农业是人类赖以生存的根本，在三次产业中占据基础性地位，对经济社会的稳定与发展至关重要。然而，随着人口的快速增长、耕地面积的逐步缩减以及城镇化的加速推进，农业面临的挑战日益严峻。为应对这种挑战，国内外都在探索通过信息技术来促进农业提质增效，其中以人工智能为基础的智慧农业新模式发展迅速，出现了很多典型案例，为人工智能广泛深度融合农业应用提供了有益参考。人工智能与农业融合应用的基本态势农业的生产和服务领域存在很多痛点问题，如生产方式较粗放、农业服务不完善等。不少企业以产业痛点为导向，积极探索人工智能在农业生产服务中的融合创新，为解决农业痛点问题找到了新的突破点。目前，人工智能各项技术在农业生产的产前、产中和产后各阶段均有应用，主要有以下几个方面，一起来了解一下吧！产前阶段灌溉用水供求分析如何做到既能保证作物用水量，又能明显减轻旱涝对作物产量造成的不良影响，就需要对灌溉用水供求量进行分析。智能灌溉控制系统可以帮助人们选择合适的灌溉水源，进行灌溉用水供求分析，其中人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是应用最多的技术。ANN具备机器学习能力，能够根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，选择最佳灌溉规划策略。该系统可以实时监测土壤墒情，可以实现周期灌溉、定时灌溉、自动灌溉等多种模式，节省了灌溉用水，又能保证农作物良好的生长环境。土肥分析做好土壤成分及肥力智能分析是是实现适宜栽种作物选择、定量施肥、生产成本分析等工作的重要基础。可利用非侵入性的探地雷达成像技术对土壤进行探测分析，利用ANN对土壤表层的黏土含量进行分析。以帮助种植者在正确的时间、正确的地点进行精确施肥。目标是帮助农民提高产出、降低成本。种子品质鉴定种子的纯度和安全性检测，是控制和提高健康绿色农产品质量的重要手段。因此，利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对作物种子种类进行准确评估非常重要。ANN技术它能帮助农民在农作物生产中根据自己的需求选择合适的种子种类，并对不同季节不同质量等级的农作物品种进行准确分析和评估。这样，可以给农民做出科学指导，对他们选择合适的种子有很大帮助，这对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用。产中阶段农业专家系统农业专家系统是一种模拟人类专家解决农业领域问题的计算机程序系统，其内部含有大量的农业专家水平的知识与经验，它可以利用人工智能日趋成熟的各项技术，解决一些过去只能依靠农业专家才能解决的现实问题。对农业大数据进行可能性的推理、演绎，并做出准确判断与决策，这就是专家系统的工作。通过AI专家系统对环境因素和农作物的生长状况进行数据分析，就能够及时获得农作物在各生长阶段可能遇到的问题相的解决办法。病虫草害管理目前市面上已经出现了多款智能植物识别App，不仅能识别农作物种类，还能够帮农户智能识别农作物的各种病虫害，充当植物医生角色。农户只要用App拍一下患了病虫害的农作物的照片，它就能够诊断出农作物的是虫害还是病害，具体病虫害的名称是什么，还可以给出一套相应的预防或治疗方案。 　　　智能温室系统通过在温室安装的传感器，测定出作物的生长状况，并采集温室内外部生长环境数据，根据人工智能系统处理、分析这些数据，便可以很便捷地遥控灌溉和施肥，同时，对卷帘装备系统、加热系统、遮阴设备系统以及灌溉区的流量控制系统也可以进行自动化控制，既减少劳动力的使用，又可以规避了不良气候等因素带来的风险，节约生产成本，提高经济效益。作物采收采用人工智能技术开发的瓜果采摘机器人，既可以提高瓜果采摘速度，并且不会破坏果树和果实，对瓜果类产品进行无损采摘作业。这些采摘机器人通过摄像装置获取到果树的照片，像铁壁阿童木一样有着“火眼金睛”，可采用双目立体视觉在果园中对果实进行定位，用图片识别技术去判断瓜果成熟度，定位瓜果中哪些是适合采摘的，然后利用机械手臂和真空管道进行采摘，一点都不会伤到果树和果实。产后阶段农产品检验目前国外普遍利用机器视觉进行农产品品质自动识别，研究的对象极其广泛，小到谷粒的表面裂纹检测和农作物种子的分级，大到根据梅脯、黄瓜、土豆等农产品的大小、形状、色泽和表面缺陷与损伤等进行分级，都在其研究范围内。目前它己经成为一种成熟、可靠的农产品外观形状检验工具。通过机器视觉系统识别过的农产品，其品质与安全性可以让消费者更加放心。农产品运输目前，农产品运输损耗大、运输效率低等问题一直困扰着农业工作者，农产品的易腐性和物流基础设施的落后是造成生鲜农产品在运输过程中损失巨大的主要原因，减小这些因素的影响的有效工具之一是无线射频识别技术。将这项技术应用到农产品物流管理中可以使管理者即时获得精准的农产品物流信息，不仅可以监控农产品的流通过程，实现对农产品的实时跟踪，还可以减少农产品供应链各个环节上的安全存货量和运营资本，避免农产品在运输过程中产生不必要的损失。　农产品销售利用人工智能对农业大数据进行市场分析，可以知晓农业行情，避免暴涨跌，用数据让农产品卖得顺畅、买得放心。将人工智能技术有效地应用在农产品营销中，既可以缩短农产品生产运输的时间，又可以提高农产品销售链的效率，减少劳动力投入。总体而言，人工智能在农业生产和服务环节都涌现出了一些融合应用的典型案例，为促进农业智能化转型升级提供了新思路。但这些融合应用目前主要处于探索和试点阶段，融合模式仍需优化完善，应用范围也有待逐步扩大。人工智能与农业领域深度融合面临多重挑战大数据、人工智能等技术在国外农业领域已形成了相对成熟的融合模式和较大范围的应用。而我国虽然也出现了一些典型案例，但整体还处于起步阶段，农业的数字化、网络化、智能化转型仍面临诸多挑战。一是农村网络基础设施薄弱。人工智能在农业领域的融合应用对网络实时响应和海量数据积累有较高要求。但我国村级信息化服务网络不够健全，农业领域网络化水平还有待提升。据统计，我国农村地区互联网普及率为36.5%，仅为城镇地区的一半。二是智能化农业设备供给水平不足。针对智能农业设备的专用芯片较为缺乏，而通用芯片在环境较差的农业现场非常容易发生损坏，进而导致农业智能设施应用受阻。同时，由于农业场景复杂，农业智能机器人等设备在实际应用中存在效率不高、灵活度不够等问题，智能化设备的性能还需要进一步提升。三是农民应用人工智能的意愿和能力不够。一方面，智能化农业设备的投资金额大、回收周期长，导致农民“不敢用”。另一方面，智能化农业设备的操作方式与传统农业设备差别较大，农民对智能化设备的操作能力不足，“不会用”也阻碍了农业的智能化发展。尽管人工智能与农业的融合充满挑战，但是“智慧农业”的光明前景让我们愿意也有理由去相信，人工智能在农业领域的成功应用和大规模普及将会成为现实。相信在不久的将来，借助人工智能的技术优势将全面实现农业生产现代化、信息化、智能化。

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