Yushu Technology最近宣布，它将将四足的GO2机器人应用于智能农业领域。该国的第一个冬季系列机器人在Shaankshi Dali中使用。中国科学学院的遗传学和发展生物学研究所已开发出世界上第一个智能繁殖机器人，该机器人可以由于杂种授粉而自动导航...在农业中对人工智能应用的最后探索是引起人们的注意。 这种意见深入实施“国务院议会发行的人工智能 +行动，最近提议加快数字和智能农业的转变和更新”。通过智能和支持智能应用在农业领域（例如种植和繁殖）中促进的人工繁殖系统中的创新。将加强人工智能在LTO农业生产管理中的应用，风险预防离子和其他将有助于提高农业生产和运营水平的领域。人工智能在农业部门中的应用如何进展？我们如何提高数字农业的转型和更新？记者采访了商业实体和相关专家。 聪明的农业发展迅速 在Anhui农业恢复农业管理平台展览中心的大屏幕上，您可以看到两架巡逻无人机的场景，它们在Anhui县Huaiyuan县的Longkang Farm的10,000 MU Rice Field中独立飞行。通过向撤出农作物生长的低海拔多重无人机的传播，AI可以自动识别草的疾病，疾病和害虫。工作人员说，Longkang Farm去年推出了Smart Glu Projecttin Rice行业集群，收集了有关昆虫检测站，孢子捕获设备，杀虫剂灯等的数据。确认S后ITE，农业工程师可以通过使用无人机精确地“杀死”农药成本的10％至20％。 聪明的农业正在迅速发展。目前，我国的一般环境农业传感器基本上是在全国生产的。 Beidou导航技术用于农业，管理，收获和其他方面。 Agricola螺旋环境赌注广泛用于监测农业情况并估算生产。农业无人机技术已达到高级国际水平，并用于收集信息和害虫控制。精确的施肥，智能灌溉和精确的药物应用在大规模生产中大量使用。越来越多的商业实体取决于人工智能，以使农业能够实现智力认可，智能决策和对生产过程的智能控制。 可持续发展Laborato的总监Li Jingjing农业和农村事务部农村经济研究中心的RY说，现在在两个主要方面反映了人工智能技术在农业部门中应用的有效性。可以通过AI，机器人技术或自动化技术来完成农药，收获，种植和其他依赖人力资源任务的传统应用。第二个是根据物联网数据降低成本并提高效率。通过收集气候，土壤，害虫和疾病数据的传感器，人工智能有助于农业智能做出精确的决策并优化受精，灌溉和作物管理。 南京农业大学副校长朱·扬（Zhu Yan）表示，去年国家农业行动计划Smart（2024-2028）发表了组织和实施三项关键行动和八项智能农业的重要任务。毫无疑问，这给促进的强烈冲动明智的农业，并促进了由政策，技术和服务促进的典型农业部门中人工智能的整体发展。通过“数据 +模型 +方案”的中心基础，将来，农场将成为“多功能的智能机构”，包括传感器，物联网，大型模型，机器人等元素，使农业变得聪明，绿色和大型 - 规模，可保证国家粮食安全和Newva农业生产力。 您需要打破真正的挑战 “农业智能行动的国家行动计划（2024-2028）”提议加快建立公共服务能力，例如国家农业和农村大数据平台，农业和农村土地“地图”和算法基本模型。关于工业设计，它将努力促进主要农作物的大规模产量，培养许多聪明的农场，智能牧场和英特尔连接的渔场，并在整个工业链中促进数字化转型。关于示威和驾驶，Zhijiang将在审判中采取主动行动，以帮助探索和促进未来的应用程序场景，例如“ Fucxi Farm”。 “人工智能和农业的结合证明了传统农业领域和人工智能技术中关键联系的整合和优化。” Liu Jingjing说，因为这一过程实质上将农民积累的长期经验和知识转变为运营模式，所以即使是不良的经验专业人士也可以从中受益。人工智能凭借其强大的数据识别，分析，决策和独立执行职能，体现了促进农业现代化的巨大潜力。 尽管人工智能技术在农业领域具有巨大的潜力，但它仍然面临着一些真正的挑战。刘Jingjing认为，从数据收集和交换的角度来看，诸如分布式农业数据，各种标准和机制，用于收集和交换不完整的数据，这些数据限制了培训和模型应用程序。从成本和基础设施的角度来看，技术应用程序仍然很高，RURA区域的网络和计算机资源限制了促进技术。在接受农民时，有些农民不了解人工智能技术，不太接受，需要加强培训和晋升。从道德和隐私的角度来看，人工智能技术的应用意味着必须制定诸如数据和算法权益的隐私以及相关标准等问题。 记者了解到，促进农业部门的人工智能比工业部门要困难。原因将是绿绿色。首先，农业是一种非标准化的环境，物体是生物体。相关的研究与发展需要在农业，光学，检测，机械和算法等领域的专家合作。其次，农学的比较益处通常低于二级和第三级行业的比较益处。农民和新的农业经营者可以输入并必须计算出产出帐户。这些要求是“技术不必很高的范围，但是成本必须尽可能低。”第三，由于农业生产环境的复杂且可变，一些产品是管道且使用薄的，并且使用的真正有效性并不令人满意。这些因素限制了农业部门人工智能的额外发展。 授予数据扩展您的应用程序 根据该计划，在2028年底，信息技术在帮助重要谷物的作物方面的作用在提高生产和效率方面，将完全证明石油和农产品将省钱。该地区整个农业产业链的数字化转型是必不可少的，并且促进整个地区敏感农业建设的机制的方式本质上是成熟的，农业信息的速度达到了32％以上。 农业和农村事务部信息中心主任王·诺（Wang Xiaobing）认为，数据必须集中精力，并且必须解决与智能农业发展的最弱联系。使用应用程序方案作为驱动力加速了空间和空间的创建，集成的数据资源资源系统为模型培训提供了大量的“数据食品”。它采用农业互联网作为数据收集最重要的渠道之一，建立和改进数据resou整个农业产业链中的RCE系统，确保数据支持每个关键节点中的智能决策。促进公共数据资源的开放交流，ANDL的开发和使用，促进了各种数据的聚合，交换和使用机制的形成，这使农民成为数据收集体和数据收集的新渠道，是农民增加收入的新渠道。 朱扬认为，农民目前接受AI技术，而缺乏高质量农业人工智能的才能已成为限制智能农业发展的重要瓶颈。建立一个完整的才华训练系统，促进跨学科的整合和创新，创建由学校和公司共同建立的实习实践平台，鼓励大学实施行业和大学研究的合作，刺激我所在国家的农业人才+。NT在全球竞争中的位置； Yao Guozhang是数字经济研究所，Nanjing通信大学以及拟议的技术转型以及促进创新应用的主任。一方面，鼓励个性化解决方案。鼓励科学研究机构与农业公司合作，实施试点项目，以进行技术研发和应用。设定技术转型基金，以支持科学研究发现的商业化，并加速创新生产力结果的转换。同时，它打开了一系列生产，教育，研究和应用。考虑到小规模农民的分散公司的特征，正在开发个性化，模块化和有利可图的解决方案。“ AI模型”模型降低了为小规模农民获得技术的成本。 该行业认为农业部门中人工智能的发展将显示以下趋势：首先，人工智能技术与前卫技术（例如物联网，大数据和区块链）等前卫技术深入融合，以建立一个完全农业智能生态系统，并显着提高农业生产的效率。其次，将开发较低的成本解决方案，并且更容易运行，从而大大降低了技术应用的阈值，这使中小型农民可以享受智能带来的舒适感。同样，人工智能技术已经朝着定制方向发展，根据不同地区，不同农作物和不同农民的个人需求提供精确和智能的服务。 （本文的来源：日常经济记者：Qiao Jinliang）