9、智能农业中人工智能与大数据的现状与前景

智能农业中人工智能与大数据的现状与前景

1. 智能农业的兴起

随着全球人口的持续增长，对土地、食物和资源的需求日益加剧。联合国粮食及农业组织（FAO）估计，到2050年，农民需要多生产约70%的粮食。传统农业面临着诸多问题，如气候变化、土地和水资源竞争、收获后处理和储存导致的食物浪费等。

为了应对这些挑战，智能农业应运而生。智能农业利用大数据分析和人工智能（AI）对农业设备收集的数据进行处理，与精准农业相比，它能提供更具自主性和情境感知的农场决策，从而在短期内节省资源，长期内提高农产品质量。

2. 农业价值链与人工智能和大数据

农业价值链可分为三个主要阶段：
- 预生产阶段 ：包括土地准备、种子质量控制等活动，这些对健康作物生产和潜在作物产量至关重要。
- 生产阶段 ：涵盖种植、施肥、灌溉、病虫害控制等田间活动。精准农业在这方面带来了机械化改进，而大数据和AI进一步优化了生产决策，实现了成本和资源的节省。
- 后生产阶段 ：自20世纪80年代起就出现了机器人收割技术，智能农业在此基础上进一步提高了收割准确性、供应链和营销运营效率，减少了产量浪费，增加了利润率。

人工智能的概念和实际应用自20世纪50年代左右就已存在。其应用可分为三个相互关联的流：符号系统（如自然语言处理和图像识别）、机器人技术（用于工业自动化）和学习方法（可根据输入预测特定物理或逻辑事件的存在）。

大数据指由高性能应用程序产生的大量非结构化数据，具有Volume（大量）、Variety（多样）、Velocit