精准农业：你家的地被AI承包了

在我们速览精准农业发展的近三十年的进程里，我们不难看出，精准农业的概念和内涵是在不断丰富变化的。精准农业的核心概念是精确的数据监测、处理与精准种养殖模型的应用。伴随着GPS、计算机、IOT物联网技术的成熟，越来越先进的技术手段运用在精准农业的技术链条中。

加速豹变，人工智能加持下的精准农业

伴随着近几年，人工智能技术从高校、企业的研究所实验室走向田间地头，人工智能技术正在和农业生产的各个环节的融合正在产生出越来越多的硕果。如果用一句话总结就是：AI的融入，正在让精准农业更加精准。

例如识别能力的提升。

此前精准农业的概念中，对于精准的一个重要定义更多是通过广泛收集农场数据，实现品种、种植方式上的因地制宜。但随着深度学习下的图像识别技术发展，精准的对象也可以更一步细化。在植物病虫害识别，农产品成熟度判断及分类分拣、动物身体状况（发情期、健康程度判断）识别等生产环节，为农业生产者提供帮助。

例如加拿大一家名为Cainthus的企业就应用“牛脸识别”结合算法，帮助农场主更好的发现奶牛的健康状况、发情状况等。在类似解决方案中，还可以通过传感器识别奶牛步态，帮助农场主识别出跛脚奶牛。

更典型的案例，还有通过无人机获取农作物的各类图像，再通过智能分析发现影响农作物产量的异常现象，比如：杂草的入侵、农作物养分不足、天气灾害以及病虫害等。让农业生产者更及时准备应对方案。

对于大规模养殖、种植来说，这种细致到“只”的模式，显然可以极大的提升精准农业的效率。

还有机械智能化程度提高。

此前在精准农业概念中，自动化机械的应用就是重点。只是单纯的自动化往往只适用于广袤土地，能应对的工作也相对单一而简单。

但如今随着机械智能能力的提高以及与传感器的协作，很多以往只能由人类进行的采摘、分拣等等也能由机械代劳。像是农业机器人公司Abundant Robotics推出的苹果采摘机器人，可以在不破坏苹果树和苹果的前提下可以达到一秒一个的采摘速度。这种机器人可以通过摄像装置获取果树的照片，用图片识别技术去定位那些适合采摘的苹果。

尤其这类机械正在变得越来越小型化，对于应用场地的要求也随之降低，或许很快精准农业就将不再是广袤土地的专属。

又比如预测能力的提升。

在精准农业的3S中，对于遥感图像的应用一直是重点。但实际上遥感图像由于体量庞大，一直很难被处理利用，更多时候遥感图像仅仅能起到观测+决策协助的作用。

但人工智能这几年的发展，首先解决的就是算力问题。当AI+遥感越来越普及，遥感在精准农业中的发挥空间也越来越大了。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。据测算，这家公司预测的玉米产量比传统预测方法准确率高出99%。

可以说随着预测能力的提升，精准农业正在逐渐从人类决策发展到AI与人类共同决策。

蔓延联结：精准农业与AI的未来

从以上人工智能所参与的农业生产环节里，可以看出，精准农业正在从之前追求完整的农业生产数据的收集、自动模型处理升级为人工智能参与生产管理、决策判断以及完全自动化协作生产，极大地解放农业劳动从业者的劳动量和生产成本。

未来，精准农业的AI化趋势将更加显著。同时我们也能看到，除了种植、养殖这一个端口，农业产业链的其他端口也在不断与物联网、海量大数据、云计算、区块链等新一代信息技术结合，和精准农业一起联结起来构成一组新技术链条。

比如我们可以看到，销售大数据的反馈下，种植者可以提前预知市场上哪些农作物更受欢迎，提前做出准备。又比如有了智能供应链，农作物生产、物流、销售的环节可以被更好地打通，减少中间流程消耗的成本。

不论对于消费者还是农业从业者，AI与精准农业带来的改变都刚刚开始。

站在2020新十年的起点，我们对于精准农业以及当下农业+AI的全景式盘点，至少可以得到两件有意义的结论：

一、精准农业作为一种已经被证明成功的现代农业生产系统，尤其随着AI的加入，其精准度的逐步提高，将更加适用于我国这样地貌、气候都更加丰富的农业情况。

（编辑：52刷机网）

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