隨著人口增長、耕地面積縮減，以及城鎮(zhèn)化加速推進，農業(yè)面臨的挑戰(zhàn)日益嚴峻。為此，各國都在積極探索通過信息技術促進農業(yè)提質增效，其中以人工智能為基礎的智慧農業(yè)新模式發(fā)展迅速，出現了不少典型案例。

近日，中國信息通信研究院助理工程師張巾對人工智能在我國農業(yè)生產和服務中融合創(chuàng)新的現狀進行了分析。他表示，人工智能在我國農業(yè)領域的融合應用目前仍處于起步階段，正面臨農村網絡基礎設施薄弱、智能化農業(yè)設備供給水平不足、農民缺乏應用人工智能的意愿和能力等挑戰(zhàn)。

解決農業(yè)生產和服務痛點

“農業(yè)的生產和服務領域存在諸多痛點，如生產方式較粗放、農業(yè)服務不完善等?！睆埥肀硎荆陙?，不少企業(yè)以產業(yè)痛點為導向，積極探索人工智能在農業(yè)生產服務中的融合創(chuàng)新。

“在農業(yè)生產中，人工智能可以助力農業(yè)生產精細化，促進農業(yè)提質增效?！睆埥磲槍ΨN植領域和養(yǎng)殖領域分別進行了介紹。

在種植領域，企業(yè)利用人工智能對農作物生長情況及環(huán)境數據進行建模分析，為農業(yè)生產提供精準指導。例如，Infosys、IBM Watson IoT和Sakata Seed Inc.在位于美國加利福尼亞的兩塊田地上進行測試，利用基于機器視覺的無人機、環(huán)境傳感器和土壤傳感器，全方位、立體化地采集植物高度、空氣濕度、土壤肥力等18種數據，并將數據上傳到Infosys信息平臺進行大數據管理和人工智能技術分析，然后將分析結果反饋至企業(yè)ERP系統(tǒng)和植物育種研發(fā)系統(tǒng)，以指導下一步生產和育種。

在養(yǎng)殖領域，企業(yè)通過對畜禽多元化數據的采集與分析，實現精準養(yǎng)殖。例如，阿里云與四川特驅集團、德康集團合作推行智能養(yǎng)豬，在豬場內設置與ET農業(yè)大腦連接的攝像頭，自動采集、分析豬的體型及運動數據，增加運動量不達標的豬在室外運動的時間，以保證豬肉品質。此外，利用ET農業(yè)大腦，結合聲學特征及紅外線測溫技術，還可以通過豬的咳嗽、叫聲、體溫等數據判斷豬是否患病，及時預警疫情。

“在農業(yè)服務中，人工智能可緩解信息不對稱導致的農產品供需失衡和農業(yè)融資難等問題?！睆埥碇赋?。

一方面，行業(yè)主管部門或企業(yè)運用人工智能建立農產品價格走勢預測模型，指導農業(yè)生產主體動態(tài)調整產能，既可減少由于盲目生產導致的成本浪費，也能提升消費者滿意度。例如，IBM利用機器學習分析天氣、人口、土地等數據，對農作物供需情況進行預測；笛卡爾實驗室使用基于衛(wèi)星數據訓練的機器學習模型，預測美國國內的玉米產量，為農民的生產決策提供參考。

另一方面，金融機構依托農業(yè)大數據建立農民征信體系，可提高對農業(yè)金融的風險把控能力，增加農民融資機會并降低融資成本。如，互聯網信用評估平臺閃銀和互聯網金融公司農信寶開發(fā)的“八戒分期”，通過線上采集超過300個維度的農戶數據，并利用人工智能模型進行分析，可在數秒內完成對生豬養(yǎng)殖戶的信用評分并反饋給審核人員，幫助金融機構降低風控成本和壞賬，也顯著降低了養(yǎng)殖戶的融資成本。

張巾總結，人工智能在農業(yè)生產和服務環(huán)節(jié)都涌現出一些融合應用的典型案例，為促進農業(yè)智能化轉型升級提供了新思路。但這些應用目前基本處于探索和試點階段，融合模式仍需優(yōu)化完善，應用范圍也有待逐步擴大。

深度融合面臨多重挑戰(zhàn)

值得關注的是，大數據、人工智能等技術在國外農業(yè)領域已形成了相對成熟的融合模式和較大范圍的應用。我國雖然已有一些典型案例，但整體還處于起步階段，農業(yè)的數字化、網絡化、智能化轉型仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

張巾分析道，首先，農村網絡基礎設施薄弱。人工智能在農業(yè)領域的融合應用對網絡實時響應和海量數據積累有較高要求，但我國村級信息化服務網絡還不夠健全。據統(tǒng)計，我國農村地區(qū)互聯網普及率為36.5%，僅為城鎮(zhèn)地區(qū)的一半。

其次，智能化農業(yè)設備供給水平不足。針對智能農業(yè)設備的專用芯片較為缺乏，而通用芯片在環(huán)境較差的農業(yè)現場非常容易發(fā)生損壞，進而導致農業(yè)智能設施應用受阻。同時，由于農業(yè)場景復雜，農業(yè)智能機器人等設備在實際應用中存在效率不高、靈活度不夠等問題，智能化設備的性能還需進一步提升。

再者，農民缺乏應用人工智能的意愿和能力。一是因為智能化農業(yè)設備的投資金額大、回收周期長，導致農民“不敢用”；二是智能化農業(yè)設備的操作方式與傳統(tǒng)農業(yè)設備差別較大，農民“不會用”也阻礙了農業(yè)的智能化發(fā)展。

針對上述挑戰(zhàn)，張巾建議，行業(yè)主管部門應從基礎設施、技術供給、產業(yè)需求等多角度入手，全面促進人工智能與農業(yè)領域的深度融合。

在支撐能力方面，我國應著力強化農村網絡基礎設施及農業(yè)信息服務平臺建設，擴大寬帶和移動網絡覆蓋范圍，提升網絡速率，建立健全農業(yè)信息服務平臺，提高農產品供需、價格等信息的智能化預測水平。

在技術供給方面，我國應加大對農業(yè)專用芯片、傳感器等基礎零部件，以及農業(yè)無人機、農業(yè)機器人等智能化設備研發(fā)應用的支持力度。同時，著力培養(yǎng)農業(yè)領域融合解決方案提供商。

在產業(yè)需求方面，我國應大力培養(yǎng)農民應用人工智能的意愿與能力。既要加強人工智能與農業(yè)深度融合的宣傳工作，讓農民充分認識到應用人工智能的長期效益，同時還要加強對投資應用農業(yè)智能化設備的財政補貼，強化對農民應用智能化設施的培訓工作，提高農民開展農業(yè)智能化生產經營的能力。(夏小禾)