人工智能技術在農業領域的研究現狀
人工智能技術發展至今，已經在農業領域得到了廣泛的應用農業人工智能涉及到關鍵技術比比皆是，例如:專家系統，自動規劃，智能搜索，智能控制，機器人，語言和圖像理解，遺傳編程等。
在農業領域引用人工智能技術的想法在20世紀初就已被提出最初是人工智能技術應用于耕作播種栽培等方面的專家系統;隨著物聯網和智能控制技術的應用，出現了采摘智能機器人智能探測土壤探測病蟲害氣候災難預警等智能識別系統，以及在養殖業中使用的禽畜智能穿戴產品這些技術的應用在幫助我們提高產出提高效率科學飼養的同時，減少了農藥和化肥的使用國際上，農業專家系統的研究始于20世紀70年代末，以美國最為先進和成熟1978年，美國伊利諾斯大學開發的大豆病蟲害診斷專家系統(CPLANT/ds)是世界上應用最早的專家系統;美國約翰迪爾公司(JohnDeere)是全球最大的農業機械制造商，也是精細農業的領導者，該公司的農業智能機器人可以智能除草灌溉施肥和噴藥。我國人工智能的發展在農業領域也取得了重大進步我國的農業專家系統開發始于20世紀80年代，1983年開始研制并建成了第一個專家系統砂姜黑土小麥施肥專家查詢系統20世紀90年代以后，我國的農業專家系統得到了快速發展，國家自然科學基金委科技部農業部和許多省級部門都相繼開展了相關的攻關課題;2017年7月，國務院印發了新一代人工智能發展規劃，明確提出:發展智能農業建立典型農業大數據智能決策分析系統，開展智能農場智能化植物工廠智能牧場智能漁場智能果園農產品加工智能車間農產品綠色智能供應鏈等集成應用示范。
人工智能已成為新一輪產業變革的核心驅動力，而智能農業是一種革命性的技術創新，可有效助力農業生產要素的合理配置農業生產經營的科學管理人工智能技術向傳統產業的滲透，從對農業的深度改造，到顛覆農業的傳統營銷模式，再到互聯網公司跨界進入農業生產領域等方方面面，使農業的產供銷體系更加緊密結合，以提高農業的生產效率未來，我國農業也必將在互聯網的影響下走上一條智能化的發展道路。
大數據技術在農業領域的研究現狀
大數據技術在國外發展已經相當成熟，在農業的各個領域均有應用美國從2012年強調大數據研究與發展計劃，2013年強調從數據到知識再到行動的新的伙伴關系，總之要想發展農業，需要從數據的采集入手，然后將數據進行分析，最終建成實現共享的體系結構;美國加州的TheClimateCorporation公司利用農業大數據技術采集海量的氣候數據土質檢測數據以及農作物的根部檢測數據，通過對這些數據進行分析，為人們提供自然災害的有力預測和作物生長的良好建議;日本宮崎縣通過傳感器等終端采集農業生產數據，進行實時監測分析和管理，指導農業生產;英國的SilentHerdsman專注于牧場數據采集與監測，通過給奶牛脖子上佩戴監測設備，利用無線網絡，實時監測奶牛生長狀況與行為。
大數據在我國農業領域的應用也已涉及到多個方面，尤其是在農業栽培育種病蟲害防治和農業環境監測方面取得了實質性的成就早在1998年，中國科學院就已經運用3S(GPSGISＲS)技術，進行農作物的大面積測產農業災害的評估，隨著大數據處理技術的發展，對遙感圖像信息的提取和分類也更加準確，提高了作物品種分類的精度和對氣象災害評估的準確性，促進了精準農業的實施;2014年，中國農業科學院首次將大數據技術應用在農業育種方面，對基因組測序數據進行處理，相比傳統的育種手段，節省了大量的時間成本;物聯網技術的發展，促進了大數據處理技術在農業生產智能化中的應用，2015年6月，由安徽朗坤集團進行頂層設計建設，運營全國首個互聯網農業小鎮在?？谛阌^石山鎮正式啟動建設，它運用互聯網+的理念思維和技術，實時監測農田環境和農作物生長狀態的信息，運用大數據分析技術，實現對農作物生長的準確預測與評估;同時運用大數據與物聯網互聯網融合技術，及時地反饋信息，有助于更加精準地解決農業問題，如在預防病蟲害方面，可降低自然災害帶來的損失，極大地提高農業的經濟效益和生態效益。我國在農業領域應用大數據的腳步才剛剛開始，雖然取得了一些顯著的成就，但是在某些方面，仍然存在很大不足，主要體現在硬件設施跟不上人才匱乏等方面。
綜上，大數據的研究已由前幾年的新鮮技術變得越來越普及和商業化，同時，由于研究的向前推進，以大數據為基礎的人工智能機器學習和物聯網等技術也將在各個領域取得越來越多的成果。
人工智能與大數據集成技術在農業領域的研究現狀
隨著大數據時代的到來，如何快速處理海量數據，智能地篩選出有效的信息成為科技改革的又一重要研究方向，人工智能在這一方面體現出來的優越性由此可見。有了新型的信息技術支持，機器學習這一傳統的人工智能技術被賦予了新的概念，成為了熱門話題，如，智能機器人機器視覺、指紋識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別等技術也應用到了農業領域。
美國愛荷華州的發明家DavidDorhout研發的智能播種機器人，可以通過探測裝置獲取土壤信息，然后通過算法得出最優化的播種密度且自動播種;佛羅里達大學進行了橙子采摘機器人的研究，甜橙采摘機器人采用2個相對獨立有不同功能特點同時又能相互配合無間的機器人，第1個機器人負責尋找和發現各個甜橙的位置并計算最有效率的采摘路徑，第2個機器人負責在不損壞甜橙樹的情況下得到果實;德國柏林PEAT農業科技公司開發了Plantix的深度學習應用程序，可辨識土壤中潛在的缺陷和營養缺陷，將特定的葉子模式與某些土壤缺陷植物病蟲害和疾病產生相關聯，同時將圖像辨識應用APP透過用戶的智能型手機鏡頭拍攝可能缺陷的圖像來進行識別，然后向用戶提供土壤修復技術缺陷提醒及其他可能的解決方案，該軟件可以快速模式檢測，精度高達95%;以色列的AI創業公司Prospera為農民和農場開發了許多智能工具來提升農作物的健康狀況并優化農場運營的手段，如用計算機視覺和人工智能來幫助農民分析收集來的農業數據，監測農作物生長情況，運用近距離攝像機和云服務來收集分析農民需要的信息，利用機器學習來記錄實時數據，分析幫助農民預測產量，并通過其他方式來彌補預期損失;1987年世界上第1臺農用無人機出現在日本，目前日本擁有2400多架己注冊的農用無人直升機，操作人員有14000余人，成為世界上農用無人機噴藥第一大國;與此同時，美國俄羅斯加拿大韓國等國的農用無人機發展也較為迅速，技術體系也較為完善。
人工智能與大數據集成技術在我國的發展也是有目共睹的。華南農業大學開發出的智能水果采摘機器人，最突出的長處就是可采用雙目立體視覺在果園中對果實進行定位，運用數學方法，對采摘作業路徑進行自主規劃，最后伸出機械臂末端的擬人夾指來采果子，由于末端的執行器具有一定通用性，因此可對荔枝柑橘黃瓜等多類瓜果進行作業，工作效率是人工的2倍;遼寧省應用BP人工神經網絡等深度學習方法，對20072010年14個地區農業現代化進展程度指標進行訓練，并將其應用于建立農業現代化發展現狀綜合評價體系，對遼寧的各地區農業現代化發展現狀進行綜合評價;我國在無人機研究與應用方面發展雖起步較晚，起初主要是依靠國家資助，一些科研院所高校進行農用無人機的研究，但近年來我國己日益重視農用無人機的發展及研究，截至2015年底，我國己有3000多臺農用無人機投入農業生產，飛控手的人數己超過2500人，相關產業的生產企業有400多家，我國農用無人機的發展前景很好，21世紀必將是我國農用無人機市場的春天。
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