人工智能将如何改变农业行业

随着我们进入机器学习的新技术时代，人工智能和农业正变得密不可分。它带来了令人兴奋的无限可能性：从种子发芽，到保持作物的完整性，再到实际的收获过程。联合国估计，到2050年，全球人口将增加到97亿人以上，那时很多饥饿的人口需要养活。相比于人口的大量增长，耕地面积只会增加4%。因此，解决办法不是扩大农田来种植庄稼和饲养牲畜，而是更有效地利用现有的土地。

回顾过去，我们看到大约70年前“绿色革命”的开始，它带来了灌溉系统的改善，农田机械化的方法，以及新型的人造肥料。这些因素的叠加起来提高了粮食产量，据估计，全球约有10亿人从饥饿中获救。

这种快速发展带来了许多好处，如更高的产量，但也有许多负面因素：在有农场的地方，杀虫剂、化肥的过度使用和动植物生物多样性减少的情况都发生了。同时，那些耕作方法加在一起，向地球上的小溪和河流注入了大量的毒素，也耗尽了土壤的自然肥力。可持续农业和粮食问题专家Danielle Nierenberg说：“这些方法从来没打算长期使用。”如果我们要继续保持粮食生产的稳定和充足，就必须进行变革。

目前，全球20%的人口受雇于农业综合企业，这是一个价值3万亿美元的产业。但是我们如何进行这个变换呢？答案可以在人工智能和农业的交汇处找到。在本文中，我们将研究世界范围内这些新型的机器学习技术在农业各个解决方案中是如何推动食品生产的。现在让我们来看看人工智能怎样改善了发展中国家和已经领先的西方国家的农业状况。

如果我们想要有最好的作物，那么这一切都取决于我们种植的种子的基因。Monsanto公司现在正在使用人工智能扫描具有最理想特性的种子的DNA序列。农民将不再需要投入时间和精力来进行种子的交叉变异实验，因为现在有计算机程序可以为他们进行这种分析。

在美国，Trace Genomics也在追随他们的脚步，采用基于人工智能的技术来研究土壤弱点和作物缺陷。植物要想正常生长，就需要持续不断的水供应。在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地区，种植作物尤其困难。就像你的花园洒水器可以设置定时器一样，现代的人工智能灌溉方法比这更进一步。

他们可以通过农业环境中的机器学习技术实时跟踪土壤中的水分含量，从而准确地知道何时向作物提供水，以及如何合理节约水的消耗。这意味着农民有更多时间来做其他的重要工作，而不必费心亲自灌溉作物。据估计，地球上约70%的淡水供应用于农业生产，因此更有效地管理淡水供应将对如何利用这一宝贵资源产生连锁反应。

根据农业综合企业的性质，一个农场大约40%的利润用于体力劳动和工资。人工智能可以大幅减少这一数字，因为一旦购买了机器，它们就会随着时间的推移为自己买单。有两个机器收割的例子来自Harvest CROO Robotics，它创造了采摘成熟草莓的硬件，以及拥有可以收割苹果园的机器的丰富技术。这种类型的人工智能将感知和动作结合在一起，因此自主机器可以看到需要收获什么，然后继续执行收获的动作。

像VineView所使用的智能摄像头，可以在很远的地方为农民提供反馈和信息——从作物生长受阻和缺水到土壤条件和病虫害监测。未来的农民不再需要步行数英里穿过他们的庄稼和农田来评估它的状况——而是用无人机在几分钟内飞去所关注的地区。到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。无人驾驶拖拉机也将成为现实，在没有真人指导的情况下，通过编程使其以一定的速度行驶，同时以有效的方式执行特定任务。

由于“Alexa”类型的系统为农民的所有问题提供了解决方案，人工智能可以成为农民最好的朋友。建立农业的知识数据库，并能向其询问从动物疾病到土壤质量的一切问题。这样的基础可以学习正确的解决方案和回答问题，然后可以有效地与业务中的其他人共享。当农业在很大程度上实现自动化时，数据共享无疑将具有重要性。训练系统需要数据，特别是人工智能算法的数据非常有价值。

近年来，农业数据联盟(Agricultural Data CoaliTIon)已成立，旨在帮助农民掌握信息和数据处理技术，以便从研究人员到农场主、农作物买家和保险公司等所有人都能共同努力，提高产量，从而提高所有人的利润。得益于人工智能技术，总体产量得以提高，将人工智能应用于农业的最终目标是提高每平方英尺的作物产量。

产量的提高主要是通过模仿人类认知的算法实现的，在分析大数据时，将农业中的机器学习技术带到最前沿，并利用它做出有效的决策。这些数学人工智能公式可以通过决定作物从播种到收获的最佳操作过程来帮助提高作物产量。人工智能解决方案在农业领域的技术有很多，而且具有几乎无限的潜力。农业传感器可以看到外形，识别语音命令和操作视觉感知能力来收集所需的数据。

信息管理系统控制收集的数据，并允许人工智能软件基于深度学习技术和机器学习通过预测分析做出决策。这些数据可以用于专门为农业综合企业制造的硬件，比如自动无人机和自动驾驶汽车。充分利用收集到的数据，能为农民提供最好的服务。农业领域的人工智能解决方案要想在这一领域起飞，就需要在农业实践中集成人工智能的多方优势。