8、边缘人工智能在农业中的应用与变革

边缘人工智能在农业中的应用与变革

1. 边缘人工智能助力精准农业变革

边缘人工智能传感器虚拟化在彻底改变精准农业方面展现出巨大潜力。边缘设备、人工智能和 DLSense 的集成不仅解决了延迟、资源消耗和传感器可靠性等挑战，还确保了数据隐私。能源消耗、延迟和服务成本的降低，以及服务可用性的提高，都显示出这种方法的变革性影响。

2. 提升智能农场作物产量预测

2.1 面临的挑战

• 私人数据处理 ：在保护农场敏感数据的同时进行有效分析是一项重大挑战，特别是在互联网连接有限的情况下。
• 数据分离 ：将数据分析过程分为本地边缘分析和集中式服务器分析，并同时保持准确性，存在技术难题。

2.2 关键优势

• 可扩展数据分析 ：采用分层方法，边缘设备对本地数据进行预处理和分析，包括环境传感器的生长数据，有助于根据生长状态估算当前作物潜力。
• 高效数据传输 ：仅将早期收获率信息传输到中央服务器，降低了数据传输的复杂性，同时使服务器能够预测未来收获产量。

2.3 结果与影响

在番茄农场的实际实验表明，分层数据分析框架有效。边缘分析的错误率与仅使用服务器分析相当，即使特征集大幅减少。该框架显著降低了复杂性，同时保持了准确的结果，是互联网连接有限的智能农场的实用解决方案。

3. 通过边缘计算增强智能农业的数据感知