人工智能在農業領域上的問題研究

(湘潭大學 湖南 湘潭 411100)

一、引言

人工智能是屬于計算機科學的一個部分，可以用在研發模擬、擴展智能理論方法和技術上。其研究領域包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和機器視覺等。2017 年，我國首次將人工智能寫進《政府工作報告》,表明中國已經將人工智能提高到了戰略的層面。但目前我國農業生產效率普遍較低，農村基礎設施建設不完善、城鄉二元結構造成的深層次矛盾突出等一系列問題阻礙了農業經濟的進一步發展，所以將人工智能應用到農業始終是重中之重。采用人工智能技術可以大幅度的提高農業生產效率，提高農民的積極性，節省人力，從而進一步實現農業的智能化，達到智能農業的目標。

二、人工智能在農業領域上的文獻研究及應用

(一)人工智能在農業領域上的文獻研究

本文采用了可視化文獻分析軟件citespaceV和CNKI上的計量可視化分析，對國內人工智能研究的學科分布作了簡要分析，同時應用關鍵詞聚類分析了研究熱點和前沿，由于我國人工智能在農業應用方面的起步較晚，可參考的文獻較少，故在 CNKI 中，以“人工智能 農業應用”、“機器人 農業應用”、“機器人 農業”為關鍵詞進行高級檢索，來源類別為“核心期刊和CSSCI”，文獻類別設置為期刊論文，時間設置為“2000—2018 年”，剔除會議通知、重復文獻等無效記錄，最終得到有效記錄277條。將全部檢索結果導出做計量可視化分析，得出我國人工智能以及機器人在農業方面的研究學科分布情況。由圖一顯示，277篇論文分屬 5個學科領域，包含農業科技、基礎科學、工程科技、經濟與管理科學以及信息科技，表明我國學者對人工智能在農業方面的相關問題上進行了跨學科、多層次的學術探討。其中，農業科技學科發文量最高，占總發文量的51.04%，其次為信息科技，占比為35.06%，其他學科發文量相比較來說較少。整體來說，國內對于人工智能在農業應用方面的研究還是科技類占比較多，經濟研究方面較少，呈現出了研究我國人工智能在農業應用方面的主要學科是集中在研發相關農業應用技術與原理等方面，而對于人工智能如何在農業上起到一個促進生產率以及提高經濟管理方式方面則稍有忽略。

(二)人工智能在農業領域的應用

通過對關鍵詞進行共現聚類分析，結果表明人工智能在農業領域的應用，主要有農業生產機器人、物聯網、智能噴灌技術等，可以實現農業可視化遠程診斷、遠程預警和遠程控制等智能管理。將智能機器人廣泛應用于農田的耕整，農作物的種植和采摘等環節，有利于提升勞動生產率、土地產出率以及資源利用率。物聯網在智能農業中也占據了很重要的地位。在物聯網上的應用首先是在決策層，運用各種智能化設備對農作物進行遠程操作。其次是基于大數據下，收集智慧農業物聯網平臺信息，它可以匯總傳感器得到的各種信息，將其進行整理和分析，為智慧農業物聯網提供最有用的內容。利用互聯網可以實現資源共享，使生產者根據實際需求對栽培過程進行遠程調控，從而減少栽培的錯誤率，降低農業生產的成本，提高生產效率。物聯網還可以廣泛運用射頻識別技術和二維碼識別技術，實現對食品生產各個環節的信息資源進行識別，使消費者對食品安全進行追溯。農業智能化和自動化帶來的農業現代化，是一個低能耗高產出的結果，在產出相同產量的情況下所需要的人力物力大大減少，而減少的人力和物力又可以在其他的地方得到利用，這樣使得農業產量大幅度增加。

圖1 研究人工智能在農業上應用的文獻學科分布

三、結論與展望

現階段，我國在智能農業上的研究與應用已經小有成就，各個領域都已經認識到人工智能在農業上的巨大價值，開始投入許多資本到農業智能化的分析、處理、應用和優化等過程之中。但由于我國起步較晚，與一些農業發達的國家相比，農業智能化在我國依然是還未成熟的技術領域，在數據的應用和研發中有諸多難題亟待解決。

(一)信息化程度不夠

由于我國的智能經濟受體制機制的限制，在農業大數據共享方面還不夠完善，數據質量比較低，無法有力的支持大數據的廣泛運用。在現階段，我國對于農業存量數據的開放程度不高、發布渠道有限、統計數據成本高等因素都限制了農業大數據應用開發者隨時進行數據調取和使用。

(二)需要加強基礎研究

我國智能農業技術相對于發達國家比較落后，所以要學習全球智能農業的先進技術，加強國際上的合作交流，共同建設智能農業協同研發創新平臺。需要在國外先進的智能農業技術基礎上不斷創新和完善，立足于實踐，自主研發出適合我國農業發展的智能設備和技術。

(三)加強智能化人才培養

人才的持續供應是農業智能化發展的強力保障?，F階段，我國已將人工智能專業納入教育教學計劃中，主要是開設數據科學、技術研究與應用、計算機人才培養等課程。但是依然無法滿足對數據科學人才的需求，所以在智能化人才培養方面要做到提高國內教育水平和引進國外優秀人才相結合。同時農業部門和相關企業也要增加智能化人才的實踐機會，與科研院校共建平臺，培養大數據應用型人才，形成我國人工智能人才高地。

隨著人工智能技術在農業領域的應用程度加深，農業生產效率得到了大幅提升的同時，還節省了農業生產過程中的人力物力，有利于我國生態農業建設工作的快速發展。要推動人工智能發展對農業智能化和自動化的深度融合和發展，就要有效依托創新技術優勢、市場優勢、資金優勢，鼓勵農戶在數據使用、共享上進行改進，政府部門以及企業大力完善基礎軟件設施，為農業產業的發展提供更為高效的云計算服務和數據開發平臺，隨著人工智能技術發展速度的加快、程度的加深，我國與農業發達國家間的差距將會越來越小，我國農業經濟也將得到快速發展。