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集成AI的智能农业科技将协助农人提升农务决策质量

智能农业善用资料与数码工具,强化农务决策质量、提升生产力与获利。Climate Corporation

随著农业科技的发展,各种相关应用也开始集成人工智能(AI),智能农业(smart farming)技术将善用各种资料促进供应链透明度(transparency),运用先进分析与预测性推论(predictive inference)协助农人进行更好的农务决策,以提升生产力与获利。

根据Successful Farming报导,结合电影、互动科技(interactive technology)、音乐3大领域,在美国德州奥斯丁举行的年度盛会SXSW(South by Southwest)中,有为期3天的美国食品系统深度体验,农业科技厂商纷纷向消费者介绍农场到餐桌(farm-to-fork)的各项相关创新,并探讨全球农人面临的共同挑战。

Land O’Lakes召开的小组讨论集结农业科技专家向与会者介绍「人工智能(AI)是否适用农业」的主题,讨论AI、计算机视觉(computer vision)、机器学习(machine learning)技术,如何让农业成为科技最先进的产业、对人类食物系统的影响、如何善用以喂养全球人类,而率先采用AI技术的农人势将取得领先优势。

Climate Corporation的技术长认为AI是1组技术,为自驾车(autonomous vehicle)、复杂程序模型(complex process model)、影像辨识(image recognition)、导航(navigation)系统、农人目前使用中的相关应用等的基础。而随著消费者对食品的来源日益关注,AI的机会将在于可弥补目前供应链信息透明度不足之处。

AI运用的大量资料不局限于自有农场范围,协助生产者进行更好的决策、提升农产品收获的效益。AI提供关于农地现场的深刻见解,可协助农人调整耕作实务,甚至更换作物;重新考量施肥计画以达到提升耕地土壤肥沃度的目标;随时掌握天候的变化与预报,并据以审视种子的选择;根据土壤样本分析的水分与氮含量调整春耕的时程;建立新的商业模式。

Winfield United的农业技术主管视AI为提升运算效能,并掌握更先进统计资料版本的方式。预测性推论的AI工具能综合考量氮来源、土壤种类、时机、气候、可能产量等资料以预测施肥时机,农人可据以建立更正确而有效的作物栽种模式以支持当令(in-season)决策与提升获利潜力,而不受资料复杂度或气候模式造成的变异性所影响。

全球农人面临的共同挑战包括人力短缺、乡村地区连网基础建设不足、小规模农场机械化困难、务农的成本门槛。Verizon新兴技术平台的研究人员表示,虽然AI技术持续集成到各种农业应用,但并非一体适用,Verizon亟思在可存取性(accessibility)方面提供解决方案。而随著AI的采用更普及与深化,Winfield United的农业技术主管认为许多新工作将应运而生。

微软(Microsoft)创办人比尔盖兹(Bill Gates)夫妇创办的Bill and Melinda Gates Foundation中的数码农业解决方案(Digital Ag Solutions)主管认为,应聚焦于发展数码创新技术、服务、平台,提供土壤状态与作物营养诊断、连结金融服务与包容性市场(inclusive market)、学习农场规划与实务操作的机会,协助小农克服系统性限制,提升生产力与收入。

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