AI与物联网科技如何重塑农业形态

利用AI技术监测土壤湿度和排水情况，结合从物联网设备和历史数据源收集的信息，可以进一步分析土壤养分、成分和质地。通过分类土壤类型，AI能够根据作物需求对土地进行分配，指导农民选择种植的作物种类、品种、播种深度和行距。

AI程序能够识别种植方法的不足，并根据植物需求进行调整，优化肥料和土壤改良剂的选择，同时预测特定土壤条件下可能出现的病原体和害虫。

在生长监测和收获管理方面，AI技术通过监测植物生长状况并与已知模式比较，评估作物的健康水平、成熟度和产量。例如，研究人员利用深度学习技术监测草莓成熟度，准确率高达99%，确保及时收获，提高客户满意度。另一程序通过AI技术检测葡萄结实过程，以75%的准确率识别葡萄串，帮助酿酒商预估收获量。AI与物联网技术结合，还能提高收获效率，如使用图像识别和机械臂技术提升西红柿采摘成功率至89%。收获后，图像识别技术可用于按质量对农产品进行分类，如榛子大小和损坏程度分类准确率高达96%。AI分析还包括质量、大小和储藏寿命等因素，帮助种植户预测市场价格和潜在收入。

尽管AI分析功能对主要作物已相当先进，但针对非常见作物的程序在可用性和准确性方面仍有差距。Kogan指出，数据质量是挑战之一，因为缺乏实验室测试，只能依赖农学家对图像的人工分析。Flaxman补充说，虽然基于航拍的大范围测绘技术已成熟，但对小规模细节的覆盖不足。因此，这项技术可能不适用于某些植物品类。Flaxman认为，这是农业领域需要克服的难题，但潜力巨大。例如，草莓种植图的绘制可满足市场需求和种植户利益。

尽管物联网和AI技术在农业经营方面展现出潜力，但目前这些方案尚未广泛应用于个体农户。尽管一些发展中国家尝试部署相关项目，小规模农户在特定区域内引入新技术，但总体而言，AI技术仍主要服务于农业巨头。整合技术和数据集成为可操作信息并据此采取行动是一项挑战，需要大量投资才能获得回报。即使是单一应用，如灌溉管理，也需要大量数据和配套管理程序。Avvocato坦言，进入这一领域的最大障碍是需要巨额资金购置基础设施。

FMIS已初步显示出利用公开数据提取见解并指导农业生产的潜力，但多数人无法依赖小型无人机发现局部疾病或安装传感器监测土壤湿度。特定时间点收集的数据实用性有限，与历史趋势相比，细粒度的本地化数据需要长时间积累才能具备实用性。

Flaxman建议为无法独自负担设备的农民提供空中观测服务，甚至推出合作计划，让邻近农户共同调查并分享数据。他建议将这些数据与其他免费发布的卫星数据结合，并使用订阅形式的网络服务及开源工具进行分析。

随着技术的快速发展和更全面平台的出现，相关技术培训项目有望帮助种植户（特别是在粮食供应紧张的发展中国家）使用物联网和AI改善经营状况。Avvocato指出，发展中国家粮食供应的脆弱性远高于美国，提高农作物产量10%、20%甚至30%将产生巨大影响。

同时，无人机航拍和大量传感器的农场田地扫描将继续为AI程序提供现场数据，助力提升能力极限，描绘通用人工智能的未来。