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近些年來人工智能發(fā)展迅速，很多人工智能產(chǎn)品已經(jīng)開始進入人們的家中，如掃地機器人、智能保姆等，雖然它們還沒有美國大片《終結(jié)者》中所描述得那么先進，但從前遙不可及的人工智能概念正在一步步變?yōu)楝F(xiàn)實卻是不爭的事實。當最前沿的人工智能技術(shù)與最古老的產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)相遇，AI＋農(nóng)業(yè)一定能激蕩出前所未有的變革。 
人工智能的概念
人工智能（簡稱AI）它能像人一樣思考，但不同于人類的智能，它是一個能以相似人類智能的方式來做出相應反應的機器。使機器自主地尋找問題、解決問題。
人工智能的分類

計算機視覺：計算機視覺是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

自然語言理解與交流：構(gòu)建機器語言和人類語言之間溝通的橋梁，以實現(xiàn)人機交流的目的。NLP的目標是讓計算機/機器在理解語言上像人類一樣智能。

認知與推理：計算機的發(fā)展歷程，從早期的以存儲和計算為主發(fā)展到了當下以感知為主。目前的認知智能缺少推理過程，它是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)到知識、到智能的一個關(guān)鍵，也是從知識到智能的一個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變。

機器人學：是與機器人設(shè)計、制造和應用相關(guān)的科學。又稱為機器人技術(shù)或機器人工程學，主要研究機器人的控制與被處理物體之間的相互關(guān)系。

博弈與倫理：隨著AI技術(shù)的進步，越來越多的問題都可以通過人工智能來解決，博弈問題也是如此。博弈論則是用來刻畫和分析多個智能體之間相互作用情況的理論框架。

機器學習：涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學習方式，并將現(xiàn)有內(nèi)容進行知識結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學習效率。
人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀

人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)及應用早在本世紀初就已經(jīng)開始，這其中既有耕作、播種和采摘等智能機器人，也有智能探測土壤、探測病蟲害、氣候災難預警等智能識別系統(tǒng)。這些應用正在幫助我們提高產(chǎn)出、提高效率，同時減少農(nóng)藥和化肥的使用。

農(nóng)業(yè)人工智能是多種信息技術(shù)的集成及其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的交叉應用，其技術(shù)范疇涵蓋了智能感知、智能裝備、專家系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)等。

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智能感知技術(shù)

智能感知技術(shù)是農(nóng)業(yè)人工智能的基礎(chǔ)，其技術(shù)領(lǐng)域涵蓋了傳感器、數(shù)據(jù)分析與建模、圖譜技術(shù)和遙感技術(shù)等。智能傳感技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)的宏觀調(diào)控下，能根據(jù)目前農(nóng)產(chǎn)品種植的特點，對不同作物的環(huán)境需求做出相應的感知，通過對其進行智能監(jiān)測，能有效提高種植效率，增加產(chǎn)量。智能感知技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可實現(xiàn)土壤探測、產(chǎn)量預測、病蟲害防護、植株成像、果實瑕疵檢測、豬臉識別等功能。

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智能裝備

針對農(nóng)業(yè)應用需求，目前誕生出以空中為主如衛(wèi)星技術(shù)、農(nóng)業(yè)無人機等和以地面上為主的農(nóng)業(yè)無人車、智能收割機、智能播種機和采摘機器人等智能裝備。

針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，衛(wèi)星技術(shù)主要以作物、土壤為對象，利用作物的光譜特性，進行作物長勢、作物品質(zhì)、作物病蟲害等方面的監(jiān)測，其主要應用于農(nóng)作物產(chǎn)量預估，農(nóng)業(yè)資源調(diào)查，農(nóng)業(yè)災害評估。

無人機融合AI技術(shù)，能有效解決大面積農(nóng)田或果園的農(nóng)情感知及植保作業(yè)等問題。從植保到測繪，農(nóng)業(yè)無人機的應用場景正在不斷延伸。如植保無人機具有一鍵啟動、精準作業(yè)和自主飛行等能力，真正實現(xiàn)了無人機技術(shù)在噴施和播種等環(huán)節(jié)的有效應用，從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者降本增效。

無人車利用了包括雷達、激光、超聲波、GPS、里程計、計算機視覺等多種技術(shù)來感知周邊環(huán)境，通過先進的計算和控制系統(tǒng)，來識別障礙物和各種標識牌，規(guī)劃合適的路徑來控制車輛行駛，在精準植保、農(nóng)資運輸、自動巡田、防疫消殺等領(lǐng)域有廣闊的發(fā)展空間。

農(nóng)業(yè)機器人可應用于果園采摘、植保作業(yè)、巡查、信息采集、移栽嫁接等方面，越來越多的公司和機構(gòu)加入到采摘機器人的研發(fā)中，但離采摘機器人大規(guī)模地投入使用尚存在一定距離。

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專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)(ES)是人工智能最活躍和最廣泛的領(lǐng)域之一,專家系統(tǒng)是在某一特定領(lǐng)域中，能夠像人類專家一樣解決復雜問題的計算機軟件系統(tǒng)。它能夠有效地運用專家多年積累的經(jīng)驗和專業(yè)知識，通過模擬專家的思維過程，解決需要專家才能解決的問題。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，許多問題的解決需要相當?shù)慕?jīng)驗積累與研究基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將相關(guān)數(shù)據(jù)資料集成數(shù)據(jù)庫，通過機器學習建立數(shù)學模型，從而進行啟發(fā)式推理，能有效地解決農(nóng)戶所遇到的問題，科學指導種植。

基于機器學習算法的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)是將機器學習算法與智慧農(nóng)業(yè)的云端服務器平臺上的關(guān)系數(shù)據(jù)庫相結(jié)合，挖掘提取信息，得到低風險的決策信息及農(nóng)業(yè)各指標的優(yōu)化閾值，并將該閾值指令借助于無線通信模塊廣播到電氣設(shè)備控制中心，實現(xiàn)對電磁閥、水泵、補光燈及風機的閉環(huán)自動控制，旨在實現(xiàn)精準化的智能控制，可達到節(jié)水、節(jié)能、節(jié)省人力成本以及保護生態(tài)環(huán)境的目的。

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農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以實時獲取目標作物或農(nóng)業(yè)裝置設(shè)備的狀態(tài)，監(jiān)控作業(yè)過程，實現(xiàn)設(shè)備間、設(shè)備與人的泛在連接，做到對網(wǎng)絡(luò)上各個終端、節(jié)點的智能化感知、識別和精準管理。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將成為全球農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)共享的神經(jīng)脈絡(luò)，是智能化的關(guān)鍵一環(huán)。

AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集來自不同維度的、海量的數(shù)據(jù)存儲于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能相融合，最終追求的是形成一個智能化生態(tài)體系，在該體系內(nèi)，實現(xiàn)了不同智能終端設(shè)備之間、不同系統(tǒng)平臺之間、不同應用場景之間的互融互通，萬物互融。除了在技術(shù)上需要不斷革新外，與AIoT相關(guān)的技術(shù)標準、測試標準的研發(fā)、相關(guān)技術(shù)的落地與典型案例的推廣和規(guī)模應用也是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的重要問題。

展望

人工智能技術(shù)應用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，以后必是一個大的發(fā)展趨勢。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的建設(shè)也必將不斷前進，人工智能中的各種技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應用程度會不斷加深，促進智慧農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)。

加快推進人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應用，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的迫切需求，也有利于推進國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)和智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。