原创《人工智能技术在现代农业生产中的应用》
该文是关于人工智能相关论文范本和人工智能和人工智能技术和农业生产相关毕业论文格式模板范文。
摘 要：人工智能发展已进入新时代,正逐渐渗透到现代农业领域中,为现代农业发展注入新活力和新动力.文章论述了人工智能技术在现代农业产前、产中、产后各阶段的应用,探讨了在人工智能新时代下现代农业发展将迎来的新机遇,如何抓住机遇、充分利用人工智能优势构建现代农业新型发展模式,提升发展速度和质量,这对于我国实现农业现代化、跻身农业强国具有重要启示.
关键词：人工智能；现代农业；智能农业时代；机遇
Application of Artificial Intelligence Technology in Modern Agricultural Production
MAO Lin, WANG Kun, CHENG Weili
(Jiangsu Agri-animal Husbandry Vocational College)
Abstract：The development of artificial intelligence has entered a new era, and been gradually infiltrating into modern agricultural field and bringing new vitality and impetus. This paper discussed the application of artificial intelligence in various stages of modern agricultural production, and discussed new opportunities for modern agricultural development in the new era of artificial intelligence. How to seize the opportunities and make full use of the advantages of artificial intelligence to build a new development mode of modern agriculture and improve the development speed and quality, has important inspiration for China to realize agricultural modernization and become an agricultural power.
Key words：artificial intelligence；modern agriculture；age of intelligent agriculture；opportunity
人工智能(AI, Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、行为及其规律的一门学科,通过建立智能信息处理理论、研制智能机器和智能系统,延伸和扩展人类智能[1].人工智能是计算机科学的一个重要分支,被认为是二十一世纪三大尖端技术之一.人工智能使机器模拟人的思维、智慧,具有与人类一样的智能和行为,以人类智能的方式进行学习、思考、分析、判断、推理、规划,甚至能够超过人类智慧来胜任完成人类的复杂工作.涵盖哲学、数学、心理学、神经生理学、计算机科学、信息论、控制论等多种学科,远远超出了计算机科学的范畴,形成独立的学科体系.人工智能的关键技术包括自然语言理解、知识表示、自动推理和搜索、机器学习和知识获取、知识处理、计算机视觉、智能机器人等方面.
目前,人工智能发展已经进入了新阶段.《新一代人工智能发展规划》提出了我国人工智能发展战略目标、任务和措施[2],将引领、指导和推动现代农业步入新的智能农业时代,对我国农业现代化发展具有重要里程碑的意义.
一、人工智能技术对现代农业的意义
自上世纪人工智能的概念提出以来,人工智能技术经历了跨世纪的发展正逐渐走向成熟,已渗透和应用到各行业之中,尤其是在现代农业生产中的应用,推动现代农业的发展.人工智能技术应用贯穿农业生产全过程,包括产前、产中、产后各个阶段,推进实现农业生产过程的自动化、智能化、动态化管理,显著提高现代农业生产效率、质量和水平.
在现代农业流水线生产作业中,人工智能技术的应用颠覆了传统农业生产方式,发挥着显著作用和效果.如在农业田间耕地耕作、大田种植、畜禽养殖喂料、农作物采收采摘等持续高强度劳动上,采用农业机械装置、农业机器人等自动化装置代替手工作业,减轻农民劳动强度、大幅提高生产效率,降低人工成本,提高经济效益.在农产品加工生产线上,智能化生产装备的流水线作业方式取代了传统人工作业.在农产品品质检测中,智能识别技术的出现代替了人工检测检验方法,大大提高检测的效率和准确性,保证了产品的品质、外观,同时保障了农产品的质量安全,满足消费者“放心消费、健康消费”的诉求,维护消费者的利益.这都反映出人工智能技术在现代农业生产应用中具有巨大的潜力.
二、人工智能技术在现代农业中的应用
(一)产前阶段
1 灌溉用水分析及控制
智慧农业的特点是对农业生产环境实时、自动、精准的监测与控制.现代农业生产中,灌溉用水供需分析和控制主要解决的问题是,在确保农作物成长所需用水量条件下,减少因灌溉水量不足或过多所导致农作物旱涝情况的发生,保证农作物高产高收.采用人工智能技术的智能灌溉控制系统可有效解决这个问题,它主要通过具有极强学习能力的人工神经网络(ANN, Artificial Neural Network)等人工智能方法,对农产品用水需求量进行分析,也可以对水文气象指数、气候数据等进行挖掘分析,为智能灌溉控制系统提供最有效的灌溉策略.此外,智能灌溉系统可利用物联网技术在监测控制区域部署无线网络、传感器节点、灌溉设备,感知土壤水分,对土壤质量实时监测,来设置科学合理的灌溉水量,针对不同环境灵活选择自动灌溉、定时灌溉、周期灌溉等多种不同的灌溉模式,在保证农产品生长的同时,也节约了灌溉用水量.
2 土壤成分检测与分析
土壤成分及肥沃程度分析是现代农业产前工作的重要组成部分,为农作物产量提供了贡献.目前与国外发达农业国家近80%的贡献率相比,我国土壤肥力对农作物产量的平均贡献率仅有50%.因此,对土壤成分检测分析,调整农作物生产结构,选择适宜种植的作物品种,进行合理的耕作施肥,是保障农作物高质高产的前提.此时,采用探地雷达成像技术及其非侵入性得到土壤检测图像,转换成数字信号,借助人工神经网络方法（ANN）对图像数字信号做进一步处理和分析,获得土壤表层载土的含量.当前,土壤成分检测一般是使用检测设备来进行,土壤成分分析主要是依靠软件来实现,可结合人工抽样分析来验证检测数据的可靠性.通过人工智能方法可帮助种植企业、农户获得准确合理的施肥时间、施肥地点进行科学施肥,达到高产出、低成本的目标.
3 农作物种子品质鉴定
种子是农业生产中最主要的原材料,种子质量的优劣直接影响了农作物的生长效果,甚至决定了农作物产量.种子品质检测十分重要,是保证农作物产量和质量安全性的重要措施.以机器视觉代的视觉进行农作物种子质量检验,是人工智能技术在种子品质检测鉴定的应用.主要采用图像探测分析、神经网络等技术方法实现,鉴定过程中采用无损检测手段,不破坏种子的结构,检测速度快、准确性高.在此基础上,可根据农业企业、种植户、农民的需要帮助选择合适种子种类,为农民做出科学的指导,根据不同季节、不同环境的农作物进行分析和评估.人工智能在帮助选择优质种子方面发挥巨大优势,对提高农产品产量和质量起到了显著的作用.
(二)产中阶段
1 农业专家系统
农业专家系统是具有人类农业专家的知识和能力的计算机软件系统,能够代类中的农业专家解答种植业、养殖业、渔业、设施农业等各农业领域方面的问题.农业专家系统包含丰富的农业知识与经验,通过人工智能技术手段,为农业从业者提供咨询服务,帮助解决农业生产中各种农业技术问题,如作物病虫草害预防、动物疫病诊断等等.农业专家系统的核心是知识库、推理机、大数据处理引擎.农业大数据是现代农业的典型特征,“以数据为中心”发挥信息采集、存储、分析、处理、预测与决策的优势.而农业专家系统通过人工智能方法、大数据处理手段对各种农业大数据进行清洗、筛选、过滤和加工,利用知识推理挖掘出有价值的信息,形成专家知识,为农业提供科学准确的预测和决策.将农作物生长环境数据和生长状况数据,输入农作物智能专家系统进行分析处理,预测农作物成长过程中可能面临的问题,并提供相应的解决对策.
2 设施农业生产智能控制
20世纪70年代温室产业快速发展,以荷兰、比利时等国外发达农业国家为代表,实现了计算机对温室生产自动化控制和一定程度的智能控制.进入新世纪在智慧农业领域中,设施农业、设施园艺发展规模不断扩大,温室智能控制系统成为设施农业自动化智能化管理系统.温室控制系统采用物联网技术对温度、湿度、光照、CO2浓度、水分、土壤等生产环境因素自动感知,对采集的环境数据进行预处理,利用人工智能的模糊控制、变结构模糊控制、人工神经网络等算法来设计控制器[3, 4],结合园艺作物培育生长状况数据的测定分析,对温控、遮阳、灌溉等设备进行自动操控,有效控制作物各生长周期适宜的、最佳的环境状态,大大减轻劳动强度、降低成本,提升智能化管理水平和经济效益.同时,温室控制系统还能与农业专家系统结合,为种植业、养殖业用户提供技术咨询,帮助指导预防和控制作物病虫害、动物疫病的方法.
3 病虫草害识别
农作物病虫害识别是农作物培育不可或缺的重要环节,是生产管理过程中有效预防病虫害发生、控制病虫害危害程度、保证农作物产量和质量、降低经济损失的措施.主要依靠是机器视觉技术和人工智能学习方法,实现作物品种识别、病情分析、病症种类识别,针对病情病症“对症下药”.农作物病虫草害识别的核心是利用人工智能技术所建立的病虫草害特征知识库.首先,通过图像采集设备采集作物常见病害特征图像,利用中值滤波等方法对作物表面图像进行预处理,消除表面噪声获得彩色空间,并通过聚类方法进行分割获得病斑区域,然后利用特征提取方法提取病斑区图像的特征,获得颜色、纹理、形状等特征参数,以此通过比对不同种类病害之间特征参数差异性,对病害准确分类.最后依靠支持向量机（SVM）等方法对特征参数进行统计分类,并建立分类数据库,实现对作物常见病害准确识别[5].此外,农作物品种的识别主要利用计算机视觉图像技术来实现,同时也为识别和清理杂草提供方便,在一定程度上也减少了除草剂的使用,有利于无公害农产品、有机农产品、绿色食品等优质产品的生产,满足“舌尖上的安全”.目前,计算机软件技术不断成熟,软件的使用使得病虫草害的识别十分方便,在现代农业中扮演着植物“医生”角色.
4 农作物智能化采收
采收机器人是人工智能系统在农作物采收上的典型应用,机器人采收不仅能提高采收的效率,还可以确保采收的质量[6].采收机器人拥有计算机视觉识别系统、感知和操作控制系统、知识存储系统,通过内置视觉识别技术对果实等农产品个体进行准确定位,根据存储的知识对果实成熟程度做出分析判断,然后利用机械手臂或真快管道进行采摘,感知农作物个体,控制抓取力度,避免损坏农作物个体结构,保证果实的完整度.对于表面脆弱的瓜果类农产品,也可以实现无损采摘.机器人采摘效率不高,但能够保证持续24 h全天候工作,采摘数量具有人工采摘无法比拟的优势.高端智能机器人还具有自主学习的能力,经过不断训练提高采收数量、缩短采收时间.
(三)产后阶段
1 农产品品质检验
农产品品质检验是现代农业产后售前阶段的一项重要工作,目的是在农产品从生产加工线进入仓储过程之前进行品质检验,以便于依据品质差异的区分进行分类和包装,解决在农业规模化生产要求下人工方式检验工作效率低的问题.农产品品质检验的自动化是通过农业智能机械装置得以实现,设备安装了具有计算机视觉的机械手臂,通过手臂上的光学镜头进行观察,利用图像处理技术对产品视觉图像进行处理,根据产品检测结果进行分类、产品包装.随着电子、机械、光学等产品高端制造水平的提升,以及视觉图像处理等信息技术研究的不断突破,并且在实践中取得创新发展,在农业实际生产中将进一步提高智能化应用效果、产业化应用水平.
2 农产品电商运营
农产品电商是“互联网+”农产品交易新型商业运作方式,集买卖、线上交易、电子支付及各类综合服务为一体,解决了农产品市场流通渠道窄、供应链信息不对称等问题,弥补了线下销售不足,大幅提升销售量,对农产品零售业长期的困境带来了商机.电商的物流快递渠道压缩了流通中间环节、运输时间和运输链成本[7].农产品电商也是大数据农业的应用模式,采用人工智能技术进行大数据分析,引导企业生产、制定灵活销售策略,使农业企业把握市场行情,避免大幅波动.人工智能融入电商平台,能够从电商平台大数据中提取用户、产品等各类数据,利用关联规则、分类、聚类等人工智能算法,建立用户分类,分析各类用户的消费兴趣、消费行为和习惯,挖掘用户潜在消费意向和可能的潜在用户.此外,智能咨询服务系统可提供即时在线咨询,帮助消费者深入了解产品详情、服务细节等内容,一方面免去了农产品供应方直接面对用户提供的服务,使企业放心经营；另一方面省去了用户询问导购的不便,解决了信息不对称问题,使用户放心消费,提高农产品交易成功率,营造良好的消费生态环境.
3 农产品智慧物流
农产品集中交易是农产品生产经营规模化的产物.农产品物流配送是构成农业产业链的重要一环,实现农产品从交易场所转移消费用户手中,完成线下、线上终端交易,解决了个体农户运输难、企业运输成本高、效率低、损耗大等问题.农产品物流配送需要解决仓储条件、运输装备、运输管理等问题.智慧物流配送系统融合互联网、微电子、移动物联网和人工智能技术,在农产品供应链管理自动化、智能化中充当关键作用.人工智能技术提供智能物流配送策略,主要包括,一是根据生产季节性、区域性变化及市场需求波动进行农产品需求量的预测[8],采用基于RFID的人工智能自动识别技术实时监控运输、销售情况,根据销售实时数据对产品需求量做出预测,并及时反馈供应链上游,控制物流企业存货量,帮助企业调整和优化农作物种植结构,进而获得更高的经济效益.二是物流配送的运输路径优化[9],农产品中生鲜农产品占比大、易腐蚀变质、保存周期短,仓储及运输过程损耗大,需保证零库存状态.以生鲜度、用户满意度、配送费用为约束条件,建立移动物联网环境下的多目标路径优化数学模型,采用人工智能遗传算法对模型仿真,依靠可视化软件呈现最优路径决策方案,为用户选择物流配送路径提供参考,进而完善生鲜农产品供应链.
三、人工智能新时代下现代农业发展的新机遇
农业是国之根本,农业发展水平是国家综合实力的体现.在新时代下,新一代人工智能发展将深刻改变国民经济与社会各方面,也将为现代农业发展注入新的生机活力.从现今至未来,人工智能发展与现代农业发展将齐头并进,人工智能新技术将快速渗透、融入农业产业,农业现代化将迎来新的爆发机遇.
在人工智能新技术、新成果应用和普及下,现代农业发展中充分利用好人工智能优势,促进产业链资源整合,使全产业链不断延伸.具体体现在：
（1）农业生产集约化程度加快.对设施农业,包括设施种植、设施栽培、设施养殖、设施渔业,在具备机械化、自动化、信息化管理条件下,通过共享人工智能新技术、新成果,优化生产环境,提升智能化水平,设施农业规模化加速提升,向智慧农业迈进.
（2）资源节约型农业发展步伐加快.在大田种植、河塘养殖等自然环境农业生产中,摆脱长期依靠资源开发利用以实现农业增长的局面,运用智能农机装备取代老旧农用机械,发挥智能科技在集约降本、增产提质、增值拓展的推动力作用.
（3）农产品初加工水平向深加工能力转换加速.人工智能技术与农产品加工领域的深度融合,使智能化与机械化、自动化、数字化、信息化结合,解决长期困扰的加工水平落后、产品附加值低等难题,提升生产集约化能力,形成以集约化为主、粗放式为辅的格局,促进产业链延伸.
（4）绿色生态农业提速.环境保护、健康食品成为人们对美好生活的诉求,是生态农业发展的目标,通过科技手段解决绿色有机农业发展的瓶颈-农产品全链追踪溯源,届时无公害、绿色有机农业将迎来大爆发,加快实现生态农业目标.完
[1] 史忠植.高级人工智能(第三版)[M].北京：科学出版社,2011.
[2] 国务院.新一代人工智能发展规划[EB/OL].http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm,2017-07-20.
[3] 韩毅.基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统研究[D].太原：太原理工大学,2016.
[4] 邢希君,宋建成,吝伶艳,等.设施农业温室大棚智能控制技术的现状与展望[J].江苏农业科学,2017,45(21):10-15.
[5] 田野.棉花病虫害光谱识别及遥感监测研究[D].泰安：山东农业大学,2016.
[6] 林欢,许林云.中国农业机器人发展及应用现状[J].浙江农业学报,2015,27(5):865-871.
[7] 傅泽田,张领先,李鑫星.“互联网+”现代农业:迈向智慧农业时代[M].北京：电子工业出版社,2016.
[8] 吴安波,孙林辉,刘真余.电商环境下生鲜农产品仓储配送模式探讨[J].商业经济研究, 2017(24):92-94.
[9] 李昌兵,汪尔晶,袁嘉彬.物联网环境下生鲜农产品物流配送路径优化研究[J].商业研究,2017,59(4):1-9.
人工智能论文参考资料：
归纳上文，这是一篇关于对写作人工智能和人工智能技术和农业生产论文范文与课题研究的大学硕士、人工智能本科毕业论文人工智能论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助。
