序論：在您撰寫基于農業(yè)的人工智能發(fā)展研究時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的1篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。

０引言

根據(jù)聯(lián)合國關于人口與饑餓的預測數(shù)據(jù)，到２０５０年，世界人口將增加２０億，糧食生產(chǎn)力需要提高６０％才能滿足人口增長所帶來的糧食供給問題。目前，數(shù)字農業(yè)的不斷發(fā)展推動了農業(yè)領域的精準化、自動化及遠程化生產(chǎn)，實現(xiàn)農業(yè)生產(chǎn)效率和農作物產(chǎn)量的提升，在幫助縮小預期糧食需求方面正在發(fā)揮著積極作用，基于農業(yè)的人工智能也正在顯現(xiàn)出其潛力。

１數(shù)字農業(yè)的發(fā)展歷程

數(shù)字農業(yè)最早是２０世紀６０—８０年代歐美國家在將計算機規(guī)?；瘧糜谵r業(yè)生產(chǎn)的基礎上提出來的。其中，２０世紀６０年代研究重點在農業(yè)數(shù)據(jù)的科學計算，促進農業(yè)科技的定量化；２０世紀７０年代發(fā)展重點在農業(yè)數(shù)據(jù)的處理，發(fā)展農業(yè)數(shù)據(jù)庫；２０世紀８０年代重點研究農業(yè)知識工程、專家系統(tǒng)。進入２０世紀９０年代后，隨著網(wǎng)絡和通訊技術的高速發(fā)展，數(shù)字農業(yè)由美國科學院、工程院兩院院士正式提出。歐美等國家通過計算機網(wǎng)絡、遙感技術和地理信息系統(tǒng)技術來獲取、處理和傳遞各類農業(yè)信息的應用技術已進入實用化階段。我國數(shù)字農業(yè)在２０世紀９０年代才剛剛起步，１９９０年，國家科技部推出“８６３”計劃，支持計算機研究“農業(yè)智能應用系統(tǒng)”；１９９８年，我國于中國科學院和中國工程院院士大會上提出了發(fā)展“數(shù)字中國”的戰(zhàn)略，隨后“數(shù)字農業(yè)”的探索與研究在中國全面展開；２００３年國家“８６３”計劃將“大規(guī)?，F(xiàn)代化農業(yè)數(shù)字化技術應用研究與開發(fā)”列為重大科技專項進行研究，取得階段性成果；２０１３年開始，國家農業(yè)部在天津、上海、安徽三省市率先開展了物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗工程，對采集農業(yè)實時數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)應用方面進行了探索；２０１５年，隨著大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略地位提高，農業(yè)大數(shù)據(jù)成為新焦點，《農業(yè)部關于推進農業(yè)農村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實施意見》發(fā)布；２０１７年，農業(yè)部正式設立“數(shù)字農業(yè)”專項，加快中國農業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字化進程發(fā)展；２０１８年，《中共中央國務院關于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出“要大力發(fā)展數(shù)字農業(yè)，實施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，推動農業(yè)數(shù)字化轉型”，為加速發(fā)展數(shù)字農業(yè)指出了方向。２０２０年，農業(yè)農村部、中央網(wǎng)信辦聯(lián)合印發(fā)了《數(shù)字農業(yè)農村發(fā)展規(guī)劃（２０２０—２０２５）》，對推進我國數(shù)字農業(yè)農村發(fā)展做出了頂層設計和系統(tǒng)謀劃，對推動信息技術與農業(yè)農村全面深度融合、引領驅動鄉(xiāng)村振興具有重要意義［１］。隨著國家對數(shù)字農業(yè)的支持與引導，我國在農業(yè)信息采集、動植物數(shù)字化虛擬設計、農業(yè)問題遠程診斷、溫室環(huán)境智能控制、數(shù)字化農業(yè)宏觀監(jiān)測等方面的研究應用上，都取得了重要的階段性成果，通過不同類型地區(qū)應用示范，初步形成了中國數(shù)字農業(yè)技術框架和數(shù)字農業(yè)技術體系、應用體系和運行管理體系，促進了中國農業(yè)數(shù)字化和現(xiàn)代化進程［２］。

２人工智能在農業(yè)領域的實踐和應用

人工智能通常被定義為機器執(zhí)行與大腦相關的認知功能的能力，最終以人類智能相似的方式作出反應［３］。例如擁有學習、視覺、推理、感知、解決疑難點甚至與環(huán)境互動和發(fā)揮創(chuàng)造等能力。人工智能和農業(yè)原本看似平行的兩條線，隨著數(shù)字農業(yè)的發(fā)展卻在不斷靠近并融合。中國正在進入農業(yè)４．０時代，其最主要的特征之一就是數(shù)字技術將滲透到農業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的方方面面。對農業(yè)４．０而言，數(shù)據(jù)將和土地、種子、勞動力、農業(yè)工具、資本等一樣成為農業(yè)最重要的新型基礎生產(chǎn)要素。２０１２—２０２１年，中國農業(yè)農村信息化建設過程中，積累了大量農業(yè)生產(chǎn)、農產(chǎn)品流通、質量安全溯源相關的數(shù)據(jù)和實施案例，這為人工智能在農業(yè)領域落地創(chuàng)造了基礎條件。加快發(fā)展人工智能重塑傳統(tǒng)農業(yè)將成為我國贏得全球農業(yè)科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手。

２．１人工智能正在成為現(xiàn)代農業(yè)發(fā)展的“新農具”農業(yè)是當今社會所有產(chǎn)業(yè)門類中數(shù)字化程度較低的一個領域，但在數(shù)字科技的賦能下，中國農業(yè)進入了發(fā)展快車道，農業(yè)數(shù)字基建初見成效。我國對農業(yè)農村信息化的財政支持力度不斷加大，各地智慧農業(yè)、數(shù)字農業(yè)相關的政府采購項目呈現(xiàn)逐年增加的趨勢。２０２０年全國縣域農業(yè)農村信息化建設的財政投入總額達到３４１．４億元，縣均財政投入１２９２.３萬元，較上年提升６５．３％。通過政府財政層面的大力推動，我國農業(yè)數(shù)字化基建正在被夯實。在政策的引導和鼓勵下，智慧農業(yè)得到全社會的廣泛關注。農業(yè)生產(chǎn)和農產(chǎn)品流通的顛覆性重構正在形成一個產(chǎn)業(yè)新風口，吸引著人工智能巨頭持續(xù)跨界融入、加碼農業(yè)數(shù)字化轉型。以騰訊、華為、百度為例，這三家科技巨頭企業(yè)近年來在農業(yè)領域不斷嘗試和探索。２０１８年，騰訊提出人工智能養(yǎng)豬解決方案，華為聯(lián)手云洋數(shù)據(jù)人工智能精細呵護每棵作物，百度與雷沃重工合作以人工智能賦能農機制造；２０１９年，騰訊與中糧集團聯(lián)合搭建“食品行業(yè)智能制造創(chuàng)新中心”，與中國農科院信息所成立智慧農業(yè)聯(lián)合實驗室及華為牽手北大荒推動農業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，與百度及京東方植物工廠合作推出人工智能植物工廠智能無土栽培解決方案；２０２０年，騰訊智慧種植方案落地遼寧、與新希望合作成立合資公司新騰致數(shù)，江蘇淮安國家農業(yè)科技園區(qū)攜手華為打造“５Ｇ＋ＧＥＴＡ”智慧農業(yè)示范基地，中道智聯(lián)云加入百度人工智能加速器專注于中國生豬養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)智能解決方案的研發(fā)與推廣；２０２１年，騰訊安心生態(tài)聯(lián)盟正式成立技術助力“數(shù)字興農”，華為攜手達華智能助力傳統(tǒng)農業(yè)“云端”轉型，百度攜手華智生物共同推進中國智慧農業(yè)。除此之外，更多科技公司和風險投資機構開始關注并加入，為傳統(tǒng)農業(yè)帶來了大量的跨行業(yè)經(jīng)驗，為農業(yè)的數(shù)字化轉型注入了強勁動力。以北斗導航、衛(wèi)星遙感、無人機、無人車為代表的高科技產(chǎn)品正在進入農田、參與農事活動。科技賦能農業(yè)，使農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營在一定程度上擺脫了靠天吃飯的宿命。越來越多的新型職業(yè)農民已經(jīng)逐漸習慣通過各種智能ＡＰＰ輔助日常農事操作，進行耕地、播種、租賃農機、監(jiān)測作物長勢或動物異常行為、病蟲害識別和診斷、產(chǎn)量預測等行為。在全新智慧農業(yè)生產(chǎn)體系下，筑牢農業(yè)數(shù)字基礎之后，人工智能技術進入農業(yè)的新場景不斷涌現(xiàn)，人工智能推動下的大批新型應用工具將成為新型職業(yè)農民群體最可靠的“新農具”之一。

２．２人工智能正與農業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈深度融合人工智能是數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量是人工智能算法可靠性的基礎，其本身還處于發(fā)展階段。由于農業(yè)不同細分領域的數(shù)據(jù)采集難度、數(shù)據(jù)積累量、數(shù)據(jù)標準化程度存在比較明顯的差異，使人工智能在農業(yè)細分領域的應用發(fā)展階段也存在著差異。目前，人工智能技術在農業(yè)生產(chǎn)、農業(yè)機械裝備、農業(yè)可控環(huán)境、農業(yè)金融、流通溯源等領域數(shù)據(jù)積累程度較高，數(shù)據(jù)質量相對較好，算法模型相對成熟，因而產(chǎn)品開發(fā)和應用程度也相對較高。尤其在農業(yè)生產(chǎn)領域的應用貫穿于生產(chǎn)全過程，包括農業(yè)生產(chǎn)前期、中期和后期各個階段，實現(xiàn)了農業(yè)生產(chǎn)過程的自動化、智能化、動態(tài)化管理。隨著對農業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和利用的不斷深入，生物數(shù)據(jù)開發(fā)成本逐漸降低，越來越多有價值的信息正在從生物數(shù)據(jù)庫中被挖掘出來，這些生物屬性相關的農業(yè)底層數(shù)據(jù)將會迅速積累，更加高效、精準的算法模型將被開發(fā)出來，尤其是與環(huán)境數(shù)據(jù)密切相關的作物生長模型和病蟲害發(fā)展模型將被進一步完善。由這些生物數(shù)據(jù)支撐的相關領域，如動植物育種、動植物健康、動植物營養(yǎng)等版塊將迅速成長，成為下階段值得關注的農業(yè)人工智能潛力賽道。

３現(xiàn)階段影響農業(yè)人工智能發(fā)展的問題分析

３．１農業(yè)碎片化經(jīng)營導致農業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)成本較高在家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制的影響下，一段時間以來我國農業(yè)的基本情況是從事農業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)眾多，這種小農為主的生產(chǎn)經(jīng)營呈現(xiàn)極度碎片化。直接導致眾多農業(yè)生產(chǎn)參與者的行為無法統(tǒng)一，生產(chǎn)過程難以標準化，農業(yè)底層數(shù)據(jù)量大但數(shù)據(jù)價值相對較低，數(shù)據(jù)清選難度相對較大。導致農業(yè)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)成本增加，從而影響人工智能產(chǎn)品的推廣和應用。

３．２農業(yè)的多頭監(jiān)管導致數(shù)據(jù)互聯(lián)互通難度大從種子到餐桌的農業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后各個環(huán)節(jié)涉及到農產(chǎn)品生產(chǎn)、食品加工、食品安全、市場流通等眾多環(huán)節(jié)。就目前而言，眾多環(huán)節(jié)的監(jiān)管部門都在建設各自的數(shù)據(jù)平臺。然而各級部門、各主體之間數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一的問題比較嚴重，不同來源的數(shù)據(jù)共享機制沒有建立。在當前的管理體制下，各農業(yè)主管部門的涉農大數(shù)據(jù)流動性、共享性差，數(shù)據(jù)互聯(lián)互通形成全國“一張網(wǎng)”實施難度大。

３．３農業(yè)人工智能高水平復合型人才匱乏近年來，我國人工智能發(fā)展迅速，但具備豐富經(jīng)驗的人才仍相對缺乏。這已經(jīng)成為制約當前我國人工智能行業(yè)快速發(fā)展的瓶頸之一。一方面，北京、上海、深圳、杭州聚集了全國８０％以上的人工智能人才，其他城鎮(zhèn)和農村地區(qū)的人才匱乏問題非常嚴重；另一方面，農業(yè)人工智能需要既懂數(shù)字技術又懂農業(yè)技術的人才，這樣的高水平復合型人才數(shù)量明顯不足。在此種背景下，高素質人才及能力可能成為一種共享資源，企業(yè)之間利用這些共享資源聯(lián)合開展技術攻關或項目服務將成為重要的合作模式。

３．４農業(yè)數(shù)據(jù)安全及監(jiān)管薄弱目前，我國數(shù)字農業(yè)尚處于基礎建設階段。盡管如此，近幾年在政策、經(jīng)濟、技術等多重因素的推動下，我國數(shù)字農業(yè)版塊的發(fā)展非?；钴S，已經(jīng)在不同經(jīng)營主體中積累了海量的農業(yè)數(shù)據(jù)。與其他行業(yè)相比，農業(yè)從業(yè)者在享受大數(shù)據(jù)成果和數(shù)據(jù)服務的同時，數(shù)據(jù)安全意識普遍較弱，農業(yè)數(shù)據(jù)安全問題尚未得到足夠重視。全國統(tǒng)一的農業(yè)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管平臺和標準體系亟待建立。

３．５傳統(tǒng)舊農意識制約新技術應用發(fā)展近幾年，隨著“新農人”的不斷涌現(xiàn)，我國農業(yè)從業(yè)者文化科技水平有了明顯提高，但是就整體而言與發(fā)達國家相比依然存在著明顯的差距。當前我國農業(yè)從業(yè)者從整體看依然以四五十歲的農民為主，這部分人群平均受教育程度只有７～８年，接受過高等教育的很少，就算只接受過專業(yè)農業(yè)知識培訓的人員比例也比較少，知識的儲備量很有限，舊農意識根深蒂固，導致農民對新產(chǎn)品、新技術的不理解、不支持，甚至是不接受。由于農業(yè)從業(yè)者對現(xiàn)代農業(yè)中的數(shù)字技術的不了解，特別是人工智能這種傳統(tǒng)觀念里的跨界應用，初期投資較大，短期內收益又不明顯，也進一步導致從業(yè)者參與意愿不高，因而制約了其在農業(yè)領域的應用和發(fā)展。

４結語

人工智能在農業(yè)領域應用還處在起步階段，其發(fā)展還面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)，但其已經(jīng)顯示出巨大的潛在應用市場。隨著我國土地經(jīng)營權流轉的持續(xù)推進，適度規(guī)?；?jīng)營模式逐漸成形，對農業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和利用持續(xù)深入，相關政策和監(jiān)管不斷完善，以及從業(yè)者舊農意識的改變，在可預見的未來，基于農業(yè)的人工智能技術將充分展現(xiàn)其優(yōu)勢，從信息感知、定量決策、智能控制、遠程診斷、病蟲害預測預報等方面幫助農業(yè)有效提升資源利用效率、提高農作物產(chǎn)量和品質、降低生產(chǎn)成本、改善農業(yè)生態(tài)環(huán)境，助力農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

［１］王雪．我國數(shù)字農業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來展望［Ｊ］．黑龍江糧食，２０２０（６）：４６－４７．

［２］馬麗．淺談數(shù)字農業(yè)［Ｊ］．云南農業(yè)，２０２０（７）：２３－２４．［３］趙春江．人工智能引領農業(yè)邁入嶄新時代［Ｊ］．中國農村科技，２０１８（１）：２９－３１．

作者:陳立志單位:黑龍江省農業(yè)機械工程科學研究院