人工智能技术在智慧农业中的应用

山东中农云信息科技有限公司 刘波 江沐沐 丛鑫 沈海南 史国院

近年来，中央高度重视农业信息化，2012年的中央一号文件提出把农业科技摆在更加突出的位置，大幅增加农业科技投入，推动农业科技跨越发展。智慧农业是一种全新的农业生产方式，是现代农业发展的新业态，已然成为未来农业发展的必然方向[1]。智慧农业融合了物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联网、区块链等一系列现代化信息技术，为农业提供精准决策、智能调控、精确感知，并提供个性化、定制化服务。

1 人工智能技术对智慧农业发展的意义

1.1 应用人工智能可以解决农业劳动力不足

随着我国城镇化不断发展，促使农村劳动力不断向城镇聚集，2021年，中国社科院人口与劳动经济研究所及社会科学文献出版社发布《人口与劳动绿皮书：中国人口与劳动问题报告No.22》，研究所推测，预计到2035年，我国的城镇化率有可能达到74.39%；同时，伴随人口年龄结构失衡、老龄化问题加重，城乡收入差距加大等问题，未来，从事农业生产的劳动力将会严重不足，甚至步入无人参与传统农业生产的困境。人工智能以其独特的技术优势，可贯穿于农业生产的产前、产中、产后等多个阶段，实现智能化的动态管理，在减轻农业劳动强度和节省农业劳动方面展示出巨大的潜力[2]。例如，应用人工智能技术的无人植保机，能够通过视频监控以及遥感等技术精准区别杂草和农作物，识别病虫害植株和健康植株，从而使植保作业更精准、更均匀。一台无人机的工作效率也是传统人力作业的几倍，因此，想要解决农业劳动力不足的问题，在智慧农业中发展中应用人工智能技术是一个重要选择。

1.2 应用人工智能可以提高农产品质量与效益

经济发展的同时，国人的消费结构、饮食结构也发生了很大的变化。从前人们只求能吃饱，而现在，不仅要吃饱，更要吃好、吃得健康、更有营养；过去人们购物注重实用性，现在人们更加关注商品的内涵、环保等其他属性。因此，农业发展也要与时俱进，智慧农业的发展，尤其是人工智能的强力加盟，不断推动农业生产改造升级，人工智能应用于农业生产，能够实现智能化、无人化监测，并能根据农作物生长及时进行环境数据调控，实现农作物生长生产标准化管理，精准化运作。

传统农业生产多是“靠天吃饭”，近几年发展的设施农业虽然减弱了某些因素对作物生长的影响，但大多数设备运行起来还需要人工操作，在某些方面来讲，近几年兴起的设备只是节省了农民在生产方面的人力投入，并不是真正的“智慧农业”，设施农业尚且如此，更不用说环境相对受限的大田农业。

在智慧农业的基础上应用AI技术，能够助力实现真正的智慧农业。根据智能算法，结合各种农业设备收集到的海量大数据，人工智能可以对农作物生长所需环境进行智能监控，并在适当时智能调节环境，实现农业与科技的深度融合。通过精细化控制和标准化生产管理，为不同作物制定不同的调节策略，满足植物个性化需求，相较于传统的粗略式管理，投入人工智能可以明显提高作物产量和质量，增加农业生产效益。

1.3 应用人工智能可以改善农业生态环境

传统的农业发展基本依靠无止境地消耗自然资源以及生态环境，代价较大。传统农民粗放式的施肥、打药、浇水等行为造成土壤板结化严重、酸碱度失调、自然生态破坏等问题；伴随着近年来病虫害抗药性的增加，农业生产者在土地中投入的药物含量较从前已经翻了数倍。种种因素共同作用下，粮食安全问题已经成为威胁人民健康的一大隐患。人工智能农业备受追捧，不仅因其产生的强大经济效益，更是因为人工智能在环境保护方面的优异表现。

生物技术、农业机械工程在农业方面的应用都曾在一段时间内为农业发展做出贡献，但在其应用过程中也加剧了环境恶化，当下，人工智能的出现为农业环保工作带来了转机。智慧农业在生态环保方面逐渐呈现出多元价值，首先，农业发展告别了传统农耕对耕地的消耗，将各生产要素有机结合，实现损耗最小化、收益最大化；其次，党的十八大以来，提出“两山”理论等一系列有关生态文明方面的创新理论，将生态文明建设提上了一个高度。因此，积极诠释智慧、生态和绿色特征，将全面提升农业产业的发展价值[3]。

2 人工智能发展存在的问题

2.1 农业数据缺乏

人工智能正常运行依赖于海量数据，在对大量数据的不断模拟中才能实现迭代升级。对于人工智能来说，大数据和算法技术缺一不可，二者共同构成了人工智能的底层逻辑。而对于农业来说，农业生产周期普遍较长，再加上应用高新技术的历史很短、信息收集设备不普遍等，造成农业相关数据收集进度缓慢、数据不准确等问题，限制了人工智能在农业方面的发展速度。此外，不同的农业区位在水土、气候、病虫害以及微生物环境等方面存在较大差异，这对农业生产环境的量化、数据统计与收集都增加了难度。

2.2 AI人才匮乏

近年来，随着人工智能的快速发展，该领域的人才需求不断增加，而人工智能领域的门槛较高，导致目前我国人工智能领域人才供给远远不能满足行业需求，企业发展面临较为严重的专业人才短缺问题，并且由于人工智能领域人才的培养难度高于一般技术人才，人才短缺问题难以在短期内得到有效解决[4]。对比工农业发展基础，可以发现，工业在人才储备方面远优于农业，新技术在工业中的应用、普及以及升级速度往往是出人意料的，故智慧工业的发展很迅速。而在农业领域，大部分农民的生态环保意识以及高新技术能力较为薄弱，这在一定程度上限制了智慧生态农业的发展[5]。

严重的人才短缺虽然抬高了人工智能相关人才的薪资水平，但是由于农业本身存在科技基础差、生产效益低以及技术结合复杂等现状，加之部分人对农业工作的误解，使得涉农人工智能领域人才更显短缺。

2.3 土地碎片化经营

自20世纪开始实行家庭联产承包责任制以来，我国农村用地逐渐被分割，形成了碎片化经营的格局，伴随着农业市场化发展进程，过度碎片化给农机发展造成了一定影响，对大型农业机械的推广使用造成了一定阻碍，也限制了人工智能智慧农机的推广。这些弊端产生的原因不在制度本身，而是小规模、土地碎片化和农业机械化融合发展的路径问题[6]。随着农业社会化服务政策的推进，大田规模化种植将逐步实现，为人工智能技术的应用提供必要条件。

3 人工智能发展智慧农业的途径探索

3.1 人工智能通过改进生产工具发展智慧农业

人工智能作为一种高精度、复杂的集成技术，必须与传统的农业生产工具结合起来，才能更好地在农业生产中发挥作用[7]。经过两者结合的智能设备就是最新最高效的农业生产工具，如农业生产机器人、智慧灌溉系统、无人机、智慧农机等。首先，智能农业生产工具具有传统机器无法比拟的灵活性，能根据算法在各种环境下及时分析，迅速做出反应。其次，高智能农机可以依靠大数据分析执行更多样的农事作业任务，农机利用效率大大提升，且全过程自动化，无须人力参与。最后，与传统农机相比，智慧农业生产工具实现真正的“智慧化”，能够边执行任务并完成学习积累，并在工作中及时纠正偏差，如智慧北斗能提前为农事作业拖拉机划定行驶轨迹，一旦拖拉机发生偏航，系统能自动操控其方向盘，实现无人驾驶。

在农业生产准备阶段，应用人工智能工具可以收集到肉眼不可见的信息，如土壤微量元素、含水量、土壤肥力、温度等，并将这些信息数据化呈现。相较于传统农业靠经验来耕作，数据化的信息更具有针对性，不会造成资源浪费；并且人工智能可以利用大数据、互联网等对农业生产做出精准指导方案，从而提高农产品质量、降低成本投入。例如智能水肥一体灌溉设备，可以根据作物不同生长期设定灌溉施肥时间、灌溉方式等，定时定量保证肥料留存于作物主要根层，精准施肥避免肥料浪费；大大提高灌溉精准度，有效避免水资源浪费。

在整个农业生产进行过程中，智能工具的使用更显得重要。在农机具上安装各类智能设备，能够精准了解农机具的作业情况，并通过终端监管、控制农机，相较于传统农机作业，智慧农机不需要过多的人力资源，并且作业更精准、更高效。例如智慧农业经常使用的无人植保机，不仅可以通过智能计算来合理规划飞行轨迹、高效工作，而且还能精准投放药物、肥料等，节省成本、提高产量。通过与劳动工具充分结合，人工智能大大提高了农业生产效率，在农业生产方面引领了一场革命。

3.2 人工智能通过节约劳动发展智慧农业

我国虽然幅员辽阔，但农业科技发展一直落后于西方国家。传统农业高度依赖劳动力投入，是典型的劳动密集型产业，而随着城镇化加速，农业“老龄化”“女性化”等问题更使农业劳动力成为紧缺资源，在农业生产中投入人工智能技术恰恰能解决这一困境。

人工智能与智慧农机结合，只需要少数人对设备进行控制，查看农机工作现场视频，工作效率是传统人力的几倍甚至几十倍，极大节约人力资源投入、提高劳动生产率。“智能自动化”是人类劳动能力的延伸，它不仅会强化劳动，而且比人工作业更加精准高效，自动采摘机器人、农业病虫害监控系统、农产品等级分类系统等搭载人工智能技术的装备和系统，可以全方位不间断地进行作业及监测，实现耕地、播种、灌溉、施肥以及农产品收获全程自动化，并提供农产品智能分级等后续工作。

3.3 人工智能通过变革农业生产技术发展智慧农业

大环境变动对农业生产提出了更高的要求，融入人工智能后，整个行业的技术得到了换血式升级，具体体现在农作物生产的诸多环节中。在耕整地方面，人工智能可以精确计算出作物适宜生长的深度，在土地深松旋耕等作业进行时利用传感器控制农机，使作业达标。在播种方面，人工智能给农户提供了大量的创新方案，不仅能够精确播种数量，而且能实现不同作物同时播种。在农业病虫害防治方面，利用大数据、互联网、遥感等能够在地图中筛查出病虫害植株，并能精准识别患病类型，提供治理所需的药物信息。在水肥一体灌溉方面，人工智能能够根据智能水肥一体机提供的土壤水分肥力数据，计算出农作物所需水肥比例，精准向植物供水施肥。农业生产技术摆脱了传统意义上靠经验和隐性知识来实现的历史，实现了向以数据为基础的智慧生产阶段的迈进。