在农业中使用视觉人工智能的十大益处

人工智能有多种应用。大多数行业都能轻松受益于这项技术当今带来的所有优势。让我们撸起袖子，重点关注其中最关键的一个领域：农业。

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一切都取决于资源的合理配置。

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。这使得水、肥料和杀虫剂等资源的使用能够得到优化。

Link to this section作物监测与管理#

监测和管理作物会带来多重好处，例如：

• 早期疾病检测：基于AI的图像分析可以在早期阶段识别作物上的疾病或害虫迹象。这有助于及时进行干预，并显著减少作物损失。
• 产量预测：视觉数据有助于预测作物产量，从而帮助农民更有效地规划收获和分发。

图1. 作物早期疾病检测。

Link to this section优化的杂草检测#

杂草识别是AI惠及农民的另一个领域。

这项技术能够区分作物和杂草，促进有针对性且高效的杂草控制，而无需大面积喷洒除草剂。

这些优势不仅适用于露天农田，也适用于温室农业。

Link to this section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并确保及时获得兽医护理。

此外，这项技术还可以防止可能导致其他多种问题的盗窃和异常活动。

Link to this section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，确保只有优质农产品进入供应链。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。跨行业的多家知名公司早已走在这一领域的前沿。

奥迪生产规划、自动化和数字化部门负责人断言，机器视觉与AI的结合使与这些检查相关的劳动力成本降低了30-50%。

图2. 员工对番茄植株进行质量控制。

Link to this section气候监测#

人工智能分析与天气模式相关的视觉数据。这有助于农民对种植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。

在气候变化和研究方面，据Anna Liljedahl博士称，AI已经在为我们‘做苦活累活’。仅就她的专业案例进行详细说明，她正在利用气候监测对北极的永久冻土进行季节性时间尺度上的预测。

Link to this section数据驱动决策#

基于数据的决策能提高生产力和盈利能力。

AI实现了海量数据的分析，为农民在多个领域（例如：种植、收获和整体农场管理等）提供洞察，从而做出更好的决策。

此外，这些应用可以根据每个具体案例的需求进行调整。一些用户可能更关注害虫防治，而另一些用户可能更喜欢有关土壤的深入信息。

Link to this section优化灌溉#

平均而言，全球大约70%的用水量用于农业。而在那70%中，有高达40%的水因水资源管理不善而流失。

农民可以通过分析视觉数据来确定土壤水分含量，从而优化灌溉系统，确保用水效率。

此外，自动化泄漏检测极大地有助于发现过度用水的区域。

Link to this section生物多样性保护#

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

Link to this section农村发展#

最后但同样重要的是，为未来而建设。AI技术在农业中的蓬勃发展有助于农村地区的技术开发，促进经济增长和可持续性。

随着时间的推移，这可以建立起更强大的农村社区，目前全球范围内的农村人口都在流失。据FWD称，77%的美国农村县现在的劳动年龄人口（15至64岁）比20年前要少。

Link to this section总结：美好的未来就在前方#

世界人口正在增长，预计到2030年（甚至更早）将达到90亿大关。新的挑战需要新的解决方案，而技术起着关键作用。

据福布斯报道，全球在智慧农业方面的支出——包括AI和机器学习——预计到2025年将增加两倍，达到153亿美元。

通过利用AI视觉，农业将受益于效率提高、环境影响降低以及整体可持续性的改善。