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)管理和動物管理等工作機(jī)器人也能實(shí)現(xiàn)?？梢哉f，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)，讓人們見識了人工智能的厲害。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農(nóng)作物產(chǎn)生影響。

裝備智能機(jī)器人 開啟耕作新模式

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。每天通過電腦、手機(jī)就能實(shí)時(shí)看到農(nóng)作物的長勢，濕度、溫度等指標(biāo)一目了然，缺水、缺陽光、溫度過高等情況發(fā)生時(shí)，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)會主動“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，有臺小型機(jī)器人，它穿過生長在支架托盤上的一排排草莓，利用機(jī)器視覺尋找成熟完好的果實(shí)，然后用3D打印出來的爪子把每一顆果實(shí)輕輕摘下，放在籃子里以待出售。如果感覺果實(shí)還未到采摘的時(shí)候，機(jī)器人會預(yù)估其成熟的時(shí)間，然后重新過來采摘。

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)平臺做了一臺桃子“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)，變得越來越“聰明”。

牛臉識別有大用 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)，人工智能通過農(nóng)場的攝像裝置獲得牛臉以及身體狀況的照片，進(jìn)而通過深度學(xué)習(xí)對牛的情緒和健康狀況進(jìn)行分析，然后幫助農(nóng)場主判斷出那些牛生病了，生了什么病，那些牛沒有吃飽，甚至那些牛到了發(fā)情期。這大大提高了工作效率，特別是對有機(jī)農(nóng)場更有幫助。

給動物帶塊“表” 就能降低患病率

可穿戴設(shè)備不是人類的專利，在美國的許多農(nóng)場里，動物們都佩戴上了各種形式的可穿戴設(shè)備。通過可穿戴設(shè)備，可以讓動物的疾病檢測變得更簡單，通過降低動物的患病率，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，用自己開發(fā)的算法通過機(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)情期探測和預(yù)測、喂養(yǎng)狀況、位置服務(wù)等。

不過，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?，F(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)，這需要來自行業(yè)間以及農(nóng)學(xué)家之間更多的協(xié)作。