人工智能技術在現代農業機械中的實施探討

夏學麗

（沂水縣院東頭鎮農業綜合服務中心，山東沂水 276419）

0 引言

傳統農業機械只能簡單地完成一些重復性工作，難以適應現代農業生產的需求。而智能化農業機械可以通過各種傳感器和算法對作物、土壤、氣象等數據進行實時分析和處理，進一步優化農業生產流程，實現高效、精準、可持續的農業生產。這種新型的農業生產方式不僅可以提高生產效率，減少人力投入，同時還能降低成本，提高產品質量，更加符合現代人們對健康、環保、綠色農業的要求。未來農業機械發展必須繼續深入研究和探索、加強技術創新和應用實踐，共同推動智能化農業機械的發展以實現農業生產的轉型升級。

1 現階段農業機械的發展狀況

1.1 農業機械的工作效率

在現代農業生產中，農業機械的工作效率是評價其價值的重要指標之一。目前，許多先進國家已經實現了大規模農業機械化生產，并且這些機械的工作效率越來越高。以美國為例，其農業機械化程度高達98%，在農業生產中發揮著至關重要的作用[1]。在我國，隨著農業機械化的快速發展，機械化率不斷提高，但與發達國家相比還存在一定差距。根據國家統計局數據顯示，截至2020年底，我國農業機械化率為71.2%。其中，東部沿海地區的農業機械化率較高，而中西部地區的農業機械化程度相對較低[2]。

1.2 農業機械與現代生產體系的適配性

在現代農業生產中，機械的適配性和協同作用是機械化生產的重要內容。在傳統的農業生產中，機械化生產主要是以耕作和收獲為主，缺乏整個生產流程的協調和統一規劃。然而，在現代農業生產中，農業機械需要更多地考慮與整個生產體系的適配性和協同作用，如與作物管理系統的配合、與智能灌溉系統的協同等[3]。在我國，目前已經有一些地方開始探索農業機械與現代農業生產體系的協同發展，如在農機服務站建設中加入了現代化信息技術，可以提供智能化服務；一些地方農民合作社也在農業機械化中發揮著重要的作用。然而，仍需要進一步完善農機服務體系、提高農民的機械化水平和服務能力，以推動農業機械與現代農業生產體系的更好適配[4]。

1.3 農業機械結構智能化的可行性

隨著人工智能技術的不斷發展，智能化農業機械的應用范圍和領域不斷擴大。在現代農業生產中，智能化農業機械的應用可以提高農業生產效率、降低生產成本、改善勞動條件等，具有廣闊的應用前景。然而，農業機械結構智能化的可行性也需要考慮到以下幾個方面：一是技術成熟度：智能化農業機械需要應用多種技術，如機器視覺、語音識別、傳感器等。當前這些技術還處于發展階段，應用在農業機械中還需要進一步的研究和實踐。二是適應性：不同地區和作物種類的生產環境各異，智能化農業機械需要針對不同環境進行相應的適應性設計，才能更好地發揮其作用[5]。三是經濟性：智能化農業機械的研發和應用需要投入大量的資金，同時在使用過程中還需要考慮維護、保養等成本，因此需要進行經濟性評估。

目前，我國已經出現了一些應用智能化技術的農業機械產品，如智能化噴霧機、智能化種植機等。這些產品在一定程度上提高了農業生產效率和質量，但在智能化農業機械的推廣應用方面，仍需要進一步研究和完善。

2 人工智能在現代農業機械中的挑戰

2.1 技術挑戰

人工智能在農業機械中的應用需要面臨技術挑戰。首先，人工智能需要與機械工程相結合，以確保農業機械能夠正常運行。其次，人工智能需要應用多種技術，如機器視覺、語音識別、語言處理、深度學習等，以實現自主決策、自主操作和自主學習。此外，為了確保智能化農業機械的穩定性和安全性，還需要應用大數據技術和云計算技術[6]。

例如，在農業機械中應用人工智能技術的機器人自動化噴霧系統面臨著技術挑戰。因為噴霧系統需要實時感知作物的生長狀況、農田的地形和環境信息，并能夠快速做出噴霧決策，從而實現精準噴霧，提高作物的生產效益。這個過程中需要集成多種技術，如傳感器、計算機視覺、深度學習等，同時還需要滿足機械的操作穩定性和安全性。

2.2 法律挑戰

人工智能在農業機械中的應用，也會帶來一些法律方面的挑戰。隨著智能化技術的發展，機器和軟件系統將逐漸具有自主決策的能力，這將涉及法律責任和安全問題，具體如下：一是農業機械的智能化將涉及專利和知識產權等法律問題。在農業機械的研發和生產過程中，涉及許多知識產權的問題，例如機器人技術、傳感器技術、云計算技術等等[7]。這些技術的研發和應用需要保護知識產權，避免知識產權的侵權行為。二是智能化農業機械的自主決策能力也會引發法律責任問題。例如，當一臺智能拖拉機因為程序錯誤導致傷人事故時，應該由誰來承擔責任？是機械制造商、機器人開發者還是機器的最終用戶？如何確定責任的承擔范圍和界限，需要在法律方面進行明確和規范。三是數據隱私和安全也是智能化農業機械面臨的重要法律挑戰之一。農業機械的智能化需要涉及大量的數據收集和處理工作，例如農作物的種植、生長和收割等等[8]。這些數據的隱私和安全需要得到嚴格的保護，避免被非法獲取和濫用。

2.3 數據挑戰

在人工智能的應用中，數據是智能決策的關鍵因素。然而，現代農業機械在數據處理方面仍然面臨許多挑戰。首先，農業生產中的數據具有復雜性和異構性。例如，不同類型的農業機械所獲取的數據類型和結構可能存在巨大的差異。其次，農業機械所產生的大數據需要經過有效的處理和分析，才能為農業生產提供有價值的信息。但是，數據的收集、存儲、傳輸和處理都需要大量的計算資源和存儲資源，這也帶來了技術和成本上的挑戰。

此外，農業機械的智能化應用也受到數據隱私和安全問題的制約。隨著數據的不斷積累，數據隱私和安全越來越成為人們關注的焦點。在現代農業生產中，農業數據的隱私和安全需要得到充分保護，以避免數據被不當使用或泄露[9]。同時，對數據的安全性和完整性的要求也越來越高，這也給數據處理和傳輸帶來了一定的挑戰。

最后，農業機械智能化應用中的數據挑戰還包括數據質量問題。數據質量的好壞直接影響農業機械智能化應用的效果和結果。因此，數據采集和處理的準確性和可靠性是非常重要的。在現代農業機械中，數據質量問題包括數據的準確性、完整性、一致性、及時性、可重復性等方面，需要得到充分的關注和解決。

2.4 人力資源管理挑戰

隨著人工智能技術在農業機械中的應用，對農業生產的人力資源管理也會帶來影響和挑戰。一方面，部分農業從業人員可能會因為農業機械自動化的普及而失去工作。這些人員需要接受專業培訓，學習新的技能以適應新的農業生產方式，以確保他們能夠重新就業。另一方面，新型農業機械的運用需要具備更高的技術素養，對從業人員的專業能力提出了更高的要求。

例如，無人駕駛拖拉機的操作需要農業工人熟悉地形、熟悉各種操作指令和操作規程，能夠在緊急情況下進行適時干預。此外，農業機械的維護和保養也需要專業人員進行定期檢修和維護。農業生產的技術水平與機械化設備的技術水平的不平衡，也將導致培訓師資力量短缺的問題。

3 人工智能技術在現代農業機械中的實施探討

3.1 優化農業機械中的人工智能算法

農業機械中的人工智能算法是近年來農業智能化發展的重要組成部分。從機器學習、深度學習、圖像識別、數據挖掘等角度來探討，可以更好地了解現代農業機械中人工智能算法的應用。

3.1.1機器學習。機器學習是一種數據驅動的算法，它能夠通過訓練集來學習數據中的模式，進而實現對新數據的預測和分類。在農業機械中，機器學習算法可以用于土壤、氣象和農作物數據的分析，實現智能決策和預測。例如，在農業生產中，機器學習可以用于判斷農田的土壤質量、農作物的生長狀況等，從而實現對農田進行精準管理[10]。

3.1.2深度學習。深度學習是一種基于神經網絡的算法，它可以實現對數據的深度分析和學習。在農業機械中，深度學習算法可以用于圖像識別、視頻分析等方面。例如，通過使用深度學習算法，可以實現對農業機械拍攝的作物圖像進行分析，從而識別出作物的種類、成熟度、病蟲害情況等。

3.1.3圖像識別。圖像識別是一種視覺感知的算法，它能夠對圖像進行分類、識別和檢測等操作。在農業機械中，圖像識別算法可以用于農業機械視覺系統的設計和優化。例如，在果樹采摘機器人的設計中，可以使用圖像識別算法，對果樹上的果實進行識別和定位，從而實現自動化采摘。

3.1.4數據挖掘。數據挖掘是一種從大量數據中提取有用信息的算法，它能夠發現隱藏在數據中的規律和趨勢。在農業機械中，數據挖掘算法可以用于數據分析、智能決策等方面。例如，在農業機械的故障檢測和維修中，可以使用數據挖掘算法對機器數據進行分析，從而實現對機器的預測性維護和優化。

3.2 對相關法律法規進行完善

在農業機械中應用人工智能算法涉及一些法律挑戰，其中包括數據隱私和安全、農業機械的智能化將涉及專利保護、自主決策能力限制三個方面。

3.2.1數據隱私和安全是人工智能在農業機械中應用中面臨的一個關鍵問題。農業機械中使用的傳感器和監控設備收集大量數據，包括土壤、氣象、作物和畜禽等信息。這些數據包含敏感信息，如個人身份、財務記錄和醫療記錄等，需要得到有效的保護。同時，數據泄露和濫用可能會帶來不可估量的損失，包括財產損失和聲譽損失。因此，需要制定嚴格的數據隱私和安全法規，確保農業機械中的數據得到安全保護。

3.2.2農業機械的智能化將涉及專利保護。人工智能算法的應用使得農業機械具有更高的智能化和自主決策能力，但這也意味著這些技術可能會涉及專利保護問題。在這方面，制定相應的法律規定是必要的，以確保人工智能算法的知識產權得到保護。同時，法律還需要注重農業機械智能化過程中的信息產出，并區分專利內容與正常產出內容，并做好對應的保護。

3.2.3自主決策能力限制。自主決策算法可能導致無人駕駛農業機械自主決策，從而可能造成危害，這需要嚴格的法規限制。為了確保人工智能算法在農業機械中的應用不會帶來安全隱患，需要建立合適的法規，規范自主決策算法的使用。

3.3 針對智能農機進行人力資源調整

3.3.1基礎農業人力勞動力量在農業機械智能化中需要被保護。一方面，隨著農村勞動力外出打工、年齡結構老化等因素的影響，農村勞動力逐漸減少，人力成本逐漸增加。另一方面，農業機械智能化的應用將會減少一些勞動力需求，從而導致部分農民失去工作機會。為了避免這些問題，需要加強對基礎農業人力勞動力量的保護。

3.3.2主動限制智能農機應用范圍。隨著智能農機在農業生產中的應用范圍不斷擴大，智能農機研發中可以適當放棄全自動化，從嘗試為農民提供額外的“工作崗位”。但由于智能農機技術本身的復雜性和農民普及教育程度的不同，農民可能無法適應這些變化。因此，需要采取措施，提高農民的科技知識和技能水平，并為他們提供適當的培訓和教育。

4 結語

人工智能應用于現代農業機械并非單純的技術層面，該過程除了需要突破技術限制外，還需要處理好人工智能所帶來的勞動力“占位”問題。而政府也需要制定相關的政策和法規，以確保智能農機的安全和可靠性，并保護農民的合法權益。