摘要：将人工智能（AI）技术，如机器学习、计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、智能机器人等，与农业生产的各个环节（如种植、养殖、采收、销售等）进行深度融合，通过智能化的感知、分析、推理、决策和执行，实现农业的精细化、高效化、绿色化和智能化的新型农业发展模式。

“人工智能+农业”的定义可以概括为：

将人工智能（AI）技术，如机器学习、计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、智能机器人等，与农业生产的各个环节（如种植、养殖、采收、销售等）进行深度融合，通过智能化的感知、分析、推理、决策和执行，实现农业的精细化、高效化、绿色化和智能化的新型农业发展模式。

简单来说，就是让机器像农业专家一样“看”、“想”、“学”和“干”，从而赋能整个农业产业链。

定义的核心内涵解析：

这个定义可以从以下几个层面来深入理解：

1. “感知”（看）：

传统农业：依赖人的肉眼观察和经验判断。

AI+农业：利用传感器、无人机、卫星遥感和摄像头等物联网设备，7x24小时不间断地收集田间地头的海量数据，如土壤湿度、酸碱度、养分、光照强度、气温、作物长势、病虫害迹象等。AI是处理这些“大数据”的大脑。

2. “分析”与“推理”（想）：

传统农业：决策基于代代相传的经验，不确定性高。

AI+农业：利用机器学习算法和知识图谱，对收集到的数据进行分析、建模和预测。例如：

预测模型：预测病虫害的发生概率、未来的天气变化对作物的影响、作物最佳采收时间等。

诊断模型：通过图像识别，判断叶片上的斑点是什么病害，或者植株是否缺少某种营养元素。

优化模型：分析历史数据，为农民推荐最优的播种密度、灌溉方案和施肥配方。

3. “决策”与“执行”（干）：

传统农业：所有农事操作均需人工完成。

AI+农业：基于分析结果，AI系统可以自动做出决策并驱动智能装备执行。

智能农机：无人拖拉机、无人插秧机、无人收割机等可以基于AI路径规划实现精准作业。

自动化系统：AI系统可以控制精准灌溉系统，只在需要的地方浇灌需要的水量；控制无人机对出现病虫害的特定区域进行精准施药，大大减少农药使用。

“人工智能+农业”的主要应用场景：

应用领域-->具体技术与应用 -->带来的价值

精准种植/养殖-->基于传感器和AI算法进行变量施肥、精准灌溉、智能温室环控（温、光、水、气）、牲畜健康监测（通过图像或声音分析）-->降本增效：节省水、肥、药、饲料成本；提质增产：优化生长环境，提升产量和品质。

智能监测与预警-->无人机/卫星遥感巡田，通过计算机视觉识别作物长势、病虫害早期症状、杂草分布-->减少损失：提前预警，防止灾害扩大；绿色环保：减少盲目用药，保护环境.

智能农机与机器人-->无人驾驶拖拉机、自动播种/收割机器人、果蔬采摘机器人、除草机器人。 -->解决劳动力短缺：替代重复性、高强度劳动；**提升作业精度与效率：24小时不间断工作.

产后管理与销售-->AI对农产品进行自动分级（根据大小、色泽、瑕疵）、预测市场价格走势、优化供应链物流路径。-->提升产品价值：标准化分级，优品优价；减少损耗：优化库存和物流。

与传统农业和智慧农业的区别：

传统农业：主要依赖人力和经验，是“体力农业”和“经验农业”。

智慧农业：是一个更广的概念，指利用任何信息技术（如物联网、大数据、云计算、GPS等）来管理农业。物联网是智慧农业的“感官和神经”，负责收集数据。

人工智能+农业：是智慧农业的高级阶段和核心大脑。AI是智慧农业的“大脑”，负责处理数据、做出决策。 没有AI的深度参与，智慧农业可能只停留在数据收集和简单控制的层面。

总结：

“人工智能+农业”的本质是一场生产工具的深刻革命。它将农业生产从以“人”为核心的经验驱动模式，转变为以“数据”为核心的智能驱动模式，最终目标是构建一个资源节约、环境友好、产出高效、产品安全的现代农业体系，是应对全球粮食安全挑战、实现农业可持续发展的关键路径。

来源：JAX的科技小讯