科技的不斷創(chuàng)新迫使許多行業(yè)開(kāi)始適應(yīng)機(jī)械和自動(dòng)化流程，以利用這些全新的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。在過(guò)去十年左右的時(shí)間里，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（AI）推動(dòng)了這種技術(shù)集成，這是提高工業(yè)過(guò)程精度、自動(dòng)化和生產(chǎn)率的下一步。農(nóng)業(yè)種植產(chǎn)業(yè)也不例外。在一個(gè)溫度和四等數(shù)字可以制造或破壞整批產(chǎn)品的環(huán)境中，人工智能已經(jīng)成為工業(yè)種植不可或缺的一部分。

但與其他行業(yè)相比，人工智能提供了哪些種植？以下是現(xiàn)代作物生產(chǎn)商利用人工智能的方式和原因。

人工智能作為一種制造工具有什么好處？

雖然人工智能一開(kāi)始可能只是高端計(jì)算機(jī)的一個(gè)概念和小規(guī)模演示，但最近的發(fā)展使其成為科技領(lǐng)域增長(zhǎng)最快的行業(yè)之一。不僅如此，人工智能所帶來(lái)的好處也是如此巨大，它已經(jīng)進(jìn)入了幾乎所有可以想象到的行業(yè)，從廢物管理到零售。但人工智能最有機(jī)會(huì)的行業(yè)，可以說(shuō)是制造業(yè)。

在制造業(yè)中，人工智能可以用來(lái)識(shí)別、管理和監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程中幾乎所有的機(jī)械任務(wù)。由于其處理能力，人工智能可以用來(lái)評(píng)估，例如，每一個(gè)包裝產(chǎn)品，達(dá)到最后階段的檢查。在這種情況下，人工智能可以用來(lái)判斷包裝的質(zhì)量和識(shí)別任何錯(cuò)誤。它還可以記錄滿足每一層質(zhì)量要求的包的數(shù)量。這些有價(jià)值的信息可以用來(lái)減少錯(cuò)誤的數(shù)量和提高生產(chǎn)的成本效率。任何一個(gè)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都知道，成本最小化意味著收入最大化。

人工智能最有價(jià)值的地方是它能在特別大的范圍內(nèi)自動(dòng)化簡(jiǎn)單但繁重的任務(wù)。人工智能一次可以處理的數(shù)據(jù)量使其在作物種植等更為工業(yè)化的操作中具有極高的價(jià)值。

為什么人工智能在作物行業(yè)大放異彩

從溫室監(jiān)測(cè)到種子到銷售跟蹤，機(jī)器學(xué)習(xí)幾乎可以作為作物零售鏈每個(gè)階段的技術(shù)解決方案。關(guān)于受控環(huán)境農(nóng)業(yè)最大的抱怨之一是它消耗了太多的能源。不幸的是，由于植物的性質(zhì)，作物種植需要一個(gè)嚴(yán)格控制的環(huán)境，以確保一定的收獲質(zhì)量。這是因?yàn)樽魑镏邪l(fā)現(xiàn)的一些作物素會(huì)受到植物生長(zhǎng)條件的影響，也就是說(shuō)，它會(huì)對(duì)其他有價(jià)值的化學(xué)成分的濃度產(chǎn)生負(fù)面影響。戶外作物環(huán)境，特別是在更偏北的地區(qū)，是非常危險(xiǎn)的，可以限制生產(chǎn)周期，一年中的特定月份。因此，由于維持受控農(nóng)業(yè)環(huán)境的成本，許多作物種植戶不得不吃利潤(rùn)率較低的食物。幸運(yùn)的是，人工智能可以作為解決方案。

Grownetics、MotorLeaf等公司已經(jīng)創(chuàng)建了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，幫助作物種植商優(yōu)化生產(chǎn)流程，最大限度地降低室內(nèi)作業(yè)成本。這些人工智能解決方案包括高分辨率傳感器、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和管理系統(tǒng)以及各種工廠跟蹤設(shè)備的組合。這些平臺(tái)可以幫助生產(chǎn)商實(shí)時(shí)了解工廠生產(chǎn)的各個(gè)影響因素。例如，通過(guò)監(jiān)測(cè)不同植物批次的生長(zhǎng)速度和營(yíng)養(yǎng)不足，這些人工智能系統(tǒng)可以幫助生產(chǎn)者在問(wèn)題升級(jí)之前發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題。如果一批害蟲(chóng)的數(shù)量高于平均水平，如昆蟲(chóng)或細(xì)菌，則可能需要額外的殺蟲(chóng)劑和去污。

將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到自己的業(yè)務(wù)中

機(jī)器學(xué)習(xí)最大的好處是一個(gè)人對(duì)它的投資隨著時(shí)間的推移而提高。隨著人工智能越來(lái)越熟悉一個(gè)過(guò)程或過(guò)程，它可以在決策和數(shù)據(jù)分析方面變得更加高效和準(zhǔn)確。這兩個(gè)例子都可以節(jié)省公司的時(shí)間和金錢。任何利潤(rùn)最大化的公司都希望定期完成兩件事。例如，Green CulturED記錄到，平均而言，其客戶在將人工智能集成到生產(chǎn)過(guò)程中后，發(fā)現(xiàn)收獲預(yù)測(cè)誤差減少了50%到70%。就在第一年之后。在人工智能應(yīng)用的第二年，這項(xiàng)技術(shù)可以將錯(cuò)誤減少70%以上。

將人工智能整合到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的困難之處在于，每個(gè)公司的運(yùn)作、機(jī)器和設(shè)施都是不同的。但這也有助于突出人工智能的重要性，如果一個(gè)公司有多個(gè)不同環(huán)境和產(chǎn)品的培養(yǎng)中心。機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在是作物種植的一個(gè)組成部分；下一步它將接管哪個(gè)行業(yè)？
編輯：lyn