19 世纪的工业革命以前所未有的方式简化了农业。机械化发明提高了效率，并消除了与农业相关的大量劳动力。目前正在发生的技术革命有可能同样彻底地改变我们的世界。 

人工智能引入精准农业领域，让农民能够精准管理投入，确保产量和质量最大化。随着土壤养分耗尽，水源变得稀缺，使用人工智能工具来追踪理想投入的必要性推动了农业技术的进步。  

从最基本的层面上讲，农业依赖于 3 个特定要素：水、营养丰富的生长介质和光照。虽然每个要素对作物生长都至关重要，但过多或过少都会对作物产量造成严重破坏。农民正在迅速利用人工智能的预测能力来保护和提高作物产量。 

世界各地都在使用创新软件工具收集数据，以提高农业人工智能的准确性。展望未来，我们可以预期大型和小型农业设施都将继续使用人工智能工具。

 农业人工智能实际应用

2019 年，爱荷华州立大学的研究人员建立了一系列深度神经网络 (DNN)，用于预测玉米产量。先进的数据挖掘实践使他们能够创建跟踪基因型、环境以及两者之间相互作用的 DNN。该项目的功能是准确预测作物产量，其表现优于其他协议的当前行业标准。 

该项目的结果表明，通过训练有素的 DNN 生成 AI 可显著提高农作物产量的可预测性。爱荷华州立大学研究人员生成的农作物产量预测的准确性不仅优于现有方法，而且还证明了环境因素对农作物产量的影响比基因型更大。

他们的发现意义重大。人工智能已经证明，基因型对农作物产量的影响小于环境因素。得益于这些发现，农业科学可以摆脱“基因为王”的观念，转而专注于开发更强大的人工智能，以更准确地预测天气和环境模式。

人工智能与农业资源消耗

人工智能与农业最难克服的障碍之一是种植条件缺乏统一性。土壤、天气和害虫因地而异。这阻碍了人工智能预测能力的准确性。为了克服这一障碍，需要大量有关各种变量的数据。

欧盟的几个国家已经开始整合从其农业人工智能项目收集的数据。由此产生的信息开始改变欧洲农业的格局。最成功的成果之一是能够通过智能灌溉计划节约用水。

AI 收集了欧盟牵头的 IoF2020（食品和农场互联网）以及 QUHOMA 平台的数据。这两个平台与 AI 的结合产生了一个智能灌溉系统，这个系统可以最大限度地提高农作物产量并减少浪费，数据显示，经过系统的精心设计，在保持农作物产量的同时，农业用水量减少了 6% 至 11%。 

农业中的基于视觉的人工智能

佛罗里达大学的科学家们设计了一个基于人工智能的平台，利用机器视觉来跟踪和监测全州农作物的健康状况、产量预测和营养需求。该项目名为 Agroview，利用无人机镜头捕捉航拍图像。引入人工智能来分析图像并发现值得关注的区域。

通过收集图像，该程序可以生成有关作物产量、植物压力原因的数据，并建议施肥计划以最大程度提高产量。航空成像还允许 Agroview 生成地图，指导农民精确施肥。

随着每张图像的拍摄，人工智能都会得到更好的训练，能够正确识别潜在问题。随着基于视觉的人工智能领域的进步，我们可以期待人工智能成像能够达到这样的水平：在植物病害或营养缺乏对农作物产量造成损害之前，预测它们的发生。

农业人工智能是一项新兴技术。在未来 5 到 10 年内，我们可以预测到智慧农业的快速发展，它为现代农业提供了精确、可预测和可持续的解决方案，将数据驱动的洞察力与创新的软件工具相结合，推动现代农业进入新时代。