【中國智能制造網 本站原創】如今,雖然一些國家的人口開始呈現低增長甚至是負增長態勢,但是從層面來看,人類人口總數依然在快速提升。然而,一些人口增長趨勢積極的國家,大多位于非洲等地,經濟、農業發展水平較低,很多貧困人群都面臨著饑餓威脅。因此,這些國家對于糧食的需求以及對農業發展的渴望必然愈發凸顯。
AI農業發展獲科技巨頭追捧 但有些問題必須重視
實際上,西方國家的農業現代化已經基本完成,部分新興經濟體也正在大力促進農業自動化、機械化、集約化發展。而現在,人工智能等新一代信息技術加快崛起,農業領域的發展、糧食危機的解決都迎來了新的機遇。
AI農業逐步走向落地
“民以食為天”,在任何國家,農業都是十分重要的基礎產業。而現在,面對世界人口規模持續擴張、貧困國家糧食壓力增大、發達國家與部分發展中國家農業人口持續下降等現狀,推動農業科技發展、促進農業新變革成為主流趨勢。
在一些西方國家,農業現代化發展水平較高,早已實現自動化作業。例如在美國、荷蘭等國,農作物單位面積產量相比于一般國家要高很多。但是,這些國家在人工智能浪潮影響下,已經開始大力促進農業領域向智能化、數字化進一步升級,
物聯網、大數據等前沿技術以及
機器人、
無人機的應用愈發廣泛。
在我國,農業科技發展也在不斷加快。雖然許多地方農業發展水平仍然比較滯后,但是在新疆、東北地區等主要產量區,我國的農業自動化、機械化水平已然過關。不僅如此,今年來,阿里、京東、網易等科技企業開始入局農業領域,大力推動人工智能技術在農業生產、管理中的應用。
這些科技巨頭將目光看向了養殖業。據相關數據顯示,我國豬肉產量超過其他國家,但是仍然顯得非常低效。相對于國外的規模化養殖,我國養豬業仍然以家庭式、小作坊等新式為主,養殖規模都比較小,工業化生產水平有待繼續提升。為此,阿里、京東等紛紛將人工智能視為解決養殖業弊病的關鍵,積極推進AI農業的快速落地。
據悉,僅在“養豬”這一方面,就應用了人工智能領域中的面部識別、機器算法等技術,同時還在加快建立“養豬大數據”體系,以此為深度學習技術的應用提供充足“燃料”。當然,就目前來看,人工智能與養殖業的融合還處于初步階段。不過,人工智能對農業發展的影響可不于養殖業,而是正逐步覆蓋農業領域的種植、植保、監測、收獲、銷售等諸多環節。
AI農業發展需重視哪些方面?
AI農業的發展,從直接影響來說,可以提升作業效率、農作物產量,從更高角度而言,則是能夠緩解一些國家的糧食危機,解決更多人的溫飽難題。因此,AI農業在落地過程中,需要重視多方面的問題。
一是杜絕盲目跟從。人工智能在農業領域的應用并非全部適應和具有必要性,目前階段,人工智能技術發展還不夠成熟,AI農業也才開啟落地步伐,一切還需要慢慢摸索,逐步推進。并且,一些農業細分領域或場景對于人工智能技術的需求不高,應該在自動化的基礎上,逐漸推進智能化升級,切不可操之過急。
二是避免束之高閣。人工智能在農業領域的應用應該用來造福全人類,而不是局限于部分國家或是部分群體。相對而言,那些人口規模龐大,但是農業發展水平落后的國家,更需要依賴人工智能等技術的應用來促進農業加快發展。而這些國家卻面臨科技滯后、資金不足等情況,因此人工智能技術應用于農業需要格外重視成本問題,這樣才能使得AI農業走向普及,惠及更多人類。
三是保障數據安全。人工智能在農業的應用對數據十分依賴、導致農業數據的安全隱患也需要格外重視。無論是一個國家、一個行業還是一個企業的農業大數據出現泄漏、被竊取等情況,都將造成不利影響,甚至是巨大的危機。所以,在發展AI農業的同時,既要促進農業大數據的有效利用,也要重視農業大數據的安全保障。
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