农业+人工智能『混搭』出农业新趋势

与卫星相关的人工智能机器学习算法来预测天气，分析农作物的永续性；田间的智能工业机器人承包了播种、除草、采收、分拣等繁重的农事劳动；基于人工智能的智能手机应用可以实时告诉农业人员阳光、水分、肥料、病虫害正在对农作物产生影响……这些已经不再是一种美好的想象，人工智能在农业上的应用场景已经逐步实现。

积极引导人工智能进军农业领域

一般定义人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

习近平总书记强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段。人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界，成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇。人工智能与传统实体经济融合发展是经济转型升级和创新发展的重要途径。

2017年7月8日，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确指出，人工智能下一步发展将在各个领域得到融合应用，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元的战略目标。而智能农业作为规划的重点项目之一，未来将研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络。建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。

在我国加快实施创新驱动发展战略和农业供给侧结构性改革的背景下，农业进入加快转型升级、推进一二三产业融合和培育发展新动能的新时期，发展以人工智能技术为核心的智能农业已成为我国农业创新发展的必然方向。为抓住这一重大战略机遇，以人工智能科技创新推动我国农业从机械化向信息化、智能化跨越式发展，科技部农村科技司与农村中心于2017年12月组织召开了人工智能与智能农业创新发展研讨会，进一步明确了我国农业产业与人工智能融合发展的战略框架与思路，为国家创新驱动发展战略和相关科技计划的决策部署提供了重要参考。

在国家大力发展人工智能同时，各地方政府也不断出台扶持政策，在支持人工智能发展，加强人工智能在农业领域示范应用。如，上海市政府与国家发展与改革委员会、科技部等共同主办2018世界人工智能大会，在会议期间推出加快推进人工智能高质量发展的22条具体措施；北京发布《北京市加快科技创新培育人工智能产业的指导意见》；山东省人工智能产业联盟正式成立……

人工智能正在改变农业

早在20世纪初，农业领域引用人工智能技术的想法就已被提出并开始探索。国际上，农业专家系统的研究始于 20 世纪70 年代末，以美国最为先进和成熟。1978 年，美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统是世界上应用最早的专家系统。我国人工智能的发展在农业领域也取得了重大进步。我国的农业专家系统开发始于 20世纪 80 年代，1983 年开始研制并建成了第一个专家系统“砂姜黑土小麦施肥专家查询系统”。

最初，人工智能技术应用于耕作、播种、栽培等方面的专家系统；随着物联网和智能控制技术的应用，出现了采摘智能机器人、智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，以及在养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。这些技术的应用不仅提高产出、提高效率，同时减少农药和化肥的使用。农业数字化积累的海量关键数据成为人工智能与农业结合的学习基础，随着大数据时代的到来，农业AI发展也迎来新机遇，成为产业升级和变革的新引擎。

中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江表示，目前面向我国农业重大需求和世界智能农业科技的前沿，应积极推进人工智能技术与农业深度跨界融合，构建具有中国特色的智能农业技术体系、应用体系、服务体系，变革农业传统生产方式，推进农业现代化。要加快建立“信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性服务”的农业智能技术体系。

人工智能技术逐步成熟，产业应用领域不断深入，相关政策持续出台，我国农业人工智能正在快速增长，国内互联网巨头，人工智能技术、物联网技术应用前沿企业均提出或给出了助力农业产业升级的新方案。阿里在今年云栖大会上推出的阿里云ET农业大脑，主打农业资料数据化、农产品生命周期管理、智慧农事系统和全链路溯源管理；百度与雷沃重工联合，无人驾驶技术赋能农机，助力农业产业现代化升级；腾讯公司建立“AI生态鹅厂”，研发鹅脸识别，以实现精细化管理等。人工智能技术向传统产业的渗透，从对农业的深度改造，到颠覆农业的传统营销模式，再到互联网公司跨界进入农业生产领域等方方面面，使农业的产、供、销体系更加紧密结合，提高了农业的生产效率。

虽然人工智能已经开始应用于农业领域，但和其在工业、交通和医疗等领域上的成功相比，人工智能在农业上的运用略显初级，大多农场、农业设备制造商和服务提供商还未实质性推进人工智能的引入。究其原因，一是农业领域的数据获取相较其他行业更难；二是农业生产统计和量化应用困难，农业环境变化对人工智能技术和机器学习在农业上的测试、验证和推广更加困难；三是缺乏既懂农业又懂人工智能的高端复合型人才。

农业与人工智能的融合还有许多困难需要克服，但是以人工智能为核心的智能农业发展已是大势所趋。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。随着国家政策的加快落地，人工智能技术的不断发展，人工智能在农业领域的规模化应用终将实现。