人工智能和物聯網如何提高農業可持續性

信息就是金錢。對農民來說，信息往往是決定收成好壞的因素。隨著人工智能和物聯網越來越成為各行業的支柱，人類最古老的職業之一——農業，將為21世紀的變革做好準備。

毫不奇怪，農業技術市場正在爆炸式增長。最近一份市場研究報告預測，2019年至2024年間，人工智能農業市場的復合年增長率將達到28.38%。

隨著農業勞動力供應的萎縮以及其他問題的出現，這種重新設想再及時不過了。今天，農業綜合企業正將目光投向人工智能和物聯網，以使其工作更加高效和可持續。

通過使用物聯網收集作物數據，然后使用機器學習等技術處理這些數據，農業綜合企業能夠更好地監測其作物的狀態，并收到有助于減少污染和農藥使用的建議。這些技術不僅有助于使農業更具可持續性，而且也使其更具生產力和利潤。

利用物聯網監測作物

到目前為止，農民主要是在工作時間人工收集有關作物的信息。這帶來了兩個重大問題。第一，手工操作時，通常會有更大的出錯空間。第二，人工監測只能每隔一段時間進行，以免農民把一整天的時間都花在檢查作物上，從而逃避其他工作。

物聯網為這兩個問題提供了一個潛在的解決方案。通過連接監控設備并將數據發送回農民可以訪問的中央集線器，農業綜合企業可以實時、更準確地監測他們的作物。當需要采取行動時，農民可以立即收到警報，而不是等到下次檢查時才知道。

用人工智能分析數據和自動化過程

雖然物聯網使信息的實時監控和廣泛分布成為可能，但人工智能可以通過幫助農民涉水通過這些數據和做出決策來提高生產力和效率。

同時，人工智能和物聯網經常與幾乎無限量的基于云的服務器結合使用，因為這樣的解決方案被設計來承擔一些通常會轉移到多臺計算機上的重量。更好的是，云本質上不依賴于一個系統，即使一臺計算機或服務器崩潰，云也不會隨之崩潰。

例如，計算機視覺和機器學習技術可以幫助農業企業檢測作物周圍的雜草。農民們將把田間攝像頭連接到互聯網上，攝像頭將數據發送到云存儲，人工智能模型會在雜草檢測到后發送通知，以便農民們采取行動。同樣的概念也適用于疾病檢測、作物質量監測、產量預測等。

然而，人工智能可能最終使農業系統的完全自動化成為可能。在上面的雜草檢測示例中，農民仍然需要在收到來自AI系統的通知后手動除草。但隨著特定的人工智能技術（如自動駕駛和計算機視覺識別）的改進，該系統將能夠在無人參與的情況下派出一臺機器來除草。

此外，人工智能控制的機器可以采摘作物，自動化灌溉系統，自動化監控系統。通過消除人為錯誤，人工智能可能能夠提高農業企業的可持續性、盈利能力和生產力。

使古老的實踐現代化

人工智能和物聯網與傳統農業實踐的結合為農業進入數字時代提供了機會。面對如此多的問題，這無疑是一個值得歡迎的變化。隨著越來越多的公司進入不斷增長的農業技術領域，利用人工智能和物聯網創建全自動農業解決方案的前景越來越近。