导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能农业如何改革的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人工智能 大数据 如何作用在农业发展？
原标题：2019年中国农业产业市场分析：传统三大发展痛点，三大技术助力向数字农业转型升级
数字农业应运而生 前景如何?
在数字经济快速发展的背景下，“数字农业”应运而生。我们应该怎样理解 “数字农业”?我国数字农业前景如何?数字农业又能如何助推传统农业转型升级?
2019年3月中国农产品进出口金额统计分析
在进口金额方面，数据显示，2018年2-4季度中国农产品进口金额逐渐下降，2019年3月中国农产品进口金额为10595.8百万美元，同比下降0.1%。
在出口金额方面，2018年1-4季度中国农产品出口金额呈增长趋势，其中，2018年2季度中国农产品出口金额增幅最大，相比1季度增长11.45%。2019年3月中国农产品出口金额为16482.3百万美元，同比增长12.3%。
我国传统农业发展痛点分析
1、需求侧——日益增长的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，对外依存度高。随着收入增加，消费者将从满足基本的生存需求向品质更高的生活方式进行转换，进而摄入更多的肉类、蛋奶类制品以满足能量需要，对粮食等农产品的需求量逐步提高。不仅如此，随着我国居民收入的持续提升，居民对于高品质的农产品的需求也在持续提升，我国农产品生产的矛盾也逐渐将由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。
2、供给侧——小规模分散经营，生产成本高，盈利能力弱。我国农业总产值虽常年居于世界首位，但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种植、养殖现状，导致农业技术水平低，无论是机械化水平还是在生化技术水平，均落后于发达国家。同时，我国农业产业化程度较低，价值链短，附加值低，导致农业盈利薄弱，人均农业增加值远低于发达国家。
3、服务侧——融资困难、非标准化、信息不对称。融资环节复杂，成本高，时效性差。“三农”贷款难问题突出，民间借贷现象加大农村金融风险。农业的标准化生产和销售体系尚未建立。农产品生产技术和流程标准不完善，农产品标准化的销售体系不健全，品牌意识普遍不高。链条冗余、信息不对称导致销售难度加大、生产端附加值低。农产品从生产到消费交易链条过长，交易成本、运输成本较高，交易的不确定性增大、损耗也较高。
数字技术如何助力传统农业转型升级?
针对传统农业面临的以上问题，物联网、大数据、人工智能将会有效助力传统农业向数字农业转型升级。
1、物联网——农业数据实时获取，奠定农业数字化基础。物联网在农业领域应用范围广泛，基于物联网的农业解决方案，通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式，达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题，打造基于物联网的智慧农场，实现作物质量和产量双丰收。
2、大数据——决策“数字化”，全面提升生产效率。万物互联在推动海量设备接入的同时，也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理，从而生成基于不同商业模式的各类应用。
3、人工智能——潜力巨大，激活农业高效发展。在种植领域，人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。在养殖领域中，利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。人工智能缩短农业研发进程。在实验室和研究中心，机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因，创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥，并且开发更多的农产品。
说到数字技术助推农业发展，就不得不提到以色列。以色列天然水资源短缺、降水稀少，有三分之二的地区被定义为半干旱或干旱地区。资源匮乏迫使国家聚力提高农业效率，为挖掘大数据潜力刺激数字农业发展。
近年来，以色列越来越多的农业领域正通过热像仪、传感器、无人机、卫星图像等技术监测使得实时数据及时传达给农民，大幅提高了农民相应速度，最大限度地减少了极端天气条件下的农业损害、最大限度地提高农业产量。经过农业现代化进程，截至2016年，以色列实现了从新中国成立初期80%粮食靠进口到可以生产满足自身95%需求的转变。
更多数据请参考于前瞻产业研究院发布的《中国农业产业化市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
托普云农如何利用人工智能改变传统农业生态？
说到人工智能在农业领域中的应用，托普云农利用数字技术产业化探索有着诸多的成果，例如基于图像识别的病虫害监测预警系统和见虫“虫脸识别”，即可在几秒钟内识别出未知虫害，通过查询软件推送的防治指导信息，就能够及时采取有效的虫害防护措施。还针对种育种的产业需求，推出的一款“种业智能”的APP，通过拍照即可实现种子的自动数粒，为育种工作者带去更多的便利。
人工智能如何影响农业发展？
农业是国民经济的基础，是经济 社会 发展中的头等大事。改革开放以来我国农业发展水平大幅提高，但同时也面临着诸如土地资源紧缺、农业产业化程度低、农产品质量安全形势严峻、农业生态环境遭到破坏等问题。如何在资源紧缺的同时稳步提高农业发展水平，实现农业可持续发展，成为我国经济 社会 发展中面临的重大命题。
在这种局面下，大规模的创新和技术变革将是解决农业问题并推动农业走向现代化的有效途径。当前，如何通过人工智能技术提高生产力，已经成为农业领域的研究与应用热点。
（一）技术加持下的智能农业
传统农业技术手段会造成水资源浪费、农药使用过度等问题，不仅成本高、效益低，产品质量得不到有效保障，还会造成土壤和环境污染。在人工智能技术的加持下，农民将能够实现精准播种、合理水肥灌溉，进而实现农业生产低耗高效、农产品优质高产。
提供科学指导。 运用人工智能技术进行分析和评估，能给农民开展生产前准备工作作出科学指导，实现土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析、种子品质鉴定等功能，对土壤、水源、种子等生产要素进行科学合理配置，有力保障后续农业生产工作的顺利开展。
提高生产效率。 在农业产中阶段使用人工智能技术，能帮助农民更科学地种植农作物以及对农田进行更合理的管理，有效提高农作物产量及农业生产效率。推动农业生产向机械化、自动化、规范化转型，加速农业现代化进程。
实现农产品智能分拣。 将机器视觉识别技术运用到农产品分选机械中，可对农产品外观品质进行自动识别检验及分级，其检验识别率远高于人类视觉，具有速度快、信息量大、功能多的特点，可一次完成多项指标检测。
（二）人工智能在农业领域的应用现状
当前，人工智能技术正在成为改变农业生产方式、推进农业供给侧改革的强劲动力，在多种农业场景得到广泛应用。例如，耕作、播种和采摘等智能机器人，土壤分析、种子分析、病虫害分析等智能识别系统，以及禽畜智能穿戴产品等。这些应用的广泛运用能有效提升农业产出及效率，同时减少农药和化肥的使用。
IntelinAir 公司对土壤照片进行肥力分析
土壤成分及肥力分析。 土壤成分及肥力分析是农业产前阶段最重要的工作之一，也是实现定量施肥、宜栽作物选择、经济效益分析等工作的重要前提。借助非侵入性的探地雷达成像技术对土壤进行探测，然后利用人工智能技术对土壤情况进行分析，可在土壤特征与宜栽作物品种间建立关联模型。
例如，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。
灌溉用水供求分析。 基于人工智能技术的智能灌溉控制系统，集专家系统技术、自动控制技术、通讯技术、传感器技术等高新技术于一体，可以实时监测土壤墒情，根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，对灌溉用水供求量进行分析，选择最佳灌溉规划策略。
种子品质鉴定。 作为农业生产中最重要的生产资料之一，种子的质量直接关系到农作物产量和生产效益。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的种类、纯度和安全性进行检测，能有效控制和提高农产品质量。
农业专家系统。 农业专家系统则是一种拥有大量农业领域相当数量的专家级知识和经验，可以模拟农业专家的思维，解决农业领域问题的智能计算机程序系统。农业专家系统可以对农业生产领域进行数据分析，及时获得农业生产各阶段可能遇到的问题的解决方法。
奶牛身上的电子可穿戴设备
动植物 健康 监测。 比如，Connecterra是一家荷兰的农业 科技 公司，主要研发和生产用于奶牛身上的电子可穿戴设备。这些设备内置多个传感器，配套的分析软件则融入了机器学习技术，软硬件配合共同实时监测牲畜的 健康 情况。通过可穿戴感应器学习奶牛的行为模式，奶农还能更早注意到可能出现的问题，比如奶牛的跛足或者消化不良等情况，并获得建议。在这些信息的帮助下，Connecterra客户农场的乳制品产量得到了30%的提升。
Aboundant Robotics 公司的苹果采摘机器人
播种、耕作、采收等智能机器人。 人工智能技术广泛应用到农业生产中的播种、耕作、采摘等多种场景，极大地革新了农业生产方式，提高了生产效率。美国Aboundant Robotics公司开发了一款苹果采摘机器人，其通过摄像装置获取果树的照片，采用双目立体视觉、图片识别等技术对果实进行定位并判断其成熟度，确定适合采摘的果实，然后运用机器人精准操控技术对果实进行无损采摘，采摘速度高达一秒一个。
杂草控制。 依托出色的传感器技术和图像识别功能，Blue River Technology公司开发了一款名为See＆Spray的机器人，用以帮助控制 棉花地的杂草。它依靠计算机视觉和机器学习判断面前的是作物还是杂草，即使目标只有邮票大小，它也能准确识别。一旦确定那不是作物， 机器人会控制喷嘴对准喷洒，避免对棉花造成腐蚀。
精准喷洒和喷雾喷嘴可以帮助防止杂草对除草剂产生抗药性，并且能减少高达90%的除草剂使用量。这不但提高了除草效率，帮助农民稳定收入，也因减少化学品的使用量，保护了作物和环境。
控制杂草的 See ＆ Spray 机器人
智能温室系统。 在西方发达国家智能温室系统已得到广泛深度应用。例如，目前荷兰约有85%的温室通过计算机进行环境调控，德国已把3S技术（地理信息系统GIS、全球定位系统GPS、遥感技术RS） 成功运用到温室控制与管理中。
通过在温室安装的各类传感器，可实时监测土壤水分、土壤湿度、空气湿度、空气温度、光照强度、植物养分含量等数据，并通过人工智能系统对这些采集的数据进行分析处理，模拟出最适合温室内农作物生长的环境，进而对供水系统、加热装置、加湿装置、除虫装置、卷帘装备、遮阴设备、施肥系统等进行远程自动化控制，从而改善温室内部农作物生长环境，达到调节生长周期、改善产品质量、降低生产成本、提高经济效益等目的。
【本文来源于人民出版社出版的《人工智能读本》】
AI在农业上该如何发展？人工智能农业会怎样？
筒单地回答吧:我小时侯那年七八岁，我家自留地，和我四姨叔邻畔种地，同时都种的谷孑，人家的谷苗比我家的谷苗明显区别，人家谷苗黑绿翠，我家的谷苗黄没有长势，我回家问父亲，父亲说:人家耕地比我们深，种孑一样。密度合理，精耕细作，我们工夫不如人家，人工智能机器人不适应，循序渐近的过程，有些农作物需要大量的人工才能丰收，农村改革应地区制宜。
人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。
1.气象预报
未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。
2.农产品市场需求分析
基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3.农业灾害预测、减灾抗灾
分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4.农作物生长检测
检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5.农业育种
用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6.农业辅助
智能播种，施肥，喷药，收获等
随着我们进入机器学习的新技术时代，人工智能和农业正变得密不可分。它带来了令人兴奋的无限可能性：从种子发芽，到保持作物的完整性，再到实际的收获过程。
联合国估计，到2050年，全球人口将增加到97亿人以上，那时很多饥饿的人口需要养活。相比于人口的大量增长，耕地面积只会增加4%。因此，解决办法不是扩大农田来种植庄稼和饲养牲畜，而是更有效地利用现有的土地。
目前，全球20%的人口受雇于农业综合企业，这是一个价值3万亿美元的产业。但是我们如何进行这个变换呢？答案可以在人工智能和农业的交汇处找到。
1.人工智能选种
如果我们想要有最好的作物，那么这一切都取决于我们种植的种子的基因。Monsanto公司现在正在使用人工智能扫描具有最理想特性的种子的DNA序列。
农民将不再需要投入时间和精力来进行种子的交叉变异实验，因为现在有计算机程序可以为他们进行这种分析。
种子本身有发芽率，或“种子休眠”，这意味着它们只有在特定条件下才会发芽和开始生长。研究人员可以利用人工智能找出种子发芽的最佳条件，如温度和湿度水平，使作物能够比预期的更早开始生长。这减少了等待时间，并可以使作物全年种植。
机器学习支持的图像分析的新应用，加上移动成像的自动化控制，可以测试种子的表型，以确定使用哪种种子最好。
这方面的实例可以在种子发芽技术中找到，该技术已经用于测试番茄和玉米等作物。
2.通过人工智能反馈进行土壤管理
在世界各地种植农作物时，土壤营养也会发挥作用。通过特殊的算法，深度学习被带到这里的最前沿，这些算法可以帮助监测种植前和生长过程中土壤的 健康 状况
土壤退化和侵蚀也是影响农作物生长的重要因素，但这两个问题都可以用人工智能解决，就像PEAT公司在德国做过的实验那样。他们开发了一种能分析土壤缺陷的Plantix。加上无人机的视觉感知能力，它们可以探测到作物的生长区域，这些作物可能生长在有缺陷的土壤中，或会遭受区域里疾病和害虫的侵袭。
它通过对叶子成像，然后通过一个软件运行，这个软件可以区分正常和不 健康 的生长模式。更重要的是，软件会向农民提出解决问题的方法。
CropDiagnosis是另一个类似的应用程序，它可以用无人机扫描整个领域，并且评估土壤中灌溉和氮含量水平。
在美国，Trace Genomics也在追随他们的脚步，采用基于人工智能的技术来研究土壤弱点和作物缺陷。
3.人工智能管理灌溉和用水
植物要想正常生长，就需要持续不断的水供应。在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地区，种植作物尤其困难。就像你的花园洒水器可以设置定时器一样，现代的人工智能灌溉方法比这更进一步。
他们可以通过农业环境中的机器学习技术实时跟踪土壤中的水分含量，从而准确地知道何时向作物提供水，以及如何合理节约水的消耗。这意味着农民有更多时间来做其他的重要工作，而不必费心亲自灌溉作物。
据估计，地球上约70%的淡水供应用于农业生产，因此更有效地管理淡水供应将对如何利用这一宝贵资源产生连锁反应。
4.基于图像的养分和肥料使用解决方案
土壤本身并不总是为作物提供最好的营养，农民必须定期轮作。在过去，肥料是植物的主要肥料，但农业现代化带来了大量新的和创新的施肥方案。
农民花大量时间在地里以氮肥的形式为作物提供必要的营养，然而人工智能现在已经成为这个领域的主要参与者。
现代人工智能解决方案不仅可以检测出需要多少肥料才能减少浪费，而且还有可用的硬件来辅助运输过程。其中一个解决方案就是Rowbot。
这是一台基于图像的机器，它在作物生长期间收集植物数据，只向最需要化肥的作物提供肥料，从而提高原本收成较低的作物的产量。
由Bosch开发的Plantect是另一个智能的人工智能套件，它可以帮助农场从确定正确的阳光和湿度水平到无缝监控一切，并与物联网协同工作。
5.人工智能可以预测天气状况
从潮湿的英格兰到太阳炙烤下的加利福尼亚，再到干旱肆虐的索马里，天气状况极大地影响了农作物的生长。
一季不下雨意味着成千上万的人在几个月内都会挨饿。然而，人工智能现在可以与机器学习相关的特殊算法结合使用——再加上卫星信息——以确保无论天气如何，农作物都不会歉收。
美国一家名为aWhere的公司正在利用这种人工智能技术来预测天气模式，使农民能够提前采取正确的措施。
它能测量一切：从太阳辐射到降水、温度推测和风速，以提供有关潜在作物生长和产量的准确数据。
例如，如果你知道两天后会有大量降雨，就不需要用昂贵的灌溉用水。或者，如果你知道接下来的几天会带来高温，那么你可以确保作物在早晨早些时候浇水，为温度上升做好准备，减少土壤蒸发。
这两者都可以被编程到AI机器解决方案中，当软件和硬件结合在一起时，农业技术可以提前为农户采取行动。
6.创新的机器视觉来识别作物问题
一旦作物生长，就有必要保护它们的生长不受疾病和虫害的侵蚀。在这方面，人工智能也可以提供帮助。
你不仅可以在人工智能控制机器和条件的温室里种植作物，而且户外作物也可以从技术投入中受益。
跨国农业企业John Deere现在收购了Blue River Technology，作为其人工智能武器库的一部分。他们共同开发了一种“看和喷”的方法，利用人工智能机器学习和计算机视觉相结合，找出影响作物生长的杂草，然后将它们清除。
该公司发言人John May表示：“机器学习是Deere未来的一项重要能力，并且它认识到技术对我们客户的重要性。”
“看和喷”方法意味着，他们现在可以针对特定的杂草，提高作物产量，而不是以高昂的成本喷洒整株作物，而且还会伴随着对的 健康 影响。
7.用人工智能技术监测杂草和害虫问题
人工智能传感器也正在开发中，利用图像传感技术来检测植物叶片的病害特征。这与通过人工智能机器进行的彩色成像有关。人工智能机器能够区分 健康 和患病的叶子，然后通过与机器人集成来去除它们。
微软开发人员也在使用同样的技术，他们合作开发了一个害虫预测界面，可以识别破坏农作物的昆虫。在很短的时间内，这将包括诊断和消灭害虫的实际远程机器视觉。
这项技术最多可以减少80%的化学物质的使用，而花在除草剂上的钱会减少90%。
杂草控制对农民来说非常重要，因为目前约有250个品种对现代除草剂具有抗药性，仅大豆和玉米作物上的杂草生长每年就造成400多亿美元的损失。
8.预测正确的收获时间
几个世纪以来，农民们一直在考虑天气状况和作物的总体状况等因素，决定最佳收割时间
由于成像技术反馈给远程学习软件，人工智能现在带来了一个决定作物是否可以采摘的新元素。
该技术可以用白色和UVA型灯分析水果的成熟度，这意味着农民可以选择只采摘最成熟的水果或蔬菜，而把其他未成熟的水果留一段时间。
这可以在温室里小规模地进行，也可以在更大的规模上进行，使用直升机和无人机可以构建一个整体的田间管理地图。
9.机械收割方法
现在让我们看看食物是如何挑选的。越来越多的农场工人不愿意日复一日地做重复性的、季节性的采摘水果和蔬菜的工作，预计在2014年至2024年间，这一比例将降至6%。
我们面临着这样的事实上：由于工人短缺，熟透的水果往往无法采摘，这意味着利润的损失。
根据农业综合企业的性质，一个农场大约40%的利润用于体力劳动和工资。
人工智能可以大幅减少这一数字，因为一旦购买了机器，它们就会随着时间的推移为自己买单。
有两个机器收割的例子来自Harvest CROO Robotics，它创造了采摘成熟草莓的硬件，以及拥有可以收割苹果园的机器的丰富技术。这种类型的人工智能将感知和动作结合在一起，因此自主机器可以看到需要收获什么，然后继续执行收获的动作。
10.农场机器接受人工智能升级
现代农业往往使用各种各样的机器来保持生产效率。
从拖拉机和收割机到四轴脚踏车和运货卡车，机器是农业的重要组成部分，但是机器故障和持续的维护是一个严重但经常被忽视的影响利润的问题。像 汽车 这样的普通道路交通工具，现在正在用一组非同寻常的电子产品进行制造，从轮胎压力到油位，这些电子产品可以提供各种反馈。
未来的农业机械也将采用同样先进的监测系统。与其等着拖拉机在田里抛锚，还不如提前警告农民任何故障。与物联网相结合，这些物品甚至可以在问题出现之前就预先提醒和维修。
11.人工智能无人机的崛起
展望未来，无人机已经在许多方面得到了应用，要使现有的无人机适应农业生产，所需要的只是硬件和软件的集成，这为这些飞行器提供了额外的用途。
到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。无人驾驶拖拉机也将成为现实，在没有真人指导的情况下，通过编程使其以一定的速度行驶，同时以有效的方式执行特定任务。
12.来自数据库的云共享信息可以帮助农民
由于“Alexa”类型的系统为农民的所有问题提供了解决方案，人工智能可以成为农民最好的朋友。
建立农业的知识数据库，并能向其询问从动物疾病到土壤质量的一切问题。这样的基础可以学习正确的解决方案和回答问题，然后可以有效地与业务中的其他人共享。
当农业在很大程度上实现自动化时，数据共享无疑将具有重要性。训练系统需要数据，特别是人工智能算法的数据非常有价值。
近年来，农业数据联盟(Agricultural Data Coalition)已成立，旨在帮助农民掌握信息和数据处理技术，以便从研究人员到农场主、农作物买家和保险公司等所有人都能共同努力，提高产量，从而提高所有人的利润。
得益于人工智能技术，总体产量得以提高，将人工智能应用于农业的最终目标是提高每平方英尺的作物产量。
产量的提高主要是通过模仿人类认知的算法实现的，在分析大数据时，将农业中的机器学习技术带到最前沿，并利用它做出有效的决策。这些数学人工智能公式可以通过决定作物从播种到收获的最佳操作过程来帮助提高作物产量。
人工智能解决方案在农业领域的技术有很多，而且具有几乎无限的潜力。农业传感器可以看到外形，识别语音命令和操作视觉感知能力来收集所需的数据。
信息管理系统控制收集的数据，并允许人工智能软件基于深度学习技术和机器学习通过预测分析做出决策。这些数据可以用于专门为农业综合企业制造的硬件，比如自动无人机和自动驾驶 汽车 。
充分利用收集到的数据，能为农民提供最好的服务。农业领域的人工智能解决方案要想在这一领域起飞，就需要在农业实践中集成人工智能的多方优势。
人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。
1.气象预报
未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。
2.农产品市场需求分析
基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3.农业灾害预测、减灾抗灾
分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4.农作物生长检测
检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5.农业育种
用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6.农业辅助
智能播种，施肥，喷药，收获等
农业智能势不可挡！
人工智能应用于农业是大势所趋，是方向，当然全面应用也许比较有个比较漫长的过程。养猪行业是农业大产业中最具标准化最具规模的行业，我认为人工智能应用于农业最先应该从养猪行业获得突破，事实现在京东、 科技 影子、猪场管家等都在这方面已经 探索 并有着应用
人工智能已经实现，比如无人机喷洒农药，自动售米机等。未来人工智能会广泛应用！从生产到销售。
人工智能在农业该如何发展，我来讲几点我的想法。
1.种植户用人工智能可以通过网络、感应器掌握田地土壤信息，配合无人机播种、喷水、喷农药和撒肥料等。
2.养殖户用人工智能可以通过监控、其他设备，监控鱼塘、养猪场等。
3.人工智能在农村还可以陪伴老人和小孩，照顾他们，有意外可以随时报警，在外打工的年轻人可以通过人工智能掌控家里一切。
希望以上的回答可以帮上你。
“智慧农业”——农业发展的新时代
随着第四次工业革命的快速发展，信息科学技术和多领域科学技术深度融合，诱发新的产业技术革命。新一代信息 科技 与农业的深度融合发展，孕育了第三次农业绿色革命——农业的数字革命，使农业进入了网络化、数字化、智能化发展的新时代。
在农业数字革命的推动下，世界农业产生了两大变革：一是产生了以 智慧农业 为代表的新型农业生产方式，让农业生产更加“智慧”、更加“聪明”；二是促进了 农业数字经济 发展，激活了“数据要素”的价值潜能，赋能数字农业农村新发展。
2020 年中央一号文件《中共中央国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》再次对智慧农业的发展给出了指导：“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能（AI）、第五代移动通信网络（5G）、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”
智慧农业是依托互联网技术、大数据以及远程监控等现代高 科技 对传统农业进行科学化管理，在农业经营与管理的过程中实现资源消耗最低、环境破坏最少，进而实现农业生产成本的降低，实现农业现代化、智能化发展。智慧农业是农业发展的高级阶段，也是农业发展的必然趋势，从管理学角度而言，智慧农业的生产率及能源使用效率更高。
近10来，美国、英国、德国、加拿大、日本、韩国等农业发达国家高度关注智慧农业的发展，从国家层面进行战略部署，积极推进 农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链 等智慧农业关键技术的创新发展。
2015年，加拿大联邦政府预测与策划组织发布了《MetaScan3：新兴技术与相关信息图》，指出土壤与作物感应器（传感器）、家畜生物识别技术、农业机器人在未来5-10年将颠覆传统农业生产方式。日本2015年启动了“基于智能机械+智能IT的下一代农林水产业创造技术”项目，核心内容是“信息化技术+智能化装备”。
2017年，欧洲农机工业学会提出了“农业4.0（Farming4.0）”计划，强调智慧农业是未来欧洲农业发展的方向。
2018年，美国科学院、美国工程院和美国医学科学院联合发布《面向2030年的食品和农业科学突破》报告，重点突出了传感器、数据科学、人工智能、区块链等技术发展方向，积极推进农业与食品信息化。美国NSTC“国家人工智能研发战略计划”中，将农业作为人工智能优先应用发展的第10个领域，资助农业人工智能 科技 的中长期研发；美国农业部“2018-2022年战略规划”中，突出了农业人工智能、自动化与遥感技术的应用。
根据国际咨询机构（Research andmarket）分析，2019年全球智慧农业市值167亿美元，2027年将达到292亿美元，2021-2027年全球智慧农业市值年复合增长率（Compound annual growthrate，CAGR）将达到9.7%。
目前，国际上以美国为代表的大田智慧农业、以德国为代表的智慧养殖业、以荷兰为代表的智能温室生产以及以日本为代表的小型智能装备业，均取得巨大进步，形成了相对成熟的技术与产品，而且还形成了商业化的发展模式，为我国发展智慧农业提供了可借鉴的经验。
我国2014年提出“智慧农业”的概念，与美国相比落后大约30年。我国农业上应用信息技术起步较晚但发展较快。由于我国区域间经济发展不均衡，智慧农业在不同地区发展差异较大，东部地区因地理优势和经济因素在智慧农业发展上取得了显著成果，西部地区山区多，发展相对较慢，并且还存在原始的传统农业。我国智慧农业的发展在2009-2015年进入缓慢增长期，2016-2020年进入快速增长期。
我国智慧农业科学研究在实验室中的进展迅速，但在实际应用中进展缓慢，并且依托现代化农业设施的发展，主要集中在农田改造、水利设施、电力设施等方面。部分地区发挥其独特优势，尽管总体经济落后。
2016 年，新疆地方政府大力倡导智慧农业概念，新疆生产建设兵团利用智能专家系统与专家智慧库等技术在呼图壁县红柳塘示范园区进行棉花种植生产布局，并重点建设了“123工程”，因地制宜，大大推进了当地棉花产业体系的快速发展。
近年来，浦东新区在智慧农业发展中成果显著。第一，初步建立了智慧农业发展体系，建立了大数据中心、智慧农业工作机制和研发平台；第二，建立“农民一点通”和“惠农通”等服务平台，加强对农民生产技术上的指导；第三，建立了田间档案记录及二维码管理的农产品监控与追溯系统，及时记录农产品生产过程中的播种、施肥、施药等各种数据，为农产品的质量安全提供保障；第四，物联网建设试点初步建立，现有19家智慧农业示范基地，主要利用传感器在大棚中运用“水肥一体化”技术进行生产；第五，推动智慧农业发展的同时带动了一批高 科技 企业，例如：上海孙桥农业园区、多利农庄等。
2020年，广东建立了以政府为引的投资引入民间资本，通过“1+4+N”模式发展智慧农业，即以“基础设施、平台载体、龙头企业和新型农民”为核心要素，优先在农业生产经营管理及农产品质量安全等N个场景和领域进行推广应用，获得了良好的效果。
目前，从我国农业生产模式及农民文化素质角度来看，智慧农业存在应用难题。由于我国农村人均占地少且文化素质不高，大部分农业生产采用包干到户及分散经营的小农生产，因此在模式上和技术上存在推广难题。
比如，想要实现农业生产转型发展智慧农业的农户只能自己出资购买相应的设备及软件服务，这一方面将给农民带来较大的经济压力，另一方面也会提升农民的生产经营风险。同时，对于新兴互联网技术而言，我国在应用方面还未实现标准规范化发展，许多传感器、智能设备及机械设备之间无法形成数据信息共享，致使不同厂家的产品只能独立化运营，无法形成规模化发展，同样不利于智慧农业的发展。
其次，在农业数据共享方面，不仅我国农村地区信息化建设成熟度不同，导致无法建成健全的农业信息数据共享平台。同时，由于我国农业统计数据部门较为且各部门的信息化发展程度与技术也存在差异性，进一步加剧了农业数据共享体系建设。具体发展问题包括：不同农业数据统计部门根据自身需求搜集和计算数据，缺乏统一的体系规划，致使农业数据重复获取或者存在数据空白问题；农业数据平台网站较多，但是每个平台之间界限不清，底层架构的不同导致数据无法实现共享。
随着新技术和新方法的进步，智慧农业所涉及的元件更加微型化、功能也更加多样化，为智慧农业的发展打下了良好的基础；传感器等微型元件的低廉化，使智慧农业的发展更为迅速。智慧农业不是简单的把智能农机搬运到农村作业，还需要一个“智慧乡村”及其完善系统的基础设施和服务保障。在国家政策的支持下农村地区信息化程度越来越高，农民重视文化的观念越来越强烈，相信智慧农业将会迎来更好的发展期
当前，我国正处于向第二个一百年奋斗目标迈进入 历史 关口，大力发展智慧农业，对变革传统农业生产方式，大幅度提高农业资源利用率和生产效率，实现农业高质量发展具有重要作用，对“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”具有重大意义。
参考资料
百度百科——智慧农业
《 中国农业文摘·农业工程 2021年第6期 —— 智慧农业的发展现状与未来展望 》
《 农业经济 2021/10 —— 我国智慧农业的发展困境与战略对策 》
《 现代农业研究26卷 —— 智慧农业发展现状及前景分析 》
想要了解更多有关农业、养殖方面的知识，赶快关注我们！带你走进更专业的技术领域。喜欢就点个关注呗！我们致力于传播农业知识，服务三农；提供农业 科技 咨询服务；生物技术的研究和推广； 科技 项目编制；农场畜牧场规划设计。
托普云农如何利用人工智能改变传统农业？
人工智能的优势不仅在于替人作业，还在于它能替人思考。例如“城市大脑”就是一个典型的案例，在城市交通早晚高峰时部分道路拥挤，智能算法则会给你规划出一条畅行的路线。在农业领域也有个“农业大脑”它是基于农业大数据的采集与处理，利用智能算法模型，比如在虫情测报信息方面，农业大脑就可以根据虫情的趋势及相关的气象数据，结合算法模型，对未来的虫情发生进行预测预报，为植保部门的虫情防治方案提供依据，甚至可根据植保部门的资源配置，直接输出一份防治方案。托普云农的“植物语言翻译器”也是同样的逻辑，基于对作物生长环境信息的采集与处理，农业大脑可根据算法模型对作物生长状态进行评估，进而调动物联网设施采取农事操作，保证作物生长一直处于在最佳环境。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能农业如何改革的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能农业如何改革的相关内容别忘了在本站进行查找喔。