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四图看懂AI在全球农业中的应用，未来五年内市场有望被全面激活

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尽管产值仅占全球生产总值的3%，但农业对世界经济和社会至关重要 。农业的发展可消除极端贫困，促进经济繁荣，也是养活预计到2050年将增长至97亿人口最有效的方法之一 。2012年，有13亿人（占世界人口的19%）直接从事农业活动 。
 
农业占世界陆地面积的11%，消耗了许多淡水资源，并造成大量温室气体的排放 。也正是出于这些原因，人类需要更多地关注包括人工智能在内的新技术如何促进新商业模式的发展，从而使整个农业食品系统更具生产力、可持续性、效率、包容性、透明度和弹性 。
 
无论通过灌溉还是雨水滋养，农业的产量总是远远低于其潜在的产量 。目前地球上最高产的农业系统中，农民的产量大约是理想值的80%到85% 。造成实际和理想产量差距的主要因素是“作物品种、种子质量、生长季节”等 。这也意味着，在现有的土地资源条件下，农业产量还可通过技术革新得以提高 。
 
农产品市场发展的主要驱动因素包括：日益增长的需求，不断上升的人口压力 。因而采用信息管理系统，发展高新先进技术和深度学习技术成为必要 。此外，还可利用政府用于支持现代农业技术的增长计划 。
 
目前，关于人工智能在农业领域所具备的价值以及将发展到何种程度，尚未达成共识 。其预期规模从2017年的2.4亿至5.2亿美元，到2025年的7.90亿至26.28亿美元波动 。但可以明确的是，人们期待人工智能在农业上的应用能带来价值上的飞跃 。2017年，美国市场约占全球人工智能消费的43%，而欧洲约为23% 。
 
麦肯锡对涉及19个行业和9个业务板块的400多个案例进行了研究 。他们以2016年全球经济为基准，作出预估 。即将人工智能和其他分析技术应用于农业，每年可创造高达4863亿美元的潜在价值 。一旦成功，整个行业将对自己和购买农产品的消费者负责，保持较高的透明度，并最终影响生产活动和之后的监管政策 。
 
人工智能目前的应用：
关于人工智能在农业领域的应用，众说纷纭 。IBM认为人工智能可以通过以下方式服务于农业:
1. 协同物联网技术发挥其最大潜力；
2. 图像识别与洞察；
3. 技能和劳动力；
4. 帮助实现农作物产量的回报最大化；
5. 可对话的农业机器人 。
 
不过，要实现上述目标，还需要预测分析、供应链效率以及动物、作物和土壤监测 。人工智能在农业中的一些主要应用包括机器人技术、作物和土壤管理与监测、自动灌溉、人工智能导航无人机和预测分析等 。根据2018年发表的一项研究显示，农作物监控是人工智能引导无人机提高产量的最佳解决方案之一 。
 
此外，越来越多的大型科技公司正进驻农业领域，为市场提供更为灵活的解决方案，如IBM的天气、分析和基于云的计算基础设施，还有微软FarmBeats提供的解决方案 。2019年德勤咨询有限公司发布了一份文件，对这些公司的发展方向进行了分类 。他们认为，根据全面应用人工智能主要的发展阶段，可以分为:
 
1. 协助情报在大规模数据程序以及云端为基础，可准入数据驱动的业务决策 。
2. 增强智能，机器学习能力可以分解至具体的信息管理系统，以提升人们的分析能力 。
3. 自主智能，在一定程度上实现过程的数字化和自动化，允许机器、机器人和系统直接根
据自身的智能采取行动 。
 
研究者绘制了一幅关于人工智能在未来十年如何应用于农业的前景图（见下图） 。可以清楚看到，利用远程传感器、卫星和智能农业设备，未来发展的重点在产量预测、数字孪生等领域等，具体如下：
 
图1：AI赋能农业时间线

四图看懂AI在全球农业中的应用，未来五年内市场有望被全面激活

文章插图
 
数据来源：AIForum
 
1.作物监测
农作物监控软件有望利用人工智能的预测能力，告知农民以及农业供应商到底需要多少肥料，每英亩土地要种多少种子，以及选择哪些种子和土地能带来最高的产量 。此外，杀菌剂的应用使其比以往任何时候都更有利可图 。与此同时，无人机和传感器技术的广泛使用也可协同解决农业中遇到的问题，这一技术趋势势必将推动全国范围内提供相关分析技术企业的发展，农场管理系统也将得到进一步加强 。
 
2.实时数据分析
物联网和人工智能技术的结合，如机器学习、计算机视觉和预测分析，将进一步帮助农民分析天气条件、温度、土壤湿度、植物健康和市场上作物价格的实时数据 。


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