一、人工智能在农业农作物采摘方面的应用论文
1、人工智能协作型采摘机器人将机器人的导航、目标探测和定位等需要高智能的任务剥离出来,由人完成。而机器人控制系统只负责计算并优化采摘路径、控制关节运动、实施采摘任务。
2、人工智能机器需要人的参与,同自主型智能机器人相比,其优势表现在系统可靠性高、采摘成功率和采摘效率高。
二、人工智能与农业结合的例子有
1、人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。
2、在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。
3、在病虫害防护领域，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机AppPlantVillage（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，App能智能识别作物所患虫害。
三、2023年农业十大引领技术
1、人工智能加持下农产品定制种植和销售
随着近几年我国推进"农业供给侧结构性"改革的不断进步，凭借大量供需数据以及农作物生长周期数据积累，用人工智能可实现农产品的定制种植和生产。居民消费者在APP上将需要消费的粮食、农产品下单交给农民，农民按单种植和加工，交给居民客户，提高农业生产资料利用率以及农产品流通率。
2、人工智能深度学习搭建智能温室管理系统
运用传感器、互联网、大数据等技术，人工智能可以更好的模拟光照、温度、湿度等基本生态环境因素，可用手动与自动两种执行方式运行，不间断地记录各种传感器信息以及控制设备的动作选择。通过手动控制帮助人工智能更好建立温室管理数据模型，实现温室种植轻松化，取得生态效益、社会效益、经济效益三统一。
AI芯片现已可以提供强大的边缘计算能力，利用智能控制与AI结合，系统可智能分析物联网采集的作物处于的各种环境参数，进行滴灌、喷灌、微灌等，也可控制水肥一体化，灵活地控制灌溉。精准灌溉还可以自由设置灌溉设备的开启和关闭，从而控制循环周期。不仅有效降低了水、电和人力成本，达到增收、增产的目的，还显著提高了各方面效益。
通过大数据数据支撑以及AI农业模型的搭建，现在AI种植试点区已经实现农民通过操控手机APP播种插秧，远程控制无人机授粉，为大面积耕种提供了极大的便利，这种趋势将现代智慧农业服务于农业园区技术企业，将保护生态和发展生产两种模式相结合，从而推动农业实体企业可持续发展。
经过过去十年的迅速发展，人工智能在感知能力上已经实现了非常大的提升，农业人工智能领域将开展心关键技术和产品攻关，重点攻克运动控制、位置感知、机械手控制等关键技术。适应不同作物、不同作业环境，开发嫁接、扦插、移栽、耕地等普适性机器人及专用机器人。以畜牧生产高效自动化为目的，研制放牧、饲喂、挤奶、分级、诊断、搬运等自动作业辅助机器人。
通过田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等等将这些海量实时数据，结合云计算进行机器学习与深度学习，不同类型的农业服务公司将根据自己设置的算法模型，将这些数据变成对农户有意义的技术支持。
地理位置、周围环境、气候水土、病虫害、生物多样性、复杂的微生
四、互联网农业的十大案例
1、极飞智慧农业系统技术及实施模式
2、极飞智慧农业系统包括农业生产数字基础设施、智能精准农机和智慧农业生产操作系统，涵盖农业生产耕、种、管、收全过程，规划、管理农田、农资、农艺、农事，助力对农业生产的全面监管，实现高标准农田叠加数字新基建、智慧精准农机监管、社会化农服补贴管理等功能。
3、紧扣农业农村的发展需求，从机器视觉、智能终端、网等，对接数字农业农村业务应用，实现端到端全场景整体方案设计，打造成本可控、好用易用的场景化方案。
4、依托5G、大数据、物联网等技术，基于现代数字农业产业园“四好”理念，推动产业园转型升级，推进农业全产业链和产业集群发展。
5、通过地理信息系统+农机监管系统+精准种植管理系统等精准技术和系统，监控耕、种、管、收四个环节的作业质量，形成完整的种植闭环，提升农业种植的自动化水平及经济效益。
6、紧扣“农业数字内容化+满足用户品质需求”两大需求，推进“农业农村和数字内容融合”“内容创作和原生营销融合”“农业产销升级和用户需求融合”，建设数据汇聚、内容生态、科技赋能、人才创新的四类能力，服务数字农业发展、数字内容融合、数字IP培育、数字人才培养和数字生态赋能“五位一体”总布局。
7、以广东省“保供稳价安心”数字平台为载体支撑，汇聚科研、教育、产业等领域多层次资源，通过线上+线下模式，实现“聚千名讲师、集万堂课程、惠百万农民”的工程建设目标。
8、区块链技术帮助乡村振兴区域特色农作物全产业链
9、以蚂蚁商流链为基础，通过生产经营过程的商流、物流、资金流和信息流的四流链接协作，实现企业生产经营可信数据采集、关联和校验，为信用体系建设构建基础，使得数据在不同的参与方间实现安全数据流转，可控数据消费和全链路审计，保护数据隐私安全。
10、京东农场“谷语”数字农业管理平台
11、以京东物流集团的技术能力积累为基础开发的面向数字农业场景的SaaS化应用工具，为农业企业提供了完整的全生命周期数据记录和管理的解决方案。
12、拼多多全力助推特色农产品触网上线进城，推出全国县市长助农直播、“农地云拼”超短链模式等新电商直播模式，精简中间环节，变产销对接为产“消”对接，让消费者得到实惠的同时，通过产业振兴带动了乡村振兴。
13、人保财险重磅打造金融领域领先的农业农村的生态系统，建立农业农村大数据工程，农业资源分布智能识别、农作物长势监测、农产品质量安全监管模式，养殖场智能化管理，农业特色产业园物联网解决方案，实现农险由分散型管理向数字化管理升级，从传统农险保险管理向精准农业和全方位综合减灾服务全面升级。
五、ai+农业的发展趋势
1、AI+农业的发展趋势包括以下几个方面：
2、智能化农业：借助AI技术，可以实现农业生产的智能化，包括精准种植、精准施肥、精准喷药、精准灌溉等，从而提高农业生产效率，减少资源浪费，降低环境污染。
3、无人化农业：通过AI技术，可以实现农业机械的自动驾驶、无人机植保、智能温室控制等，从而大大减少人力投入，提高农业生产效益。
4、数据化农业：AI技术可以收集农业生产全过程的数据，包括气候、土壤、水质、病虫害等，通过大数据分析，为农业生产提供科学依据，提高产量和品质。
5、定制化农业：利用AI技术，可以根据消费者的需求，生产定制化的农产品，满足不同人群的需求，提高农业生产的附加值。
6、区域化农业：通过AI技术，可以根据不同地区的自然条件和市场需求，进行区域化的农业生产规划和管理，提高农业生产的适应性和效益。
7、总之，AI+农业的发展趋势是以智能化、无人化、数据化、定制化和区域化为特征的，这些趋势将为农业生产带来革命性的变化，促进农业现代化发展。