淺析人工智能推動下的現代農業機器人的發展與前景

無錫工藝職業技術學院 范雪

前言

人工智能（artificialintelligence，AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，目前已成功應用于多個領域，如機器視覺、人臉識別、專家系統、工業控制等，也逐漸向其他領域延伸。

中國自古以來是一個農業大國，傳統的農業生產以粗放型農業為主，為了更好地滿足社會發展的需要，將人工智能應用于農業生產領域，對農業由粗放型轉為精細型具有積極的促進作用。將人工智能技術與智能機器人技術相結合，可廣泛應用于農業中的播種、耕作、采摘等場景，極大提升農業生產效率，同時降低農藥和化肥消耗。

國家的“十三五”規劃剛要提出，提高農業技術裝備和信息化水平，健全現代農業科技創新推廣體系，加快推進農業機械化，加強農業與信息技術融合，發展智慧農業，提高生產力水平，是現代農業要抓緊實現的任務，將人工智能技術應用于現代農業發展中，是實現該任務的快速有效的途徑之一。

農業機器人是結合機器人技術、自動控制技術、無線傳輸技術等技術共同開發出來的一種具體的以農業生產為背景的生產技術。近年來，隨著物聯網技術、深度學習、大數據等理論知識的普及，農業機器人也逐漸生產并完善，在具體的農業生產中也有應用。之前提出的智慧農業大數據也為農業機器人的發展奠定了基礎。目前，農業機器人在培育種苗、收獲果實等方面已取得初步成效。在傳統的農業生產活動中，需要的大量人力成本已逐漸減少，并且各種高新技術、算法的應用也為農業機器人的發展提供了理論基礎。

1 農業機器人的研究現狀

農業機器人的研究于上世紀中葉就開始研究，并于上世紀九十年代開始得到廣泛應用，其中，隨著機器視覺技術、定位技術的深入應用，數據挖掘技術、邊緣技術的逐漸興起，農業機器人技術也隨之完善。并且根據用戶的不同需求，可以定制不同應用場景、不同應用范圍的農業機器人。

1.1 人工智能在現代農業生產中的應用

人工智能已逐漸介入農業生產，這次解放的將是農民的生產力。據調查顯示，通過農業科技的創新，與傳統農業相比，農業科技創業公司利用人工智能創新技術，使得農作物用水量減少了95%，而在農業用地上的產量卻增加了100倍。人工智能介入農業的主要手段，就是通過機器學習等技術，將大量數據輸入統計模型，能夠智能化地監控和掌握農產品的培育和生長情況，從而提高生產效率和產品質量，為農業生產提供建議和幫助。

目前，人工智能在農業生產中的應用主要有：智能選種、智能土壤灌溉、智能種植、智能監控等領域。

1.1.1 智能選種

種子是農業生產中最重要的生產資料之一，農作物宜栽之前，需要在選種上做很多的工作。因為種子質量，直接關系到農作物的產量。通過人工智能選種、檢測，提升了種子的純度和安全性，更好的提升農產品的質量，對提高農產品產量起到了很好的保障作用。

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1.1.2 智能土壤分析

土壤的質量關系著農作物的生長狀態，通過人工智能算法分析土壤的各種化學性質與特征，并與將土壤性質與農作物的生長狀態建立相關的數學模型，借助雷達的成像技術，結合電磁感應土壤傳感器獲取的信號，獲取土壤表層的粘土含量信息等等。從而精準的判斷出相應的土壤適合宜栽的農作物，提高農作物的生產效率和經濟效益。

1.1.3 智能土壤灌溉

人們使用灌溉設備澆灌植物或噴灑化學品，更多現代化的灌溉系統，能夠將雜草與作物區分開來，并用除草劑噴灑雜草。這意味著使用較少的除草劑，因此降低了成本，得到更安全的食物。利用人工智能反饋算法，能夠知道土壤的實時狀態，對土壤進行科學管理。通過對土壤的PH值、濕度等屬性進行監測，再進行周期的灌溉等，提高農作物的灌溉率，節約水資源，并且保證了農作物有一個良好的生長環境。

1.1.4 人工智能種植

人工智能種植技術中的機器人種植代替傳統種植中的人工種植，極大地節省了人力、物力和財力。機器人可以完成播種、除草、采摘等環節，實現農業種植過程的全自動化管理。利用人工智能算法，可以預測農作物的成熟時間、并與市場行情相結合預測，推測出今年這塊地適合種玉米還是大豆。

智能農業設備將配備攝像頭、GPS和處理視頻數據的技術，實現智能的決策建議，而不需要將所有數據發送到云。通過人工智能技術，可以對農作物智能監控。計算機視覺系統允許拖拉機進行尋路，檢測障礙物，收獲某個指定種類的作物等。人工智能能夠從選種、耕種到作物監控，再到土壤管理、病蟲害防治、收割等，做到全方位覆蓋。

1.2 數據處理技術在農業機器人中的應用

目前，大數據技術已逐漸應用于農業機器人中，通過數據采集技術將各地的農業數據進行采集處理，并通過無線通信技術將大數據上傳至云平臺，通過數據挖掘與對比、信息處理等技術提前預知農業生產情況，達到提高效率、減少損失的作用。

農業機器人通過攝像頭，將農業生產過程中的各個階段的圖片采集起來，通過數據對比分析各個成長階段，也可以通過圖片分析，檢查農作物是否存在病蟲害等潛在危險提前預知，提前做好應急處理；根據天氣情況、溫度情況，及時調整環境溫度、灑水量；根據土壤的酸堿度，自動配置噴灑的農藥。這些數據都上傳至大數據中，供來年農業生產使用。下一年的農業生產可提前根據這些數據進行預測。

2 人工智能機器人系統的發展前景

2.1 土壤、病蟲害探測等智能識別系統

人工智能探測智能識別系統是集土壤監測、天氣預測、疾病預測、農作物生長評估、產量預測于一體的智能專家系統。由于農場面積大、未知預測情況經常突發，可以研發一款機智機器人，通過攝像頭對土壤進行拍攝采集圖像，傳回控制中心，進行剖析，確定土壤狀態，判斷土壤適合種植的農作物種類；進行天氣預測，完成突發狀態應急準備處理；對農作物進行圖像采集，傳回控制中心，通過深度學習算法進行分析農作物是否遭遇疾病，預測未來是否有疾病產生的可能；預測農作物生成的趨勢，并預測農產品產量，對維持市場平衡有極大的促進作用。

2.2 耕作、播種、采摘等智能機器人

通過人工智能技術中的終端識別技術，將識別的信息傳回控制中心，通過各種人工智能算法進行計算，控制機器人進行耕種、采摘等活動，可以極大的提升農業的生產效率。通過識別系統識別土壤狀態，通過人工智能算法計算出播種的密度進行自動播種；果實成熟季節，通過攝像頭獲取果實狀態，并采摘已經成熟的果實，極大地提升了工作效率。

智能采摘的目標是農作物，這類農作物的收獲過程往往很復雜，并且要求很高，但農產品也有很高的價值和利潤，因此，智能采摘具有較高的市場需求和良好的發展前景。

2.3 禽畜智能穿戴產品

終端識別設備可以安裝在禽畜的身上，收集禽畜的實時狀態，回傳到控制系統，通過機器算法識別禽畜的健康狀態，并對禽畜的生育期、發情期進行預測。

3 農業機器人的應用技術

鑒于農業機器人是一項非常復雜且利用眾多先進技術的科技，因此，它涉及了眾多的領域，如機器視覺、大數據、數據挖掘、邊緣算法、人工智能等，每一項科技都在農業機器人的開發與設計中有著不可替代的功能。

3.1 數據挖掘

數據挖掘是一門融合了機器學習、人工智能、統計學的知識，對農業的預測及判斷有著極大的指導意義，是一種嶄新的信息處理技術。在未來的農業發展中，將農業數據進行采集處理，利用已經存在的數據模型，或利用各種算法設計出新的數據模型，對未來的農業生產決策起著預測作用。

3.2 關聯分析

當多種不同數據之間存在某種關聯時，可以建立起關于某些數據的關聯規則，這種分析方法可以利用已知的經驗或算法，來預測出未知的模型，這對未知的農業數據有很好的預測作用，減小損失，提高經濟效益。

3.3 決策樹分析

決策樹是一個類似流程的樹形結構，利用樹型的關聯關系及屬性，分析當前數據的前后關系及計算出前后關系中所需的數據。可以通過決策樹分類分析對農作物災害數據中大量的歷史數據進行數據挖掘、數據融合，獲取有價值的數據信息，以方便提供更精準的數據。

4 人工智能在現代農業領域中的展望

4.1 農業智能化

AI智能機器人將取代98%的傳統農民從業者：前十年，AI機器人還停留在科普階段水平。最近五年，AI機器人已經在中國主流的工廠開始普及；自從阿發狗下贏韓國圍棋冠軍，很多媒體人開始被發表機器人高替代性的文章。未來的農業無論是機器人擠牛奶，還是機器人栽培、嫁接都是可實現的，無人機的大批量、玩具化發展，農業智能機器人已經深度滲透進入農業生產的各個細分領域。

4.2 農業生產高效化

我國80%以上的沙漠將被改造成綠洲：由于沙漠遠離現代城市和工廠，沒有被污染過，是種植有機蘋果、石榴、大棗、葡萄、哈密瓜等水果最佳的理想地，光照時間長、晝夜溫差大。未來隨著青藏高原水源引入新疆、內蒙的沙漠將會成為富饒綠洲。

4.3 農業網絡流通多樣化

依靠現代人工智能領域內的5G網絡與物聯網的發展，全世界的農業都可以實現實時無障礙的溝通交流，在世界的各個角落都可以實時查詢需要的數據。

5 結論

人工智能技術應用在農業領域，以后必是一個大的發展趨勢。在不均衡的矛盾下，生鮮農產品的智能化應用，必將不僅僅只是用在一系列種植程序上。就目前而言，人工智能技術還未在農業領域達到大規模應用，不過我們相信，在不久的將來，隨著人工智能技術的不斷發展，它在農業領域的大規模應用，將最終實現。