人工智能與“農業4.0”

戴晉 車芳芳 李家寧 柳家友 秦素研

摘要 隨著計算機領域的發展，人工智能在各個領域得到了廣泛應用，利用人工智能改變傳統農業是現代農業發展的必然趨勢。本文概述了人工智能和“農業4.0”的概念與發展現狀，分析探討了我國農業的發展趨勢，提出了發展人工智能推動“農業4.0”。

關鍵詞 人工智能；“農業4.0”；應用；中國

中圖分類號 S24；TP242 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2018）04-0284-02

實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享，需人工智能技術牽引，利用人工智能改變傳統農業成為現代農業的發展方向。智能農業主要是指研制智能化農業裝備、農機田間作業自主系統、農業智能傳感和控制系統等，建立完善天空地一體化的智能農業信息遙感監測網絡和典型的農業大數據智能決策分析系統，同時開展智能農場、智能牧場、智能漁場、智能果園、智能農產品加工車間、智能農產品供應鏈等集成應用示范[1-3]。

1 人工智能概述

人工智能（AI）是對人的意識與思維信息過程的模擬，是指由人工制造出來的系統所表現出來的智能。主要研究內容包括認知建模、知識表示、推理及應用、機器感知、機器思維、機器學習、機器行為和智能系統等。研究動機包括推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力。

1.1 人工智能的分類

人工智能分為弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能指擅長于單方面，比如打敗象棋世界冠軍的人工智能；強人工智能指讓機器真正思考，目前主要在強人工智能方面取得進展；超人工智能指在幾乎所有領域都比人類大腦聰明得多，包括科學創新、通識和社交技能等方面。

1.2 人工智能的發展歷程

一是起初期。20世紀50年代首次被提出，技術處于啟蒙階段，無法為人工智能技術的發展助力。二是上升期。1956年達特茅斯會議的召開奠定了人工智能的實用性基礎，1956—1970年是人工智能的第一次浪潮，基于規則的產生式功能系統，在統計方法中引入符號方法進行語義處理，人機交互開始成為可能。三是衰退期。20世紀70年代，由于技術限制而沒有突破，對人工智能的關注度急劇下降，相關研究一度停滯。四是突破期。20世紀80年代，神經網絡國際會議召開，基于神經網絡的算法嶄露頭角，反饋算法取得進展，使得多層人工神經元網絡的學習變為可能。五是重生期。21世紀以來，算法改進，計算條件和能力提升，人工智能飛速發展，并緊跟物聯網的腳步，在多個方面得到應用，但非確定性信息處理也常常遭遇識別率的“天花板”。

1.3 人工智能的新特點

隨著互聯網普及、傳感網滲透、大數據涌現，以及數據和信息在人類社會、物理空間和信息空間之間的相互作用、交叉融合，人工智能發生了深刻變化。一是機器學習從表象和特征學習深入到推理和決策；二是從單一類型數據到跨媒體認知、學習和推理；三是從單純的機器智能到人機混合智能；四是從個體智能到基于互聯網的群體智能；五是從人工設計到仿真生物大腦結構實現智能自我成長。

2 認識和把握“農業4.0”

2.1 從“農業1.0”到“農業4.0”

“農業1.0”是人力與畜力為主的傳統農業。“農業1.0”處于以體力勞動為主的小農經濟時代，農業生產依靠經驗，農業用具較為簡單，農業生產模式主要為小規模分散生產，農業生產技術水平較低，農業生態系統功效較低，商品經濟屬性較薄弱。“農業2.0”即進入機械化農業時代。隨著機械化生產的普及，種植大戶逐漸出現，先進的農業機械逐步代替傳統的人力和畜力生產工具，農業生產條件得到改善，大規模生產方式大幅提高了農業生產力效率和農業生產力水平。2016年我國農業機械化率已超過65%，預計到2020年，我國農業機械化率將提前突破70%，也就是“農業2.0”時代將在2020年完全實現。從國際范圍看，美國1990年的大田種植業、荷蘭1990年的設施蔬菜和花卉產業以及比利時1990年的畜牧業都是“農業2.0”的模塊。

“農業3.0”是高速發展的自動化農業。隨著現代信息技術以及自動化裝備在農業中的應用，農業以廣泛應用現代信息技術和局部生產作業自動化為主要特征。與機械化農業相比，自動化程度更高，資源利用率、土地產出率和勞動生產率更大。目前，我國“農業3.0”已經開始萌芽，按照70%的覆蓋率，預計到2050年我國可完成“農業3.0”。

“農業4.0”指即將來臨的智能農業。“農業4.0”是資源軟整合的農業，互聯網時代農業通過網絡、信息等進行資源軟整合，在大數據、云計算、互聯網、傳感器的基礎之上形成智能農業。“農業4.0”是利用農業標準化體系的系統方法對農業生產進行統一管理，所有過程均是可控、高效的。農業服務者與農業生產者之間的信息通道通過農業標準化平臺實現對等連接，使整個過程中的互動性更強。“農業4.0”可以通過網絡和信息對農業資源進行軟整合，增加資源的技術含量，從而提升農業生產效益和質量[4-7]。

2.2 我國“農業4.0”發展的技術路線

我國正處在“農業1.0”長期存在、“農業2.0”普及推廣、“農業3.0”成熟度提升、“農業4.0”示范應用并行推進的時期。以70%農業代際實現的判斷標準，當前“農業1.0”“農業2.0”“農業3.0”“農業4.0”在全國范圍內的分布比例大致為20%、66%、13%和1%。

2.3 “種植業4.0”

“農業4.0”是2015年之后開始出現的概念，是以物聯網、大數據、移動互聯、云計算為技術支撐的現代智能農業形態。種植業作為農業中最重要的組成部分，其演變過程也可以劃分為4個階段。“種植業4.0”依靠農情數據自動獲取及智能處理技術使農產管理人員和農技專家足不出戶即可觀測到農場內的實景和相關數據，隨時掌握農情數據，從而指導對農作物進行施藥、施肥、澆水或收獲。“種植業4.0”時代更多地依靠農機自動化作業，農機自動作業技術采用無人駕駛農機實現在現場沒有人員干預的情況下自主完成作業任務。無人駕駛農機是室外機器人在農業領域的重要應用，是一個集環境感知、規劃決策和智能控制于一體的復雜綜合系統。其利用傳感器、信號處理、通訊以及計算機等技術方法，通過集成視覺、激光雷達、超聲傳感器、微博雷達、全球衛星導航系統和農機局作業狀況監測設備辨識自身所處的環境狀況，通過智能分析判斷控制拖拉機的轉向和速度，調整農具的作業狀態，從而實現無人駕駛農機依據自身意圖和環境自動作業。全自動無人農場的實現是“種植業4.0”的主要標志。

3 發展人工智能，推動“農業4.0”

3.1 智能農業理論體系與總體技術框架

基于農業復雜環境和主體行為交互的人機協同混合系統，面向農業不同領域的可重構與柔性組配智能軟件技術體系，建立多元數據感知、內容理解、深度學習、演繹推理一體化技術。各類農業智能設備與傳感器接入服務能力總線為下一代智能農業技術產品研發應用提供開放式支撐環境。

3.2 農業動植物信息感知、解析與智能識別

結合基因重組、轉錄組、蛋白質組等組學信息，基于深度學習方法建立農業動植物信息挖掘技術體系，構建典型動植物表型數據庫、知識圖譜，解決農業動植物生命和生產大數據價值密度低等難題。

3.3 農業跨媒體數據挖掘分析

利用跨媒體高層語言信息的相關分析及分類技術，實現農業大數據挖掘、智能感知與農業模型智能化構建。農業生產過程中人、機、動植物、生產環境與信息實現跨界融合，同時進行數據挖掘、柔性動態診斷、群智能決策。實現農業資源的整合、歸納和過濾以及個性化搜索。

3.4 農業無人機混合智能交互與虛擬現實

基于農業知識和農業大數據、具有結構和功能負反饋機制的動植物生長過程可視化仿真技術體系，形成了基于人機混合智能的動植物自主感知計算和虛擬化交互模式，以及生物智能化可穿戴式虛擬現實裝備。

3.5 農業智能系統

一是農業機器人：基于視覺、觸覺、聽覺、味覺技術的空間環境、靶標位置與形態等多模態信息感知系統，涉及農用機器人通用控制軟件、安全控制、靶向目標、高精度運動解算及規劃。二是智能植物工廠：工廠采用立體多層栽培，光照、環境、水肥、植物生產空間實現智能管理，應用在線監測與遠程診斷立體生產流水線等自動化系統技術與裝備，分為家庭型、商用型、社區型植物工廠。三是智能牧場：實現養殖環境、種群及商品畜群、飼料與營養、投入品、物流全過程的效能管理，同時可實現智能采集、遠程診斷、智能分析及產品溯源。其他農業智能系統還包括智能果園、智能漁場、智能農產品加工車間。

4 參考文獻

[1] 戴晉，張運棟，秦素研，等.“互聯網+現代農業”關鍵技術及展望[J].中國種業，2017（10）：19-20.

[2] 黎明.“農業4.0”背景下我國精密農業發展趨勢分析[J].南方農業，2017，11（22）：71-72.

[3] 張敏.淺談現代農業和農業現代化[J].中國農業信息，2015（7）：101.

[4] 陳威，郭書普.中國農業信息化技術發展現狀及存在的問題[J].農業工程學報，2013，29（22）：196-205.

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[6] 王儒敬，孫丙宇.農業機器人的發展現狀及展望[J].中國科學院院刊，2015，30（6）：803-809.

[7] 李漫江.基于人工智能的農用拖拉機發動機故障快速診斷研究[J].農機化研究，2017，39（11）：229-233.