人工智能解决农业面临的世纪挑战农业领域面临的挑战对人类来说比其他领域更为重要。如今世界人口总数为72亿，其中有7.8亿人面临着饥饿威胁，到2050年，全球人口将要到达90亿，这意味着我们生产的粮食热量需要增长60%。如果思量作为肉类泉源的家畜消耗的粮食，那么这一增长率将到达103%。而于此同时，我们又面临着石油农业所依靠的能源危机，面临着化肥农药过分使用造成的土壤和情况的破坏以及对人类康健的威胁。
那么，如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可连续生长呢？人工智能就是解决的方法之一。人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪出就已经开始，这其中既有耕作、播种和采摘等智能机械人，也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，另有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿着产物。这些应用正在资助我们提高产出、提高效率，同时淘汰农药和化肥的使用。
智能图像识别以前我们在野外看到一个不认识的花卉要查阅资料才气知道是什么花卉，可如今我们可以通过种种识图软件对着花卉照相扫描一下就知道了，这就是电脑图像识别技术。如今借助机械学习和深度学习，智能图像识别准确率越来越高，而应用也远远不止这些。PlantVillage（美国）和Plantix（德国）是两款智能植物识别App，他们能做的不仅仅是帮你识别你不认识的农作物，他们能够帮农户智能识别农作物的种种病虫害。农户把患有病虫害农作物的照片上传，App就会识别出农作物犯了那种病虫害，而且可以给出相应的处置惩罚方案。
除了人工智能给出的处置惩罚方案，App上另有用户和专家交流的社区，可以针对相应的病虫害举行讨论交流。卫星云图学习，种地不看天，看手机传统农药田间治理看天看地看作物，而如今农民也要成为看手机的低头族了。通过对卫星拍摄图片，航拍图片以及农田间其他设备拍摄的照片举行智能识别和分析，人工智能的能够准确的预报天气，气候灾害，识别土壤肥力，庄家的康健状况等等。好比美国的Descartes Labs公司收集了海量农业相关的卫星图像数据，他们对天气的预测比美国农业部的还要精准。
Descartes Labs通过人工智能和深度学习，去分析这些图像信息，寻找其跟农作物生长之间的关系，能对农作物的产量做出精准预测，他预测的玉米产量比以往的预测准确率横跨99%。左：InterlinAir识别田间的杂草，右：给出农田的营养建议牛脸识别，智能穿着人工智能还可以用在禽畜的养殖业，好比在养牛行业。大家知道吗？牛其实不愿意看到人类的，他们会视人类为捕食者，因此养牛场的事情人员会给牛群带来紧张情绪。那么我们就把农场的治理交给人工智能吧。
人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和康健状况举行分析，然后资助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。来自加拿大的Cainthus机械视觉公司正在做这样的事情。除了摄像装置对牛举行“牛脸”识别，还可以配合上可穿着的智能设备，这会让农场主更好的治理农场。
荷兰的Connecterra是一家动物智能穿着技术公司。通过带在奶牛脖子上的智能传感器，联合牧场上的牢固探测器配合收集数据。这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机械学习让这些海量的原始数据酿成直观的图表和信息发送到客户那里。
这些信息包罗奶牛的康健分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。Connecterra大大节约了奶农的事情时间，提高了事情效率，特别是对有机农场更有资助，因为他们可以很容易的相识放养时间、位置和吃草的时间。让物联网更有价值除了智能穿着另有更多的农业物联网设施，好比田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等等。
这些设施能够为农业治理提供海量的实时数据，那么如何把这些海量的数据实时的酿成有价值的信息，就是人工智能要做的事情。这些数据被实时传送到云服务器上，差别类型的农业服务公司会凭据差别的农业状况设置自己的算法，然后通过机械学习和深度学习把这些数据酿成对农户有意义的信息，好比那里虫害超标，那里需要浇灌等等。人工智能还可以通过算法给出种种最优化的方案，好比凭据土壤情况状况，联合市场行情预测，从而给出今年该地适合种玉米还是大豆。
未来的挑战和机缘人工智能在农业领域的应用才刚刚开始，面临的挑战比其他任何行业都要大，因为农业涉及的不行知因素太多了！地理位置、周围情况、气候水土、病虫害、生物多样性、庞大的微生物情况等等，这些因素都在影响着农作生产。你在一个特定情况中测试乐成的算法，换一个情况未必就有用了。我们现阶段看到的一些人工智能乐成应用的例子多数是在特定的地理情况或者特定的种植养殖模式。当外界情况变换后，如何挑战算法和模型是这些人工智能公司面临的挑战，这需要来自行业间以及农学家之间更多的协作。
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