人工智能在农业领域
原标题：2019年中国农业产业市场分析：传统三大发展痛点，三大技术助力向数字农业转型升级
数字农业应运而生 前景如何?
在数字经济快速发展的背景下，“数字农业”应运而生。我们应该怎样理解 “数字农业”?我国数字农业前景如何?数字农业又能如何助推传统农业转型升级?
2019年3月中国农产品进出口金额统计分析
在进口金额方面，数据显示，2018年2-4季度中国农产品进口金额逐渐下降，2019年3月中国农产品进口金额为10595.8百万美元，同比下降0.1%。
在出口金额方面，2018年1-4季度中国农产品出口金额呈增长趋势，其中，2018年2季度中国农产品出口金额增幅最大，相比1季度增长11.45%。2019年3月中国农产品出口金额为16482.3百万美元，同比增长12.3%。
我国传统农业发展痛点分析
1、需求侧——日益增长的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，对外依存度高。随着收入增加，消费者将从满足基本的生存需求向品质更高的生活方式进行转换，进而摄入更多的肉类、蛋奶类制品以满足能量需要，对粮食等农产品的需求量逐步提高。不仅如此，随着我国居民收入的持续提升，居民对于高品质的农产品的需求也在持续提升，我国农产品生产的矛盾也逐渐将由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。
2、供给侧——小规模分散经营，生产成本高，盈利能力弱。我国农业总产值虽常年居于世界首位，但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种植、养殖现状，导致农业技术水平低，无论是机械化水平还是在生化技术水平，均落后于发达国家。同时，我国农业产业化程度较低，价值链短，附加值低，导致农业盈利薄弱，人均农业增加值远低于发达国家。
3、服务侧——融资困难、非标准化、信息不对称。融资环节复杂，成本高，时效性差。“三农”贷款难问题突出，民间借贷现象加大农村金融风险。农业的标准化生产和销售体系尚未建立。农产品生产技术和流程标准不完善，农产品标准化的销售体系不健全，品牌意识普遍不高。链条冗余、信息不对称导致销售难度加大、生产端附加值低。农产品从生产到消费交易链条过长，交易成本、运输成本较高，交易的不确定性增大、损耗也较高。
数字技术如何助力传统农业转型升级?
针对传统农业面临的以上问题，物联网、大数据、人工智能将会有效助力传统农业向数字农业转型升级。
1、物联网——农业数据实时获取，奠定农业数字化基础。物联网在农业领域应用范围广泛，基于物联网的农业解决方案，通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式，达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题，打造基于物联网的智慧农场，实现作物质量和产量双丰收。
2、大数据——决策“数字化”，全面提升生产效率。万物互联在推动海量设备接入的同时，也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理，从而生成基于不同商业模式的各类应用。
3、人工智能——潜力巨大，激活农业高效发展。在种植领域，人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。在养殖领域中，利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。人工智能缩短农业研发进程。在实验室和研究中心，机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因，创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥，并且开发更多的农产品。
说到数字技术助推农业发展，就不得不提到以色列。以色列天然水资源短缺、降水稀少，有三分之二的地区被定义为半干旱或干旱地区。资源匮乏迫使国家聚力提高农业效率，为挖掘大数据潜力刺激数字农业发展。
近年来，以色列越来越多的农业领域正通过热像仪、传感器、无人机、卫星图像等技术监测使得实时数据及时传达给农民，大幅提高了农民相应速度，最大限度地减少了极端天气条件下的农业损害、最大限度地提高农业产量。经过农业现代化进程，截至2016年，以色列实现了从新中国成立初期80%粮食靠进口到可以生产满足自身95%需求的转变。
更多数据请参考于前瞻产业研究院发布的《中国农业产业化市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
㈡ 浅谈AI在农业领域的应用
牛脸识别，智能穿戴
㈢ 人工智能在农业领域的应用，农民要失业了吗
人工智能在农业领域的运用，是能够帮助农民更加规范的实施农业生产，使农业生产技术含量更高，避免盲目的种植及损失，让农业工作者从繁重的劳动中解放出来，增加土地产值，减少环境污染，帮助农民实现增收，我们的理解是人工智能在农业上的应用不是农业要失业，而是让农民能更好的创业。
例如智能人工大棚，可以根据用户的实际需求建设专业的农业生产大棚，并将智能化控制系统应用到大棚中，结合作物生产环境模型，采用空气温湿度、光照度、二氧化碳浓度等传感器实时监测各项环境指标，并通过智能系统进行数据分析，由系统自动对棚内的水帘、风机、遮阳板等设施进行调控，从而保障作物生长的最佳环境条件。帮助农业生产提高生产效率，提高产品品质，增加土地产值，实现农业增收。
㈣ 人工智能成热门，在农业应用有哪些
远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。
农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。
㈤ 人工智能在农业上有哪些应用
农业机械，生态农业，以及畜牧业疾病防控，只要是涉及变量之间的相互关系，基本都可以用，方法是最根本的。
㈥ 人工智能在现在农业领域中有哪些作用和应用呢
人工智能的优势不仅在于替人作业，还在于它能替人思考。这点你可在“城市大脑”的概念里窥见一斑，例如城市交通早晚高峰时部分道路拥挤，智能算法则会给你规划出一条畅行的路线。当然，这是建立在对交通网络的实时监控的基础上！因此可以说，只要有庞大的数据和算法模型作为支撑，人工智能就能创造出无限的可能！谈及农业大脑，托普云农基于农业大数据的采集与处理，利用智能算法模型，它能为不同的产业需求提供服务。例如，虫情测报信息，农业大脑就可以根据虫情的趋势及相关的气象数据，结合算法模型，对未来的虫情发生进行预测预报，为植保部门的虫情防治方案提供依据，甚至可根据植保部门的资源配置，直接输出一份防治方案；托普云农的“植物语言翻译器”也是同样的逻辑，基于对作物生长环境信息的采集与处理，农业大脑可根据算法模型对作物生长状态进行评估，进而调动物联网设施采取农事操作，保证作物生长一直处于在良好的环境。
㈦ 农业人工智能是什么意思
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。
㈧ 农业人工智能有什么好处
其实就是在种植领域，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，可减少由于盲目生产导致的成本浪费。这方面慧云等比较突出。
㈨ 农业人工智能主要涉及到哪方面
农业人工智能涉及的范围还是很广的。就慧云物联网建设的项目来看主要有这几大类：大田种植智能管理；畜牧水产养殖管理；食品安全溯源；温室大棚智能控制等等。如果光从定义来讲，智能农业可以这么理解：是指在相对可控的环境条件下，采用工业化生产，实现集约高效可持续发展的现代超前农业生产方式，就是农业先进设施与露地相配套、具有高度的技术规范和高效益的集约化规模经营的生产方式。它集科研、生产、加工、销售于一体，实现周年性、全天候、反季节的企业化规模生产；它集成现代生物技术、农业工程、农用新材料等学科。
㈩ 农业人工智能在农业上有哪些应用
远程智能农业抄监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。
农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。