提起消费电子产品、智能家居、电动汽车、个性化购物等，人们很快就会想到人工智能（AI）和机器学习（ML）。 我们经常在社交媒体和新闻中看到这些进步，甚至每天都在使用它们。 不过，人工智能也正在改变农业行业，而这是一个许多消费者日常并不接触的行业。 第一次世界大战后，现代农业蓬勃发展-10.5% 的美国劳动力受雇于农业部门，使其成为对经济和食品供应影响最大的行业之一。
现在，我们正处于另一次演变之中-人工智能解决方案使农民能够事半功倍，提高质量，并确保农作物更快地进入市场。到 2030 年，全球人口将激增至85 亿，农业面临着巨大的压力，必须跟上不断增长的需求。人工智能有望帮助农业降低粮食成本，提高作物产量，并高效地养活数十亿人口。以下是几种正在改变该行业的人工智能驱动技术。
机器学习技术
机器学习是指计算机系统模仿人类的智能行为，并根据输入进行调整和改变。 随着机器学习得越来越多，结果预测也会越来越准确。 在农业领域，ML 技术以多种方式推进作物生产。 ML 可以分析传感器数据和历史趋势，预测作物产量。 它可以帮助预测生产成本、提出杀虫剂建议等。 在收获前，机器学习可简化作物育种工作，使作物更能抵御多变的气温和干旱等。 机器学习还能识别植物、杂草、病虫害，并对超目标区域进行精准喷洒，喷洒适量的除草剂。
认知计算
农业中的认知计算可用于学习、理解不同环境并与之互动，从而提高生产率。 在农业领域，认知计算可以利用预测模型来预测干旱、天气或污染等农业挑战。 如果农民能够为这些事件做好准备，他们就能积极主动地保护作物、减少损失并保持更大的收成。
物联网与精准农业
精准农业是最流行的物联网（IoT）应用之一，它可以分析历史气象、土壤报告、降雨量和虫害情况。 因地制宜的作物管理（SSCM）等技术利用自动播种机确保高效生产，同时不会过度消耗土壤。 人工智能传感器还可用于精准耕作，让农民能够在特定区域超级瞄准杂草和害虫，而不是对整块田地进行喷洒。 这有助于优化化学品、水和其他资源的使用。 精准农业还可用于灌溉和施肥，实现资源的完美平衡，种植出最健康、最大量的作物。
无人机图像
无人机摄影用于作物监测和田间调查，帮助农民提高产量，并为他们提供实时分析和信息。 无人机可以收集空中数据，并使用传感器进行监测和评估，向农民提供互动报告。 农民可以迅速获得有关问题的信息，如土壤枯竭或灌溉排水不畅导致洪水泛滥的地区，从而提高土壤、土地和其他资源的优化程度。
优化供应链
全球供应链已经非常紧张，农业也不例外。 然而，农产品供应链的延误会带来灾难性的影响。 人工智能可用于优化供应链，帮助改善物流和运输，同时减少浪费。 人工智能还可以整合系统，提高供应商之间的透明度和可访问性。 通过实时监控和更新，可以在整个供应链中快速沟通和解决问题。 人工智能还能提高安全性；农业供应链是一个高度敏感、相互关联度极高的系统，经不起网络攻击造成的停机时间。
Ambiq 如何做出贡献
随着所有人工智能和 ML 技术的融入，预计到 2050 年，平均每个农场每天将产生410 万个数据点。 在未来几十年里，气候变化和全球变暖将加速，经济也将经历起伏，而这一切都与世界人口的快速增长密不可分。 人工智能将触及农业的方方面面，从播种到收割，再到将食品运送到杂货店，这些革命性的技术已经在极大地改变着农业，改善着世界各地人们的生活。
Ambiq® is uniquely committed to reducing the carbon footprint, creating edge intelligence and technology that offers more efficient use of energy. In agriculture, for example, Ambiq’s Apollo has been used in food smart labels for more efficient tracking, production, and transportation. Other Ambiq innovations are ready to support AI-enabled technologies in agriculture to increase the food supply, reduce the carbon footprint, support farmers, and bolster sustainability efforts.
