将视觉人工智能用于农业的十大好处 

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所有优势。让我们卷起袖子，重点关注其中最关键的一个行业：农业。

人工智能如何改善农业产业？

1) 精准农业

这一切都取决于资源的合理分配。

机器学习算法可以分析从传感器、卫星和无人机收集到的大量数据，从而发现其中的规律和联系。这样就能优化水、化肥和杀虫剂等资源的使用。 

2) 作物监测和管理

监测和管理作物可带来多种益处，例如

• 早期病害检测：人工智能驱动的图像分析可在早期识别作物的病虫害迹象。这样就能及时进行干预，大幅减少作物损失。
• 产量预测：可视化数据有助于预测作物产量，帮助农民更有效地规划收割和分配。

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3) 优化杂草检测

杂草识别是人工智能造福农民的另一个领域。 

这项技术可以区分作物和杂草，从而有针对性地高效控制杂草，而无需大面积施用除草剂。

这些优势不仅适用于露天田地，也适用于温室农业。

4) 牲畜监测

人工智能视觉可用于监测牲畜的健康和福祉，检测疾病的早期迹象，确保及时的兽医护理。

此外，这项技术还能防止可能引发其他多种问题的盗窃和异常活动。 

5)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，确保只有高质量的农产品才能进入供应链。这可以直接减少浪费，提高客户满意度。

但这并不是什么新鲜事。多个行业的多家知名企业已经走在了前面。 

奥迪公司生产计划、自动化和数字化部门负责人称，机器视觉与人工智能的整合使与这些检查相关的劳动力成本降低了 30%-50%。

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6) 气候监测

人工智能分析与天气模式有关的可视化数据。这有助于农民就种植时间和作物选择做出明智的决定，以适应不断变化的气候条件。

Anna Liljedahl 博士认为，在气候变化和研究方面，人工智能已经在为我们做"脏活累活"。她正在利用气候监测对北极地区的永久冻土层进行季节性预测。 

7)数据驱动决策

基于数据的决策可提高生产率和盈利能力。 

人工智能能够分析海量数据，为农民提供洞察力，帮助他们在多个领域做出更好的决策（如种植、收割和整体农场管理等）。

此外，这些应用还可以根据具体情况进行调整。有些用户可能对控制害虫更感兴趣，而有些用户可能更喜欢深入了解土壤信息。 

8) 优化灌溉

全世界 平均约有70% 的水 用于农业生产。而在这 70% 的用水量中，由于水资源管理不善而造成的损失高达 40%。 

农民可以通过分析可视数据来确定土壤的湿度，从而优化灌溉系统，确保高效用水。 

此外，漏水检测自动化还能大大帮助发现用水过多的区域。

9) 生物多样性保护

说到底，没有自然就没有农业。通过监测，人工智能视觉可以分析农业实践对周围生态系统的影响，从而帮助保护生物多样性。

10)农村发展

最后但并非最不重要的一点是，面向未来。人工智能技术在农业领域的应用有助于农村地区的技能发展，促进经济增长和可持续发展。 

随着时间的推移，这会使目前在全球范围内人口减少的农村社区变得更加强大。根据FWD 的数据，与 20 年前相比，77% 的美国农村地区的工作年龄人口（15 至 64 岁）有所减少。

总结：光明的未来就在前方

世界人口不断增长，预计到 2030 年（甚至更早）将达到 90 亿大关。新的挑战需要新的解决方案，而技术则是其中的关键因素。 

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。  

利用人工智能的愿景，农业将受益于效率的提高、环境影响的减少以及整体可持续性的改善。

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