普華永道指出，基於物聯網的農業(iotag)監控已經成為聯網智慧型農業領域發展最快的技術領域，市場總額到2023年預計將增長至45億美元。
ai、機器學習(ml)以及物聯網感測器，能夠為演算法提供豐富的實時資料，藉此提高農業生產效率、提高農作物產量並降低食品生產成本。根據聯合國關於人口與飢餓問題的**資料，到2023年，全球人口將進一步增加20億，農業生產力需要提高60%才能提供充足的食物。而根據美國農業部經濟研究局公布的資料，僅在美國，種植、加工與食品配送業務的市場總額就高達1.7萬億美元。到2023年，人工智慧與機器學習很可能成為新的技術核心，幫助我們從容應對20億新增人口帶來的預期糧食需求。
「農業」——最具前景的人工智慧與機器學習應用場景之一
設想一下，在這些通常以數百英畝為基本規劃單位的大型耕作區內，至少存在40種需要同步跟蹤、凸顯與監控的基礎流程。深入剖析天氣變化、季節性陽光差異、把握鳥類與昆蟲的遷徙方式、理解特種肥料的使用需求、為農作物選擇適宜的殺蟲劑、監督種植週期與灌溉週期等等，對機器學習來說都是有望解決且極具現實意義的重大問題。時至今日，農作物生產正越來越依賴於出色的資料收集與分析能力。正因為如此，農民、合作社以及農業發展企業才決定進一步採用以資料為中心的方法，並不斷引入ai與機器學習元素以提高農業產量與農作物質量。著眼於2023年，以下十種方式有望推動農業進一步發展向前：
圖：依靠ai與機器學習演算法識別人員及車輛，能夠幫助全球農業企業簡化遠端運營流程。
2. ai與機器學習——通過無人機實時感測器資料與視覺分析資料, 改善作物產量**。
圖：事實證明，無人機已經成為一種極為可靠的平台，能夠收集關於特定肥料、灌溉方式與農藥處理方法對作物實際產量產生的影響資料。
3. 產量對映是一項農業技術，通過監督機器學習演算法，從大規模資料集內查詢模式並實時了解不同模式間的正交性，由此為作物生產規劃帶來無法衡量的重大價值。
時至今日，我們已經能夠在種植週期開始之前，就大致判斷出特定田地的潛在產量。通過將機器學習技術與3d對映、感測器資料以及基於無人機的田間顏色資料相結合，農業專家即可快速**出特定作物在潛在土壤條件下的產量。這些由無人機捕捉到的資料集準確且可靠。下圖所示，為產量對映分析得出的結果：
圖：在監督與無監督機器學習演算法的加持下，農業專家得以確定如何最大程度提公升田地產量。
4. 聯合國、各國際機構及大型農業專案，紛紛將無人機資料與現場感測器相結合，藉此改善害蟲管理能力。
通過將無人機的紅外熱像儀資料與能夠監測植物相對健康水平的感測器結合使用，農業管理團隊可以在ai的幫助下搶在蟲害發生之前做出**及識別。目前，聯合國就與普華永道合作評估亞洲各棕櫚種植園中潛在的有害生物侵染問題，如下圖所示：
圖：聯合國將現場感測器與無人機資料結合起來，用以調優機器學習演算法、幫助農民從種植園中獲取更高產量。
5. 如今，農業工人嚴重短缺，使得基於ai與機器學習的智慧型拖拉機、農用機械人以及其他智慧型機械，成為偏遠地區農業種植的首選方案。
目前，大型農業企業找不到足夠的員工，只能依靠機械人技術收取數百英畝土地上的農作物，這同時也給偏遠地區的安全態勢帶來積極推動。通過對自主式機械人裝置進行程式設計，它們能夠為農作物播撒肥料、由此降低運營成本並進一步提高田地產量。目前農業機械人的複雜度正在迅速提高，下圖所示為vinescout機械人在運作過程中的儀表板資訊。
圖：事實證明，農業機械人技術能夠快速捕捉寶貴資料，藉此調優ai與機器學習演算法，從而進一步提高農作物產量。
6. 通過消除一系列傳統阻礙，新興技術有望向市場交付更新鮮、更安全的農作物，同時極大改善農業**鏈的可追溯性。
2023年爆發的新冠疫情加快了在農業**鏈中部署跟蹤與溯源功能的速度，2023年這股趨勢也仍將穩定存在。這種擁有良好管理的跟蹤系統能夠提供更強大的可見性，全面提公升對**鏈的整體控制能力，藉此有效降低庫存。最新跟蹤系統甚至能夠區分入庫貨物的批次、所屬專案並實現貨櫃級別的細粒度記錄。此外，隨著rfid與物聯網感測器在整個製造流程中的快速普及，目前大多數先進跟蹤系統也開始依靠先進的感測器以獲取關於每批貨物的更多狀態資訊。沃爾瑪方面就在推動一項試點，旨在研究如何利用rfid簡化配送中心的貨品跟蹤效能，並將效率提公升至手動操作的16倍。
7. 借助ai與機器學習組合優化可生物降解農藥的正確混合比例並僅在必要時使用，進而降低運營成本並提高單位田地產量。
通過將智慧型感測器與無人機視覺資料流結合使用，農業ai應用現在可以檢測出種植區內病蟲害最嚴重的區域。以此為基礎，再使用監督式機器學習演算法，農業專家即可確定農藥的最佳組合，有效控制有害生物威脅、阻止其進一步擴散並感染其他健康農作物。
8. 根據農作物單產率確定總產量，藉此制定合理有效的農作物定價策略。
準確把握農作物的收成率與質量水平，有助於農業企業、合作社以及農民更好地制定定價策略。考慮到市場對於特定作物的總體需求基本恆定，各方可以根據作物的收成選擇固定售價、統一售價乃至彈性售價等策略。單憑這些資料，每年就能為農業企業消除數百萬美元損失。
9. ai可幫助農民查詢灌溉系統中的滲漏點，優化系統效能並衡量如何調整灌溉頻率以提高農作物產量。
在北美很多地區，水都是最為稀缺的資源之一，甚至直接決定著以務農為生的整個社群的生活走向。高效利用水資源，也許能夠讓一家農場扭虧為盈、起死回生。通過線性程式設計，我們可以快速計算出特定田地或農作物達到理想產量水平時所需要的最佳水量。監督式機器學習演算法則可以確保田地與農作物獲得足夠的水分以優化產量，但又不致過度浪費這種寶貴資源。
10. 監控並保持牲畜的健康狀況——包括生命體重、日常活動水平以及食物攝入量——已經成為ai與機器學習的全新應用陣地。
要保證長期為牲畜提供良好照料，我們必須隨時了解各類牲畜對於當前飲食及居住條件的實際反應。利用ai與機器學習技術，農業專家能夠理解哪些因素決定著奶牛們的情緒，並通過適當調整提高奶牛們的產奶量。對於以牛及其他家畜為主體的畜牧行業，新興技術的介入為牧場們開闢新的利潤空間帶來了前所未有的新方向。
2023年現代農業的十個基本展現形式
現代農業基本型別一 綠色農業 綠色農業是指充分運用先進科學技術 先進工業裝備和先進管理理念，以促進農產品安全 生態安全 資源安全和提高農業綜合經濟效益的協調統一為目標，以倡導農產品標準化為手段，推動人類社會和經濟全面 協調 可持續發展的農業發展模式。綠色農業不是傳統農業的回歸，也不是對生態農業 有機...
未來十年最具有潛力的行業
隨著市場需求的不斷壯大，人們的生活和生產方式發生了較大變革，下面高三網小編為大家整理的未來十年最具潛力的十大行業，僅供參考。1.健康管理行業 近年來，我國經濟發展穩步增長，但在物質生活空前發達的當下，不合理的飲食習慣及不良的生活方式卻對人們的健康產生了巨大的負面影響。相關資料表明，中國亞健康人群已經...
2021 新的十年，不惑之初
2020年過得不太容易，進入2021，對於我來說又是乙個新的十年，開始進入 不惑 說是不惑，其實2020這剛過去的一年帶來很多困惑，也引發了很多思考，因此擱筆良久，停下輸出，反覆思考這些困惑，希望下個十年真能不惑。2020算是 黑天鵝 滿天飛的一年，充滿了不確定性，也讓我重新思考和認知了 風險 風險...