数字化这个听起来十分“高大上”的词语，在人们的印象中似乎还存在于各种高精尖端领域，但事实上，它已经渗透到了人们生活中的方方面面，其中就包括农业这一重要领域。

      根据中商产业研究院数据报告，我国智慧农业的潜在市场规模有望由2015年的137亿美元增长至2020年的268亿美元，年复合增长率达14.3%，市场前景十分广阔。

      如今，农民也渐渐开始了解和接受用高新科技武装农业生产，提高作物整体产出。越来越多的田间使用的植保无人机就是一个开端，相信不久之后，当人们习惯了数字农业、精准农业带来的高效便捷，大数据、物联网、云计算、认知计算和人工智能这些现在看来高大上的技术，会慢慢渗透到田野间。

卫星航拍 大数据分析苹果产量

      前美国航空航天局（NASA）大数据科学家张弓2015年回国创立了自己的公司——佳格天地，公司的任务是通过卫星和气象大数据收集、处理、分析和可视化系统，为农场提供种植面积测算、作物长势监测、生长周期估算、产量预估、自然灾害预测、病虫害预警等服务。

      他们在陕西千阳承包了千亩苹果园，苹果开花的周期只有一周，张弓和他的团队正在完成一项看似不可能的任务，利用卫星和航拍，数清每一棵树上苹果花的数量，而且要精确到每一朵，通过对苹果花数量的评估，以及后续一系列大数据分析，对苹果的未来产量进行预估。

AI控制合理施肥

      蓝河科技是位于美国硅谷一家主要研究用于农业生产的计算机视觉技术的初创公司。是由2名斯坦福大学学生创立的，开发出了的产品包括：精密除草剂喷雾机器人See & Spray、间苗机器人LettuceBot、植保无人机、作物长势分析软件ARPA-E TERRA等。2017年被美国最大农业机械制造商约翰迪尔公司以3.05亿美元收购。

      蓝河科技发明的机器人可以通过安装在架子上的摄像头“看到”秧苗，在几毫秒之内，它就能识别出强壮的植物，并给弱小的植物施肥。

AI覆盖农业生产全过程

      要想通过AI改变农业的生产质量与效率，那么全方位全阶段的渗入则是势在必行。

产前：育种选种、土壤分析

      在产前阶段，可利用物联网获取的数据，对灌溉用水、土壤成分乃至农作物的市场周期需求进行大数据的分析和预测，选择适合种植的农作物品种，避免产销脱节引发价格剧烈波动，造成经济损失和农产品浪费。另外，云计算、大数据分析和机器学习等技术，还可以帮助筛选和改良农作物基因，达到提升口味、增强抗虫性、增加产量的目的。

产中：病虫害管理、自动采收

      在产中阶段，人工智能技术可用于监测环境数据和农作物生长情况。通过建立病虫草害特征分类数据库，并利用计算机视觉技术识别作物品种、病害程度和杂草生长情况，可实现智能预防和管理病虫草害，减少经济损失。不仅如此，这在一定程度上还可减少除草剂和杀虫剂的使用，提升农产品安全性，减轻环境影响。

      针对传统农业“看天吃饭”的缺陷，利用机器学习技术处理卫星图像数据，可预测天气等环境变化对作物的影响，提前应对。在采收环节，计算机视觉技术与机械臂或机器人结合，可实现24小时自动化采收，节省人力，降低成本。此外，大数据处理和语音识别等技术可运用于农业智能专家系统中，为农业从业者提供专业咨询服务和指导，帮助解决生产中各种技术问题。

产后：品质检测、优化物流

      在产后阶段，具有计算机视觉的机械臂可进行农产品售前品质检测、分类和包装等工作；用大数据分析市场行情，可帮助农产品电商运营，引导企业制定更灵活准确的销售策略；通过人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型，可对物流配送路径进行智能优化，完善生鲜农产品供应链等。

科技巨头纷纷布局

      数字化农业对企业的技术水平有了更高的要求，在海外，活跃在这一领域的科技巨头主要有思科（Cisco），IBM和微软等。

      思科正在开发用物联网（IoT）远程管理农作物的技术，并且还投资了一家专注于计算机视觉、数据处理研究的公司Prospera Technologies，开发农业专用的人工智能系统。

      IBM的沃森公司不仅应用于精准医疗，也在开发精准农业领域的应用，开始用人工智能技术为农业构建数字模型，主要用于预测、模拟未来农业可能出现的不确定性，帮助农民作出更准确的决策。

      微软则正在用机器学习和智能助手cortana、物联网打造现代农业解决方案，在印度播种实验中，微软利用人工智能技术优化了播种过程，使农田每公顷平均产量提高了30％。

      近些年，中国的几个科技巨头BATJ也都纷纷入局智慧农业，尝试用科技改变传统农业。首先是阿里发起农村电商；京东计划做全产业链的智慧农业；百度侧重和农业企业进行合作，搭建智能平台。腾讯在今年4月份也宣布了自己的智慧农业平台。

      现在不仅仅是企业要开展数字化转型，农业也纷纷开始数字化转型。AI给农业注入了新的血液，数字化为农业赋能，早已成为现代化农业发展的必然趋势。