从农场到餐桌：AI 如何推动农业创新

预计到 2050 年，全球人口将增加 20 亿，为满足需求，我们需要将粮食产量提高约 60%。人工智能 (AI) 正通过推动创新帮助我们应对这一挑战，农业就是其中一个领域。AI 创新可用于监测牲畜、分析作物生长、预测农场设备何时需要维护，还有更多用途。提到农业时，我们往往只想到种植。实际上，农业是一个涵盖多种职能和流程的统称。

为了更好地了解农业中的 AI有何影响，我们来看一个具体例子：水果的生命周期。从田间到餐桌，水果会经历什么？

在这篇博客中，我们将探讨 AI 如何助力水果生产的每个环节，从种植、生长和采收到加工、运输和销售。

在农业中采用新技术来种植水果#

水果作物生命周期的第一步是选种和播种。农民需要决定当季种植哪种水果。机器学习等 AI 技术可以分析大量数据，帮助农民根据具体的土壤和气候条件选择最合适的种子。通过评估历史天气模式、土壤成分和作物表现数据，AI 可以推荐最有可能茁壮生长的种子品种。利用 AI 进行选种仍是一个持续受到关注、潜力巨大的研究领域。

例如，2018 年 CGIAR Inspire Challenge 向一个使用机器学习优化选种的项目颁发了 10 万美元奖金。该项目由 BioSense Institute 和 CIMMYT 的研究人员牵头。他们利用墨西哥数百个评估地点收集的不同玉米新品种数据，开发了用于预测种子表现的模型。采用数据驱动的方法可以提高收成成功的几率，并降低作物歉收的风险。选出最佳种子类型后，就可以使用计算机视觉检查种子质量。

图 1 展示墨西哥玉米生产情况的卫星图像，较亮区域表示植被更健康。

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高分辨率图像，以检测肉眼无法发现的缺陷、病害和遗传特征。可以使用各种计算机视觉任务分析这些图像，对种子进行分类、分级并评估其质量。通过自动化这些任务，AI 有助于确保只种植质量最高的种子，并帮助农民获得更高的作物产量。

例如，Seed X 的 GeNee™ Sorter是一款 AI 驱动的种子分选机，可以改进选种流程。该分选机将种子分为两类：可能发芽的优质种子会被送入主箱，而不太可能发芽的种子则会被分到副箱。它能够执行评估颜色、形状、大小和遗传纯度，以及预测发芽率等任务。得益于这款分选机，发芽率可提高到 90% 以上，这意味着更多种子能够成功长成健康植株。

图 2 Seed X 的 GeNee™ Sorter。

使用 AI 种植和采收水果#

AI 还可用于改进土壤分析和作物监测。配备先进摄像头的无人机飞越水果种植区，采集土壤和植物健康状况的详细图像。系统会处理这些图像，生成展示土壤湿度、养分含量和植物健康状况变化的地图。根据图像分析结果，可以执行杂草检测、生长监测、产量估算、调整灌溉、精准施肥和实施针对性害虫防治等任务。利用 AI 实时监测有助于提高水果作物产量并促进可持续农业实践。

在最佳采收时间前后仅差一天采收，都可能使农民的潜在收入减少 3.7%，最高可达 20.4%。AI 可以帮助确定采摘水果的最佳时机。传统采收方式高度依赖人工，效率较低且耗时更长。AI 辅助采收方法使用先进传感器和机器学习算法，分析水果颜色、大小和环境条件等数据，以预测成熟度。这样一来，水果就能在最佳状态时采收，从而提高产量并减少浪费。

图 3。使用计算机视觉分割成熟草莓。

采后处理：水果分割的体积分析与包装#

采收后，下一项关键工作是对水果进行分选和分级，让优质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 Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型，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。

这一流程包括拍摄传送带上水果的高分辨率图像，使用 YOLOv8 模型分割单个水果，并通过体积分析测量大小和形状、检测缺陷。根据分析结果，水果会被自动分选和分级，归入不同类别，以便进行适当的包装、加工或配送。AI 驱动的分选和分级可以提高效率、准确性和一致性，减少浪费，并最大限度地提升收成价值。

水果完成分选和分级后，自动化包装机可以对其进行精准包装。AI 驱动的 OCR（光学字符识别）系统可以检查包装是否准确，核验标签、条形码及其他重要信息，确保符合标准和法规要求。通过这种方式检查包装，可以避免配送过期农产品等情况。AI 可以检测错误标签或过期日期，并在产品送达消费者之前将问题标记出来，以便纠正。

AI 创新在水果零售和配送领域的应用#

现在，假设你已经把优质水果包装好，准备配送。AI 可以通过优化路线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，是两大主要挑战。AI 算法可以分析交通模式、天气状况和配送计划，以确定最佳路线，减少运输时间和成本。

水果送达商店后，AI 仍会在库存管理和需求预测中发挥重要作用。AI 系统可以分析销售数据、客户偏好和季节性趋势，从而更准确地预测需求。零售商店可以根据 AI 洞察维持最佳库存水平，降低库存过多或缺货的风险。

图 5. 工作人员在零售商店补充水果货架。图片来源：Envato Elements。

计算机视觉可用于商店实时监测货架库存。借助目标检测，AI 驱动的摄像头可以识别库存不足或摆放不当的情况，并提醒员工补货或重新整理货架。通过确保在恰当的时间提供充足的新鲜农产品，AI 有助于提升客户满意度并减少食物浪费。

AI 对水果行业的整体影响#

AI 有望在帮助消费者获得品质更好的水果方面发挥重要作用。水果行业成功集成 AI 的一个典型案例是 Nature Fresh Farms。Nature Fresh Farms 利用 AI 技术改造了从种子到门店的运营流程。AI 驱动的传感器和数据分析有助于追踪和管理从温室气候与湿度到农产品运输物流的各个环节。Nature Fresh Farms 优化了种植条件、控制灌溉并降低成本。AI 系统还能让农产品在包装后 24 至 48 小时内上架超市，显著缩短运输时间并保持新鲜度。

尽管使用 AI 有许多优点，但在水果行业应用 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，这会成为部分农民和生产商的门槛。
• 技术依赖：过度依赖 AI 和技术可能造成依赖性，管理起来并不容易，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，这可能会增加持续成本和运营复杂性。
• 使用复杂：部分农民可能觉得 AI 技术难以理解和使用，因此需要提供培训和支持。

耕耘明天#

从挑选种子到水果成熟，AI 正在改变农产品从农场到餐桌的整个生命周期中的农业实践。它能帮助农民监测土壤健康状况、预测最佳采收时间，并准确分选农产品。通过优化资源、减少浪费和提高作物产量，AI 让农业生产更高效、更可持续。尽管成本、技术专长需求以及对数据质量的依赖等方面仍有挑战，但在许多情况下，AI 的优势足以让这些挑战变得值得应对。这就是越来越多农民采用 AI 的原因。

加入我们的社区，持续学习 AI！查看我们的 GitHub 代码库，了解我们如何利用 AI 为制造业和医疗健康等行业打造创新解决方案。