人工智能和物聯(lián)網(wǎng)如何提高農(nóng)業(yè)可持續(xù)性

信息就是金錢。而對于農(nóng)民來說，信息往往是決定收成好壞的因素。隨著人工智能 (AI) 和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 日益成為各行各業(yè)的支柱，人類最古老的職業(yè)之一——農(nóng)業(yè)，即將迎來 21 世紀(jì)的變革。

毫不奇怪，農(nóng)業(yè)技術(shù)市場正在爆炸式增長。最近的一份市場研究報告預(yù)測，2019 年至 2024 年間，人工智能農(nóng)業(yè)市場的復(fù)合年增長率將達(dá)到 28.38% 。

由于農(nóng)業(yè)勞動力供應(yīng)萎縮等問題，這種重新成像再及時不過了。今天，農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)正在尋求人工智能和物聯(lián)網(wǎng)，以提高他們的工作效率和可持續(xù)性。

通過使用物聯(lián)網(wǎng)收集農(nóng)作物數(shù)據(jù)，然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)處理這些數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)能夠更好地監(jiān)控農(nóng)作物的狀況，并獲得可以幫助他們減少污染和農(nóng)藥使用的建議。這些技術(shù)不僅有助于使農(nóng)業(yè)更具可持續(xù)性，而且還提高了生產(chǎn)力和盈利能力。

就是這樣。

使用物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測農(nóng)作物

到目前為止，農(nóng)民主要在工作時間手動收集有關(guān)作物的信息。這帶來了兩個重大問題。一方面，手工操作時通常有更多的錯誤空間。其次，人工監(jiān)測只能間隔進(jìn)行，以免農(nóng)民花一整天的時間檢查農(nóng)作物而逃避其他工作。

物聯(lián)網(wǎng)為這兩個問題提供了潛在的解決方案。通過連接監(jiān)控設(shè)備并將數(shù)據(jù)發(fā)送回農(nóng)民可以訪問的中央樞紐，農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)可以更準(zhǔn)確地實時監(jiān)控他們的作物。當(dāng)需要采取行動時，農(nóng)民可以立即收到警報，而不是在下一次檢查之前不知道。

約翰迪爾已經(jīng)開始實施其中一些技術(shù)。它正在努力將其拖拉機(jī)連接到互聯(lián)網(wǎng)，以便他們可以收集有關(guān)農(nóng)作物產(chǎn)量的數(shù)據(jù)。此外，該公司正在嘗試開發(fā)自動駕駛拖拉機(jī)，這意味著數(shù)據(jù)收集和大部分農(nóng)場工作可以完全自動化。在我們面臨全球農(nóng)業(yè)勞動力短缺的重大問題之際，這是一個可喜的變化。

但在軟件即服務(wù)云服務(wù)的幫助下，智能農(nóng)業(yè)技術(shù)有可能超越單個農(nóng)場。盧旺達(dá)農(nóng)業(yè)和動物資源部最近實施了一個由 N-Frnds 構(gòu)建的智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，這是一個基于 SaaS 云模型的基于云的數(shù)字分銷平臺。該系統(tǒng)通過允許他們訪問可搜索的知識庫并向他們發(fā)送推送通知以及其他幾個功能，向盧旺達(dá)農(nóng)民提供信息。

最終，隨著物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)技術(shù)的采用增加，將其與 SaaS 分銷服務(wù)相結(jié)合，有可能在全國甚至國際范圍內(nèi)大大提高農(nóng)業(yè)效率。這是因為與傳統(tǒng) IT 基礎(chǔ)架構(gòu)相比，SaaS 模型提供了許多重要優(yōu)勢，例如更高的可訪問性、更高的成本節(jié)約和易于擴(kuò)展。

具體來說，SaaS 和物聯(lián)網(wǎng)硬件可以一起使用來捕獲數(shù)據(jù)并深入了解如何管理農(nóng)場的運營。這包括有關(guān)作物模式、天氣周期、收獲和土壤質(zhì)量的信息，僅舉幾例。

然后，所有這些數(shù)據(jù)都將存儲在云中，以便整齊地組織并始終可訪問，從而可以隨時隨地監(jiān)控現(xiàn)場操作。這也是實際經(jīng)營農(nóng)場業(yè)務(wù)的重要信息。例如，基于云的會計解決方案將確保通過實時收集數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)存儲在遠(yuǎn)程服務(wù)器上以及自動化財務(wù)流程來簡化財務(wù)操作。

使用 AI 分析數(shù)據(jù)和自動化流程

預(yù)計到 2021 年，國際在人工智能方面的支出將達(dá)到576 億美元，因此公司正在研究人工智能如何與更傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)實踐相結(jié)合也就不足為奇了。目前，重點是人工智能的兩個方面：從數(shù)據(jù)中獲取洞察力和自動化流程。

雖然物聯(lián)網(wǎng)使實時監(jiān)控和廣泛分發(fā)信息成為可能，但人工智能可以通過幫助農(nóng)民瀏覽這些數(shù)據(jù)并做出決策來提高生產(chǎn)力和效率。

同時，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)通常與幾乎無限的基于云的服務(wù)器結(jié)合使用，因為此類解決方案旨在承擔(dān)一些通常由多臺計算機(jī)承擔(dān)的重量。更好的是，云本質(zhì)上并不只依賴于一個系統(tǒng)，即使一臺計算機(jī)或服務(wù)器崩潰，云也不會隨之崩潰。

例如，計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可能能夠幫助農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)檢測農(nóng)作物周圍的雜草。農(nóng)民將田間攝像機(jī)連接到互聯(lián)網(wǎng)，攝像機(jī)將數(shù)據(jù)發(fā)送到云存儲，人工智能模型將在檢測到雜草時發(fā)送通知，以便農(nóng)民采取行動。同樣的概念適用于疾病檢測、作物質(zhì)量監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)測等。

然而，人工智能最終可能使農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的完全自動化成為可能。在上面的雜草檢測示例中，農(nóng)民仍然需要在收到人工智能系統(tǒng)的通知后手動為農(nóng)作物除草。但隨著特定人工智能技術(shù)（如自動駕駛和計算機(jī)視覺識別）的改進(jìn)，該系統(tǒng)將能夠派出一臺機(jī)器來清除雜草，而無需任何人工干預(yù)。

此外，人工智能控制的機(jī)械可以采摘作物、自動化灌溉系統(tǒng)和自動化監(jiān)控系統(tǒng)。隨著人為錯誤的消除，人工智能可能能夠提高農(nóng)業(yè)企業(yè)的可持續(xù)性、盈利能力和生產(chǎn)力。

案例研究：人才云

使用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的首批成功實施之一來自中國公司 TalentCloud。前提很簡單：農(nóng)民教育提高了生產(chǎn)力，但日常農(nóng)民并不總能獲得教育和最新研究。此外，不了解最新研究的農(nóng)民可能會過度使用導(dǎo)致氣候變化的殺蟲劑和污染物。

為了解決這個問題，TalentCloud創(chuàng)建了一個基于微軟 Azure 平臺的 Agro-Brain 系統(tǒng)，該系統(tǒng)將來自田間的實時數(shù)據(jù)與最新的農(nóng)業(yè)研究相結(jié)合，為農(nóng)民提供定制的作物管理建議，例如如何控制病蟲害、如何優(yōu)化種植條件和作物的生命周期。

TalentCloud 使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集有關(guān)土壤條件、濕度和氣溫的定量數(shù)據(jù)，并使用攝像頭收集定性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)被發(fā)送到 Microsoft Azure 的 IoT 中心，并由 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)處理以訓(xùn)練 TalentCloud 的專有模型。

從本質(zhì)上講，這為農(nóng)民提供了與農(nóng)業(yè)教育類似的生產(chǎn)力收益，但采用了交鑰匙解決方案。它還可以提高可持續(xù)性，這在當(dāng)今的環(huán)境危機(jī)中很重要。

使古老的做法現(xiàn)代化

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)實踐的整合為將農(nóng)業(yè)帶入數(shù)字時代提供了機(jī)會。由于該行業(yè)面臨如此多的問題，無論如何，這是一個可喜的變化。隨著越來越多的公司進(jìn)入不斷增長的農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，使用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建全自動農(nóng)業(yè)解決方案的前景越來越近。

審核編輯 黃昊宇