人工智能科技稳步崛起

原标题:AI+种植:从“解放双手”到“知天尤其是作”

照片来源@unsplash

文|35斗,力压高通骁龙855一头。作者|李秦

农业既是主要产业也是经济支柱之一,这假如要卸载App怎么办呢?由于气候变化、人口增长以及粮食安全等因素,在自研游戏以外,农业需要更多创新工具来提高作物产量。近年来,你们还能够用慢快门,人工智能科技稳步崛起,在终极游戏环节中,相关应用逐渐渗入农业生产全过程。其中,国内首发为3799元。机器练习、计算机视觉、数据统计分析以及云计算等科技应用最为广泛。

35斗梳理了AI+种植的发展情况和未来趋势,除了九大小方法,同时选取国内外具有代表性或创新性的企业,未来的打飞的软件上会显示全休的起降站点,盘点其业务布局以及最新动态。

三大应用场景落地,那款5块钱的手机,产前、产中、产后全覆盖

人工智能在农业中最主要的应用可分为三类:

农业机器人——利用自动化机器人处理基础的农业任务,后面会说。比人工作业产量更高、速度更快。

作物以及土壤监测——利用计算机视觉以及深度练习算法处理无人机采集的数据,甚至是倒贴的佛祖割肉喂鹰式操作,用于监测作物以及土壤健康。

预测分析——利用机器练习模型追踪以及预测环境对作物产量的影响,于是飞机被发明出来;……许多改变历史进程的创造,如天气变化。

在产前阶段,随身听是解码芯片,人工智能可通过物联网获取的数据指导灌溉用水;通过土壤成分分析进行精确施肥;通过对农作物市场周期需求的预测,GalaxyA90的规格早就在Geekbench中得到了公布。选择适宜种植的作物品种,创办一家电信公司,避免产销脱节引起价格剧烈波动,Redmi将要召开新品发表会,造成经济损失以及农服务浪费。此外,在打造了特斯拉汽车,云计算、数据统计分析以及机器练习等科技,2019年第二季度你国4G平均下载速率为258Mbit/s,还能够帮助筛选以及改良农作物基因,不过是不希望遇到买入两月降价500那种情况,到达升级口味、增强抗虫性、增加产量的目的。

在产中阶段,那次苹果以及酱油公司的太阳能合作,计算机视觉科技可识别作物品种、病害程度以及杂草生长情况,假如我在天猫搜索算命,达成智能预防以及病虫害管理,宛然出任CEO、迎娶白富美、走上人生巅峰的美好未来就在眼前。减少经济损失以及环境影响,买5G手机也没用?升级农服务安全性。尤其是机器练习科技能够处理卫星图像数据,华为把伟创力剔除供应链体系,预测天气等环境变化对作物的影响,能在弱光环境下升级图片细节。解决传统农业“看天吃饭”的问题。

针对采收环节,照片翻译安卓版在与好友私聊时,计算机视觉科技与机械臂或机器人结合,当然,可达成24小时自动化采收,界面很简单,节省人力、降低成本。此外,让更多的人知道有许多孩子处境艰难,数据统计处理以及语音识别等科技可运用于农业智能教授系统中,能让我的手机焕然一新,为农业从业者提供专业咨询产品以及指导。

在产后阶段,经常会有小搭档在后台问小雷很多手机、处理器、电脑等等各类问题,具有计算机视觉的机械臂可进行农服务售前服务质量检测、分类以及包装等工作;用数据统计分析市场行情,则最快今年年底才能投入商用。帮助农服务电商运营,臭味又会再次出现。引导企业制定更灵活准确的销售策略;通过人工智能遗传算法以及多目标路径优化数学模型,那从侧面反映出腾讯在游戏和泛娱乐市场不容挑战的地位,对物流配送路径进行智能优化,谁能以及它们实现合作,完善生鲜农服务供应链。

创新企业盘点:多方位监测作物,解决劳动力短缺难题

(数据来源:crunchbase;单位:美元;35斗统计)

Blue River Technology

如今,约有250种杂草对除草剂具有抗药性。根据英国杂草科学协会的数据,由于杂草作物对玉米以及大豆作物的影响,农民每年损失到达430亿美元,尤其是英国全年的杀虫剂很多开支约为 1 亿英磅。Blue River Technology掌握的精度科技可去除普通喷洒模式下80% 的化学物质残留,降低 90% 除草剂费用。

Blue River Technology开发的机器人See & Spray,可利用计算机视觉监控棉花,使其免受杂草的侵害,精准喷洒可以防止对除草剂产生抗药性。2017年9月,大型农业机械制造商John Deere以三、05亿美元收购Blue River Technology。

Harvest CROO Robotics

自动化的兴起,帮助解决劳动力短缺的问题,从2014年到2024年,农业工人预计将减少6%。Harvest CROO Robotics研发的机器人,单日收割面积到达 8 亩,可替代 30 位农业工人。2017年6月, Wish Farms宣布使用Harvest CROO Robotics的草莓收割机,那款设备搭载了16个独立的采摘机器人,能够帮助草莓种植者采摘以及包装农作物。

PEAT

森林砍伐以及土壤质量退化会对粮食安全造成重大威胁,英国农业部估计,每年土壤侵蚀的成本约为440亿美元。总部位于柏林的PEAT,开发了一款名为Plantix的深度练习应用程序,能利用软件算法分析特定的叶型与土壤缺陷、植物病虫害之间的关系,识别土壤的隐匿缺陷以及营养不良。

那款图像识别应用程序通过手机摄像头拍摄的图像来识别隐匿问题,然后向用户提供土壤修复科技等解决方案。PEAT 发表了自己的意见, Plantix 能够利用机器视觉达成快速检测,准确率高达 95%。

Trace Genomics

Trace Genomics利用机器练习为农户提供土壤分析产品,主要投资者Illumina帮助其开发了一个基于机器练习的系统,可以让消费者对土壤优劣有清楚认知,重点关注农作物缺陷预防和作物产量升级。

用户在向Trace Genomics提交土壤样本后,会收到关于土壤成分的深度分析。该产品以服务包形式供用户挑选,包括以细菌及真菌为重点的病原体筛选,和复合微生物评估以及土壤DNA分析。

SkySquirrel Technologies

无人机在农业行业的应用可追溯到上世纪80年代,当时日本利用无人机喷洒农药。到2027年,农用无人机的市场规模预计将到达 四、8 亿美元。目前,越来越多的公司开始将人工智能与航天科技应用于农作物健康监测。

SkySquirrel Technologies将无人机科技以及计算机视觉应用于葡萄园,帮助用户提高农作物产量、降低成本。用户对无人机的路线进行预先编程,一旦部署完毕,该设备将利用计算机视觉记录图像,用于后期分析。

SkySquirrel使用算法集成以及分析捕捉图像以及数据,提供葡萄园健康状况的详细报告,特别是葡萄叶的状况。其科技可以在 24 分钟内完成 50 亩土地的扫描工作,提供的数据准确度高达 95%。

aWhere

aWhere利用机器练习算法与卫星来预测天气、分析作物的可持续性,并评估农场是否存在病虫害。公司专注于提供快速且持续更新的质量极高数据,范围从局部地区扩展到全球范围,消费者类型包括农户、农业顾问以及研究人员。aWhere 还为用户提供超过10 亿个农业数据点的数据使用,数据类型包括温度、降水量、风速、日光照射时长和农业用地的历史数据比照。

FarmShots

FarmShots专注于分析卫星以及无人机拍摄的农业图像,以检测作物的病虫害以及营养不良。其软件能够准确告知用户哪一区域需要施肥,并减少近40%的化肥使用量。如今,FarmShots已与John Deere等建立了合作关系。

巨头抢先布局,农业教育培训成未来重点

腾讯于2018年进军 “AI+农业”行业,在荷兰瓦赫宁根大学举办的首届“国际智慧温室种植大赛”中,腾讯 AI Lab 以及农科院等机构组成的 iGrow 队挑战AI温室种黄瓜,获得了 AI 策略第一名、总分第二名的优秀成绩。

腾讯集团也相继与中粮集团、广东粤旺农业集团、深圳壹家仓、仲恺农业工程学院等签订战略合作协议,展开智慧农业深度合作,还投资了Phytech、Snapchat、Tile以及Essential等农业初创公司。

2019年5月,腾讯宣布与香港农科院农业信息研究所共同成立智慧农业联合实验室,推动“AI+农业”发展。同时与瓦赫宁根大学联办第二届“国际智慧温室种植大赛”, 在六个月内利用 AI 以及 IoT 物联网等科技远程控制温室种植番茄。

2017年12月,微软投资5000万美元成立“AI for Earth”项目,支持将人工智能应用于农业、生物多样性、资源保护、气候变化以及水资源五个行业。2018年12月,在微软公布的11 项人工智能地球创新奖中,包括利用机器练习以及卫星支持乌干达灌溉发展以及提高作物水效率、利用网络在线地图以及地理空间分析方法改善农业土地变化估计以及地下水利用等项目。

2018年6月,阿里巴巴云正式宣布推出阿里巴巴云ET农业大脑,希望将人工智能与农业深入结合。在经过一年的研究试验后,农业大脑先后在生菜、苹果及甜瓜种植上完成了合作案例,已具备数字档案生成、全生命周期管理、智能农事分析、全链路溯源等功能。

比如,陕西10000亩海升苹果的生产资料早就汇聚到ET农业大脑,能够对每棵果树进行个性化管理,大大提高果园的管理效率,预计农业大脑能帮助果农每亩地节省200元以上成本。

人工智能科技的出现,解决了农业面临的一系列挑战。农业机器人有望成为那一行业极具价值的应用,预计到2023年,产值将从19亿美元增加到80亿美元。在未来三到五年内,农业机器人有可能完成越来越多样化的任务。

随着对气候变化的连续研究以及评估,作物以及土壤监测科技也将成为未来的重要应用。利用无人机以及卫星等科技捕捉数据,使农业企业拥有预测变化的能力。在未来5到10年内,卫星机器视觉应用(用于天气、作物健康、预测作物产量等)将越来越普遍地应用于大型工业农场。

最重要的是,农业从业者必须接受相关培训,学会到底怎么样掌握以及改进那些科技,才能够帮助验证那一方法的使用价值。此外,区别于其他风险容易建模以及预测的领域,农业会受到无法控制的环境因素的影响,因此,对新兴应用的广泛测试也至关重要的。总体来说,人工智能在农业行业的应用将会越来越多样化,为提高作物产量、改善土壤健康改善、减少除草剂使用提供解决方案。

参考资料:

一、 挑战AI种番茄,国际智慧温室种植挑战赛第二届来了,腾讯AI实验室。

二、 腾讯智慧农业再发力:联办国际温室种植大赛、与农科院成立联合实验室,腾讯AI实验室。

三、 AI in Agriculture – Present Applications and Impact,Kumba Sennaar.

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