鞠琪 蔡子文 白玉龍 劉強(qiáng)德

摘要：人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展加快了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的步伐，在學(xué)科交叉融合領(lǐng)域出現(xiàn)了“農(nóng)業(yè)人工智能”模塊，這對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義。通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)，介紹了農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化中的應(yīng)用，包括農(nóng)作物識(shí)別、檢測(cè)，農(nóng)作物病蟲(chóng)害診斷，農(nóng)作物生產(chǎn)精準(zhǔn)管理和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分揀等方面，綜述了人工智能在以上應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)及其在國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械化及其自動(dòng)化；人工智能技術(shù)；農(nóng)業(yè)人工智能

中圖分類號(hào)：S23? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：2097-2172（2024）02-0123-05

doi：10.3969/j.issn.2097-2172.2024.02.004

Research Progress on the Application of Artificial Intelligence

Technologies in Agricultural Mechanization

J？譈 Qi 1， CAI Ziwen 1， BAI Yulong 2， LIU Qiangde 2

（1. Zhangye Water-saving Agriculture Experimental Station， Gansu Academy of Agricultural Sciences， Zhangye Gansu 734000， China;2. Gansu Digital Agriculture Engineering Research Centre， Lanzhou Gansu 730070， China）

Abstract： The rapid development of artificial intelligence technology has accelerated the pace of agricultural modernization. In the field of interdisciplinary integration， the 'agricultural artificial intelligence' module has emerged， which is of great significance to the development of modern agriculture. This paper reviews the key technologies covered by AI technology and their application in agricultural mechanization， including crop identification and testing， diagnosis of crop diseases and pests， precise management of crop production， and quality sorting of agricultural products， and summarizes the research progress in this field in combination with the current situation domestically and internationally.

Key words： Agricultural mechanization and automation; Artificial intelligence technology; Agricultural artificial intelligence

袁隆平先生曾在2020年全國(guó)農(nóng)民科技豐收科技節(jié)寄語(yǔ)我國(guó)廣大青年，“現(xiàn)代農(nóng)業(yè)是高科技的農(nóng)業(yè)，不再是過(guò)去面朝黃土背朝天的農(nóng)業(yè)”［1 ］。當(dāng)前，“三農(nóng)”工作重心歷史性轉(zhuǎn)向全面縱深推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，加快中國(guó)特色農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的進(jìn)程［2 ］。農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志之一，而人工智能技術(shù)則為農(nóng)業(yè)機(jī)械化注入了新的活力［3 ］。我們綜述了人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化中的應(yīng)用研究進(jìn)展，以及其在農(nóng)業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域，以期為更好地服務(wù)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供參考。

1? ?農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

1956年，以約翰·麥卡錫、馬文·明斯基、內(nèi)森·羅切斯特等為代表的科學(xué)家們提出了“人工智能”這一概念，標(biāo)志著人工智能技術(shù)的誕生。21世紀(jì)初，隨著計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)量的激增，人工智能技術(shù)開(kāi)始進(jìn)入快速發(fā)展階段。2006年，深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別領(lǐng)域的成功應(yīng)用，使得人工智能技術(shù)在眾多領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。在農(nóng)業(yè)機(jī)械化領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)效率，降低了人工成本，還減少了環(huán)境污染，對(duì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程具有重要意義。近年來(lái)，人工智能技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的突出表現(xiàn)，為智能農(nóng)業(yè)的開(kāi)發(fā)帶來(lái)了市場(chǎng)機(jī)遇［4 ］，同時(shí)人工智能在智能農(nóng)業(yè)、播種、栽培等方面的應(yīng)用已相對(duì)成熟［5 ］。隨著物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的應(yīng)用和智能圖像快速分類技術(shù)的不斷發(fā)展，智能識(shí)別系統(tǒng)逐漸得到廣泛應(yīng)用，形成了交叉學(xué)科——農(nóng)業(yè)人工智能。當(dāng)前，農(nóng)業(yè)人工智能的發(fā)展態(tài)勢(shì)，呈現(xiàn)出繁榮興旺的局面，各類技術(shù)紛紛涌現(xiàn)，并在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，從機(jī)器視覺(jué)與圖像識(shí)別技術(shù)的日新月異，到無(wú)人機(jī)與智能機(jī)器人在農(nóng)田中的廣泛應(yīng)用，農(nóng)業(yè)人工智能正積極尋求為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)提供更加智能和便捷的服務(wù)［6 - 8 ］。

人工智能與農(nóng)業(yè)發(fā)展相互結(jié)合，可將農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施與傳統(tǒng)農(nóng)村大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)和智能技術(shù)產(chǎn)品等深度融合，借助先進(jìn)的車載智能終端裝備和工業(yè)機(jī)器人設(shè)備控制系統(tǒng)等智能化系統(tǒng)，推動(dòng)我國(guó)新興農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)、生產(chǎn)工具智能化創(chuàng)新及各類新生組織運(yùn)營(yíng)管理模式的升級(jí)，優(yōu)化資本要素融合及高新技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用等。此舉有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低傳統(tǒng)勞動(dòng)力規(guī)?；a(chǎn)成本，并提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性，最終通過(guò)農(nóng)業(yè)人工智能的推動(dòng)達(dá)成傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)過(guò)程裝備智能化升級(jí)換代的目標(biāo)。

2? ?人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸興起，已經(jīng)成為一種重要的戰(zhàn)略性力量。它運(yùn)用先進(jìn)的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能夠準(zhǔn)確地分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各類數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供全面的決策支持。在農(nóng)田的耕種、播種和收獲等環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)提供了全新的視角和高效的解決方案［9 ］。人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)、智能傳感器等方面。自動(dòng)駕駛技術(shù)能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、降低成本、提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量等方面具有重要作用；無(wú)人機(jī)能夠進(jìn)行空中施藥、監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)情況等，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率；智能傳感器能夠?qū)ν寥?、氣象等信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

2.1? ?農(nóng)作物識(shí)別、 檢測(cè)

人工智能在農(nóng)作物識(shí)別、檢測(cè)方面的研究與應(yīng)用，主要涉及目標(biāo)識(shí)別與檢測(cè)分析算法，即在一幅圖像中精確地找到各種物體所在的位置，并標(biāo)注出每個(gè)物體的類別。通過(guò)獲取農(nóng)作物的圖像信息，利用人工智能算法對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物種類、長(zhǎng)勢(shì)、病蟲(chóng)害等情況的快速、準(zhǔn)確的識(shí)別［10 - 11? ］，例如，通過(guò)分析農(nóng)田中的葉綠素分布情況，可以判斷出農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)和受災(zāi)情況，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持。光譜技術(shù)是農(nóng)作物識(shí)別與檢測(cè)中另一種常用的方法。不同農(nóng)作物具有不同的光譜反射特性，利用這一特性，可以通過(guò)農(nóng)作物反射光譜的測(cè)量和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的準(zhǔn)確分類和識(shí)別［12 ］，例如，使用高光譜相機(jī)對(duì)農(nóng)田進(jìn)行拍攝，可以獲取農(nóng)作物的光譜反射信息，結(jié)合人工智能算法進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物種類和生長(zhǎng)狀況的快速、準(zhǔn)確檢測(cè)［13 ］。隨著空間遙感數(shù)字成像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，高分辨率空間和時(shí)間分辨率的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)圖像（如Sentinel-2圖像空間分辨率和時(shí)間分辨率的提高）為基于多時(shí)相遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)提供了優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，例如，山東位山灌區(qū)采用了基于Sentinel-2圖像的農(nóng)作物識(shí)別技術(shù)及多時(shí)相遙感技術(shù)，繪制出山東位山灌區(qū)高精度的農(nóng)作物空間分布圖。該技術(shù)通過(guò)利用傳感器采集數(shù)據(jù)，產(chǎn)生紅邊波段信息，形成光譜時(shí)空效應(yīng)，進(jìn)而分析并選擇最優(yōu)方案［14 ］。

加拿大Vine View公司利用無(wú)人機(jī)設(shè)備實(shí)時(shí)捕獲各種植物圖像特征數(shù)據(jù)和病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)，并直接在云端設(shè)備上運(yùn)用人工智能技術(shù)實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，譬如根據(jù)葡萄葉尖上的各種植物圖像信息數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)一步分析葡萄樹(shù)疾病和新產(chǎn)生的生態(tài)隱患［15 ］。海沃德公司設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的蘋(píng)果采摘機(jī)器人，可以通過(guò)圖像采集設(shè)備獲取蘋(píng)果樹(shù)的照片，使用圖像識(shí)別技術(shù)標(biāo)記出適合采摘的蘋(píng)果，然后用機(jī)械臂和真空管進(jìn)行采摘，在保證不破壞蘋(píng)果樹(shù)和蘋(píng)果的前提下，其最快的采摘速度可達(dá)1個(gè)/s［5 ］。

2.2? ?農(nóng)作物病蟲(chóng)害診斷

深度學(xué)習(xí)技術(shù)具備快速、連續(xù)并自動(dòng)提取及運(yùn)算特征數(shù)據(jù)的能力，是當(dāng)前計(jì)算機(jī)智能故障檢測(cè)診斷分析中的一種典型有效的方法［16 ］。人工智能與農(nóng)作物病蟲(chóng)害診斷的結(jié)合，使得原本復(fù)雜煩瑣的病蟲(chóng)害檢測(cè)過(guò)程變得便捷快速，大大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，同時(shí)減輕了農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度，節(jié)約了人力和財(cái)力［17 ］。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像進(jìn)行分類識(shí)別，其步驟主要包括圖像采集、對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)記、選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化［18 ］。

一些實(shí)例研究也證明了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖片處理方面的強(qiáng)大能力。例如，2015年Kawasaki及其研究室人員使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)800張黃瓜葉片進(jìn)行分類，在不進(jìn)行圖像分割的情況下，其準(zhǔn)確率能達(dá)到90%以上［19 ］。2016年Mohanty在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下拍攝作物病蟲(chóng)害圖片的54 306張，對(duì)14種作物共26種疾病進(jìn)行分類識(shí)別，其準(zhǔn)確率高達(dá)99.35%［20 ］。由此可見(jiàn)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理方面表現(xiàn)出了非常強(qiáng)大且精確的能力，將其引入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用于農(nóng)作物病蟲(chóng)害診斷，無(wú)疑為該領(lǐng)域提供了最有力的支持系統(tǒng)。2017年9月，世界上最大的人工智能農(nóng)機(jī)公司美國(guó)迪爾公司基于人工智能技術(shù)，對(duì)農(nóng)作物收割機(jī)的損失率、含雜率變化等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，獲取農(nóng)作物的動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)分布狀況，進(jìn)而分析識(shí)別和判斷各種雜草作物及田間病蟲(chóng)害分布情況，實(shí)現(xiàn)作物精準(zhǔn)定向施肥與噴藥，相比傳統(tǒng)種植種和管理方式，減少了約90%的種子、農(nóng)藥及化肥使用量［15 ］。

2.3? ?農(nóng)作物生產(chǎn)精準(zhǔn)管理

人工智能與農(nóng)作物生產(chǎn)精準(zhǔn)管理相結(jié)合，以精確感知、智能決策、精準(zhǔn)控制等技術(shù)手段，為農(nóng)作物生長(zhǎng)提供智能化的服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理、高效化種植、可持續(xù)發(fā)展等目標(biāo)［21 ］。甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)王智勇等利用傳感器技術(shù)、無(wú)線通信技術(shù)等，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套智能化的農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)、終端遠(yuǎn)程管理、溯源查詢、預(yù)警報(bào)警等功能。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境科學(xué)調(diào)控，有效提高了作物的產(chǎn)量與品質(zhì)，并減少勞動(dòng)力投入，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理人員的管理效率［22 ］。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程管理方面，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用可以對(duì)各類農(nóng)產(chǎn)品原料的種植、生長(zhǎng)、加工環(huán)境及質(zhì)量進(jìn)行全面、動(dòng)態(tài)的監(jiān)管分析和智能化精準(zhǔn)調(diào)控［23 ］。例如，在溫室或大棚中布置攝像頭和傳感器等設(shè)備，可以實(shí)時(shí)采集現(xiàn)場(chǎng)視頻圖像信息，管理人員可以隨時(shí)隨地遠(yuǎn)程監(jiān)控溫室或大棚內(nèi)作物的生長(zhǎng)情況和異常。利用人形識(shí)別等技術(shù)監(jiān)控和記錄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理人員的澆水、施肥、施藥等農(nóng)事活動(dòng)視頻，一方面可監(jiān)督和規(guī)范管理人員操作，另一方面可為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯提供視頻數(shù)據(jù)支撐。此外，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)用于農(nóng)用土地資源、水資源、生產(chǎn)資料管理等，可實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的精細(xì)化管理和配置。例如在節(jié)水灌溉方面，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取土壤及環(huán)境溫濕度，根據(jù)作物生長(zhǎng)需求按需供水，改變了傳統(tǒng)的大水漫灌方式，達(dá)到了節(jié)水的目的［24 ］。與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的人工測(cè)量設(shè)備（耗費(fèi)人力且無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)）和傳統(tǒng)有線遠(yuǎn)程測(cè)控灌溉系統(tǒng)（布線成本高且不能靈活應(yīng)用）相比，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)土壤墑情實(shí)時(shí)的全天候遠(yuǎn)程連續(xù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，同時(shí)通過(guò)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)和智能化的遠(yuǎn)程自動(dòng)灌溉系統(tǒng)的應(yīng)用，大幅提高了農(nóng)村灌溉系統(tǒng)水利用率，緩解了我國(guó)農(nóng)業(yè)水資源嚴(yán)重短缺的形勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了水資源的精準(zhǔn)化管控。

目前主流物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線通信技術(shù)包括NB-IoT、LoRa、Wi-Fi、藍(lán)牙、4G/5G等［25 - 26 ］。利用這些技術(shù)，可以組建農(nóng)田信息遠(yuǎn)程采集和安全管理等為目的的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各類農(nóng)田信息的實(shí)時(shí)傳輸和遠(yuǎn)距離傳輸［27 ］。同時(shí)，可以利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)搭建更多可靠的農(nóng)業(yè)決策管理信息平臺(tái)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供相關(guān)技術(shù)和數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用系統(tǒng)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)管理。通過(guò)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以對(duì)所有田間設(shè)施及農(nóng)作物正常生長(zhǎng)情況進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)管，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)查看和對(duì)異常情況進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷和處理［28 ］。例如，北京市農(nóng)業(yè)局研究開(kāi)發(fā)的TRM-FZ1多通道光輻照監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)具有自動(dòng)巡回的測(cè)試及分析報(bào)告能力，可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的記錄溫室空間內(nèi)空氣中的二氧化碳濃度、光照強(qiáng)度及土壤溫濕度、含水量等指標(biāo)，并對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行分析，具有實(shí)時(shí)精確監(jiān)測(cè)指標(biāo)值的分布范圍及變化的能力。基于阿里云的ET農(nóng)業(yè)大腦，它既可以有效預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的最終產(chǎn)量狀況和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，又可以分析作物市場(chǎng)價(jià)格上存在的農(nóng)產(chǎn)品供求變化關(guān)系，最終可生成出一個(gè)高度智能控制的農(nóng)業(yè)種植銷售計(jì)劃模型來(lái)指導(dǎo)生產(chǎn)。此外，可以實(shí)時(shí)建立符合整個(gè)植物生長(zhǎng)周期要求的農(nóng)業(yè)作物生長(zhǎng)模型，快速高效地給出最佳的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)水肥方案，有效地降低水肥成本，提高作物產(chǎn)量。還可以利用農(nóng)業(yè)圖像生物識(shí)別分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大田種植作物的農(nóng)業(yè)資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)，規(guī)劃農(nóng)業(yè)資源的訂單化匹配。

2.4? ?農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分揀

農(nóng)產(chǎn)品分揀存在能力低、人工分揀占比大和分揀成本高、精度低、效率低等問(wèn)題，有必要引進(jìn)基于人工智能的分揀裝備來(lái)節(jié)省人力并提高精度。人工智能能幫助農(nóng)民更快速、更準(zhǔn)確地對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行分揀，在提高效率的同時(shí)也保障了農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量［29 - 30 ］。以水果的分揀為例，純機(jī)械的分揀方法通常是由大型機(jī)械來(lái)完成，需要消耗大量的動(dòng)力且分揀效率不高，無(wú)法實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確地分類和分級(jí)，且在機(jī)器運(yùn)行過(guò)程中大量的傳送裝置容易對(duì)水果造成損壞，影響水果的品質(zhì)品相，降低水果生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益。目前我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)的水果分級(jí)檢測(cè)設(shè)備主要局限用于簡(jiǎn)單機(jī)械的分級(jí)，集中用于品種大小分級(jí)和外觀質(zhì)量的分級(jí)［31 ］，而山東省棲霞茂源機(jī)械設(shè)備有限責(zé)任公司生產(chǎn)的GXJ-W系列臥式球形果蔬分選機(jī)，可將外觀類似于球形的所有水果品種或瓜果蔬菜按外觀質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)包裝，是大型高效自選分揀設(shè)備的一種。

3? ?展望

人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化領(lǐng)域的應(yīng)用，將會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量、效率、可持續(xù)性等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。首先，未來(lái)將更加注重智能化和自動(dòng)化。通過(guò)利用傳感器、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。其次，未來(lái)將更加注重“人-機(jī)”融合。通過(guò)利用人機(jī)交互技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人與農(nóng)業(yè)機(jī)械的協(xié)同作業(yè)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化程度。另外，人們還將更加注重對(duì)農(nóng)業(yè)資源的保護(hù)和利用，通過(guò)利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)資源的智能管理和優(yōu)化利用，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)健康可持續(xù)發(fā)展。因此，未來(lái)人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化領(lǐng)域的應(yīng)用仍需進(jìn)一步加強(qiáng)研究和技術(shù)創(chuàng)新，以推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的現(xiàn)代化和智能化。

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