将视觉 AI 用于农业的十大好处 

人工智能有多种应用。大多数行业都可以轻松地从这项技术今天带来的所有优势中受益。让我们卷起袖子，重点关注其中最关键的一个：农业。

人工智能如何改善农业？

精准农业

这一切都取决于资源的合理分配。

机器学习算法分析从传感器、卫星和无人机收集的大量数据，以发现模式和联系。这使得可以优化利用水、肥料和杀虫剂等资源。 

作物监测和管理

监测和管理农作物会带来多重好处，例如：

• 早期疾病检测：AI驱动的图像分析可以在早期识别农作物中的疾病或害虫迹象。这有助于及时干预，并显著减少作物损失。
  ‍
• 产量预测：视觉数据可以帮助预测作物产量，从而帮助农民更有效地规划收割和分配。

​

​

优化杂草检测

杂草识别是人工智能使农民受益的另一个领域。 

这项技术可以区分农作物和杂草，从而实现有针对性的高效杂草控制，而无需广泛使用除草剂。

这些优势不仅适用于开阔的田野，也适用于温室农业。

牲畜监控

人工智能视觉可用于监测牲畜的健康状况，检测疾病的早期迹象并确保及时进行兽医护理。

此外，这项技术可以防止盗窃和异常活动，而这些活动可能会导致其他多个问题。 

质量控制

这项技术的另一个用途是质量控制。算法可以评估农产品的质量，确保只有高质量的产品进入供应链。这直接转化为减少浪费和提高客户满意度。

但这并不是什么新鲜事。多个行业中的多家知名公司已经走在前列。 

奥迪生产计划、自动化和数字化负责人断言，机器视觉与 AI 的集成使与这些检查相关的劳动力成本降低了 30-50%。

​

​

气候监测

人工智能分析与天气模式相关的视觉数据。这有助于农民就播种时间和作物选择做出明智的决策，以适应不断变化的气候条件。

安娜·利列达尔博士表示，在气候变化和研究方面，AI 已经在为我们做“脏活”。为了详细说明她的专业案例，她正在使用气候监测来预测北极季节性时间尺度的多年冻土。 

数据驱动的决策

基于数据的决策可提高生产力和盈利能力。 

人工智能可以分析大量数据，为农民提供在多个领域（例如：种植、收割和整体农场管理等）做出更好决策的见解。

此外，这些应用可以根据每个具体案例的需求进行调整。有些用户可能对控制害虫更感兴趣，而另一些用户可能更喜欢关于土壤的更深入的信息。 

优化灌溉

平均而言，全球消耗的所有水中约有 70% 用于农业。在这 70% 中，由于不良的水资源管理，高达 40% 的水被浪费。 

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

此外，自动化泄漏检测极大地帮助发现过度用水的区域。

生物多样性保护

归根结底，没有大自然就没有农业。得益于监控，AI 视觉可以通过分析农业实践对周围生态系统的影响来帮助保护生物多样性。

农村发展

最后但同样重要的是，展望未来。人工智能技术在农业领域的蓬勃发展有助于农村地区技能的发展，促进经济增长和可持续性。 

随着时间的推移，这可能会导致农村社区更加强大，而目前全球范围内的农村社区人口正在减少。根据FWD的数据，美国77%的农村县的工作年龄人口（15至64岁）少于20年前。

总结：我们拥有光明的未来

世界人口正在增加，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，而技术是关键因素。 

据《福布斯》报道，到 2025 年，全球在智能农业（包括人工智能和机器学习）方面的支出预计将增加两倍，达到 153 亿美元。  

通过利用 AI 视觉，农业将受益于更高的效率、更低的环境影响和更高的整体可持续性。