我国智慧农业发展历程
我国智慧农业发展历程作者：山合水易|来源：山合水易|时间：2019-10-09|关键词：智慧农业发展,智慧农业的问题20世纪80年代初，智慧农业在美国兴起。由于信息技术和智能技术的飞速发展，农作物种植管理、土壤计量公式施肥等农业技术已成为早期智慧农业发展的种子。到20世纪90年代，卫星定位系统得到广泛应用，信息技术得到广泛普及，农业生产得到长足发展。进入21世纪，发展智慧农业已形成规模，提高了农业生产能力，提高了农业生产效率，使农业成为一个可持续高效的产业。
我国发展智慧农业起步较晚，对智慧农业的发展理念和形式缺乏应有的重视。在实践层面上，面临着意识形态和现实体系的问题和挑战。
智慧农业
从全球角度来看，中央高度重视农村农业改革，进行全面部署，做出顶层设计。农业部门与其他系统认真组织实施，在各地区积极探索实践，极大地释放了农业生产力，激发了农村发展潜力。改革开放以来，中央政府已经发表了十余个关于农村工作的"1号文件"。1号文件意味着高度关注，以及实施的必要性。从2012年开始，在中央一号文件中，多次提及精准农业、智慧农业等关键词，体现了国家对我国智慧农业发展的重视程度，将极大地推动我国智慧农业的快速发展。
智慧农业
物联网智慧农业平台系统由前端数据采集系统、无线传输系统、远程监控系统、数据处理系统、专家系统和电商系统等组成。以农业全产业、全过程智能化的泛在化为特征，以全面感知、可靠传输和智能处理等物联网技术为支撑和手段，以实现生产自动化，优化控制，智能管理，物流和系统化的电子交易是生产的主要模式高产量，高效率低成本，高品质，生态与现代农业发展模式和形式的安全性。智慧农业具有无线采集、无线控制、远程监控、自动灌溉、自动施肥、自动喷雾等功能。
智慧农业
无人机的植物保护是智慧农业应用的重点，对农业产品的电子流通发展有很大的空间。
我国农业产业链大致可分为六个部分：农产品供应、农产品生产、农产品加工、农产品流通、销售渠道、消费者。互联网+智慧农业主要用于中国农业产业链中的农业生产和农产品流通。在农业生产中，利用大数据、人工智能、物联网、移动互联等创新技术的应用，可以实时监测农作物生长状况，包括施肥、虫害、除草、以及根据农作物的长势对产量进行预测等;在农产品流通环节，可以利用大数据、电子商务等技术进行电子物流，智能仓储，根据消费者行为习惯进行精准匹配等。在农业生产中，无人机植保是互联网+智慧农业的重点。
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在农产品流通环节，互联网+智慧农业的应用大大促进了我国农超对接的进程，农超对接模式的优点体现在：1)有效减少流通环节，降低流通成本，实现消费者、农户、零售商共赢;2)可追溯性强，超市可全程监控农产品流通环节，充分保障产品质量;3)降低信息不对称对农户生产的负面影响，有效对接供给与需求。
2018年，中国农业电子商务市场交易规模将超过3800亿元，主要农产品电商可以分为四个梯队，阿里巴巴处于第一梯队，交易规模在千亿级别，处于行业领先地位;京东、一号店和中粮我买网为第二梯队的代表，年交易额在10-100亿元左右之间，其中京东在第二梯队中规模最大，年交易额已超百亿;第三梯队销售额为1-10亿元，第四梯队的年销售额在1亿元以内。第三、四梯队这两个层级的电商数量多但规模小，不同于综合电商平台，一般都是专做农产品销售的垂直型电商。
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对比发达国家农业发展历程，美国农超对接流通率达到80%以上，美国农业生产高度集约化、大生产、大流通格局下农超对接可行性高，最为符合生产者及零售商利益，因此农超对接较高，而中国由于农业生产较为分散，小农生产难以对接超市大规模直采需求，农超对接仅占比15-20%，但中长期看，中国作为农业大国，集约化生产是必然趋势，截至2018年10月底全国依法登记的农民专业合作社达到214.8万家，合作社覆盖农户比例进一步扩大,入社农户占全国农户总数比例达到18.5%，互联网+智慧农业的进一步应用，将在农产品流通环节助力我国农业发展，在政策推动下农超对接将持续推广，农产品电子流通发展空间巨大。
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原标题：2020年中国人工智能商业化发展历程及背景分析中国的人工智能行业起步于上世纪70年代末，在技术不断成熟、政策持续推动、企业用工成本不断提高等多方面因素作用下，人工智能行业发展迅速。
中国人工智能发展历程
人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。这一概念在1956年被提出，整体上历经三次繁荣期，两次低谷期。中国人工智能起步较晚，萌芽于上世纪70年代末，随着互联网的蓬勃发展及技术的创新和应用，近年来中国人工智能逐渐落地，进入快速发展时期，已发展成为国家战略。
中国人工智能技术商业化演进：智能语音
中国人工智能技术商业化演进：机器学习
中国人工智能在机器学习方面随着算法精确度的提高，应用领域和商业化规模不断扩大，并在互联网巨头的带动下加速商业化进程。
展开全文中国人工智能商业化发展经济环境分析
传感器、AI芯片等工业是人工智能的上游产业，且人工智能应用需要集成工业产品，如机器视觉的应用需要工业相机、图像采集卡、光源、镜头，机器视觉集成商还需要机械设备。同时，工业也是人工智能的应用领域之一。中国的工业增加值当月同比在今年三月份以后逐步恢复到正常区间，说明人工智能商业化发展的经济环境已经处于良好状态。
中国人工智能商业化发展政策环境分析
2015年以来，国家开始重视人工智能的重要作用，一些利好人工智能的国家和地方重要政策和文件开始发布，人工智能上升为国家战略。
中国人工智能商业化发展社会环境分析
数据显示，随着人口结构的变化和社会的发展，企业的用工成本越来越高，促使企业寻求数字化转型，通过应用人工智能减少用工成本，提高效率，为人工智能商业化发展提供了有利的社会环境。
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责任编辑：人工智能简史 (豆瓣)
本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源。、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。
本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。