农业人工智能的发展？

一、农业人工智能的发展？

人机共融，是未来农业发展重要的一环。

技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。

同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。

人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。

如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。

二、人工智能机器人发展规划？

人工智能机器人以后会发展的越来越多，有更多的领域运用到这个，会最大程度的解放劳动力 ，所以我们应该不断地研究各种类型的机器人，让它适用在各个行业

三、促进农业发展的机器有哪些？

眼下，春耕春播进入关键时期，农业机械行业正在加足马力组织生产。

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近日，《证券日报》记者走进潍柴动力控股子公司潍柴雷沃智慧农业科技股份有限公司（以下简称“潍柴雷沃”），现场一片繁忙，各生产单元都在开足马力抢进度、赶订单。

“公司两条总装生产线，每天能生产出400多台拖拉机，而不同级别的智能拖拉机数量已占到了80%以上。”潍柴雷沃拖拉机工厂总装二线生产经理张康飞告诉记者。

2023年中央一号文件提出要“加快先进农机研发推广”。对此，业界认为，这将推动智能农机装备技术创新。中信证券表示，智慧农机正为我国农机行业提供换道超车机遇。

张康飞对《证券日报》记者说，“在进入了满负荷的生产状态后，我们优先配置关键工序人员，对拖拉机生产进行系统性规划。作为农业生产中最常用的动力机械，拖拉机在春耕备播中扮演着重要角色，要确保能准时把智能拖拉机交付到客户手中。”

据潍柴雷沃市场调研的反馈，近年来，市场对于智能农机的要求越来越高。为适应市场环境，推进产业智能化建设，近年来潍柴雷沃加大了智能拖拉机的研发生产，特别是在潍柴集团的加持下，公司加大了CVT智能拖拉机的生产量。

潍柴雷沃拖拉机研究院副院长李德芳向《证券日报》记者介绍，如今潍柴雷沃第四代拖拉机已进入了无级变速时代，不仅可以实现一键式前进、倒退，调头，还可以实现完全无人驾驶。“该产品的研发也打破了国外进口品牌对高端农业装备的长期技术垄断，综合作业效率与传统拖拉机相比提高了30%，燃油消耗率可以降低10%。”

潍柴动力方面表示，在目前CVT动力总成已进入商业化应用阶段的基础上，未来公司将积极把握政策及行业机遇，继续推动产品进一步快速上量。

2月13日，2023年中央一号文件正式发布。在“强化农业科技和装备支撑”方面强调要加快先进农机研发推广，并指出要加紧研发大型智能农机装备、丘陵山区适用小型机械和园艺机械，支持北斗智能监测终端机辅助驾驶系统集成应用。

山西证券复盘2018年至2023年中央一号文件时指出，一号文件多次强调“补短板”，目的就是要推动智能农机装备技术创新。“当前农业机械化在区域、产业、品种、环节上仍存在不平衡性，研发制造、配套体系、政策支持有待不断加强。”

农文旅产业振兴研究院常务副院长袁帅对《证券日报》记者表示，当前全国农作物耕种收综合机械化率在不断提高，农用机械总动力也在不断增长，但行业仍存在较多薄弱领域。“我国很多地区是丘陵山区，田块比较细碎，导致农机下田难、作业难等问题，这也是今年中央一号文件强调加紧研发丘陵山区适用小型机械和园艺机械的主要原因。”

中信证券认为，我国农机行业正处于补短板、智能化、本土化的产业升级初始关键阶段，行业内需填补空白多，需突破瓶颈多。不过，农机4.0时代即智能化、无人化、环保化理念正引领全球农机未来。智慧农机也将为我国农机行业提供“换道超车”机遇。（以上来源 | 证券日报 记者 王 僖 免责声明 | 仅用于学习交流，并不用于商业用途。文中部分图片来源网络及设计图片，所有转载的图片、音频、视频文件等知识归该权利人所有，新社汇·全媒体矩阵不对相关图片内容享有任何权利。）

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农文旅产业振兴研究院常务副院长、县域经济发展合作服务中台工作委员会秘书长袁帅表示，农业是我国立国的根本，我国是农业大国，农业发展与亿万人民的生活有着密切的联系。大力推进农业机械化、智能化是农业现代化的必然道路。随着我国科技水平的不断提高，农业机械技术的应用越来越广泛。在农业生产中,传统的耕种方式不仅耗费大量的人力，产量也不高，为推动我国农业的发展，提高农作物生产产量必须在农业发展中大量应用机械技术。

农业机械是现代农业发展的重要物质基础，农业机械化是农业现代化的重要标志。得益于农机购置补贴政策降低机械化生产成本及土地流转政策促进农业规模化经营，无论是小麦耕种收综合机械化、水稻和玉米耕种收综合机械化还是畜牧养殖和水产养殖机械化，我国农业机械化整体水平正在逐年提升，步伐加快，随着科技的进步和农业机械化程度的不断提高，不仅仅在播种方面及收获方面的机械化水平都得到了极大的提高，大量先进机械设备在农业生产方面的应用，大大提高了作业生产效率，同时农业机械化也正在从耕种收环节向植保、秸秆处理、烘干等全程延伸拓展。

“十四五”是我国全面建成小康社会后奋力实现2035年“农业农村现代化基本实现”战略目标的第一个五年，新形势、新任务、新需求对农业机械化提出了更高要求。国家正在积极通过各种优惠政策和农机购置补贴推动农机行业发展，当前，虽然全国农作物耕种收综合机械化率已提高到70%，农用机械总动力在不断增长，但是行业仍存较多薄弱领域，包括：

（1）农机科技创新能力不强，我国自有原创性科技成果少，关键技术自给率较低，一些基础理论和关键共性技术研究尚处于工业化发展初期，受制于人的局面尚还没有根本性的改变。

（2）低端过剩，中高端农机装备有效供给不足，机具适应性可靠性有待提高，环保压力大。

（3）农机农艺结合不够紧密，目前，现实生产中存在的品种、种养方式与机械化生产不协调，制约了农机研发、推广应用和作业效率与效益。

（4）农机作业基础设施建设滞后，很多地区都是丘陵山区，田块比较细碎，机耕道路缺乏，种植经营分散，导致农机“下田难”“作业难”，存在“有机难用”的问题。

近年来，复合式、高性能和智能化的现代农机装备成为农业装备发展的新亮点和趋势。农业无人机、无人驾驶拖拉机、智能收获机、智能除草机、挤奶机器人、农业自动化与控制系统等产业化发展方兴未艾，但是接下来一段不短的时间内，我国农机装备发展的重点仍是，提高农业装备的智能化程度和生产性、稳定性，推动农机农艺融合和机械化信息化融合，打造农机服务模式与农业适度规模经营相适应、机械化生产与农田建设相适应，鼓励和践行科技创新、机制创新和政策创新。

四、人工智能的起源与发展？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）起源于20世纪50年代，已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件：

1. 1950年：艾伦·图灵（Alan Turing）发表论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence），提出了著名的图灵测试（Turing Test），作为衡量机器智能的标准。

2. 1956年：约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）和纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）等科学家齐聚达特茅斯会议（Dartmouth Conference），共同提出了“人工智能”的概念，标志着人工智能领域的正式诞生。

3. 1958年：罗斯·瑞森布拉特（Ross Quillian）发明了基于逻辑和规则的专家系统，是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能程序。

4. 1965年：约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发出第一个聊天机器人ELIZA，展示了自然语言处理的潜力。

5. 1970年代：随着专家系统的普及，人工智能进入了第一个繁荣期。然而，由于专家系统存在的局限性，如知识获取难度大、无法处理不确定信息等，人工智能在1970年代末陷入了低谷。

人工智能发展的第二个高潮出现在1980年代，得益于机器学习算法的进步和专家系统的局限性得到解决。其中，最具代表性的成果是杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和戴维·鲁姆哈特（David Rumelhart）等人提出的反向传播算法，为神经网络的发展奠定了基础。

1990年代，人工智能继续发展，出现了许多新的技术，如支持向量机（Support Vector Machines, SVM）和演化计算（Evolutionary Computation）等。此外，人工智能还开始在其他领域得到应用，如语音识别、图像识别等。

21世纪初，深度学习（Deep Learning）技术的突破性进展使人工智能进入了新一轮快速发展时期。2012年，杰弗里·辛顿和杨立昆（Yann LeCun）等人在ImageNet图像识别挑战赛上取得了突破性成果，标志着深度学习技术在计算机视觉领域的成功。此后，深度学习技术迅速蔓延到人工智能的其他领域，如自然语言处理、语音识别等。

目前，人工智能正在继续快速发展，各种新技术和应用不断涌现。可以预见，人工智能将在未来社会和经济发展中扮演越来越重要的角色。

五、农业发展与农村发展有区别吗？

农业是产业，农村是区域。

产业现代化是要提高质量和效率。

区域现代化是要改善生活和服务。

完全不同的概念。

农村具有多功能性，不仅有农业生产功能，也有生活居住功能，生态功能，文化功能等。从以往单纯注重农业，到注重乡村的方方面面。

六、人工智能机器人的发展前景？

人工智能也不能说非常好，一些做投资这个行业的人，到处忽悠国人人工智能是未来趋势无所不能，大部分人不懂这个行业，听了才会跟着说非常好。主要看针对什么行业做智能是好处，有些地方不该做也就不用做，不要盲目去发展看需求来定。比喻说农业方面可以加一些智能化解决，可以省去一些劳力和省一些时间，像一些技术性经验不能完全靠人工智能，得靠人的经验去判断。像一些固定化生产行业可以用人工智能省一些人工成本，但人类该学的技术还得学，不能把技术给荒废掉。大家千万别听所谓的专家老师瞎忽悠，说起来像神一样。

请记住人工智能不是万能的，以后发展喜忧参半。

七、人工智能在农业领域的发展前景？

AI专家建立了一套模拟气候环境和作物生长的仿真器，并开创性地搭建出农业人工智能系统，将农业专家的知识和经验自然地嵌入仿真器中。

这个农业AI系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，同时大幅降低了传感器成本，展现出“AI+农业”的应用潜力。

未来腾讯AI Lab还将在农业、能源等领域进行持续的技术探索。

八、农业人工智能机器学习概述

在当今数字化时代，农业人工智能和机器学习技术的运用正日益受到关注。这些先进技术为农业领域带来了巨大变革，提升了生产效率、改善了农作物质量，同时也促进了可持续农业发展。

农业人工智能的应用

农业人工智能是指利用人工智能技术解决农业领域面临的各种挑战和问题。通过收集大量的农业数据，运用机器学习算法进行分析和预测，农民可以更好地管理农田、监测病虫害、优化农业生产流程。

机器学习在农业中的作用

在农业生产中，机器学习技术可以帮助农民更好地制定种植计划、及时应对气候变化、预测作物产量，并通过智能设备和传感器监测土壤湿度、温度等关键指标，为农业生产提供精准的数据支持。

农业人工智能和机器学习的概述

综合考虑农业人工智能和机器学习在农业中的应用，可以看出这些技术的重要性和前景。随着技术的不断发展和普及，农业生产将迎来更多的创新和突破，为粮食安全和农业可持续发展贡献更多可能。

总的来说，农业人工智能和机器学习的概述显示了这些技术在农业领域的巨大潜力。通过不断探索和应用，可以进一步提升农业生产效率，促进农业现代化进程，实现农业可持续发展的目标。

九、机器视觉与机器人的发展背景？

从20世纪70年代至今，机器视觉发展过程包括机器视觉发展初期（20世纪70年代）的数字图像处理和积木世界，20世纪80年代的卡尔曼滤波、正则化，20世纪90年代的图像分割、基于统计学的图像处理以及21世纪计算摄像学与机器视觉中的深度学习等。

十、农业开发与农业发展有什么区别？

有所不同的概念