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“拍照识虫”,人工智能促进乡村振兴
“农业大脑”通过传感器嵌入农业生产各个环节,作出合理高效的作业决策
文章字数:1137
  在中国中部的安徽省合肥市,谢成军正在田间地头做着最后的调试,他的团队开发完成的“拍照识虫”系统在2019年12月扩容到600余种病虫害识别,并于2020年年初正式投入应用。
  “经验种田”到“数据种田”
  “拍照识虫”并不是一项全新技术,然而传统识别精度低,无法在野外实际应用,要实现这一需求必须依赖于人工智能深度学习,实现识别技术的“自我进化”。
  “这就要解决海量数据和人工智能算法模型两大问题。”谢成军表示,通过安徽省农科院提供的100多万张农作物病虫害样本图像采集比对,加上人工智能的深度学习,目前系统平均识别率在80%以上,能够实现水稻病虫害及时、快速诊断及精准施药指导。
  这是人工智能技术正在渗入中国农村的缩影。从“经验种田”到“数据种田”,随着人工智能技术的逐渐“渗入”,中国农村生产力正在发生新的变革。
  在中国西部的山西省晋中市太谷县,总投资50亿元的番茄小镇正在格子头村建设,未来这里将建成智能温室大棚,实现订单生产、标准化种植、精细化分级、品牌化销售和冷链配送。
  田森现代农业科技园区温室大棚种植负责人李景飞介绍,以前传统种植的情况下,都是靠经验手动浇水和施肥,现在全部数据呈现,自动化操作。从“面朝黄土背朝天”到“点开手机能种田”,农业生产方式翻天覆地的变化背后,是人工智能“渗入”农业生产碰撞出的奇妙反应。
  安徽农业大学的青年学者徐玉祺表示,推动生产智能化,适应了农村劳动力缺乏的现状,降低农业生产的劳动强度,更多的土地能够被充分利用,也让越来越多的年轻人愿意回归农村成为新农民。
  人工智能时代到来
  随着人工智能在农业生物工程、农业环境工程和智能化栽培生产中都有广泛的应用,它可根据动植物生长的适宜条件进行环境智能监控和调控,通过智能化的气象预报和空气检测技术,使得温、光、水、气、肥诸环境要素协调至最佳状态,农业标准化和科学化大大加强,农产品质量水平整体提高。
  作为安徽省农业信息化产业技术体系首席专家,李绍稳正在主持开发一套农情预警项目,通过环境温度、湿度、雨量、光照等历史数据采集归纳,以人工智能算法推理,实现预警的功能。
  自中国农业领域全产业链人工智能工程“农业大脑”亮相以来,各地的相关应用迅速落地开花,这是一种以传感器、物联网、云计算、大数据和人工智能为支撑的新型现代农业形态。据介绍,“农业大脑”通过传感器嵌入农业生产各个环节,基于系统分析土壤、气候等数据,以云计算和大数据处理,作出合理高效的作业决策。
  徐玉祺认为,人工智能既有宏观上智能化政务“云端办公”“网络自治”、基层选举监督、大数据对生产规划的指导,也可体现为对留守儿童的超远距离监护与沟通等,农村治理中的痼疾和死角在智能技术中会得到有效遏制和整治。同时,乡村治理模式的智能化对促进城乡融合、增强农村吸引力起着重要的作用。(据新华社)

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