简介：今天，首席执行官指出，要与您分享如何改善人工智能农业。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
说到人工智能在农业领域的应用，顶云对数字技术工业化的使用具有许多成就，例如基于图像的疾病和昆虫运动监测以及预警系统以及“昆虫识别”。可以及时采取害虫，预防和治疗指导信息，并可以及时采取有效的昆虫保护措施。在响应繁殖的工业需求时，启动的“种子行业智能”应用程序可以实现自动通过拍照为种子带来更多便利的种子数量。
在一个地方回答：我小时候我七岁或八岁。我的家人呆在地上，我和第四位姨妈的叔叔一起种了这片土地。黑色和绿色，我的山谷黄没有长大。我回家问我父亲。我父亲说：人们比我们拥有更深的土地。密度是合理的，密集的耕种不如其他人那么好。人工智能机器人的过程不适合。该过程越来越接近。一些农作物需要大量的人工收获。农村改革应适应该地区。
人工智能在各种行业中的应用被广泛使用，并且在农业中也具有很大的影响。
1.气象预测
将来，农业天气预报将更加准确。人工智能在农业，林业，畜牧业和渔业的天气预报中广泛使用，更及时，准确。它还可以为天气条件提供科学解决方案。
2.农产品市场需求分析的分析
基于大数据来进行未来的市场预测，减少由于产品，区域和时间数量而导致的不完整供求现象。例如，根据前几年的市场状况，可以预测农作物需要明年种植。
3.农业灾难预测，减少灾难和抵抗灾难
分析自然灾害，例如蝗虫，火灾，台风和害虫。以及灾难救济计划中的拟议科学，以减少损失。
4.作物生长测试
检测动物在农作物或繁殖动物饲养中的生长，并智能提供育种解决方案，并检测可能的情况。
5.农业育种
使用AI智能分析获得最佳育种计划，缩短繁殖时间，降低育种成本，提高效率，
6.农业援助
聪明的播种，受精，喷涂，收割等。
当我们进入机器学习的新时代时，人工智能和农业变得不可分割。
联合国估计，到2050年，全球人口将增加到超过97亿，当时需要支持许多饥饿的人口，而人口大幅增长，耕地领域只会增加4个％。因此，解决方案不是要扩大农田来种植农作物和饲养牲畜，而是更有效地使用现有土地。
目前，全球20％的人口受到全面的农业企业的利用，该企业价值3万亿美元。但是我们如何进行这种转型？可以在人工智能和农业的交汇处找到答案。
1.人工智能选择
如果我们想拥有最好的农作物，那么所有这些都取决于我们种植的种子的基因。曼桑托现在使用具有最理想特征的人工智能扫描DNA序列。
农民将不再需要花费时间和精力来对种子进行跨妇女的实验，因为计算机程序现在可以为他们分析此分析。
种子本身具有发芽率或“种子休眠”，这意味着他们只能在特定条件下发芽和开始生长。研究者可以使用人工智能来找到种子发芽的最佳条件，例如温度和湿度，以便农作物可以比预期的早期生长。这减少了等待时间，并可以使农作物全年生长。
机器学习支持的图像分析的新应用，再加上移动成像的自动化控制，可以测试种子的表型，以确定哪种种子是最好的。
在种子发芽技术中可以找到该领域的例子，该技术已用于测试西红柿和玉米作物。
2.通过人工智能反馈执行土壤管理
当种植世界各地的作物时，土壤营养也起着作用。通过特殊算法，深度学习是带来的最前沿。这些算法可以帮助监测生长之前和期间土壤的健康状况。
土壤降解和侵蚀也是影响农作物生长的重要因素，但是人工智能可以解决这两个问题，就像泥炭在德国所做的实验一样。它们开发了一个可以分析土壤缺陷的植物学作品。他们可以检测作物的生长区域。这些农作物可能在有缺陷的土壤中生长，或者可能遭受该地区疾病和害虫的侵袭。
它可以通过软件区分正常和不健康的增长模式，然后通过软件运行。更重要的是，软件将为农民提供解决方案。
CropDiacnosis是另一个类似的应用，可以用无人机扫描整个领域，并评估土壤中灌溉和氮含量的水平。
在美国，痕量基因组学还使用基于人工智能的技术来研究土壤弱点和作物缺陷。
3.人工智能管理灌溉和用水
如果植物想要正常生长，他们需要继续供水。在世界上雨水和淡水很少或不可靠的地区，种植农作物特别困难。就像您的花园洒水装置一样，可以设置计时器，现代人工智能灌溉方法比这更远。
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含量，以便准确地知道何时为农作物提供水，以及如何合理地节省水。这意味着农民有更多的时间要执行其他重要任务，而不必担心亲自灌溉作物。
据估计，地球上约有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使用这种有价值的资源产生连锁反应。
4.基于图像的营养和肥料使用溶液
土壤本身并不总是为农作物提供最佳的营养，农民必须定期旋转。在过去，肥料是植物的主要肥料，但是农业现代化带来了许多新的新创新的施肥解决方案。
农民花费大量时间以氮肥的形式为农作物提供必要的营养。但是，人工智能现在已成为该领域的主要参与者。
现代人工智能解决方案不仅可以检测到减少浪费需要多少肥料，而且还可以使用硬件来协助运输过程。解决方案之一是Rowbot。
这是一台基于图像的机器。它在农作物生长过程中收集植物数据，仅提供最需要化肥的农作物，从而增加了最初收获的下农作物的产量。
由博世开发的植物电子设备是另一个智能人工智能套件，可以帮助农场确定正确的阳光和湿度水平，以无缝监控所有内容并与物联网合作。
5.人工智能可以预测天气状况
从潮湿的英格兰到在阳光下烘烤的加利福尼亚，再到干旱和愤怒的索马里，天气条件极大地影响了农作物的生长。
这意味着成千上万的人将在几个月内饿。。
一家名叫Hewhere的公司正在使用这种人工智能技术来预测天气模型，以便农民可以提前采取正确的措施。
它可以测量一切：从太阳辐射到降水，温度投机和风速，以提供有关潜在作物的生长和产量的准确数据。
例如，如果您知道两天后会有很多降雨，则不需要使用昂贵的灌溉水。或者，如果您知道接下来的几天会带来高温，那么您可以确保农作物在清晨浇水，以准备温度升高并减少土壤蒸发。
两者都可以编程到AI机器解决方案中。当组合软件和硬件时，农业技术可以提前为农民采取行动。
6.创新的机器愿景以识别作物问题
作物生长后，有必要保护其生长免受疾病和虫害的侵蚀。在这方面，人工智能也可以提供帮助。
您不仅可以在人工智能控制机和条件的温室中种植作物，而且室外作物也可以从技术投资中受益。
跨国农业企业约翰·迪尔（John Deere）现在将蓝河技术作为其人工智能武器图书馆的一部分获取。他们共同开发了一种使用人工智能机器学习和计算机视觉的方法，以寻找影响作物生长的杂草，然后再开发了一种方法删除它们。
该公司发言人约翰·梅（John May）表示：“机器学习是Deee未来的重要能力，它认识到技术对客户的重要性。”
“看到和喷雾”方法意味着它们现在可以提高农作物的产量，而不是以高昂的成本喷洒整个农作物，并且还将伴随健康的影响。
7.通过人工智能技术监测杂草和害虫
人工智能传感器也在开发中，使用图像传感器技术检测植物叶的疾病特征。这与人工智能机的颜色成像有关。官方智能机可以区分健康和疾病叶子，然后通过与将其融合在一起，然后与它们进行清除。机器人。
Microsoft开发人员还使用相同的技术。他们与有害生物预测界面合作，该界面可以鉴定出破坏农作物的昆虫。在短时间内，这将包括实际的长期诊断和消除害虫的远程机器视觉。
这项技术可以将化学药品的使用最小化80％，而在除草剂上花费的钱将减少90％。
杂草控制对农民非常重要，因为大约250种品种对现代除草剂具有抗性，而大豆和玉米作物的杂草只会每年造成超过400亿美元的损失。
8.预测正确的收获时间
几个世纪以来，农民一直在考虑诸如天气状况和农作物的整体状况之类的因素，并确定了最佳收获时间
由于成像技术对远程学习软件的反馈，人工智能现在带来了一个新元素，该元素确定农作物是否可以选择。
这项技术可以分析白色和UVA灯的成熟度，这意味着农民可以选择只选择最成熟的水果或蔬菜，并在一段时间内留下其他未成熟的水果。
这可以在温室中以小规模进行，也可以以更大的规模进行。使用直升机和无人机可以构建整体现场管理图。
9.机械收获法
现在让我们看看如何选择食物。更多和更多的农场工人不愿意进行可重复的季节性采摘水果和蔬菜，预计从2014年到2024年将下降到6％。
我们面临着这样的事实：由于工人的短缺，熟水果通常无法挑选，这意味着利润损失。
根据农业综合企业的性质，农场利润的约40％用于体力劳动和工资。
人工智能可以大大降低这个数字，因为一旦购买了机器，它们就会随着时间的推移而自负。
Harvest Croo机器人技术收获的例子有两个例子，它创建了一个硬件，可以挑选成熟的草莓，并拥有大量可以收获苹果花园的机器。这种类型的人工智能结合了感知和动作，因此自主机器可以看到什么需要看到什么需要看到什么。收获，然后继续执行收获动作。
10.农用机器接受人工智能升级
现代农业经常使用各种机器来维持生产效率。
从拖拉机和收割机到四轴自行车和货车，机器是农业的重要组成部分，但是机器故障和连续维护是一个严重但经常被忽视的问题。现在，汽车等非凡的道路运输是用一套非凡的电子产品制造的。产品。从轮胎压力到石油水平，这些电子产品可以提供各种反馈。
将来，农业机械也将采用相同的高级监控系统。前来等待拖拉机在现场分解，最好先警告农民，以预期使用物联网，这些物品甚至可以是预先的- 在出现问题之前牢记并修复。
11.人工智能无人机的兴起
期待未来，无人机已在许多方面应用。为了使现有的无人机适应农业生产，只有硬件和软件的集成为这些飞机提供了额外的用途。
到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。无人拖拉机也将成为现实。没有真实的人指导，它将通过编程并以有效的方式执行特定任务来以一定的速度推动它。
12.云共享数据库的信息可以帮助农民
由于“ Alexa”系统为农民的所有问题提供了解决方案，因此人工智能可以成为农民最好的朋友。
建立一个农业知识数据库，并询问他们从动物疾病到土壤质量的所有问题。基础可以学习正确的解决方案并回答问题，然后与业务中的其他人有效分享。
当农业基本上是自动化的时，数据共享无疑将很重要。培训系统需要数据，尤其是人工智能算法的数据非常有价值。
近年来，已经建立了农业数据联盟，以帮助农民掌握信息和数据处理技术，以从研究人员到农民，农作物买家和保险公司。这增加了每个人的利润。
得益于人工智能技术，可以改善总体输出。将人工智能应用于农业的最终目标是增加每平方英尺的农作物的产量。
生产的增加主要是通过模仿人类认知算法来实现的。在分析大数据时，农业中的机器学习技术将成为最前沿的，并使用它来做出有效的决策。这些数学人工智能公式可以通过确定从播种到收获的最佳运营过程来帮助改善作物的产量。
农业领域中有许多用于人工智能解决方案的技术，它们几乎具有无限的潜力。农业传感器可以看到形状，识别语音命令和操作视觉感知能力，以收集所需的数据。
信息管理系统控制收集的数据，并允许人工智能软件基于基于深度学习技术和机器学习的预测分析做出决策。这些数据可用于由全面的农业企业制成的硬件，例如自动无人机和自动驾驶汽车。
充分利用收集的数据为农民提供最佳服务。为了在该领域起飞，人工智能解决方案需要在农业实践中整合人工智能的多方优势。
人工智能在各种行业中的应用被广泛使用，并且在农业中也具有很大的影响。
1.气象预测
将来，农业天气预报将更加准确。人工智能在农业，林业，畜牧业和渔业的天气预报中广泛使用，更及时，准确。它还可以为天气条件提供科学解决方案。
2.农产品市场需求分析的分析
基于大数据来进行未来的市场预测，减少由于产品，区域和时间数量而导致的不完整供求现象。例如，根据前几年的市场状况，可以预测农作物需要明年种植。
3.农业灾难预测，减少灾难和抵抗灾难
分析自然灾害，例如蝗虫，火灾，台风和害虫。以及灾难救济计划中的拟议科学，以减少损失。
4.作物生长测试
检测动物在农作物或繁殖动物饲养中的生长，并智能提供育种解决方案，并检测可能的情况。
5.农业育种
使用AI智能分析获得最佳育种计划，缩短繁殖时间，降低育种成本，提高效率，
6.农业援助
聪明的播种，受精，喷涂，收割等。
农业情报是不可阻挡的！
人工智能在农业中的应用是一般趋势和方向。当然，综合应用可能具有相对较长的过程。养猪业是大型农业行业中标准化最大，最大的行业。我认为应在农业中使用人工智能，以首先与养猪业取得突破。实际上，它现在在JD.com中，科学技术的阴影，以及养猪场管家。
已经实现了人工智能，例如无人机喷雾农药，自动米饭等。将来，人工智能将被广泛使用！从生产到销售。
如何发展农业中的人工智能，我会说出自己的想法。
1. Prantor可以通过人工智能通过网络和传感器来掌握现场和土壤信息，并与无人机合作播种，喷水，喷雾农药和肥料。
2.可以通过人工智能和其他设备来监视鱼池和养猪场。
3.人工智能还可以陪伴着乡村的老年人和儿童，照顾他们，并随时不小心报警。外面工作的年轻人可以通过人工智能控制家里的一切。
我希望以上答案能为您提供帮助。
农业是国民经济的基础，也是经济和社会发展的重中之重。由于改革和开放，我国家的农业发展水平已大大提高，但与此同时，它也面临着诸如等问题缺乏土地资源，农业工业化的低水平，农产品的严重质量和安全以及农业生态环境的损害。如何同时稳步提高农业发展水平，因为资源和资源短缺和资源短缺达到可持续的农业发展，它已成为我国家经济和社会发展面临的主要主张。
在这种情况下，大规模的创新和技术变革将是解决农业问题并促进农业现代化的有效方法。在当下，如何通过人工智能技术提高生产率已成为农业领域的热点。
（1）在技术祝福下的智能农业
传统的农业技术手段将导致浪费水资源和过度使用农药等问题。不仅成本和低效率，产品质量也不有效，而且会导致土壤和环境污染。在人工智能技术的祝福下，农民将能够实现精确的播种，合理的水和肥料灌溉，然后实现农业生产中的低效率和高质量的农产品。
提供科学的指导。在生产准备之前，使用人工智能技术进行分析和评估可以为农民提供科学指导，实现土壤成分和肥料分析，灌溉供水分析，种子质量识别和其他功能，以及科学生产因素，例如土壤，水，种子等。可选的配置将有效确保随后的农业生产的平稳发展。
提高生产力。在农业生产中，人工智能技术的使用可以帮助农民更科学地种植农作物，对农田进行更合理的管理，并有效提高作物生产和农业生产效率。标准化转型，并加速农业现代化的过程。
实现智能分类农产品。将机器视觉识别技术应用于农业产品分类机械可以自动识别和评分农产品的外观质量。测试识别率远高于人类视力。它具有快速，大信息和许多功能的特征。
（2）农业领域人工智能的当前状况
目前，人工智能技术正在成为改变农业生产方法和促进农业供应的强大驱动力，并已在各种农业场景中广泛使用。智能识别系统，例如土壤分析，种子分析，害虫分析以及智能可穿戴产品。这些应用的广泛使用可以有效地提高农业产量和效率，同时减少农药和化学肥料的使用。
Intelinair分析土壤照片的生育能力
土壤成分和生育能力的分析。土壤成分和肥料的分析是农业产前阶段中最重要的任务之一，它也是实现定量肥料的重要先决条件，选择农作物和经济利益。在非创侵入性的土地战术达到成像技术的帮助下，检测到土壤，然后可以使用人工智能技术来分析土壤条件，并且可以在土壤特征和农作物的物种之间建立相关的模型。
例如，Intelinair开发了一种无人机，该无人机通过类似的核共振成像技术拍摄土壤照片。通过智能分析，它决心确定土壤生育能力并准确判断合适的种植作物。
基于人工智能技术的智能灌溉控制系统上的灌溉供水分析，它整合了高科技，例如专家系统技术，自动控制技术，通信技术和传感器技术。它可以实时监测土壤。分析灌溉的供水量，并选择最佳的灌溉计划策略。
种子质量识别。作为农业生产中最重要的生产手段之一，种子的质量与作物产量和生产益处直接相关。使用图像分析技术和非断裂方法（例如神经网络）来检测类型，作物种子的纯度和安全性，它可以有效地控制和改善农产品的质量。
农业专家系统是一种专家的知识和经验，具有许多农业领域，可以模拟农业专家的思想并解决农业问题的问题。农业专家可以分析数据中的数据。农业生产和及时获得可能遇到的问题，这些问题可能会及时在农业生产的所有阶段遇到问题。
奶牛上的电子可穿戴设备
例如，Connecterra是一家荷兰农业技术公司，主要开发和生产奶牛的电子可穿戴设备。这些设备具有一个内置的传感器，并且支持分析软件已纳入机器学习技术。软件和硬件与对牲畜健康的常见实时监控合作。通过学习奶牛的行为模式，奶农还可以注意可能的问题，例如la脚或乳头奶牛的消化不良，并获得建议。在此信息的帮助下，Connecterra客户农场的乳制品生产增加了30％。
丰富的机器人的苹果拾取机器人
播种，耕作，收获智能机器人。夫人人工技术在各种情况下广泛使用，例如播种，农业和采摘农业生产，这种农业生产具有极大的创新农业生产方法和提高的生产效率。通过相机设备获得果树照片的机器人，并使用诸如眼睛的三维视觉和图片识别的技术。准确的控制技术具有无损的采摘，并且采摘速度高如一秒。
杂草控制。在出色的传感器技术和图像识别功能上，Blue River Technology开发了一种名为See＆Spray的机器人，以帮助控制棉花土地。它依靠计算机视觉和机器学习来判断它是农作物还是杂草它。即使目标仅是邮票尺寸，它也可以准确地识别。一旦确定它不是农作物，机器人将控制喷嘴的喷雾以避免棉花的腐蚀。
精密喷涂和喷出喷嘴可以帮助防止杂草抵抗除草剂的耐药性，并可以将除草剂的使用最多减少90％。这不仅可以提高除草的效率，还可以帮助农民稳定收入，还可以保护农作物和环境，因为减少化学物质的量。
查看控制杂草的机器人
智能温室系统。西方发达国家的智能温室系统已被广泛应用。例如，荷兰约有85％的温室目前通过计算机调节环境。德国已成功应用3S技术（地理信息系统GIS，全球定位系统GPS和遥感技术RS）。
通过安装在温室中的各种传感器，可以实时监控土壤水分，土壤湿度，空气温度，空气温度，光强度，植物养分含量和其他数据。适合温室中农作物的生长，然后远程控制供水系统，加热设备，加湿装置，昆虫装置，滚动设备，阴影设备，受精系统等。循环的目标，提高产品质量，降低生产成本以及改善经济利益。
[本文来自人民出版社出版的“人工智能阅读”]
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，每个人都为如何改善人工智能农业而编写。感谢您花时间阅读ContentForgot在此网站上找到它。