如今，農(nóng)業(yè)機(jī)器人已經(jīng)能完成播種、種植、耕作、采摘、收割、除草、分選以及包裝等工作，物料管理、播種和森林管理、土壤管理、牧業(yè)管理和動(dòng)物管理等工作機(jī)器人也能實(shí)現(xiàn)。可以說(shuō)，農(nóng)用機(jī)器人已成為農(nóng)民種養(yǎng)殖最好的幫手！

智能植物識(shí)別軟件， 讓你輕松變成農(nóng)作物達(dá)人！

農(nóng)業(yè)界有位AlphaGo 已學(xué)習(xí)成為“植物醫(yī)生”

AlphaGo是一種可以深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)，讓人們見(jiàn)識(shí)了人工智能的厲害。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)也已經(jīng)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，可以實(shí)時(shí)告訴農(nóng)業(yè)人員什么疾病正在對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)生影響。

裝備智能機(jī)器人 開(kāi)啟耕作新模式

24小時(shí)遠(yuǎn)程遙控 躺在床上也能種田

傳統(tǒng)農(nóng)藥田間管理看天看地看作物，而如今農(nóng)民也要成為看手機(jī)的低頭族了。每天通過(guò)電腦、手機(jī)就能實(shí)時(shí)看到農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)，濕度、溫度等指標(biāo)一目了然，缺水、缺陽(yáng)光、溫度過(guò)高等情況發(fā)生時(shí)，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)會(huì)主動(dòng)“報(bào)警”，發(fā)送信息到手機(jī)上，手機(jī)一點(diǎn)就可以及時(shí)化解“危機(jī)”。

安徽省滁州市全椒縣現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范園已建成“果園物聯(lián)網(wǎng)+水肥一體化”應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)棚內(nèi)溫度、濕度、二氧化碳濃度和土壤墑情。除種植、采摘、日常養(yǎng)護(hù)工作外，包括灌溉、控溫、施肥等在內(nèi)的大部分工作，都由智能調(diào)控系統(tǒng)和感知系統(tǒng)完成。

果蔬成熟已飄香 伸出機(jī)器“手”來(lái)摘

人工智能摘草莓

除了播種和田間管理，農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人還可以幫我們采摘成熟的蔬果。

在比利時(shí)的一間溫室中，有臺(tái)小型機(jī)器人，它穿過(guò)生長(zhǎng)在支架托盤(pán)上的一排排草莓，利用機(jī)器視覺(jué)尋找成熟完好的果實(shí)，然后用3D打印出來(lái)的爪子把每一顆果實(shí)輕輕摘下，放在籃子里以待出售。如果感覺(jué)果實(shí)還未到采摘的時(shí)候，機(jī)器人會(huì)預(yù)估其成熟的時(shí)間，然后重新過(guò)來(lái)采摘。

桃子分揀器走紅網(wǎng)絡(luò)

和人工智能摘草莓一樣，不久前北京工業(yè)大學(xué)的一群學(xué)生們，利用百度PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)平臺(tái)做了一臺(tái)桃子“分揀器”。

桃子“分揀器”在學(xué)習(xí)了6400張大桃照片后，已經(jīng)能像經(jīng)驗(yàn)豐富的桃農(nóng)一樣根據(jù)桃子的大小、質(zhì)量等自動(dòng)進(jìn)行分揀，目前準(zhǔn)確率已達(dá)到90%。由于有深度學(xué)習(xí)技術(shù)的加持，機(jī)器在后續(xù)的使用中還能不斷累計(jì)數(shù)據(jù)，邊工作邊學(xué)習(xí)，變得越來(lái)越“聰明”。

牛臉識(shí)別有大用 輕松診斷牛健康

人工智能還可以用在禽畜的養(yǎng)殖業(yè)。在養(yǎng)牛行業(yè)，人工智能通過(guò)農(nóng)場(chǎng)的攝像裝置獲得牛臉以及身體狀況的照片，進(jìn)而通過(guò)深度學(xué)習(xí)對(duì)牛的情緒和健康狀況進(jìn)行分析，然后幫助農(nóng)場(chǎng)主判斷出那些牛生病了，生了什么病，那些牛沒(méi)有吃飽，甚至那些牛到了發(fā)情期。這大大提高了工作效率，特別是對(duì)有機(jī)農(nóng)場(chǎng)更有幫助。

給動(dòng)物帶塊“表” 就能降低患病率

可穿戴設(shè)備不是人類(lèi)的專利，在美國(guó)的許多農(nóng)場(chǎng)里，動(dòng)物們都佩戴上了各種形式的可穿戴設(shè)備。通過(guò)可穿戴設(shè)備，可以讓動(dòng)物的疾病檢測(cè)變得更簡(jiǎn)單，通過(guò)降低動(dòng)物的患病率，進(jìn)而使得養(yǎng)殖業(yè)能夠節(jié)省大量的成本，并減少人為風(fēng)險(xiǎn)。

這些數(shù)據(jù)也可以上傳到云服務(wù)器上，用自己開(kāi)發(fā)的算法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)讓這些海量的原始數(shù)據(jù)變成直觀的圖表和信息發(fā)送到客戶那里。這些信息包括牲畜的健康分析、發(fā)情期探測(cè)和預(yù)測(cè)、喂養(yǎng)狀況、位置服務(wù)等。

不過(guò)，人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)比其他任何行業(yè)都要大。現(xiàn)階段看到的一些人工智能成功應(yīng)用的例子大都是在特定的地理環(huán)境或者特定的種植養(yǎng)殖模式。當(dāng)外界環(huán)境變換后，如何挑戰(zhàn)算法和模型是這些人工智能公司面臨的挑戰(zhàn)，這需要來(lái)自行業(yè)間以及農(nóng)學(xué)家之間更多的協(xié)作。