浅析人工智能推动下的现代农业机器人的发展与前景

无锡工艺职业技术学院 范雪

前言

人工智能（artificialintelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，目前已成功应用于多个领域，如机器视觉、人脸识别、专家系统、工业控制等，也逐渐向其他领域延伸。

中国自古以来是一个农业大国，传统的农业生产以粗放型农业为主，为了更好地满足社会发展的需要，将人工智能应用于农业生产领域，对农业由粗放型转为精细型具有积极的促进作用。将人工智能技术与智能机器人技术相结合，可广泛应用于农业中的播种、耕作、采摘等场景，极大提升农业生产效率，同时降低农药和化肥消耗。

国家的“十三五”规划刚要提出，提高农业技术装备和信息化水平，健全现代农业科技创新推广体系，加快推进农业机械化，加强农业与信息技术融合，发展智慧农业，提高生产力水平，是现代农业要抓紧实现的任务，将人工智能技术应用于现代农业发展中，是实现该任务的快速有效的途径之一。

农业机器人是结合机器人技术、自动控制技术、无线传输技术等技术共同开发出来的一种具体的以农业生产为背景的生产技术。近年来，随着物联网技术、深度学习、大数据等理论知识的普及，农业机器人也逐渐生产并完善，在具体的农业生产中也有应用。之前提出的智慧农业大数据也为农业机器人的发展奠定了基础。目前，农业机器人在培育种苗、收获果实等方面已取得初步成效。在传统的农业生产活动中，需要的大量人力成本已逐渐减少，并且各种高新技术、算法的应用也为农业机器人的发展提供了理论基础。

1 农业机器人的研究现状

农业机器人的研究于上世纪中叶就开始研究，并于上世纪九十年代开始得到广泛应用，其中，随着机器视觉技术、定位技术的深入应用，数据挖掘技术、边缘技术的逐渐兴起，农业机器人技术也随之完善。并且根据用户的不同需求，可以定制不同应用场景、不同应用范围的农业机器人。

1.1 人工智能在现代农业生产中的应用

人工智能已逐渐介入农业生产，这次解放的将是农民的生产力。据调查显示，通过农业科技的创新，与传统农业相比，农业科技创业公司利用人工智能创新技术，使得农作物用水量减少了95%，而在农业用地上的产量却增加了100倍。人工智能介入农业的主要手段，就是通过机器学习等技术，将大量数据输入统计模型，能够智能化地监控和掌握农产品的培育和生长情况，从而提高生产效率和产品质量，为农业生产提供建议和帮助。

目前，人工智能在农业生产中的应用主要有：智能选种、智能土壤灌溉、智能种植、智能监控等领域。

1.1.1 智能选种

种子是农业生产中最重要的生产资料之一，农作物宜栽之前，需要在选种上做很多的工作。因为种子质量，直接关系到农作物的产量。通过人工智能选种、检测，提升了种子的纯度和安全性，更好的提升农产品的质量，对提高农产品产量起到了很好的保障作用。

手中握着一颗玻璃球让人感觉很舒服，透过玻璃球看去，物体是上下颠倒的，里面有一个微缩天地。我们拍照时用的是标准尺寸的Lensball，我们发现这个非常好用，也有其他更便宜的替代品。

1.1.2 智能土壤分析

土壤的质量关系着农作物的生长状态，通过人工智能算法分析土壤的各种化学性质与特征，并与将土壤性质与农作物的生长状态建立相关的数学模型，借助雷达的成像技术，结合电磁感应土壤传感器获取的信号，获取土壤表层的粘土含量信息等等。从而精准的判断出相应的土壤适合宜栽的农作物，提高农作物的生产效率和经济效益。

1.1.3 智能土壤灌溉

人们使用灌溉设备浇灌植物或喷洒化学品，更多现代化的灌溉系统，能够将杂草与作物区分开来，并用除草剂喷洒杂草。这意味着使用较少的除草剂，因此降低了成本，得到更安全的食物。利用人工智能反馈算法，能够知道土壤的实时状态，对土壤进行科学管理。通过对土壤的PH值、湿度等属性进行监测，再进行周期的灌溉等，提高农作物的灌溉率，节约水资源，并且保证了农作物有一个良好的生长环境。

1.1.4 人工智能种植

人工智能种植技术中的机器人种植代替传统种植中的人工种植，极大地节省了人力、物力和财力。机器人可以完成播种、除草、采摘等环节，实现农业种植过程的全自动化管理。利用人工智能算法，可以预测农作物的成熟时间、并与市场行情相结合预测，推测出今年这块地适合种玉米还是大豆。

智能农业设备将配备摄像头、GPS和处理视频数据的技术，实现智能的决策建议，而不需要将所有数据发送到云。通过人工智能技术，可以对农作物智能监控。计算机视觉系统允许拖拉机进行寻路，检测障碍物，收获某个指定种类的作物等。人工智能能够从选种、耕种到作物监控，再到土壤管理、病虫害防治、收割等，做到全方位覆盖。

1.2 数据处理技术在农业机器人中的应用

目前，大数据技术已逐渐应用于农业机器人中，通过数据采集技术将各地的农业数据进行采集处理，并通过无线通信技术将大数据上传至云平台，通过数据挖掘与对比、信息处理等技术提前预知农业生产情况，达到提高效率、减少损失的作用。

农业机器人通过摄像头，将农业生产过程中的各个阶段的图片采集起来，通过数据对比分析各个成长阶段，也可以通过图片分析，检查农作物是否存在病虫害等潜在危险提前预知，提前做好应急处理；根据天气情况、温度情况，及时调整环境温度、洒水量；根据土壤的酸碱度，自动配置喷洒的农药。这些数据都上传至大数据中，供来年农业生产使用。下一年的农业生产可提前根据这些数据进行预测。

2 人工智能机器人系统的发展前景

2.1 土壤、病虫害探测等智能识别系统

人工智能探测智能识别系统是集土壤监测、天气预测、疾病预测、农作物生长评估、产量预测于一体的智能专家系统。由于农场面积大、未知预测情况经常突发，可以研发一款机智机器人，通过摄像头对土壤进行拍摄采集图像，传回控制中心，进行剖析，确定土壤状态，判断土壤适合种植的农作物种类；进行天气预测，完成突发状态应急准备处理；对农作物进行图像采集，传回控制中心，通过深度学习算法进行分析农作物是否遭遇疾病，预测未来是否有疾病产生的可能；预测农作物生成的趋势，并预测农产品产量，对维持市场平衡有极大的促进作用。

2.2 耕作、播种、采摘等智能机器人

通过人工智能技术中的终端识别技术，将识别的信息传回控制中心，通过各种人工智能算法进行计算，控制机器人进行耕种、采摘等活动，可以极大的提升农业的生产效率。通过识别系统识别土壤状态，通过人工智能算法计算出播种的密度进行自动播种；果实成熟季节，通过摄像头获取果实状态，并采摘已经成熟的果实，极大地提升了工作效率。

智能采摘的目标是农作物，这类农作物的收获过程往往很复杂，并且要求很高，但农产品也有很高的价值和利润，因此，智能采摘具有较高的市场需求和良好的发展前景。

2.3 禽畜智能穿戴产品

终端识别设备可以安装在禽畜的身上，收集禽畜的实时状态，回传到控制系统，通过机器算法识别禽畜的健康状态，并对禽畜的生育期、发情期进行预测。

3 农业机器人的应用技术

鉴于农业机器人是一项非常复杂且利用众多先进技术的科技，因此，它涉及了众多的领域，如机器视觉、大数据、数据挖掘、边缘算法、人工智能等，每一项科技都在农业机器人的开发与设计中有着不可替代的功能。

3.1 数据挖掘

数据挖掘是一门融合了机器学习、人工智能、统计学的知识，对农业的预测及判断有着极大的指导意义，是一种崭新的信息处理技术。在未来的农业发展中，将农业数据进行采集处理，利用已经存在的数据模型，或利用各种算法设计出新的数据模型，对未来的农业生产决策起着预测作用。

3.2 关联分析

当多种不同数据之间存在某种关联时，可以建立起关于某些数据的关联规则，这种分析方法可以利用已知的经验或算法，来预测出未知的模型，这对未知的农业数据有很好的预测作用，减小损失，提高经济效益。

3.3 决策树分析

决策树是一个类似流程的树形结构，利用树型的关联关系及属性，分析当前数据的前后关系及计算出前后关系中所需的数据。可以通过决策树分类分析对农作物灾害数据中大量的历史数据进行数据挖掘、数据融合，获取有价值的数据信息，以方便提供更精准的数据。

4 人工智能在现代农业领域中的展望

4.1 农业智能化

AI智能机器人将取代98%的传统农民从业者：前十年，AI机器人还停留在科普阶段水平。最近五年，AI机器人已经在中国主流的工厂开始普及；自从阿发狗下赢韩国围棋冠军，很多媒体人开始被发表机器人高替代性的文章。未来的农业无论是机器人挤牛奶，还是机器人栽培、嫁接都是可实现的，无人机的大批量、玩具化发展，农业智能机器人已经深度渗透进入农业生产的各个细分领域。

4.2 农业生产高效化

我国80%以上的沙漠将被改造成绿洲：由于沙漠远离现代城市和工厂，没有被污染过，是种植有机苹果、石榴、大枣、葡萄、哈密瓜等水果最佳的理想地，光照时间长、昼夜温差大。未来随着青藏高原水源引入新疆、内蒙的沙漠将会成为富饶绿洲。

4.3 农业网络流通多样化

依靠现代人工智能领域内的5G网络与物联网的发展，全世界的农业都可以实现实时无障碍的沟通交流，在世界的各个角落都可以实时查询需要的数据。

5 结论

人工智能技术应用在农业领域，以后必是一个大的发展趋势。在不均衡的矛盾下，生鲜农产品的智能化应用，必将不仅仅只是用在一系列种植程序上。就目前而言，人工智能技术还未在农业领域达到大规模应用，不过我们相信，在不久的将来，随着人工智能技术的不断发展，它在农业领域的大规模应用，将最终实现。