摘要：在國(guó)家全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的大背景下，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供了轉(zhuǎn)型升級(jí)思路，其中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是人工智能的重要分支領(lǐng)域，可以幫助提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)決策及預(yù)測(cè)能力。本文綜合研究了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域融合應(yīng)用的基本態(tài)勢(shì)，分析了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在福建省農(nóng)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用方向，并提出了與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域融合面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展路徑。以福建省為例，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低勞動(dòng)力成本，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型升級(jí)。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展還存在一些問題和挑戰(zhàn)，如技術(shù)瓶頸、數(shù)據(jù)薄弱、成本高昂、適應(yīng)性差等。因此，需要加強(qiáng)科研和技術(shù)創(chuàng)新，提高機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的適應(yīng)性，推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的示范應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；人工智能；數(shù)字農(nóng)業(yè)；示范應(yīng)用

引言

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，農(nóng)業(yè)豐則基礎(chǔ)強(qiáng)，農(nóng)民富則國(guó)家盛。隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)面臨著越來越多的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)已經(jīng)無法滿足市場(chǎng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品健康、安全、品質(zhì)的要求，在國(guó)家全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的大背景下，對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展也提出了更高的要求。由此，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展與融合應(yīng)用為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療、電信、金融、交通、市場(chǎng)營(yíng)銷等許多領(lǐng)域取得了顯著的成果，其通過復(fù)雜的算法讓機(jī)器能夠從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和尋找隱藏的規(guī)律[1]。針對(duì)福建省的優(yōu)勢(shì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)決策及預(yù)測(cè)能力，如水稻作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估和產(chǎn)量預(yù)測(cè)、大棚種植水肥智能灌溉、茶樹病蟲害智能識(shí)別、食用菌工廠化智能栽培等，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了更高效、更精準(zhǔn)和更可持續(xù)的解決方案。本文主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與農(nóng)業(yè)融合應(yīng)用的基本態(tài)勢(shì)，介紹福建省當(dāng)前應(yīng)用的四大方向，并針對(duì)面臨的挑戰(zhàn)提出了應(yīng)用的發(fā)展路徑。

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與農(nóng)業(yè)融合應(yīng)用的基本態(tài)勢(shì)

農(nóng)業(yè)不僅是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，更是社會(huì)穩(wěn)定和人民生活的基礎(chǔ)保障。數(shù)字化浪潮的到來，為農(nóng)業(yè)邁向數(shù)字化、智能化帶來了機(jī)遇。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有別于其他行業(yè)，具有明顯的“看天吃飯”屬性，使農(nóng)民在面對(duì)氣候變化時(shí)面臨較大的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。近幾年，人工智能的發(fā)展和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)耕、種、管、收等環(huán)節(jié)逐步實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理水平取得了質(zhì)的飛躍。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用基本態(tài)勢(shì)可以體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先，傳統(tǒng)的“小農(nóng)經(jīng)濟(jì)”與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用不匹配，針對(duì)集約化程度較高的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)管理，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以發(fā)揮作用；其次，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸在設(shè)施農(nóng)業(yè)中進(jìn)行試點(diǎn)，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模越大，智能化程度愈發(fā)完善[2]；最后，植保無人機(jī)、畜禽智能穿戴設(shè)備、采摘機(jī)器人等在數(shù)字農(nóng)業(yè)場(chǎng)景中不斷優(yōu)化，提升機(jī)器決策能力[3]，實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)的資源投入，并使企業(yè)實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)增量的目標(biāo)，助力現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在福建省農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的四大應(yīng)用方向

2.1 水稻作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估和產(chǎn)量預(yù)測(cè)

福建省人多地少，以稻米為主食，水稻豐歉對(duì)福建省糧食安全保障有著重大影響，水稻作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估和產(chǎn)量預(yù)測(cè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的環(huán)節(jié)。水稻的生長(zhǎng)環(huán)境受氣候、土壤、水分、光照等多種因素的影響，通過科學(xué)的評(píng)估方法和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型，可以幫助農(nóng)民更好地掌握水稻的生長(zhǎng)狀況和產(chǎn)量趨勢(shì)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

水稻作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估需要對(duì)水稻的株高、葉片數(shù)等進(jìn)行測(cè)量和記錄，這些指標(biāo)反映了水稻的生長(zhǎng)速度和健康狀況，對(duì)于判斷是否缺水、缺肥或受到病蟲害侵襲具有重要意義。同時(shí)，產(chǎn)量預(yù)測(cè)是水稻種植中的關(guān)鍵步驟，通過對(duì)歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合當(dāng)前的生長(zhǎng)情況進(jìn)行模型建立和預(yù)測(cè)，可以為農(nóng)民提供合理的種植方案和決策參考。此外，還可以通過收集氣象數(shù)據(jù)，對(duì)水稻不同生長(zhǎng)階段的氣溫、降水情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，依托機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域、不同品種水稻產(chǎn)量變化趨勢(shì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

2.2 大棚種植水肥智能灌溉

近年來，福建省高度重視設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展，持續(xù)加大設(shè)施農(nóng)業(yè)溫室大棚政策支持力度，推動(dòng)設(shè)施農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。對(duì)于大棚種植而言，農(nóng)作物的灌溉是至關(guān)重要的，精準(zhǔn)灌溉是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。根據(jù)實(shí)際的農(nóng)作物品種數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)，可利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立不同環(huán)境下的農(nóng)作物灌溉模型。

通過分析農(nóng)作物的生長(zhǎng)需求、土壤濕度和環(huán)境條件等因素，能夠自動(dòng)調(diào)節(jié)水肥灌溉設(shè)備運(yùn)行策略，避免因農(nóng)民主觀判斷導(dǎo)致灌溉隨意性強(qiáng)，造成水肥浪費(fèi)或者不足[4]。在實(shí)際應(yīng)用中，模型可以通過不斷積累的數(shù)據(jù)和反饋信息持續(xù)優(yōu)化自身的性能，使灌溉策略更加精準(zhǔn)和有效，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田水資源的全面監(jiān)控和管理，在避免資源浪費(fèi)的前提下，增加農(nóng)作物的產(chǎn)量[5]。

2.3 重點(diǎn)茶產(chǎn)區(qū)茶樹病蟲害智能識(shí)別

福建是我國(guó)茶葉的主產(chǎn)區(qū)，具有1000多年的產(chǎn)茶歷史，茶產(chǎn)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)值已超過1500億元，茶類品種豐富，包含武夷巖茶、安溪鐵觀音、福鼎白茶、福州茉莉花茶等[6]。在傳統(tǒng)茶園管理過程中，遇到病蟲害侵入時(shí)，可能使用農(nóng)藥進(jìn)行植保來保障茶葉經(jīng)濟(jì)效益，但是危害了公眾健康。按照“統(tǒng)籌做好茶文化、茶產(chǎn)業(yè)、茶科技”要求，福建省近幾年大力推進(jìn)茶葉全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化、智能化改造。為此，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行茶樹病蟲害智能識(shí)別顯得尤為重要，通過精準(zhǔn)分析茶樹病蟲害的癥狀及趨勢(shì)，更好地了解茶樹的生長(zhǎng)狀況和病蟲害發(fā)生原因，制定科學(xué)合理的預(yù)防措施，確保茶葉產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

具體來說，為了能夠精確地識(shí)別茶樹病蟲害問題，需要建立一個(gè)全面的病蟲害數(shù)據(jù)庫(kù)，包含各種常見的病害和蟲害的信息以及特征圖像，如茶炭疽病、茶尺蠖、小綠葉蟬等[7]，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的圖像識(shí)別和特定算法，識(shí)別出茶樹葉片上的病斑和蟲情信息，然后根據(jù)病蟲害數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)分類，并通過新的標(biāo)簽完善現(xiàn)有的分類數(shù)據(jù)庫(kù)[8-9]，通過機(jī)器學(xué)習(xí)決策，提供量身定制的防治方案，減少農(nóng)藥、化肥的使用量，保障茶葉質(zhì)量安全。

2.4 食用菌工廠化智能栽培

食用菌產(chǎn)業(yè)是福建省優(yōu)勢(shì)特色產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)量、產(chǎn)值每年持續(xù)增長(zhǎng)，位居全國(guó)前列。福建省擁有銀耳、海鮮菇、秀珍菇、雙孢蘑菇、杏鮑菇等優(yōu)勢(shì)品種，并大力發(fā)展繡球菌、靈芝、竹蓀、白背毛木耳等特色品種。但是，福建省食用菌產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)布局、現(xiàn)代設(shè)施裝備水平、生產(chǎn)栽培技術(shù)模式等方面仍存在短板。近幾年，福建省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳鼓勵(lì)食用菌企業(yè)積極提高生產(chǎn)設(shè)施化工廠化水平，針對(duì)食用菌工廠化生產(chǎn)中滅菌、冷卻、接種、培養(yǎng)、出菇等不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化管理的需求，實(shí)現(xiàn)溫度、濕度、光照度、二氧化碳濃度等環(huán)境因子智能監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)加濕、制冷、通風(fēng)、光照等環(huán)境因子控制設(shè)備的遠(yuǎn)程智能調(diào)控。同時(shí)，推動(dòng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的菌菇生長(zhǎng)模型應(yīng)用，強(qiáng)化關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)監(jiān)控監(jiān)測(cè)、智能調(diào)節(jié)和預(yù)測(cè)預(yù)警等功能，實(shí)現(xiàn)食用菌工廠化生產(chǎn)的全程標(biāo)準(zhǔn)化、智能化管理。

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域深度融合面臨多重挑戰(zhàn)

3.1 農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)響應(yīng)和海量歷史數(shù)據(jù)積累有較高要求，但是農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施相較于城市地區(qū)顯得相對(duì)薄弱。這主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一方面，農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率相對(duì)較低，許多農(nóng)村地區(qū)仍然沒有實(shí)現(xiàn)全面覆蓋，尤其是在福建省一些偏遠(yuǎn)的山區(qū)和丘陵地帶，網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不穩(wěn)定，甚至無法接入互聯(lián)網(wǎng)；另一方面，農(nóng)村地區(qū)的寬帶速度普遍較慢，4G、5G等高速網(wǎng)絡(luò)在福建省農(nóng)村地區(qū)尚未完全普及，農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)化水平還有待提升。

3.2 技術(shù)不穩(wěn)定性與不成熟性

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用需要多種技術(shù)支持，如圖像識(shí)別、人工智能、傳感器技術(shù)、智能控制技術(shù)等，同時(shí)還要收集海量的行業(yè)數(shù)據(jù)作為算法模型訓(xùn)練支撐。由于農(nóng)業(yè)場(chǎng)景較為復(fù)雜，目前部分技術(shù)仍存在不穩(wěn)定性和不成熟性，其發(fā)展仍處于初級(jí)階段，尚未形成成熟的技術(shù)體系和標(biāo)準(zhǔn)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用所依賴的智能化設(shè)備在性能和穩(wěn)定性上需要進(jìn)一步提升和完善[10]。由于技術(shù)的不穩(wěn)定性，可能會(huì)引發(fā)農(nóng)民對(duì)新技術(shù)的恐懼和抵觸，阻礙了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用和推廣。

3.3 農(nóng)民應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的意愿和能力不夠

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用需要農(nóng)民具備一定的計(jì)算機(jī)操作能力，這對(duì)于技術(shù)的普及和應(yīng)用有一定難度。一方面，農(nóng)業(yè)智能化應(yīng)用操作方式與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)設(shè)備差別較大，農(nóng)民對(duì)智能化應(yīng)用的操作能力不足，“不會(huì)用”阻礙了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)應(yīng)用發(fā)展；另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融合智能裝備提供的數(shù)據(jù)決策出現(xiàn)與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)有較大偏差時(shí)，可能出現(xiàn)農(nóng)民不相信數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的，導(dǎo)致“不敢用”現(xiàn)象較為普遍。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展路徑

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)于我國(guó)實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有深遠(yuǎn)的影響。然而，目前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于初級(jí)階段，農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)面臨著許多問題和挑戰(zhàn)。因此，政府需要從多個(gè)方面進(jìn)行努力，包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、核心技術(shù)研發(fā)、經(jīng)營(yíng)主體培育、示范應(yīng)用推廣、行業(yè)數(shù)據(jù)積累、網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)等，以全面推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度融合，并積極探索數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新路徑。

4.1 全面夯實(shí)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施

5G時(shí)代的來臨，意味著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)會(huì)有更廣闊的發(fā)展空間。但是，在福建省的偏遠(yuǎn)山區(qū)和茶園，網(wǎng)絡(luò)依然是瓶頸，5G網(wǎng)絡(luò)、寬帶網(wǎng)絡(luò)等無法覆蓋所有農(nóng)村，制約著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的落地。因此，相關(guān)政府需要加大農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施投資力度，繼續(xù)降低通信資費(fèi)成本，提高農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)接入的覆蓋率和質(zhì)量。同時(shí)，還要加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)和管理，確保其穩(wěn)定運(yùn)行，為部署機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相關(guān)應(yīng)用，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析決策奠定良好基礎(chǔ)。

4.2 加快提升核心技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新能力

當(dāng)前農(nóng)業(yè)專用智能應(yīng)用種類相對(duì)較少，穩(wěn)定性、使用壽命及可靠性差，諸多技術(shù)瓶頸嚴(yán)重制約著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。一方面，需要對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域傳感器、芯片等零部件以及農(nóng)業(yè)無人機(jī)、智能機(jī)器人等研發(fā)和應(yīng)用給予更多的支持；另一方面，應(yīng)著重培養(yǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的解決方案提供商，這些提供商能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行融合，提出優(yōu)秀的解決方案，從而推動(dòng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。

4.3 培育壯大新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體

以家庭農(nóng)場(chǎng)、專業(yè)合作社等為代表的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體已經(jīng)成為福建省鄉(xiāng)村振興的主力軍，也成為推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與農(nóng)業(yè)融合應(yīng)用的排頭兵。為促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，需要大力培育和壯大新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步，支撐數(shù)字農(nóng)業(yè)應(yīng)用推廣，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。

4.4 加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用示范

發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用示范，有助于解決現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)發(fā)展粗放等問題，但目前福建省融合應(yīng)用案例主要處于試點(diǎn)和示范階段，融合模式仍需優(yōu)化完善，應(yīng)用范圍也有待逐步擴(kuò)大。因此，針對(duì)如何讓產(chǎn)業(yè)振興帶動(dòng)鄉(xiāng)村振興、現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展、特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等課題，積極開展融合深度學(xué)習(xí)、圖像和視覺識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等應(yīng)用示范，是探索機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域融合應(yīng)用的有效途徑。

結(jié)語(yǔ)

總而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)的不同領(lǐng)域和環(huán)節(jié)都涌現(xiàn)出一些融合應(yīng)用的典型場(chǎng)景，為促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了新思路。本文總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的融合應(yīng)用態(tài)勢(shì)，以福建省為例，闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在水稻作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估和產(chǎn)量預(yù)測(cè)、大棚種植水肥智能灌溉、茶樹病蟲害智能識(shí)別、食用菌工廠化智能栽培等方向的應(yīng)用現(xiàn)狀。目前，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還是起步階段，未來需要行業(yè)專家及研究學(xué)者不斷探索。

參考文獻(xiàn)：

[1]孟河杉.機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中的商業(yè)應(yīng)用[J].數(shù)碼設(shè)計(jì)，2021（1）：148.

[2]蔣舒芹，牛慧敏.大數(shù)據(jù)背景下人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J].山西農(nóng)經(jīng)，2019（19）：77-78.

[3]王瑜，鄭子輝.人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方向及發(fā)展路徑[J].信息通信技術(shù)與政策，2019（6）：29-31.

[4]毛林，王坤，成維莉.人工智能技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息，2018（5）：14-18.

[5]劉雙印，黃建德，黃子濤，等.農(nóng)業(yè)人工智能的現(xiàn)狀與應(yīng)用綜述[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備，2019，40（6）：7-13.

[6]馮廷佺，唐輝.新時(shí)代 新業(yè)態(tài) 新茶夢(mèng)——福建茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展三大關(guān)鍵詞[J].福建茶葉，2020，42（11）：3-5.

[7]王鳳娟.人工智能（AI）技術(shù)在果蔬等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景[J].煙臺(tái)果樹， 2019（1）：7-8.

[8]劉萍.互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的融合研究[J].山西農(nóng)經(jīng)，2019（8）：76.

[9]李莉杰.人工智能在我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用研究綜述[J].現(xiàn)代信息科技，2019， 3（5）：177-178.

[10]熊征，孟祥寶，汪洋，等.國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)人工智能典型應(yīng)用案例及啟示[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備，2021，42（5）：8-16.

作者簡(jiǎn)介：巫利榮，本科，研究方向：政務(wù)信息化、云計(jì)算、通信網(wǎng)絡(luò)、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能。