【政策解读】2021乡村振兴政策解读(最全)

人工智能(AI)与“面朝黄土背朝天”的农牧民会有何联系?对于广大从事农牧业生产的人来说,对于农田、农作物、牲畜等长时间的巡视和预测都是十分艰辛的工作。如何在大面积耕地中实时监测病虫害?如何对批量养殖的牲畜进行精准称重,保障售卖时利益不受损失?诸如此类的细节问题一直都是农牧民心中的困扰。百度正力图把Al技术从实验室带进农田和牧场,解决农牧民最切身的需求。
近日,艾瑞咨询发布《 2019 年中国人工智能产业研究报告》,这是艾瑞第三年对AI产业进行研究并输出报告。凭借百度大脑图像识别、深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)、百度大脑EasyDL、EdgeBoard等产品技术对农业的全面赋能,百度已成为“AI+农业”篇章中的主要玩家,正在农业智能化这一新赛道中抢占有利位置。针对智能农业地块识别、作物模型构建、病虫害识别、无人机植保、智能农机、智能分拣、农产品溯源与智能养殖等场景,百度大脑可提供相应的能力和解决方案,提高农业企业的数字化、智能化水平。

据《报告》显示,当前AI应用于农业集中在“数字化种植”和“精细化养殖”两大领域。在精细化养殖领域中,主要通过图像识别、声音识别等技术提高畜禽存活率,提高产品质量。在整个肉牛交易环节中安全高效的对肉牛进行称重,是影响整个业务效率极其关键的刚需环节。百度飞桨(PaddlePaddle)、视觉技术以及EasyDL等平台技术能很好的解决这个问题。百度借助以上技术和一家畜牧业的合作伙伴正共同打造肉牛体重识别模型。通过合作,百度大脑为称重环节预计将节省2/3的时间,极大提升业务效率,同时保障农户的实际收益。

而在数字化种植领域中,AI在卫星遥感、智能农机、农业物联网等技术与设备的配合下,在播种、施肥、灌溉、除草、病虫害防止、采摘分拣等环节都已实现小规模应用。百度借助卫星遥感技术并结合飞桨深度学习平台、EasyDL定制化图像识别,实现智能农业地块识别,促进农业用地数字化。通过卫星遥感精准监测到耕地作物不同生长阶段的长势并且可以起到监测灾害、预估产量等辅助作用,大大节省人力并提高工作效率。
百度联合北京林业大学、嘉楠和软通智慧共同打造智能虫情检测系统,其核心是融合了模型算法的AIoT产品。它的出现改变了原本需要林业专家每周亲自深入林场观测的状况,取而代之的是每小时机器自动识别,极大提高了检测效率。
百度还与京东方植物工厂共同打造了智能无土栽培解决方案,基于视觉技术及深度学习算法构建了无土栽培作物的克重识别模型。这一模型相对于大田种植能够节水90%,并实现了安全无农残、全年可耕种、大大节省了人工成本。预计未来将提升产量10%-15%,而成本降低10%-15%。将原来农业专家的个人经验进行了数字化、产品化,使其业务具备了规模化生产的可能性。
农业作为关乎国计民生的第一产业,如果能让AI技术在中国农业的升级过程中发挥价值,将具有巨大的社会意义。《报告》中也指出,随着农业数字化水平提升,以及农业企业和农业规模户对“AI+农业”产品服务的逐渐认可,AI在农业中的成长壮大将迎来新的发展阶段。2018年我国“AI+农业”领域的市场规模为1.9亿元,预计未来数年内,市场规模将以35.2%的年复合增长率高速发展,并在2024年突破10亿元,2025年达到15.7亿元。“AI+农业”的形式正在改变传统农业“看天吃饭”、“生产单纯依靠劳动力”的刻板印象,转型升级后的智能农业将更快走进人们的视野中。
内容来源:吾谷网、中农网等
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