走向更聪明，更好的农业劳动

Yushu Technology最近宣布，它将在智能农业领域应用四足的GO2机器人； Shaanxi轻松使用了该国冬季机器人的第一个日期；中国科学院遗传学和发育生物学研究所开发了世界上第一个智能分娩，可以自动培养混合授粉...对人工农业情报应用的最新探索引起了人们的关注。国务院发布的“人工智能 +“行动”的深刻实施意见最近提议加速数字和智能农业的转型和升级。加快人工智能系统的转变，并支持在种植和繁殖等农业领域的明智应用。加强应用程序是管理农业生产，避免风险和其他领域的人工智能农民提高了劳动力和运营能力。人工智能在农业领域的应用如何？如何促进数字农业的转型和升级？记者采访了相关的业务实体和专家。明智的农业的快速发展。在Anhui农业填海集团的数字农业管理平台展示中心的大屏幕上，人们将看到两架巡逻无人机的现场，独立于Anhui Huaiaiyuan县Longkang Farm的10,000 MU稻田飞行。通过低高度的多光谱无人机传播，AI可以自动识别Mnot杂草，疼痛和有害生物状况，从而返回农作物的生长，再加上Ar Hawkeye视频监视。工作人员说，朗冈农场去年介绍了稻米行业集群的智能项目，并从昆虫探测站，孢子提取仪器，昆虫灯等中收集了数据。生气，农业技术使用无人机“准确杀死”，这可以节省10％至20％的农药成本。聪明的农业发展迅速。目前，我国家的一般农业传感器通常是在室内制造的。 Beidou导航技术用于农业，管理，收获和其他方面。农业远程技术被广泛用于监测农业状况和生产估计。农业无人机技术已达到国际高级水平，并用于害虫信息和控制收集。准确的受精，智能灌溉和准确的药物应用被广泛用于大规模劳动力。越来越多的商业生物依靠人工智能来赋予农业能力，以实现明智的理解，明智的决策和明智的劳动过程控制。农业部农村经济研究中心可持续发展研究办公室主任Liu Jingjing雷和农村事务说，目前，人工智能在农业领域中应用的有效性主要在两个方面出现：首先，这是自动的传统农药，收获，播种，播种和其他依赖力量的活动-tao可能由AI，机器人或自动化技术完成。第二个是根据IoT数据降低成本并提高效率。通过传感器来收集气候，土壤，害虫和疾病的数据，人工智能可以帮助农民做出准确的决策并优化受精，灌溉和产量管理。 Nanjing农业大学副校长Zhu Yan表示，去年发表的“国家智能农业行动计划（2024-2028）”建议组织和实施智能农业的三项重大行动和八项重大行动。毫无疑问，它为促进智能农业的促进而注入了强烈的动力，并促进了Arti的全面发展典型的政策，典型的驱动，技术驱动器，由服务驱动，并由服务驱动，在农业领域的典型情报。通过“数据 +模型 +方案”的基本基础，农场将是一个传感器，“全面的智能机构”由物联网，大型模型和机器人等要素组成，使农业能够使农业具有智能，绿色和大型，并支持国家粮食安全保证，并发展了新的农业生产力。真正的挑战需要打破。 “国家智能农业行动计划（2024-2028）”表明，在建设公共服务能力中，我们将加速建立公共服务产品，例如国家农业和农田的大数据，“农业地图”，土地的“地图”，土地的土地使用以及Algorithm的主要模型；在工业布局中，我们将尝试促进基本农作物的大型产量，种植许多智能领域，明智的牧场和智能渔业的渔业，并促进整个工业链的数字化转型；在示范和驾驶中，我们将支持智格领导审判，探索和促进未来的应用程序场景，例如“ Fuxi Farm”。 “人工智能和农业的结合标志着在传统的农业和技术人工智能领域中关键联系的一体化和选择。” Liu Jingjing说，这一过程是农民在运营模型中积累的长期经验和知识的重要变化，因此实践经验也可以从中受益。通过对数据，评估和决策以及独立实施能力的强烈认识，人工智能在促进农业的现代化方面表现出巨大的潜力。尽管技术人工智能在农业领域具有巨大的潜力，但它仍然面临生活中的一些挑战。刘明金相信就数据提取和共享而言，存在一些问题，例如农业数据的传播，各种标准以及不完整的数据提取和共享机制，这限制了模型培训和应用；在成本和基础设施方面，技术应用的成本仍然很高，并且在农村缺乏网络和计算资源的领域，这限制了技术促进；在接收农民方面，一些农民对人工智能技术缺乏了解，并且需要加强培训和进步；在道德和隐私方面，Apikasthose人工智能技术涉及数据隐私和算法公平等问题，需要概述相关标准。记者发现，人工智能在农业领域的发展比在工业领域更加困难。评估了这些因素。首先，农业是一个非标准的环境这是一个活体。相关的研究与发展需要在农学，光学，传感，机械，算法等领域的专家合作。其次，农业福利的比较通常低于第二和第三级行业。农民和新的农业经营者应计算输入和产出帐户。他们的要求是“该技术不必很高，但是成本应该尽可能多地更加笨拙。”第三，由于复杂且不断变化的农业环境，某些产品将被爆炸和瘦而使用，并且使用的实际影响是不愉快的。这些因素限制了农业领域人工智能的进一步发展。可以充分证明谷物和油谷和重要的农产品的重要农产品，提高产量和效率。信息中心主任将达到32％以上的王小农业和农村事务部认为，重点应该放在数据上，并解决明智的农业发展中最薄弱的联系。将应用程序场景作为驱动力，加速了用于空间和土地的集成数据收集系统的构建，并为模型培训提供了大量的“数据供稿”。捆绑包是数据收集最重要的渠道之一，Internet Internet事务已建立并改善了整个农业产业链的数据资源系统，以确保每个主要节点中的明智决策都得到数据的支持。促进公开共享，开发和使用公共数据资源，促进整合机制的开发，尚未共享和使用不同类型的数据，让农民成为数据收集的主要机构，并让数据收集成为农民增加收入的新渠道。朱扬相信农民目前，AI技术水平较低，缺乏高质量的AI农业才能已成为限制智能农业发展的主要瓶颈。我们必须建立一个完整的人才培训系统，促进跨学科的融合和转变，开发由学校和企业合作建立的实习技能平台，鼓励大学进行大学研究合作，继续刺激AI+农业人才的热情和创造力，在全球竞争中获得领先地位，并在全球竞争中获得领先地位，并促进农业制造，并促进了smarter的未来和更好的未来。南京邮政与电信大学数字经济研究所主任杨Guozhang建议促进技术变革和创新应用。一方面，鼓励定制解决方案。鼓励科学机构与农业企业合作，共同合作CT技术研究和开发的试点项目。建立一个技术变革基金，以支持科学研究结果的商业化并加速创新生产力结果的变化。另一方面，打开生产，教育，研究和应用的链。通过查看错误的农民分散操作的质量，已经开发了定制，模块化和有效的AI解决方案。通过“ AI作为服务”模型，捕获小农民技术的成本降低了。在最前沿，该行业认为，农业领域的人工智能的发展将显示以下趋势：首先，人工智能技术被深入融合到切割技术，例如物联网，大数据，大数据和区块链，以产生完整的农业智能生态系统，以及基本的农业农业农业工作，并改善了农业农业和农业农业的农业工具，农业工作。其次，开发了较低的成本和简单的手术解决方案，从而大大降低了技术应用的阈值，并允许中小型农民享受智力带来的舒适感。同样，技术艺术人工智能朝着自定义方向发展，根据不同地区，不同农作物和不同农民的个性化需求提供准确，智能的服务。 （本文的来源：Sun -Sun -Sun记者：Qiao Jinligang） 编辑：妮·尤（Nie Yue）