序論：在您撰寫基于農(nóng)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(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。

０引言

根據(jù)聯(lián)合國關(guān)于人口與饑餓的預(yù)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(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展推動了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)化、自動化及遠(yuǎn)程化生產(chǎn)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)作物產(chǎn)量的提升，在幫助縮小預(yù)期糧食需求方面正在發(fā)揮著積極作用，基于農(nóng)業(yè)的人工智能也正在顯現(xiàn)出其潛力。

１數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷程

數(shù)字農(nóng)業(yè)最早是２０世紀(jì)６０—８０年代歐美國家在將計算機規(guī)?；瘧?yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)上提出來的。其中，２０世紀(jì)６０年代研究重點在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的科學(xué)計算，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技的定量化；２０世紀(jì)７０年代發(fā)展重點在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的處理，發(fā)展農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫；２０世紀(jì)８０年代重點研究農(nóng)業(yè)知識工程、專家系統(tǒng)。進(jìn)入２０世紀(jì)９０年代后，隨著網(wǎng)絡(luò)和通訊技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)字農(nóng)業(yè)由美國科學(xué)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(luò)、遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)來獲取、處理和傳遞各類農(nóng)業(yè)信息的應(yīng)用技術(shù)已進(jìn)入實用化階段。我國數(shù)字農(nóng)業(yè)在２０世紀(jì)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(nóng)業(yè)智能應(yīng)用系統(tǒng)”；１９９８年，我國于中國科學(xué)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(nóng)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)模現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用研究與開發(fā)”列為重大科技專項進(jìn)行研究，取得階段性成果；２０１３年開始，國家農(nóng)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(nóng)業(yè)實時數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面進(jìn)行了探索；２０１５年，隨著大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略地位提高，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)成為新焦點，《農(nóng)業(yè)部關(guān)于推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實施意見》發(fā)布；２０１７年，農(nóng)業(yè)部正式設(shè)立“數(shù)字農(nóng)業(yè)”專項，加快中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字化進(jìn)程發(fā)展；２０１８年，《中共中央國務(wù)院關(guān)于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》提出“要大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，實施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，推動農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，為加速發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)指出了方向。２０２０年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、中央網(wǎng)信辦聯(lián)合印發(fā)了《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（２０２０—２０２５）》，對推進(jìn)我國數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展做出了頂層設(shè)計和系統(tǒng)謀劃，對推動信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村全面深度融合、引領(lǐng)驅(qū)動鄉(xiāng)村振興具有重要意義［１］。隨著國家對數(shù)字農(nóng)業(yè)的支持與引導(dǎo)，我國在農(nóng)業(yè)信息采集、動植物數(shù)字化虛擬設(shè)計、農(nóng)業(yè)問題遠(yuǎn)程診斷、溫室環(huán)境智能控制、數(shù)字化農(nóng)業(yè)宏觀監(jiān)測等方面的研究應(yīng)用上，都取得了重要的階段性成果，通過不同類型地區(qū)應(yīng)用示范，初步形成了中國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)框架和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)體系、應(yīng)用體系和運行管理體系，促進(jìn)了中國農(nóng)業(yè)數(shù)字化和現(xiàn)代化進(jìn)程［２］。

２人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的實踐和應(yīng)用

人工智能通常被定義為機器執(zhí)行與大腦相關(guān)的認(rèn)知功能的能力，最終以人類智能相似的方式作出反應(yīng)［３］。例如擁有學(xué)習(xí)、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(nóng)業(yè)原本看似平行的兩條線，隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展卻在不斷靠近并融合。中國正在進(jìn)入農(nóng)業(yè)４．０時代，其最主要的特征之一就是數(shù)字技術(shù)將滲透到農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的方方面面。對農(nóng)業(yè)４．０而言，數(shù)據(jù)將和土地、種子、勞動力、農(nóng)業(yè)工具、資本等一樣成為農(nóng)業(yè)最重要的新型基礎(chǔ)生產(chǎn)要素。２０１２—２０２１年，中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)過程中，積累了大量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品流通、質(zhì)量安全溯源相關(guān)的數(shù)據(jù)和實施案例，這為人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域落地創(chuàng)造了基礎(chǔ)條件。加快發(fā)展人工智能重塑傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)將成為我國贏得全球農(nóng)業(yè)科技競爭主動權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手。

２．１人工智能正在成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的“新農(nóng)具”農(nóng)業(yè)是當(dāng)今社會所有產(chǎn)業(yè)門類中數(shù)字化程度較低的一個領(lǐng)域，但在數(shù)字科技的賦能下，中國農(nóng)業(yè)進(jìn)入了發(fā)展快車道，農(nóng)業(yè)數(shù)字基建初見成效。我國對農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化的財政支持力度不斷加大，各地智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)相關(guān)的政府采購項目呈現(xiàn)逐年增加的趨勢。２０２０年全國縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)的財政投入總額達(dá)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(nóng)業(yè)數(shù)字化基建正在被夯實。在政策的引導(dǎo)和鼓勵下，智慧農(nóng)業(yè)得到全社會的廣泛關(guān)注。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品流通的顛覆性重構(gòu)正在形成一個產(chǎn)業(yè)新風(fēng)口，吸引著人工智能巨頭持續(xù)跨界融入、加碼農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(nóng)業(yè)領(lǐng)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(xì)呵護(hù)每棵作物，百度與雷沃重工合作以人工智能賦能農(nóng)機制造；２０１９年，騰訊與中糧集團(tuán)聯(lián)合搭建“食品行業(yè)智能制造創(chuàng)新中心”，與中國農(nóng)科院信息所成立智慧農(nóng)業(yè)聯(lián)合實驗室及華為牽手北大荒推動農(nóng)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(nóng)業(yè)科技園區(qū)攜手華為打造“５Ｇ＋ＧＥＴＡ”智慧農(nóng)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(shù)助力“數(shù)字興農(nóng)”，華為攜手達(dá)華智能助力傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)“云端”轉(zhuǎn)型，百度攜手華智生物共同推進(jìn)中國智慧農(nóng)業(yè)。除此之外，更多科技公司和風(fēng)險投資機構(gòu)開始關(guān)注并加入，為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)帶來了大量的跨行業(yè)經(jīng)驗，為農(nóng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了強勁動力。以北斗導(dǎo)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(jìn)入農(nóng)田、參與農(nóng)事活動?？萍假x能農(nóng)業(yè)，使農(nóng)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(nóng)民已經(jīng)逐漸習(xí)慣通過各種智能ＡＰＰ輔助日常農(nóng)事操作，進(jìn)行耕地、播種、租賃農(nóng)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(yù)測等行為。在全新智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系下，筑牢農(nóng)業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)之后，人工智能技術(shù)進(jìn)入農(nóng)業(yè)的新場景不斷涌現(xiàn)，人工智能推動下的大批新型應(yīng)用工具將成為新型職業(yè)農(nóng)民群體最可靠的“新農(nóng)具”之一。

２．２人工智能正與農(nóng)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(zhì)量是人工智能算法可靠性的基礎(chǔ)，其本身還處于發(fā)展階段。由于農(nóng)業(yè)不同細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集難度、數(shù)據(jù)積累量、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度存在比較明顯的差異，使人工智能在農(nóng)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展階段也存在著差異。目前，人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)機械裝備、農(nóng)業(yè)可控環(huán)境、農(nóng)業(yè)金融、流通溯源等領(lǐng)域數(shù)據(jù)積累程度較高，數(shù)據(jù)質(zhì)量相對較好，算法模型相對成熟，因而產(chǎn)品開發(fā)和應(yīng)用程度也相對較高。尤其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用貫穿于生產(chǎn)全過程，包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前期、中期和后期各個階段，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的自動化、智能化、動態(tài)化管理。隨著對農(nóng)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(guān)的農(nóng)業(yè)底層數(shù)據(jù)將會迅速積累，更加高效、精準(zhǔn)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(guān)的作物生長模型和病蟲害發(fā)展模型將被進(jìn)一步完善。由這些生物數(shù)據(jù)支撐的相關(guān)領(lǐng)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(guān)注的農(nóng)業(yè)人工智能潛力賽道。

３現(xiàn)階段影響農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展的問題分析

３．１農(nóng)業(yè)碎片化經(jīng)營導(dǎo)致農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)成本較高在家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的影響下，一段時間以來我國農(nóng)業(yè)的基本情況是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)眾多，這種小農(nóng)為主的生產(chǎn)經(jīng)營呈現(xiàn)極度碎片化。直接導(dǎo)致眾多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)參與者的行為無法統(tǒng)一，生產(chǎn)過程難以標(biāo)準(zhǔn)化，農(nóng)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(dǎo)致農(nóng)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(yīng)用。

３．２農(nóng)業(yè)的多頭監(jiān)管導(dǎo)致數(shù)據(jù)互聯(lián)互通難度大從種子到餐桌的農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后各個環(huán)節(jié)涉及到農(nóng)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(shè)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(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題比較嚴(yán)重，不同來源的數(shù)據(jù)共享機制沒有建立。在當(dāng)前的管理體制下，各農(nóng)業(yè)主管部門的涉農(nóng)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(nóng)業(yè)人工智能高水平復(fù)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(dāng)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(nóng)村地區(qū)的人才匱乏問題非常嚴(yán)重；另一方面，農(nóng)業(yè)人工智能需要既懂?dāng)?shù)字技術(shù)又懂農(nóng)業(yè)技術(shù)的人才，這樣的高水平復(fù)合型人才數(shù)量明顯不足。在此種背景下，高素質(zhì)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(shù)攻關(guān)或項目服務(wù)將成為重要的合作模式。

３．４農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全及監(jiān)管薄弱目前，我國數(shù)字農(nóng)業(yè)尚處于基礎(chǔ)建設(shè)階段。盡管如此，近幾年在政策、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等多重因素的推動下，我國數(shù)字農(nóng)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(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。與其他行業(yè)相比，農(nóng)業(yè)從業(yè)者在享受大數(shù)據(jù)成果和數(shù)據(jù)服務(wù)的同時，數(shù)據(jù)安全意識普遍較弱，農(nóng)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(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管平臺和標(biāo)準(zhǔn)體系亟待建立。

３．５傳統(tǒng)舊農(nóng)意識制約新技術(shù)應(yīng)用發(fā)展近幾年，隨著“新農(nóng)人”的不斷涌現(xiàn)，我國農(nóng)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(dá)國家相比依然存在著明顯的差距。當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)從業(yè)者從整體看依然以四五十歲的農(nóng)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(nóng)業(yè)知識培訓(xùn)的人員比例也比較少，知識的儲備量很有限，舊農(nóng)意識根深蒂固，導(dǎo)致農(nóng)民對新產(chǎn)品、新技術(shù)的不理解、不支持，甚至是不接受。由于農(nóng)業(yè)從業(yè)者對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的數(shù)字技術(shù)的不了解，特別是人工智能這種傳統(tǒng)觀念里的跨界應(yīng)用，初期投資較大，短期內(nèi)收益又不明顯，也進(jìn)一步導(dǎo)致從業(yè)者參與意愿不高，因而制約了其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

４結(jié)語

人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)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(yīng)用市場。隨著我國土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)的持續(xù)推進(jìn)，適度規(guī)?；?jīng)營模式逐漸成形，對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和利用持續(xù)深入，相關(guān)政策和監(jiān)管不斷完善，以及從業(yè)者舊農(nóng)意識的改變，在可預(yù)見的未來，基于農(nóng)業(yè)的人工智能技術(shù)將充分展現(xiàn)其優(yōu)勢，從信息感知、定量決策、智能控制、遠(yuǎn)程診斷、病蟲害預(yù)測預(yù)報等方面幫助農(nóng)業(yè)有效提升資源利用效率、提高農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)、降低生產(chǎn)成本、改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，助力農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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作者:陳立志單位:黑龍江省農(nóng)業(yè)機械工程科學(xué)研究院