聯合國報告說，全球每年生產的糧食中大約有三分之一被浪費掉了。然而，除了浪費，還有一個更大的問題，我們許多人沒有意識到。具有諷刺意味的是，就在全球浪費的糧食數量急劇上升的同時，全球對糧食的需求也將上升。

隨著人口爆炸，全球變暖，可供耕種的土地越來越少，我們實際上面臨著全球性的糧食短缺。到 2050 年，我們將如何養活和維持 90 億人口 ? 我們將如何支持人口可能需要的糧食消費 59- 98% 的增長 ? 就像人類在當今世界面臨的許多問題一樣，我們正在看到農業領域的數字化轉型，尤其是以人工智能 ( AI ) 的形式。

傳感器和數據

到目前為止，農業技術最大的發展是傳感器連接和物聯網。在數字轉型中成功的農業生產正在變成一場數字游戲。在農業技術的幫助下，聯網農民開始共享數據，并在輸入、效率和操作流程方面進行改進，這在很大程度上得益于人工智能驅動的傳感器。這些傳感器可以是地面的、空中的或基于機器的，它們都具有巨大的農業生產潛力。

例如，在地面上，傳感器可以監測植物、土壤、動物健康和天氣情況。他們可以決定在什么地方種植產量最高，以及種植多少可以防止浪費。在空中，無人機和衛星可以監測作物的健康狀況和病蟲害，防止作物在收獲季節突然減產。農業設備還可以獲取預期作物產量的數據。例如，高速種植設備可以提供作物產量和收獲產量的 " 已種植 " 估計值，使農民能夠對銷售預測、過剩和短缺進行計劃。還不止這些：機器人收割設備甚至可以使用人工智能在合適的時間采摘成熟的水果和蔬菜，節省時間、人力和浪費。

John Deere 只是目前在 " 精密農業 " 領域做得很好的公司之一，該公司正在開發技術，幫助農民決定在最佳的種植地域，最佳的收割時期。它們甚至可以幫助農民從中央控制中心遠程管理設備，從而提高時間效率。

然而，受益的不僅僅是農民。例如， Blue River Technologies 公司的研究表明，通過使用人工智能傳感器采集的數據，從廣播噴灑轉向定向噴灑，可以將除草劑的使用量減少 90%。減少除草劑對我們人類和地球都有好處。顯然，農業的數字化轉型不僅有利于糧食生產，也有利于地球的健康。

研究和開發

就像人工智能通過縮短試驗和錯誤開發階段的時間來幫助加快藥物試驗一樣，它對農業也起到了同樣的作用。例如，Monsanto 的人工智能團隊發現，算法可以幫助他們更快地確定哪種雜交植物在現實種植條件下生長得最好，從而節省大量產品開發時間。例如，在過去，Monsanto 公司會對玉米雜交品種進行多年的田間評估，然后將其推向市場——從發現到商業化，這一過程可能需要八年時間。該育種計劃將挑選大約 500 個品種進行試驗，這一過程成本和時間都很高。使用一種使用了過去 15 年的分子標記和田間試驗信息的算法，他們將育種過程縮短了整整一年。這是一個難以置信的飛躍，尤其是考慮到我們在未來幾十年將面臨的人口激增。更妙的是 : 從理論上講，全球聯網的農民將能夠共享這類信息，不僅在 Monsanto 的農場，而且在全世界范圍內實現更大、更快的產品開發。

圖像識別

另一個令人興奮的發展是：人工智能中的圖像識別。谷歌正致力于訓練人工智能識別 5000 種動植物，這將提高無人機檢測病蟲害和農作物損害的能力。這一進步是巨大的，因為它將使農民比以往任何時候都能更快更準確地監測他們的耕地面積，并隨著時間的推移了解害蟲的模式。

農業數字化轉型的收獲：需要更多的數量和機構

盡管目前農業科技有巨大的潛力，但也存在一些擔憂。首先，與任何人工智能過程一樣，農業科技依賴于數據。但在一個以年為間隔產生數據的市場中，數據收集可能是緩慢而困難的。農業領域還發現，在吸引年輕人工智能人才方面，很難與其他精通技術的行業競爭。希望在工作中找到目標的年輕一代，會被這個充滿希望的市場所吸引。因為當涉及到農業的數字化轉型時，不僅有可能影響農民的生產力，還有數十億人的生命。

【來源：前瞻頭條】