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农业人工智能是什么意思?


  在农业生产中,人工智能助力农业生产精细”化,从而促进农业提质增效▯▯。在种植领域,企业利用人工智能对农作物生长情况及环境数据进行建模分析▯▯,为农业生产提供精准指导。在养殖领域,企业通过对畜禽多元化数据的采集与分析,实现精准养殖▯▯▯。

  在农业服务中▯,人工智能可缓解信息不对称导致的农产品供需失衡及农业融资难等问题。一方面,行业主管部门或企业运用人工智能建立农产品价格走势预测“模型,指导农业生产主体动态调整产能,既可减少由于盲目生产导致的成本浪费▯▯▯,也能提升消费者满意度▯▯▯。

  总”体而言▯▯▯,人工智能在农业生产和服务环节都涌现出了一些融合应用的典型案例,为促进农业智能化转型升级提供了新思路▯▯▯。但这些融合应用目前主要处于探索和试点阶段,融合模式仍需优化完善▯▯,应用范围也有待逐步扩大▯▯。

  大数据、人工智能等技术在国外农业领域已形成了相对成熟的融合模式和较大范围的应用▯▯▯。而我国虽然也出现了一些典型案例▯▯,但整体还处于起步阶段,农业的数:字化、网络化、智能化转型仍面临诸多挑战。

  一是农村网络基础设施薄弱▯▯▯。人工智能在农业领域的融合应用对网络实时响应和海量数据积累有较高要求。但我国村级信息化服务网络不够健全,农业▯;领域网络化▯▯▯;水平还:有待提升。据统计,我国农村地区互联网普及率为36.5%▯,仅为城镇地区的一半。

  二是智能化农业设备供:给水平不足。针对智能。农业设备的专用芯片较为缺乏,而通用芯片在环境较差的农业现场非常容易发生损坏▯,进而导致农。业智能设施应用受阻。同时▯▯▯,由于农业场景复杂▯,农业智能机器人等设备在实际应用中存在效率不高、灵活度不够等问题,智能化设备的性能还需要进一步提升。

  三是农民应用人工智能的意愿和能力不够。一方面,智能化农业设备的投资金额大、回收周▯▯▯!期长,导致农民▯▯▯“不敢用▯▯▯”▯。另一方面,智能化农业▯:设备的操作方“式与传统农业设备差别较大,农民对智能化设备的操作能力不足,“不会用▯”也阻碍了农业的智能化,发展▯▯。

  针对人工智能与农业深度融合面临的挑战,行业主管部门应从基础设施、技术供给、产业需求等多角度入手▯,全面促进人工智能与农业领域的深度融合,探索现代农业高质量发展的有效路径▯▯。

  就算人工智能+农业的生产发展模式是智慧农业生产的重点内容,智慧农业的发展并不意味着农民失业▯▯▯,毕竟农业生产的大环境并不是一成不变,只是智慧农业的发展给农业生产带来的更多的便来,提高了生产效率▯▯,但这同时要求农民要向现代新型农民进行转变,具有掌控操作人工智能工具的专业生产技能,才能:跟上当前现代农业生产的发展▯▯。这方面做得比较突出的如慧云等。

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