智慧农业四大应用场景探索 现代化技术是核心
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏智慧农业四大应用场景探索现代化技术是核心UVc分享到：徐烁•2018-09-3019:49:18来源：前瞻产业研究院E9596G3中国互联网+农业商业模式创新与投资机会深度研究报告2023-2028年中国农业产业化市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国现代农业商业模式与产业链投资战略规划分析报告2023-2028年中国农业产业化与农产品加工市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国休闲农业与乡村旅游行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国有机农业市场前瞻与投资战略规划分析报告“智慧农业”这一新概念是在2014年提出的。智慧农业是智能农业专家系统的简称，一般是指利用物联网技术、“5S”技术、云计算技术和大数据等信息技术实现“三农”产业的数字化、智能化、低碳化、生态化、集约化，从空间、组织、管理整合现有农业基础建设、通信设备和信息化设施，使农业和谐发展，实现“高效、聪明、智慧、精细”和可持续生态发展，是将科学技术融合在农业发展领域中的具体实践和应用。
智慧农业以智慧生产为核心，智慧产业链为其提供信息化服务支撑。目前我国智慧农业有四大应用场景：数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖。
数据平台服务分析
数据平台服务指的是利用传感器、无线通信、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术进行数据收集并分析，通过可视化展示，对农作物的生长情况进行实时跟踪、病虫害监测，对农作物的产量进行预测等。
智慧农业数据平台服务应用主要是通过卫星遥感技术、无人机航拍以及传感器采集三种方式进行数据采集，采集的数据主要包括土地土壤数据、天气气候数据、农作物生产数据、病虫害数据等，然后通过对收集到的数据进行分析、处理，并建立可视化模型，实现种植适宜区规划、作物产量预测、作物长势预测以及病虫害防治等农作物精准管理。目前我国专注于用无人机航拍收集数据的企业较少，卫星遥感技术的较多。
无人机植保应用分析
无人机植保能够解决农村劳动力短缺、劳动力成本高、农民效率低、农药使用严重等问题。无人机植保产业链包括三个部分：原药研发、无人植保机制造以及飞防队进行植保服务。
农药一般分为固态药剂和液态药剂，固态药剂由于颗粒大小不同，会出现堵塞喷头现象，故无人植保机多用液态药剂，且使用无人机专用喷头。无人植保机则主要以多旋翼为主，飞行系统多为电动系统，续航时间大约在20分钟左右。而植保队通常由多人组成，每年农忙仅为3-9月份，需全国流动，且去携带多块电池，1分钟可喷洒1-2亩地，经验对飞防作业至关重要。
农机自动驾驶应用分析
农机自动驾驶是指利用卫星导航实现农机沿直线作业功能，主要利用角度传感器获取农机偏移数据、摄像头获取周围作物生长数据以及导航卫星实时定位跟踪车辆信息数据，将三者获取的数据经过无线网络传输到控制端，对数据进行分析后，利用车载计算机显示器实时显示作业情况以及作业进度等。
作为农机自动驾驶，农机车辆导航系统是该应用的根本，车联网是实现农机自动驾驶技术的前提，通过农机车辆导航系统实现农机的作业监测、路径规划、决策控制等操作。目前农用车辆导航系统主要应用于拖拉机、收割机、小麦机和青贮机等农用机械上。
精细化养殖分析
我国养殖行业存在很多问题，抗生素使用过多、畜禽产品药物残留严重，产品质量较差。精细化养殖指代的是利用新的技术、新的理念改变养殖行业利用普遍存在的问题。目前大型上市养殖企业主要利用环境控制系统、饲料饲喂系统以及信息化管理系统等进行规模化养殖，使用及细化养殖模式能够大大降低成本和死亡率。
养殖行业主要分为四个核心环节：育种、繁育、饲养和疾病防疫等。精细化养殖利用新技术（物联网、人工智能等）、新理念降低畜禽死亡率、提升产品质量，在饲喂、繁育管理、疾病妨害、环境保护等方面完胜传统养殖模式。
目前精细化养殖多应用于养猪、养牛和养鸡上，利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用深度学习算法判断畜禽产品健康状况、喂养状况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。
智慧农业四大应用场景未来发展趋势
1、数据平台服务
通过政府与企业或者企业间合作，不断获取多样的数据，将非结构化的数据转化成结构化的数据并挖掘核心数据，创建不同的指标，建立具有针对性的数据模型，以细分领域为切入点，逐步向多元化发展。
2、无人机植保
不断提高无人机的作业效率以及植保队的作业效率，未来发展方向会以无人机研发企业为主转变为以无人植保服务企业为主，服务更加精准，更加高效，更加多元。
3、农机自动驾驶
以农机自动驾驶为起点，运用新技术实现农业的耕种管收各个环节，不断的提高测量耕地范围的精度以及感知避让的解决方案，同时实现变量控制、流量控制以及测土配方等一系列问题，解放劳动人力投入，最终实现农机的无人驾驶。
4、精细化养殖
加强产业链整合，使产品从源头到终端信息可追溯，提升产品品质与质量。研发以计算机视觉图像识别等主要方式的人工智能技术，实时监测、远程控制，提高养殖业生产效率，以技术代替人力实现精细化养殖，最终实现养殖无人化。
以上数据分析均来自前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》。
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人工智能的十大应用场景
前言人工智能的热潮席卷全球，无数的人才涌进了人工智能行业，随着机器翻译、图像、人脸识别等领域的日渐成熟，以及近期教育行业的“双减”政策，又有很多人对人工智能的应用前景表示了担忧。今天这里整理了自己看好的、未来人工智能大有可为的十大应用场景，或许因为各种各样的原因，目前还没能完全实现，但是也正因如此，才给了广大从业者机会。
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智能汽车这里没有说无人车，主要是因为完全意义上的无人驾驶应该还有很长的路要走，但是人工智能辅助驾驶，特定、受限场景下的无人驾驶，比如工业园区、高速公路、灾区等等具有特殊条件的路段，可以实现无人驾驶或者是跟随驾驶，目前在某些园区已经开始投放使用无人车，而各种辅助驾驶的智能汽车也已经不断量产交付。各家厂商纷纷入局智能汽车，特别是今年，无论是所谓的BAT互联网大厂，还是华为小米乃至各种所谓造车新势力，以及很多聚焦于视觉、高精地图、雷达等等单一领域的公司，都在智能汽车这个领域发力深耕，而且大有扩张的势头。
智能机器人能够取代人类，或者像动漫《铁臂阿童木》这种智能机器人估计很难，但是各种工业机器人(搬运机器人、喷涂机器人)、服务业(物流机器人)、家用(清洁机器人、老人看护机器人)甚至是军用机器人(包括无人机)等等，都有着广泛的应用空间，同时会涉及到视觉感知、人机交互、智能定位、路径规划、智能控制等等智能算法。目前智能机器人相关公司也非常多，遍布互联网大、中、小厂、独角兽公司以及一些工业企业。
智能RPA(Roboticprocessautomation)RPA机器人主要是指计算机自动化办公，号称是可以模拟并执行日常企业办公中员工通过计算机进行的任何操作，个人感觉有点夸大了。以目前人工智能的发展水平还做不到，但是并不妨碍人工智能辅助人类办公。目前RPA主要集中在以OCR为核心的信息识别录入、财务识别报销以及以NLP为核心的信息抽取、信息审核等，以及两者结合产生的一些应用。个人感觉这块市场潜力非常大，各家也都以toB为核心打造相关产品。
智慧城市智慧城市概念非常大，甚至可以说涵盖了各行各业，人工智能在智慧城市中自然有其用武之地。个人感觉智慧城市是未来发展的方向，当前可以说有一些公司在落地智慧城市的一些项目，比如智慧社区、智慧交通等等，各地都在或多或少地开始智慧城市建设，可以预见，这将会是一项巨大的工程，而人工智能，也必将占有一席之地。
搜索引擎+智能推荐搜索引擎大家都不会陌生，曾经的互联网巨头百度就是靠搜索引擎发家的，不过随着移动互联网的到来，互联网各厂商都在搞自己的搜索引擎，而且用户也更愿意在各家的垂直领域来搜索。比如查找美食会用大众点评，查看短视频会用抖音快手，像自己在看一些技术贴的时候会选择知乎。智能推荐也是类似，像抖音、快手这样的短视频平台，百度、知乎、头条这样的信息流平台，不论未来的信息形式和载体发生如何的变化，智能推荐永远不会过时。
智能客服、虚拟主播人工客服不会被取代，但是不是所有的问题都需要人工客服，在各个平台上，包括知乎平台，智能客服已经能解决很多问题;虚拟主播感觉是在智能客服的基础上更近一步，能够生成立体人物来模拟说话，当然涉及到的技术也更为复杂，目前市面上有一些demo，但距离应用还有一段距离，不像智能客服已经达到基本可用的状态。
智能创作虚拟图像、漫画人脸等等简单应用大家都不陌生，但是这种应用其实已经是创作了，创造图像，AI写诗，都是属于智能创作。可能现在的技术还有一定的局限性，但在未来，AI作图、AI写诗、AI写文案甚至是写小说做视频，并非不可想象，因为有些小工具已经可以尝试了，我这里也听说不少大厂的团队逐渐开始布局智能创作，而阿里之前也开放了智能创作商品文案的接口。
智能医疗智能医疗已经火了好多年了，大厂、创业公司也都有很多，不过目前来看智能医疗还是不够成熟，市面上还没有标志性的产品，这说明智能还有很长的一段路要走，还需要从业人员持续深耕，但是机会也往往会在这样的场景中。
工业视觉类似缺陷检测的工业视觉已经做了很长时间了，不过大多利用的是传统图像处理相关的方法，目前人工智能+工业视觉才刚刚开始，和智能医疗有些类似，仍然需要深耕，目前已经有不少公司在布局，当然，困难肯定会有，而机会同样会有，并且我相信，在不久的将来，会出现独角兽公司称霸市场。
金融大数据无论在任何时代，金融都是位于行业金字塔的顶端。金融+人工智能很有想象空间。量化投资、风险防控等等领域仅仅才是开始。
结束语人工智能已经高速发展很多年了，经常会看到很多人吐槽人工智能落地难，但在我看来，如果说人工智能的上半场是技术的飞跃，那么人工智能的下半场则是在各个场景落地，而人工智能的下半场才刚刚开始。或许目前人工智能技术的发展遇到了各种各样的困难，但是如果能利用好这个工具，或者说在各个场景下利用好这个工具，也许才刚刚开始。敬畏科技，但也要相信科技，要相信科技能够在一定程度上帮助人类。