強(qiáng)健的智慧農(nóng)業(yè) 讓AI平臺(tái)成為農(nóng)作物守護(hù)者

農(nóng)業(yè)自動(dòng)化的重要性在于它能解決許多傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)面臨的問(wèn)題，并提升農(nóng)業(yè)的效率和生產(chǎn)力。隨著社會(huì)發(fā)展和人口結(jié)構(gòu)變化，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的短缺已成為一個(gè)全球性問(wèn)題。自動(dòng)化技術(shù)可以減少對(duì)人力的依賴，并精確控制生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，從種植、灌溉到收割，都可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管理，提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)量。

AI平臺(tái)在智慧農(nóng)業(yè)中的優(yōu)勢(shì)，主要可以用于分析大量數(shù)據(jù)，協(xié)助農(nóng)民決策，并預(yù)測(cè)作物需求，以優(yōu)化水資源和肥料的使用。而透過(guò)AI監(jiān)控能實(shí)時(shí)偵測(cè)病蟲害，并自動(dòng)調(diào)整灌溉與施肥，大幅降低資源浪費(fèi)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)食品及農(nóng)業(yè)組織(FAO)數(shù)據(jù)顯示，使用智能農(nóng)業(yè)技術(shù)可將作物產(chǎn)量提升至少20%。這場(chǎng)講座邀請(qǐng)到浙江大學(xué)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中心主任暨講座教授陳杏圓教授，分享物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈對(duì)于打造智慧農(nóng)業(yè)的重要性，同時(shí)也將分享智慧農(nóng)業(yè)平臺(tái)跨足智能醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用成果。

陳杏圓教授指出，在科技日新月異的時(shí)代，智慧農(nóng)業(yè)正成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的下一個(gè)重大轉(zhuǎn)型。透過(guò)引入人工智能（AI）技術(shù)，農(nóng)作物的健康監(jiān)測(cè)及管理不再依賴人力，而是由AI醫(yī)生來(lái)守護(hù)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)邁向更高效、更智能的未來(lái)。

智慧農(nóng)業(yè)的核心之一是智慧生產(chǎn)，透過(guò)導(dǎo)入人機(jī)協(xié)同作業(yè)機(jī)械，推動(dòng)協(xié)同合作的智能化集團(tuán)栽培模式。運(yùn)用地理信息系統(tǒng)（GIS）等空間信息大數(shù)據(jù)分析決策模塊，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)作物生產(chǎn)效益和資源利用率。

智能農(nóng)業(yè)不僅限于生產(chǎn)層面，還包括提供數(shù)字服務(wù)。這些服務(wù)整合了數(shù)字化、巨量分析、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和云端科技等技術(shù)，建立預(yù)警和預(yù)防功能的溯源履歷系統(tǒng)，形成全方位的人性化數(shù)字服務(wù)網(wǎng)。消費(fèi)者可以透過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）或擴(kuò)增實(shí)境（AR）技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控自己認(rèn)養(yǎng)的農(nóng)作物和農(nóng)場(chǎng)環(huán)境。

以AI為基礎(chǔ)的農(nóng)業(yè)醫(yī)療平臺(tái)結(jié)合了邊緣端、云端和伺服端的數(shù)據(jù)技術(shù)，提供實(shí)時(shí)的在線診斷服務(wù)。例如，通過(guò)AI無(wú)人載具和無(wú)人機(jī)對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行影像辨識(shí)和監(jiān)控，只需26秒便能完成影像捕捉、植物識(shí)別、植栽計(jì)算及疾病診斷，有效提高農(nóng)作物管理的效率和準(zhǔn)確性。

智能農(nóng)業(yè)應(yīng)用實(shí)例

針對(duì)AI監(jiān)控管理系統(tǒng)的應(yīng)用，在東南亞與印度的合作案中，關(guān)鍵在于透過(guò)人造衛(wèi)星與智能無(wú)人載具對(duì)棕櫚樹(shù)園進(jìn)行監(jiān)控管理。人工智能影像辨識(shí)技術(shù)利用衛(wèi)星影像與無(wú)人機(jī)拍攝的高清RGB影像相結(jié)合，分析農(nóng)作物的健康狀況。此外，采用近紅外光（NIR）波段計(jì)算植生指標(biāo)，進(jìn)一步提升對(duì)農(nóng)作物病變的檢測(cè)準(zhǔn)確度。通過(guò)混合訓(xùn)練算法使用90%「假」圖像與10%真實(shí)圖像，使西紅柿病變檢測(cè)準(zhǔn)確率從86.7%提高至96.7%。

另外的關(guān)鍵還包括了數(shù)字化溯源與區(qū)塊鏈技術(shù)。智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)融入了區(qū)塊鏈技術(shù)，結(jié)合虛擬貨幣和智能合約，可以形成一個(gè)完整的數(shù)字管理系統(tǒng)。這不僅提升了農(nóng)作物從生產(chǎn)到營(yíng)銷的透明度，還促進(jìn)了區(qū)域間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)合作。

在智慧農(nóng)業(yè)中，無(wú)人載具扮演著關(guān)鍵角色。這些無(wú)人載具融合了車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、感測(cè)模塊和5G聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，具備自動(dòng)化農(nóng)作物采摘與運(yùn)輸功能。以GPU進(jìn)行邊緣端計(jì)算，確保實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和傳輸。新設(shè)計(jì)的5G無(wú)線定位系統(tǒng)提供高精度的定位，無(wú)論在室內(nèi)或室外皆能精準(zhǔn)運(yùn)作。

盡管智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展前景廣闊，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如rule-based深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)，以及邊緣端、云端與伺服端數(shù)據(jù)技術(shù)排序的提升。此外，新型QR碼結(jié)合區(qū)塊鏈和智能合約的實(shí)施，也需要突破技術(shù)上的瓶頸。

智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，標(biāo)志著科技在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用與創(chuàng)新。隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)的進(jìn)一步成熟，智慧農(nóng)業(yè)將為全球糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)新契機(jī)，開(kāi)創(chuàng)智慧化農(nóng)業(yè)的未來(lái)