浅谈人工智能在农业机械化发展中的作用

邱莉维

（桂林市临桂区农业机械学校，广西 桂林 541100）

0 引 言

人工智能技术在农业机械化发展中发挥着重要作用，已成为该领域的研究热点。已有文献主要从智能农机的单项技术出发，如机器视觉、专家系统等方面进行探讨。本研究站在人工智能技术与农业机械化融合的高度，考察人工智能在农业机械化发展中的整体作用机制与问题。研究目的在于探讨人工智能技术如何推动我国农业机械化发展，并提出未来发展策略建议。以下内容首先分析了人工智能技术在农业机械化发展中的应用现状，然后讨论存在的问题与发展趋势，最后给出对策建议，以期为我国农业机械化发展提供借鉴。

1 人工智能技术在农业机械化发展中的应用现状和特点

1.1 机器视觉的应用

由表1 可知，机器视觉技术可以对作物形态、颜色、表面特征等进行快速而精确的识别与检测，它已经广泛应用于农机导航、作物病虫害检测、农产品质量分级分类等过程，大大提高了农机操作的精准性和效率[1]。机器视觉可实现对作物长势、形态、颜色等参数的图像捕捉和分析，进行高精度的辨识，为农机导航系统提供精确定位信息。在病虫害检测方面，机器视觉可对作物出现的病斑、虫蛀等异常进行早期警示，实现及时治理[2]。在农产品分级分类中，机器视觉可快速判断外观质量，完成规格分级。机器视觉技术显著提升了农业生产的智能化水平。代表性应用是在智能喷雾机器人中集成机器视觉，进行作物特征识别和定向喷药。机器视觉技术的发展也极大推动了农机自动脱粒及精准化脱粒技术的进步[3]。

1.2 专家系统的应用

由图1 可知，专家系统在农业中的应用比例，其中采摘机器人占比最大，占总应用比例的40%，其次是除草机器人（25%）、施肥机器人（20%）以及喂食和医疗机器人（15%）。机器人技术的应用极大地推进了农业生产过程中的重复性劳动机械化，对农业现代化具有重要意义。采摘机器人的使用不仅大幅提高了劳动效率，还可根据预设的成熟度标准进行果实的选择性采摘，确保采摘到成熟适度的目标果实，从而提高产量与质量。采摘机器人具有作业时间长、连续作业的优势，可实现全天候高效率的自动化采摘，大幅减少劳动力投入。除草机器人和施肥机器人的应用实现了农田土壤管理的精准化与自动化，这两类机器人可完成重复性的除草、施肥等重体力劳作，运用机器视觉等技术实施精准施作，不仅大幅降低了劳动强度，还提高了作业质量。养殖环节也广泛使用了喂食、免疫等医疗机器人，进行自动化的喂食和健康监测，实现了疾病的早期预警和规范化管理[4]。

1.3 机器人技术的应用

机器人技术在农业中的应用极大地推动了农业现代化，减少了重复性劳动，提高了劳动效率。采摘机器人通过选择性采摘，提高了水果和蔬菜的产量和质量，实现了自动化采摘[5]。除草机器人和施肥机器人精确管理农田土壤，降低了劳动强度，提高了土壤管理质量。养殖方面的喂食和医疗机器人实现了自动化喂食和健康监测，帮助早期发现疾病，规范养殖管理。这些技术的应用对农业生产起到了重要作用[6]。

2 人工智能技术在农业机械化中面临的挑战与问题

2.1 技术标准化问题

随着人工智能技术在农业机械化中的广泛应用，技术标准化问题逐渐显现。首先，不同的开发者和研究机构往往基于各自的算法和方法开发AI 应用，导致农业机械化领域中的人工智能应用之间存在巨大的差异，缺乏统一的标准和规范[7]。此外，由于农机设备和系统的多样性，设备间的互通性和兼容性成为另一个突出问题。例如，一个由某公司开发的智能农机可能无法与另一个公司的数据管理系统完美对接，这为农机生产和管理带来麻烦。这种缺乏统一标准的情况不仅增加了农机生产的复杂性，还限制了农业机械化的发展速度和效率[8]。

2.2 数据安全与隐私问题

在农业机械化的智能化进程中，数据的采集、存储和分析成为关键环节。但随之而来的是数据安全与隐私问题。农业数据中包含了大量的个体农户的生产、经营和财务信息，一旦这些数据被非法获取或误用，可能会对农户造成经济损失或其他不利影响[9]。随着物联网技术在农业中的应用，各种智能设备成为数据的主要采集来源，但这些设备的安全性不一定得到保障，容易成为黑客攻击的目标。农民对于自己数据的所有权和使用权也表示关切，担心数据被大公司或研究机构擅自使用，而自己的利益得不到保障。如何确保数据的安全存储、传输和使用，以及如何保护农民的隐私权益，成为了人工智能技术在农业机械化应用中亟待解决的问题[10]。

2.3 技术成熟度与推广问题

人工智能技术在农业机械化中的应用虽然呈现出巨大的潜力，但其技术成熟度和推广仍然面临一些挑战。许多AI 技术在农业中的应用仍处于初级阶段或实验室研究环境，尚未真正实现大规模的商业应用。这些技术的稳定性、效率和准确性仍然需要进一步验证。人工智能技术的应用通常需要较高的初始投资，包括硬件设备、软件开发和技术培训等，这增加了农户和农业企业的经济负担。农民的接受度也是一个不可忽视的问题。许多农民对新技术持保守态度，担心技术的复杂性和可能带来的风险。如何确保AI 技术在农业机械化中的稳定应用，以及如何有效地推广到广大农户，是当前的重要议题。

2.4 人工智能算法的准确性与偏见

随着人工智能在农业机械化中的广泛应用，算法的准确性和偏见问题逐渐受到关注。许多AI 算法是基于大量的数据进行训练的，如果这些数据存在问题，那么算法的预测和决策可能会出现偏差。例如，如果一个智能农机的决策模型仅基于某一地区的农作物数据进行训练，那么它在其他地区无法取得良好的效果。人工智能算法可能存在偏见，这些偏见可能源于训练数据中的历史不平等或偏见。例如，某些农作物因为历史原因只得到了较少的关注和数据积累，这可能导致智能农机对这些农作物的处理不够精准。确保AI 算法的准确性和公正性，避免因数据或历史问题导致的偏见，是农业机械化中不可忽视的关键任务。

3 未来展望与策略建议

3.1 智能农业的发展趋势

农机具向更高的智能化和自动化发展。未来的智能农机将实现无人驾驶，并具有更强的环境感知能力、决策能力和行动能力，可以完成复杂的农业任务。大数据、云计算和物联网技术将与农机深度融合，实现农机与农田、环境和管理系统的连接，构建智慧农业大系统。个体化和定制化智能农机将问世，可以针对不同地区、不同作物进行个性化设计，提高适应性。智能化和模块化设计将成为智能农机的重要发展趋势，不同功能模块可以灵活组合，提高农机的通用性。

3.2 策略与政策建议

推动智能农机技术进步与应用，需要政府和社会各界的共同努力。一是政府应加大智能农机技术研发和应用示范的资金支持，鼓励创新。二是建立通用技术标准，使不同系统设备互联互通。三是加强对农民的培训，提高技术接受度。四是制定数据和隐私保护政策，保障农民权益。五是支持企业、科研机构、信息技术企业开展跨界合作与交流。总体而言，要从顶层设计、技术创新、应用示范、能力建设、法规制度等多方面着手，营造良好的技术环境和政策氛围，以达到促进智能农机健康可持续发展的目的。需要社会各界形成合力，以智能农机技术改革传统农业，推动农业现代化。

3.3 技术融合与跨界合作

推动智能农机技术的发展，需要加强核心技术的交叉融合与跨界合作。具体来说，一是要整合机器视觉、各类传感器、自动控制和机器学习等多种技术，实现对环境的全面感知并进行智能分析决策，大幅提升农机的自主操作能力。二是鼓励农机制造企业与人工智能企业开展深度合作，让具备农业知识的农机企业与掌握核心算法的人工智能企业优势互补，共同开发集硬件和软件创新于一体的智能农机解决方案。三是发挥大数据分析平台建设中的信息技术企业的优势，引入其数据处理与决策支持技术，构建精准的农业决策系统。四是支持农机企业、科研院所与高等院校构建产学研合作体系，汇聚创新资源，将最新研究成果转化为切实的技术应用。五是政府应制定鼓励政策，搭建技术合作平台，促进人才流动，营造开放包容的创新环境。通过系统性的技术融合与跨界协作，持续培育智能农机等战略新兴产业，推动我国农机装备的整体智能化升级。

4 结 语

人工智能技术在推动我国农业机械化发展过程中具有重要作用。本文通过分析人工智能技术在农业机械化发展中的应用现状、问题和趋势，对人工智能促进农业机械化发展进行了探讨。研究显示，机器视觉、专家系统、机器人技术等人工智能技术在农业生产的多个环节中都得到了应用，极大地提高了作业效率和质量。但是，人工智能技术在农业机械化发展中也面临标准化不足、数据安全性、成熟度与推广问题等诸多挑战。展望未来，智能农机具有广阔的发展前景，但需要进一步加大投入，建立技术标准，保障数据安全，并鼓励跨界合作来实现人工智能与农机的深度融合。人工智能是推动农业机械化发展的重要技术之一，应充分发挥其应用潜力，以智能化手段促进我国农业现代化。