(一) 农业人工智能概述
1. 概念
人工智能技术（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
而所谓的农业人种智能，就是利用这种新技术为农业的生产提质增效的一个领域，现在经常能听到的智慧农业其中大部分指的就是人工智能在农业领域的应用。
2. 组成
因为人工智能的技术中的语言识别、图像识别等主要是芯片技术，对于农业企业来说关联度很低，所以在人工智能的组成部分，主要是介绍在农业领域里人工智能产品和应用组成。大致来说人工智能目前在农业领域的产品主要有智能监控、智能农用无人机、智能机器人、智能拖拉机四个方面。
1) 智能农用监控设备
人工智能在农业领域的一个重要应用就是智能监控，而智能监控的核心是机器学习算法和视频分析技术。
这里所说的智能监控不是指的一个简单的摄像头，而是一套使用基于人工智能和机器学习的监控系统。通过获取每块作物区的实时视频源，识别动物或人类的违规行为，并立即自动发送警报。
这种人工智能监控主要应用场景是“人少地多”的区域，也就是大农场，所以在加拿大和美国的应用比较广泛。比如在美国，对于农作物最大的破坏是动物，所以他们就利用人工智能和机器学习来降低家畜和野生动物意外破坏或闯入农作物区域的可能性，有效阻止了它们从偏远位置入农场偷食。
在AI和机器学习算法的推动下，视频分析技术迅速发展，每一位农业生产参与者都可以保护自己的田地和建筑物的外围。AI与机器学习视频监控系统，使大规模的农业运营变得与单个农场的运营一样容易。
当然，现在这种基于机器学习的监视系统能够被编程或培训，应用在企业管理方面，通过人工智能监控以识别员工和车辆，也可以识别意外入侵者，然后报警。
依靠人工智能和机器学习算法来识别人和车辆，目前正在全球范围内简化农业企业的远程操作。
2) 智能农用无人机
这些年无人机的发展非常快，在各个领域都有广泛的应用，今年的俄乌战争里就经常能看到无人机的身影，又能侦查，又能轰炸，非常火。
除了在军事领域外，智能无人机在农业领域的应用也是非常多的，通过无人机的实时传感器数据和视觉分析数据进行预测,农民可以提高作物产量，减少投入的时间和精力，并显著获得最大的投资回报。
目前国际上的无人机种类非常多，但应用在农业领域的大致有两种分类方式：
1） 按动力划分：主要就是根据无人机使用的动力来源进行分类，就和现在汽车市场上分为汽油车和电动车一样，无人机也可分为油动无人机（发动机作为动力装置）、 电动无人机（电机作为动力装置），只不过呢，现在汽车还是烧油的比较多，但无人机大部分都是用电池的。
2） 按机型结构划分：可分为固定翼无人机、单旋翼无人机、多旋翼无人机。
固定翼飞机主要应用于农田信息采集和农田遥感，具有载量大、飞行速度快、作业效率高等特点。作业时一般采用超低空飞行， 距离作物冠层 5-7 米，对于作业区域的地形要求高，一般在开阔的农场里应用较广。
单旋翼和多旋翼无人机的体积、载重均相对较小，操纵灵活，作业效率较高， 适宜于在较为分散的农田区块内进行作业，相对于大陆的农业特点，这种无人机的实用性是较高的。
而且还有一点，固定翼的飞机价格高，操作也需要有专业人员，就是需要持证上岗，而旋翼无人机的入门门槛就很低。
3) 智能农用机器人
如今农业用工短缺，尤其在那些农工难觅的偏远地区，基于AI和机器学习的智能农用机器人和其他智能机械，已成为农业种植的可行选择。现在的农用机器人主要用于农作物种植、农作物采摘以及农作物加工。
大型农业企业找不到足够的员工，只能转向机器人技术来管理数百英亩的农作物。并且，人工智能技术还能为偏远地区的周边提供了安全保障。通过对自主式机器人设备进行编程，智能农用机器人可以利用一系列传感器和人工智能来分析作物的位置和成熟度，使用智能运动传感技术在3D环境中观察周围环境，它们能够为每行农作物播撒肥料、采摘、搬运等。由此，可以降低运营成本，并进一步提高产量和效率。目前农业机器人的复杂度正在迅速提高，例如采摘机器人可以让机器确定最佳路线，绕过藤蔓、叶子以及其他未成熟的作物，去采摘它的目标。
事实证明,农业机器人能够捕捉有价值的数据,用于微调人工智能和机器学习算法,从而进一步提高作物产量。
4) 智能拖拉机
人工智能在农业领域中一个重要的产品就是智能拖拉机。这种智能拖拉机主要采用的是VRT（可变速率技术），可以利用人工智能的识别技术分清楚农作物和杂草，然后再进行除草、施肥等工作，智能拖拉机通过机器学习来放大了机器自带的优势：精准。
这种智能拖拉机可以在开过一片田地时，可以以每分钟5千株的速度对农作物拍照，并通过算法以及机器视觉来判断每株植物是农作物还是杂草。图像处理芯片只需要0.02秒就可以识别一张相片，精准度可以达到1/4英寸，可以在运行过程中准确的找出每株杂草并向它们喷洒除农药。
智能拖拉机通常可以实现以下功能：
1) 精准导航，提供最佳垄向开掘导航路径，实现光热资源的最大化利用，先进的自动驾驶系统能够提高复杂地形和环境下的导航精度，减少农具偏移问题的出现；
2) 作业记忆共享多辆农机路程信息，避免重复作业或遗漏；
3) 自动驾驶，提供高精度定位，自动转向、自动导航、重复控制等；
4) 自动喷杆调控装置，能提高种子和肥料投放的准确性。
(二) 农业人工智能特点
具体来看，农业人工智能具备以下四个特点：
1. 渗透性特点
作为一种兼具通用性、基础性和使能性的数字技术，人工智能具备与农业领域各环节相互融合的潜能，也就是无论农业的生产、流通、批发、零售都可以使用人工智能，这种可以广泛应用于农业各领域的特征被定义为通用性技术的渗透性。
2. 协同性特点
在农业生产领域，人工智能的应用可以提升资本、劳动、技术等要素之间的匹配度，加强上游技术研发、中游工程实现、下游应用反馈等各个生产环节之间的协同，从而提高运行效率；在农产品消费领域，人工智能可以实现对用户消费习惯与消费需求的自动画像，完成个性化需求与专业化供给的智能匹配，进一步释放消费潜力。总的来说，人工智能的协同性特征体现在对经济运行效率的提升上。
3. 替代性特点
农业人工智能可以实现对农业人员的直接替代。从简单工作到复杂工作，农业人工智能将持续发挥替代效应，在作为独立要素不断积累的同时，可以对其他资本要素、劳动要素进行替代，其对经济发展的支撑作用也由此不断强化。
4. 创新性特点
生产自动化能够实现对一些高强度、高难度的持续劳动进行替代，而人工智能之所以引起人们对就业前景的担忧，是因为其能够实现对人类脑力工作、创造性活动的替代。例如农业人工机器人不仅仅是代替人力，而且可以进行分析和处理复杂的农业劳动。
(三) 人工智能的发展历程
人工智能的概念最早出现在上世纪50年代，到现在已经有70多年了。按照人工智能的发展历程大致可以划分为六个阶段：
1. 第一阶段：起步发展期（20世纪50年代—60年代初）
50年代的时候，人工智能的概念开始出现。1950年 一个叫Claude Elwood Shannon的美国人在《科学美国人》发表了一篇叫《时间人机博弈的方法》的论文，这篇论文被认为是人工智能技术发展的起点。
1954年，那个在二战里利用机器破解德国密码的图灵博士提出了著名的“图灵测试”，测试的核心就是如果第三者无法辨别人类与人工智能机器的差异，则可以判断该机器具备人工智能。第一次让机器和智能结合在一起，因此图灵也被称为人工智能之父。
然后在1956年，一群科学家在达特茅斯学院开了一个研讨会，在这次会议上正式提出了人工智能这一概念，而且成立了专门的学科，所以现在很多正式文件里都把1956年定为人工智能出现的年份。
1957年，一个叫Frank Rosenblatt的在计算机上模拟实现了一种叫做感知机的神经网络模型，简单来说，就是让机器会自己学习东西了。
当时人工智能概念提出后，市场一片兴奋，所以围绕着这个概念出现了不少研究成果，其中比较著名的就是用机器下跳棋的程序，还有机器定理证明等，算是人工智能发展的第一个高潮。
2. 第二阶段：反思发展期（20世纪60年代—70年代初）
人工智能刚开始出现的一些进展让当时的人们非常兴奋，觉得既然机器能下跳棋，那就能做更多的事情。
当时美国不是在打越战嘛，很多美国大兵在丛林里被折腾的都得了心里疾病，美国的心理医生都不够用了，于是在1966年麻省理工学院研究出了“人机对话”程序，就是在计算机里装了个叫ELIZA的软件程序，主要目的就是在临床治疗中模仿心理医生，算是最早的聊天机器人。
不过这些研究的效果都非常差，聊天程序基本上啥也听不明白，专家系统接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展在这个时期走入低谷。
3. 第三阶段：专业领域应用发展期（20世纪70年代初—90年代中）
在20世纪的70年代出现了现在人工智能里很重要的一个部分：“专家系统”。
最早的专家系统就是利用计算机根据质谱数据帮助化学家推断分子结构，主要目的是研究药物。这个东西算是人工智能从理论走向实际应用的的一个突破，因为所有的科技都是这样，如果没有实际应用，那就根本没有前途。
在理论方面在这段时间也有不少进展。
1975年 Marvin Minsky 提出框架理论，用于人工智能中的“知识表示”，其实主要是针对人们在理解事物情景或某一事件时的心里学模型。
1976年 出现了启发式搜索。当时主要是在数学研究中使用，但后来的搜索引擎都采用了这种技术。同一年， David Marr提出计算机视觉和计算机神经学两个概念，也就是说像研究人类一样开始研究计算机了。
4. 第四阶段：稳步发展期（20世纪90年代中—2010年）
20世纪90年代后期，因为苏联解体，美国原来的军用信息系统转为民用，就造成了当时网络技术的大发展，很多著名的互联网企业都是在那时候出现的。因为这些系统的成本由政府承担，所以那时候的互联网企业特别赚钱。有了钱，也就加速了人工智能的创新研究，人工智能的发展也从专业领域开始向民用领域发展。
那个时间段最有名的人工智能事件就是1997年 IBM的深蓝超级计算机在纽约国际象棋人机赛中战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。总共进行了6局比赛，最后是机器3胜1平取胜，“深蓝”成为首台打败了国际象棋世界冠军的电脑。
在这种热门事件的环境下，1998年出现了语义万维网，简单点说就是出现了计算机能够理解的语言，那就是数据。而到了2003年，就出现了LDA主题模型，就是计算机可以对大型文档进行分析，提炼出重点给人们使用，类似于计算机秘书。
而在2005年，当时美国阿富汗死的人太多，政府被弄得焦头烂额，就出钱让波士顿动力公司研发能够代替士兵工作的机器人，这种四足机器人被叫做“大狗”（见下图），在阿富汗的山地可以行进20多公里，负重170公斤，在当时非常轰动，可以算是开启了机器人研究的新纪元。
大狗机器人
到了2008年，IBM提出“智慧地球”的概念，就是要用人工智能技术来改造地球，现在的什么“智慧城市”、“智慧交通”、“智慧农批”这些概念都是从“智慧地球”延伸出来的。其中的“智慧”指的就是人工智能。
5. 第五阶段：蓬勃发展期：2010年至今。
这个时间段互联网泡沫已经破了，所以欧美从互联网跑出来的资本就进入了人工智能和大数据等这些领域，所以这段时间无论概念和应用都发展的很快。
说句题外话，那个时候大陆的资本主要从互联网跑到了房地产，所以在人工智能方面发展很差，因为人工智能的核心就是“芯片”，也就是现在一直被“卡脖子”的东西。但在那个时候能够进入人工智能领域的，现在都很赚钱，最好的例子就是大疆无人机。
回到人工智能发展，在民用领域最大的人工智能应用无人驾驶就是从那个时候开始的。在2010年10月9日，谷歌宣布了自动驾驶汽车计划，2012年还拿到了合法牌照，只是到了2016年当时发生了自动驾驶汽车和货车相撞的事件，谷歌就把无人驾驶从谷歌独立出来，更名为Waymo。
除了无人驾驶技术之外，人工智能在2010年的代表事件还有IBM沃森挑战史上最强的Jeopardy。
这个比赛其实就是是计算机和人之间的辩论赛，沃森是一种能够回答自然语言提出问题的问答计算机系统，而且还能分析人的情绪啊、语气什么的，最后的结果是计算机赢了。
这里插一句，IBM这些年知名度并不高，但对于科研一直很重视，不断有科技创新推出，这也是在2022年5月美国加息后，像苹果、亚马逊的股票都大跌，但IBM的股票还依然坚挺的一个原因。
到了2015年，当时一堆硅谷大亨联合建立了一个人工智能非盈利组织OpenAI，领头的就是现在如日中天的马斯克（2017年退出了）。这个组织的目标就是研究制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。后来在2019年微软也参与进去，并投了10亿美元。
这个OpenAI最有名的研究成果 是GPT系列，这是一种非常强大的语言生成模型。什么意思呢，就是计算机可以帮助人写文件了。举个例子，曾经加州有个学生利用这个模型写了一篇关于生产力的文章，最后还获奖了，但之前没人知道这个文章其实是AI智能写的，人的工作就是给一个标题和方向！所以这个东西现在争论很大，大家都不敢大面积应用。
那个时候人工智能领域还有个举世瞩目的事件，就是索菲亚机器人。
2016年汉森机器人公司推出了一个与人类极为相似的人类机器人索菲亚。这个机器人不仅外表和人类很像，而且还可以像人类一样聊天。甚至在2017年还被沙特授予了公民身份。2018年还到中国的央视《对话》栏目进行推广，这个机器人就是下面这个样子。
其实这些也那个年代也不算太稀奇，当时引起世界轰动的是在一次电视节目里，当主持人问机器人“嘿，索菲亚，你想毁灭人类嘛？”，索菲亚不假思索的回应道：“是的，我将会毁灭人类。”！
就是这句话把人们吓的够呛，后来出了不少关于机器人造反的影视作品就是源于这个索菲亚。
也是因为这个，这个索菲亚机器人一直因为抵制所以无法量产，一直到2021年年底，因为疫情的原因，当人与人之间的交往受到限制的时候，汉森开始大规模量产索菲亚机器人，不过现在还没有生产出来，也没有公布售价。
从以上内容可以看出，人工智能的技术发展主要还是在欧美地区，大陆的人工智能技术是在2010年之后有所发展的。虽然现在炒的很热，只不过大陆的人工智能主要集中在应用层面，对于底层技术的研究相对是比较落后的。
在人工智能目前做的比较好的就是因为电子支付而带来的人脸识别，这个技术是比较领先的，还有就是无人机，这个在前面说过了。
但是在2018年之后，由于美国发起了贸易战和科技站，对于科技方面进行“卡脖子”，因此，最近几年，大陆对于人工智能的关注力度逐渐增大。
在2019年，人工智能被正式列入大陆新增审批本科专业名单，目的是为了增加人工智能技术方面的专业人才。
2020年3月，在疫情环境下，政府推出的“新基建”里面也包括了人工智能基础建设。在2020 年 8 月 5 日，中国标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部，五部门联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。该指南提出了具体的国家新一代人工智能标准体系建设思路、建设内容，并附上了人工智能标准研制方向明细表，在国家层面进一步规范了人工智能的应用体系，明确了其发展方向。
而在农业领域方面，大陆人工智能应用的时间也相对较晚。
一般来说，大陆的农业科技都是以政府为主体开始启动的，一直到了2017 年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中才提出，人工智能在市场层面，已经有部分企业开展了智能农业的尝试，在部分领域的应用已经取得了积极进展。
在人工智能设备方面，因为中国是制造大国，所以对于设备的发展一般都不错，因此智能农机设备在农业领域算是比较突出的。
2016年，当时中美摩擦开始后，大陆提出了“中国智造”概念，而且当年中国不是股灾嘛，政府希望资本向农村转移，也就带动了智能农机设备的发展。
不过做智能农机设备对于资本需求量很大，所以做的比较好的还是国企，如雷沃重工、中联重科等，开发的农机设备主要是拖拉机自动驾驶系统和精准平地系统，这些系统主要在大规模种植区域使用。
(四) 农业人工智能应用领域
人工智能技术在大陆农业领域方面应用主要是利用智能农机设备研发进行病虫害识别、植保无人机升级、农产品无损检测等。
这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人，可以自动识别并杀死生病植物的拖拉机，以及能自动通知农场主农作物病害的AI手机。也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警、自动探测干旱痕迹的卫星等智能识别系统，还有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。
1. 有助于土壤测量分析
在作物种植前，农民应确保土壤肥沃。他们从土壤样本中收集的数据可以为他们提供有关需要多少肥料、哪种作物生长得更好，以及需要多少水分的深入信息。
但是，人工监测、采集和分析土壤样品根本不是一个理想的选择。因此，无人机可以有效地承担这项工作，搭载高清摄像头和先进传感器的农业无人机，能够绘制精确的地块与土壤分析三维地图，为播种制定详密的规划，在农业生产的起始阶段发挥了至关重要的作用。同时，该类别的农业无人机也可密切监控地块状况，为后期的灌溉与土壤氮含量管理提供强大的数据支持。
农用无人机测量土壤信息图
2. 有助于农作物播种
无人机播种系统通过GPS和RTK技术，可使田间播种位置定位到厘米级，并且播种量精准。该系统可同时将种子及其生长所需的全部营养素一起注入土壤。这项技术将种子对营养素的吸收率提升了75%，而播种成本也降低了85%。不单确保了种子的成活率，也相对减少了其它资源的消耗，如利用无人机播种水稻时，就减少了育秧和栽插环节，更省时省工省力。
农用播种无人机
3. 有助于农作物生长监测和管理
对于农产品来说，播种之后，收割前最关键的一步是需要定期监测农作物。但土地面积大、农作物监控效率低下一直都是农业生产的另一大痛点。随着全球气温上升，气候变化日益无常，地块状况的管理与维护变得愈加困难。
除了土地非常少的情况，用人工监测农作物的健康状况实际上是不可能的。以前，农户主要依靠卫星图像辅助农作物监控，但其费用过高且需要提前预购，而日均一张的服务效率也难以提供实时准确的农作物监控信息。
因此，搭载实时影像系统的农业无人机、拖拉机应运而生，频繁的检查可以帮助农民获得关于缺水、作物病害和水分含量的实时信息。给农户更加精确地监控农作物生长状况并采取及时有效的防治手段提供了可靠有效的保障。同时，智能传感器和无人机捕捉到的大量数据组合成实时视频流，为农业专家提供了他们以前从未接触过的全新数据集。
在农业生产的中期，利用智能传感器与无人机的可视数据流结合使用,农业人工智能应用程序如今可以检测出种植区内病虫害最严重的地区。然后使用监督式机器学习算法,就能确定可以减少威胁、扩散并感染健康农作物的有害生物的最佳农药组合。优化农药和化肥的正确混合，并将其应用于仅限需要进行处理以降低成本、提高产量的田间地区，是当今农业中AI和机器学习的最常见用途之一。数据表明，利用智能拖拉机，农民可以减少90%的农药用量。
适量的肥料和农药对于作物正常生长至关重要。目前的施肥方法是使用拖拉机或人工喷洒肥料和农药。但是，拖拉机不可能到达田地的每一个角落，而人工作业又太贵了。此外，我们不确定人工是否能正确地完成他们的工作。
因此，装载超声波、雷达以及先进的喷洒系统的农业无人机，被广泛地应用于化肥和农药喷洒作业，帮助农民喷洒正确数量的农药或肥料。亦被通称为植保无人机。该类型无人机能够根据地理地形不断调整飞行高度并自主识别、躲避障碍物，依托先进的喷洒系统对农作物实施精准而均匀的喷洒作业。该技术极大地降低了农药用量，很好地减轻了植保作业对水体以及环境的污染。
农作物喷洒无人机还有一个关键好处是，它们可以在没有任何人的情况下进行操作，从而减少成本、时间和投入的精力。据专家估计，植保无人机较于传统机械，其作业效率高达5倍之多，将极大地降低人力物力的消耗。
植保无人机喷洒农药
空中或卫星遥感尚未成功应用于直接识别和定位虫类。通过将无人机的红外热像仪数据与能够监测植物相对健康水平的传感器结合使用，农业管理团队可以在AI的帮助下抢在虫害发生之前做出预测及识别，以便及时发现害虫进行化学处理，这要来得更加经济有效。
借助人工智能的分析，农场可以及时处理受感染的叶片，尽早地减小损失。以往，病虫害的检测需要人工巡视，一旦发现不及时，就会导致农作物大片死亡。人工巡查费时费力，并且有可能有疏漏。人工智能的引入可以提供不间断的监测和预报，减少因病虫害造成的损失。
预报病虫害主要采用的是人工智能中的深度学习技术
深度学习是一种威力强大的算法，编程员不再明确地告诉电脑目标，而是训练它去识别几种模式。方式就是给电脑提供标明健康和病变的植物叶子照片。从这些照片中，它就可以学会如何分辨健康和病变的叶子，进而判断其他叶子是否健康。通过对大规模农作物病虫害图像训练，能自动识别农作物图片中病虫害种类。
目前，算法已经实现了苹果、马铃薯、花生等数十种农作物的上百种病虫害识别。该算法可帮助农作物种植人员监控作物病害状况，并快速、便捷、准确地确定病害类型，对症下药；也可以对不清楚的病害进行初步确定，提供应对策略，来进一步提升农作物产量。
4. 有助于农作物健康评估
对作物进行健康评估并及时发现病虫害是优质农业生产的必要保障之一。通过搭载可视红外线以及近红外线发射装备，农业无人机可以准确分析农作物反射的绿光及近红外光的数量并绘制多光谱图像来追踪农作物的变化与健康状况。农户可根据相应的数据做出快速有效的防治手段，保障农作物远离病虫害，从而显著提升农业生产的效率。
搭载高光谱、多光谱、热传感器的农业无人机，可准确分析并识别地块的干旱区域，为精准灌溉作业提供强大的数据支持。此外，在农作物生长过程中，该类型无人机还可以计算植被指数，通过农作物自身散发的热量来分析农作物密度以及健康状况。
农用智能无人机农作物健康监测
无人机在农业领域的应用会越来越多，从目前情况来看，无人机的应用主要还是在生产环节，在农产品的运输和零售环节虽然也有顺丰、京东这些企业进行了尝试，但总的来说，还停留在玩概念的程度，并没有形成真正的业务应用。
除此之外，无人机在农业领域的应用依然存在着网络安全问题、成本高、操作需要专业人员等问题。但是，随着时间推移，当围绕无人机的所有当前问题得到完全解决时，无人机将在农业领域得到更广泛的采用。
5. 有助于确保牲畜的健康状况
利用人工智能可以监测牲畜的健康状况，包括生命体征、日常活动水平和食物摄入量。目前来说确保牲畜的健康状况是农业中人工智能和机器学习发展最快的方面之一。
了解每种牲畜对饮食和寄宿条件的反应，于长期对其进行最佳处理具有非常重要的意义。利用AI与机器学习技术，农业专家能够知道哪些因素决定着奶牛们的情绪，借此适当调整以提高奶牛们的产奶量。对于许多以牛和其他牲畜为主题的农场而言，这一新兴技术为农场如何提高利润开辟了全新的视野。
6. 有助于农产品分拣加工
人工智能技术在农业领域里还有一个重要的应用领域是质量检测。
农产品质量检测包含农产品加工、品质控制以及成分分析等内容，是农产品流通消费过程中的重要环节，也是确保消费者消费安全的重要步骤。
传统的农产品质量检测主要依靠人工手段，不仅效率低下，而且受到人类自身主客观因素的影响，检测结果的准确性和稳定性差。
利用人工智能中的机器视觉和人工神经网络，可以准确、快捷地对农产品质量和品质进行检测，不仅节省了人力，工作效率和检测精度也大幅提升。大陆利用人工神经网络进行农产品检测应用的实践也有所进展，检测的对象主要包括水果、茶叶、棉花、禽畜肉产品，检测内容包括农产品的尺寸、形状、纹理、颜色、视觉缺陷等。
在质量检测方面和农批市场的关联比较大。这几年农批市场的转型都想提升分拣加工能力，但目前其实采用的大部分还是人工分拣的分拣加工方式，极少部分农批市场也只是采用了机械选果机这种单一的检测设备，包括咱们新建的沈阳分拣加工项目也是采用这种机械设备。
而基于人工智能的分拣加工系统，其实主要采用的是人工智能里的机器视觉技术，用这种技术可以在果蔬分拣的时候不用接触到农产品，我们都知道生鲜是非常怕接触的，很容易坏，而且对于那种不标准形状的果蔬也可以检测和分拣。
(五) 农业人工智能产业情况
1. 产业规模
u 中国人工智能产业规模：4041亿人民币（2021年数据）
u 农业人工智能产业规模：60.13亿人民币（老冯测算数据）
根据报道，2021年，大陆人工智能产业规模达4041亿元人民币。
而在农业人工智能方面，老冯没有查到2021年的产业规模数据，仅能查到2016年大陆农业领域人工智能产业规模为4.322亿美元，按1:7汇率换算为人民币为30.254亿，再根据农业农村部报道中13.57%的年复合增长率，大致可以测算出大陆2021年的农业人工智能产业规模为60.13亿。按照这个规模，农业人工智能的产业规模在大陆整体的人工智能产业中的占比为1.49%。（不过这个数据应该比实际的产业规模要高，因为在一个国际智库的报告中显示2021年全球农业人工智能市场规模也仅仅是66.72亿元人民币，预计2022-2028期间年复合增长率（CAGR）为16.4%）
2. 产业链情况
人工智能产业链基本分为基础层、技术层、应用层三个层面。
基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，。主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）为人工智能提供数据及算力支撑；
技术层技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；
主要包括算法理论（机器学习）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、机器视觉、智能语音、自然语言理解）。
应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。包括机器人、智能医疗、智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、可穿戴设备、安防等方面。
中国人工智能产业链结构及价值
目前，基础支持层中基础设施企业毛利率适中，数据服务类企业毛利率较高，整体维持在 44% 以上的水平 ; 技术层中应用技术企业毛利率适中，算法理论与平台框架企业整体毛利率较高，处于 23% 以上的水平 ; 应用层企业毛利率整体较高，解决方案企业和产品服务企业毛利率整体维持在 35% 以上的水平。
(六) 农业人工智能存在问题
1. 缺少人工智能的人才
缺少人工智能技术人员。根据牛津大学2018年对中美两国算法研究领域的人才与全球先进国家的对比显示，中国目前在算法研究方面的人才仅占全球人工智能底层技术研究的13.1%，而美国算法人才的占比为26.2%。从开设人工智能专业院校的数量来看，中国仅有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，这一数字远远无法满足人工智能企业的用人需求，而同时掌握人工智能技术和农业生产技术的人才更是稀少
缺少人工智能使用人员。大陆当前的农业工作者基本上都是四五十岁的农民，大多数都没有接受过高等教育，知识的储备量不多。根据调查，大陆8亿多的农民受教育程度平均达不到7年，4.9亿的农业劳动力，接受高中及以上教育的人数只占13%，不足49%的人接受过初中教育，剩下的38%只接受过小学教育更甚者都没有接受过教育。当前只有少部分接受过专业农业知识培训的人才，大多数的农业工作者适应不了高新技术，想要利用人工智能发展智慧农业比较困难。
2. 小农经济模式不利于人工智能应用
农业规模化是发展现代化人工智能的关键条件，当前国内农业在发展时，家庭联产承包责任制仍旧是主体模式，多数农民由于个人在技术、经验等方面存在不足，对于人工智能的发展表现出明显认识不够到位的问题，这种模式对于提升自身经济效果的作用不能准确体会到，甚至存在认为发展人工智能可能会导致自身失去原有的经济收入。此外，影响人工智能的条件还有农民的意见不统一，很难团结起来。
现阶段，农业仍旧是大陆劳动力最为密集的行业，但是国内整体可利用的土地较为分散，这也就导致国内劳动力在使用的过程中表现出非常明显的分散特点。现阶段，国内农业发展规模受到农业生产水平较低的影响明显，随着人工智能在国内应用范围的不断拓展，要求农业生产的规模越来越高，不然就会制约人工智能的高速发展，经济的发展必定会放缓。
3. 收集农业领域的信息资源较为困难
现阶段，国内能够有效查询农业信息的网站较多，但是这些网站的背后管理者均为政府，作用都是提供出各种类型的农业信息，网站版块的内容都是依照上级的要求开设的，大部分都是政策性和重复的内容。还有一些农业信息是一些作为农业信息的供给方且具有商业性质企业进行小规模的调查研究，要想获得这类信息就要支付高额费用，不适合普通老百姓。这些十分分散的官方和非官方农业信息的资源来源广泛，条件千差万别的采集环境，结构杂乱，缺乏统一标准的数据，不利于人工智能的发展。
4. 人工智能在农业领域商业化不足
现阶段，在智慧农业技术发展过程中，商业化发展滞后的问题突出，这也就导致，农户急需的各种类型的人工智能农业技术不能够得到较好地满足。
由于人工智能产品需要大投入、大周期，所以现在多数情况下均需要政府给予引导，没有充足的资金投入，没有自给自足的长远规划，没有利用剩余有价值的产品使资本能够得到循环发展的策略。
总体来说，大陆人工智能技术的农业应用比较初级，不够广泛和深入。
以上就是大陆农业人工智能方面的一些内容，欢迎大家斧正，谢谢