32、基于深度学习的农业4.0模型：实现农业可持续发展

基于深度学习的农业4.0模型：实现农业可持续发展

1. 引言

在自然和人为因素的影响下，环境不断变化。全球变暖导致气候条件难以预测，这增加了农业面临的风险。与此同时，人口的快速增长与农产品产量的不稳定，加剧了饥饿问题，许多地区对粮食进口的依赖程度也日益加深。

农业创新的实施具有缓慢且缺乏系统性的特点，这使得农业难以适应环境的变化。近年来，农业的碎片化数字化在一定程度上弥补了气候变化对农业的影响，提高了农业的短期效率。为了解决这些问题，基于深度学习的农业4.0模型应运而生。该模型能够实现从采用外部创新（由研究机构创造）向自主创新并快速应用于高科技农场实践的转变。深度学习使人工智能能够通过无处不在的计算系统（如传感器、操纵器、摄像头等）收集大数据，分析数据并根据特定农场的具体情况、现有限制和既定优先级，确定改进农业实践的方向。

本文旨在研究、系统化和分析相关的经验和当前问题，并为基于深度学习的农业4.0模型的实施提供应用解决方案。我们提出的假设是：向工业4.0转型的初衷是实现工业现代化和发展高科技产业，这促使人们将工业4.0狭义地理解为工业的高科技领域，尽管后来出现了将工业4.0广义地视为适用于整个经济的第四种技术模式的观点，但狭义理解仍然更为流行。因此，数字化主要发生在工业领域以启动高科技生产，其次是服务领域，而农业现代化的重要性相对较低。我们认为，数字竞争力和技术模式的水平不应决定农业的发展水平。

本研究的独特之处在于：一是开发并应用了一种基于技术发展标准对国家进行分类的专有方法，使技术发展水平和特点与农业演变能够进行比较和逻辑联系；二是论证了未来技术（机器人技术、人工智能、大数据和深度学习）对农业发展及其向更高阶段转型的重要性；三是开发了基于深度学习的农业4