算法推送、人臉支付、智慧城市、智能客服、醫生、律師……AI正在各行業掀起革命，可有一個領域卻鮮有人提及——農業。人工智能可不可以應用到種莊稼上面呢？答案是肯定的！
人工智能或許比我們想象中更強大。這樣的人工智能運用到農業中的場景已經不少見了。
在傳統的自動水果分類機中，只能按照重量或大小分類，不能同時兼顧大小、賣相等決定水果品質的多維度因素，因而無法解決農民精細分類、精準定價的痛點。
而桃子“分揀器”在學習了6400張大桃照片後，已經能像經驗豐富的桃農一樣根據桃子的大小、質量等自動進行分揀，目前準確率已達到90%。由於有深度學習技術的加持，機器在後續的使用中還能不斷累計數據，邊工作邊學習，變得越來越“聰明”。
智能種地
除了智能採摘、分揀，人工智能如何幫農民伯伯種地呢？
Blue River Technologies是一家位於美國加州的農業機器人公司。
Blue River的農業智能機器人可以智能除草、灌溉、施肥和噴藥。智能機器人利用電腦圖像識別技術來獲取農作物的生長狀況，通過機器學習，分析和判斷出那些是雜草需要清除，哪裡需要灌溉，哪裡需要施肥，哪裡需要打藥，並且能夠立即執行。
Blue River的萵苣種植機
智能機器人因為能夠更精準的施肥和打藥，可以大大的減少農藥和化肥的使用，比傳統種植方式減少了90%的農藥化肥使用。
智能播種機器人還可以通過探測裝置獲取土壤信息，然後通過算法得出最優化的播種密度並且自動播種。美國愛荷華州的發明家David Dorhout研發的智能播種機器人Prospero就是這樣的智能機器人。
種地不再看天氣，看手機
傳統農業田間管理看天看地看作物，而如今農民也要成為看手機的低頭族了。
通過對衛星拍攝圖片，航拍圖片以及農田間其他設備拍攝的照片進行智能識別和分析，人工智能的能夠精確的預報天氣，氣候災害，識別土壤肥力，莊家的健康狀況等等。
比如美國的Descartes Labs公司收集了海量農業相關的衛星圖像數據，他們對天氣的預測比美國農業部的還要精準。
Descartes Labs通過人工智能和深度學習，去分析這些圖像信息，尋找其跟農作物生長之間的關係，能對農作物的產量做出精準預測，他預測的玉米產量比以往的預測準確率高出99%。
用 AI 收集分析農業數據
除了天氣預測和產量預測，人工智能還能收集分析數據。
來自以色列的 AI 創業公司 Prospera 在 7 月份完成了 B 輪 1500 萬美元融資，該公司的主要業務是用計算機視覺和人工智能來幫助農民分析收集來的農業數據。
Prospera 的設備安裝在溫室和田間，目前已經包括：太陽能電池板，攝像機還有溫度、溼度和光線傳感器。
近距離攝像機和雲服務用來收集分析農民需要的信息，Prospera 利用機器學習來記錄實時數據，通過早期的分析可以幫助農民預測產量，並通過其他方式彌補預期損失。
Prospera 的設備可以看到植物生長情況，植物的顏色、花朵、果實，蜜蜂的密度和質量如何，葉子上是否有病害。該公司表示，農民通過這項系統，可以比衛星和無人機的圖像，更準確地瞭解作物的生長情況。（圖文來源網絡）
閱讀更多 農業科技報 的文章
