过去一年，“AI+”已经深入到了中国度当的方方面面，从工业质检到聪慧城市，第四次工业革命开始呈现出越来越清晰的面貌。
然而如果我们将目光投掷到城市环线以外，在幅员辽阔的中华大地上，AI是否能扎根进农业的土壤中，让这个延续千年的第一家当向更高的家当化水平迈进？
答案是肯定的。
2019年，我们看到打算机视觉、深度学习、边缘打算、智能机器人等AI技能都可以被用于提高农业的生产效率，从高度信息化的猪场鹅厂，到智能分拣采摘机器人，用前沿科技的视角与脉络改造农业家当链，AI已经开始输出真实的代价。
但我们也创造，农业想要彻底承接住AI的技能能量，条件还要经受第二家当的工业化洗礼，以及第三家当的社会化流程保障。没有这样层层递进的家当根本，“AI+农业”的美好愿景，就如同一场过云雨，尚未深入根系，就已烟消云散。
如何将智能的甘霖，运送到960万平方公里的地皮，2019年的农业AI，就在进行一场滋养未来的播种。
超过沙海：农业智能化的三步曲
BIS Research前不久发布了《2019-2024年农业市场的环球人工智能(AI)剖析与预测》报告，最新的市场情报显示，农业AI的市场规模在2019年估计为5.780亿美元，并将以28.38%的复合年增长率增长，估量到2024年将达到20.157亿美元。
需求驱动下的农业智能化，想承接住这个时期机遇，却没有想象中随意马虎。
核心缘故原由，自然是作为第一家当的农业AI之路，与其他当代化根本良好的二三家当有着明显的差异。
以是在这篇文章中，或许我们可以换一种办法，先回到问题的起源地，去追问那个必不可少的前情提要——本日的田舍当链条急迫渴望从AI的繁芜算式中，探求到哪些问题的时期解法？
1.提质增效。在过去的几年里，从劳动密集型转型为工业密集型，成为中国农业的主旋律。而导致这一变革的紧张诱因：粮食单位产量低，分散家庭经营为紧张生产模式，越来越多的年轻人选择退出“农人”这一职业，尤其是在环保主义、家当集中化等政策大趋势的影响下，以聪慧机器代替人工完成农产品生产，就成为2019年乃至未来数年的主题词。
2.科技推广。要办理问题一，自然就会引出第二个问题——AI农业的技能门槛高，而中国长期的小农经济与政策主导的科技推广模式，就让技能改造的初始本钱、安全性等问题，成为阻碍农业智能化、规模化管理的要素。
只管此前一些机器人技能和智能算法都让一些生产过程变得更加随意马虎，但小庄家在我国霸占80%以上，农业人口的受教诲年限也低于7.5年，大多数缺少有效操作、理解干系技能的专业知识，也会影响AI成果转化为现实生产力。
3.产销断层。上述生产真个标准化和当代化改造，纵然有政府补贴、金融保险等机制，高昂的投入短期内还是会反响到终极的农产品价格中，今年以来的猪肉价格飞涨，连带着牛羊肉、鸡蛋等畜禽产品价格不同程度上扬，乃至某段韶光水果也让消费者无福消受，“价贱伤农、价高伤民”的产销断层，也昭示着农业融入城市数字经济中的必要性。
以是在2019年，我们看到AI在农业上的运用，就开始告别“XX养猪”这样树范例的示范工程，也不再是单一的东西自动化升级，而是向更深的土壤层伸展出了密集的根系。
2019：农业AI解开了无数道繁芜的综合题
详细到2019年的家当变革，我们可以看到三个更为清晰的逻辑延展：
首先，人工智能的农业运用趋近于综合化、集成化。
尤其是表示在生产环节，如果说2017-2018年是AI进入田间地头的实验阶段，那么2019年可以信息地看到，人工智能与农业的深度跨界领悟方案正在被孕育出来。
从支配具备边缘打算能力的多种传感器，到视觉感知、措辞阅读、逻辑推理等算法的运用，以及人机稠浊协同、群体巨智能决策等，AI农业开始从单点作业迈向了综合改造的大门。
比如云南某农产品设备厂商，就通过设备真个智能边缘平台，结合云做事进行数据演习，进而将垂直算法模型下发莅临盆设备上，辅导终端作业的参数实现自我调节。该套AI+IoT的方案，生产质量已经可以达到中级师傅的水平。
其余，农业领域的人工智能算法在精准度和实用性上也提升到了更高的代价基准。
2019年，机器识别开始分开实验室的窠臼，逐步战胜了不同地区、不同类型农产品的差异化难题，在适用性和精准度上进一步升级，识别偏差降落，开始为农人群体交付可靠的家当代价。
比如某集团就与AI科技企业互助，通过在大棚内设置专用的托架和拍摄设备，来自动识别农产品的成熟度，打算最适宜农作物成长的环境，鉴别病虫害传染情形，进而推动机器人智能分拣，降落意外状况所造成的丢失。
在海南岛，数百个农场已经运用上了聪慧农场管理系统，实现基于物联网的智能监控；在新疆，一排远程遥控的无人采棉机进行秋收，一小时收成60亩，比人工采棉的效率提高了上千倍；在内蒙古，一户牧民家的300多头牦牛都装上了5G移动设备，等待实现“在家放牛”……通过机器降落生产本钱，不再只是一句红头文件或***通稿上的口号，而是正在地皮上发生的真实故事。
另一个有趣的变革是，传统以行政为主导的农业科技推广体系，开始逐渐向政企校“三位一体”的办法演进。
过去按照“省-市-县乡-村落”层级逐级推广的科技做事网络，正伴随着科技互联网公司与农业巨子之间的强强联合，呈现出了农业政策、科研创新、技能推广三者紧密联合的新业态。
某某农业大脑与农业集团、地方政府等的互助在过去一年里层出不穷，农业领域的AI-as-a-service“AI即做事”创业公司也逐渐增多。
比如某金融机构就通过线上采集多维度的庄家数据，利用人工智能模型进行剖析，迅速完成对生猪养殖户的信用评分，进而增加农人融资机会并降落融资本钱，帮助办理“猪周期”问题。
一方面，庄家的实际需求能够更有针对性地得到知足，让创新科技成果可以转化为现实的生产力。同时，社会力量的大力推动，也让农业科技推广资金得到有效供给，缓解各级财政压力，同时也减少了科技企业自身的研发本钱和推广难度，进一步扩大技能运用范围。
总体来看，这种相对成熟的、复合型、大范围覆盖的科技创新运用，估量将会在未来数年间成为农业AI快速落地的一大助力。
走向绿洲：农业AI的彼岸
给“农业AI”的2019年考卷打个“A”，是天经地义的一件事。问题在于，智能化、网络化转型刚刚开始展露出协同起步的晨曦，这也意味着，想要进入精确农业时期，AI还将有更多的题目等待寻衅。
比如说，农业AIoT网络的覆盖范围还有待提升。前文提到的AI创新，都基于村落级别的信息化做事网络，尤其是农业物联网和云打算的完善，能够供应实时相应的数据处理和决策支持。据统计，我国屯子地区互联网遍及率为36.5%，仅为城镇地区的一半，AI想要在960万平方公里的地皮上落地生根，首先须要办理数据的“匮乏病”，这恐怕还有赖于新一代互联网和IoT支配的全面铺开。
与此同时，中国的科技企业对农业领域的深入，目前还勾留在根本举动步伐的改造与算法赋能阶段，未来将质量良好、有代价的农业数据集网络并开源出来，恐怕会是农业AI进展更快的殊效药。
其余，智能农业设备的专属芯片还是较为缺少。
目前的AI运用大多都是建立在通用芯片的根本上，但与标准化程度高的工厂、城市环境不同，农业智能设备会面临繁芜的生产场景、变革多真个环境景象等影响，此类芯片在环境较差的田间地头很随意马虎发生破坏，进而影响智能农业机器的运用可靠度，而目前农业需求反向推动半导体家当链的影响力还稍显不敷。
而在做事方面，面对部分家庭庄家运用人工智能的意愿和能力不足、农业金融信用风、农产品栽种与市场品牌化等问题，还须要主管部门或社会企业利用人工智能建立垂直的行业预测模型，来辅导和帮助农业生产主体动态地调节生产活动。如何对供应此类B2B、B2C办理方案的做事商给予帮扶支持，也成为等到农业AI回答的一道多选题。
总体来看，这些既是2019年的历史遗留问题，也是一份来自未来的礼物。
2017年，在《新一代人工智能发展方案》提出了要推进农业的智能化升级，建立范例农业大数据智能决策剖析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、农产品加工智能车间等集成运用示范等举措。
时至今日，人工智能已经在田间地头全面着花，摆脱农业固有的繁芜性，以及技能落地的各类掣肘，造就出了浩瀚的AI绿洲，催生出不少精良的办理案例。
春播秋收冬藏，AI在这一年写下的，正是对这片地皮的期盼与深情。
