是時(shí)候，關(guān)注智慧農(nóng)業(yè)這條“難且正確”的道路了。

在不斷變化、機(jī)遇與危機(jī)并存的商業(yè)社會(huì)中，農(nóng)業(yè)一直算不上“熱點(diǎn)”。但伴隨國(guó)務(wù)院下發(fā)的關(guān)于農(nóng)業(yè)的一號(hào)文件，及疫情黑天鵝引發(fā)的持續(xù)影響。農(nóng)業(yè)的顛覆和重構(gòu)正在形成一個(gè)產(chǎn)業(yè)新風(fēng)口。

在科技的賦能下，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展正經(jīng)歷由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向數(shù)字農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型新階段，發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)是18億畝農(nóng)田的精細(xì)化管理需求，也是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的基礎(chǔ)。各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)及產(chǎn)業(yè)龍頭持續(xù)重倉農(nóng)業(yè)，當(dāng)智慧農(nóng)業(yè)的技術(shù)手段開始走向規(guī)?；瘧?yīng)用，是時(shí)候?qū)⒁暯蔷劢沟街腔坜r(nóng)業(yè)這條“難且正確”的路上了。

政策加持，等風(fēng)來！

世界農(nóng)業(yè)在經(jīng)歷了以矮稈品種為代表的第一次綠色革命、以動(dòng)植物轉(zhuǎn)基因?yàn)楹诵牡牡诙尉G色革命之后，隨著現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)的深度融合發(fā)展，農(nóng)業(yè)的第三次革命——”農(nóng)業(yè)數(shù)字革命”正在到來。

2014年，我國(guó)提出“智慧農(nóng)業(yè)”概念，2016年“智慧農(nóng)業(yè)”首次被寫入“中央一號(hào)文件“，此后每年中央都會(huì)出臺(tái)新的政策規(guī)劃鼓勵(lì)智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。到今年1月，第18個(gè)關(guān)于農(nóng)業(yè)的”中央一號(hào)文件“明確十四五的兩個(gè)開好局，強(qiáng)調(diào)要強(qiáng)化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技和物質(zhì)裝備支撐，著力構(gòu)建現(xiàn)代鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)體系、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系，推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

伴隨著現(xiàn)代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的滲透，如傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等現(xiàn)代技術(shù)紛紛融合進(jìn)入了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向信息化、自動(dòng)化與智能化發(fā)展，有效改善農(nóng)業(yè)發(fā)展的綜合性環(huán)境，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率。人工智能技術(shù)正在信息感知、定量決策、智能控制、精準(zhǔn)投人、可視化遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程控制、災(zāi)害預(yù)警等方面幫助農(nóng)業(yè)更高效、更合理地利用農(nóng)業(yè)資源、提高農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)、降低生產(chǎn)成本、改善生態(tài)環(huán)境，并幫助農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

AI+農(nóng)業(yè)應(yīng)用的技術(shù)難點(diǎn)

縱觀農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前中后的鏈路，存在截然不同的應(yīng)用需求場(chǎng)景及專業(yè)方向。比如：上游產(chǎn)前集中在生物技術(shù)層面，面向信息化培育、生物育種、農(nóng)藥化肥等；中游生產(chǎn)集中在數(shù)字農(nóng)業(yè)層面，面向農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、農(nóng)田監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)無人機(jī)等；以及下游產(chǎn)后在消費(fèi)層面的質(zhì)量檢測(cè)、農(nóng)產(chǎn)品加工、冷鏈物流等。

在長(zhǎng)期對(duì)AI+農(nóng)業(yè)的跟蹤報(bào)道及采訪中，圈內(nèi)人對(duì)技術(shù)難點(diǎn)無外乎以下兩點(diǎn)：

1、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集比較困難；

2、每個(gè)農(nóng)業(yè)客戶場(chǎng)景不同，需要定制化訓(xùn)練。同時(shí)需要農(nóng)業(yè)客戶和研發(fā)共同界定出對(duì)應(yīng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)然，這只是籠統(tǒng)概述大部分智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用中遇到的難題。在實(shí)際業(yè)務(wù)推進(jìn)中，可能還會(huì)衍生亟待解決的難題。此前京東方植物工廠在業(yè)務(wù)推進(jìn)過程中，遇到了農(nóng)業(yè)人才短缺、人工確認(rèn)生產(chǎn)情況效率低下、無法大規(guī)模推廣應(yīng)用等問題。百度利用視覺技術(shù)、飛槳EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺(tái)等對(duì)京東方植物工廠進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，并進(jìn)行蟲害監(jiān)控模型、生長(zhǎng)影響因素模型等產(chǎn)品研發(fā)，將農(nóng)業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化、產(chǎn)品化，將專家頻繁確認(rèn)的動(dòng)作變成機(jī)器識(shí)別，極大地提高了專家的工作效率;通過高效準(zhǔn)確的機(jī)器識(shí)別，起到提高產(chǎn)品品質(zhì)和產(chǎn)量的效果。降低了不良品的產(chǎn)出，產(chǎn)量提高15%，生產(chǎn)物資(種子、基質(zhì)、營(yíng)養(yǎng)液)成本降低15%。

應(yīng)用落地：害蟲識(shí)別&牛場(chǎng)無人監(jiān)控解析

AI+農(nóng)業(yè)方向落地的經(jīng)典案例：害蟲識(shí)別、牛場(chǎng)無人監(jiān)控來咯。

以往農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，蟲情監(jiān)測(cè)工作多是依靠專業(yè)技術(shù)人員完成的，往往需要耗費(fèi)大量的人力、物力，而且無法滿足蟲情及時(shí)提供的需求。同時(shí)，還需關(guān)注到農(nóng)藥使用的科學(xué)性和安全性，做到針對(duì)病蟲害的種類對(duì)癥下藥，推進(jìn)綠色防控。

在此背景下，寧波微能物聯(lián)科技有限公司借助百度 EasyDL 零門檻 AI 開發(fā)平臺(tái)等能力，自主開發(fā)了一套微能云智能蟲情測(cè)報(bào)系統(tǒng)，不僅能做到監(jiān)測(cè)蟲情，還能有針對(duì)性地調(diào)整農(nóng)藥、化肥配比與投放有效進(jìn)行蟲害防控，有利于減少化學(xué)農(nóng)藥的使用量，避免農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)殘超標(biāo)問題發(fā)生。在這一案例中，大家可以獲悉農(nóng)業(yè)場(chǎng)景收集數(shù)據(jù)的方法和方式。

而寧夏億博豐案例中，側(cè)重在如何對(duì)不適用于人工駐守方式的場(chǎng)所進(jìn)行監(jiān)控，比如：活體畜禽養(yǎng)殖場(chǎng)（養(yǎng)牛場(chǎng)、養(yǎng)豬場(chǎng)等）。該場(chǎng)景特點(diǎn)集中在，環(huán)境復(fù)雜、干擾因素多；目標(biāo)物體種類多且需要細(xì)分；職業(yè)病危害大、人工成本高以及地處偏遠(yuǎn)鄉(xiāng)村、不提供網(wǎng)絡(luò)接入。加之近年來疫情影響，養(yǎng)殖場(chǎng)針對(duì)園區(qū)內(nèi)人員進(jìn)出更加謹(jǐn)慎和嚴(yán)格，防止交叉感染。在多重問題加持下，寧夏億博豐選擇了EasyDL物體檢測(cè)及圖像分類功能，針對(duì)進(jìn)出場(chǎng)地車輛進(jìn)行無人化監(jiān)管。尤其是貨車上是否存在違規(guī)偷運(yùn)、錯(cuò)運(yùn)等現(xiàn)象能夠有效識(shí)別并做到24小時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控。

關(guān)于落地案例，在9月23日、24日的AI應(yīng)用說-智慧農(nóng)場(chǎng)公開課將直播講解！

本次公開課從農(nóng)業(yè)害蟲識(shí)別切入詳析AI模型的數(shù)據(jù)優(yōu)化技巧，同時(shí)直擊農(nóng)業(yè)場(chǎng)景AI落地痛難點(diǎn)，解析如何有效收集數(shù)據(jù)并訓(xùn)練高精度、可復(fù)制的AI模型。不止如此，我們也帶來了行業(yè)AI應(yīng)用盤點(diǎn)，為大家細(xì)數(shù)AI應(yīng)用說開播以來的技術(shù)難點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景：一站式訓(xùn)練高精度模型、邊緣部署技術(shù)、CV模型效果提升等。

在本期的案例分享中，特邀微能云分享《「蟲口奪糧」AI助力農(nóng)業(yè)害蟲識(shí)別及預(yù)防病蟲害》、寧夏億博豐分享《從牛場(chǎng)監(jiān)控談AI如何助力動(dòng)產(chǎn)抵押無人化監(jiān)管》。敬請(qǐng)期待~

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