人工智能技术助力食品安全智慧监管
原标题：明略新行动――食品安全AI化“人工智能技术迭代定会在食品安全的前提下发现并解决问题，实现行业的智慧监管及管理。”明略科技CEO助理兼数字卫生业务负责人鲁邹尧在第十一届中国食品安全论坛分论坛上发言说到。
近日印发的《中共中央国务院关于深化改革加强食品安全工作的意见》（以下简称《意见》）中提出，推进“互联网+食品”监管。建立基于大数据分析的食品安全信息平台，推进大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等技术在食品安全监管领域的应用，实施智慧监管，逐步实现食品安全违法犯罪线索网上排查汇聚和案件网上移送、网上受理、网上监督，提升监管工作信息化水平。《意见》同时也提出加大科技支撑力度。将食品安全纳入国家科技计划，加强食品安全领域的科技创新，引导食品企业加大科研投入，完善科技成果转化应用机制。完善食品安全事件预警监测、组织指挥、应急保障、信息报告制度和工作体系，提升应急响应、现场处置、医疗救治能力。加强舆情监测，建立重大舆情收集、分析研判和快速响应机制。
食品安全与科技之间的关系也因此变得更加紧密。对此，鲁邹尧表示，人工智能技术的加入可提升从食品源头延伸至成品的安全保障，不仅可以帮助政府提高监管效率，同时也能帮助企业落实食品安全主体责任。
人工智能时代的汹涌浪潮正改变着越来越多的行业轨迹。为什么一家企业级人工智能产品与服务平台会进入食品安全行业？鲁邹尧谈到：“明略科技是一家以新一代人工智能技术落地为方向的企业。通过多模态人工智能和大数据技术，实现具有分析决策能力的人工智能应用。由于服务企业众多，行业分散，在探究新兴业务时发现零售与大连接是未来将保持持续增长的新领域，为此明略组建了新服务事业群，现阶段重点聚焦在餐饮和零售板块。”
鲁邹尧介绍道：“新服务事业群采用明略‘HAO’智能体系，来进行前端数据采集、打通感知、认知技术，运用知识图谱逻辑，综合机器人的视觉/听觉等终端设备，以及服务员工的能力，更好对传统服务业进行改造升级。”
明略科技创始人兼CEO吴明辉曾提到，十多年来每天和数据打交道，大数据分析及人工智能的相关应用商业模式已经纯熟于胸，以前做大数据平台搭建，后来做人工智能应用，而在更多的细分领域里，明略已经在做“感知-认知-行动”闭环的人工智能解决方案。而不断变革的技术也带来新数据的产生，从而带给各行各业商业模式的迭代。食品行业更是在迭代与摸索中探寻的新方向。
“半年来，越来越多的企业开始重视人工智能在自身行业中的应用，食品安全行业更是作为国家重点领域再次提升高度。‘明快安’多模态智慧食安平台也就是在这样的环境下诞生，力图运用大数据+AI赋能食品安全，用数据治理食品安全，用科技助力食品卫生。”鲁邹尧谈到。
市场监督管理总局在2018年4月印发的《餐饮服务明厨亮灶工作指导意见》中提到：明厨亮灶，是指餐饮服务提供者采用透明、视频等方式，向社会公众展示餐饮服务相关过程的一种形式。国家市场监督管理总局相关负责人也表示，2019年，我国餐饮行业明厨亮灶推广要达到30%以上。
但由于不同地域的环境特殊性，“明厨亮灶”的推广仍存在很大难度。鲁邹尧表示：“‘明厨亮灶’是食品安全的第一道闸门，而明略正在做的可以看做‘明厨亮灶3.0’，结合视频厨房等新形势打造了事前、事中、事后三道防线。”他具体解释道：“明快安是一款综合立体地解决食品安全问题的应用级系统，能自动辨识并发现后厨的食品安全风险点，7x24小时监管食品加工过程，预防不可预估的食安风险，并针对食安风险提供解决闭环，从而提高监管效率，降低合规成本。同时它也是一款全天候360°的智能监管系统，具备明厨亮灶基础能力的同时，还可应用于后厨人员管理和环境管理。运用人员合规性智能识算法别和卫生环境合规性智能识别算法，能有效监管后厨人员的穿戴与操作规范，食品存储条件与环境消毒卫生等食品安全核心场景。”
为了保证餐品的品质，事前的溯源便显得尤为重要，为此，鲁邹尧提到：“目前国内的冷链物流比某些低，中国只有7%，而国外可以达到80%，差别很大。为了提升冷链效率，通过大数据与人工智能算法，进行自动配载与路线优化，在通过测试后在物流成本上压缩了一大截。同时食品溯源信息及数字化后可以有效提升监管。”
吴明辉曾在采访中诙谐地提到：现在明略科技做的事很有趣，在利用AI抓老鼠。鲁邹尧说：“在‘明快安’的系统中通过有效识别老鼠行为轨迹并提供针对性的专业解决方案，帮餐厅解决后顾之忧。通过与某大型PCO公司合作，在其持续服务的中式餐厅中进行专业对比，使用明快安可以使其消杀治理的效率提升3倍。”为了让食品安全形成完整链条，明略也利用自身优势打造事后的舆情监测机制，提升食品安全后端的保障。
吴明辉曾说，一个餐饮机构一年花1万去整顿后厨的卫生安全，中国有800万家餐饮企业，如果所有餐厅都按照国家的食品安全要求去做，全中国这一块就有800亿的市场，这是一个巨大的市场。根据数据显示，2019年中国同步餐饮企业数量只占1%，营业额占比为7%，但承载的监管压力达到了23%，为了让餐饮行业在同一个起跑线起跑，让更多的企业可以有更加公平的竞争环境，明略正在努力推进‘明快安’的大规模项目落地。
人工智能目前发展最好的当属计算机视觉及听觉，业内已经有大批企业正猛攻这两个方向，而明略除皆有布局外，将知识图谱的概念深化并且放大，利用数据分析下的理解和关联打造了完整的系统级应用，在硬件技术已经成熟的当下利用优势打造属于自己的纵深地带，这或许会创造更大的社会价值。
据悉，目前，明快安已拥有多业态解决方案，定制服务了多家连锁企业，覆盖连锁餐企、食品加工厂、酒店、购物中心等客户，实现食品安全全业态覆盖。未来，明略科技也将在更多服务领域内建立细分市场的系统级应用，力图通过人工智能与数据的结合打造科技赋能的生态服务环境。（郑伟）
(责编：实习生1、张希)人工智能，重新定义食品制造业
智造观点
生活水的提高，让人们对食品变得越来越挑剔，快捷、实惠、健康的食物渐渐成为了人们的首要选择。而为了满足消费者变幻无常的口味，食品和饮料公司（F&B：food&beveragecompanies）将目光转向了包括人工智能在内的新兴技术上，试图借助高科技开发新产品以保持公司的盈利能力。
就人工智能而言，不管是机器人技术还是机器学习等，似乎在一夜之间从科幻小说变为了现实。如今，人工智能在自动化与简化整个制造生态系统方面已经具有了特别的价值，且从加速运营、自动化日常决策到为管理层提供建议也都有不俗的表现。
在这种情况下，食品和饮料公司也逐渐意识到人工智能正在逐渐颠覆快速消费品（FMCG）的生产、包装、存储、分销、零售等环节。换句话说，人工智能和机器学习对包装性消费品（CPG）和食品饮料行业产生了根本性的影响。
文/灰灰
来源/人工智能观察（ID：Aiobservation）
俗话说，众口难调，而在不同的消费者口味之外，人们对手工制造的食品产生了浓厚的兴趣。因此，除了日益增长的消费者的期待，老牌食品和饮料巨头也面临着从全球企业向本地手工供应商的客户趋势的转变。
德勤消费品业务的数字化转型与分析的负责人BenStiller曾表示，总体来说，CPG正面临着这样一个局面，即投资者预计利润率将会大幅提升，而消费者期望更高品质的定制产品以及更好的服务。所以毫不奇怪，CPG或者说FMCG领域的很多玩家除了转向自动化，更是开始了对大数据、机器学习和人工智能等技术的应用。
CPG公司创新中的麻烦
一般来说，消费者在选择喜欢的食物时，不仅仅要根据自己味蕾的感觉做判断，还要充分考虑到自己的钱包。因此，传统的食品和饮料品牌在成功的道路上，不能仅仅只通过一个“杀手锏”就能在激烈的竞争中杀出重围。
如果想要抓住消费者的胃，CPG公司就要进行多种创新，而在这个过程中，他们面临着严峻的挑战。比如，产品的设计与规格（食品配方）、原材料（成分）的创新、加工车间、用于产品生产的设备和工具、安全和质量监控措施、产品的包装与跟踪系统、库存和管理与分配、物流和运输分销、跟踪品牌供应链和物流流程的管理等等。
问题有点多，是不是？但除了上述提到的挑战外，食品和饮料公司还需要减轻食品污染以及腐烂控制等环节中存在的重大风险，即使这些产品已经转向了零售商，并且已经不再自己的控制范围之内了。
人工智能是解决这些问题的灵丹妙药？
多数业内权威人士认为，人工智能将会对企业产生重要的影响。事实上，Gartner预测，到2020年，现代商业智能和数据分析平台将会因为智能数据挖掘能力的不同而体现出差异化——拥有智能数据挖掘能力的平台的用户量将达到非此类平台两倍的增长率，而这也会给客户带来两倍的商业价值的提升。
在小智君（ID：Aiobservation）看来，这种乐观的态度会在很大程度上推动人工智能技术的采用规模。目前，AI已经被应用于多个领域，从EPR解决方案到使用预测分析的互联网供应链。而在食品与饮料领域，有数据显示，人工智能技术使用的增加将使得全球F&B市场到2021年之前以42.18%的复合年增长率增长。
业内人工智能的一些常用领域包括加快手工任务、简化流程与合规性问题、提高员工效率与人力资源管理、减少生产线停机时间、降低设备维修成本以及彻底改变店内购物体验等。与CPG公司面临的挑战相比，某些方面二者不谋而合。那么，人工智能在食品和饮料市场究竟有怎样的应用呢？
面部识别
提到面部识别，多数人第一反应是Facebook的人工智能识别图像中的人并对其进行标记。但实际上，这项技术在发展过程中还有一些潜在的价值，比如用于识别图像的AI应用程序，也可以用于安全许可的认证，以帮助公司更好的控制对其基础设施的访问。当然，既然这项技术可以识别出“身份不明”的人，那么它便也可用于识别薯片是否已经达到了“完美的金色”。
据了解，国内专注于AI与健康管理的创企健康有益，已经根据市场的需求切入了图像识别技术，将其应用于视频识别的研究与场景。而最新测试结果显示，健康有益对于常见菜品的识别已达到了千余种，其识别准确率超过90%。
异常检测
一直以来，AI是银行用于来监控用户账号的异常的主要工具。对制造商而言，他们也可以使用相同类型的异常监控来标记超出正常模式的订单，并指出可能存在的错误。此外，它还可用于监控食品的安全处理，包括典型过敏原（如花生）的交叉污染。总的来说，智能监控的出现就意味着现代软件可以充当监督者，并提醒我们何时应对异常情况进行调查。
作为老牌的大型食品企业，娃哈哈内部首先就建立起了覆盖全过程的食品安全体系，在信息化、自动化的基础上向智能化生产与监管稳步迈进。比如，该公司通过生产线设备中的各种传感器，实现了从产品调配、吹瓶、灌装到包装、码垛等环节工艺过程关键指标的在线实时监测；利用各种温度、流量、扭矩检测传感技术和视觉检测技术实现了容器质量、封盖质量、灌装液位和标签质量等的在线实时检测等。
AI虚拟助理
可以说，人工智能在制造业中最令人兴奋的应用之一便是虚拟助理，它可以使用自然语言处理与用户进行交互，回答问题，执行任务并基于数据科学为用户提供建议。那么，虚拟助理在食品和饮料领域的应用便意味着不管是技术人员、研发人员还是质量控制检查员都可以通过口头询问细节（像原料的处理，库存情况等）了解事情的进展，而无需在键盘或手持设备上打字。这在一定程度上节省了他们的时间。
当然，虚拟助理的作用不仅于此。《福布斯》此前曾报道，可口可乐正在探索开发AI虚拟助理，以便在自动售货机上与顾客进行更多的互动。所以，如果日后看到一台会说话的自动贩卖机，我们也不必感到惊讶。小智君（ID：Aiobservation）认为，这里还存在一个好处，那就是在顾客与虚拟助理交互的过程中，公司还可以挖掘他们的购物数据和历史记录，从而帮助公司为他们提供更个性化的客户服务体验。
自动化
AI的存在让制造工厂中的许多例行或管理任务都可以实现自动化。比如，工作人员拍下商店货架的照片，启动机器学习进程，自动检测丢失或放错位置的物品，并通知相关负责人进行补货或进行更正。另外，食品和饮料行业的设备也需要逐渐实现自动化。一些老旧的工厂缺少能够检测系统异常的传感器和跟踪设备，通过人工智能和数据分析有助于改进和简化生产方式，并创建可持续的流程。
近期，沃尔玛开始使用货架扫描机器人协助完成货物跟踪以及定价标签等任务。在这个过程中，机器人与负责库存货架和解决问题的员工协同合作。而在更大的范围内，人工智能还可以改变物流管理。可以说，通过提高质量，食品和饮料公司便可依赖顾客的满意度来实现销售额的增长。
采用人工智能面临的挑战
尽管，AI的应用会对食品与饮料市场带来诸多好处，但是这个实现过程也有很多困难需要解决。而在小智君（ID：Aiobservation）看来，其中最大的难题便是成本，毕竟F&B的市场利润是比较薄弱的，且在该领域进行人工智能投资的很少有像亚马逊或谷歌那样可以“下血本”的巨头企业。
其次，关于企业应该自主研发还是购买第三方的产品也是一个关键。较为理想的情况是独立的餐饮品牌可建立自身能紧密集成的内部技术，来满足其独特的需求，但现实是，人工智能领域的人才竞争极其激烈，要知道领先的科技公司每年在人才方面的支出要超过6.5亿美元。
所以，在这种情况下，具备成熟的数据分析能力同时有一支称职的内部研发人员的团队可以进行自家AI系统的建设，对那些没有资源的企业来说，可以选择定目标和预算，寻找可为自己提供解决方案的供应商。但也不能认为有了解决方案便“万事足”，毕竟将AI系统集成到公司现有的技术堆栈，也是一个让人头疼的过程。
最后的关键还是存在于AI技术本身，因为它的出现也为行业带来了两个问题：一方面，数据不足，F&B公司便无法构建能执行任务的机器学习模型，可以说，这是“经济高效解决方案面临的最大障碍”；另一方面，保护企业的秘密食谱的安全，也是一个需要解决的隐私问题。如今，市场上很多AI解决方案都像黑盒一样，如果没有明确透明的算法，那么F&B公司便很难确定这项技术是否可以带来真正的价值。
总的来说，从2013年到2016年，CPG企业经历了一段很长的惨淡期，平均年增长率不到1.8%。所以，如果要打破这个瓶颈，创新技术的采用便是一个必然，或许人工智能就是其一，不仅可以削减成本还可以帮助企业在激烈的竞争中制定灵活的方案，帮助他们成为“搜索界的谷歌”。
（文中图片来自网络）
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新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
catalogs:13000076;contentid:7688970;publishdate:2021-06-11;author:黄童欣;file:1623414511328-aff718d9-3742-46b0-b08c-e56bdd1ed8c8;source:29;from:中华读书报;timestamp:2021-06-1120:28:23;[责任编辑:]农业领域，人工智能技术应用有哪些
应用3、智能种植
在传统农业中，种植过程需要耗费大量的人力、物力，而利用人工智能技术，农民的负担就会被缓解。
在种植、管理、采摘、分拣等环节，都可以通过智能机器人完成，实现农业种植的智能化与自动化；
甚至通过人工智能，预测农作物正确的收获时间；
结合市场行情预测，推测出今年这块地适合种玉米还是大豆。
应用3、农作物智能监控
通过人工智能技术，可以对农作物智能监控。
具体包括：有了人工智能，可以预测天气状况，准确掌握浇水的正确时间；
有了人工智能，可以监测杂草和害虫问题；
有了人工智能，来自数据库的云共享信息，可以帮助农民利用收集到的数据，为农民提供最好的服务。
人工智能能够从选种、耕种到作物监控，再到土壤管理、病虫害防治、收割等，做到全方位覆盖。人工智能在农业上的应用，不仅能够帮助提高效率，也能实现绿色农业。在农业生产中，人工智能有助于农业生产精细化，从而促进农业提质增效。
总的来说，人工智能技术应用在农业领域，以后必是一个大的发展趋势。在不均衡的矛盾下，生鲜农产品的智能化应用，必将不仅仅只是用在一系列种植程序上。就目前而言，人工智能技术还未在农业领域达到大规模应用，不过我们相信，在不久的将来，随着人工智能技术的不断发展，它在农业领域的大规模应用，将最终实现。返回搜狐，查看更多
人工智能技术应用的领域主要有哪些
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
##人工智能技术的细分领域有哪些？人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；2.将大量的数据情况输出到这个网络中；3.网络处理这些动作并且进行学习；4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；5.系统通过如上过程调整权重；6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。
虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析；2、句法分析；3、语义分析；4、文本生成；5、语音识别；
6、智能机器人智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。7、引擎推荐不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html
人工智能应用的细分领域有哪些
什么是人工智能？人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
下面，我们就每个细分领域，从概述和技术原理角度稍微做一下展开，供大家拓展一下知识。
1、深度学习深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师。
对于一个智能系统来讲，深度学习的能力大小，决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；
2.将大量的数据情况输出到这个网络中；
3.网络处理这些动作并且进行学习；
4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；
5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。
计算机视觉
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
3、语音识别语音识别，是把语音转化为文字，并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动函数对声音进行分帧； 2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取； 3、声音特征提取之后，声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理苹果手机的Siri，以及小米手机上的小爱，都算是虚拟个人助理的应用。
虚拟个人助理技术原理：（以小爱为例）
1、用户对着小爱说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。
5、自然语言处理自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言的通信。
NLP
自然语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；
6、智能机器人智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
7、引擎推荐淘宝、京东等商城，以及36氪等资讯网站，会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。
未来人工智能应用领域的展望除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
未来已来，顺应未来发展大势，让自己的企业具备应对未来发展环境的能力，这就是你最应该做的事情。希望大家能在读了本片文章后，能激发出更大的兴趣去了解、学习人工智能的知识，也许，下一步可以从《人工智能简史》开始。