夏學(xué)麗

（沂水縣院東頭鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)綜合服務(wù)中心，山東沂水 276419）

0 引言

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機械只能簡單地完成一些重復(fù)性工作，難以適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求。而智能化農(nóng)業(yè)機械可以通過各種傳感器和算法對作物、土壤、氣象等數(shù)據(jù)進行實時分析和處理，進一步優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程，實現(xiàn)高效、精準(zhǔn)、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。這種新型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式不僅可以提高生產(chǎn)效率，減少人力投入，同時還能降低成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量，更加符合現(xiàn)代人們對健康、環(huán)保、綠色農(nóng)業(yè)的要求。未來農(nóng)業(yè)機械發(fā)展必須繼續(xù)深入研究和探索、加強技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用實踐，共同推動智能化農(nóng)業(yè)機械的發(fā)展以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的轉(zhuǎn)型升級。

1 現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)機械的發(fā)展?fàn)顩r

1.1 農(nóng)業(yè)機械的工作效率

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)機械的工作效率是評價其價值的重要指標(biāo)之一。目前，許多先進國家已經(jīng)實現(xiàn)了大規(guī)模農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)，并且這些機械的工作效率越來越高。以美國為例，其農(nóng)業(yè)機械化程度高達98%，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[1]。在我國，隨著農(nóng)業(yè)機械化的快速發(fā)展，機械化率不斷提高，但與發(fā)達國家相比還存在一定差距。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，截至2020年底，我國農(nóng)業(yè)機械化率為71.2%。其中，東部沿海地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化率較高，而中西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化程度相對較低[2]。

1.2 農(nóng)業(yè)機械與現(xiàn)代生產(chǎn)體系的適配性

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，機械的適配性和協(xié)同作用是機械化生產(chǎn)的重要內(nèi)容。在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，機械化生產(chǎn)主要是以耕作和收獲為主，缺乏整個生產(chǎn)流程的協(xié)調(diào)和統(tǒng)一規(guī)劃。然而，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)機械需要更多地考慮與整個生產(chǎn)體系的適配性和協(xié)同作用，如與作物管理系統(tǒng)的配合、與智能灌溉系統(tǒng)的協(xié)同等[3]。在我國，目前已經(jīng)有一些地方開始探索農(nóng)業(yè)機械與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系的協(xié)同發(fā)展，如在農(nóng)機服務(wù)站建設(shè)中加入了現(xiàn)代化信息技術(shù)，可以提供智能化服務(wù)；一些地方農(nóng)民合作社也在農(nóng)業(yè)機械化中發(fā)揮著重要的作用。然而，仍需要進一步完善農(nóng)機服務(wù)體系、提高農(nóng)民的機械化水平和服務(wù)能力，以推動農(nóng)業(yè)機械與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系的更好適配[4]。

1.3 農(nóng)業(yè)機械結(jié)構(gòu)智能化的可行性

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化農(nóng)業(yè)機械的應(yīng)用范圍和領(lǐng)域不斷擴大。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，智能化農(nóng)業(yè)機械的應(yīng)用可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、改善勞動條件等，具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，農(nóng)業(yè)機械結(jié)構(gòu)智能化的可行性也需要考慮到以下幾個方面：一是技術(shù)成熟度：智能化農(nóng)業(yè)機械需要應(yīng)用多種技術(shù)，如機器視覺、語音識別、傳感器等。當(dāng)前這些技術(shù)還處于發(fā)展階段，應(yīng)用在農(nóng)業(yè)機械中還需要進一步的研究和實踐。二是適應(yīng)性：不同地區(qū)和作物種類的生產(chǎn)環(huán)境各異，智能化農(nóng)業(yè)機械需要針對不同環(huán)境進行相應(yīng)的適應(yīng)性設(shè)計，才能更好地發(fā)揮其作用[5]。三是經(jīng)濟性：智能化農(nóng)業(yè)機械的研發(fā)和應(yīng)用需要投入大量的資金，同時在使用過程中還需要考慮維護、保養(yǎng)等成本，因此需要進行經(jīng)濟性評估。

目前，我國已經(jīng)出現(xiàn)了一些應(yīng)用智能化技術(shù)的農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)品，如智能化噴霧機、智能化種植機等。這些產(chǎn)品在一定程度上提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，但在智能化農(nóng)業(yè)機械的推廣應(yīng)用方面，仍需要進一步研究和完善。

2 人工智能在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械中的挑戰(zhàn)

2.1 技術(shù)挑戰(zhàn)

人工智能在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用需要面臨技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，人工智能需要與機械工程相結(jié)合，以確保農(nóng)業(yè)機械能夠正常運行。其次，人工智能需要應(yīng)用多種技術(shù)，如機器視覺、語音識別、語言處理、深度學(xué)習(xí)等，以實現(xiàn)自主決策、自主操作和自主學(xué)習(xí)。此外，為了確保智能化農(nóng)業(yè)機械的穩(wěn)定性和安全性，還需要應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計算技術(shù)[6]。

例如，在農(nóng)業(yè)機械中應(yīng)用人工智能技術(shù)的機器人自動化噴霧系統(tǒng)面臨著技術(shù)挑戰(zhàn)。因為噴霧系統(tǒng)需要實時感知作物的生長狀況、農(nóng)田的地形和環(huán)境信息，并能夠快速做出噴霧決策，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)噴霧，提高作物的生產(chǎn)效益。這個過程中需要集成多種技術(shù)，如傳感器、計算機視覺、深度學(xué)習(xí)等，同時還需要滿足機械的操作穩(wěn)定性和安全性。

2.2 法律挑戰(zhàn)

人工智能在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用，也會帶來一些法律方面的挑戰(zhàn)。隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，機器和軟件系統(tǒng)將逐漸具有自主決策的能力，這將涉及法律責(zé)任和安全問題，具體如下：一是農(nóng)業(yè)機械的智能化將涉及專利和知識產(chǎn)權(quán)等法律問題。在農(nóng)業(yè)機械的研發(fā)和生產(chǎn)過程中，涉及許多知識產(chǎn)權(quán)的問題，例如機器人技術(shù)、傳感器技術(shù)、云計算技術(shù)等等[7]。這些技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用需要保護知識產(chǎn)權(quán)，避免知識產(chǎn)權(quán)的侵權(quán)行為。二是智能化農(nóng)業(yè)機械的自主決策能力也會引發(fā)法律責(zé)任問題。例如，當(dāng)一臺智能拖拉機因為程序錯誤導(dǎo)致傷人事故時，應(yīng)該由誰來承擔(dān)責(zé)任？是機械制造商、機器人開發(fā)者還是機器的最終用戶？如何確定責(zé)任的承擔(dān)范圍和界限，需要在法律方面進行明確和規(guī)范。三是數(shù)據(jù)隱私和安全也是智能化農(nóng)業(yè)機械面臨的重要法律挑戰(zhàn)之一。農(nóng)業(yè)機械的智能化需要涉及大量的數(shù)據(jù)收集和處理工作，例如農(nóng)作物的種植、生長和收割等等[8]。這些數(shù)據(jù)的隱私和安全需要得到嚴格的保護，避免被非法獲取和濫用。

2.3 數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

在人工智能的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)是智能決策的關(guān)鍵因素。然而，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械在數(shù)據(jù)處理方面仍然面臨許多挑戰(zhàn)。首先，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性和異構(gòu)性。例如，不同類型的農(nóng)業(yè)機械所獲取的數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)可能存在巨大的差異。其次，農(nóng)業(yè)機械所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)需要經(jīng)過有效的處理和分析，才能為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供有價值的信息。但是，數(shù)據(jù)的收集、存儲、傳輸和處理都需要大量的計算資源和存儲資源，這也帶來了技術(shù)和成本上的挑戰(zhàn)。

此外，農(nóng)業(yè)機械的智能化應(yīng)用也受到數(shù)據(jù)隱私和安全問題的制約。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，數(shù)據(jù)隱私和安全越來越成為人們關(guān)注的焦點。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的隱私和安全需要得到充分保護，以避免數(shù)據(jù)被不當(dāng)使用或泄露[9]。同時，對數(shù)據(jù)的安全性和完整性的要求也越來越高，這也給數(shù)據(jù)處理和傳輸帶來了一定的挑戰(zhàn)。

最后，農(nóng)業(yè)機械智能化應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)還包括數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞直接影響農(nóng)業(yè)機械智能化應(yīng)用的效果和結(jié)果。因此，數(shù)據(jù)采集和處理的準(zhǔn)確性和可靠性是非常重要的。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時性、可重復(fù)性等方面，需要得到充分的關(guān)注和解決。

2.4 人力資源管理挑戰(zhàn)

隨著人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人力資源管理也會帶來影響和挑戰(zhàn)。一方面，部分農(nóng)業(yè)從業(yè)人員可能會因為農(nóng)業(yè)機械自動化的普及而失去工作。這些人員需要接受專業(yè)培訓(xùn)，學(xué)習(xí)新的技能以適應(yīng)新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，以確保他們能夠重新就業(yè)。另一方面，新型農(nóng)業(yè)機械的運用需要具備更高的技術(shù)素養(yǎng)，對從業(yè)人員的專業(yè)能力提出了更高的要求。

例如，無人駕駛拖拉機的操作需要農(nóng)業(yè)工人熟悉地形、熟悉各種操作指令和操作規(guī)程，能夠在緊急情況下進行適時干預(yù)。此外，農(nóng)業(yè)機械的維護和保養(yǎng)也需要專業(yè)人員進行定期檢修和維護。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)水平與機械化設(shè)備的技術(shù)水平的不平衡，也將導(dǎo)致培訓(xùn)師資力量短缺的問題。

3 人工智能技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械中的實施探討

3.1 優(yōu)化農(nóng)業(yè)機械中的人工智能算法

農(nóng)業(yè)機械中的人工智能算法是近年來農(nóng)業(yè)智能化發(fā)展的重要組成部分。從機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像識別、數(shù)據(jù)挖掘等角度來探討，可以更好地了解現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械中人工智能算法的應(yīng)用。

3.1.1機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法，它能夠通過訓(xùn)練集來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式，進而實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)的預(yù)測和分類。在農(nóng)業(yè)機械中，機器學(xué)習(xí)算法可以用于土壤、氣象和農(nóng)作物數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)智能決策和預(yù)測。例如，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，機器學(xué)習(xí)可以用于判斷農(nóng)田的土壤質(zhì)量、農(nóng)作物的生長狀況等，從而實現(xiàn)對農(nóng)田進行精準(zhǔn)管理[10]。

3.1.2深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，它可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度分析和學(xué)習(xí)。在農(nóng)業(yè)機械中，深度學(xué)習(xí)算法可以用于圖像識別、視頻分析等方面。例如，通過使用深度學(xué)習(xí)算法，可以實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)機械拍攝的作物圖像進行分析，從而識別出作物的種類、成熟度、病蟲害情況等。

3.1.3圖像識別。圖像識別是一種視覺感知的算法，它能夠?qū)D像進行分類、識別和檢測等操作。在農(nóng)業(yè)機械中，圖像識別算法可以用于農(nóng)業(yè)機械視覺系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化。例如，在果樹采摘機器人的設(shè)計中，可以使用圖像識別算法，對果樹上的果實進行識別和定位，從而實現(xiàn)自動化采摘。

3.1.4數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的算法，它能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。在農(nóng)業(yè)機械中，數(shù)據(jù)挖掘算法可以用于數(shù)據(jù)分析、智能決策等方面。例如，在農(nóng)業(yè)機械的故障檢測和維修中，可以使用數(shù)據(jù)挖掘算法對機器數(shù)據(jù)進行分析，從而實現(xiàn)對機器的預(yù)測性維護和優(yōu)化。

3.2 對相關(guān)法律法規(guī)進行完善

在農(nóng)業(yè)機械中應(yīng)用人工智能算法涉及一些法律挑戰(zhàn)，其中包括數(shù)據(jù)隱私和安全、農(nóng)業(yè)機械的智能化將涉及專利保護、自主決策能力限制三個方面。

3.2.1數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能在農(nóng)業(yè)機械中應(yīng)用中面臨的一個關(guān)鍵問題。農(nóng)業(yè)機械中使用的傳感器和監(jiān)控設(shè)備收集大量數(shù)據(jù)，包括土壤、氣象、作物和畜禽等信息。這些數(shù)據(jù)包含敏感信息，如個人身份、財務(wù)記錄和醫(yī)療記錄等，需要得到有效的保護。同時，數(shù)據(jù)泄露和濫用可能會帶來不可估量的損失，包括財產(chǎn)損失和聲譽損失。因此，需要制定嚴格的數(shù)據(jù)隱私和安全法規(guī)，確保農(nóng)業(yè)機械中的數(shù)據(jù)得到安全保護。

3.2.2農(nóng)業(yè)機械的智能化將涉及專利保護。人工智能算法的應(yīng)用使得農(nóng)業(yè)機械具有更高的智能化和自主決策能力，但這也意味著這些技術(shù)可能會涉及專利保護問題。在這方面，制定相應(yīng)的法律規(guī)定是必要的，以確保人工智能算法的知識產(chǎn)權(quán)得到保護。同時，法律還需要注重農(nóng)業(yè)機械智能化過程中的信息產(chǎn)出，并區(qū)分專利內(nèi)容與正常產(chǎn)出內(nèi)容，并做好對應(yīng)的保護。

3.2.3自主決策能力限制。自主決策算法可能導(dǎo)致無人駕駛農(nóng)業(yè)機械自主決策，從而可能造成危害，這需要嚴格的法規(guī)限制。為了確保人工智能算法在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用不會帶來安全隱患，需要建立合適的法規(guī)，規(guī)范自主決策算法的使用。

3.3 針對智能農(nóng)機進行人力資源調(diào)整

3.3.1基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)人力勞動力量在農(nóng)業(yè)機械智能化中需要被保護。一方面，隨著農(nóng)村勞動力外出打工、年齡結(jié)構(gòu)老化等因素的影響，農(nóng)村勞動力逐漸減少，人力成本逐漸增加。另一方面，農(nóng)業(yè)機械智能化的應(yīng)用將會減少一些勞動力需求，從而導(dǎo)致部分農(nóng)民失去工作機會。為了避免這些問題，需要加強對基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)人力勞動力量的保護。

3.3.2主動限制智能農(nóng)機應(yīng)用范圍。隨著智能農(nóng)機在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用范圍不斷擴大，智能農(nóng)機研發(fā)中可以適當(dāng)放棄全自動化，從嘗試為農(nóng)民提供額外的“工作崗位”。但由于智能農(nóng)機技術(shù)本身的復(fù)雜性和農(nóng)民普及教育程度的不同，農(nóng)民可能無法適應(yīng)這些變化。因此，需要采取措施，提高農(nóng)民的科技知識和技能水平，并為他們提供適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)和教育。

4 結(jié)語

人工智能應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械并非單純的技術(shù)層面，該過程除了需要突破技術(shù)限制外，還需要處理好人工智能所帶來的勞動力“占位”問題。而政府也需要制定相關(guān)的政策和法規(guī)，以確保智能農(nóng)機的安全和可靠性，并保護農(nóng)民的合法權(quán)益。