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　　農(nóng)機(jī)行業(yè)的前方是什么，在農(nóng)業(yè)走上人工智能道路之后

農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化比其他行業(yè)更困難，因?yàn)樘镩g環(huán)境比道路系統(tǒng)或制造車間更具挑戰(zhàn)性。

然而，隨著連接性的差距不斷縮小，捕獲數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)巨大，這些數(shù)據(jù)最終可以帶來(lái)人工智能 (AI) 等變革性技術(shù)。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，人工智能允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)完成通常由人類執(zhí)行的任務(wù)，鑒于這一定義，人工智能可能意味著從數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)等認(rèn)知任務(wù)到噴灑雜草和采摘農(nóng)產(chǎn)品等物理任務(wù)。正如美國(guó)設(shè)備制造商協(xié)會(huì)的白皮書《食品生產(chǎn)的未來(lái)》中所述，已經(jīng)有一些例子強(qiáng)化AI可以產(chǎn)生的積極影響。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器人可以在很短的時(shí)間內(nèi)檢測(cè)和采摘可收獲的水果。

一步一個(gè)腳印

不過(guò)，通往人工智能和完整機(jī)器自主的道路是漫長(zhǎng)的。

在今天，完全取代人類非常困難。Topcon農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁邁克爾·戈麥斯表示，在邁向人工智能的過(guò)程中，可以采取幾個(gè)重要步驟，這些步驟會(huì)對(duì)食物的生產(chǎn)方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。在道路汽車的世界中，行業(yè)已經(jīng)概述了五個(gè)級(jí)別的自動(dòng)化。在第5級(jí)之前，每個(gè)級(jí)別都會(huì)獲得額外的自主操作元素，直到第5級(jí)不需要人工交互。

戈麥斯表示，在非道路行業(yè)，第一步是機(jī)械化。接下來(lái)是某種形式的自動(dòng)化，農(nóng)業(yè)設(shè)備行業(yè)已經(jīng)在這樣做了。然后真正的機(jī)會(huì)出現(xiàn)了，即一個(gè)由智能互聯(lián)產(chǎn)品組成的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。

從農(nóng)業(yè)的現(xiàn)狀來(lái)看，我們?nèi)蕴幱诹私馄渥詣?dòng)化、數(shù)字化潛力的早期階段。技術(shù)仍在開發(fā)中。數(shù)據(jù)不僅要被捕獲，還要被處理成可實(shí)現(xiàn)的東西，使機(jī)器最終能夠自行執(zhí)行任務(wù)。

具有一定機(jī)器學(xué)習(xí)能力的智能互聯(lián)設(shè)備如今已經(jīng)可以理解相關(guān)的命令。

農(nóng)機(jī)行業(yè)如何做好準(zhǔn)備

農(nóng)業(yè)設(shè)備制造商必須首先確定他們目前在人工智能進(jìn)程中所處的位置，然后再?zèng)Q定最終要達(dá)到的目的地。與開發(fā)這些技術(shù)的公司密切合作以確保設(shè)備能夠執(zhí)行所需的任務(wù)就顯得非常重要了。

對(duì)于最終用戶來(lái)說(shuō)，一小部分人正在使用目前可用的技術(shù)工具。對(duì)于那些對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等事物感興趣的人來(lái)說(shuō)，了解正在開發(fā)的東西很重要。與制造商和經(jīng)銷商討論可用的選項(xiàng)。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)提供商還可以幫助農(nóng)民了解當(dāng)前的技術(shù)和未來(lái)的預(yù)期。

值得信賴的顧問還可以幫助農(nóng)民駕馭快速發(fā)展的技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。研究人工智能在農(nóng)業(yè)中的潛力是實(shí)現(xiàn)未來(lái)十年轉(zhuǎn)型的另一個(gè)關(guān)鍵因素。

除了加強(qiáng)合作外，業(yè)界還需要繼續(xù)鼓勵(lì)政府幫助想要獲得這種技術(shù)的生產(chǎn)商?？梢詮钠渌麌?guó)家成功的各種項(xiàng)目中學(xué)習(xí)，還可以繼續(xù)改進(jìn)精密農(nóng)業(yè)技術(shù)的工廠安裝領(lǐng)域。

未來(lái)正在成為焦點(diǎn)

隨著時(shí)間的推移，人工智能和農(nóng)業(yè)效率優(yōu)化的路線變得越來(lái)越清晰。

隨著人口和糧食需求的增加，農(nóng)業(yè)必須找到適應(yīng)的方法。人工智能是更可持續(xù)地種植糧食的核心部分之一。傳感器可以幫助確定農(nóng)田實(shí)際需要應(yīng)用的領(lǐng)域。用水是另一個(gè)巨大的驅(qū)動(dòng)力。地面上的水分傳感器可以識(shí)別植物何時(shí)達(dá)到枯萎點(diǎn)并且實(shí)際需要用水。

根據(jù)戈麥斯的說(shuō)法，技術(shù)類似時(shí)尚，因?yàn)樗偸窃谧兓?，有時(shí)這種變化會(huì)讓人有點(diǎn)擔(dān)心。沒有人喜歡改變，但大多數(shù)人確實(shí)喜歡進(jìn)步，不同之處在于改變是否有目的。

互聯(lián)互通、傳感器、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等轉(zhuǎn)型技術(shù)在農(nóng)業(yè)行業(yè)的目的非常明確：能夠滿足更高的生產(chǎn)需求，同時(shí)減少對(duì)環(huán)境的影響。