【智农分享】AI技术改善农业的十种路径，未来可期！
「农业」——最具前景的人工智能与机器学习应用场景之一
1. 使用基于AI与机器学习的监控系统，跟踪每块作物田地的实时视频源，借此识别动物或人类的违规行为并立即发出警报。
图：依靠AI与机器学习算法识别人员及车辆，能够帮助全球农业企业简化远程运营流程。
2. AI与机器学习——通过无人机实时传感器数据与视觉分析数据, 改善作物产量预测。
图：事实证明，无人机已经成为一种极为可靠的平台，能够收集关于特定肥料、灌溉方式与农药处理方法对作物实际产量产生的影响数据。
3. 产量映射是一项农业技术，通过监督机器学习算法，从大规模数据集内查找模式并实时了解不同模式间的正交性，由此为作物生产规划带来无法衡量的重大价值。
图：在监督与无监督机器学习算法的加持下，农业专家得以确定如何最大程度提升田地产量。
4. 联合国、各国际机构及大型农业项目，纷纷将无人机数据与现场传感器相结合，借此改善害虫管理能力。
图：联合国将现场传感器与无人机数据结合起来，用以调优机器学习算法、帮助农民从种植园中获取更高产量。
5. 如今，农业工人严重短缺，使得基于AI与机器学习的智能拖拉机、农用机器人以及其他智能机械，成为偏远地区农业种植的首选方案。
图：事实证明，农业机器人技术能够快速捕捉宝贵数据，借此调优AI与机器学习算法，从而进一步提高农作物产量。
6. 通过消除一系列传统阻碍，新兴技术有望向市场交付更新鲜、更安全的农作物，同时极大改善农业供应链的可追溯性。
7. 借助AI与机器学习组合优化可生物降解农药的正确混合比例并仅在必要时使用，进而降低运营成本并提高单位田地产量。
8. 根据农作物单产率确定总产量，借此制定合理有效的农作物定价策略。
9. AI可帮助农民查找灌溉系统中的渗漏点，优化系统效能并衡量如何调整灌溉频率以提高农作物产量。
10. 监控并保持牲畜的健康状况——包括生命体重、日常活动水平以及食物摄入量——已经成为AI与机器学习的全新应用阵地。
