使用视觉 AI 助力农业的十大优势

人工智能有很多应用，如今大多数行业都能从中受益。本文将聚焦于其中一个最重要的领域：农业。

人工智能如何改善农业？#

精准农业#

关键在于合理分配资源。

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，发现其中的规律和关联。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#

监测和管理作物能带来多项益处，例如：

• 早期疾病检测：AI 驱动的图像分析可以及早发现农作物上的疾病或害虫迹象，从而及时采取干预措施，显著减少作物损失。
• 产量预测：视觉数据有助于预测作物产量，让农民更有效地规划收割和分销。

图 1：作物疾病早期检测。

优化杂草检测#

杂草识别是 AI 能帮助农民的另一个领域。

这项技术可以区分农作物和杂草，有助于有针对性、高效率地控制杂草，无需大范围施用除草剂。

这些优势不仅适用于露天田地，也适用于温室农业。

牲畜监测#

计算机视觉可用于监测牲畜的健康和福祉，及早发现疾病迹象并确保及时获得兽医护理。

此外，这项技术还可以帮助防止盗窃，并标记可能引发其他问题的异常活动。

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质量，确保只有优质农产品进入供应链，从而直接减少浪费并提升客户满意度。

这并不是什么新鲜事。许多行业中的成熟企业已经走在了前面。

奥迪生产规划、自动化和数字化部门负责人表示，将机器视觉与 AI 相结合，使这些检查相关的人工成本降低了 30% 至 50%。

图 2：员工正在对番茄植株进行质量检查。

气候监测#

AI 可以分析与天气模式相关的视觉数据。这有助于农民针对种植时间和作物选择做出明智决策，以适应不断变化的气候条件。

在气候变化研究方面，Dr. Anna Liljedahl 表示，AI 已经在替我们“做那些脏活累活”。她利用气候监测为北极地区制作季节性永久冻土预报。

数据驱动的决策#

基于数据的决策能够提升生产力和盈利能力。

AI 能够分析海量数据，为农民在种植、收获和整体农场管理等方面提供见解，帮助他们做出更好的决策。

此外，这些应用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虫害控制，而另一些用户可能更需要深入了解土壤情况。

优化灌溉#

全球消耗的水中，平均约有70% 用于农业。其中，40% 因水资源管理不善而流失。

农民可以分析视觉数据，确定土壤湿度，从而优化灌溉系统，确保高效用水。

自动化泄漏检测还有助于发现用水过量的区域。

生物多样性保护#

没有健康的生态系统，就没有农业。通过监测，视觉 AI 可以分析农业实践对周边生态系统的影响，帮助保护生物多样性。

乡村发展#

最后，还要着眼长远。农业领域 AI 技术的发展有助于提升农村地区的技能水平，促进经济增长和可持续发展。

长期来看，这有助于增强农村社区的活力，其中许多社区正面临人口流失。据 FWD 称，美国 77% 的农村县如今 15 至 64 岁的劳动年龄人口比 20 年前更少。

总结：未来前景光明#

世界人口正在增长，预计到 2037 年将达到 90 亿。新的挑战需要新的解决方案，而技术在其中发挥着关键作用。

据《福布斯》预测，包括 AI 和机器学习在内的全球智能农业支出到 2025 年将增长至原来的三倍，达到 153 亿美元。

采用视觉 AI 后，农业有望提高效率、减少对环境的影响，并提升整体可持续性。