AI变身农业“医生”，问诊农作物病虫害

说到人工智能，现在获得最广泛关注或者说普遍应用的便是视觉识别技术。而在医疗场景中的AI还不多见。不过，帮植物看病的AI应用已经出现了。

AI识别木薯病害，造福坦桑尼亚农民

世界上木薯全部产量的65%用于人类食物，是热带湿地低收入农户的主要食用作物，在非洲，大约有5亿人被木薯养活。可以说，在坦桑尼亚，木薯是米饭面条一样的存在。

但是，坦桑尼亚人民的木薯非常容易受到病虫害的侵扰。由于发病作物的症状发展缓慢，农民很难及时诊断木薯植株出现的问题。

于是，宾夕法尼亚大学的一个研究机构就创造了Nuru这个APP。使用者只需要将手机摄像头对准木薯叶子，就可以自动框选出叶片上发病的区域，如果发现疾病，Nuru还可以给出最佳的处理意见。

国内推出首家AI作物诊断项目识农

12月3日，国内农业互联网服务平台大丰收与天天学农推出了国内首家AI作物诊断项目“识农”。

农户只需在识农小程序上上传作物图片，识农就能够快速识别病虫害。以柑橘病虫害为例，目前测试情况良好，准确率可平均达到98%以上。

通过农资电商挖掘“信息价值”到人工智能产生“价值信息”，大丰收正在用自己的方式思考着未来的农业发展。

智能检测病虫害，AI将成未来蓝海

与AI在其他领域应用相比，在农业领域的应用将成未来“蓝海”。近日举行的AI Challenger 2018发起了世界上首个农作物病害检测竞赛，竞赛提供给参赛选手近5万张标注图片，覆盖10种植物的27种病害，目前已经吸引了来自世界各地的29个国家的近1200支团队参赛。

AI监测病虫害主要指利用机器学习、计算机视觉等技术，采用特定的计算机算法和模型，对农业病虫害发生的光谱或图像信号进行挖掘，获得有效的数据特征，实现对病虫害情况的实时识别和鉴定的过程。

AI视觉识别技术日趋成熟

视觉识别是指通过深度学习让机器可以用镜头感知世界，除了替植物治病，它可以用于识别场景。iNn提供的自然场景识别，能够精准识别自然环境下数十种场景，两万种物体及其属性，让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或物体的广告推荐等功能更加直观。

也可以是物体识别，有效检测图像中的动物、交通工具、生活家居等数十种生活常见物体。广泛应用在电商领域的商品识别，智能冰箱的食材识别与智能汽车的道路标识、行人、车辆等识别。此外还可以识别个体，它可以从全家福中分辨出哪个是你，也可以从停车场中分辨出哪辆是你的车。在视觉认知技术中，目前实际应用最广的就是生物识别技术，人脸识别正是其中一种。