人工智能在农业领域上的问题研究

(湘潭大学 湖南 湘潭 411100)

一、引言

人工智能是属于计算机科学的一个部分，可以用在研发模拟、扩展智能理论方法和技术上。其研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和机器视觉等。2017 年，我国首次将人工智能写进《政府工作报告》,表明中国已经将人工智能提高到了战略的层面。但目前我国农业生产效率普遍较低，农村基础设施建设不完善、城乡二元结构造成的深层次矛盾突出等一系列问题阻碍了农业经济的进一步发展，所以将人工智能应用到农业始终是重中之重。采用人工智能技术可以大幅度的提高农业生产效率，提高农民的积极性，节省人力，从而进一步实现农业的智能化，达到智能农业的目标。

二、人工智能在农业领域上的文献研究及应用

(一)人工智能在农业领域上的文献研究

本文采用了可视化文献分析软件citespaceV和CNKI上的计量可视化分析，对国内人工智能研究的学科分布作了简要分析，同时应用关键词聚类分析了研究热点和前沿，由于我国人工智能在农业应用方面的起步较晚，可参考的文献较少，故在 CNKI 中，以“人工智能 农业应用”、“机器人 农业应用”、“机器人 农业”为关键词进行高级检索，来源类别为“核心期刊和CSSCI”，文献类别设置为期刊论文，时间设置为“2000—2018 年”，剔除会议通知、重复文献等无效记录，最终得到有效记录277条。将全部检索结果导出做计量可视化分析，得出我国人工智能以及机器人在农业方面的研究学科分布情况。由图一显示，277篇论文分属 5个学科领域，包含农业科技、基础科学、工程科技、经济与管理科学以及信息科技，表明我国学者对人工智能在农业方面的相关问题上进行了跨学科、多层次的学术探讨。其中，农业科技学科发文量最高，占总发文量的51.04%，其次为信息科技，占比为35.06%，其他学科发文量相比较来说较少。整体来说，国内对于人工智能在农业应用方面的研究还是科技类占比较多，经济研究方面较少，呈现出了研究我国人工智能在农业应用方面的主要学科是集中在研发相关农业应用技术与原理等方面，而对于人工智能如何在农业上起到一个促进生产率以及提高经济管理方式方面则稍有忽略。

(二)人工智能在农业领域的应用

通过对关键词进行共现聚类分析，结果表明人工智能在农业领域的应用，主要有农业生产机器人、物联网、智能喷灌技术等，可以实现农业可视化远程诊断、远程预警和远程控制等智能管理。将智能机器人广泛应用于农田的耕整，农作物的种植和采摘等环节，有利于提升劳动生产率、土地产出率以及资源利用率。物联网在智能农业中也占据了很重要的地位。在物联网上的应用首先是在决策层，运用各种智能化设备对农作物进行远程操作。其次是基于大数据下，收集智慧农业物联网平台信息，它可以汇总传感器得到的各种信息，将其进行整理和分析，为智慧农业物联网提供最有用的内容。利用互联网可以实现资源共享，使生产者根据实际需求对栽培过程进行远程调控，从而减少栽培的错误率，降低农业生产的成本，提高生产效率。物联网还可以广泛运用射频识别技术和二维码识别技术，实现对食品生产各个环节的信息资源进行识别，使消费者对食品安全进行追溯。农业智能化和自动化带来的农业现代化，是一个低能耗高产出的结果，在产出相同产量的情况下所需要的人力物力大大减少，而减少的人力和物力又可以在其他的地方得到利用，这样使得农业产量大幅度增加。

图1 研究人工智能在农业上应用的文献学科分布

三、结论与展望

现阶段，我国在智能农业上的研究与应用已经小有成就，各个领域都已经认识到人工智能在农业上的巨大价值，开始投入许多资本到农业智能化的分析、处理、应用和优化等过程之中。但由于我国起步较晚，与一些农业发达的国家相比，农业智能化在我国依然是还未成熟的技术领域，在数据的应用和研发中有诸多难题亟待解决。

(一)信息化程度不够

由于我国的智能经济受体制机制的限制，在农业大数据共享方面还不够完善，数据质量比较低，无法有力的支持大数据的广泛运用。在现阶段，我国对于农业存量数据的开放程度不高、发布渠道有限、统计数据成本高等因素都限制了农业大数据应用开发者随时进行数据调取和使用。

(二)需要加强基础研究

我国智能农业技术相对于发达国家比较落后，所以要学习全球智能农业的先进技术，加强国际上的合作交流，共同建设智能农业协同研发创新平台。需要在国外先进的智能农业技术基础上不断创新和完善，立足于实践，自主研发出适合我国农业发展的智能设备和技术。

(三)加强智能化人才培养

人才的持续供应是农业智能化发展的强力保障。现阶段，我国已将人工智能专业纳入教育教学计划中，主要是开设数据科学、技术研究与应用、计算机人才培养等课程。但是依然无法满足对数据科学人才的需求，所以在智能化人才培养方面要做到提高国内教育水平和引进国外优秀人才相结合。同时农业部门和相关企业也要增加智能化人才的实践机会，与科研院校共建平台，培养大数据应用型人才，形成我国人工智能人才高地。

随着人工智能技术在农业领域的应用程度加深，农业生产效率得到了大幅提升的同时，还节省了农业生产过程中的人力物力，有利于我国生态农业建设工作的快速发展。要推动人工智能发展对农业智能化和自动化的深度融合和发展，就要有效依托创新技术优势、市场优势、资金优势，鼓励农户在数据使用、共享上进行改进，政府部门以及企业大力完善基础软件设施，为农业产业的发展提供更为高效的云计算服务和数据开发平台，随着人工智能技术发展速度的加快、程度的加深，我国与农业发达国家间的差距将会越来越小，我国农业经济也将得到快速发展。