人工智能在農業上的應用探討

王紅梅

（衡水學院電信學院 河北 衡水 053000）

人工智能是計算機科學的一個分支，目的是了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的過程進行模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。如果把資本和機械動能作為大航海時代以來的全球近代化的強大推動力的話，那么，人工智能和數據將會成為下一次歷史變革和科技革命的核心驅動力。而下一次的變革，已經越來越近了，或許它已經到來了，在緩慢而深刻的革新著。現階段人工智能的發展主要受益于龐大的數據積累以及由神經網絡與機器學習算法所帶來的對數據處理的極大提升，從而進入了快速發展階段。

1 人工智能在生活中的應用

1.1 近幾年，人工智能逐漸被大家所熟知。自從AIphaGo在那場令人震驚的比賽上輕松的連勝世界著名棋手李世石時，人工智能就大步走進了大眾的視野。人們驚嘆著機器在圍棋這種對智力與策略有所要求的游戲上超越了人類，人工智能也褪去了熒幕上的科幻感與神秘感，逐漸被拉入到現實生活中。而后，人工智能的非凡能力逐漸嶄露頭角，在各行業中生根發芽，我們的生活在科技的進步中變得越來越便利。

1.2 人工智能目前已經滲入到我們的日常生活中，每個人都在接觸著人工智能，享受著大數據帶來的便捷。例如，我們的手機現在已經有了指紋解鎖功能，其中，手機良好的按壓式解鎖，就是使用了人工智能的算法，將按壓的指紋多次采集，然后通過提取特征圖，通過神經網絡的算法進行二值化，最后將特征值輸出，并與保存在手機中的用戶指紋的特征值作對比，最后判斷是否解鎖手機。整個過程只要1秒鐘，但是對手機的安全起到了至關重要的保護作用，這里面最大的功臣就是人工智能技術了，它化繁為簡，通過神經網絡模型將判定算法簡化并優化。

1.3 車站、賓館等地的人臉識別驗證身份的機器，也是應用了最先進的人工智能技術。人臉系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。其中因為不同個體之間的區別不大，所有的人臉結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似，導致人臉識別的難度非常大，又因為人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同的觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，所以對人臉提取特征值是一項很難的事情。而通過神經網絡，可以十分精準且迅速的提取出人臉特征點，從而又快又準的進行人臉識別。人臉識別目前在支付、驗票以及抓捕犯人等地方應用十分廣泛且有效。

1.4 人工智能不只是在上述場景中應用廣泛，在其他隱藏的場景中也有很多的應用。比如我們的手機拍照現在都有自動美顏的功能，這就是應用了人工智能的圖像處理手段，將圖像中的噪點識別出來并有效去除；我們用的知乎、頭條等應用也是采用了人工智能的推薦算法，自適應的給每個用戶推薦適合其喜好的內容；甚至我們打的很多客服電話、在淘寶上咨詢的很多客服助手，都是采用的人工智能創造的虛擬智能對話機器人。可以說人工智能現在已經和各個行業廣泛結合了。

2 農業發展現狀

2.1 目前我國農業具有收入低、投入高、受環境與氣候影響大等特點，因此不受年輕從業者的喜愛，農業勞動力流失嚴重。且由于農業收益低、勞動時間長，設備陳舊，影響了我們的生活根基，因此發展現代農業急需創新。

2.2 農業現在急需解決的是方法的問題。目前農業利益微薄，越來越多年輕人外出打工，老舊傳統的農作方法不僅效率低，且所需人力多，已經不能滿足日益發展的社會了。所以需要引進新的技術來支撐農業發展。其中，人工智能就是一個很好的革新方案，人工智能與農業的結合勢必會給農業帶來一股強勢崛起的力量，甚至會給農業帶來翻天覆地的變化。

3 人工智能應用于農業的理論探討

3.1 人工智能，狹義的理解就是讓機器具有人的智能，去做人能做的事情。但是人工智能還有另一種含義，它是一種解決問題的新穎方法。通常來說，我們并不是真正的去讓機器模仿人、做和人相同的事情，而是通過人工智能這種方法探尋同一件事情，通過使用機器與算法來實現的可能性。甚至在某些人類不擅長的地方，機器的表現明顯高于人(大數計算)。人工智能是一門很寬泛的科學，所以它也可以解決多種領域的問題。

3.2 在人工智能中數據很重要。通過不斷地對數據進行分析、處理與歸一，來得到相應的函數模型或事物發展規律。而農業中最不缺的恰好就是數據。農業是人類所從事的最古老的行業，也是經驗最豐富的行業，從口述到筆錄，以及節氣的制定、黃歷的制定等，無不是對農業的數據收集。有過農業從業經驗的人都知道，影響農業的因素有自然環境、降雨、土地面積、施肥等，單靠人憑借經驗分析非常的難，而這時就該機器與人工智能大顯身手了。

3.3 以以色列為例，這個國家地處中東，常年戰亂，絕大部分土地為沙漠，可耕種面積稀少，而且土壤非常貧瘠，更嚴重的是水資源異常匱乏，降雨稀少。然而，就是在這樣一個生存條件惡劣的地方，以色列許多農產品竟領先于世界先進水平，有“歐洲的廚房”之稱。他們是怎么做到的呢？以節水為例分析：作為嚴重缺水的國家，以色列人發明滴灌技術——通過裝有滴頭的管線將水和肥料直達植物的根部。所有的灌溉都采用計算機進行精確計算與自動化控制，并通過灌溉系統的傳感器檢測地下濕度與植物根莖變化，再通過數據分析來決定灌溉量。并且由可以通過大量的傳感器采集數據，這種系統可以自行改變灌溉量。以色列這一套完整的灌溉系統正是將人工智能與農業相結合，來讓機器智能完成人無法完成的壯舉。

4 農業上應用人工智能的具體方法

4.1 前面介紹了農業應用人工智能的許多方面，我們就結合起來，探尋最優解法。首先通過以色列的灌溉系統，可以想到，不僅是滴灌，大范圍的噴灌也可以使用人工智能。我們大都見過掃地機器人，其實也可以設想一種農業園噴灌機器人。此機器人工作時會先將園區掃描一遍，通過圖像與傳感器來計算園區有多少農作物需要澆灌，同時可以用機器底部的傳感器測試各處土壤濕度，通過紅外傳感器測試植物的高度，以決定對每處農作物的噴水量。在澆水時，它可以根據自己的方位來調整好噴水的角度、流量與時間，并根據計算機對先前圖像的分析來規劃好路徑完成整個園區的澆灌，而不會漏掉任何一處。并且通過網絡搜尋天氣預報，根據近期的天氣來適當增減澆灌量。通過這樣一個人工智能機器人，不僅可以節省水資源與人力，更可以達到精準澆灌的目的，保證農作物的產量。

4.2 圖像識別也可以有效幫助農業。農業中有一項很大的挑戰是無法準確判別農作物出現的病變是由什么引起的。如果可以通過人工智能的圖像識別技術，讓農民將生病的農作物拍照上傳到數據庫中，再由機器通過圖像識別將病變植物的特征值提取出來，與自身龐大的植物病變圖庫匹配，可以更快且更精準的判斷農作物發生病變的原因，從而可以避免農作物出現病害時，農民采取錯誤的手段導致浪費金錢與時間，甚至出現收成受損。人工智能技術將幫助農民迅速并精準地找出問題的根源。

4.3 人工智能除了能在陸地上進行協助外，在天上同樣可以更好的幫助農業。眾所周知，我們的地球周圍圍繞著眾多的近地人造衛星，它們時時刻刻監控著地球的氣候以及利用可見光譜之外的電磁波給人們提供地球表面的勘探數據。這些數據對于農業資源的分配至關重要。由于受全球范圍氣候變化的影響，過去很多的農耕經驗早已不能適用于如今的氣候。而通過多顆衛星收集大氣與地表的信息，再通過機器來對這些數目眾多的變量進行分析處理，并對原有的氣候與地表環境進行對比，最終智能的判斷不同地區應該種植何種農作物，以更加智能的方法來完成對農業的引導。