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人工智能與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)深度融合研究

2019-10-21 20:25:28郭慶春
科技風(fēng) 2019年23期
關(guān)鍵詞:人工智能

摘 要:近幾年人工智能快速發(fā)展,推動人工智能與農(nóng)業(yè)的深度融合,有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。通過借鑒國外人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),針對我國智能農(nóng)業(yè)發(fā)展中存在的問題,提出我國智能農(nóng)業(yè)發(fā)展對策和建議。

關(guān)鍵詞:人工智能;智能農(nóng)業(yè);深度融合;識別

人工智能被譽(yù)為全球三大尖端技術(shù)之一。人工智能是通過研究人類智能,構(gòu)建具有智能行為的人工系統(tǒng)。將人工智能與農(nóng)業(yè)深度融合將促進(jìn)智能農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展。

一、智能農(nóng)業(yè)研究進(jìn)展

早在20世紀(jì)70年代,人工智能開始應(yīng)用于美國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),采用人工智能并且集成信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、智能計(jì)算技術(shù)、優(yōu)化模擬技術(shù)以及知識發(fā)現(xiàn)等多個(gè)技術(shù),包含農(nóng)業(yè)知識和專家的經(jīng)驗(yàn)等,采用多媒體而且把信息網(wǎng)絡(luò)作為載體,科學(xué)地指導(dǎo)種田,還給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供多種咨詢服務(wù)。到了20世紀(jì)80年代以后,農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開始轉(zhuǎn)向經(jīng)濟(jì)分析決策、生產(chǎn)管理、農(nóng)產(chǎn)品市場銷售管理、生態(tài)環(huán)境等。日本高度重視人工智能在農(nóng)業(yè)上的作用,管理專家系統(tǒng)如培養(yǎng)液、西紅柿栽培、溫室黃瓜栽培等多個(gè)管理專家系統(tǒng)。美國的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)如COMAX/GOSSYM,主要推薦棉田管理措施給棉花種植者。[1]在20世紀(jì)90年代,人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)入快速發(fā)展階段。在專家系統(tǒng)方面,主要有英國的水果保鮮,美國的梯田,日本的溫室控制,埃及的黃瓜與柑橘栽培生產(chǎn)管理,德國的草地管理,希臘的病蟲害與缺素診斷的多種語言等專家系統(tǒng)。[2]到了21世紀(jì),利用人工智能技術(shù)來提高生產(chǎn)力,成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用,如農(nóng)業(yè)機(jī)器人。[3]

二、我國智能農(nóng)業(yè)存在的問題

主要存在的問題是抵御自然災(zāi)害能力較弱、生產(chǎn)方式與效率較落后、科研投入與相關(guān)領(lǐng)域人才儲備缺乏、科技含量與發(fā)展水平較低等方面。

三、我國智能農(nóng)業(yè)發(fā)展對策

(一)提升生產(chǎn)效率

智能農(nóng)業(yè)技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各種要素實(shí)行智能化控制、數(shù)字化設(shè)計(jì)、科學(xué)化管理、精準(zhǔn)化運(yùn)行,積極促進(jìn)生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置,努力提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力,不斷推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向規(guī)模化、集約化、精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)變;智能農(nóng)業(yè)可以通過“互聯(lián)網(wǎng)+”電子商務(wù)等模式,積極發(fā)展農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài),推動農(nóng)業(yè)一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展;智能農(nóng)業(yè)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息服務(wù)的精準(zhǔn)化和個(gè)性化,積極提高服務(wù)效能。智能農(nóng)業(yè)技術(shù)將改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、提高效率和效益。

(二)升級智能農(nóng)業(yè)裝備

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、農(nóng)業(yè)專用傳感器與儀器儀表、農(nóng)業(yè)機(jī)器人、智能化植物生產(chǎn)工廠、農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)作業(yè)與智能裝備、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等智能化農(nóng)機(jī)裝備構(gòu)建技術(shù)研究,逐步從粗放式過渡到智能化為標(biāo)志的集約化發(fā)展和制造業(yè)轉(zhuǎn)型的新階段。按照智能制造試點(diǎn)示范所包含的數(shù)字化車間、智能工廠、智能新業(yè)態(tài)、智能裝備、智能化服務(wù)、智能化管理等要求,構(gòu)建智能化農(nóng)機(jī)裝備制造體系,是未來智能裝備發(fā)展的方向。

(三)提高智能農(nóng)業(yè)科技含量

積極發(fā)展3S集成技術(shù),不斷開發(fā)應(yīng)用軟件,研制智能控制的裝備;在具體實(shí)施過程中,進(jìn)行人工采集信息和常規(guī)機(jī)械操作,逐步過渡到自動化作業(yè),構(gòu)建大田精準(zhǔn)生產(chǎn)技術(shù)系統(tǒng)。主要研究植物生長生命信息、環(huán)境信息特征識別新方法,開展土壤、動植物、生態(tài)環(huán)境和機(jī)器集成融合應(yīng)用研究,創(chuàng)新北斗導(dǎo)航和機(jī)器自動控制、數(shù)字化管控和變量作業(yè)、農(nóng)用航空等核心技術(shù);研制精益制種、聯(lián)合整地、精量施藥、精密播栽、高效收獲等糧經(jīng)作物生產(chǎn)重大裝備,不斷提升良種、耕地、農(nóng)業(yè)、肥料、灌溉用水的利用效率和高效生產(chǎn)。

(四)培養(yǎng)智能農(nóng)業(yè)科技人才

積極發(fā)展智能農(nóng)業(yè),需要很多科技人才,特別是大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等領(lǐng)域,還需要進(jìn)行整合院校資源,特別是基于智能農(nóng)業(yè)的需求,積極培養(yǎng)智能農(nóng)業(yè)需要的數(shù)據(jù)分析和軟硬件開發(fā)等方面的人才。積極完善農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人才服務(wù)體系,不斷提高他們的基本素質(zhì),真正搭建起一支素質(zhì)過硬的科技推廣人才隊(duì)伍。進(jìn)一步增加農(nóng)民培育的力度,積極提高農(nóng)民的科技素質(zhì)。鼓勵農(nóng)民積極參加各種技術(shù)培訓(xùn),全面向農(nóng)民推廣智能農(nóng)業(yè)概念、創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目與技術(shù)。

四、總結(jié)

智能農(nóng)業(yè)是智慧經(jīng)濟(jì)重要的組成部分;智能農(nóng)業(yè)是我國消除貧困、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展后來居上、后發(fā)優(yōu)勢、實(shí)現(xiàn)趕超戰(zhàn)略的主要途徑。建構(gòu)完整的智能農(nóng)業(yè),推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)平衡,充分實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效益,就是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。

參考文獻(xiàn):

[1]Zayas I,Pomeranz Y,Lai F S.Discrimination between Arthur and Aran wheats by image analysis[J].Cereal Chemistry,1985,62(2):478-480.

[2]Burks T F,Shearer S A,Gates R S,et al.Backpropagation neural network design and evaluation for classifying weed species using color image texture[J].Transactions of the ASAE,2000,43(4):1029-1037.

[3]Mathanker S K,Weckler P R,Bowser T J,et al.AdaBoost cllassifiers for pecan defect classification[J].Computers and Electronics in Agriculture,2011,77(1):60-68.

基金項(xiàng)目:山東省社科規(guī)劃研究項(xiàng)目(18CKPJ34);山東省高等學(xué)校人文社會科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目(J18RA196)

作者簡介:郭慶春(1979-),男,漢族,山東陽谷人,博士,講師,研究方向:人工智能應(yīng)用。

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