人工智能在农业领域有哪些应用？

关于人工智能拐点的更多令人兴奋的方面之一是真实应用案例的增加，作为人类最古老技能之一的农业，也开始与人工智能结合。AI+农业的组合确实令人有些意外，因为中国农业都是小农经济为主，高度碎片化，很多农耕尚未实现机械化，又要如何跃入智能化时代呢？

实际上，中国农业的AI时代序幕已经拉开！

来看一看AI在农业中的具体应用

比如运用人工智能来分拣黄瓜

外行人并不知道，种黄瓜最困难的其实不是种植和采收，因为这些工作相对来说都标准化了。最困难的是黄瓜的分拣，就是黄瓜成熟了以后大小不一，成熟度不一，如何把它们按等级分拣出来，这个以前都需要靠人工，耗时耗力，而且成本比较大。

在黄瓜收获的旺季里，农民每天要花费超过8小时来进行黄瓜的分拣工作。现在通过TensorFlow系统开发的一个基于视觉识别的人工智能系统就可以轻松完成此项工作。

具体地说，就是给不同的黄瓜拍照，让人工智能学习长成什么样的黄瓜应该分到哪一级，然后在流水线上做自动分拣，大大提升了分拣的效率，让农民能够更轻松地经营农场。

人工智能还可以识别病虫害

虽然如今各种土壤、气候传感器及遥感图像都已纷纷问世，但在农业上的应用还远远不够，对农作物生产的优化仍然有限，尤其是在预报晚疫病、白粉虱等病虫害上仍显得力不从心。而借助人工智能的分析，农场可以及时处理受感染的叶片，尽早地减小损失。

以往，病虫害的检测需要人工巡视，一旦发现不及时，就会导致农作物大片死亡。人工巡查费时费力，并且有可能有疏漏。人工智能的引入可以提供不间断的监测和预报，减少了因病虫害造成的损失。

人工智能在农业领域的应用才刚刚开始，而由于农业涉及到的不确定性比较多所以面临的挑战也是巨大的，但肯定的是，人工智能不仅可以帮助农民更方便科学地进行生产，还能更好地运营人类的未来！

外行人并不知道，种黄瓜最困难的其实不是种植和采收，因为这些工作相对来说都标准化了。最困难的是黄瓜的分拣，就是黄瓜成熟了以后大小不一，成熟度不一，如何把它们按等级分拣出来，这个以前都需要靠人工，耗时耗力，而且成本比较大。

在黄瓜收获的旺季里，农民每天要花费超过8小时来进行黄瓜的分拣工作。现在通过TensorFlow系统开发的一个基于视觉识别的人工智能系统就可以轻松完成此项工作。

具体地说，就是给不同的黄瓜拍照，让人工智能学习长成什么样的黄瓜应该分到哪一级，然后在流水线上做自动分拣，大大提升了分拣的效率，让农民能够更轻松地经营农场。

人工智能还可以识别病虫害

虽然如今各种土壤、气候传感器及遥感图像都已纷纷问世，但在农业上的应用还远远不够，对农作物生产的优化仍然有限，尤其是在预报晚疫病、白粉虱等病虫害上仍显得力不从心。而借助人工智能的分析，农场可以及时处理受感染的叶片，尽早地减小损失。

以往，病虫害的检测需要人工巡视，一旦发现不及时，就会导致农作物大片死亡。人工巡查费时费力，并且有可能有疏漏。人工智能的引入可以提供不间断的监测和预报，减少了因病虫害造成的损失。

人工智能在农业领域的应用才刚刚开始，而由于农业涉及到的不确定性比较多所以面临的挑战也是巨大的，但肯定的是，人工智能不仅可以帮助农民更方便科学地进行生产，还能更好地运营人类的未来！