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当农业遇上AI,就有了农业超级大脑!

2019-06-14 15:11:53 来源:中管院数字经济中心 点击:574

【大比特导读】所谓超级大脑,其实就是计算系统、思考系统、决策系统,要做到这些,首先得有物联网,然后数据上云,形成大数据,再通过AI算法进行挖掘分析,最终能作出合理、经济、高效率的实施与决策。

所谓超级大脑,其实就是计算系统、思考系统、决策系统,要做到这些,首先得有物联网,然后数据上云,形成大数据,再通过AI算法进行挖掘分析,最终能作出合理、经济、高效率的实施与决策。

东华数字农村平台主要从以下三方面构建:

(1)农业生产监管平台

整合农业生态设备物联网平台、汇聚各级各部门的政务数据和社会数据,形成农业信息监管主题数据库、农企生产管理主题数据库、农业生产溯源主题数据库和水产养殖管理主题数据库,实现农企生产管理智能化、农业资源管理数字化和农业信息服务网络化。

(2)农村综合管理平台

以乡村治理和精准脱贫为抓手,建设村务管理子系统,支持人口、财务、农资和党务等数据共享;建设精准扶贫子系统,实现扶贫项目管理和资金管理;建设GIS一张图子系统,通过数据可视化直观为领导展示农业领域的各项数据。

(3)农村惠农服务平台

提供微信小程序、一站式三农自助终端, 为村民的农产品销售、村务办理、扶贫查询等提供全流程线上服务;建设学习平台,村民通过短信、电话、LED屏和广播电视等获取信息;建设乡村旅游平台,助力村民进行精准旅游营销。

由农业生产、农村管理、三农服务三大功能形成了农村大数据,基于算法、算力和大数据构建各种AI场景,助力农业增收增效提质,助力农村智慧化冶理,助力农民脱贫致富,共建和谐社会。

农业超级大脑最核心的部分就是采人工智能即AI技术,并渗透农产品种殖从耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种,以及畜牧家禽的养殖全过程,直到销售的每一个环节,使农业智能而高效。那通常有哪些场景呢?

AI农业

场景一:农作物种殖过程

(1) 种殖环境监测与分析:气候探测与分析,土壤探测与分析,水质探测与分析,并结合市场环境等多维因素,通过AI算法构建分析模型,精准判断本年本地区最适宜栽种的农作物。

(2) 病虫害防护智能预警:利用图像识别等技术可以帮助农户智能识别虫害并通过互联网平台快速获取专家建议,及时处理病虫害。

(3) 产量预测:利用深度学习和大数据可实现精准预测农作物产量。

(4) 质量安全溯源:农产品的溯源进入以大数据、区块链技术为根基的AI时代,不仅仅是产品供应链环节生产流通上数据的采集、整合,并进行数据分析、建模,为消费者、商家、政府决策提供指导,衍生出信用管理、供应链管理、精准营销等其他方面的应用。

(5) 智能机器人的应用:将AI识别技术与智能机器人技术相结合,可广泛应用于农业中的播种、耕作、采摘等场景,极大提升农业生产效率,降低农药和化肥消耗。

(6) 农业决策支撑:通过整合遥感数据、环境数据、检测数据、流通数据、市场数据等多源异构数据,并以多种AI核心算法进行数据处理,可以为多行业用户提供数据动态监测,辅助决策。

场景二:畜牧养殖过程

(1) 阿里AI养猪:为每头猪建立包括品种、年龄、体重、进食情况、运动强度、运动频次、运动轨迹等在内的多个维度的数据档案,通过数据分析来判断猪的健康度、进食度、料肉比等。数据收集和数据分析贯穿养猪全过程,除此以外,猪仔从出生到生猪消费市场,猪的养殖数据,健康数据以及养殖源头数据等均可被追溯,这样才能真正实现大家梦寐以求的从“田园到餐桌”的透明供应链。

(2) 腾讯AI养鹅:腾讯人工智能将提升鹅厂饲养效率和实行鹅性化管理。腾讯的人脸识别团队正在研发鹅脸识别,以实现精细化管理。为打破鹅与人的沟通壁垒,更好了解鹅的需求,腾讯翻译团队已经着手研发“鹅语翻译”。团队已对千万条鹅语语料进行深度学习及训练,腾讯AI医学影像产品“腾讯觅影”,也将对鹅的疾病进行早筛、早诊、早治。(愚人节笑话)

尽管农业领域AI技术的应用市场巨大前景超好,但我们会面临诸多挑战,最大的挑战无疑是AI人才的缺乏,没有人才,再怎么叫嚷最终都无济于事,其次是中国农业生产模式的转型升级,要往产量规模化、产品品牌化、生产科技化和管理精细化的方向改善,最后是农业领域的AI需要农民的积极参与才能取得成功,农民不仅从AI直接应用于农场中受益,而且还将在应用AI改善育种、作物保护以及培育产品中受益。

本文由大比特商务网收集整理(www.big-bit.com)

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