當您想到消費性電子產品、智慧家庭、電動車、個人化購物等時，人工智慧 （AI） 和機器學習 （ML） 很快就會浮現在腦海中。我們經常在社交媒體、新聞中看到這些進步，甚至每天都在使用它們。然而，人工智慧也正在改變農業產業，這是許多消費者日常不接觸的產業。第一次世界大戰後，現代農業呈爆炸式增長——10.5% 的美國勞動力受僱於農業部門，使其成為對經濟和糧食供應最具影響力的行業之一。
現在，我們正處於另一場演變之中——人工智能解決方案使農民能夠事半功倍，提高質量，並確保農作物更快地進入市場。隨著到 2030 年全球人口激增至 8.5 億，農業面臨著跟上不斷增長的需求的巨大壓力。人工智慧已準備好幫助農業降低糧食成本、提高農作物產量並有效率地工作，養活數十億人。以下是一些正在改變該行業的不同人工智能驅動技術。
機器學習技術
機器學習是指電腦系統模仿智慧人類行為並根據輸入進行適應和改變。隨著機器學習得越來越多，結果預測變得更加準確。在農業領域，機器學習技術以多種方式推動了作物生產。ML 可以分析感測器數據和歷史趨勢來預測作物產量。它可以幫助預測生產成本、提出農藥建議等。在收穫前，機器學習可以簡化作物育種，從而生產出更能抵抗波動溫度、乾旱等的作物。機器學習還可以識別植物、雜草、病蟲害，並使用適量的除草劑對超目標區域進行精確噴灑。
認知運算
農業中的認知運算可用於學習、理解不同環境並與之互動，以提高生產力。在農業中，認知運算可以利用預測模型來預測乾旱、天氣或污染等農業挑戰。當農民能夠為這些事件做好準備時，他們可以主動保護農作物、減少損失並保持更大的收成。
物聯網和精準農業
最受歡迎的物聯網 （IoT） 應用之一是精準農業，它可以分析歷史氣象、土壤報告、降雨和蟲害。特定地點作物管理 （SSCM） 等技術使用自動播種機來確保高效生產，而不會過度耗盡土壤。人工智慧感測器還可用於精準農業，使農民能夠超瞄準特定區域的雜草和害蟲，而不是噴灑整個田地。這有助於優化化學品、水和其他資源的使用。精準農業還可用於灌溉和施肥，實現資源的完美平衡，以創造最健康、數量最多的農作物。
無人機影像
無人機攝影用於作物監測和實地調查，幫助農民提高產量並為他們提供實時分析和信息。無人機可以收集航空數據並使用感測器進行監控和評估，向農民提供互動式報告。農民可以快速獲得有關土壤枯竭或灌溉排水不良導致洪水的地區等問題的信息，從而增加土壤、土地和其他資源優化。
供應鏈優化
全球供應鏈已經是一個非常緊張的過程，農業也不例外。然而，農業供應鏈的延誤可能會產生災難性的影響。人工智慧可用於優化供應鏈，幫助改善物流和運輸，同時減少浪費。人工智慧還可以整合系統，從而提高供應商之間的透明度和可訪問性。即時監控和更新可實現整個供應鏈的快速溝通和問題解決。人工智慧還可以增強安全性;農業供應鏈是一個高度敏感、高度互聯的系統，無法承受因網路攻擊而造成的停機。
Ambiq 如何貢獻
隨著所有人工智慧和機器學習技術的整合，預計到 2050 年，平均農場每天將產生 4,100,000 個資料點。未來幾十年，氣候變遷和全球暖化將加速，而經濟將經歷起起落落——所有這些都是隨著世界人口的迅速增加而發生的。人工智慧將觸及農業的方方面面，從播種到收穫，再到將食品運送到雜貨店，這些革命性技術已經在徹底改變該行業，改善了世界各地人們的生活。
Ambiq® 獨特地致力於減少碳足跡，創造邊緣智能和技術，以更有效地利用能源。例如，在農業領域，Ambiq 的 Apollo 已用於食品智慧標籤，以實現更有效率的追蹤、生產和運輸。其他 Ambiq 創新已準備好支持農業中的人工智能技術，以增加糧食供應、減少碳足跡、支持農民並加強可持續發展努力。
