人工智能背景下智慧农业发展问题研究
人工智能在智慧农业中的应用现状与未来趋势
人工智能在智慧农业中的应用现状与未来趋势智慧农业是近年来农业领域的一项重要创新，它利用先进技术来提高农业生产效率和质量。
而人工智能作为一项领先的技术，正在逐渐应用于智慧农业中。
本文将探讨人工智能目前在智慧农业中的应用现状，以及未来的发展趋势。
一、应用现状1. 智能农机在智慧农业中，智能农机是一个重要的应用领域。
利用人工智能技术，农机可以自动进行土地耕作、播种、施肥等工作，不仅减轻了农民的劳动负担，还提高了农机的作业效率和精确度。
人工智能还可以通过传感器和图像识别技术实现对农作物生长状况的监测和预测，帮助农民进行科学管理。
2. 农作物识别与病虫害预警人工智能在农作物识别和病虫害预警方面也起到了重要作用。
利用图像识别技术，人工智能可以识别出农田中的不同植物，并对作物的生长情况进行分析。
此外，通过对不同病虫害的图像进行训练，人工智能还可以及时预警农作物受到的病虫害威胁，为农民提供决策支持。
3. 智慧温室智慧温室是现代农业中的重要组成部分。
人工智能可以通过温室内部的传感器和控制设备，及时获取温室内的温度、湿度、光照等信息，并通过智能算法进行分析和调控。
这样，农民可以根据人工智能的建议，合理调整温室内部的环境参数，提高作物的生长效果和产量。
二、未来趋势1. 强化学习的应用未来，人工智能在智慧农业中的应用将更加重视强化学习。
强化学习是一种通过与环境进行交互来优化决策的学习方法，它可以使得人工智能系统能够不断地从经验中学习并适应农业生产的变化。
强化学习可以应用于智能农机的自主决策、病虫害预警的改进以及温室环境的控制等方面，进一步提高农业生产的智能化和自动化水平。
2. 大数据与云计算的融合另一个未来的趋势是人工智能与大数据、云计算的融合。
随着农业信息化水平的提高，农业领域产生的数据越来越多。
人工智能可以通过对这些庞大的数据进行分析和挖掘，帮助农民更好地了解农业生产的情况，优化决策和管理。
而云计算则可以提供高效的计算和存储资源，使得人工智能系统能够更加灵活和强大地处理这些数据。
人工智能在智慧农业中的发展研究报告
人工智能在智慧农业中的发展研究报告一、引言农业作为人类社会的基础产业，一直以来都在不断寻求创新和发展，以满足日益增长的人口对粮食和农产品的需求。
随着科技的飞速进步，人工智能（AI）作为一项具有颠覆性的技术，正逐渐渗透到农业领域，为智慧农业的发展带来了前所未有的机遇。
二、人工智能在智慧农业中的应用领域（一）农业生产智能化1、精准种植通过卫星遥感、无人机航拍等技术获取农田的土壤、地形、气象等信息，利用人工智能算法进行分析和处理，为农民提供精准的种植方案，包括种植品种的选择、播种时间的确定、施肥量和灌溉量的控制等，从而提高农作物的产量和质量。
2、智能灌溉基于传感器收集的土壤湿度、气温、作物需水量等数据，人工智能系统能够自动控制灌溉设备的开启和关闭，实现精准、高效的灌溉，节约水资源。
3、病虫害监测与防治利用图像识别技术和机器学习算法，对农作物的病虫害进行实时监测和诊断。
一旦发现病虫害的迹象，系统能够及时发出预警，并提供相应的防治措施，减少病虫害对农作物的损害。
（二）农产品质量检测与追溯1、质量检测借助人工智能的图像识别和数据分析能力，对农产品的外观、色泽、大小等进行快速检测，筛选出优质的产品，提高农产品的市场竞争力。
2、追溯系统通过物联网技术和人工智能算法，实现农产品从种植、加工、运输到销售的全流程追溯。
消费者可以通过扫描二维码等方式获取农产品的详细信息，保障食品安全。
（三）农业资源管理与优化1、土地资源管理利用地理信息系统和人工智能技术，对土地的利用情况进行评估和规划，合理分配土地资源，提高土地的利用率。
2、农资管理通过数据分析和预测模型，优化农资的采购、库存和使用，降低农业生产成本。
三、人工智能在智慧农业中面临的挑战（一）数据质量和可用性虽然农业领域产生了大量的数据，但这些数据往往存在质量不高、格式不统一、缺乏完整性等问题，给人工智能算法的训练和应用带来了困难。
（二）技术成本较高引入人工智能技术需要投入大量的资金用于硬件设备的购置、软件系统的开发和维护，以及专业技术人员的培训，这对于一些小规模的农业生产者来说可能是一个较大的负担。
人工智能技术在智慧农业中的应用与前景研究
人工智能技术在智慧农业中的应用与前景研究随着科技的快速发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，智慧农业作为一种新兴的领域，正在逐渐受到人们的关注。
智慧农业利用人工智能技术，将传统农业与现代科技相结合，以提高农业生产力和效益，同时节约资源和环境保护。
人工智能技术在智慧农业中的应用正引领着农业的革命性变革，为农业带来了前所未有的发展机遇。
在智慧农业中，人工智能技术可以应用于农作物种植过程中的智能监测和管理。
通过传感器和无人机等设备采集大量的农田环境数据，并运用深度学习算法进行数据分析和决策，农民可以实时监测土壤湿度、气温、光照等指标，并据此调整农作物的种植管理策略，达到最优的种植效果。
同时，人工智能还能根据历史资料和模型推算出未来的作物生长情况，为农民提供科学的种植建议。
另外，人工智能技术还可以在智慧农业中实现精确施肥和用药。
通过分析土壤样本和植物状况，人工智能可以细分农田中的不同区域，并根据地块的特点和作物的需求，精确计算出施肥和用药的剂量和时间。
这不仅可以减少农药和化肥的使用量，避免环境污染，同时也能提高作物品质和产量。
人工智能技术的应用还可以自动化农业生产过程，提高农作物收割、播种、浇水等操作的效率和准确性。
此外，人工智能技术在智慧农业中还可以用于害虫的监测与防治。
通过图像识别技术，人工智能可以对农田中的虫害进行精准识别，及早发现虫害并采取有效的防治措施。
通过搭建网络监测系统，农民可以实时了解农田的虫害情况，并根据人工智能的预测和建议来制定防治计划，提高防治效果并降低农药的使用量。
人工智能技术在智慧农业中的应用不仅可以提高农业生产效率，降低成本，还可以减少资源和能源的消耗，保护生态环境。
通过智慧农业的发展，农民可以更科学地进行农业生产，提高农产品的品质和竞争力，从而促进农村经济的发展。
另外，智慧农业还可以提供数据和信息支持，帮助农业保险公司更好地确定保险对象和决策保险金额，降低农户的风险和损失。
人工智能在智慧农业中的农作物生长与优化研究
人工智能在智慧农业中的农作物生长与优化研究随着科技的不断发展与进步，人工智能已经成为了一个热门的研究领域。
人工智能的应用也已经开始渗透到各个行业，包括农业。
智慧农业作为农业生产和管理的一种新模式，正在通过人工智能的技术手段对农作物的生长和优化进行研究。
本文将探讨人工智能在智慧农业中的应用，并阐述其对农作物生长的影响与优化方法。
一、人工智能在农业的应用背景随着世界人口的不断增长，粮食安全和农业可持续发展成为全球面临的严峻问题。
人工智能作为一种强大的信息处理和决策支持工具，被广泛应用于智慧农业中。
利用人工智能的技术手段可以对大规模农田进行监测和管理，实现农作物的精细生产与个性化服务。
二、人工智能在农作物生长中的应用1. 农作物生长监测与预测通过人工智能技术，可以对农作物生长过程进行监测与预测。
传感器网络、无人机和卫星图像等技术可以采集到大量的农田数据，如土壤湿度、温度、气象条件等。
通过人工智能的模型和算法分析这些数据，可以实时掌握农作物的生长状态，及时预警灾害和病虫害的发生，提供科学合理的农作物管理建议。
2. 智能灌溉与施肥利用人工智能技术，可以实现农作物的智能灌溉与施肥。
根据农田的土壤湿度、养分含量以及环境条件等数据，通过人工智能的算法分析与决策，智能系统可自动调节灌溉与施肥设备，实现农作物的合理供水和养分供应，提高农作物的产量和品质。
3. 病虫害的智能防治利用人工智能的技术手段可以对农作物的病虫害进行智能防治。
通过传感器网络和图像识别技术，可以实时监测农田中的害虫数量与种类。
结合人工智能的模型与算法，可以预测害虫的发生规律，并及时采取控制措施，减少农作物的损失。
三、农作物生长优化研究1. 多参数优化模型利用人工智能的技术手段，可以构建多参数的农作物生长优化模型。
这些模型可以将农作物的生长过程与环境参数、土壤养分、灌溉、施肥等因素进行耦合，通过反馈控制的方式对其进行优化。
该模型可以根据不同的需求与限制条件，自动调整农作物的生长策略，最大限度地提高农作物的产量和质量。
人工智能技术在智慧农业中的应用研究
人工智能技术在智慧农业中的应用研究智慧农业是指运用现代信息技术、互联网技术和人工智能技术对农业进行全过程管理和智能化决策的一种农业生产方式。
随着人工智能技术的发展和普及，智慧农业正逐渐成为农业现代化的关键领域。
本文将从不同角度探讨人工智能技术在智慧农业中的应用研究。
一、农产品质量监测与预测利用人工智能技术，可以对土壤、水质以及农产品中的有害物质等进行监测和预测。
通过采集大量的传感器数据，利用机器学习算法，可以实时监测土壤中的养分含量、pH值等指标，调控施肥和灌溉，从而提高农作物的生长质量。
同时，还可以利用图像识别技术对农产品进行检测，如水果疵点、病虫害等，提前预测并采取相应措施，提高农产品的质量和产量。
二、智能化农事管理智能化农事管理是人工智能技术在智慧农业中的又一重要应用。
通过集成大数据分析和智能决策系统，可以实现对农田、农作物和农机的全过程管理。
例如，利用无人机和卫星遥感技术，可以实时监测农田的土壤湿度、作物生长状态，帮助农民及时调整农事管理措施。
同时，结合机器学习算法，可以对农机进行智能调度和优化，提高农业生产效率和可持续发展。
三、智能化养殖管理在畜牧业方面，人工智能技术也有广泛的应用。
利用智能感知设备和数据分析技术，可以对养殖场的环境、饲料供给以及动物健康状况进行监测和管理。
通过传感器采集的数据，可以实时监测养殖环境的温度、湿度、气体浓度等指标，及时采取相应措施以提高养殖效果。
同时，利用机器学习算法，可以对畜禽的行为和健康状态进行分析，提前预测疾病风险，减少养殖损失。
四、智慧农业决策支持人工智能技术可以为农业决策提供强有力的支持。
通过分析大数据和建立模型，可以预测未来的天气、市场需求、价格波动等因素，帮助农民优化农作物的种植结构和销售策略。
更进一步地，利用人工智能技术结合区块链技术，可以实现农产品的溯源和质量保证，对消费者提供更加安全可靠的农产品。
五、农业科研与创新人工智能技术在农业科研与创新领域也起到了重要作用。
人工智能在智慧农业中的应用调研报告
人工智能在智慧农业中的应用调研报告一、引言智慧农业是一种应用先进技术和信息化手段提升农业生产效率的新模式。
而人工智能作为一种新兴技术，正逐渐被广泛应用于智慧农业中。
本报告旨在调研人工智能在智慧农业中的应用情况，并评估其对农业发展的影响。
二、人工智能在农业生产中的应用1. 智能农机利用人工智能技术，农机可以实现自主控制，进行自动操作和决策。
例如，无人机可以通过传感器获取农田的实时数据，通过人工智能算法分析，提供相应的监测、测绘和喷洒等服务，提高作物的生长效果和农业生产效率。
2. 农作物种植与管理人工智能可以对农作物进行生长环境的智能监测与控制。
通过物联网技术和大数据分析，可以实现对土壤湿度、光照、温度等环境参数的实时监测。
结合人工智能算法，可以根据这些数据进行精确的浇水、施肥和病虫害防治等管理决策，实现农作物的精准种植和管理。
3. 预测与决策支持人工智能可以对历史和实时农业数据进行大数据分析，从而预测农作物的生长情况、病虫害的爆发情况等重要信息。
基于这些预测结果，农民可以做出相应的决策，如合理调整农业生产计划、病虫害的防控措施等，提高农业生产的经济效益和资源利用率。
4. 智能物流与配送利用人工智能技术，农产品的物流与配送可以实现智能化管理。
例如，通过智能传感器和无人驾驶技术，可以实现农产品在运输过程中的实时监测和管理。
同时，基于大数据分析和人工智能算法，可以实现农产品的智能配送，提高物流效率，减少物流损耗。
三、人工智能在农业发展中的影响1. 提高农业生产效率人工智能在智慧农业中的应用，可以提供农业生产所需的精确信息和决策支持，优化农业生产过程，提高农作物的产量和品质。
同时，自动化农机和智能物流系统的应用，还可以减少人力资源和物流成本的浪费，提高农业生产效率。
2. 降低农业生产风险通过人工智能技术对农田环境参数和病虫害进行监测和预测，积极应对灾害和疫情等自然因素对农作物生长的不利影响。
精确的管理和决策支持工具，可以帮助农民在最短的时间内采取有效措施，降低农业生产风险。
人工智能技术在智慧农业领域的应用研究
人工智能技术在智慧农业领域的应用研究智慧农业是指利用先进的信息技术和人工智能技术手段，对农业生产、经营和管理进行智能化、数字化、网络化和信息化的一种现代农业模式。
在过去的几年中，随着人工智能技术的不断发展和成熟，其在智慧农业领域的应用也越来越广泛。
本文将探讨人工智能技术在智慧农业中的应用现状以及未来的发展趋势。
一、智慧农业概述智慧农业是数字农业的进一步延伸，其核心是利用先进的信息技术和人工智能技术，实现对农田、农作物和农畜产品进行监测和管理，从而提高生产力和经济效益。
二、人工智能技术在智慧农业中的应用1. 农田监测与管理通过使用无人机、卫星等遥感技术，结合人工智能技术对农田进行监测与管理，可以实时获取农田的土壤湿度、气象信息等数据，为农作物的生长和管理提供科学依据。
2. 智能灌溉与施肥结合物联网技术和人工智能技术，可以对土壤水分及养分进行实时监测和分析，通过智能灌溉与施肥系统，实现农田的精确管理，避免传统农业中的水肥浪费问题。
3. 病虫害预警与防控利用人工智能技术，可以对病虫害的传播和发展进行预测和预警，及时采取相应的防治措施，降低病虫害损失，提高农作物产量和质量。
4. 农产品质量检测与追溯通过人工智能技术中的图像识别、数据分析等功能，可以对农产品进行质量检测，并将农产品与种植环境、生产工艺等数据进行关联，实现农产品的追溯与溯源，提高产品的安全性和可信度。
5. 农业机械化与智能化人工智能技术可以应用于农业机械化领域，实现农业机械的智能控制和自主运行，提高农业作业的效率和质量，减少人力成本。
三、人工智能技术在智慧农业领域的挑战与展望尽管人工智能技术在智慧农业领域取得了很多成果，但仍面临一些挑战。
首先，农业环境复杂多变，数据获取和处理仍然面临一定的困难。
其次，农民对于人工智能技术的应用需求和接受程度不够高，需要加大相关宣传和培训工作。
此外，农业产业链中各个环节之间的协同与协作也是一个亟待解决的问题。
人工智能背景下的智慧农业发展存在的问题与对策
人工智能背景下的智慧农业发展存在的问题与对策人工智能是当今社会发展的潮流，各个领域广泛应用人工智能。
发展智能农业，利用人工智能必不可少。
国内人工智能农业在发展的过程中，已经在很多方面取得了较大的发展，特别是随着各种类型技术装备的投入，整体的产业规模也在很多方面取得了较大的发展。
虽然人工智能农业现在还没有在我国全面展开，但是已经设立了好几个农业试点，许多具备良好的自然资源和经济基础的一线城市人工智能农业发展迅速，其他具备这些因素的城市也建立了试点，积累经验为未来的发展打基础。
人工智能背景下发展智慧农业存在的问题1、缺少懂得利用人工智能的人才我国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，我国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、农业生产的规模下不利于运用人工智能智慧农业规模化是发展现代化智慧农业的关键条件，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，对于智慧农业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，甚至存在认为发展智慧农业可能会导致自身失去原有的经济收入。
此外，影响智慧农业的条件还有农民的意见不统一，很难团结起来。
现阶段，农业仍旧是我国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，随着智慧农业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，不然就会制约智慧农业的高速发展，经济的发展必定会放缓。
人工智能在智慧农业中的发展现状与未来趋势分析
人工智能在智慧农业中的发展现状与未来趋势分析引言智慧农业是指利用先进的信息技术和人工智能等技术手段，以提高农业生产效率、降低资源消耗和环境风险为目标的农业生产方式。
随着人工智能技术的不断发展和应用，智慧农业正变得越来越智能化、高效化，为农业带来了巨大的变革和发展机遇。
本文将探讨人工智能在智慧农业中的发展现状与未来趋势，并分析其带来的影响与挑战。
人工智能在智慧农业中的发展现状当前，人工智能技术已经广泛应用于智慧农业的各个环节。
首先，在农业生产环节，智能农机和机器人的出现大大提高了农业生产效率。
无人机和机器人可以用于农田巡查、农作物喷洒、播种和收割等工作，减轻了农民的劳动负担。
其次，人工智能还可以在农业病虫害监测和预测中发挥重要作用。
通过对农田、农作物和气象数据的智能分析，可以实时监测病虫害的爆发情况，并进行精准的预测和预警，有针对性地采取防治措施。
最后，人工智能技术在农产品加工和质量检测中也有广泛的应用。
例如，利用机器视觉和图像处理技术可以实现农产品的分类、分拣和质量检测，提高产品的品质和市场竞争力。
人工智能在智慧农业中的未来趋势未来，随着人工智能技术的不断发展，智慧农业将迎来更多的创新与突破。
首先，人工智能将更广泛地应用于农业大数据的处理与分析。
通过对农业数据的智能挖掘，可以实现农业生产的精细化管理，优化农业生产的各个环节，提高农业资源的利用效率。
其次，人工智能将在农业决策支持系统中扮演重要角色。
通过对农田环境、种植管理等数据进行综合分析，人工智能可以帮助农民做出更科学的决策，提高农业生产的决策效益。
此外，人工智能还将在农业供应链管理和农产品营销中发挥重要作用。
通过人工智能技术，可以实现农产品的追溯、溯源和质量监管，保障农产品的质量与安全。
影响与挑战虽然人工智能在智慧农业中带来了巨大的发展机遇，但也面临着一些影响与挑战。
首先，人工智能技术的推广和普及需要更多的投入和支持。
农业是一个相对传统和保守的行业，相关的投资和培训仍然比较有限。
人工智能在智慧农业领域的发展研究报告
人工智能在智慧农业领域的发展研究报告一、引言随着科技的快速发展，人工智能逐渐渗透到各个行业中，智慧农业也不例外。
本文将就人工智能在智慧农业领域的发展进行研究，并探讨其应用前景和挑战。
二、人工智能在智慧农业中的应用1. 农业数据分析人工智能可以通过对大量农业数据的分析，提取有价值的信息和模式，为农民提供科学决策的支持。
例如，通过分析气象数据、土壤数据和农作物生长数据等，可以预测农作物的生长趋势，并及时采取相应措施，提高农业生产效率。
2. 农业机器人技术人工智能使得农业机器人具备了更强大的智能化功能。
农业机器人可以根据作物生长的需要，进行精准的喷洒、播种、施肥等工作，实现农业生产的精细化管理。
此外，农业机器人还可以通过图像识别技术，监测和防治病虫害，减少农药的使用。
3. 智能温室控制系统人工智能技术可以应用于温室环境的智能控制。
通过对温室内温度、湿度、光照等参数的监测和分析，智能控制系统可以调整温室内环境，提供适宜的生长条件，从而提高作物的产量和质量。
4. 农产品溯源与质量监测借助人工智能技术，可以建立起农产品溯源系统。
通过对农产品生产、加工、运输等环节的信息追踪和管理，可以保证农产品的安全和质量，提高消费者的信任度。
三、人工智能在智慧农业中的前景与挑战1. 应用前景人工智能在智慧农业领域具有广阔的应用前景。
它可以帮助农民实现农事决策的智能化，提高农作物的产量和质量，减少农业资源的浪费，推动农业可持续发展。
2. 挑战虽然人工智能在智慧农业领域有许多应用前景，但也面临一些挑战。
首先，农业数据的采集和处理需要大量的人力和物力投入，这对农民来说可能是一项经济负担。
其次，人工智能技术的应用需要农民具备相应的技术能力和专业知识，这对一些资源相对匮乏的农村地区来说可能存在困难。
此外，人工智能系统的安全性和隐私保护也是需要关注的问题。
四、结论随着人工智能技术的不断进步，智慧农业将迎来更多机遇和挑战。
只有不断完善人工智能技术，解决应用中遇到的问题，才能推动智慧农业的健康发展，并为农业增产增效、提供可持续发展的解决方案。
人工智能与智慧农业的结合研究
人工智能与智慧农业的结合研究智能科技的发展，加速了农业生产的自动化和数字化转型。
随着人工智能技术的进步，智慧农业正在成为其中的一个重要研究方向。
一、智慧农业的概述智慧农业是一种从传统农业向数字化农业转型的发展方式。
它利用现代科技手段，如物联网、人工智能、云计算等，将其应用于农业生产过程中，实现对农业资源、农业生产全流程的智能化检测、监控和控制，减少人力资源的投入，提升农业生产效率、降低成本，以及提高农产品的品质和产量。
智慧农业的核心是对农业生产系统的数字化转型，数字化技术的应用使得农业生产变得更加自动化、高效化和可持续化。
尤其对于精准农业发挥着至关重要的作用，使得农业生产更加可持续、经济和环保。
二、人工智能技术在智慧农业中的应用智慧农业与人工智能的结合，使农业生产的自动化和数字化更加成为可能。
人工智能技术可以用于检测和预测作物或畜禽的生长和疾病。
通过深度学习算法和图像识别技术，可以实现作物的智能化维护和管理，提高作物的生长质量和生产效率。
此外，人工智能技术也可以用于智慧农业物联网中的传感器数据分析，以预测气象、土壤、温度等环境因素对作物生长的影响以及作物的生长周期等等，从而让农业生产更加智能化和精准化。
三、智慧农业的市场及前景智慧农业的市场正在逐渐扩大。
农产品生产的数字化和机器化以及智慧农业供应链体系的不断完善，使得智慧农业有了广泛的市场前景。
有限的农田、劳动力和水资源等限制因素，以及人口增长、环境污染和气候变化等挑战，都需要智慧农业这种科技手段的支持。
智慧农业的应用范围涵盖了整个农业产业链，从种植到加工再到销售，都能够得到智慧化和数字化的支持。
智慧化的农业生产能够根据需求决定各类环境参数，比如水、光、温度等去优化作物或畜禽的生长环境，提高生长效率。
数字化的运营和监控能够记录每一个环节信息，提供有力的数据保障。
四、智慧农业的挑战智慧农业的推广和应用，仍然面临着不少挑战。
首先，农民和政府的智能化技术推广认知还需加强，对于智慧农业技术的认可仍有待提高。
人工智能在智慧农业中的应用研究
人工智能在智慧农业中的应用研究随着科技的迅速发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，智慧农业作为其中一个重要的领域，也逐渐运用人工智能技术来提高农业生产效率，降低农业生产成本。
本文将探讨人工智能在智慧农业中的应用研究，并分析其对农业发展的影响。
一、智能农业技术的背景随着全球人口的不断增长和农业资源的有限性，如何提高农业生产效率成为重要课题。
然而，传统的农业生产方式往往存在诸多问题，如劳动力不足、农作物病虫害无法及时发现等。
这些问题促使科学家们开始关注到人工智能技术的应用潜力，并将其引入智慧农业领域。
二、人工智能在种植业的应用研究1. 农作物病虫害预测与预防借助人工智能技术，可以对农作物病虫害进行智能化预测和预防。
通过搜集和分析大量的农作物数据，人工智能系统能够判断农作物健康状态，并根据预定的模型预测可能出现的病虫害情况。
农民可以根据预测结果提前采取相应的防治措施，从而降低了农作物病虫害带来的损失。
2. 智能化的灌溉管理人工智能技术还可以应用于农田的智能化灌溉管理。
传感器和监测设备可以收集到土壤湿度、气象数据等信息，通过人工智能系统的分析和计算，可以智能地控制灌溉设备的工作，实现对农田灌溉的精准调控。
这不仅可以节约水资源，还可以提高作物的产量和质量。
三、人工智能在畜牧业的应用研究1. 智能化养殖环境管理人工智能技术可以用于畜牧业的智能化养殖环境管理。
通过监测和分析畜牧场的温度、湿度、氨气浓度等多种指标，人工智能系统可以及时发现并预测可能发生的疾病、疫情等问题。
同时，通过智能化控制设备，可以实现对养殖环境的智能调控，提高畜牧业生产效益。
2. 智能化智能饲喂管理利用人工智能技术可以实现畜牧业的智能饲喂管理。
通过监测动物的饮食量、体重变化等信息，人工智能系统可以智能地给出合适的饲喂计划，确保每只动物的健康和生长。
同时，也可以降低饲料的浪费，提高饲养效益。
四、人工智能在农业机械的应用研究人工智能技术还可以应用于农业机械的自动化控制。
人工智能技术在智慧农业中的应用案例研究
人工智能技术在智慧农业中的应用案例研究第一章智慧农业的背景介绍智慧农业是指通过运用先进的科技手段和人工智能技术来改善农业生产效率、资源利用效率和农产品质量。
随着人工智能技术的发展和应用，智慧农业正变得越来越重要。
本章将介绍智慧农业的背景及其在农业领域中的重要性。
第二章人工智能技术在智慧农业中的应用人工智能技术在智慧农业中有着广泛的应用。
本章将紧扣题目，针对智慧农业的应用案例进行研究和总结。
2.1 农业大数据分析与决策在农业生产中，大量的数据产生，如气象数据、土壤质量数据、作物生长数据等。
通过运用人工智能技术，对这些数据进行分析和处理，可以为农业生产提供决策支持。
例如，基于气象数据和土壤数据的预测模型可以为农民提供关于种植决策的科学指导。
2.2 农作物病虫害检测与预防种植农作物过程中，常常会受到各种病虫害的侵袭，给农民带来经济损失。
人工智能技术可以通过图像识别和监测系统来实时检测作物病虫害，并提供相应的防治措施建议。
例如，通过机器视觉技术，可以实时监测作物的生长状况，一旦发现异常，就可以及时采取措施预防和治疗。
2.3 养殖业智能化管理在养殖业中，人工智能技术可以帮助实现养殖环境的智能化管理。
通过传感器和监测设备，可以监测养殖环境的温度、湿度、饲料供给等因素，并进行智能调控，提高养殖效益。
同时，人工智能还可以对动物的健康状况进行监测，及时发现并预防疾病。
2.4 农田灌溉智能化在农业生产中，合理的灌溉是农作物生长的关键。
利用人工智能技术，可以对土壤湿度、作物生长情况等进行实时监测，并根据这些数据预测灌溉需求。
通过智能灌溉系统，可以实现对灌溉设备的自动控制和准确的水量调控，提高水资源利用效率。
第三章人工智能技术在智慧农业中的挑战与展望虽然人工智能技术在智慧农业中有着巨大的应用潜力，但也面临一些挑战。
本章主要探讨了人工智能技术在智慧农业中的挑战，并对其未来发展进行了展望。
3.1 数据隐私和安全问题在智慧农业中，涉及到大量的农业数据。
基于人工智能的智慧农业系统研究
基于人工智能的智慧农业系统研究近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的行业开始引入人工智能，以提高生产效率、降低成本、优化经营模式。
其中，农业领域也不例外。
基于人工智能的智慧农业系统研究逐渐成为业界热门话题。
本文将从人工智能技术在智慧农业系统中的应用、智慧农业系统的构成要素以及智慧农业系统未来的发展趋势等方面进行探讨。
一、人工智能技术在智慧农业系统中的应用智慧农业系统是指利用先进的信息和通信技术以及人工智能技术实现农业生产高效、智能化的系统。
人工智能技术在智慧农业系统中可以发挥以下作用：1.大数据分析。
人工智能可以将海量的农业数据进行深入的分析和挖掘，从而实现农业生产数据可视化、智能分析、预测决策等功能。
2.智能控制。
人工智能技术可以实现农业生产环境的智能控制，如温度、湿度、光照等参数的实时监测和智能控制，以提高农田作物的产量和质量。
3.机器学习。
人工智能技术可以通过机器学习的方式，持续优化农业生产效率和农田作物的品质。
4.智能决策。
人工智能技术可以基于先进的算法和模型，保证农业生产决策的精准性和准确性。
智能决策可以使农业生产更加高效和可持续发展。
二、智慧农业系统的构成要素智慧农业系统是由农业物联网技术、云计算技术、人工智能技术、大数据技术等多种信息技术组成的。
以下是智慧农业系统主要构成要素：1.传感器。
传感器可以实时采集农田作物环境的温度、湿度、光照等参数，对农业生产进行监测和控制。
2.物联网。
物联网将传感器、智能设备、云计算等信息技术有机的结合起来，通过互联互通的方式，实现农业生产环境的智能控制和数据采集等功能。
3.云计算。
云计算通过将大规模的农业数据储存在云端，实现农业生产数据的储存、管理和分析，提供基于云计算的智能决策支持。
4.人工智能。
人工智能技术可以从农业数据中发现规律，通过机器学习、深度学习等算法，实现智慧农业系统中的预测、决策等智能化功能。
5.无人机。
无人机可以实现高空观察、农田作物巡检、农药喷洒等工作，并利用人工智能技术分析采集到的数据。
人工智能技术在智能农业中的应用研究与创新
人工智能技术在智能农业中的应用研究与创新随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域中得到了广泛的应用。
其中，智能农业作为农业领域的一项重要技术创新，正逐渐改变着传统农业的生产方式和管理模式。
本文将探讨人工智能技术在智能农业中的应用研究与创新。
一、智能农业的概念与意义智能农业是指利用先进的信息技术和人工智能技术，对农业生产、管理和决策过程进行智能化改造的一种农业模式。
它通过感知、识别和分析农业生产环境中的各种数据，实现对农作物生长、病虫害监测、灌溉施肥等方面的智能化控制和管理，提高农业生产效率和质量。
智能农业的应用具有重要的意义。
首先，它可以提高农业生产效率，减少人力资源的浪费。
通过智能化的技术手段，可以实现农业生产全过程的自动化和智能化，减少人工操作的繁琐和错误率，提高生产效率和质量。
其次，智能农业可以减少对农药和化肥的使用，降低对环境的污染。
传统农业生产中，过量的农药和化肥使用不仅会造成土壤和水源的污染，还会对生态环境造成破坏。
而智能农业通过精准的农药和化肥施用，避免了过量使用的情况，减少了对环境的污染。
最后，智能农业可以提高农产品的品质和安全性。
传统农业生产中，由于人工操作的不确定性和误差，农产品的品质和安全性无法得到有效保障。
而智能农业通过数据分析和监测技术，可以及时发现和处理农作物的病虫害问题，保证农产品的健康和安全。
二、人工智能技术在智能农业中的应用1. 农作物生长监测与预测人工智能技术可以通过对农作物生长环境中的各种数据进行感知和分析，实现对农作物生长状态的监测和预测。
例如，通过对土壤湿度、温度、光照等数据的监测和分析，可以实现对农作物的灌溉和施肥的智能化控制，提高农作物的生长速度和产量。
2. 病虫害监测与防治人工智能技术可以通过对农作物病虫害的图像识别和分析，实现对病虫害的监测和防治。
例如，通过对农作物叶片图像的识别和分析，可以及时发现和识别病虫害的存在，并采取相应的防治措施，减少农作物的损失。
人工智能技术在智慧农业发展中的应用研究
人工智能技术在智慧农业发展中的应用研究近年来，随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用，其中在智慧农业领域的应用尤为显著。
人工智能技术的运用为农业生产提供了新的思路和方法，极大地提高了农业生产的效率和质量。
本文将对人工智能技术在智慧农业发展中的应用进行研究并探讨其未来发展方向。
一、智能农业生产人工智能技术在智慧农业中的应用主要体现在农业生产领域。
通过大数据分析、物联网技术、机器学习等人工智能技术的运用，农业生产过程中的诸多环节得到了智能化的改造。
例如，智能农机的广泛应用使得农作业更加高效和节约成本，无人机巡田可以实现对农田进行全方位的监测和管理，智能灌溉系统可根据土壤湿度和作物需水量进行智能化调节，从而提高了农业生产的水平和效益。
二、智能农业管理除了农业生产领域，人工智能技术在智慧农业中的应用还包括农业管理。
通过智能化的农业数据分析和预测，可以更好地指导农民决策，提高病虫害的防控效果，优化农业资源的配置，提高产出的稳定性和质量。
同时，人工智能技术还可以帮助农民进行市场预测和价格分析，为他们提供良好的销售策略，实现农业产业链的全面优化与升级。
三、智能农业未来发展方向随着人工智能技术的不断创新和发展，智慧农业的应用前景十分广阔。
未来，智能农业将更加普及和深入，涵盖的领域将更加广泛，取得的效果也将更加明显。
人工智能技术的发展还将带动农业科技的进步，推动智慧农业与现代农业的融合，为我国农业现代化的发展提供强有力的技术支撑。
综上所述，人工智能技术在智慧农业发展中的应用研究具有重要的意义和价值，其优势和发展前景令人振奋。
我们有理由相信，在不久的将来，人工智能技术将在智慧农业领域发挥更加重要的作用，为我国农业现代化迈出关键的一步。
愿智慧农业在人工智能技术的引领下走向更加美好的未来！。
人工智能驱动的智慧农业发展研究
人工智能驱动的智慧农业发展研究随着科技不断的进步，人工智能已然成为了当今世界的主要发展方向。
而在这其中，人工智能在农业领域的应用愈发受到关注。
智慧农业的未来，正如同他的名称一样，展示着更高效、更智能、更绿色、更可持续的发展模式。
一、人工智能在农业领域的应用人工智能的应用范围非常广泛，可以改善数据分析、风险管理和资源利用等方面的效率。
在农业领域，人工智能的应用也逐渐成为趋势。
最主要应用的就是在农业种植、农作物收获、畜牧业等方面。
首先，人工智能可以协助农民进行农业种植。
传感器和摄像机等智能设备可以收集天气、土壤、气象和其他环境数据。
利用人工智能技术分析这些数据，可以为农民提供更精细的信息。
农民可以利用这些信息确定最佳的植物生长条件，保证农作物的正常生长和最佳收获。
其次，人工智能在农作物收获方面也有应用。
机器智能可以协助收获农作物，例如定位作物的成熟度并选择最佳的收获时间。
与此同时，机器人和自驾车技术则可以替代人工完成收割和采摘等任务，提高农民劳动效率。
再者，智慧畜牧业也是人工智能在农业领域应用的重要方向。
利用人工智能技术可以追踪牲畜的健康状况、受孕情况以及出生记录等，可以及时发现和防止牲畜的疾病，提高养殖效率。
二、人工智能在智慧农业中所起的作用智慧农业的核心目标是增加农业生产的供应，减少可持续发展的负面影响。
利用人工智能的技术可以帮助实现这一核心目标，同时促进科技的进一步发展。
首先，利用人工智能技术可以提高农民的劳动效率。
智能化的机械设备和机器人技术可以替代农民完成繁琐的重复性工作，例如农作物的种植，收获和采摘等。
这不仅减轻了农民的劳动负担，同时也提高了农业的生产效率。
其次，利用人工智能技术可以提高农业生产的精细化。
传感器和摄像头等设备可以捕捉到有关农作物、土壤和气象的数据。
这些数据可以用来绘制实时的地图和成长预测，帮助农民把资源和培育精细控制在最佳状态下，从而提高了农作物品质和投产的数量。
三、面临的挑战和未来前景虽然人工智能在农业领域的应用呈现出越来越多的优点，但仍然存在一些面临的挑战。
人工智能技术在智慧农业中的运用研究
人工智能技术在智慧农业中的运用研究智慧农业在当下已经成为了一个备受关注的领域，而人工智能技术则被认为是带领着农业进入到了一个新时代的关键因素之一。
具有人工智能技术的智慧农业系统能够对土地和气候等多方面的要素进行智能化管理和控制，提高种植效率、降低成本，为粮食安全与可持续发展做出了积极的贡献。
一、智慧农业发展的背景在现代工业时代的到来之初，手工劳动是主要的生产方式，后来逐渐演化为使用机械化作业。
随着科技的不断进步，人工智能技术在农业行业中的应用也日趋普及。
当下，全球农业面临的多重挑战，如全球气候变化、大规模的环境破坏、土地退化、逐渐增长的人口需求等，这些都催生了以智慧农业为代表的现代农业技术的需求。
遵循以智慧农业为主题的政策和财政支持，人工智能技术成为智慧农业技术应用研究的推动因素。
这也令智慧农业技术的研究、生产与推广受到了广泛的关注与积极的投资。
二、智慧农业的定义智慧农业是指将信息技术、智能化技术、生物技术等综合应用于农业领域，提高种植效率、农业产量、农业质量，并达到环保、可持续发展的目的。
智慧农业可以分为四个层次：信息数据采集层，数据分析与处理层，数据应用与管理层，以及垂直领域应用层。
三、人工智能技术在智慧农业中的运用1、农业数据采集和分析在智慧农业系统中，农业数据采集是第一环节。
传统农业数据采集主要是通过人工记录、传单、报表等方式采集，这种方式不仅费时费力，同时也容易误差多。
人工智能技术的应用可以提高数据采集和分析的速度、准确性和可靠性，有效降低了劳动及资源成本，并能更快地响应农业变化在。
随着各种传感器和物联网技术的推出，农民和农业相关部门可以更轻松地获取各种生产和环境数据。
2、农业决策分析农业生产的决策通常受到许多因素的影响，如土壤、气候、设备、农药、施肥等因素。
颠覆性的决策支持系统已经成为了当下智慧农业管理中的中心环节，这个决策支持系统可以通过大数据、机器学习和分析，获得数百个决策变量的输出，以支持及时干预和监测。
AI在智慧农业中的发展调研报告
AI在智慧农业中的发展调研报告1. 引言智慧农业是指利用先进的信息技术和人工智能（AI）等新兴技术手段，提升农业生产效率、减少资源浪费、改善农产品质量和农民生活水平的农业发展模式。
本报告旨在调研与探讨AI在智慧农业中的应用与发展现状。
2. AI在智慧农业中的应用2.1 农业机器人AI技术为农业机器人提供了更高效、智能的操作能力。
例如，机器人可以通过计算机视觉识别并采摘作物，无需人工干预，提高农作物的采摘效率。
此外，机器人还可以通过传感器数据实时监测农田环境，提供精准的农田管理建议。
2.2 智能灌溉系统AI可以通过分析大数据和气象数据，判断植物对水分的需求并智能控制灌溉系统。
这样能够减少浪费的水资源，并减少农民在灌溉方面的人工成本，提高农田水资源的利用率。
2.3 预测与监测AI技术可以通过分析历史气象数据、土壤数据和农作物生长数据，提供精确的农作物生长预测。
同时，通过无人机等设备实时监测农田状况，快速发现病虫害等问题，并提前采取相应的防治措施，保护农作物的生长。
3. AI在智慧农业中的优势3.1 提高农业生产效率AI技术可以准确预测农作物的生长情况，提供科学的生产计划，并通过机器人等智能设备的运用实现自动化作业，提高农业生产效率。
3.2 减少资源浪费AI技术可以通过智能管理系统，实现精确的灌溉和施肥，避免资源的浪费。
同时，通过数据分析，优化农田布局和管理方式，实现农田资源的最优利用。
3.3 提高产品质量AI技术可以通过图像识别、智能分选等手段，对农产品进行快速而准确的检测，提高产品质量，并帮助消费者追溯产品的来源和成长过程。
4. AI在智慧农业中的挑战和展望4.1 数据安全和隐私保护AI技术需要大量的数据支持，但农业数据涉及到农民个人和经营信息，如何保护数据的安全和隐私成为一个亟待解决的问题。
4.2 技术标准和法规缺乏智慧农业中的AI技术尚处于发展初期，相关技术标准和法规尚未完善，需要政府和农业部门加强监管和引导，促进技术的合理应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工智能背景下智慧农业发展问题研究
作者：周康
来源：《乡村科技》2018年第20期
[摘要] 随着互联网技术和人工智能的高速发展，传统农业迎来了发展的新契机。
把握好人工智能和互联网迅速发展的机遇，对我国智慧农业的发展尤为重要。
基于此，本文通过对人工智能背景下我国智慧农业发展的状况进行分析，得出制约其发展的主要问题，并从人才兴业、发展规模化农业、完善大数据信息化、与商业合作发展4个方面提出加快智慧农业发展的建议。
[关键词] 人工智能；智慧农业；大数据；互联网
[中图分类号] F327 [文献标识码] A [文章编号] 1674-7909（2018）20-54-2
1 人工智能背景下智慧农业发展现状
1.1 我国智慧农业产业规模日益壮大
智慧农业在我国经过多年的应用发展研究已经取得了一定的成就，大量的科技投入使得智慧农业的发展路径迅速扩张，产业规模不断发展壮大。
数据显示，2013年我国智慧农业的产业规模达4 000亿元，到2017年突破8 000亿元，4年里翻了一番，年均增长率18.92%，发展势头迅猛。
1.2 我国智慧农业分布广泛
虽然智慧农业还没有在我国全面推广开来，但我国已经建立了多个试点。
农业部通过对包括现代农业经营水平在内的5个一级指标和农业劳动生产率之类的23个二级指标，以及2016年全国35个发展都市现代农业的大中城市综合发展水平进行测算，发布了《2017中国都市现代农业发展报告》。
报告显示，排名前十的城市依次为上海、北京、南京、大连、天津、成都、青岛、重庆、西安和杭州，这些地区由于优越的自然资源环境、良好的经济基础和先进科技的支撑在智慧农业的发展中占据优势；其他省份，如云南、黑龙江、江西、河南、山东等省区也有多个试验点，目前以积累经验为主，为未来的发展蓄力[1]。
2 人工智能背景下智慧农业发展的意义
我国正经历从“传统农业”向“现代农业”的发展转型，进而转变为智慧型农业。
人工智能在智慧农业中的应用就是现代化机械应用到基础农业生产中的一种模式。
将各类农业设备连接到智能云端系统，交互信息数据，可有效提高设备利用率及生产管理效率，降低人力资本。
更值
得期待的是，将这些智能农业设备和自动驾驶技术相结合，可以达到24 h不间断工作的状态。
这种工作的替换将使农民从农业工人变成农业管理者，可用更少的时间和精力获得更大的收益，大大解放农业生产力，解决当前我国的农业发展和粮食资源问题。
3 人工智能背景下智慧农业发展存在的主要问题
3.1 人才匮乏
目前，我国的农业劳动者多数是50岁左右的农民，大多没有接受过较高水平的教育，知识水平较低。
数据显示，全国8亿多农民的平均受教育程度不足7年，农村劳动力4.9亿人，其中只有13%接受过高中及以上的教育，接受初中教育的接近49%，其余的38%只有小学或者更低的文化水平[2]。
目前的状况是，除了有很少一部分农民接受过专业的农业技术培训，大部分农业从业者接受高新技术的能力较弱，要想实现人工智能技术在智慧农业中的有效应用具有很大的难度。
3.2 农业生产不具备规模化
发展规模化的智慧农业是发展现代智慧型农业的必要条件，但我国农业长期采用的生产模式是以家庭为单位的承包经营模式，很多地方的农民对智慧农业的认识不足，大部分农民弄不懂这种新型农业经营模式，他们受传统思想的影响，害怕技术抢了自己的工作，并不认为智慧农业对他们以后的生活有利；还有一部分农民满足于目前的经营状况，没有兴趣尝试新的方式。
此外，农民意见不统一，也很难团结起来为智慧农业发展提供条件[3]。
目前，人力依旧大量聚集在农业领域，分散占据着我国大部分的土地，这一现状严重制约了我国农业现代化规模的发展。
随着智慧农业发展越来越系统化，对于农业生产的规模化要求将会越来越高，否则很难继续高效发展下去，经济发展必定放缓。
3.3 农业信息资源收集困难
目前，我国可以查询到农业信息的网站大概有十万多个，大部分都是中央各个部门和各个地方省市政府建立的农业信息服务网站，内容通常是根据上级要求而开设的版块，多提供政策性信息，多有重复的情况[4]。
也有一些是由商业性质的企业作为信息供给方而进行的小规模调查研究，这通常需要支付高昂的费用才能得到，不适用于普通的老百姓。
这些官方或非官方的农业信息资源十分分散，来源不同，所采集的环境条件千差万别，数据缺乏统一标准、结构杂乱。
3.4 智慧农业与商业发展的联系不够
我国互联网商业虽然发展得如火如荼，但互联网农业却冷冷清清。
虽然最早应用于农业生产中的物联网技术，在试点中取得了一定的成绩，并已经在一些地方展开了实践应用。
但让
“三农”用户能够自己去主动进行智慧农业服务交互、收集和挑选技术搭建，仍是不现实的。
同时，民营智慧农业技术公司的商业性，决定了他们不会主动为“三农”提供设备及技术支持。
所以有条件引进人工智能设备，发展智慧农业的地方，多数是由政府提供资金和技术支援，依靠政府和项目资金支持才得以延续。
没有长远的自给自足的发展规划，无足够的资金投入，没有剩余价值的产生使产业资本得以循环的发展策略，终究不是智慧农业发展的长久之计或全面开展的有效办法。
4 人工智能背景下智慧农业发展策略
4.1 专业人才兴业策略
育才策略要注重面向市场、面向未来，要坚持当前与长远、理论与实践相结合的原则。
所以，首先，可以由政府引导开设专业的智慧农业从业培训课程，先培育出一批实用型人才。
其次，通过与时下正在普及的高中教育政策结合，在职业高中教育学校联合开设智慧农业应用专业，以及相关的智能设备应用专业、物联网调控专业等。
以学校为依托，进行专业的人才培育既可以持续培养与智慧农业对口的技术型应用人才，也能增加就业[5]。
4.2 农业规模化发展策略
建立占据优势地位的农业规模化发展基地，是实现发展高产高效的智慧农业的必要条件，是将其作为主导产业所必须满足的条件。
结合我国地域复杂、环境各异的特点，国家应该规划农业规模的结构，重视区域性分方向的发展，坚持因地制宜发展优质产业的原则，着重依据各地区实际的情况进行多模式、具体化的设计，建立具有地方特色的规模基地，实现规模化经营，发展优势产业区，加大调控力度，增大产业经济集中发展的边际效用。
4.3 大数据信息资源策略
大数据时代，信息资源在网络中的流通利用变得更快捷，但网络体系中鱼龙混杂，信息数据庞大复杂且抽象，所以数据的真实性、隐私性又会受到威胁[6]。
这就需要国家一方面要能促进农业大数据的发展，另一方面也要站在宏观调控的角度，出台配套的政策法规，或利用相关的法律来加以监督管理。
相关的部门机构也要为农业大数据产业的稳步发展创造优良的环境，建立起符合现状的人才、技术、财政等方面的政策保障体系，提供发展农业所需要的网络资源和信息服务。
4.4 智慧农业与商业的合作发展策略
互联网与现代农业的融合也可以为发展智慧农业提供别样的商业发展路径，开拓符合时代背景的新型农业。
在智慧农业前期，可以让制造商与未来产品的销货方入股，或采用融资租赁的方式解决一部分的资金问题，再让制造商与我国当地农协工作人员共同帮助农户使用智慧农
业设备，尽快实现智慧农业的应用推广工作。
销货方可与农贸市场和超市对接，达成协议，保证产品有稳定的货源对接，解决供需平衡的问题。
商业公司有资源和资本可以为智慧农业的产品进行直接或间接的广告营销[7]。
这样的商业合作模式不仅可以为智慧农业的发展营造更有效的发展环境，有利于提高农产品生产经营的效率，还可以从基础层面改变农业生产者、农产品消费者对农业市场所持的传统观念，改变农业体系的传统组织结构，开创智慧农业全新的发展方向。
参考文献
[1]陈凌云.人工智能技术在农业领域的应用[J].电脑知识与技术，2017（29）：181-183，202.
[2]李峰.基于人工智能的农业技术创新[J].农业网络信息，2017（11）：20-22.
[3]汪懋华院士：农业升级转型离不开人工智能[J].农业机械，2017（8）：138.
[4]王海宏，周卫红，李建龙，等.我国智慧农业研究的现状.问题与发展趋势[J].安徽农业科学，2016（17）：279-282.
[5]韩宇.人工智能在设施农业领域的应用[J].农业工程技术，2016（31）：44-47.
[6]王建东.智慧农业的突破口和升级点[N].中国改革报，2017-03-09（004）.
[7]钱堃，张霄飞，鲍晓娜.智慧农业发展策略探析[J].山西农经，2016（13）：139-140.。