梁穎慧 蔣志華

摘要 隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”和人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，農(nóng)業(yè)發(fā)展迎來(lái)了新的契機(jī)。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各個(gè)階段，是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)的新方向，目前也取得了一些成效?；诖?，在梳理不同國(guó)家、不同生產(chǎn)階段人工智能技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的實(shí)踐應(yīng)用基礎(chǔ)上，總結(jié)國(guó)外發(fā)展經(jīng)驗(yàn)在我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中可借鑒之處，以期使人工智能技術(shù)能更好的服務(wù)于我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

關(guān)鍵詞 人工智能技術(shù);智能農(nóng)業(yè);現(xiàn)代農(nóng)業(yè);中國(guó)啟示

中圖分類號(hào) S126文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2019）17-0254-02

Abstract With the rapid development of “Internet +” and artificial intelligence technology， agricultural development has ushered in a new opportunity. The application of artificial intelligence technology in various stages of modern agricultural production is a new direction of modern agricultural production. On the basis of sorting out the practical application of artificial intelligence technology in modern agriculture in different countries and production stages， we summarized the foreign development experiences that could be used for reference in Chinas modern agriculture， it is hoped that artificial intelligence technology can better serve Chinas modern agricultural production.

Key words Artificial intelligence technology;Intelligent agriculture;Modern agriculture;Chinas enlightenment

人工智能與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相結(jié)合是農(nóng)業(yè)發(fā)展的新方向，整合相關(guān)文獻(xiàn)可以將其描述為物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的綜合應(yīng)用。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出“發(fā)展智能農(nóng)業(yè)，建立典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)，開展智能農(nóng)場(chǎng)、智能化植物工廠、智能牧場(chǎng)、智能漁場(chǎng)、智能果園、農(nóng)產(chǎn)品加工智能車間、農(nóng)產(chǎn)品綠色智能供應(yīng)鏈等集成應(yīng)用示范”[1]。人工智能技術(shù)可貫穿農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各個(gè)階段，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的全產(chǎn)業(yè)鏈監(jiān)控，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全等可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

世界銀行、法中基金會(huì)等國(guó)外研究團(tuán)隊(duì)對(duì)人工智能技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的應(yīng)用都做了大量的研究。美國(guó)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的代表，美國(guó)的大型農(nóng)場(chǎng)（銷售額50萬(wàn)美元以上）均使用產(chǎn)量監(jiān)控器，且多數(shù)農(nóng)場(chǎng)都已采用農(nóng)業(yè)專業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行管理，農(nóng)場(chǎng)主使用桌面WEB界面及移動(dòng)端APP來(lái)管理農(nóng)場(chǎng)。典型的如Farmlogs已覆蓋了全美15%的農(nóng)場(chǎng)，2014年上半年其市場(chǎng)份額翻了3倍[2]。鑒于此，筆者梳理了不同國(guó)家、不同生產(chǎn)階段的人工智能技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的實(shí)踐應(yīng)用，總結(jié)國(guó)外發(fā)展經(jīng)驗(yàn)對(duì)我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的可借鑒之處，從而使人工智能技術(shù)更好地服務(wù)于我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

1 不同國(guó)家應(yīng)用模式比較

隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)等新名詞在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域已不陌生。世界各國(guó)都十分注重人工智能技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。由于各個(gè)國(guó)家的實(shí)際情況不同，其發(fā)展模式也有所區(qū)別。

1.1 美日信息化模式

美國(guó)農(nóng)業(yè)重視“信息化建設(shè)”，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)日漸成熟。玉米、小麥主產(chǎn)區(qū)39%的生產(chǎn)者都使用了人工智能技術(shù)，大型農(nóng)場(chǎng)人工智能設(shè)備和技術(shù)普及率高達(dá)80%，人工智能技術(shù)已使玉米產(chǎn)量提高13%，種植成本下降15%，從而促進(jìn)了農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)效益的提高[3]。

日本農(nóng)業(yè)十分重視“信息技術(shù)”，重點(diǎn)都集中在農(nóng)產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)。近兩年開發(fā)了農(nóng)業(yè)技術(shù)情報(bào)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，借助公眾電話網(wǎng)、專用通訊網(wǎng)和無(wú)線尋呼網(wǎng)，把大容量處理計(jì)算機(jī)和大型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、氣象情報(bào)系統(tǒng)、溫室無(wú)人管理系統(tǒng)、高效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)、個(gè)人計(jì)算機(jī)用戶等聯(lián)結(jié)起來(lái)[4]。

1.2 德法數(shù)字化模式

德國(guó)農(nóng)業(yè)重視“數(shù)字化發(fā)展”，提出了“農(nóng)業(yè)4.0”概念，旨在通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化。德國(guó)的大型農(nóng)業(yè)機(jī)械都是由全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）導(dǎo)航系統(tǒng)控制。農(nóng)民只需要切換到GPS導(dǎo)航模式，衛(wèi)星數(shù)據(jù)就能讓農(nóng)業(yè)機(jī)械精確作業(yè)，誤差可以控制在幾厘米之內(nèi)[5]。

為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)，法國(guó)專門打造大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)體系。法國(guó)農(nóng)業(yè)將 GPS 和GIS系統(tǒng)應(yīng)用于聯(lián)合收割機(jī)，不僅實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)量圖的自動(dòng)生成，更使植保機(jī)械電子化及施肥機(jī)械的變量作業(yè)變?yōu)榭赡躘6]。

1.3 荷蘭以色列自動(dòng)化模式

荷蘭農(nóng)業(yè)的重點(diǎn)在“溫室農(nóng)業(yè)”，信息技術(shù)推動(dòng)了溫室農(nóng)業(yè)升級(jí)換代，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化控制，包括光照系統(tǒng)、加溫系統(tǒng)、液體肥料灌溉施肥系統(tǒng)、二氧化碳補(bǔ)充裝置以及機(jī)械化采摘、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等，減少了用工人數(shù)。

以色列農(nóng)業(yè)重視“節(jié)水農(nóng)業(yè)”的發(fā)展，最直接體現(xiàn)在滴灌系統(tǒng)。以色列運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一套滴灌節(jié)水系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)控制計(jì)算機(jī)，由傳感器傳回土壤的數(shù)據(jù)，決定何時(shí)澆水以及澆水量，并通過(guò)遠(yuǎn)程進(jìn)行檢測(cè)與判斷。這一系統(tǒng)既節(jié)約了水資源，也節(jié)約了人力投入[7]。

2 不同生產(chǎn)階段應(yīng)用比較

2.1 產(chǎn)前階段

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前階段，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN）技術(shù)給農(nóng)戶提供科學(xué)指導(dǎo)，選擇準(zhǔn)確合適的作物品種，掌握合理的施肥時(shí)間和地點(diǎn)，進(jìn)行科學(xué)灌溉和施肥，從而實(shí)現(xiàn)低經(jīng)濟(jì)成本、高質(zhì)量產(chǎn)出的目標(biāo)，有效促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化。

2.1.1 土壤領(lǐng)域的應(yīng)用。COCK L等[8]提取表土從深度加權(quán) EM38DD（一種電磁感應(yīng)土壤傳感器）的信號(hào)中獲得的土質(zhì)紋理信息，通過(guò)ANN評(píng)估了不同的輸入層對(duì)影響表土粘土含量的預(yù)測(cè)能力，綜合使用2個(gè)EM38DD信號(hào)，優(yōu)化了表土黏土含量的預(yù)測(cè)。

2.1.2 種子領(lǐng)域的應(yīng)用。ZAPOTOCZNY P等[9]使用圖像分析以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法鑒別麥粒的品種品質(zhì)。通過(guò)調(diào)查11個(gè)不同品質(zhì)等級(jí)的春冬小麥品種，對(duì)從PC接口的平板掃描儀獲得的圖像進(jìn)行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)小麥品質(zhì)的紋理分類準(zhǔn)確率達(dá)到100%。

2.1.3 灌溉領(lǐng)域的應(yīng)用。ELGAALI E等[10]開發(fā)并應(yīng)用了2種模型以估計(jì)科羅拉多阿肯色河流域氣候變化對(duì)灌溉水平衡的影響，應(yīng)用了ANN模型來(lái)估計(jì)氣候變化對(duì)該區(qū)域灌溉供水的影響[10]。

2.2 產(chǎn)中階段

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)中階段，通過(guò)專家系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)機(jī)器人可以幫助農(nóng)民更加科學(xué)合理地進(jìn)行農(nóng)業(yè)種植管理，從而推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化效率。

2.2.1 生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用。ORELLANA F J等[11]針對(duì)當(dāng)?shù)亻蠙旆N植研制出1個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的綜合信息系統(tǒng)SAIFA（ Spanish acronym for Sistemade Alertae Informacion Fitosanitaria Andaluz-Andalusian Phistosanitary Information and Alert System），可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)橄欖的綜合生產(chǎn)情況，還可幫助生產(chǎn)者選擇適用的綜合生產(chǎn)策略，還可以實(shí)時(shí)向衛(wèi)生局反饋?zhàn)魑镄l(wèi)生情況。

2.2.2 溫室領(lǐng)域的應(yīng)用?；?S技術(shù)（地理信息系統(tǒng)GIS、全球定位系統(tǒng)GPS、遙感技術(shù)RS）的溫室控制與管理系統(tǒng)，德國(guó)研發(fā)出該系統(tǒng)，通過(guò)在溫室里安裝傳感器，測(cè)量作物生長(zhǎng)情況，采集溫室內(nèi)外部的生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)，根據(jù)人工智能技術(shù)處理分析這些數(shù)據(jù)，可以很便捷地遙控灌溉和施肥[12]。

2.2.3 采收領(lǐng)域的應(yīng)用。研究人員研發(fā)出了具有2層結(jié)構(gòu)的采收白蘆筍的自動(dòng)機(jī)器人。在第1層上，使用2個(gè)獨(dú)立的速度控制回路，以確保驅(qū)動(dòng)電機(jī)的實(shí)際旋轉(zhuǎn);第2層為了解決驅(qū)動(dòng)機(jī)器人跟蹤所需軌跡的問(wèn)題，提出了一種由內(nèi)向誤差控制器和外側(cè)向偏移控制器組成的級(jí)聯(lián)控制結(jié)構(gòu)。通過(guò)根軌跡分析選擇控制參數(shù)，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性[13]。

2.3 產(chǎn)后階段

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)后階段，合理的機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行有效的檢驗(yàn)，確保其質(zhì)量安全外形完美;在搬運(yùn)和銷售過(guò)程中，極大提高了農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈的銷售效率，減少勞動(dòng)力的投入，獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益。

2.3.1 產(chǎn)品檢驗(yàn)領(lǐng)域的應(yīng)用。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)分類器AdaBoost和支持向量機(jī)。MATHANKER S K等[14]使用此類人工智能技術(shù)提高山核桃缺陷分類的準(zhǔn)確性，對(duì)良好和有缺陷的山核桃（各100只）的X線圖像進(jìn)行了分割，該技術(shù)提高了分類精度，縮短了分類時(shí)間，并使山核桃缺陷分類方面的性能持續(xù)提高。

2.3.2 食品搬運(yùn)領(lǐng)域的應(yīng)用。PETTERSSON A等[15]設(shè)計(jì)了1種利用磁流變（MR）流體效應(yīng)的新型機(jī)器人夾持器，可以在搬運(yùn)草莓、胡蘿卜、蘋果、花椰菜和葡萄時(shí)不會(huì)在其表面留下抓痕。

2.3.3 銷售領(lǐng)域的應(yīng)用。將RFID射頻識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在超市等地點(diǎn)，商品到達(dá)門店后會(huì)自動(dòng)完成清點(diǎn)并及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫(kù);擺上售貨架后，可實(shí)時(shí)定位貨物的種類、數(shù)量、位置信息，及時(shí)掌握貨物信息;顧客完成購(gòu)物后，推車從閱讀器前走過(guò)即可完成商品結(jié)算。

3 國(guó)外經(jīng)驗(yàn)對(duì)我國(guó)的啟示

3.1 借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)，大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)

因其專業(yè)化程度高，美國(guó)農(nóng)業(yè)形成了著名的生產(chǎn)帶，如玉米帶、小麥帶、棉花帶等。我國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū)，如東北、新疆等地可借鑒美國(guó)的“信息化建設(shè)”，從而加快人工智能設(shè)備和技術(shù)普及率，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前階段，灌溉用水領(lǐng)域可借鑒以色列的滴灌技術(shù)，控制計(jì)算機(jī)，通過(guò)傳感器傳回土壤的數(shù)據(jù)，決定何時(shí)澆水以及澆水量。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)中階段，溫室領(lǐng)域可以借鑒荷蘭的“溫室農(nóng)業(yè)”，全自動(dòng)化溫室，包括光照系統(tǒng)、加溫系統(tǒng)、液體肥料灌溉施肥系統(tǒng)、二氧化碳補(bǔ)充裝置以及機(jī)械化采摘和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)后階段，食品搬運(yùn)和銷售領(lǐng)域可以借鑒日本的“信息技術(shù)”，借助公眾電話網(wǎng)、專用通訊網(wǎng)、無(wú)線尋呼網(wǎng)，把大型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等聯(lián)結(jié)起來(lái)。

3.2 轉(zhuǎn)變政府職能，提高農(nóng)業(yè)科研應(yīng)用能力

在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程中，政府應(yīng)將管理職能轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)職能，對(duì)使用人工智能的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)施行稅收減免政策，并提供專項(xiàng)農(nóng)業(yè)資金支持，鼓勵(lì)其進(jìn)行創(chuàng)新;建立農(nóng)業(yè)科研體系，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)企業(yè)以及農(nóng)業(yè)從業(yè)者之間的合作交流，有針對(duì)性地進(jìn)行人工智能技術(shù)的研發(fā)，提高農(nóng)業(yè)科研應(yīng)用能力。

3.3 整合建設(shè)資金，促進(jìn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

加強(qiáng)人才引進(jìn)與培養(yǎng)，使農(nóng)業(yè)從業(yè)者職業(yè)化，使其更具綜合性、更能符合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)所需。政府、企業(yè)和農(nóng)業(yè)高校進(jìn)行聯(lián)合，鼓勵(lì)引導(dǎo)農(nóng)業(yè)高校畢業(yè)生從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，同時(shí)學(xué)習(xí)先進(jìn)的人工智能技術(shù)，更好地將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合;通過(guò)政府部門提供的專項(xiàng)農(nóng)業(yè)資金，集中改善農(nóng)村農(nóng)田道路，增加農(nóng)機(jī)設(shè)備購(gòu)置補(bǔ)貼政策，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化、科學(xué)化。

3.4 加大科技投入，增強(qiáng)人工智能技術(shù)應(yīng)用

在高校中加大人工智能技術(shù)理論知識(shí)的研究，通過(guò)科學(xué)研討會(huì)等方式加強(qiáng)科技交流與合作，從理論上提高人工智能技術(shù)的研究能力;其次要加大實(shí)踐研究的力度，把人工智能技術(shù)理論在實(shí)際生產(chǎn)中不斷地投入實(shí)踐，把控好農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各個(gè)階段，總結(jié)生產(chǎn)中的經(jīng)驗(yàn)，使之與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不斷匹配完善，從而在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中更好地應(yīng)用。

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