1. 使用基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控系統(tǒng)來監(jiān)測(cè)每個(gè)農(nóng)作物田的實(shí)時(shí)視頻信號(hào)，識(shí)別動(dòng)物或人類的違規(guī)行為，立即發(fā)出警報(bào)。

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)減少了家畜和野生動(dòng)物意外毀壞農(nóng)作物或遠(yuǎn)程農(nóng)場(chǎng)遭遇闖入或盜竊的可能性。鑒于在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的推動(dòng)下，視頻分析的快速發(fā)展，每個(gè)參與農(nóng)業(yè)的人都可以保護(hù)他們的田地和建筑物的周邊。AI和機(jī)器學(xué)習(xí)視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)于大規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)營和單個(gè)農(nóng)場(chǎng)來說，同樣可以輕松擴(kuò)展。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控系統(tǒng)可以通過編程或訓(xùn)練，隨著時(shí)間的推移，識(shí)別員工與車輛。事實(shí)證明，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)來識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)工作的員工，可以有效地保護(hù)遠(yuǎn)程設(shè)施的安全，優(yōu)化作物和阻止入侵者。

2. AI和機(jī)器學(xué)習(xí)通過無人機(jī)的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和視覺分析數(shù)據(jù)，提高作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)。

智能傳感器和提供實(shí)時(shí)視頻流的無人機(jī)所采集的數(shù)據(jù)量為農(nóng)業(yè)專家提供了他們以前從未接觸過的全新數(shù)據(jù)集。現(xiàn)在可以將水分、肥料和天然養(yǎng)分的地內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合起來，分析每種作物隨時(shí)間的生長模式。機(jī)器學(xué)習(xí)是結(jié)合海量數(shù)據(jù)集并為優(yōu)化作物產(chǎn)量提供建議的完美技術(shù)。

3. 產(chǎn)量圖譜是一種農(nóng)業(yè)技術(shù)，它依靠有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來尋找大規(guī)模數(shù)據(jù)集的模式，并實(shí)時(shí)了解它們的正交性，這些對(duì)于作物規(guī)劃來說都是非常寶貴的。

在植被周期開始之前，就可以知道某塊田地的潛在產(chǎn)量率。結(jié)合使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析3D地圖、傳感器的社會(huì)狀況數(shù)據(jù)和基于無人機(jī)的土壤顏色數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)專家現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)特定作物的潛在土壤產(chǎn)量。一系列的收集完成后，可以得到最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集。

4. 聯(lián)合國、國際機(jī)構(gòu)和大規(guī)模農(nóng)業(yè)作業(yè)正在率先將無人機(jī)數(shù)據(jù)與地面?zhèn)鞲衅飨嘟Y(jié)合，以改善病蟲害管理。

利用無人機(jī)的紅外相機(jī)數(shù)據(jù)與田間的傳感器相結(jié)合，可以監(jiān)測(cè)植物的相對(duì)健康水平，使用AI的農(nóng)業(yè)團(tuán)隊(duì)可以在蟲害發(fā)生之前預(yù)測(cè)和識(shí)別蟲害。

5. 如今，農(nóng)業(yè)工人短缺，使得基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能拖拉機(jī)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人和機(jī)器人技術(shù)成為許多難以找到工人的遠(yuǎn)程農(nóng)業(yè)作業(yè)的可行選擇。

大規(guī)模的農(nóng)業(yè)企業(yè)找不到足夠的員工，于是轉(zhuǎn)而使用機(jī)器人來管理數(shù)百畝的農(nóng)作物，同時(shí)也為偏遠(yuǎn)地區(qū)的周邊提供安全保障。對(duì)自走式機(jī)器人機(jī)械進(jìn)行編程，在每行作物上分配肥料，有助于降低運(yùn)營成本，進(jìn)一步提高田間產(chǎn)量。

6. 提高農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的可追蹤性，為更新鮮、更安全的農(nóng)作物進(jìn)入市場(chǎng)掃除路障，是當(dāng)下必須要做的事情。

疫情在2020年加速了所有農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的跟蹤和可追溯性，并將在今年繼續(xù)推動(dòng)其采用。一個(gè)管理良好的跟蹤和追溯系統(tǒng)有助于通過在供應(yīng)鏈上提供更大的可視性和控制來減少庫存。一個(gè)先進(jìn)的跟蹤系統(tǒng)可以區(qū)分入庫貨物的批次和集裝箱級(jí)別的物料分配。大多數(shù)先進(jìn)的跟蹤和追溯系統(tǒng)依靠先進(jìn)的傳感器來獲得對(duì)每個(gè)貨物狀況的更多了解。

7. 優(yōu)化可生物降解農(nóng)藥的正確組合，并將其僅限制在需要處理的田間區(qū)域施用，以降低成本，同時(shí)提高產(chǎn)量，這是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)今農(nóng)業(yè)中最常見的用途之一。

通過使用智能傳感器結(jié)合無人機(jī)的視覺數(shù)據(jù)流，農(nóng)業(yè)AI應(yīng)用現(xiàn)在可以檢測(cè)出種植區(qū)最容易感染的區(qū)域。然后，使用監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它們可以定義農(nóng)藥的最佳組合，以減少害蟲的威脅進(jìn)一步擴(kuò)散并感染健康的作物。

8. 根據(jù)產(chǎn)量率對(duì)作物進(jìn)行價(jià)格預(yù)測(cè)，幫助預(yù)測(cè)生產(chǎn)總量，這對(duì)確定特定作物的定價(jià)策略非常寶貴。

了解農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量水平有助于農(nóng)業(yè)公司、合作社和農(nóng)民更好地進(jìn)行談判，為他們的收成爭取最佳價(jià)格。考慮特定作物的總需求，確定特定作物的價(jià)格彈性曲線是無彈性、單一性還是高彈性，定義了定價(jià)策略的內(nèi)容。僅僅是了解這些數(shù)據(jù)，就能為農(nóng)業(yè)企業(yè)每年節(jié)省數(shù)百萬美元的收入損失。

9. 尋找灌溉漏點(diǎn)，優(yōu)化灌溉系統(tǒng)，衡量頻繁灌溉的農(nóng)作物如何有效提高產(chǎn)量率，這些都是AI有助于提高農(nóng)業(yè)效率的領(lǐng)域。

在北美許多地方，水是最稀缺的資源，尤其是在最依賴農(nóng)業(yè)為核心業(yè)務(wù)的社區(qū)。高效地使用水，可能意味著農(nóng)場(chǎng)或農(nóng)業(yè)經(jīng)營能否保持盈利的差異。線性編程通常用于計(jì)算給定田地或作物達(dá)到可接受產(chǎn)量水平所需的最佳水量。監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是確保田地和作物獲得足夠的水以優(yōu)化產(chǎn)量的理想選擇，而不會(huì)在這個(gè)過程中浪費(fèi)任何水。

10. 監(jiān)測(cè)牲畜的健康，包括生命體征、日常活動(dòng)水平和食物攝入量，確保它們的健康是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域增長最快的方面之一。

了解每一種牲畜對(duì)飲食和寄養(yǎng)條件的反應(yīng)是非常寶貴的，可以了解如何長期對(duì)它們進(jìn)行最佳治療。使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來了解是什么讓日常奶牛保持滿足和快樂，生產(chǎn)更多的牛奶是必不可少的。對(duì)于許多依賴奶牛和牲畜的農(nóng)場(chǎng)來說，這一領(lǐng)域?yàn)檗r(nóng)場(chǎng)如何提高盈利能力開辟了全新的見解。

本文作者Louis Columbus，清研智庫李梓涵編譯