人工智能农业领域发展 ai人工智能农村发展

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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。

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