农业机械走向智能化，还面临哪些问题
原标题：农业机械走向智能化，还面临哪些问题？农业机械走向智能化，还面临哪些问题？
4月14日至16日，以“智造农机、机遇未来”为主题的第十一届江苏国际农业机械展览会在南京举行，来自12个国家和地区的300多家农机企业参展。
在操控室里指尖微动，调出环境数据，修改农机参数并按下启动键；几秒后，一台银色“铁牛”缓缓驶向农田，沿着提前设定好的路线进入待耕田地开始播种、喷洒农药；坐在家中手捧一杯咖啡，时不时抬眸看一眼监控屏……走进展览会场馆，未来新农人的一天生动地呈现在眼前。
在未来农业全景体验中心展区，无人农场、现代果（蔬）园、智慧猪场、数字渔业4个样板间人气爆棚。几头粉嫩的模型小猪和自动饲喂设备吸引记者的注意。“每一头小猪一出生便有身份证，通过传感器自动采集体型、体温、叫声、行为等数据，还可提前设置好每头猪的饲喂曲线，实现自动下料。”江苏华丽智能科技股份有限公司技术部副主任刘汉青介绍，我们用大数据来分析猪的行为，饲养员通过数据系统可以筛选出行为异常的猪。比如猪体温异常升高会进行疫情提醒，技术人员提前预防治疗，有效提高猪的存活率。
树上一串串成熟的小番茄被一只灵巧的机械手采摘下来，这样的场景将越来越多地出现在田间地头。“采摘机器人一天24小时工作，相当于10人以上的工作量。打药、巡检、采收、运输，机器人都能胜任，还可完成田间高频次、高强度的管理环节。”江苏博田机器人有限公司副总经理耿长兴举例说，采摘机器人利用视觉技术发现果实，按照果实的成熟度和形态学进行分级，判断如何采摘。巡检机器人则像一个“侦察兵”，负责采集环境信息，如温度、湿度、二氧化碳浓度、太阳光照度等，通过对历年信息比对做出判断。植保机器人将根据巡检机器人的判断前去打药，实现全流程无人化作业。
一台果菜茶园区域遥控多功能管理机拥有多项“本领”，通过更换作业机具可完成耕地、施肥、修剪、收获等田间管理作业，而工作人员只需点击屏幕或操作手柄便可以轻松完成各项工作。“目前从事采茶的年轻人非常少，绝大多数采茶工年龄在70岁左右。”农业农村部南京农业机械化研究所特色经济作物生产装备工程技术研究中心副主任宋志禹介绍，研发果菜茶园区域遥控多功能管理机，不单是为了解决劳动力老化问题，更长远的目的是改善作业环境、降低劳动强度，吸引青年劳动力回归。
“智慧农业可以大幅度提高农业劳动生产率、资源利用率和土地产出率。”中国工程院院士赵春江在农业机械化智能化绿色化发展论坛上表示，发展智慧农业，通过智能技术提高人对农业系统综合管控能力，可以解决农村劳动力短缺、人工成本高的问题。位于泰兴的江苏烨佳梨园，除定果和采摘环节外，全部实现机械化作业。“该梨园全年平均每亩节约人工10-12人，千亩果园每年节约劳动力成本近100万元。”省农业科学院研究员常有宏说。
展开全文农业机械走向智能化，还面临哪些问题？
“从机械化、自动化到智能化，农机的发展日新月异。”洋马农机销售部宣传推进课课长梁斌表示，现在有很多农机智能化产品，但缺乏智能化平台。光靠一个厂做不来，需要综合配套。比如全自动无人驾驶收割机，因受到很多条件限制在实际生产中做不到全自动，并不能真正实现无人驾驶。
“国内农田的宜机化程度普遍不足，山区丘陵多，种植模式多样。这些都不利于AI能力复制，降低智能化的规模效力。”丰疆智能科技股份有限公司高级副总裁姚远直言，部分作物和农艺改良技术难度大、成本高，改良作物推广力度不够，也导致智能化农机难以施展拳脚。
农业农村部南京农业机械化研究所研究员陈永生观察到，在现代果（蔬）园，无机可用、无好机用、有机难用可能是长期现象。他建议，统筹开展高标准蔬菜基地建设，强化关键技术装备多学科联合攻关，实现产前、产中、产后全产业链装备；制定完善蔬菜机械化生产技术规范；完善蔬菜机械财政购机补贴体系，实现优机优补。
赵春江直言，与农机产业发达国家相比，我国农业机械化发展在研发能力、制造水平、产品质量等方面仍有较大差距，急需提高农业装备的智能化程度和生产性、稳定性。“未来，江苏要围绕物联网、大数据、人工智能三方面提升农机装备智能化程度。”
“农业机械化、智能化、绿色化必将成为农业发展新趋势。”省农业农村厅厅长杨时云表示，“十四五”期间，我省将围绕推动农机化全程全面高质高效发展，启动实施农业生产全程全面机械化推进、农机装备智能化绿色化提升“两大行动”，推动现代信息技术与农机化深度融合，加快绿色环保节能型农机装备与技术示范推广应用，全力打造长三角一体化示范区智能农机装备技术应用先行区。
可查看各省市2021年最新农机补贴一览表
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责任编辑：【人工智能】2博弈问题、博弈搜索策略
一、问题描述方法：问题归约1.问题归约描述问题归约法与之前提到的状态空间法都是对进行问题描述，转换为符合或者图，但是思路不同。有许多问题可以通过一系列变换而最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，通过解决这些子问题，从而就解决了初始问题。这样一种解决问题的思路就称为是问题归约法。例如之前的汉诺塔问题，在状态空间描述中，表示的是ABC三个金片的状态S=(i,j,k)（即位于什么位置），而在问题归约描述中，描述问题的思路是将这个复制问题拆分成几个子问题，子问题完成了，那么总的问题也就完成了。
问题P：将ABC移动到3号钢针。问题P1：把金片A及B移到2号钢针上的双金片移动问题。问题P2：把金片C移到3号钢针上的单金片移动问题。问题P3：把金片A及B移到3号钢针上的双金片移动问题。与状态空间描述类似，问题归约由初始问题、问题变换操作符、本原问题组成。
2.与或图表示1）与图：其实上面汉诺塔问题的分解就是与图。把一个问题分解成若干个问题，就可以用与图表示，只有子问题全部得到解决，原问题才能解决。P是一个与节点。2）或图：把一个问题变换为若干个子问题，可以表示成或图。只要有一个可以解决，原问题P就可以解决，P是一个或节点。3）与或图：原问题需要通过分解和变换操作，得到本原问题，这样的归约过程可用一个与或图表示。4）端节点：没有子节点的节点。终叶（止）节点：本原问题所对应的节点。可解节点：终止节点；至少有一个可解子节点的或节点；子节点全部可解的与节点。不可解节点反之。解图（解树）：由可解节点构成的，并且由这些可解节点可以推出初始节点为可解节点的子图为解图。
3.问题求解的比较*在特殊情况下，只有或节点的与或图即变成普通图的状态空间搜索。
二、与或树的搜索与状态空间搜索过程不同，因为与或树搜索出来的是一个解树，所以要不停的进行可解标示过程和不可解标示过程，自下而上进行标识：（1）把原始问题作为初始节点S0，并把它作为当前节点；（2）应用分解或等价变换操作对当前节点进行扩展；（3）为每个子节点设置指向父节点的指针；（4）选择合适的子节点作为当前节点，反复执行第（2）步和第（3）步，在此期间需要多次调用可解标记过程或不可解标记过程，直到初始节点被标记为可解节点或不可解节点为止。
1.盲目搜索广度深度搜索，区别仅是扩展子节点在OPEN表中的顺序。搜索过程如下：（1）把初始节点S0放人Open表中；（2）把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n；（3）如果节点n可扩展，则做下列工作：①扩展节点n，将其子节点放入Open表的尾部，并为每一个子节点设置指向父节点的指针；②考察这些子节点中是否有终止节点。若有，则标记这些终止节点为可解节点，并用可解标记过程对其父节点及先辈节点中的可解节点进行标记。如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，就得到了解树，搜索成功，退出搜索过程；如果不能确定S0为可解节点，则从Open表中删去具有可解先辈的节点；③转第（2）步。（4）如果节点n不可扩展，则做下列工作：①标记节点n为不可解节点；②应用不可解标记过程对节点n的先辈中不可解的节点进行标记。如果初始解节点S0也被标记为不可解节点，则搜索失败，表明原始问题无解，退出搜索过程；如果不能确定S0为不可解节点，则从Open表中删去具有不可解先辈的节点；③转第（2）步。
2.启发式搜索1）与或树的启发式搜索时寻求最优解树的过程，即代价最小的解树。2）节点的代价怎么定义和计算：①如果n为终止节点：h(n)=0②如果n为或节点，且子节点为n1，n2，…，nk：h(n)=min{c(n，ni)＋h(ni)}(1≤i≤k)③如果n为与节点，且子节点为n1，n2，…，nk：和代价法：h(n)=∑((c(n，ni)＋h(ni))i=1,2,……,k最大代价法：h(n)=max{c(n，ni)＋h(ni)}(1≤i≤k)④如果n是端节点，但又不是终止节点：h(n)=∞按这种计算方法，最后得到的解树的代价累加到初始节点上，即为初始节点的代价。3）希望树的概念：在启发式的最优解树求解过程中，任何时刻都应该选择那些最有希望成为最优解树一部分的节点进行扩展，随着求解过程中不断扩展，要对希望值进行不断地估计和修正。4）搜索过程：自顶向下，图生成过程扩展节点，从希望树中选择一个节点扩展；自底向上，计算代价过程修正代价估值，重新选择希望树。(1)把初始节点S0放入Open表中，计算h(S0)；(2)计算希望树T；(3)依次在Open表中取出T的端节点放入Closed表，并记该节点为n；(4)如果节点n为终止节点，则做下列工作：①标记节点n为可解节点；②在T上应用可解标记过程，对n的先辈节点中的所有可解解节点进行标记；③如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，则T就是最优解树，成功退出；④否则，从Open表中删去具有可解先辈的所有节点。⑤转第(2)步。(5)如果节点n不是终止节点，但可扩展，则做下列工作：①扩展节点n，生成n的所有子节点；②把这些子节点都放入Open表中，并为每一个子节点设置指向父节点n的指针③计算这些子节点及其先辈节点的h值；④转第(2)步。(6)如果节点n不是终止节点，且不可扩展，则做下列工作：①标记节点n为不可解节点；②在T上应用不可解标记过程，对n的先辈节点中的所有不可解解节点进行标记；③如果初始解节点S0能够被标记为不可解节点，则问题无解，失败退出；④否则，从Open表中删去具有不可解先辈的所有节点。⑤转第(2)步。
三、博弈树的启发式搜索1.什么是博弈树1）研究的是一类：二人零和、全信息、非偶然的博弈二人零和：一方赢，另一方输；或者平局全信息：知道当前和历史非偶然：任何一方走步时，都选择对自己最为有利，而对另一方最为不利的行动方案2）在博弈树中：①博弈的初始状态是初始节点；②博弈树中的“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的；（我方每次下是或，我方只有一种选择走；对手每次下是与，要估计对手全部的选择可能是哪些）③整个博弈过程始终站在某一方的立场上，所有能使自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点；所有使对方获胜的终局都是不可解节点。
2.极大极小分析1）为其中一方选择最优行动方法；2）要考虑每一方案实施后对方所要采取的行动，并计算可能的得分；3）根据问题的特性信息定义评价函数（我方的得分）；4）端节点的估值计算出后，再推算出父节点的得分。或节点，选择子节点中最大得分（MAX）作为父节点的得分；（我方下对我方最有利的）与节点，选择子节点中最小得分（MIN）作为父节点的得分；（对方下对我方最利的）解树的得分越大越有利，对于很多要走很多步的解，通常不会进行全局的搜索，而是只在局部搜索局部的最优解，指导本次如何移动。
3.αalphaα-βetaβ剪枝分析对于αalphaα-βetaβ剪枝死记硬背不好用，理解之后自然就明白了。1）αalphaα值：或节点：子节点中的最大倒推值的下界；βetaβ值：与节点：子节点中的最小倒推值的上界。2）αalphaα剪枝：若任一极小层节点m的βetaβ值小于或等于其位于极大层的父节点的αalphaα值，则可终止该极小层中节点m以下的搜索过程。
βetaβ剪枝：若任一极大层节点m的αalphaα值大于或等于其位于极小层的父节点的βetaβ值，则可终止该极大层中节点m以下的搜索过程。
3)注意：要进行αalphaα-βetaβ剪枝,至少必须使某一部分的搜索树生长到最大深度；采用αalphaα-βetaβ过程都要使用某种深度优先的搜索方法；比较都是在极小结点和极大结点间进行的；αalphaαβetaβ的影响可以是隔层的，例如：如下图，已知扩展到A=4，继续扩展B，扩展到E时，E=0就可以自下而上推，对于C有两种可能，无论是取D