陳桂芬　李靜　陳航　安宇

摘要：隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展及對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的全面普及，作為信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域深度融合的標(biāo)志性技術(shù)——智慧農(nóng)業(yè)，必將為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)帶來革命性的技術(shù)創(chuàng)新。文中分析了人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在國內(nèi)外農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的研究現(xiàn)狀，通過案例重點闡述了大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)帶來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的新模式、農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營狀態(tài)的新體系、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域管理服務(wù)的新思維，并通過大數(shù)據(jù)時代下群體智能、混合—增強智能與自主智能等人工智能技術(shù)的發(fā)展方向，展望了未來農(nóng)業(yè)的應(yīng)用前景，為我國智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：人工智能;大數(shù)據(jù);智慧農(nóng)業(yè);群體智能;混合—增強智能;自主智能

農(nóng)業(yè)自古以來就是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，在我國“四化”同步的背景之下，糧食安全問題、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題都受到高度重視。農(nóng)業(yè)涉及到諸多環(huán)節(jié)，影響范圍也由原來的單一領(lǐng)域逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閺?fù)雜的領(lǐng)域，這也導(dǎo)致原來針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的單一信息已不能滿足當(dāng)今這種復(fù)雜的局面。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的問題主要歸結(jié)于缺乏智能化代替機械化的改革技術(shù)，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型需要很長時間，導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中施肥施藥、增產(chǎn)增收過程繁瑣，效率低下。雖然現(xiàn)代農(nóng)業(yè)由機械化、智能化代替人工提高了生產(chǎn)效率，但是針對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的問題，卻還有漫長的路要走。

隨著信息技術(shù)的日益成熟，互聯(lián)網(wǎng)承載著海量數(shù)據(jù)供給每個用戶使用，在日益強大的數(shù)據(jù)面前，如何通過分析，篩選出有價值的信息成為人們思考的重要方向。大數(shù)據(jù)這一名詞也漸漸為我們所熟知。麥肯錫全球研究所提出，大數(shù)據(jù)是指其大小超出了典型數(shù)據(jù)庫軟件工具捕獲、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集，需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力。在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，農(nóng)作物多種多樣，信息十分龐大。農(nóng)作物從栽培、生長、收割直到封裝、銷售、食用的過程中，存在大量的信息反饋。如何在海量的數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，使大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域體現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價值。2012年3月美國發(fā)布“大數(shù)據(jù)研發(fā)計劃”，基于大數(shù)據(jù)推動科研和創(chuàng)新，隨后英國、日本、德國、加拿大等國紛紛效仿，推出了大數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的戰(zhàn)略研究。國內(nèi)第一個農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用推廣機構(gòu)“農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟”于2013年6月18日在山東農(nóng)業(yè)大學(xué)正式成立，標(biāo)志著國內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用又有了實質(zhì)性突破。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)就是利用大數(shù)據(jù)的理念、技術(shù)和方法，解決農(nóng)業(yè)或涉農(nóng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的采集、存儲、計算與應(yīng)用等一系列問題，是大數(shù)據(jù)的理論和技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用與實踐。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益完善，通過對海量數(shù)據(jù)的分析，讓機器識別有價值的數(shù)據(jù)并自主學(xué)習(xí)，成為智能領(lǐng)域發(fā)展的難點，這也是大數(shù)據(jù)智能技術(shù)在當(dāng)下以至將來所面臨的問題。

因此，對人工智能與大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)進行深入研究，并將其與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域深度融合，為農(nóng)業(yè)用戶生產(chǎn)中，農(nóng)作物的精準(zhǔn)施肥、節(jié)水灌溉、病蟲害診治、智能采摘等過程提供技術(shù)支撐;為農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營中，農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量安全溯源、農(nóng)產(chǎn)品電子交易等平臺提供決策依據(jù);為農(nóng)業(yè)管理人員服務(wù)中，災(zāi)害預(yù)警與評估、耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價、農(nóng)民科技培訓(xùn)等體系提供綜合服務(wù)?？梢灶A(yù)測，大數(shù)據(jù)時代的人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究具有廣闊的前景，是智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向。

1 人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀

1.1 人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

人工智能技術(shù)發(fā)展至今，已經(jīng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。農(nóng)業(yè)人工智能涉及到關(guān)鍵技術(shù)比比皆是，例如：專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，智能控制，機器人，語言和圖像理解，遺傳編程等。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域引用人工智能技術(shù)的想法在20世紀(jì)初就已被提出。最初是人工智能技術(shù)應(yīng)用于耕作、播種、栽培等方面的專家系統(tǒng);隨著物聯(lián)網(wǎng)和智能控制技術(shù)的應(yīng)用，出現(xiàn)了采摘智能機器人、智能探測土壤、探測病蟲害、氣候災(zāi)難預(yù)警等智能識別系統(tǒng)，以及在養(yǎng)殖業(yè)中使用的禽畜智能穿戴產(chǎn)品。這些技術(shù)的應(yīng)用在幫助我們提高產(chǎn)出、提高效率、科學(xué)飼養(yǎng)的同時，減少了農(nóng)藥和化肥的使用。國際上，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)70年代末，以美國最為先進和成熟。1978年，美國伊利諾斯大學(xué)開發(fā)的大豆病蟲害診斷專家系統(tǒng)（CPLANT/ds）是世界上應(yīng)用最早的專家系統(tǒng);美國約翰迪爾公司（John Deere）是全球最大的農(nóng)業(yè)機械制造商，也是精細(xì)農(nóng)業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，該公司的農(nóng)業(yè)智能機器人可以智能除草、灌溉、施肥和噴藥。我國人工智能的發(fā)展在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也取得了重大進步。我國的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)始于20世紀(jì)80年代，1983年開始研制并建成了第一個專家系統(tǒng)“砂姜黑土小麥?zhǔn)┓蕦＜也樵兿到y(tǒng)”。20世紀(jì)90年代以后，我國的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得到了快速發(fā)展，國家自然科學(xué)基金委、科技部、農(nóng)業(yè)部和許多省級部門都相繼開展了相關(guān)的攻關(guān)課題;2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出：“發(fā)展智能農(nóng)業(yè)、建立典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)，開展智能農(nóng)場、智能化植物工廠、智能牧場、智能漁場、智能果園、農(nóng)產(chǎn)品加工智能車間、農(nóng)產(chǎn)品綠色智能供應(yīng)鏈等集成應(yīng)用示范”。

人工智能已成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，而智能農(nóng)業(yè)是一種革命性的技術(shù)創(chuàng)新，可有效助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的合理配置、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的科學(xué)管理。人工智能技術(shù)向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透，從對農(nóng)業(yè)的深度改造，到顛覆農(nóng)業(yè)的傳統(tǒng)營銷模式，再到互聯(lián)網(wǎng)公司跨界進入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域等方方面面，使農(nóng)業(yè)的產(chǎn)、供、銷體系更加緊密結(jié)合，以提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率。未來，我國農(nóng)業(yè)也必將在互聯(lián)網(wǎng)的影響下走上一條智能化的發(fā)展道路。

1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)技術(shù)在國外發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成熟，在農(nóng)業(yè)的各個領(lǐng)域均有應(yīng)用。美國從2012年強調(diào)“大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計劃”，2013年強調(diào)“從數(shù)據(jù)到知識再到行動的新的伙伴關(guān)系”，總之要想發(fā)展農(nóng)業(yè)，需要從數(shù)據(jù)的采集入手，然后將數(shù)據(jù)進行分析，最終建成實現(xiàn)共享的體系結(jié)構(gòu);美國加州的TheClimate Corporation公司利用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)采集海量的氣候數(shù)據(jù)、土質(zhì)檢測數(shù)據(jù)以及農(nóng)作物的根部檢測數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)進行分析，為人們提供自然災(zāi)害的有力預(yù)測和作物生長的良好建議;日本宮崎縣通過傳感器等終端采集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，進行實時監(jiān)測、分析和管理，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn);英國的Silent Herdsman專注于牧場數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測，通過給奶牛脖子上佩戴監(jiān)測設(shè)備，利用無線網(wǎng)絡(luò)，實時監(jiān)測奶牛生長狀況與行為。

大數(shù)據(jù)在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用也已涉及到多個方面，尤其是在農(nóng)業(yè)栽培、育種、病蟲害防治和農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測方面取得了實質(zhì)性的成就。早在1998年，中國科學(xué)院就已經(jīng)運用“3S”（GPS、GIS、RS）技術(shù)，進行農(nóng)作物的大面積測產(chǎn)、農(nóng)業(yè)災(zāi)害的評估，隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，對遙感圖像信息的提取和分類也更加準(zhǔn)確，提高了作物品種分類的精度和對氣象災(zāi)害評估的準(zhǔn)確性，促進了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實施;2014年，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院首次將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)育種方面，對基因組測序數(shù)據(jù)進行處理，相比傳統(tǒng)的育種手段，節(jié)省了大量的時間成本;物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，促進了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化中的應(yīng)用，2015年6月，由安徽朗坤集團進行頂層設(shè)計、建設(shè)，運營全國首個互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)小鎮(zhèn)在?？谛阌^(qū)石山鎮(zhèn)正式啟動建設(shè)，它運用“互聯(lián)網(wǎng)+”的理念、思維和技術(shù)，實時監(jiān)測農(nóng)田環(huán)境和農(nóng)作物生長狀態(tài)的信息，運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實現(xiàn)對農(nóng)作物生長的準(zhǔn)確預(yù)測與評估;同時運用大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)融合技術(shù)，及時地反饋信息，有助于更加精準(zhǔn)地解決農(nóng)業(yè)問題，如在預(yù)防病蟲害方面，可降低自然災(zāi)害帶來的損失，極大地提高農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益。我國在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)的腳步才剛剛開始，雖然取得了一些顯著的成就，但是在某些方面，仍然存在很大不足，主要體現(xiàn)在硬件設(shè)施跟不上、人才匱乏等方面。

綜上，大數(shù)據(jù)的研究已由前幾年的新鮮技術(shù)變得越來越普及和商業(yè)化，同時，由于研究的向前推進，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的人工智能、機器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)也將在各個領(lǐng)域取得越來越多的成果。

1.3 人工智能與大數(shù)據(jù)集成技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，如何快速處理海量數(shù)據(jù)，智能地篩選出有效的信息成為科技改革的又一重要研究方向，人工智能在這一方面體現(xiàn)出來的優(yōu)越性由此可見。有了新型的信息技術(shù)支持，機器學(xué)習(xí)這一傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)被賦予了新的概念，成為了熱門話題。如，智能機器人、機器視覺、指紋識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別等技術(shù)也應(yīng)用到了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。

美國愛荷華州的發(fā)明家David Dorhout研發(fā)的智能播種機器人Prospero，可以通過探測裝置獲取土壤信息，然后通過算法得出最優(yōu)化的播種密度且自動播種;佛羅里達(dá)大學(xué)進行了橙子采摘機器人的研究，甜橙采摘機器人采用2個相對獨立、有不同功能特點同時又能相互配合無間的機器人，第1個機器人負(fù)責(zé)尋找和發(fā)現(xiàn)各個甜橙的位置并計算最有效率的采摘路徑，第2個機器人負(fù)責(zé)在不損壞甜橙樹的情況下得到果實;德國柏林PEAT農(nóng)業(yè)科技公司開發(fā)了Plantix的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，可辨識土壤中潛在的缺陷和營養(yǎng)缺陷，將特定的葉子模式與某些土壤缺陷、植物病蟲害和疾病產(chǎn)生相關(guān)聯(lián)，同時將圖像辨識應(yīng)用APP透過用戶的智能型手機鏡頭拍攝可能缺陷的圖像來進行識別，然后向用戶提供土壤修復(fù)技術(shù)、缺陷提醒及其他可能的解決方案，該軟件可以快速模式檢測，精度高達(dá)95%;以色列的AI創(chuàng)業(yè)公司Prospera為農(nóng)民和農(nóng)場開發(fā)了許多智能工具來提升農(nóng)作物的健康狀況并優(yōu)化農(nóng)場運營的手段，如用計算機視覺和人工智能來幫助農(nóng)民分析收集來的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，監(jiān)測農(nóng)作物生長情況，運用近距離攝像機和云服務(wù)來收集分析農(nóng)民需要的信息，利用機器學(xué)習(xí)來記錄實時數(shù)據(jù)，分析幫助農(nóng)民預(yù)測產(chǎn)量，并通過其他方式來彌補預(yù)期損失;1987年世界上第1臺農(nóng)用無人機出現(xiàn)在日本，目前日本擁有2400多架己注冊的農(nóng)用無人直升機，操作人員有14000余人，成為世界上農(nóng)用無人機噴藥第一大國;與此同時，美國、俄羅斯、加拿大、韓國等國的農(nóng)用無人機發(fā)展也較為迅速，技術(shù)體系也較為完善。

人工智能與大數(shù)據(jù)集成技術(shù)在我國的發(fā)展也是有目共睹的。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)開發(fā)出的智能水果采摘機器人，最突出的長處就是可采用雙目立體視覺在果園中對果實進行定位，運用數(shù)學(xué)方法，對采摘作業(yè)路徑進行自主規(guī)劃，最后伸出機械臂末端的擬人夾指來采果子，由于末端的執(zhí)行器具有一定通用性，因此可對荔枝、柑橘、黃瓜等多類瓜果進行作業(yè)，工作效率是人工的2倍;遼寧省應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法，對2007～2010年14個地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進展程度指標(biāo)進行訓(xùn)練，并將其應(yīng)用于建立農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀綜合評價體系（PCABP），對遼寧的各地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀進行綜合評價;我國在無人機研究與應(yīng)用方面發(fā)展雖起步較晚，起初主要是依靠國家資助，一些科研院所、高校進行農(nóng)用無人機的研究，但近年來我國己日益重視農(nóng)用無人機的發(fā)展及研究，截至2015年底，我國己有3000多臺農(nóng)用無人機投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，飛控手的人數(shù)己超過2500人，相關(guān)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)企業(yè)有400多家，我國農(nóng)用無人機的發(fā)展前景很好，21世紀(jì)必將是我國農(nóng)用無人機市場的春天。

2 大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新模式

2.1.1 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是20世紀(jì)80年代初國際農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展起來的一門跨學(xué)科新興綜合技術(shù)，其特點是通過“3S”技術(shù)和自動化技術(shù)的綜合應(yīng)用，按照農(nóng)作物生長的田間每一個操作單元上的具體條件，根據(jù)作物生長的土壤性狀，調(diào)節(jié)對作物的投入，即一方面查清田塊內(nèi)部的土壤性狀與生產(chǎn)力空間變異，另一方面確定農(nóng)作物的生產(chǎn)目標(biāo)，進行定位的“系統(tǒng)診斷、優(yōu)化配方、技術(shù)組裝、科學(xué)管理”，調(diào)動土壤生產(chǎn)力，以最少的或最節(jié)省的投入達(dá)到同等收入或更高的收入。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、“3S”、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的跨界融合，“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”已成為合理利用農(nóng)業(yè)資源、提高農(nóng)作物產(chǎn)量、降低生產(chǎn)成本、改善生態(tài)環(huán)境的一種重要的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)形式。

吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)主持的“十五”至“十三五”期間國家“863”計劃“玉米精準(zhǔn)作業(yè)系統(tǒng)研究與應(yīng)用”、國家星火計劃“基于物聯(lián)網(wǎng)的玉米精準(zhǔn)作業(yè)技術(shù)集成與示范”等項目，基于人工智能、“3S”、數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，并與智能農(nóng)機設(shè)備，分別在吉林省、黑龍江省和新疆維吾爾自治區(qū)構(gòu)建了數(shù)字農(nóng)業(yè)軟硬件平臺和示范應(yīng)用體系，建立了玉米、大豆和棉花變量施肥、精密播種等精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用示范區(qū);研制出“基于大數(shù)據(jù)處理的玉米精準(zhǔn)生產(chǎn)智能系統(tǒng)”。

智能系統(tǒng)與“3S”和智能農(nóng)機設(shè)備集成，在吉林省玉米示范基地實現(xiàn)了玉米精密播種、變量施肥、變量噴藥和智能測產(chǎn)等精準(zhǔn)生產(chǎn)全過程。

通過項目實施，使玉米、大豆、棉花等作物節(jié)省肥料15%以上，節(jié)約種子10%以上，提高生產(chǎn)效率20%，提高經(jīng)濟效益15%以上，總結(jié)出大規(guī)模現(xiàn)代數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)和玉米精準(zhǔn)作業(yè)推廣應(yīng)用模式，該成果于2006年12月獲吉林省科技進步一等獎。由吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)研制的“玉米精確施肥專家系統(tǒng)”和“2BFQ-6型氣吸式精密播種變量施肥機”被科技部評為“最具推廣應(yīng)用價值的優(yōu)秀科技項目成果”。

2.1.2 精準(zhǔn)養(yǎng)殖

精準(zhǔn)養(yǎng)殖是指在畜牧養(yǎng)殖領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)飼料精準(zhǔn)投放、疾病自動診斷、廢棄物自動回收等智能設(shè)備的開發(fā)利用和互聯(lián)互通，創(chuàng)新基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的現(xiàn)代畜牧業(yè)生產(chǎn)新模式。如，國外的大型自動化雞場，運用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)建立養(yǎng)雞自動化生產(chǎn)線、自動清理糞便系統(tǒng)、智能化撿蛋系統(tǒng)和智能化分揀系統(tǒng);國內(nèi)中國農(nóng)業(yè)大學(xué)李道亮教授帶領(lǐng)的科研團隊開發(fā)了水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控管理系統(tǒng)。

該系統(tǒng)通過手機、PAD、計算機等信息終端，實時掌握養(yǎng)殖水質(zhì)環(huán)境信息，及時獲取異常報警信息及水質(zhì)預(yù)警信息，并可以根據(jù)水質(zhì)監(jiān)測結(jié)果，實時調(diào)整控制設(shè)備，實現(xiàn)水產(chǎn)的科學(xué)養(yǎng)殖與管理，達(dá)到節(jié)能降耗、綠色環(huán)保、增產(chǎn)增收的目標(biāo)。

2.1.3 設(shè)施農(nóng)業(yè)

設(shè)施農(nóng)業(yè)是近年來迅速發(fā)展起來的具有較高集約化程度的新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分。通過物聯(lián)網(wǎng)，采集溫室內(nèi)的空氣溫濕度、土壤水分、土壤溫度、二氧化碳濃度、光照強度等實時環(huán)境數(shù)據(jù)，利用電腦、手機實現(xiàn)對溫室大棚種植管理智能化調(diào)溫、精細(xì)化施肥，可達(dá)到提高產(chǎn)量、改善品質(zhì)、節(jié)省人力、提高經(jīng)濟效益的目的，實現(xiàn)溫室種植的高效和精準(zhǔn)化管理。

1974年日本開始了人工光植物工廠研究，截至2016年底，日本擁有254家植物工廠，從數(shù)量、面積、產(chǎn)量等維度來看，均為全球第一。日本設(shè)施農(nóng)業(yè)主要特點：溫室建設(shè)大型化，室內(nèi)技術(shù)集成化，產(chǎn)品種類多樣化，操作技術(shù)機械化，生產(chǎn)技術(shù)工廠化，覆蓋材料多樣化，栽培技術(shù)無土化，防治技術(shù)生物化。日本最大的植物工廠Spread公司每天可以生產(chǎn)近25000株生菜，每年可生產(chǎn)900萬株。

目前，植物工廠已成為全球，尤其是經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)，解決人口資源環(huán)境及食物數(shù)量與質(zhì)量安全等突出問題、發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要途徑。它被認(rèn)為是繼陸地栽培、設(shè)施園藝、水耕栽培等依序發(fā)展之后的又一新技術(shù)，也被稱為“第四農(nóng)業(yè)”。

2.2 農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)化的新體系

國內(nèi)外利用人工智能、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建電商平臺進行在線營銷，最大限度地利用優(yōu)勢線上線下一體化來高效整合信息資源，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，改善供應(yīng)商與農(nóng)戶關(guān)系。如，采用智能手機APP、微信等電子商務(wù)平臺，建立線上和線下（O2O）相結(jié)合的農(nóng)產(chǎn)品交易平臺;同時基于物聯(lián)網(wǎng)和移動網(wǎng)技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、流通過程的信息管理和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的追溯管理、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)檔案（產(chǎn)地環(huán)境、生產(chǎn)流程、質(zhì)量檢測）管理、建立基于網(wǎng)站和手機短信平臺的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全溯源體系，可實現(xiàn)“從田間到餐桌”的全程質(zhì)量和服務(wù)的追溯，提升可溯源農(nóng)產(chǎn)品的品牌效應(yīng)，確保農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全。

2.3 農(nóng)業(yè)管理服務(wù)的新思維

國內(nèi)外利用大數(shù)據(jù)、云計算、“3S”等技術(shù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)ERP云管理平臺，開發(fā)農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測與服務(wù)體系，為災(zāi)害預(yù)警與評估、耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價、重大動植物疫情防控、市場波動預(yù)測、經(jīng)營的科學(xué)決策與人員培訓(xùn)等提供服務(wù)。如國內(nèi)已普及的“12316”等農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)推廣平臺，吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)國家星火計劃項目組研制的“吉農(nóng)在線”遠(yuǎn)程教育平臺。

運用這些平臺、網(wǎng)站、智能手機、微信平臺、電視、報刊等多種渠道，讓用戶即時得到所查詢地塊的產(chǎn)量、精準(zhǔn)施肥量、病蟲草害診治等相關(guān)信息，有助于科技人員利用信息技術(shù)進行智能決策和對農(nóng)民進行科技培訓(xùn)。

3 大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢

新一代人工智能是一個更具說明力、更強大、更開放、更普遍的人工智能。它有效地將數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法與知識指導(dǎo)方法相結(jié)合，采用具有不同形式的數(shù)據(jù)來執(zhí)行跨媒體學(xué)習(xí)和推理，可以實現(xiàn)可解釋、更魯棒和更通用的人工智能。中國工程院多位院士表示，新一代人工智能的發(fā)展方向可以分為大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、混合—增強智能和自主智能。

3.1 大數(shù)據(jù)智能

大數(shù)據(jù)智能是數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)的深度融合，具體表現(xiàn)：從淺層計算到深度神經(jīng)推理;從單純依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型到數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識引導(dǎo)相結(jié)合學(xué)習(xí);從領(lǐng)域任務(wù)驅(qū)動智能到更為通用條件下的強人工智能。運用大數(shù)據(jù)智能技術(shù)研究空間數(shù)據(jù)存在大量不確定性和模糊性的問題，探討復(fù)雜多維的非線性問題的解決方案等，對促進智慧農(nóng)業(yè)的實施創(chuàng)造了有利條件;應(yīng)用大數(shù)據(jù)智能技術(shù)，可以幫助人類從與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程密切相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)中找出隱藏的規(guī)律，按照規(guī)律制定正確的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)策略，并進行精準(zhǔn)預(yù)測，達(dá)到使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)持續(xù)、高效、協(xié)調(diào)發(fā)展的目的，更是發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)進行的理論研究。

3.2 群體智能

當(dāng)前，以互聯(lián)網(wǎng)和移動通信為紐帶，人類群體、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)實現(xiàn)了廣泛和深度的互聯(lián)，群體智能帶來的信息物理世界深刻地改變了人工智能發(fā)展的信息環(huán)境，為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的智能化發(fā)展帶來了新的契機，提供了一種通過聚集群體的智慧來解決農(nóng)業(yè)問題的新模式——智慧農(nóng)業(yè)。但是，由于我國網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施仍在普及，網(wǎng)絡(luò)平臺搭建不夠完善，農(nóng)業(yè)信息資源共享不及時，群體智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中尤其是服務(wù)體系應(yīng)用上潛力很大。相信隨著農(nóng)業(yè)共享經(jīng)濟的快速發(fā)展，信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的不斷進步，未來的群體智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品線上—線下交易、農(nóng)產(chǎn)品安全實時監(jiān)控、物流審查管理將成為必然。

3.3 跨媒體智能

隨著人類文明的進步以及科技的發(fā)展，信息的傳播也逐漸從文字、圖像、音頻、視頻等單一媒體形態(tài)逐步過渡到相互融合的多媒體形態(tài)，這一過程也越來越顯現(xiàn)跨媒體特性，而如何實現(xiàn)跨媒體分析與推理就成為了研究和應(yīng)用的關(guān)鍵問題。農(nóng)業(yè)機器視覺系統(tǒng)是實現(xiàn)跨媒體分析與推理的核心技術(shù)之一。將機器視覺技術(shù)應(yīng)用在多種媒體平臺，通過將獲取的目標(biāo)作物圖像，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，并轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，根據(jù)特征判別進行作物病蟲害診治，幫助決策。應(yīng)用跨媒體智能技術(shù)，將大大提高農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)庾V、視頻等靜態(tài)和動態(tài)圖像的分析與處理能力，促進農(nóng)業(yè)高光譜圖像的應(yīng)用。

3.4 混合—增強智能與自主智能

由于人類面臨的許多問題具有不確定性、脆弱性和開放性，任何智能程度的機器都無法完全取代人類，這就需要將人的作用或人的認(rèn)知模型引入到人工智能系統(tǒng)中，形成混合—增強智能的形態(tài)。這種形態(tài)是機器自主智能的重要成長模式，將無人機技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)就是這一智能方向的典型應(yīng)用。無人機和成像光譜儀結(jié)合，對大面積農(nóng)作物光譜信息進行精確和實時快速的監(jiān)測，靈活、有效地獲取到高分辨率圖譜合一數(shù)據(jù);同時研究人員還可以根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)建立基于特定目標(biāo)的統(tǒng)計模型，研制出基于無人機的農(nóng)業(yè)低空高光譜的新型遙感技術(shù)平臺，實現(xiàn)混合—增強智能與自主智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著這一技術(shù)的深入發(fā)展，諸如無人車、服務(wù)機器人、空間機器人、海洋機器人、無人車間和智能工廠等相關(guān)技術(shù)必將在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用。

4 結(jié)語

當(dāng)今是數(shù)據(jù)極其龐大、技術(shù)發(fā)展迅猛的時代，無論是商業(yè)領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域還是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，都離不開大數(shù)據(jù)與人工智能集成技術(shù)的發(fā)展。隨著先進集成技術(shù)的出現(xiàn)，使得人們必須面對規(guī)模更加巨大、結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜的問題，并亟待從中找到最優(yōu)化的解決方案。本文通過對近年來國內(nèi)外大數(shù)據(jù)背景下人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究的較為全面的總結(jié)和介紹;闡述了運用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)發(fā)展的典型案例;并結(jié)合人工智能的發(fā)展方向?qū)r(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究及應(yīng)用進行了深度思考和趨勢展望。

目前對于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)時代下人工智能技術(shù)的研究尚屬起步階段，還有諸多問題亟待解決;但大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，如何運用人工智能技術(shù)從海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識、獲取信息，尋找隱藏在大數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和相關(guān)性，揭示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展規(guī)律，以及可能的應(yīng)用前景，都需要我們更加深入的探索與研究。