使用 Vision AI 开展农业生产的十大益处

人工智能有多种应用。如今，大多数行业都可以轻松受益于这项技术带来的诸多优势。让我们撸起袖子，重点关注其中最关键的领域之一：农业。

人工智能如何改善农业？#

精准农业#

一切都取决于资源的合理配置。

机器学习算法会分析从传感器、卫星和无人机收集的大量数据，以发现其中的模式和关联。这有助于优化水、肥料和农药等资源的使用。

作物监测与管理#

监测和管理作物可以带来多项好处，例如：

• 早期病害检测：AI 驱动的图像分析可以在早期识别作物出现的病害或虫害迹象，从而及时采取干预措施，大幅减少作物损失。
• 产量预测：视觉数据有助于预测作物产量，帮助农民更有效地规划收获和分销。

图 1. 作物早期病害检测。

优化杂草检测#

杂草识别是 AI 能够帮助农民的另一个领域。

这项技术可以区分作物和杂草，从而实现有针对性且高效的杂草控制，无需大范围施用除草剂。

这些优势不仅适用于露天农田，也适用于温室农业。

牲畜监测#

人工智能视觉技术可用于监测牲畜的健康状况和福祉，发现疾病的早期迹象，并确保及时获得兽医护理。

此外，这项技术还能防止盗窃和可能引发其他诸多问题的异常活动。

质量控制#

这项技术的另一种用途是质量控制。算法可以评估农产品的质量，确保只有高质量的农产品进入供应链。这会直接减少浪费，并提高客户满意度。

但这并不是什么新鲜事。多个行业中的许多知名企业早已走在了前面。

奥迪负责生产规划、自动化和数字化的主管表示，将机器视觉与 AI 集成后，与这些检查相关的劳动力成本降低了 30% 至 50%。

图 2. 员工对番茄植株进行质量控制。

气候监测#

人工智能会分析与天气模式相关的视觉数据。这有助于农民根据不断变化的气候条件，就播种时间和作物选择做出明智决策。

关于气候变化和研究，Anna Liljedahl 博士表示，AI 已经在替我们承担“脏活累活”。具体来说，她利用气候监测，在北极按季节时间尺度进行多年冻土预测。

数据驱动的决策#

基于数据的决策能够提高生产力和盈利能力。

AI 能够分析大量数据，为农民在多个领域提供更好的决策洞察，例如播种、收获和农场整体管理等。

此外，这些应用还可以根据每个具体场景的需求进行调整。有些用户可能更关注害虫控制，而另一些用户可能更需要有关土壤的深入信息。

优化灌溉#

平均而言，全球消耗的水资源中约有70% 用于农业。而在这 70% 中，惊人的 40% 因水资源管理不善而被浪费。

农民可以通过分析视觉数据来确定土壤的湿度水平，从而优化灌溉系统，确保高效用水。

此外，自动化漏水检测能够大幅帮助发现用水过量的区域。

生物多样性保护#

归根结底，没有自然就没有农业。借助监测功能，AI 视觉技术可以通过分析农业实践对周边生态系统的影响，协助保护生物多样性。

农村发展#

最后但同样重要的是，为未来奠定基础。AI 技术在农业中的蓬勃发展有助于提升农村地区的技能，促进经济增长和可持续发展。

随着时间推移，这可能带来更强大的农村社区，而这些社区目前正在全球范围内面临人口流失。据FWD称，美国 77% 的农村县工作年龄人口（15 至 64 岁）比 20 年前更少。

总结：光明的未来就在前方#

世界人口正在增长，预计到 2030 年（甚至更早）将达到 90 亿。新的挑战需要新的解决方案，而技术发挥着关键作用。

据《福布斯》报道，全球智慧农业支出（包括 AI 和机器学习）预计将在 2025 年增长至三倍，达到 153 亿美元。

借助视觉 AI，农业有望提高效率、减少对环境的影响，并全面提升可持续性。