农业是国民经济的基础，是经济社会发展中的头等大事。改革开放以来我国农业发展水平大幅提高，但同时也面临着诸如土地资源紧缺、农业产业化程度低、农产品质量安全形势严峻、农业生态环境遭到破坏等问题。如何在资源紧缺的同时稳步提高农业发展水平，实现农业可持续发展，成为我国经济社会发展中面临的重大命题。

在这种局面下，大规模的创新和技术变革将是解决农业问题并推动农业走向现代化的有效途径。当前，如何通过人工智能技术提高生产力，已经成为农业领域的研究与应用热点。

一、技术加持下的智能农业

传统农业技术手段会造成水资源浪费、农药使用过度等问题，不仅成本高、效益低，产品质量得不到有效保障，还会造成土壤和环境污染。在人工智能技术的加持下，农民将能够实现精准播种、合理水肥灌溉，进而实现农业生产低耗高效、农产品优质高产。

提供科学指导。运用人工智能技术进行分析和评估，能给农民开展生产前准备工作作出科学指导，实现土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析、种子品质鉴定等功能，对土壤、水源、种子等生产要素进行科学合理配置，有力保障后续农业生产工作的顺利开展。

提高生产效率。在农业产中阶段使用人工智能技术，能帮助农民更科学地种植农作物以及对农田进行更合理的管理，有效提高农作物产量及农业生产效率。推动农业生产向机械化、自动化、规范化转型，加速农业现代化进程。

实现农产品智能分拣。将机器视觉识别技术运用到农产品分选机械中，可对农产品外观品质进行自动识别检验及分级，其检验识别率远高于人类视觉，具有速度快、信息量大、功能多的特点，可一次完成多项指标检测。

二、人工智能在农业领域的应用现状

当前，人工智能技术正在成为改变农业生产方式、推进农业供给侧改革的强劲动力，在多种农业场景得到广泛应用。例如，耕作、播种和采摘等智能机器人，土壤分析、种子分析、病虫害分析等智能识别系统，以及禽畜智能穿戴产品等。这些应用的广泛运用能有效提升农业产出及效率，同时减少农药和化肥的使用。

土壤成分及肥力分析。土壤成分及肥力分析是农业产前阶段最重要的工作之一，也是实现定量施肥、宜栽作物选择、经济效益分析等工作的重要前提。借助非侵入性的探地雷达成像技术对土壤进行探测，然后利用人工智能技术对土壤情况进行分析，可在土壤特征与宜栽作物品种间建立关联模型。

例如，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，通过智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。

灌溉用水供求分析。基于人工智能技术的智能灌溉控制系统，集专家系统技术、自动控制技术、通讯技术、传感器技术等高新技术于一体，可以实时监测土壤墒情，根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，对灌溉用水供求量进行分析，选择最佳灌溉规划策略。

种子品质鉴定。作为农业生产中最重要的生产资料之一，种子的质量直接关系到农作物产量和生产效益。利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对作物种子的种类、纯度和安全性进行检测，能有效控制和提高农产品质量。

农业专家系统。农业专家系统则是一种拥有大量农业领域相当数量的专家级知识和经验，可以模拟农业专家的思维，解决农业领域问题的智能计算机程序系统。农业专家系统可以对农业生产领域进行数据分析，及时获得农业生产各阶段可能遇到的问题的解决方法。

动植物健康监测。比如，Connecterra是一家荷兰的农业科技公司，主要研发和生产用于奶牛身上的电子可穿戴设备。这些设备内置多个传感器，配套的分析软件则融入了机器学习技术，软硬件配合共同实时监测牲畜的健康情况。通过可穿戴感应器学习奶牛的行为模式，奶农还能更早注意到可能出现的问题，比如奶牛的跛足或者消化不良等情况，并获得建议。在这些信息的帮助下，Connecterra客户农场的乳制品产量得到了30%的提升。

播种、耕作、采收等智能机器人。人工智能技术广泛应用到农业生产中的播种、耕作、采摘等多种场景，极大地革新了农业生产方式，提高了生产效率。美国Aboundant Robotics公司开发了一款苹果采摘机器人，其通过摄像装置获取果树的照片，采用双目立体视觉、图片识别等技术对果实进行定位并判断其成熟度，确定适合采摘的果实，然后运用机器人精准操控技术对果实进行无损采摘，采摘速度高达一秒一个。

杂草控制。依托出色的传感器技术和图像识别功能，Blue River Technology公司开发了一款名为See＆Spray的机器人，用以帮助控制 棉花地的杂草。它依靠计算机视觉和机器学习判断面前的是作物还是杂草，即使目标只有邮票大小，它也能准确识别。一旦确定那不是作物，机器人会控制喷嘴对准喷洒，避免对棉花造成腐蚀。

精准喷洒和喷雾喷嘴可以帮助防止杂草对除草剂产生抗药性，并且能减少高达90%的除草剂使用量。这不但提高了除草效率，帮助农民稳定收入，也因减少化学品的使用量，保护了作物和环境。

智能温室系统。在西方发达国家智能温室系统已得到广泛深度应用。例如，目前荷兰约有85%的温室通过计算机进行环境调控，德国已把3S技术（地理信息系统GIS、全球定位系统GPS、遥感技术RS）成功运用到温室控制与管理中。

通过在温室安装的各类传感器，可实时监测土壤水分、土壤湿度、空气湿度、空气温度、光照强度、植物养分含量等数据，并通过人工智能系统对这些采集的数据进行分析处理，模拟出最适合温室内农作物生长的环境，进而对供水系统、加热装置、加湿装置、除虫装置、卷帘装备、遮阴设备、施肥系统等进行远程自动化控制，从而改善温室内部农作物生长环境，达到调节生长周期、改善产品质量、降低生产成本、提高经济效益等目的。