無(wú)錫工藝職業(yè)技術(shù)學(xué)院 范雪

前言

人工智能（artificialintelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，目前已成功應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如機(jī)器視覺、人臉識(shí)別、專家系統(tǒng)、工業(yè)控制等，也逐漸向其他領(lǐng)域延伸。

中國(guó)自古以來(lái)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以粗放型農(nóng)業(yè)為主，為了更好地滿足社會(huì)發(fā)展的需要，將人工智能應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，對(duì)農(nóng)業(yè)由粗放型轉(zhuǎn)為精細(xì)型具有積極的促進(jìn)作用。將人工智能技術(shù)與智能機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，可廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)中的播種、耕作、采摘等場(chǎng)景，極大提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，同時(shí)降低農(nóng)藥和化肥消耗。

國(guó)家的“十三五”規(guī)劃剛要提出，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)裝備和信息化水平，健全現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新推廣體系，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)與信息技術(shù)融合，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，提高生產(chǎn)力水平，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)要抓緊實(shí)現(xiàn)的任務(wù)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中，是實(shí)現(xiàn)該任務(wù)的快速有效的途徑之一。

農(nóng)業(yè)機(jī)器人是結(jié)合機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、無(wú)線傳輸技術(shù)等技術(shù)共同開發(fā)出來(lái)的一種具體的以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為背景的生產(chǎn)技術(shù)。近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等理論知識(shí)的普及，農(nóng)業(yè)機(jī)器人也逐漸生產(chǎn)并完善，在具體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中也有應(yīng)用。之前提出的智慧農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)也為農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。目前，農(nóng)業(yè)機(jī)器人在培育種苗、收獲果實(shí)等方面已取得初步成效。在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，需要的大量人力成本已逐漸減少，并且各種高新技術(shù)、算法的應(yīng)用也為農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展提供了理論基礎(chǔ)。

1 農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究現(xiàn)狀

農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究于上世紀(jì)中葉就開始研究，并于上世紀(jì)九十年代開始得到廣泛應(yīng)用，其中，隨著機(jī)器視覺技術(shù)、定位技術(shù)的深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、邊緣技術(shù)的逐漸興起，農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)也隨之完善。并且根據(jù)用戶的不同需求，可以定制不同應(yīng)用場(chǎng)景、不同應(yīng)用范圍的農(nóng)業(yè)機(jī)器人。

1.1 人工智能在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用

人工智能已逐漸介入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，這次解放的將是農(nóng)民的生產(chǎn)力。據(jù)調(diào)查顯示，通過(guò)農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)業(yè)公司利用人工智能創(chuàng)新技術(shù)，使得農(nóng)作物用水量減少了95%，而在農(nóng)業(yè)用地上的產(chǎn)量卻增加了100倍。人工智能介入農(nóng)業(yè)的主要手段，就是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，將大量數(shù)據(jù)輸入統(tǒng)計(jì)模型，能夠智能化地監(jiān)控和掌握農(nóng)產(chǎn)品的培育和生長(zhǎng)情況，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供建議和幫助。

目前，人工智能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用主要有：智能選種、智能土壤灌溉、智能種植、智能監(jiān)控等領(lǐng)域。

1.1.1 智能選種

種子是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的生產(chǎn)資料之一，農(nóng)作物宜栽之前，需要在選種上做很多的工作。因?yàn)榉N子質(zhì)量，直接關(guān)系到農(nóng)作物的產(chǎn)量。通過(guò)人工智能選種、檢測(cè)，提升了種子的純度和安全性，更好的提升農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，對(duì)提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量起到了很好的保障作用。

手中握著一顆玻璃球讓人感覺很舒服，透過(guò)玻璃球看去，物體是上下顛倒的，里面有一個(gè)微縮天地。我們拍照時(shí)用的是標(biāo)準(zhǔn)尺寸的Lensball，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)非常好用，也有其他更便宜的替代品。

1.1.2 智能土壤分析

土壤的質(zhì)量關(guān)系著農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)，通過(guò)人工智能算法分析土壤的各種化學(xué)性質(zhì)與特征，并與將土壤性質(zhì)與農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，借助雷達(dá)的成像技術(shù)，結(jié)合電磁感應(yīng)土壤傳感器獲取的信號(hào)，獲取土壤表層的粘土含量信息等等。從而精準(zhǔn)的判斷出相應(yīng)的土壤適合宜栽的農(nóng)作物，提高農(nóng)作物的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

1.1.3 智能土壤灌溉

人們使用灌溉設(shè)備澆灌植物或噴灑化學(xué)品，更多現(xiàn)代化的灌溉系統(tǒng)，能夠?qū)㈦s草與作物區(qū)分開來(lái)，并用除草劑噴灑雜草。這意味著使用較少的除草劑，因此降低了成本，得到更安全的食物。利用人工智能反饋算法，能夠知道土壤的實(shí)時(shí)狀態(tài)，對(duì)土壤進(jìn)行科學(xué)管理。通過(guò)對(duì)土壤的PH值、濕度等屬性進(jìn)行監(jiān)測(cè)，再進(jìn)行周期的灌溉等，提高農(nóng)作物的灌溉率，節(jié)約水資源，并且保證了農(nóng)作物有一個(gè)良好的生長(zhǎng)環(huán)境。

1.1.4 人工智能種植

人工智能種植技術(shù)中的機(jī)器人種植代替?zhèn)鹘y(tǒng)種植中的人工種植，極大地節(jié)省了人力、物力和財(cái)力。機(jī)器人可以完成播種、除草、采摘等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植過(guò)程的全自動(dòng)化管理。利用人工智能算法，可以預(yù)測(cè)農(nóng)作物的成熟時(shí)間、并與市場(chǎng)行情相結(jié)合預(yù)測(cè)，推測(cè)出今年這塊地適合種玉米還是大豆。

智能農(nóng)業(yè)設(shè)備將配備攝像頭、GPS和處理視頻數(shù)據(jù)的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能的決策建議，而不需要將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到云。通過(guò)人工智能技術(shù)，可以對(duì)農(nóng)作物智能監(jiān)控。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)允許拖拉機(jī)進(jìn)行尋路，檢測(cè)障礙物，收獲某個(gè)指定種類的作物等。人工智能能夠從選種、耕種到作物監(jiān)控，再到土壤管理、病蟲害防治、收割等，做到全方位覆蓋。

1.2 數(shù)據(jù)處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人中的應(yīng)用

目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)已逐漸應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人中，通過(guò)數(shù)據(jù)采集技術(shù)將各地的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集處理，并通過(guò)無(wú)線通信技術(shù)將大數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與對(duì)比、信息處理等技術(shù)提前預(yù)知農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，達(dá)到提高效率、減少損失的作用。

農(nóng)業(yè)機(jī)器人通過(guò)攝像頭，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的各個(gè)階段的圖片采集起來(lái)，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比分析各個(gè)成長(zhǎng)階段，也可以通過(guò)圖片分析，檢查農(nóng)作物是否存在病蟲害等潛在危險(xiǎn)提前預(yù)知，提前做好應(yīng)急處理；根據(jù)天氣情況、溫度情況，及時(shí)調(diào)整環(huán)境溫度、灑水量；根據(jù)土壤的酸堿度，自動(dòng)配置噴灑的農(nóng)藥。這些數(shù)據(jù)都上傳至大數(shù)據(jù)中，供來(lái)年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)使用。下一年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可提前根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 人工智能機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展前景

2.1 土壤、病蟲害探測(cè)等智能識(shí)別系統(tǒng)

人工智能探測(cè)智能識(shí)別系統(tǒng)是集土壤監(jiān)測(cè)、天氣預(yù)測(cè)、疾病預(yù)測(cè)、農(nóng)作物生長(zhǎng)評(píng)估、產(chǎn)量預(yù)測(cè)于一體的智能專家系統(tǒng)。由于農(nóng)場(chǎng)面積大、未知預(yù)測(cè)情況經(jīng)常突發(fā)，可以研發(fā)一款機(jī)智機(jī)器人，通過(guò)攝像頭對(duì)土壤進(jìn)行拍攝采集圖像，傳回控制中心，進(jìn)行剖析，確定土壤狀態(tài)，判斷土壤適合種植的農(nóng)作物種類；進(jìn)行天氣預(yù)測(cè)，完成突發(fā)狀態(tài)應(yīng)急準(zhǔn)備處理；對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行圖像采集，傳回控制中心，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析農(nóng)作物是否遭遇疾病，預(yù)測(cè)未來(lái)是否有疾病產(chǎn)生的可能；預(yù)測(cè)農(nóng)作物生成的趨勢(shì)，并預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，對(duì)維持市場(chǎng)平衡有極大的促進(jìn)作用。

2.2 耕作、播種、采摘等智能機(jī)器人

通過(guò)人工智能技術(shù)中的終端識(shí)別技術(shù)，將識(shí)別的信息傳回控制中心，通過(guò)各種人工智能算法進(jìn)行計(jì)算，控制機(jī)器人進(jìn)行耕種、采摘等活動(dòng)，可以極大的提升農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率。通過(guò)識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別土壤狀態(tài)，通過(guò)人工智能算法計(jì)算出播種的密度進(jìn)行自動(dòng)播種；果實(shí)成熟季節(jié)，通過(guò)攝像頭獲取果實(shí)狀態(tài)，并采摘已經(jīng)成熟的果實(shí)，極大地提升了工作效率。

智能采摘的目標(biāo)是農(nóng)作物，這類農(nóng)作物的收獲過(guò)程往往很復(fù)雜，并且要求很高，但農(nóng)產(chǎn)品也有很高的價(jià)值和利潤(rùn)，因此，智能采摘具有較高的市場(chǎng)需求和良好的發(fā)展前景。

2.3 禽畜智能穿戴產(chǎn)品

終端識(shí)別設(shè)備可以安裝在禽畜的身上，收集禽畜的實(shí)時(shí)狀態(tài)，回傳到控制系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)器算法識(shí)別禽畜的健康狀態(tài)，并對(duì)禽畜的生育期、發(fā)情期進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3 農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用技術(shù)

鑒于農(nóng)業(yè)機(jī)器人是一項(xiàng)非常復(fù)雜且利用眾多先進(jìn)技術(shù)的科技，因此，它涉及了眾多的領(lǐng)域，如機(jī)器視覺、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、邊緣算法、人工智能等，每一項(xiàng)科技都在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的開發(fā)與設(shè)計(jì)中有著不可替代的功能。

3.1 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是一門融合了機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，對(duì)農(nóng)業(yè)的預(yù)測(cè)及判斷有著極大的指導(dǎo)意義，是一種嶄新的信息處理技術(shù)。在未來(lái)的農(nóng)業(yè)發(fā)展中，將農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集處理，利用已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)模型，或利用各種算法設(shè)計(jì)出新的數(shù)據(jù)模型，對(duì)未來(lái)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策起著預(yù)測(cè)作用。

3.2 關(guān)聯(lián)分析

當(dāng)多種不同數(shù)據(jù)之間存在某種關(guān)聯(lián)時(shí)，可以建立起關(guān)于某些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，這種分析方法可以利用已知的經(jīng)驗(yàn)或算法，來(lái)預(yù)測(cè)出未知的模型，這對(duì)未知的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)有很好的預(yù)測(cè)作用，減小損失，提高經(jīng)濟(jì)效益。

3.3 決策樹分析

決策樹是一個(gè)類似流程的樹形結(jié)構(gòu)，利用樹型的關(guān)聯(lián)關(guān)系及屬性，分析當(dāng)前數(shù)據(jù)的前后關(guān)系及計(jì)算出前后關(guān)系中所需的數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^(guò)決策樹分類分析對(duì)農(nóng)作物災(zāi)害數(shù)據(jù)中大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)融合，獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，以方便提供更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。

4 人工智能在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的展望

4.1 農(nóng)業(yè)智能化

AI智能機(jī)器人將取代98%的傳統(tǒng)農(nóng)民從業(yè)者：前十年，AI機(jī)器人還停留在科普階段水平。最近五年，AI機(jī)器人已經(jīng)在中國(guó)主流的工廠開始普及；自從阿發(fā)狗下贏韓國(guó)圍棋冠軍，很多媒體人開始被發(fā)表機(jī)器人高替代性的文章。未來(lái)的農(nóng)業(yè)無(wú)論是機(jī)器人擠牛奶，還是機(jī)器人栽培、嫁接都是可實(shí)現(xiàn)的，無(wú)人機(jī)的大批量、玩具化發(fā)展，農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人已經(jīng)深度滲透進(jìn)入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。

4.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高效化

我國(guó)80%以上的沙漠將被改造成綠洲：由于沙漠遠(yuǎn)離現(xiàn)代城市和工廠，沒有被污染過(guò)，是種植有機(jī)蘋果、石榴、大棗、葡萄、哈密瓜等水果最佳的理想地，光照時(shí)間長(zhǎng)、晝夜溫差大。未來(lái)隨著青藏高原水源引入新疆、內(nèi)蒙的沙漠將會(huì)成為富饒綠洲。

4.3 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)流通多樣化

依靠現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域內(nèi)的5G網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，全世界的農(nóng)業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)無(wú)障礙的溝通交流，在世界的各個(gè)角落都可以實(shí)時(shí)查詢需要的數(shù)據(jù)。

5 結(jié)論

人工智能技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，以后必是一個(gè)大的發(fā)展趨勢(shì)。在不均衡的矛盾下，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的智能化應(yīng)用，必將不僅僅只是用在一系列種植程序上。就目前而言，人工智能技術(shù)還未在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域達(dá)到大規(guī)模應(yīng)用，不過(guò)我們相信，在不久的將來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，它在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用，將最終實(shí)現(xiàn)。