第二节 智能农业

在农业从业人员数量持续减少的背景下，利用人工智能技术实现智能农业将是最好的一项选择（图1-26）。

智能农业主要是指通过农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统，以卫星遥感技术、无人机航拍以及传感器等收集气候气象、农作物、土地土壤以及病虫害等各项数据，对天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络采集的大数据进行分析挖掘，为农场、合作社以及大型农业企业提供农业大数据智能决策分析系统服务等（图1-27）。

《新一代人工智能发展规划》要求，未来发展智能农业，主要应研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等；建立完善天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络；建立典型农业大数据智能决策分析系统；开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。

（一）主要通过“天空地”一体化网络进行数据收集

基于天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络，主要是指以计算机和传感器技术为基础，根据卫星定位系统和机器视觉技术实现农机的精准定位，通过智能终端实时监测农机信息、作业状态及作业速度等。数据平台服务指的是利用传感器、无线通信、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术进行数据收集并分析，通过传感器收集土壤温湿度、水分、pH值等。根据卫星遥感影像数据分析土地质量，进行适宜作物的耕种指导。对农作物的生长情况进行实时跟踪，对病虫害实施监测，对农作物的产量进行预测等。

利用卫星可以获取农作物数据、天气数据及病虫害数据。包括利用遥感技术，根据不同作物呈现的不同颜色、纹理以及形状等遥感影像信息，划分农作物种植面积，监测农作物长势、估算农作物产量等；通过卫星获取天气数据，监测病虫害以及自然灾害等；通过无人机航拍实时监测农作物长势、病虫害情况，并使用传感器采集空气及土壤的温湿度、水分、光照强度和农作物生长数据等。通过对收集到的数据进行分析、处理，并建立可视化模型，可实现对作物的精准管理。

（二）农业大数据智能决策分析系统

农业大数据智能决策分析系统以平台为基础，进行作物的精准管理，通过卫星、摄像头、传感器实时监测作物生长情况，根据历史数据进行产量预测等。根据作物类型收集病虫害数据，提前预防，精准喷洒农药。依据天气、作物生长情况以及历史数据分析预测作物产量。以无人机、传感器为主要方式，实时监测作物长势，并给出灌溉、施肥建议。根据病虫害及作物类型，提前预防，精准施药，确保作物少受损失。

（三）农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统

主要包括农机自动驾驶、无人机植保等。搭载先进的传感器设备，根据地形、地貌搭配专用药剂对农作物实施精准、高效的喷药作业，通过人、机、药三位一体达到节水节药的目的。通过耳标、摄像头等监控牲畜的生长情况，实时跟踪，识别体型，并对收集到的图形等数据进行处理、分析，实现养殖的精细化管理。

无人机获取农业数据的方式主要分为两种：一种为利用无人机搭载摄像头进行航拍获取数据，另一种为利用无人机搭载遥感传感器，依据不同作物的光谱特性，识别作物生长情况，监测病虫害情况，更好地进行田间管理。

传感器是农业物联网的基础，利用传感器可以收集空气、土壤温湿度、二氧化碳浓度、光照强度、农作物生长情况等数据，多用于以温室大棚为代表的设施农业中，提高作物产量与农产品品质。

无人机植保能够解决农村劳动力短缺、劳动力成本高、农民效率低、农药使用严重等问题。无人机植保产业链包括三个部分：农药研发、植保无人机制造以及飞防队的植保服务。农药分为固态和液态两种药剂，目前以液态药剂为主，植保无人机制造企业或者飞防组织根据实际情况进行农药加工以及兑水稀释后，对农作物进行植保作业。

农机自动驾驶指的是利用导航卫星实现农机沿直线作业功能，主要利用角度传感器获取农机偏移数据、利用摄像头获取周围作物生长数据以及利用导航卫星实时定位跟踪车辆信息数据，将三个来源的数据经无线网络传输到控制端，对数据进行分析后，利用车载计算机显示器实时显示作业情况以及作业进度等（图1-28）。

农机自动驾驶的主要作用是利用感知系统获取的信息来进行分析判断，并对下一步的行为进行决策，这是农机自动驾驶的大脑。实时监测农机车辆位置信息、作业状态、运行参数、运行位置，实现实时故障诊断和故障预警。路径规划分为全局路径规划和局部路径规划，全局路径规划是在地图已知的范围内进行最优的行驶轨迹规划，而局部路径规划需要由传感器实时采集环境信息。

农机车辆导航系统是实现农机自动驾驶的前提。车联网指的是通过卫星导航系统、无线通信、传感器等技术，对车辆进行数字化管理，包括实时跟踪、监管车辆运行状况等，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管。

农机自动驾驶的核心为农机车辆导航系统，通过车辆导航系统实现农机作业监测、路径规划等操作。目前主要应用于拖拉机、收割机、小麦机和青贮机等农用机械上。

（四）智能农场、智能牧场、智能渔场

智能农场、智能化植物工厂、智能果园，主要以传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现数字化管理和智能化发展。

智能牧场、智能渔场，主要是将新技术、新理念应用在生产中，包括繁育、饲养以及疾病防疫等方面，并且应用类型较少，因此用“精细化养殖”定义整体农业养殖环节。

人工智能在智能农场、智能化植物工厂、智能果园、智能牧场、智能渔场中发挥着巨大的作用，带来了巨大的价值。以精细化养殖为例，人工智能的新技术、新理念能够降低畜禽死亡率、提升产品质量与品质。

当前，养殖行业存在很多问题，如抗生素使用过多使畜禽产品药物残留严重超标，产品质量较差；畜禽的排泄物造成养殖地的环境污染问题；畜禽死亡率过高，使产品成本大大提升。大型上市养殖企业能够利用环境控制系统、饲喂系统以及信息化管理系统等进行规模化养殖，而精细化养殖指的是利用新技术、新理念改变养殖行业普遍存在的问题。

精细化养殖主要应用于养殖猪、牛和鸡等。利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用深度学习算法判断畜禽健康状况、喂养情况、位置信息以及对发情期进行预测等，对其进行精准管理。主要分为四个核心环节：环境、繁殖、饲养和防病。精细化养殖利用人工智能等新技术、新理念降低畜禽死亡率、提升产品质量（图1-29）。

传统养殖时代，传统养殖户需要定时饲喂，劳动力繁重；通常靠养殖户的经验来预估发情期并进行繁育管理；通过在饲料中加入抗生素或以打针、吃兽药等方式治疗疾病；一般以人工清粪、打扫养殖舍，多出现处理不及时等问题，对环境造成污染。

而采用人工智能等新技术进行精细化养殖，可以实现精准饲喂，根据自动化喂养装置，按需喂养，达到营养均衡的目的；通过摄像头等装置实时监测养殖舍情况，预测发情期，利用机器视觉等新技术，提高出生率以及降低幼崽的死亡率；通过耳标、摄像头等设备，用技术分析畜禽的行为轨迹，分析动物生理特征，实现精准管理；通过传感器监测温湿度，控制光照强度、氨气浓度等，以健康环境替代药物的作用，通过分析畜禽在不同时期的叫声等行为信号来判断养殖物是否患病并做出疫情预警。