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人工智能引领现代农业的未来

人工智能引领现代农业的未来1.jpg 但这仅仅是“网络农业”新领域的开始,麻省理工学院媒体实验室的首席研究科学家、开放农业集团的董事卡莱布·哈珀说。 哈珀说,这种农业有很多名字——环境控制农业、垂直农业、城市农业——仍然是一个利基市场,但发展迅速。日本,这样的“植物工厂”每周生产数十万棵生菜。 人工智能引领现代农业的未来2.png 哈珀说:“目前农业领域存在一个大问题,即缺乏公开数据、缺乏数据收集标准以及缺乏数据共享。” “因此,尽管机器学习、人工智能和先进的算法技术进展如此之快,但收集质量良好、有意义的农业数据却远远落后。我们的工具是开放源代码的,希望它们能够更快地传播,并创造共享科研的能力。” 人工智能引领现代农业的未来3.png 东北大学网络科学教授Albert-László Barabási说,这种方法为并非每个人都能接受的作物基因改造提供了一种替代方法。

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人工智能技术为农业发展带来了什么?

但同时也存在土地资源匮乏、农业产量低、农业生态环境遭到破坏等等的问题。在这一局面下,如何通过人工智能技术,稳步提升农业发展水平,成为了一大重要命题。 什么是智慧农业? 含有人工智能技术的农业,我们称为智慧农业。它是指现代科学技术与农业种植相结合,从而实现无人化、自动化、智能化管理。 智慧农业人工智能、物联网技术现代农业领域的应用,主要具有监控功能系统、监测功能系统、实时图像与视频监控功能…… 发展智慧农业有什么意义? 智慧农业利用物联网技术,可以实现智能灌溉、智能施肥与智能喷药等自动控制方式,实现农业精细化,满足作物生长需要的同时,保障资源节约又避免环境污染;实现农业高效化,各大数据让农业经营者便捷灵活地掌握天气变化数据 AI技术下的智慧农业是怎样的? 现在,人工智能农业上的应用可谓是全方位覆盖。从耕种到收获,再到病虫害防治、探测土壤、禽畜智能穿戴设备等等。它不仅能够帮助提高效率,也能实现绿色农业

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    边缘计算:通过智能农业重塑农业部门

    这项技术正在帮助通过智能农业建设农业的未来。尽管云基础设施已经发展农业领域发挥了重要作用,但边缘计算在速度和效率方面赢得了竞争。 当边缘计算应用于智能农业技术时,机会就在精准农业中。 使用边缘计算技术时,农民依靠数据来更好地控制行业并优化其运营效率,从而降低运营费用。 农业是世界上的关键产业之一,传统上与其他行业相比,推进和采用现代技术方面的速度较慢。 农业部门正在意识到人工智能、流程自动化、边缘计算、物联网等先进技术的好处。 边缘计算是一种不断发展的技术,有可能为农业部门带来变革。 因此,以下是边缘计算可以带来的一些机会: 农业机器人 自动拖拉机和机器人机器可以不需要人工干预的情况下自动运行,这可以借助边缘计算来实现。 防灾 农业物联网系统可以边缘计算的帮助下对可能的环境危害或自然灾害做出复杂的决策。遥感器可以积累和检查有关天气或环境变化的数据,以预测可能发生的灾害。

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    【应用】人工智能应用在农业的三个案例

    如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出,同时保持可持续发展?人工智能是解决方法之一,其展示出巨大的应用潜力。 ? 一、土壤、病虫害探测等智能识别系统 人工智能农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。 产量预测领域,美国Descartes Labs公司通过人工智能和深度学习技术,利用大量与农业相关的卫星图像数据,分析其与农作物生长之间的关系,从而对农作物的产量做出精准预测。 二、耕作、播种、采摘等智能机器人 将人工智能识别技术与智能机器人技术相结合,可广泛应用于农业中的播种、耕作、采摘等场景,极大提升农业生产效率,同时降低农药和化肥消耗。 耕作环节,美国Blue RiverTechnologies生产的Lettuce Bot农业智能机器人可以耕作过程中为沿途经过的植株拍摄照片,利用电脑图像识别和机器学习技术判断是否为杂草,或长势不好/

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    人工智能遇见农业,农民伯伯不再「粒粒皆辛苦」

    By 超神经 场景描述:农业生产上,利用机器学习,计算机视觉,混合现实等 AI 技术,打造智能化农业,能够将传统的农业生产带到更加高效的方式中来。 科技和农业科学飞速发展的近几十年里,更加科学化的提高农业各个环节的质量和效率,喂饱了六十多亿人口。 如今,人工智能逐渐介入农业生产,这次解放的将是农民的生产力。 耕作前就可以模拟出收成 目前人工智能介入农业的主要手段,就是通过机器学习等技术,将大量数据输入统计模型,能够智能化地监控和掌握农产品的培育和生长情况,从而提高生产效率和产品质量,为农业生产提供建议和帮助 科技大厂的 AI 农业之路 那些掌握了资源和技术国内大厂们,也去年纷纷开启了 AI 农业的研究,他们 AI 农业的发展上,做出了示范作用。 去年 12 月,腾讯 AI lab 的团队国际人工智能温室种植大赛(Autonomous Greenhouse Challenge),通过强化学习算法去实现智能「种黄瓜」项目,最终获得了「AI 策略」

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    人工智能遇见农业,农民伯伯不再「粒粒皆辛苦」

    By 超神经 场景描述:农业生产上,利用机器学习,计算机视觉,混合现实等 AI 技术,打造智能化农业,能够将传统的农业生产带到更加高效的方式中来。 科技和农业科学飞速发展的近几十年里,更加科学化的提高农业各个环节的质量和效率,喂饱了六十多亿人口。 ? 如今,人工智能逐渐介入农业生产,这次解放的将是农民的生产力。 耕作前就可以模拟出收成 目前人工智能介入农业的主要手段,就是通过机器学习等技术,将大量数据输入统计模型,能够智能化地监控和掌握农产品的培育和生长情况,从而提高生产效率和产品质量,为农业生产提供建议和帮助 科技大厂的 AI 农业之路 那些掌握了资源和技术国内大厂们,也去年纷纷开启了 AI 农业的研究,他们 AI 农业的发展上,做出了示范作用。 去年 12 月,腾讯 AI lab 的团队国际人工智能温室种植大赛(Autonomous Greenhouse Challenge),通过强化学习算法去实现智能「种黄瓜」项目,最终获得了「AI 策略」

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    大数据周周看:我国首个农业人工智能工程“农业大脑”正式启动,乐视云CEO吴亚洲宣布离职

    图 | 乐视云CEO吴亚洲 乐视云CEO吴亚洲宣布离职;“农业大脑”武汉启动,系我国首个农业全产业链人工智能工程;物联网整体方案供应商“艾拉物联”获6000万美元融资……以下为您奉上更多大数据热点事件 进入乐视之前,吴亚洲还曾创维、华为、腾讯、酷6等公司担任要职。 ? “农业大脑”武汉启动,系我国首个农业全产业链人工智能工程 近日消息,人工智能工程“农业大脑”日前武汉正式启动。 据悉,该工程是基于农业全产业链传感矩阵的人工智能决策体系,致力于为农业全产业链提供数据支撑。 值得一提的是,“农业大脑”也是我国首个农业全产业链人工智能工程。 ? 值得一提的是,这也是首家马来西亚提供云计算人工智能服务的国际云服务商。 ?

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    智能农业系统:让中国农业不再靠天吃饭

    我们的传统观念里,农业是个靠天、靠土地吃饭的行业。 同时,农业也是人与自然不断斗争进步的产物,中国几千年的历史上,谁能率先采用更先进的农业生产方式克服自然条件,谁就能在政权竞争中取得先一步的优势,中国几千年的古代文明历史几乎都是围绕着农业在演化变迁。 面对这种客观存在的情况,蓝琛科技依托自研的人工智能系统率先开发了智能农业应用系统。 农业、土壤、气象、地块的指标都可以量化成全新的农业大数据,通过人工智能学习来指导相关的耕作,将大大提高农业生产效率。 greenhouse-880636_640.jpg 同时国内也有很多其他的人工智能农业应用,比如阿里的人工智能淘金养猪、腾讯的人工智能生态鹅厂等。

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    物联网、大数据、人工智能——智慧农业的视频监控与数据处理

    政府《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》中指出,“发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,要推动制造业、服务业、农业等产业数字化,利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造 而智慧农业传感数据则更为多样,集传感、存储、分析、联动于一体,可实现远程检测和控制,并有多样化的报警方式。运用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术,可实现农业生产的精确管控,促进农业高质量发展。 视频融合云服务平台可支持多协议如 GB/T28181、RTSP、Ehome、HIKSDK、大华SDK等摄像机或前端采集设备的接入,将采集的农场画面实时回传到平台,经过平台的流转换,分发出不同格式的视频流地址,可供用户不同的设备终端观看 EasyCVR还支持多种方式的安全风险预警、解码上墙等功能,智慧农业的视频监控模块发挥了很大作用。 录像回放EasyCVR自身提供录像功能,支持开启和关闭对应通道的录像,支持对录像文件进行检索和回放,不受区域限制,支持录像的检索与回放,事发后,可对事故分析原因和取证提供数据支撑。

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    分布式架构农业银行的应用实践与展望

    信息系统发展到今天,单一的架构难以满足业务量、数据量不断增长和业务需求灵活多变的要求,集中式架构与分布式架构不再是泾渭分明,往往处于融合状态,如农业银行全国数据大集中工程实施以前,核心系统部署各省域中心 全国数据大集中后,农业银行核心业务系统交易成功率和业务连续性得到了进一步提升,产品创新与推广更为高效,业务量年均增长率近30%,至2016年底,日均交易量3.2亿笔左右,峰值交易量突破4.5亿笔/日, 二是我国人口基数大,随着经济的快速发展,业务量全球处于领先,许多新的问题、产品缺陷将有可能首先在我国触发。 品牌方面保持3家左右的竞争,近年来随着国产自主可控产品的日益成熟,农业银行在国产SAN、NAS存储方面应用日益广泛。 未来展望 ---- 虽然农业银行近年来分布式架构上做了一些研究和实践,但仍有许多提升空间。特别是农业银行正在建立两地三中心多活架构,以此为契机,将进一步提升分布式架构多中心的应用。

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    卡耐基梅隆大学利用人工智能、机器人等技术变革农业

    据《福布斯》网站报道,卡耐基梅隆大学的研究人员正在利用人工智能、机器人等技术变革农业。 报道表示,预计到2050年世界人口将达到97亿。中国和印度是世界上人口最多的两个国家,其人口总数都在10亿左右。 卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)机器人研究所(Robotics Institute)的研究人员相信,答案就在传感器、人工智能(AI)和机器人里。 ? 一项名为FarmView的新计划中,研究人员正在研究如何将传感器、机器人和人工智能结合起来,打造一队移动田间机器人。他们希望能借此改善植物育种以及作物管理实践。 “这反过来又加速育种过程,让育种人员能够每个种植季评估更多的植物,从而更加快速地选择所需的性状,例如产出或抗病性。”他补充道。 机器人如何变革我们熟知的农业世界?

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    农业物联网:智能农业的五种技术用途和挑战

    本文中,我们将探索农业中的物联网用例并检查它们的好处。如果你正在考虑投资智能农业或计划为农业构建物联网解决方案,那就赶紧行动起来。 ? 智能农业是什么?定义和市场规模 现代农业有很多说法。 例如,AgriTech就是指技术农业上的一般应用。 另一方面,智能农业主要用于表示物联网解决方案农业中的应用。 尽管智能农业物联网和工业物联网并不像消费者联网设备那样受欢迎,但市场仍然充满活力。 未来的几年里,为农业生产物联网产品可以让你成为一个早期的参与者,这样可以帮助你为成功。 但是,你为什么要首先考虑为农业构建物联网应用程序? 能农业的好处:物联网是如何塑造农业的 ? 可能最受欢迎的智能农业设备是气象站,它结合了各种智能农业传感器。整个领域中,他们收集来自环境的各种数据并将其发送到云。 除了列出的物联网农业用例之外,一些突出的机会包括车辆跟踪(甚至自动化)、存储管理、物流等。 ? 开发智能农业解决方案之前要考虑的事 正如我们所看到的,物联网农业中的用途是无限的。

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    分布式架构农业银行的应用实践与展望

    信息系统发展到今天,单一的架构难以满足业务量、数据量不断增长和业务需求灵活多变的要求,集中式架构与分布式架构不再是泾渭分明,往往处于融合状态,如农业银行全国数据大集中工程实施以前,核心系统部署各省域中心 全国数据大集中后,农业银行核心业务系统交易成功率和业务连续性得到了进一步提升,产品创新与推广更为高效,业务量年均增长率近30%,至2016年底,日均交易量3.2亿笔左右,峰值交易量突破4.5亿笔/日, 二是我国人口基数大,随着经济的快速发展,业务量全球处于领先,许多新的问题、产品缺陷将有可能首先在我国触发。 品牌方面保持3家左右的竞争,近年来随着国产自主可控产品的日益成熟,农业银行在国产SAN、NAS存储方面应用日益广泛。 未来展望 ---- 虽然农业银行近年来分布式架构上做了一些研究和实践,但仍有许多提升空间。特别是农业银行正在建立两地三中心多活架构,以此为契机,将进一步提升分布式架构多中心的应用。

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    农业机器人加速数据收集,精准农业要爆发了

    机器人可以作物之间自主行走,利用各种传感器(包括摄像机)对单个植物的特性进行测量,实时地将数据传输到操作员的手机或笔记本电脑。 “这些机器人将从彻底改变人们从农田里收集和利用数据的方式,”伊利诺斯大学农业与生物工程教授Girish Chowdhary表示。 机器人TerraSentia非常轻便,仅重10千克,即使幼苗间打滚也不会损伤它们。 Chowdhary认为,TerraSentia填补了快速种植或喷洒很多土地的大型机械和能够执行需要精度但移动速度更慢的任务的人类工作者之间“目前农业设备市场上的巨大差距”。 Chowdhary说,“这些机器人不仅在美国有很大的市场,在那里,农业是一个有利可图的业务,而且巴西和印度等发展中国家也是如此,在这些国家,农民与极端天气条件如季风和恶劣的阳光以及野草和害虫作斗争。”

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    人工智能如何改变农业?这是五大类创业公司全图

    过去5年,农业科技创业公司完成了8亿美元融资。与人工智能在医疗、金融和商业等多个行业的发展趋势类似,从2014年开始,农业场景下使用机器人和机器学习来解决问题的创业公司逐渐吸引资本的关注。 我们利用CB Insights的数据库,过滤出了关注农业的机器人和人工智能公司,并根据这些公司瞄准的不同领域将其分成5类。 ? 卫星照片分析 对卫星照片的分析可以提供关于农业活动的宏观认识。 从事现场监测以及农业建筑业调查活动的无人机厂商去年完成了41笔融资,高于2015年的22笔,广义工业机器人领域中排名第一。 软件方面,类似Prospera的公司利用基于深度学习的计算机视觉技术,实时监测农作物长势。 以下是上述提及的五大类农业创新公司列表。 ?

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    用于农业机器人和自动化的边缘人工智能(案例分享)

    公司开发用于农业和铁路机械领域的自动驾驶解决方案。 北半球的秋天不仅意味着南瓜味食品和饮料的回归;它还为农业机器人公司提供了展示技术进步的机会。 Cognitive Agro Pilot 是一种基于人工智能的驱动系统,用于谷物联合收割机、拖拉机和喷雾机等农业设备,是一种智能农业机器人助手,通过利用人工智能的力量升级现有机械,使作物收获更快、更高效 详情请见:Plainsight 如何利用 NVIDIA AGX Xavier 数牛牛 GREENEYE 特拉维夫创立的Greeneye公司,正在为美国市场开发用于精确喷洒农作物的人工智能,以帮助减少除草剂的使用 该公司今天开发了由NVIDIA Jetson 边缘人工智能平台提供支持的杂草识别,用于玉米和小麦农场精确施用除草剂,将除草剂的使用量减少多达 92%。 在这里也可以利用我们的工具和工作流程来实现最佳结果 问:您对有机农业、机器人技术和人工智能有什么看法或经验?  答:特别是对于有机农业,您希望管理和控制整个过程中使用的物质。

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