我们又将农业完成了进一步的跨越，完成了信息化等提升，所以农业技术革命，一直都是整个时代技术革命的基础上，来吸收完成自己的迭代升级。
当下物联网、云计算、大数据等技术来袭，我们已经感受到了农业已经蠢蠢欲动，农业的下一个高度依然来临，当下农业物联网解决方案众多，从农业生产监控、农业数据存储、食品溯源等，农业物联网已经快速将农业进行武装，但是在人工智能时代来临之际，我们仿佛也听见了农业人工智能的脚步声。
最近有一则新闻，4名北京工业的学生利用百度paddlepaddle深度学习平台，做了一台桃子的“分拣器”，能够根据大桃的大小、颜色、品相自动进行智能分拣，据称，这套设备的准确率能达到90%。
桃子分拣机
在国外同样有人工智能应用到农业的案例，比如来自以色列特拉维夫的创新企业prospera，b轮融资1500万美元，他们的主要业务就是利用计算机视觉以及人工智能技术帮助农民分析农业数据，接下来该公司将利用这笔融资进入全球市场，同时招募更多技术人才，扩充团队规模，也将技术覆盖到更多的作物。
人工智能技术带来的变革正在席卷全球，影响着医疗、服务、工业生产、金融等行业的发展，对于农业而言同样具有非常重要的意义，这将农业的再一个升级的机会，是个非常关键的转型机遇。从机械化到信息化再到智能化，与人工智能的深度融合又会让农业带来了前所未有的多元可能。
随着高新科技的不断向前发展，人类已经逐渐具备了设计和建造智慧型设施农业所需的硬件和软件的各种技术条件，完成工业化的农业生产已经不是梦想，终极智慧农业即将到来。

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　　就算人工智能+农业的生产发展模式是智慧农业生产的重点内容，智慧农业的发展并不意味着农民失业，毕竟农业生产的大环境并不是一成不变，只是智慧农业的发展给农业生产带来的更多的便来，提高了生产效率，但这同时要求农民要向现代新型农民进行转变，具有掌控操作人工智能工具的专业生产技能，才能跟上当前现代农业生产的发展。这方面做得比较突出的如慧云等。