摘要：
AI在农业领域的应用不但可以解决粮食危机，更能为农业提供可续续发展的支持。
柯洁最终还是输了，连输三局，败给了Alphago。柯洁代表了人类最高智慧棋类的最强大脑，三连败的结局足以展示科技的进步和人工智能的强大。
人工智能已成为自动化、电气化和信息化之后新一轮工业革命的基石，而人工智能的应用亦非仅在工业领域，在教育、医疗和金融领域都是革命性的技术创新。那么在人类最古老的农业领域，人工智能有何表示呢？我们是不是连种地也要输给电脑了呢？
人工智能解决农业面临的世纪挑战
农业领域面临的挑战对人类来说比其他领域更为重要。如今世界人口总数为72亿，其中有7.8亿人面临着饥饿威胁，到2050年，全球人口将要达到90亿，这意味着我们生产的粮食热量需要增长60%。如果考虑作为肉类来源的家畜消耗的粮食，那么这一增长率将达到103%。而于此同时，我们又面临着石油农业所依靠的能源危机，面临着化肥农药过度使用造成的土壤和环境的破坏以及对人类健康的威胁。
那么，如安在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时连结可持续发展呢？人工智能就是解决的方法之一。
人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪出就已经开始，这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人，也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，还有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。这些应用正在帮手我们提高产出、提高效率，同时减少农药和化肥的使用。
智能图像识别
以前我们在野外看到一个不认识的花草要查阅资料才能知道是什么花草，可如今我们可以通过各种识图软件对着花草拍照扫描一下就知道了，这就是电脑图像识别技术。如今借助机器学习和深度学习，智能图像识别准确率越来越高，而应用也远远不止这些。
PlantVillage（美国）和Plantix（德国）是两款智能植物识别App，他们能做的不但仅是帮你识别你不认识的农作物，他们能够帮农户智能识别农作物的各种病虫害。农户把患有病虫害农作物的照片上传，App就会识别出农作物犯了那种病虫害，而且可以给出相应的处理方案。除了人工智能给出的处理方案，App上还有用户和专家交流的社区，可以针对相应的病虫害进行讨论交流。
智能识别+智能机器人
那么如果把图像智能识别跟智能机器人结合会怎样呢？那就是更好的帮我们种地、播种和采摘。
（Blue River的莴苣种植机）
Blue River Technologies是一家位于美国加州的农业机器人公司。Blue River的农业智能机器人可以智能除草、灌溉、施肥和喷药。智能机器人利用电脑图像识别技术来获取农作物的生长状况，通过机器学习，分析和判断出那些是杂草需要清除，哪里需要灌溉，哪里需要施肥，哪里需要打药，而且能够立即执行（图示为莴苣种植机）。智能机器人因为能够更精准的施肥和打药，可以大大的减少农药和化肥的使用，比传统种植方式减少了90%的农药化肥使用。
智能播种机器人还可以通过探测装置获取土壤信息，然后通过算法得出最优化的播种密度而且自动播种。美国爱荷华州的发明家David Dorhout研发的智能播种机器人Prospero就是这样的智能机器人。
除了播种和田间办理，农业智能机器人还可以帮我们采摘成熟的蔬果。
（Aboundant Robotics的苹果采摘机器人）
Aboundant Robotics也是来自美国加州的农业机器人公司，目前他们已经上市的是一款苹果采摘机器人，可以在不破坏苹果树和苹果的前提下达到一秒一个的采摘速度。苹果采摘机器人通过摄像装置获取果树的照片，用图片识别技术去定位那些适合采摘的苹果，然后用机械手臂和真空管道进行采摘，一点都不会伤到果树和苹果。
卫星云图学习，种地不看天，看手机
传统农药田间办理看天看地看作物，而如今农民也要成为看手机的低头族了：）。通过对卫星拍摄图片，航拍图片以及农田间其他设备拍摄的照片进行智能识别和分析，人工智能的能够精确的预报天气，气候灾害，识别土壤肥力，庄家的健康状况等等。
好比美国的Descartes Labs公司收集了海量农业相关的卫星图像数据，他们对天气的预测比美国农业部的还要精准。Descartes Labs通过人工智能和深度学习，去分析这些图像信息，寻找其跟农作物生长之间的关系，能对农作物的产量做出精准预测，他预测的玉米产量比以往的预测准确率高出99%。
