从农场到餐桌：人工智能如何推动农业创新
逐步了解人工智能如何推动农业创新，使其更容易种植、收获水果并将其从农场送到你的餐桌。
随着世界人口预计到 2050 年将增加 20 亿，我们需要将粮食产量提高约 60% 才能满足需求。人工智能 (AI) 正在通过推动农业创新来帮助我们应对这一挑战。AI 创新可用于监测牲畜、分析作物生长、预测农用设备何时需要维护等。当我们想到农业时，往往只想到耕作。然而，它是一个涵盖许多不同功能和流程的伞形概念。
为了更好地了解农业中的 AI 的影响，让我们以一个具体的例子为例：水果的生命周期。它从田间到我们的餐桌，经历了什么？
在这篇博文中，我们将探索 AI 如何在从种植、生长、收获到加工、运输和销售水果的每一个环节提供帮助。让我们开始吧！
在水果种植中拥抱新技术#
水果作物生命周期的第一步是选择种子并进行播种。农民需要决定本季种植什么水果。机器学习等 AI 技术可用于分析海量数据，帮助农民针对其特定的土壤和气候条件选择最佳种子。通过评估历史天气模式、土壤成分和作物生长表现数据，AI 可以推荐最有可能茁壮成长的最佳种子品种。AI 用于种子选择是一个备受关注且极具潜力的持续研究领域。
例如，2018 年 CGIAR Inspire Challenge 向一个使用机器学习进行更智能种子选择的项目颁发了 10 万美元奖金。该项目由 BioSense Institute 和 CIMMYT 的研究人员领导。他们利用来自墨西哥数百个评估地点的不同玉米新品种数据，开发了预测种子表现的模型。采用数据驱动的方法增加了丰收的机会，并降低了作物歉收的风险。一旦选定了最佳种子类型，计算机视觉就可以介入来检查种子的质量。
图 1. 显示墨西哥玉米生产的卫星图像，其中较亮的区域表示更健康的植被。
使用计算机视觉评估种子质量#
计算机视觉可用于分析水果种子的的高分辨率图像，以检测肉眼可能看不到的缺陷、病害和遗传特征。各种计算机视觉任务可用于分析这些图像，以对种子进行分类、分级和质量评估。通过自动化这些任务，AI 可以帮助确保只种植最优质的种子，从而让农民获得更好的作物产量。
例如，Seed X 的 GeNee™ Sorter 是一种由 AI 驱动的种子分选机，可改善种子选择过程。该分选机将种子分为两类：预计会发芽的高质量种子被引导至主箱，而不太可能发芽的种子则被分选到次箱中。它处理评估颜色、形状、大小、遗传纯度以及预测发芽率等任务。多亏了这款分选机，发芽率可以提高到 90% 以上，这意味着更多的种子能够成功发育成健康的植物。
图 2. Seed X 的 GeNee™ Sorter。
使用 AI 进行水果生长和收获#
AI 还可以用于改善土壤分析和作物监测。搭载先进摄像头的无人机飞越果园，拍摄土壤和植物健康的详细图像。对这些图像进行处理以创建显示土壤湿度、养分水平和植物健康变化的地图。基于图像分析得出的洞察，可以完成杂草检测、生长监测、产量估算、调整灌溉、精准施肥以及实施目标病虫害防治等任务。使用 AI 进行实时监测有助于提高水果作物产量并推广可持续农业实践。
在最佳时间之前或之后仅仅一天收获田地，可能会使农民的潜在收入减少 3.7% 甚至高达 20.4%。AI 可以帮助确定采摘水果的最佳时机。传统的收获方法严重依赖人工，效率较低且更加耗时。AI 辅助的收获方法使用先进的传感器和机器学习算法来分析关于水果颜色、大小和环境条件的数据，以预测成熟度。通过这种方式，水果在最佳状态时被收获，从而带来更高的产量和更少的浪费。
图 3. 使用计算机视觉对成熟草莓进行分割。
采后处理：水果分割与包装的体积分析#
收获后，下一个关键步骤是对水果进行分选和分级，以便将最好的农产品送到消费者手中。AI 可用于水果分割的体积分析。通过应用诸如 Ultralytics YOLOv8 的计算机视觉模型，可以评估水果的大小、形状和质量。
图 4. 使用 Ultralytics YOLOv8 计算机视觉模型分割水果。
该过程包括在传送带上拍摄水果的高分辨率图像，使用 YOLOv8 模型分割单个水果，并执行体积分析以测量大小和形状并检测缺陷。根据分析结果，水果被自动分选和分级到不同的类别中，以便进行适当的包装、加工或分销。AI 驱动的分选和分级提高了效率、准确性和一致性，减少了浪费，并最大化了收获的价值。
一旦水果完成分选和分级，自动化包装机就可以进行精确包装。AI 驱动的 OCR（光学字符识别）系统可以检查包装的准确性，验证标签、条形码以及其他符合标准和法规的重要信息。通过以这种方式检查包装，可以避免出现诸如农产品过期等情况。AI 可以检测错误的标签或过期日期，并在产品到达消费者手中之前标记这些问题以便更正。
水果零售与分销中的 AI 创新#
现在，假设你已经将最好的水果包装好并准备交付。AI 可以通过优化路线来改善水果的物流和运输。在运输过程中保持水果新鲜并找到最高效的配送路线是主要的挑战。AI 算法可以分析交通模式、天气状况和配送计划，从而确定最佳路线，减少行程时间和成本。
水果到达商店后，AI 在库存管理和需求预测中继续发挥关键作用。AI 系统可以分析销售数据、客户偏好和季节性趋势，以更准确地预测需求。Retail stores 可以根据 AI 的见解维持最佳库存水平，并降低库存过多或缺货的风险。
图 5. 工作人员在零售店补货水果。图片来源：Envato Elements。
计算机视觉可用于商店中以实时监测货架库存。通过使用目标检测，AI 驱动的摄像头可以识别库存何时不足或放置不当，并提醒员工补货或重新整理货架。通过确保在正确的时间提供适量的生鲜农产品，AI 有助于提高客户满意度并减少食物浪费。
AI 对水果行业的整体影响#
AI 具有在帮助消费者获得更高质量水果方面发挥重要作用的潜力。水果行业成功集成 AI 的一个极佳例子是 Nature Fresh Farms。Nature Fresh Farms 已经利用 AI 技术将其从种子到商店的运营转变为智能化流程。AI 驱动的传感器和数据分析有助于跟踪和管理温室中的气候和湿度水平到运输农产品的物流等各个环节。Nature Fresh Farms 优化了生长条件，控制了灌溉，并降低了成本。该 AI 系统还能在包装后 24 至 48 小时内将农产品运送到超市货架上，显着缩短了运输时间并保持了新鲜度。
尽管有许多好处，但在水果行业中使用 AI 也存在一些潜在缺点：
- 实施成本：AI 技术的初始投资可能很高，这可能是某些农民和生产者面临的障碍。
- 技术依赖：过度依赖 AI 和技术可能会产生一种难以管理的依赖性，尤其是在出现技术问题或故障时。
- 维护和保养：AI 系统需要定期维护和更新才能有效运行，这会增加持续的成本和运营复杂性。
- 使用复杂度：一些农民可能觉得 AI 技术难以理解和使用，因此需要提供培训和支持。
耕耘未来#
从种子的选择到水果的成熟，AI 正在改变整个农产品的生命周期，从农场直到你的餐桌。它帮助农民监测土壤健康、预测最佳收获时间并准确地对产品进行分选。通过优化资源、减少浪费并提高作物产量，AI 使农业变得更加高效和可持续。尽管面临成本、技术专业知识需求以及对数据质量的依赖等挑战，AI 的优势在许多情况下使这些努力显得物有所值。这就是越来越多的农民开始采用 AI 的原因。
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