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- 人工智能(机器学习)决策系统和输出预测服务
- 无人农场与高光谱图像分析技术
- 小型农业机器人与无人收割机
- 无人机与图像识别技术
- 农业产销信息透明，农业亚马逊也不是没有可能 。
- 不是歌颂智慧农业，而是一起思考产业困境 。
人工智能(机器学习)决策系统和输出预测服务人工智能和机器学习是智能农业科学中最热门的研究领域 。很多运营商在产品中引入AI技术，但效果并不明显 。毕竟农田里的环境、生物、人类操作等变量太多了 。就研发进度而言，还处于数据积累阶段 。
“生产预测研究”从来都不是一个新奇的概念 。事实上，各国政府部门在预测产出方面有相当长的经验(但从来没有准确的预测结果) 。过去缺乏收集大数据的工具，但现在我们可以快速积累更多的数据，使结果更加准确 。然而，这只是变量很少的预测结果 。未来需要将AI和图像识别技术结合起来才能看到效果 。
无人农场与高光谱图像分析技术到目前为止，无人农场管理模式还没有成功的案例 。在露地系统中实现病虫草害的全自动管理，或者仅仅依靠作业结果输出的“自动决策系统”，都是不可行的 。
因为该领域环境和生物变量太多，目前计算机决策通常不可靠 。NDVI(归一化植被指数)是最常见的光谱成像技术 。技术人员可以通过分析植物反射的光谱数据来评估作物的生长状态，进而调整农业种植的管理措施 。
但是作物的生长环境是千变万化的，不同的小气候因素也会改变光谱数据 。换句话说，这项技术还处于“收集数据”的发展阶段 。即使建立了单一作物的光谱分析模型，在不同的人工操作和田间管理条件下，我们仍然不能保证这种模型能够应对所有的田间条件 。
小型农业机器人与无人收割机农业机器人是媒体最喜欢的报道材料 。无论是管理、收割还是物流应用，小型农业机器人都是关注的焦点 。但是农业机器人能为农村节省多少人力呢？生产区节约了多少成本？引进机器人后多久才能盈利？换句话说，没有人能解释这种酷投资背后的真正经济效益 。
无人收割机往往是农业大国“火力显示”的必备项目，但这种高精度仪器不仅价格昂贵，而且操作过程复杂，如设定导航路线、机械收割参数、环境因素等 。，使得这项技术非常受欢迎 。更别说在劳动力老龄化的农村，操作技术是提升的最大门槛 。
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无人机与图像识别技术公众已经习惯了无人机，但相关法规限制了产业发展 。美国联邦航空局空没有为农业用途项目制定无人机控制规则 。在高度重视国土安全的美国，州政府对于措施的细节还缺乏完整的安全评估规定和判断免责的依据 。农业无人机能否在行业全面推行？法规将是关键 。
业内认为，这是最工业化的技术，“优于1m”的分辨率水平已经是商业卫星影像数据的基本规范 。有的团队甚至宣称，有办法在5年内研发出优于100万的卫星图像识别系统，农业卫星图像数据相对于其他技术将是工业上最直接适用的项目 。
农业产销信息透明，农业亚马逊也不是没有可能 。【社会热点关键词推荐 热门关键字途径】智慧农业不应该只是“田间地头的数据”，好数据的质量决定一切，供应链中的数字数据也是智慧农业的一部分 。
电子商务使农产品从生产、加工到运输和销售的信息能够完全透明地呈现给消费者 。所以，消费者的农业教育非常重要，否则，当我们把农业最真实的样子呈现给消费者时，这些可追溯的数据反而可能会让事情变得更糟 。消费者经常被科学语言吓跑，行业需要和消费者对话，让他们了解这些农业科学术语 。
不是歌颂智慧农业，而是一起思考产业困境 。智慧农业的概念可以追溯到20世纪90年代的“精准农业”:根据农田中的环境数据和观测信息，以最少的资源进行农业生产的决策支持系统 。
随着数字时代的到来，精准农业也发展了各种技术，如农业机器人、无人机、卫星影像物联网、手机应用和机器学习 。但30年后，有多少技术真正“落地”成为农民耕种的工具？还是依然是“游戏和梦想”？毕竟，只有真正面对智慧农业发展的瓶颈，才能有所进步 。
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