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　　農(nóng)機行業(yè)的前方是什么，在農(nóng)業(yè)走上人工智能道路之后

農(nóng)業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化比其他行業(yè)更困難，因為田間環(huán)境比道路系統(tǒng)或制造車間更具挑戰(zhàn)性。

然而，隨著連接性的差距不斷縮小，捕獲數(shù)據(jù)的機會巨大，這些數(shù)據(jù)最終可以帶來人工智能 (AI) 等變革性技術。

簡單地說，人工智能允許計算機系統(tǒng)完成通常由人類執(zhí)行的任務，鑒于這一定義，人工智能可能意味著從數(shù)據(jù)分析和預測等認知任務到噴灑雜草和采摘農(nóng)產(chǎn)品等物理任務。正如美國設備制造商協(xié)會的白皮書《食品生產(chǎn)的未來》中所述，已經(jīng)有一些例子強化AI可以產(chǎn)生的積極影響。例如，利用機器學習的機器人可以在很短的時間內(nèi)檢測和采摘可收獲的水果。

一步一個腳印

不過，通往人工智能和完整機器自主的道路是漫長的。

在今天，完全取代人類非常困難。Topcon農(nóng)業(yè)業(yè)務發(fā)展副總裁邁克爾·戈麥斯表示，在邁向人工智能的過程中，可以采取幾個重要步驟，這些步驟會對食物的生產(chǎn)方式產(chǎn)生深遠的影響。在道路汽車的世界中，行業(yè)已經(jīng)概述了五個級別的自動化。在第5級之前，每個級別都會獲得額外的自主操作元素，直到第5級不需要人工交互。

戈麥斯表示，在非道路行業(yè)，第一步是機械化。接下來是某種形式的自動化，農(nóng)業(yè)設備行業(yè)已經(jīng)在這樣做了。然后真正的機會出現(xiàn)了，即一個由智能互聯(lián)產(chǎn)品組成的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。

從農(nóng)業(yè)的現(xiàn)狀來看，我們?nèi)蕴幱诹私馄渥詣踊?、?shù)字化潛力的早期階段。技術仍在開發(fā)中。數(shù)據(jù)不僅要被捕獲，還要被處理成可實現(xiàn)的東西，使機器最終能夠自行執(zhí)行任務。

具有一定機器學習能力的智能互聯(lián)設備如今已經(jīng)可以理解相關的命令。

農(nóng)機行業(yè)如何做好準備

農(nóng)業(yè)設備制造商必須首先確定他們目前在人工智能進程中所處的位置，然后再決定最終要達到的目的地。與開發(fā)這些技術的公司密切合作以確保設備能夠執(zhí)行所需的任務就顯得非常重要了。

對于最終用戶來說，一小部分人正在使用目前可用的技術工具。對于那些對機器學習和人工智能等事物感興趣的人來說，了解正在開發(fā)的東西很重要。與制造商和經(jīng)銷商討論可用的選項。精準農(nóng)業(yè)技術提供商還可以幫助農(nóng)民了解當前的技術和未來的預期。

值得信賴的顧問還可以幫助農(nóng)民駕馭快速發(fā)展的技術和機器學習領域。研究人工智能在農(nóng)業(yè)中的潛力是實現(xiàn)未來十年轉型的另一個關鍵因素。

除了加強合作外，業(yè)界還需要繼續(xù)鼓勵政府幫助想要獲得這種技術的生產(chǎn)商。可以從其他國家成功的各種項目中學習，還可以繼續(xù)改進精密農(nóng)業(yè)技術的工廠安裝領域。

未來正在成為焦點

隨著時間的推移，人工智能和農(nóng)業(yè)效率優(yōu)化的路線變得越來越清晰。

隨著人口和糧食需求的增加，農(nóng)業(yè)必須找到適應的方法。人工智能是更可持續(xù)地種植糧食的核心部分之一。傳感器可以幫助確定農(nóng)田實際需要應用的領域。用水是另一個巨大的驅(qū)動力。地面上的水分傳感器可以識別植物何時達到枯萎點并且實際需要用水。

根據(jù)戈麥斯的說法，技術類似時尚，因為它總是在變化，有時這種變化會讓人有點擔心。沒有人喜歡改變，但大多數(shù)人確實喜歡進步，不同之處在于改變是否有目的。

互聯(lián)互通、傳感器、機器學習和人工智能等轉型技術在農(nóng)業(yè)行業(yè)的目的非常明確：能夠滿足更高的生產(chǎn)需求，同時減少對環(huán)境的影響。