人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用解決方案

人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用解決方案人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用解決方案12前言“面朝黃土背朝天”，這是自古以來人們對農(nóng)民的基本印象。中國是一個農(nóng)業(yè)大國，也是一個農(nóng)業(yè)弱國。農(nóng)業(yè)人工智能作為現(xiàn)代

農(nóng)業(yè)發(fā)展的高級階段，是我國農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展轉(zhuǎn)型的必由之路，也是增加農(nóng)民收入的重要方式。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)人工智能有望改變現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，驅(qū)動農(nóng)業(yè)變革。國家通過研究行業(yè)現(xiàn)狀，著重探討新技術(shù)如何驅(qū)動農(nóng)業(yè)發(fā)展、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，同時探討如何解決水資源短缺、化肥農(nóng)藥使用過量以及農(nóng)村勞動力不斷減少等問題，改善農(nóng)業(yè)“看天吃飯”的現(xiàn)狀。農(nóng)業(yè)人工智能涉及農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)、流通和銷售三個環(huán)節(jié)。目前，農(nóng)業(yè)人工智能多應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)節(jié)，即利用新技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的精細化、智能化和現(xiàn)代化發(fā)展。國家從中國實際現(xiàn)狀出發(fā)，詳細列舉說明了農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用，根據(jù)目前行業(yè)內(nèi)存在的問題，提出了幾點關(guān)于農(nóng)業(yè)人工智能未來發(fā)展的建議。2前言“面朝黃土背朝天”，這是自古以來人們對農(nóng)民的基本印象。2目錄CONTENTSPart1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.1

中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的問題………………………………

051.2

新技術(shù)助力中國農(nóng)業(yè)發(fā)展……………………………..…..091.3

農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用……………………………...14Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.1

農(nóng)業(yè)人工智能四大應(yīng)用場景…………………………….212.2

數(shù)據(jù)平臺服務(wù)………………………………….252.3

無人機植?！?.322.4

農(nóng)機自動駕駛………………………………….372.5

精細化養(yǎng)殖……………………………………..41Part3.

農(nóng)業(yè)人工智能未來發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)3.1

農(nóng)業(yè)人工智能未來發(fā)展趨勢...……………………..…493.2

農(nóng)業(yè)人工智能面臨的挑戰(zhàn)…….….………………52目錄Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.1 中國農(nóng)業(yè)發(fā)3Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景4Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景441.1中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的問題1.1中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的問題5Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.1

中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的問題中國耕地面積不斷減少，人均耕地面積遠遠小于世界平均水平，優(yōu)等耕地質(zhì)量占比較少◆

根據(jù)世界銀行以及國家統(tǒng)計局統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，中國人均耕地面積（總耕地面積/總?cè)丝冢┲鹉隃p少，遠小于世界平均水平，同時由于建設(shè)占用、自然災(zāi)害、生態(tài)退耕以及農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等多種原因?qū)е轮袊孛娣e不斷減少。2016年，中國耕地面積20.24億畝，占世界總耕地面積的8%；總?cè)丝跒?3.8億，占世界總?cè)丝诘?9%；中國需要用占世界8%的耕地面積養(yǎng)活占世界19%的人口?！?/p>

不僅如此，根據(jù)國土資源局2018年統(tǒng)計，將耕地質(zhì)量按照不同級別進行分類，其中優(yōu)質(zhì)土地面積只占總面積的2.9%，將近53%的土地質(zhì)量屬于中等級別。由于隨意使用化肥、農(nóng)藥以及大氣污染、不科學輪作耕地等原因，耕地質(zhì)量問題嚴重，影響糧食產(chǎn)量以及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。國家：中國耕地面積及中國與世界人均耕地面積 國家：截至2018年末，中國四個級別耕地質(zhì)量占比20.2920.2720.2720.2620.2520.241.5061.4971.4901.4821.4731.4632.9852.9702.9402.9252.9102.9002020.120.220.320.420.520.620112012 201320142018

2016中國人均耕地面積(畝/人)中國現(xiàn)有耕地面積（億畝）世界人均耕地面積(畝/人)中等地面積占比52.9%高等地面積占比26.5%低等地面積占比17.7%優(yōu)等地面積占比2.9%Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述中國耕地面積不斷減少，6中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格逐年增高，農(nóng)業(yè)經(jīng)營人員受教育程度較低◆

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格指的是服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所花費的價格，可通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格指數(shù)來體現(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格指數(shù)表示的是一定

時期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格變動的趨勢。以2007年生產(chǎn)服務(wù)價格指數(shù)=100為基準，當超過100時，說明生產(chǎn)服務(wù)價格上漲；反之，則說明生產(chǎn)服務(wù)價格下跌。從圖中可以看出，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格逐年增高?！?/p>

根據(jù)2017年12月統(tǒng)計的全國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)，全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營人員總共31422萬人，且受教育程度在初中及以下占比為91.8%，遠高于76.1%，即全國受初中及以下教育人數(shù)占比，可見農(nóng)業(yè)經(jīng)營人員受教育程度偏低。100.0110.3119.0124.1134.4145.6155.1161.3164.8167.3801001201401601802007 2008200920102011201220132014 2018

2016國家：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格指數(shù)(以2007年為基準)國家：全國農(nóng)業(yè)經(jīng)營人員與中國整體受教育程度在初中及以下對比注：中國整體受教育程度在初中及以下數(shù)據(jù)是根據(jù)國家統(tǒng)計局

2010

年人

口普查每十萬人中受高中及以上教育人口數(shù)為23962人國家：截至2017年，全國農(nóng)業(yè)經(jīng)營人員受教育程度占比受教育程度 占比大專及以上

1.2%高中或中專

7.1%初中

48.4%小學

37.0%未上過學

6.4%受教育程度占比中國農(nóng)業(yè)經(jīng)營人員91.8%中國整體76.1%中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格逐年增高，農(nóng)業(yè)經(jīng)營人員受教育程度較低◆7Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.1

中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的問題化肥、農(nóng)藥過度使用，糧食產(chǎn)量受天氣影響嚴重5107.85239.15404.45561.65704.25838.85911.85995.9

6022.6162.3167.2170.9175.8178.7178.320072008 2009 2010農(nóng)用化肥施用量（萬噸）20112012 2013 2014 2018農(nóng)藥使用量（萬噸）460051005600610066001.31.60.91.11.21.01.0232.1116.1206.3

200.7144.4190.60.00.51.01.52.02.52010201120122013

2014

2018

2016干旱作物受災(zāi)面積(萬公頃)干旱糧食減產(chǎn)(億公斤)1.80.71.11.20.60.60.9113.3240.582.1125.0247.90.00.51.01.52.02.520102011◆

2018年，農(nóng)業(yè)部出臺政策《到2020年化肥使用量零增長行動方案》和《到2020年農(nóng)藥使用量零增長行動方案》，方案中指出，2013年，我國農(nóng)作物化肥用量21.9公斤/畝，遠高于世界平均水平8公斤/畝，化肥農(nóng)藥的過度使用嚴重影響了耕地的質(zhì)量以及農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，農(nóng)藥和化肥的使用量幾乎逐年增長，直到2018年農(nóng)藥的使用量才出現(xiàn)略微下跌趨勢?！?/p>

中國農(nóng)作物自然災(zāi)害有四大類：水災(zāi)、旱災(zāi)、風雹和冰凍。其中，水災(zāi)和旱災(zāi)最為嚴重，每年作物受災(zāi)面積將近2萬公頃，糧食減產(chǎn)總量在300-400億公斤。從圖中可以看出，糧食產(chǎn)量與當年自然災(zāi)害受災(zāi)面積高度正相關(guān)。國家：2007-2018年，化肥和農(nóng)藥使用量對比

國家：洪澇和干旱受災(zāi)面積及糧食減產(chǎn)對比180.6180.2180.771003.0282.13.02012

2013

2014

2018洪澇作物受災(zāi)面積(萬公頃)洪澇糧食減產(chǎn)(億公斤)2016Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述化肥、農(nóng)藥過度使用，糧8使用衛(wèi)星遙感企業(yè)：借助農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)解決“看天吃飯”問題◆

我國應(yīng)用在農(nóng)業(yè)方面的空間衛(wèi)星主要有風云氣象衛(wèi)星、北斗衛(wèi)星和高分衛(wèi)星，三者搭配地面監(jiān)測站使用，能夠獲取實時以及高分辨率的數(shù)據(jù)，利用深度學習等人工智能技術(shù)實現(xiàn)種植面積規(guī)劃、確定地塊位置、地塊邊界劃分等，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，包括歷史地形、坡度、土壤綜合情況以及氣候等，預(yù)估農(nóng)作物產(chǎn)量和估算生長周期等。目前，多應(yīng)用于大田種植。風云氣象衛(wèi)星北斗衛(wèi)星高分衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù)導航數(shù)據(jù)光譜數(shù)據(jù)作物長勢監(jiān)測多源數(shù)據(jù)氣候預(yù)測深度學習產(chǎn)量預(yù)估29使用衛(wèi)星遙感企業(yè)：借助農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)解決“看天吃飯”問題◆我9未使用衛(wèi)星遙感企業(yè)：傳感器為主要數(shù)據(jù)收集方式◆

通過傳感器收集土壤溫濕度、空氣溫濕度、光照強度、以及降水量等數(shù)據(jù)，通過小基站將數(shù)據(jù)集成，運用無線網(wǎng)絡(luò)傳輸將集成后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱蠡局?，后將?shù)據(jù)存儲到云上。通過對云上的數(shù)據(jù)進行分析以及模型構(gòu)建等操作后，在終端實時顯示，對作物生長進行精準管理。土壤溫、濕度傳感器空氣溫、濕度傳感器光照度傳感器降雨量風速、風向傳感器基站云存儲定量施肥精準灌溉氣候預(yù)警病蟲害監(jiān)控控制終端小基站：數(shù)據(jù)集成監(jiān)測范圍：1-3km大基站：數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)測范圍：4500畝數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)傳輸 數(shù)據(jù)應(yīng)用30未使用衛(wèi)星遙感企業(yè)：傳感器為主要數(shù)據(jù)收集方式◆通過傳感器10數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、收集周期長是當前行業(yè)內(nèi)主要存在的問題數(shù)據(jù)混雜、質(zhì)量不高農(nóng)作物產(chǎn)量與作物生長數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)以及病蟲害數(shù)據(jù)關(guān)1

系密切，獲取到的數(shù)據(jù)混雜，且目前實時獲取的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。數(shù)據(jù)獲取難、收集周期長環(huán)境不同，數(shù)據(jù)多樣氮磷鉀傳感器缺失中國是一個地大物博的國家，耕地面積眾多，分散嚴重，南北地區(qū)溫差大，使得作物生長種類多樣，作物數(shù)據(jù)多樣。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)收集是一個長周期過程，不同作物生長周期不同，一年一季或者一年多季，獲取農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)需要多年的數(shù)據(jù)收集積累，短期內(nèi)獲得大量的數(shù)據(jù)較困難。目前，已經(jīng)能夠收集到的有氣候氣象數(shù)據(jù)，土壤、空氣溫濕度、水分等數(shù)據(jù)，然而土壤有機物含量、氮磷鉀等營養(yǎng)成分難獲取，相應(yīng)傳感器缺失，技術(shù)不成熟。234數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、收集周期長是當前行業(yè)內(nèi)主要存數(shù)據(jù)11精細化養(yǎng)殖：以新技術(shù)、新理念降低畜禽死亡率、提升產(chǎn)品質(zhì)量與品質(zhì)◆

當前，養(yǎng)殖行業(yè)存在很多問題，抗生素使用過多、畜禽產(chǎn)品藥物殘留嚴重，產(chǎn)品質(zhì)量較差；畜禽每天的排泄物造成當?shù)氐沫h(huán)境污染問題；同時，畜禽產(chǎn)品死亡率過高，成本大大提升。大型上市養(yǎng)殖企業(yè)主要是利用環(huán)境控制系統(tǒng)、飼料飼喂系統(tǒng)以及信息化管理系統(tǒng)等進行規(guī)?；B(yǎng)殖，而精細化養(yǎng)殖指代的是利用新的技術(shù)、新的理念改變養(yǎng)殖行業(yè)普遍存在的問題：抗生素使用過多以及養(yǎng)殖死

亡率較高等?！?/p>

養(yǎng)殖行業(yè)主要分為四個核心環(huán)節(jié)：育種、繁育、飼養(yǎng)和疾病防疫。精細化養(yǎng)殖利用新技術(shù)（物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等）、新理念降低畜禽死亡率、提升產(chǎn)品質(zhì)量，主要應(yīng)用在繁育、飼養(yǎng)以及疾病防疫等三個階段。傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式精細化養(yǎng)殖人工飼喂傳統(tǒng)養(yǎng)殖戶需要定時飼喂，

勞動

力繁重經(jīng)驗管理通?？筐B(yǎng)殖戶的經(jīng)驗來預(yù)估

發(fā)情

期、繁育管理等藥物防病通過在

飼料中加入抗生素

以及通

過打針、

吃獸藥

等方式治療疾病環(huán)境污染一般以人工清糞、打掃養(yǎng)殖舍

，

多出現(xiàn)處理不及時等問題，

對環(huán)境

造成污染精準飼喂根據(jù)自動化喂養(yǎng)裝置，按需喂養(yǎng)，達到營養(yǎng)均衡的作用實時監(jiān)控通過攝像頭等裝置

實時監(jiān)測

養(yǎng)殖

舍情況，

預(yù)測發(fā)

情期

，

提升產(chǎn)仔率，降低死亡率技術(shù)管理通過耳標、

攝像

頭等設(shè)備，

用技

術(shù)分析畜禽的行為狀況

，

實現(xiàn)精

準管理健康防病通過傳感器

監(jiān)測

豬舍內(nèi)溫濕度

，控制光照強度，實現(xiàn)好環(huán)境替代藥物的作用精細化養(yǎng)殖：以新技術(shù)、新理念降低畜禽死亡率、提升產(chǎn)品質(zhì)量◆12精細化養(yǎng)殖：新技術(shù)、新理念多用于豬、雞、牛等中國食用肉類較多的畜禽產(chǎn)品◆

精細化養(yǎng)殖主要應(yīng)用于養(yǎng)豬、養(yǎng)牛和養(yǎng)雞上，利用傳統(tǒng)的耳標、可穿戴設(shè)備以及攝像頭等收集畜禽產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，通過對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，運用深度學習算法判斷畜禽產(chǎn)品健康狀況、喂養(yǎng)情況、位置信息以及發(fā)情期預(yù)測等，對其進行精準管理。耳標可穿戴設(shè)別耳標頸圈攝像頭＋＋＋計算機視覺深度學習圖像識別數(shù)據(jù)收集模型構(gòu)建進食情況體溫體重疾病監(jiān)測行為特征活動量發(fā)情期預(yù)測模型應(yīng)用繁育飼養(yǎng)疾病防疫精細化養(yǎng)殖：新技術(shù)、新理念多用于豬、雞、牛等中國食用肉類◆13精細化養(yǎng)殖：豬肉需求量最大，占比超過60%，規(guī)模化養(yǎng)殖不斷加強，以養(yǎng)豬為例闡述如何精細化養(yǎng)殖◆

根據(jù)國家統(tǒng)計局資料，中國主要食用肉類包括四種：豬肉、牛肉、羊肉和禽肉，禽肉主要以雞肉為主。其中，豬肉和禽肉每年產(chǎn)量占比之和超過80%；豬肉始終是肉類供應(yīng)的主體，占比超過總產(chǎn)量的60%，中國是世界上最大的豬肉生產(chǎn)國?！?/p>

根據(jù)《全國生豬發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》中了解到，年出欄500頭以上可以算作規(guī)模化養(yǎng)殖。中國從2007年小規(guī)模養(yǎng)殖占比為78%，降到2016年占比為45%，中國規(guī)模化養(yǎng)殖不斷加強。64.9%65.6%66.4%64.9%63.4%22.2%21.5%20.5%21.6%22.6%8.0%8.0%8.1%8.3%8.6%4.9%4.9%5.0%5.2%5.5%0%20%40%60%80%100%201220132014 2018

2016牛肉產(chǎn)量（萬噸） 羊肉產(chǎn)量（萬噸）豬肉產(chǎn)量（萬噸）禽肉產(chǎn)量（萬噸）國家：2012-2016年中國主要肉類產(chǎn)量占比78%73%68%65%63%61%59%55%50%45%18%22%26%28%29%30%31%34%35%39%4%5% 6%7%8%9%10%12%14%16%0%20%40%60%80%100%20072008 2009年出欄500頭以下2010 2011 2012年出欄500-10000頭20132014 2018

2016年出欄10000頭以上國家（國家：2007-2016年中國生豬出欄結(jié)構(gòu)占比精細化養(yǎng)殖：豬肉需求量最大，占比超過60%，規(guī)?；B(yǎng)殖不斷◆14精細化養(yǎng)殖：網(wǎng)易以養(yǎng)銷一體化來提升豬肉品質(zhì)；阿里與傳統(tǒng)企業(yè)結(jié)合運用新技術(shù)提高母豬生產(chǎn)率和降低豬仔死亡率◆

中國是第一大豬肉生產(chǎn)國，也是第一大豬肉消費國，一年大約出欄7億頭豬，消耗豬肉大約5000萬噸，養(yǎng)豬是一個巨大的產(chǎn)業(yè)。而該產(chǎn)業(yè)仍然存在生產(chǎn)效率低以及抗生素使用嚴重等問題。網(wǎng)易和阿里分別用不同的方式改變著養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)目前存在的兩大問題?！?/p>

網(wǎng)易味央用RFID耳標為主要監(jiān)控設(shè)備，通過嚴格監(jiān)管，引進新技術(shù)提高豬肉品質(zhì)。而阿里云與特驅(qū)集團合作利用機器視覺、語音識別等新技術(shù)，來提高母豬的生產(chǎn)率以及降低豬仔的死亡率。目的網(wǎng)易味央阿里云&特驅(qū)集團方式優(yōu)點不足提升豬肉品質(zhì)和質(zhì)量RFID耳標、自運營整合產(chǎn)業(yè)鏈、品質(zhì)保證成本高、耳標收集數(shù)據(jù)維度低、監(jiān)測指標少、豬對耳標不友好目的方式優(yōu)點不足提高母豬生產(chǎn)效率、降低豬仔死亡率RFID耳標、攝像頭、與傳統(tǒng)養(yǎng)殖廠商合作新技術(shù)提高生產(chǎn)效率豬生長周期短、外貌變化快，數(shù)據(jù)采集較耳標難、語音、豬臉等識別技術(shù)不成熟精細化養(yǎng)殖：網(wǎng)易以養(yǎng)銷一體化來提升豬肉品質(zhì)；阿里與傳統(tǒng)企◆15以品質(zhì)與安全為主的養(yǎng)殖理念的創(chuàng)新聽音樂來往車輛消毒人員穿防護服屋頂雙層結(jié)構(gòu)耳標監(jiān)測按需喂養(yǎng)液態(tài)豬糧放松心情監(jiān)測豬溫營養(yǎng)均衡健康成長采光板隔熱殺菌豬舍排污系統(tǒng)糞便回收系統(tǒng)尿液處理系統(tǒng)有機肥料純凈水質(zhì)定時清洗◆

網(wǎng)易味央以品質(zhì)和安全為核心要求，通過創(chuàng)新養(yǎng)殖理念，從選址、到建豬舍、再到豬仔培育，經(jīng)過防護系統(tǒng)、管理系統(tǒng)、環(huán)保系統(tǒng)等三層保證，以養(yǎng)殖理念創(chuàng)新了養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)。◆

從防護系統(tǒng)來說，進出車輛消毒、進入人員穿防護服等隔離了外界病源；對于管理系統(tǒng)，通過聽音樂放松心情，自由行動保證運動量，自主研發(fā)液態(tài)豬糧并按需喂養(yǎng)來達到營養(yǎng)均衡；最后對豬舍、糞便、尿液進行定點收集、定點清理以及定點處理等，實現(xiàn)了零污染零排放的效果。以品質(zhì)與安全為主的養(yǎng)殖理念的創(chuàng)新聽音樂來往車輛消毒人員穿防16以技術(shù)的創(chuàng)新改變整個養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)為結(jié)合點，結(jié)合傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，通過攝像頭監(jiān)控、耳標監(jiān)測收集豬的數(shù)據(jù)，利用圖像識別、聲音識別等新技術(shù)分析豬的行為特征、體重、進食情況、運動情況等，提高豬仔存活率、保證料肉比等。圖像識別與分析通過攝像頭等實時采集圖像、視頻等數(shù)據(jù)，對其進行智能分析，得到仔豬的出生數(shù)量、進食情況、運動強度、頻率和軌跡等。聲音識別通過分析豬在不同時期的叫聲來判斷豬是否患病并做出疫情預(yù)警，同時識別小豬的尖叫聲來及時解救被母豬壓住的小豬。紅外測溫通過紅外探測裝置實時收集豬的體溫等數(shù)據(jù)，根據(jù)對數(shù)據(jù)的分析，來判斷豬的病情等。020301以技術(shù)的創(chuàng)新改變整個養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)為結(jié)合點，結(jié)合傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，通過攝像171.2新技術(shù)助力中國農(nóng)業(yè)發(fā)展Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.2新技術(shù)助力中國農(nóng)業(yè)發(fā)展Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展18Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.2

新技術(shù)助力中國農(nóng)業(yè)發(fā)展以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等為主的新技術(shù)助力中國農(nóng)業(yè)發(fā)展◆

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)涉及到的新技術(shù)很多，如3S技術(shù)（遙感技術(shù)RS、地理信息系統(tǒng)GIS、全球定位系統(tǒng)GPS）、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、無線通信技術(shù)以及以數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘為主的大數(shù)據(jù)技術(shù)和以機器視覺和深度學習為主的人工智能技術(shù)等，通過這些新技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的結(jié)合，助力農(nóng)業(yè)快速發(fā)展。人工智能以計算機視覺

、

圖像識別以及深度學

習等人工智能技術(shù)

實現(xiàn)

作物產(chǎn)量預(yù)測、土地規(guī)劃及病蟲害

防治等。物聯(lián)網(wǎng)通過傳感器、攝像頭等監(jiān)測設(shè)備，使用無線傳感技術(shù)，實現(xiàn)動植物的遠程監(jiān)控、管理等。大數(shù)據(jù)以天氣、土壤、農(nóng)作物、病蟲害以及動物身體特征數(shù)據(jù)等作為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對動植物生長情況進行分析、預(yù)測等。3S技術(shù)使用衛(wèi)星遙感技術(shù)實現(xiàn)作物勘測、生長情況以及病蟲害預(yù)測、預(yù)防，運用GPS進行精準定位、跟蹤等。Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等為19Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.2

新技術(shù)助力中國農(nóng)業(yè)發(fā)展新技術(shù)著重體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，當前主要應(yīng)用于農(nóng)業(yè)種植和畜牧養(yǎng)殖上◆

廣義的農(nóng)業(yè)分為種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)以及副業(yè)等五種產(chǎn)業(yè)形式；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈包括生產(chǎn)環(huán)節(jié)和流通環(huán)節(jié)，以及與之搭配的物流系統(tǒng)和金融系統(tǒng)等四個部分?！?/p>

目前，新技術(shù)主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，應(yīng)用在農(nóng)業(yè)種植和畜牧養(yǎng)殖上，本報告將著重探討農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的農(nóng)業(yè)種植和畜禽養(yǎng)殖方向。流通環(huán)節(jié)物流系統(tǒng)金融系統(tǒng)電商微商批發(fā)市場餐飲零售深加工銷售加 冷 包 配工 藏 裝 送種植生產(chǎn)環(huán)節(jié)養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)林業(yè)水產(chǎn)畜牧種殖種殖養(yǎng)殖養(yǎng)殖Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述新技術(shù)著重體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)的20Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.2

新技術(shù)助力中國農(nóng)業(yè)發(fā)展當前，新技術(shù)主要應(yīng)用于產(chǎn)中環(huán)節(jié)◆

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植在產(chǎn)前環(huán)節(jié)主要需要作物種子、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)機、農(nóng)具和溫室大棚需要用的農(nóng)膜；在產(chǎn)中環(huán)節(jié)，需要對作物進行播種、施肥、除草、灌溉以及病蟲害防治等；在產(chǎn)后環(huán)節(jié)，需要對農(nóng)產(chǎn)品進行采摘和分揀。◆

傳統(tǒng)的畜牧養(yǎng)殖需要選址、建設(shè)養(yǎng)殖舍、選種以及準備飼料和獸藥；在產(chǎn)中環(huán)節(jié)，需要進行繁育、飼養(yǎng)以及疾病防疫和環(huán)境清理等管理；產(chǎn)后環(huán)節(jié)，需要對畜禽進行稱重和屠宰?！?/p>

目前，以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為主的新技術(shù)，主要應(yīng)用于農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)的產(chǎn)中環(huán)節(jié)。種子化肥農(nóng)藥農(nóng)機農(nóng)具農(nóng)膜選種飼料獸藥選址孵化建造農(nóng)業(yè)種植畜牧養(yǎng)殖播種施肥灌溉病蟲害防治繁育飼養(yǎng)疾病防疫環(huán)境清理采摘分揀稱重屠宰產(chǎn)前環(huán)節(jié)產(chǎn)中環(huán)節(jié)產(chǎn)后環(huán)節(jié)除草Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述當前，新技術(shù)主要應(yīng)用于21新技術(shù)可應(yīng)用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)兩種不同的種植模式中農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)環(huán)節(jié)◆

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)種植方式主要分為設(shè)施種植和大田種植。大田種植主要以糧食作物為主，其中包括世界三大口糧：水稻、小麥和玉米；而設(shè)施種植由于成本的問題，主要以經(jīng)濟作物為主，包括蔬菜、水果、花卉等?！?/p>

設(shè)施種植分為溫室大棚種植、集裝箱種植兩種，目前多采用無土栽培技術(shù)，利用LED燈代替自然光，自動控制植物光合作用，增加植物營養(yǎng)；由于設(shè)施種植不受天氣氣候及病蟲害等因素的影響，可以提高作物產(chǎn)量，增加效益。◆

目前，大田種植主要運用3S技術(shù)、人工智能技術(shù)監(jiān)測室外的天氣氣候、病蟲害以及農(nóng)作物生長等數(shù)據(jù)；而設(shè)施種植主要通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實施監(jiān)測空氣溫濕度、二氧化碳濃度以及作物生長情況等。設(shè)施種植大田種植溫室大棚集裝箱糧食作物蔬菜、水果、花卉等水稻、小麥、玉米等經(jīng)濟類作物新技術(shù)可應(yīng)用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)兩種不同的種植模式中農(nóng)業(yè)種植生221.3農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.3農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用Part1.農(nóng)業(yè)人工智23Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.3

農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用中國歷年一號政策文件大力支持農(nóng)業(yè)發(fā)展，農(nóng)業(yè)人工智能相關(guān)概念多次被提出20182012 2013 2014“加快推動農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新”突出農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新重點，加快推進前沿技術(shù)研究，在信息技術(shù)、先進制造技術(shù)、精準農(nóng)業(yè)技術(shù)等方面取得重大突破20162017“加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)”確保國家糧食安全，加強科技創(chuàng)新，繼續(xù)實施種業(yè)發(fā)展，以及農(nóng)機裝備、高效安全肥料農(nóng)藥獸藥的研發(fā)“全面深化農(nóng)村改革”推進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，建設(shè)以農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和精準裝備為重點的農(nóng)業(yè)全程信息化和機械化技術(shù)體系，組織重大農(nóng)業(yè)科技攻關(guān)“加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、實現(xiàn)全面小康目標”大力推進“互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)等現(xiàn)代信息技術(shù)。同時，大力發(fā)展智慧氣象和農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)應(yīng)用“加大改革創(chuàng)新力度”加快農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，在生物育種、智能農(nóng)業(yè)、農(nóng)機裝備、生態(tài)環(huán)保等領(lǐng)域取得重大突破，支持農(nóng)機、農(nóng)藥、化肥等企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新加快科技研發(fā)，實施農(nóng)業(yè)人工智能工程，推進農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)試驗示范和農(nóng)業(yè)裝備智能化，發(fā)展智慧氣象，提高氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報預(yù)警水平“深入推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”“實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”發(fā)展高端農(nóng)機裝備制造、大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，實施農(nóng)業(yè)人工智能

林業(yè)水利工程，推進物聯(lián)網(wǎng)實驗示范和遙感技術(shù)應(yīng)用15Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述中國歷年一號政策文件大24Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.3

農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用農(nóng)業(yè)人工智能包括精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字農(nóng)業(yè)等多個方面，發(fā)展的基礎(chǔ)在于數(shù)字農(nóng)業(yè)數(shù)字農(nóng)業(yè)◆

一般認為，農(nóng)業(yè)人工智能指的是利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)進行深度融合，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的信息感知、精準管理和智能控制的一種全新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，可實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可視化診斷、遠程控制以及災(zāi)害預(yù)警等功能?！?/p>

另外，農(nóng)業(yè)人工智能是數(shù)字農(nóng)業(yè)、精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能農(nóng)業(yè)等技術(shù)的統(tǒng)稱。農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)在于數(shù)字農(nóng)業(yè)，數(shù)字農(nóng)業(yè)是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的前提。農(nóng)業(yè)人工智能精準農(nóng)業(yè)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能農(nóng)業(yè)精準農(nóng)業(yè)又稱精細農(nóng)

業(yè)、

精確農(nóng)業(yè)，

關(guān)鍵

在于定位、

定量、

定時，

即精準灌溉、

施肥和殺蟲等。數(shù)字農(nóng)業(yè)指的是利用傳感器、攝像頭、智能穿戴設(shè)備等，將農(nóng)業(yè)對象、環(huán)境以及全過程進行可視化表達、數(shù)字化展現(xiàn)和信息化管理的一種現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)。智能農(nóng)業(yè)多指的是農(nóng)業(yè)機械智能化，通過農(nóng)機聯(lián)網(wǎng)以及智能機器人等實現(xiàn)智能農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)指的是將各種設(shè)備收集到的數(shù)據(jù)，進行系統(tǒng)化集成管理，從而實現(xiàn)自動化、

智能

化和遠程控制等。16Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述農(nóng)業(yè)人工智能包括精準農(nóng)25Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.3

農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用農(nóng)業(yè)人工智能的發(fā)展經(jīng)歷三個階段：從萌芽，到快速發(fā)展，再到規(guī)模應(yīng)用快速發(fā)展期?

20世紀90年代，計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)中取得了較大發(fā)展，農(nóng)業(yè)機器人成為農(nóng)業(yè)發(fā)展新方向，“中國863電腦農(nóng)業(yè)”在世界信息首腦峰會上獲得了峰會大獎，標志著我國利用智能化農(nóng)業(yè)信息技術(shù)改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)做出的巨大貢獻得到了世界范圍內(nèi)的認可。規(guī)模應(yīng)用期?

進入21世紀，農(nóng)業(yè)勞動力不斷向其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，結(jié)構(gòu)性短缺和老齡化趨勢已成為全球問題，精準農(nóng)業(yè)、新技術(shù)的快速發(fā)展為農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展提供了新的動力和可能。?

采摘機器人以及利用計算機視覺等技術(shù)實現(xiàn)水果的自動分揀系統(tǒng)得到了廣泛應(yīng)用。同時，農(nóng)業(yè)無人機植保行業(yè)不斷發(fā)展。?

新技術(shù)的不斷發(fā)展，加速了農(nóng)業(yè)人工智能的快速實現(xiàn)，形成了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài)。萌芽期?

20世紀70年代末，美國為代表的歐美國家率先開始農(nóng)業(yè)信息化的應(yīng)用研究，以農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)（運用新技術(shù)，匯集農(nóng)業(yè)知識和專家經(jīng)驗等，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者提供咨詢服務(wù)）為代表的應(yīng)用開始在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域萌芽。?

20世紀80年代，我國開始研制農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，涉及作物栽培、病蟲害防治、生產(chǎn)管理、節(jié)水灌溉等多個方面。17Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述農(nóng)業(yè)人工智能的發(fā)展經(jīng)歷26Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.3

農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用農(nóng)業(yè)人工智能能夠解決的6大問題：以提高生產(chǎn)經(jīng)營效率、降低生產(chǎn)成本為首改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者、消費者觀念改變了過去生產(chǎn)者單純依靠經(jīng)驗進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的模式，轉(zhuǎn)變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者、消費者對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)落后、科技含量低的觀念。降低生產(chǎn)成本農(nóng)業(yè)人工智能實現(xiàn)了投入少、產(chǎn)量高的特點，通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高度規(guī)模化、集約化、工廠化特點，降低生產(chǎn)成本，提高市場競爭力。4

提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全利用新技術(shù)實現(xiàn)“無人化”精準控制，達到水、肥、光、熱的最佳利用，不過度施肥、噴灑農(nóng)藥，杜絕污染，確保農(nóng)產(chǎn)品絕對安全。提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率農(nóng)業(yè)人工智能通過運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)實時采集、分析數(shù)據(jù)，為農(nóng)民提供生產(chǎn)、管理等方案，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率。3

解決農(nóng)村勞動力日益短缺問題通過新技術(shù)可以利用一個人或者幾個人實現(xiàn)農(nóng)業(yè)耕種管收全過程操作，解決勞動力短缺問題。改善生態(tài)環(huán)境通過精準施肥、精準噴灑農(nóng)藥等操作，改善傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，過多的使用農(nóng)藥、化肥問題，保護耕地結(jié)構(gòu)，提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。1265Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述農(nóng)業(yè)人工智能能夠解決的27以衛(wèi)星導航系

統(tǒng)為根本，

實時檢測、

控制

播種距離等Part1.

農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述1.3

農(nóng)業(yè)人工智能概念的解讀及應(yīng)用根據(jù)當前農(nóng)業(yè)應(yīng)用方式以及類型的不同，將農(nóng)業(yè)人工智能分為四大典型應(yīng)用場景◆

農(nóng)業(yè)種植分為設(shè)施種植（溫室大棚）和大田種植，主要包括播種、施肥、灌溉、除草以及病蟲害防治等五個部分，以傳感器、攝像頭和衛(wèi)星等收集數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)字化和智能機械化發(fā)展。當前，數(shù)字化的實現(xiàn)多以數(shù)據(jù)平臺服務(wù)來呈現(xiàn)，而智能機械化主要分為兩個部分：新型機械的研制創(chuàng)新——無人機植保，以及傳統(tǒng)農(nóng)機的改良升級——農(nóng)機自動駕駛?！?/p>

目前，農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖主要是將新技術(shù)、新理念應(yīng)用在生產(chǎn)中，包括繁育、飼養(yǎng)以及疾病防疫等，并且應(yīng)用類型較少，因此用“精細化養(yǎng)殖”定義整體農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖環(huán)節(jié)。農(nóng)業(yè)種植設(shè)施種植大田種植播種施肥灌溉 除草病蟲害防治以軟件為主要

服務(wù)手段，

多為了實現(xiàn)農(nóng)業(yè)

的精準管理數(shù)據(jù)平臺服務(wù)可用于噴灑除

草劑和農(nóng)藥，目前多以噴灑

農(nóng)藥為主傳感器攝像頭衛(wèi)星數(shù)字化智能機械化無人機植保農(nóng)機自動駕駛＋畜牧養(yǎng)植繁育飼養(yǎng)疾病防疫環(huán)境清理精細化養(yǎng)殖四大典型應(yīng)用場景通過新技術(shù)、新理念提高養(yǎng)

殖效率、

改善

農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)以衛(wèi)星導航系Part1.農(nóng)業(yè)人工智能發(fā)展背景綜述根據(jù)當前28Part2.中國農(nóng)業(yè)人工智能應(yīng)用場景20Part2.中國農(nóng)業(yè)人工智能應(yīng)用場景20292.1農(nóng)業(yè)人工智能四大應(yīng)用場景21Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.1農(nóng)業(yè)人工智能四大應(yīng)用場景21Part2.農(nóng)業(yè)人工智30Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.1

農(nóng)業(yè)人工智能四大應(yīng)用場景農(nóng)業(yè)人工智能生產(chǎn)環(huán)節(jié)四大應(yīng)用40%2235%10%15%以衛(wèi)星遙感技術(shù)、無人機航拍以及傳感器等收集氣候氣象、農(nóng)作物、土地土壤以及病蟲害等數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，通過對數(shù)據(jù)進行分析，為農(nóng)場、合作社以及大型農(nóng)業(yè)企業(yè)提供可視化管理服務(wù)等。數(shù)據(jù)平臺服務(wù)農(nóng)機自動駕駛以計算機和傳感器技術(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)和機器視覺技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)機的精準定位，通過智能終端實時監(jiān)測農(nóng)機信息、作業(yè)狀態(tài)及作業(yè)速度等。搭載先進的傳感器設(shè)備，根據(jù)地形、地貌搭配專用藥劑對農(nóng)作物實施精準、高效的噴藥作業(yè)，通過人機藥三位一體達到節(jié)水節(jié)藥的作用。無人機植保精細化養(yǎng)殖通過耳標、攝像頭等監(jiān)控畜牧動物生長情況，實時跟蹤，且對收集到的圖形等數(shù)據(jù)進行處理、分析，實現(xiàn)養(yǎng)殖的精細化管理。*Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景農(nóng)業(yè)人工智能生產(chǎn)環(huán)31Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.1

農(nóng)業(yè)人工智能四大應(yīng)用場景農(nóng)業(yè)人工智能生產(chǎn)環(huán)節(jié)四大應(yīng)用：相關(guān)企業(yè)圖譜（部分）農(nóng)機自動駕駛精細化養(yǎng)殖數(shù)據(jù)平臺服務(wù)無人機植保23Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景農(nóng)業(yè)人工智能生產(chǎn)環(huán)32Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.1

農(nóng)業(yè)人工智能四大應(yīng)用場景24農(nóng)業(yè)人工智能生產(chǎn)環(huán)節(jié)四大應(yīng)用：無人機植保企業(yè)融資最多◆

表中列出了Pre-A輪及以上初創(chuàng)企業(yè)的成立時間、所在城市、應(yīng)用領(lǐng)域、最新融資輪次及融資時間、金額等。從表中可以看出，融資類型較多的企業(yè)多是應(yīng)用在無人機植保領(lǐng)域，其次是農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺服務(wù)領(lǐng)域，這兩個領(lǐng)域也是農(nóng)業(yè)新科技發(fā)展最快的方向。企業(yè)簡稱成立時間所在城市應(yīng)用領(lǐng)域融資輪次最新融資時間融資金額投資機構(gòu)大疆創(chuàng)新2006/11深圳市無人機植保股權(quán)轉(zhuǎn)讓2018/053000萬美元新天域資本極飛科技2007/04廣州市無人機植保A輪2014/092000萬美元成為資本、明泰資本科百科技2008/12北京市數(shù)據(jù)平臺服務(wù)Pre-A輪2017/10未披露星瀚資本、中路資本零度智控2009/02北京市無人機植保C輪2017/08未披露合源資本、千合資本奧科美2009/10北京市數(shù)據(jù)平臺服務(wù)戰(zhàn)略投資2017/11未披露紅杉資本、高通網(wǎng)易味央2012/09杭州市精細化養(yǎng)殖A輪2017/041.6億人民幣美團、創(chuàng)新工場、京東等高科新農(nóng)2012/10深圳市無人機植保戰(zhàn)略投資2017/12未披露遠致投資珈和遙感2013/04武漢市數(shù)據(jù)平臺服務(wù)A輪2016/11數(shù)百萬人民幣合力投資常鋒無人機2014/01深圳市無人機植保Pre-A輪2017/041500萬人民幣初創(chuàng)投資博創(chuàng)聯(lián)動2014/12北京市農(nóng)機自動駕駛B輪2016/10數(shù)千萬人民幣雅瑞資本、金浦投資、漢能投資佳格天地2018/07北京市數(shù)據(jù)平臺服務(wù)A輪2017/046000萬人民幣DCM、經(jīng)緯創(chuàng)投、磐谷資本等蜂巢農(nóng)科2018/11北京市無人機植保A輪2017/106200萬人民幣戈壁創(chuàng)投

、東金融農(nóng)博創(chuàng)新2018/11深圳市數(shù)據(jù)平臺服務(wù)Pre-A輪2017/08數(shù)百萬人民幣云天使基金農(nóng)田管家2016/02北京市無人機植保Pre-B輪2018/01千萬級美元順為資本麥飛科技2016/12北京市無人機植保Pre-A輪2018/03未披露青桐資本Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景24農(nóng)業(yè)人工智能生332.2數(shù)據(jù)平臺服務(wù)Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.2數(shù)據(jù)平臺服務(wù)Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場34Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.2

數(shù)據(jù)平臺服務(wù)數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：以平臺為基礎(chǔ)，進行作物的精準管理輸入天氣氣候數(shù)據(jù)通過衛(wèi)星遙感技術(shù)、實施監(jiān)測天氣變化，自然災(zāi)害提前預(yù)測。通過衛(wèi)星、攝像頭、傳感器實施監(jiān)測作物生長情況，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行產(chǎn)量預(yù)測等。農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)病蟲害數(shù)據(jù)根據(jù)作物類型收集病蟲害數(shù)據(jù)，提前預(yù)防，精準噴灑農(nóng)藥等。作物產(chǎn)量預(yù)測依據(jù)天氣、作物生長情況以及歷史數(shù)據(jù)分析預(yù)測作物產(chǎn)量。作物長勢監(jiān)測、管理以無人機、傳感器為主要方式，實時監(jiān)測作物長勢，并進行灌溉、施肥建議。病蟲害防治根據(jù)病蟲害及作物類型，提前預(yù)防，精準施藥，確保作物少受損失。輸出通過傳感器收集土壤溫濕度、水分、PH值等。土地土壤數(shù)據(jù)種植適宜區(qū)規(guī)劃根據(jù)衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，分析土地質(zhì)量，進行適宜作物的耕種指導。數(shù)據(jù)平臺服務(wù)系統(tǒng)◆

數(shù)據(jù)平臺服務(wù)指的是利用傳感器、無線通信、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)進行數(shù)據(jù)收集并分析，通過可視化展示，對農(nóng)作物的生長情況進行實時跟蹤、病蟲害監(jiān)測，對農(nóng)作物的產(chǎn)量進行預(yù)測等。Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：以平35Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.2

數(shù)據(jù)平臺服務(wù)數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：主要通過“空天地”三種方式進行數(shù)據(jù)收集利用衛(wèi)星可以獲取農(nóng)作物數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)及病蟲害數(shù)據(jù)。農(nóng)作物數(shù)據(jù)是利用遙感技術(shù)，根據(jù)不同作物呈現(xiàn)的不同顏色、紋理以及形狀等遙感影像信息，劃分農(nóng)作物種植面積，監(jiān)測農(nóng)作物長勢、估算農(nóng)作物產(chǎn)量等；通過衛(wèi)星獲取天氣數(shù)據(jù)，監(jiān)測病蟲害以及自然災(zāi)害等。無人機航拍傳感器采集無人機獲取農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，主要分為兩種方式獲?。阂环N為利用無人機搭載攝像頭進行航拍獲取數(shù)據(jù)，另一種為利用無人機搭載遙感傳感器，依據(jù)不同作物的光譜特性，識別作物生長情況。監(jiān)測病蟲害情況，更好的進行田間管理。傳感器是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，利用傳感器可以收集空氣、土壤溫濕度、二氧化碳濃度、光照強度、土壤水分、農(nóng)作物生長情況等數(shù)據(jù)，多用于以溫室大棚為代表的設(shè)施農(nóng)業(yè)中，提高作物產(chǎn)量與農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)。衛(wèi)星遙感技術(shù)◆

農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)收集主要有衛(wèi)星、無人機和傳感器等“空天地”三種方式，通過衛(wèi)星遙感技術(shù)收集土地、農(nóng)作物以及天氣氣候等數(shù)據(jù)、無人機航拍實時監(jiān)測農(nóng)作物長勢、病蟲害等數(shù)據(jù)以及傳感器采集空氣、土壤的溫濕度、土壤水分、光照強度和農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)等，通過對收集到的數(shù)據(jù)進行分析、處理，并建立可視化模型，實現(xiàn)對作物的精準管理。Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：主要36Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.2

數(shù)據(jù)平臺服務(wù)數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：用無人機航拍收集數(shù)據(jù)的企業(yè)較少，根據(jù)實際應(yīng)用情況，以是否使用衛(wèi)星遙感技術(shù)來區(qū)分企業(yè)不同服務(wù)未使用衛(wèi)星遙感技術(shù)多指的是利用傳感器收集作物生長數(shù)據(jù)，病蟲害數(shù)據(jù)，空氣數(shù)據(jù)等，通過實時分析，可視化顯示，達到實時監(jiān)控功能，多用于溫室大棚或者集裝箱等設(shè)施農(nóng)業(yè)中。而傳感器損壞、測量的數(shù)據(jù)不準、精度不夠仍是行業(yè)內(nèi)存在的問題。◆

數(shù)據(jù)主要有三種收集方式，由于專注于用無人機航拍收集數(shù)據(jù)的企業(yè)較少，且使用航拍收集數(shù)據(jù)在各個企業(yè)中占比不高，因此以是否使用衛(wèi)星遙感技術(shù)來區(qū)分企業(yè)不同的服務(wù)。使用衛(wèi)星遙感技術(shù)通過衛(wèi)星遙感獲取氣象、病蟲害、農(nóng)作物生長等數(shù)據(jù)。由于中國土地分散嚴重，小規(guī)模監(jiān)測成本高，行業(yè)內(nèi)企業(yè)多以規(guī)?；N植(200畝以上)企業(yè)、合作社等為首要服務(wù)對象。目前農(nóng)業(yè)衛(wèi)星遙感技術(shù)最高精確度僅為幾米，仍需要技術(shù)提高監(jiān)測精確度。28Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：用無37Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.2

數(shù)據(jù)平臺服務(wù)使用衛(wèi)星遙感企業(yè)：借助農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)解決“看天吃飯”問題◆

我國應(yīng)用在農(nóng)業(yè)方面的空間衛(wèi)星主要有風云氣象衛(wèi)星、北斗衛(wèi)星和高分衛(wèi)星，三者搭配地面監(jiān)測站使用，能夠獲取實時以及高分辨率的數(shù)據(jù)，利用深度學習等人工智能技術(shù)實現(xiàn)種植面積規(guī)劃、確定地塊位置、地塊邊界劃分等，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，包括歷史地形、坡度、土壤綜合情況以及氣候等，預(yù)估農(nóng)作物產(chǎn)量和估算生長周期等。目前，多應(yīng)用于大田種植。風云氣象衛(wèi)星北斗衛(wèi)星高分衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù)導航數(shù)據(jù)光譜數(shù)據(jù)作物長勢監(jiān)測多源數(shù)據(jù)氣候預(yù)測深度學習產(chǎn)量預(yù)估29Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景使用衛(wèi)星遙感企業(yè)：38Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.2

數(shù)據(jù)平臺服務(wù)未使用衛(wèi)星遙感企業(yè)：傳感器為主要數(shù)據(jù)收集方式◆

通過傳感器收集土壤溫濕度、空氣溫濕度、光照強度、以及降水量等數(shù)據(jù)，通過小基站將數(shù)據(jù)集成，運用無線網(wǎng)絡(luò)傳輸將集成后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱蠡局?，后將?shù)據(jù)存儲到云上。通過對云上的數(shù)據(jù)進行分析以及模型構(gòu)建等操作后，在終端實時顯示，對作物生長進行精準管理。土壤溫、濕度傳感器空氣溫、濕度傳感器光照度傳感器降雨量風速、風向傳感器基站云存儲定量施肥精準灌溉氣候預(yù)警病蟲害監(jiān)控控制終端小基站：數(shù)據(jù)集成監(jiān)測范圍：1-3km大基站：數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)測范圍：4500畝數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)傳輸 數(shù)據(jù)應(yīng)用30Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景未使用衛(wèi)星遙感企業(yè)39數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、收集周期長是當前行業(yè)內(nèi)主要存在的問題數(shù)據(jù)混雜、質(zhì)量不高農(nóng)作物產(chǎn)量與作物生長數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)以及病蟲害數(shù)據(jù)關(guān)1

系密切，獲取到的數(shù)據(jù)混雜，且目前實時獲取的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。數(shù)據(jù)獲取難、收集周期長環(huán)境不同，數(shù)據(jù)多樣氮磷鉀傳感器缺失中國是一個地大物博的國家，耕地面積眾多，分散嚴重，南北地區(qū)溫差大，使得作物生長種類多樣，作物數(shù)據(jù)多樣。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)收集是一個長周期過程，不同作物生長周期不同，一年一季或者一年多季，獲取農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)需要多年的數(shù)據(jù)收集積累，短期內(nèi)獲得大量的數(shù)據(jù)較困難。目前，已經(jīng)能夠收集到的有氣候氣象數(shù)據(jù)，土壤、空氣溫濕度、水分等數(shù)據(jù)，然而土壤有機物含量、氮磷鉀等營養(yǎng)成分難獲取，相應(yīng)傳感器缺失，技術(shù)不成熟。234數(shù)據(jù)平臺服務(wù)：數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、收集周期長是當前行業(yè)內(nèi)主要存數(shù)據(jù)402.3無人機植保Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.3無人機植保Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景41Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.3

無人機植保無人機植保產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成◆

無人機植保能夠解決農(nóng)村勞動力短缺、勞動力成本高、農(nóng)民效率低、農(nóng)藥使用嚴重等問題。無人機植保產(chǎn)業(yè)鏈包括三個部分：原藥研發(fā)、無人植保機制造以及飛防隊進行植保服務(wù)。原藥分為固態(tài)和液態(tài)兩種藥劑，目前多以液態(tài)藥劑為主，植保無人機制造企業(yè)或者飛防組織根據(jù)實際情況進行原藥加工以及兌水稀釋后，對農(nóng)作物進行植保作業(yè)?！?/p>

植保平臺將植保農(nóng)戶和植保飛防隊連接起來，農(nóng)戶通過平臺下單，平臺為植保隊分單后，植保隊為農(nóng)戶進行植保作業(yè)，作業(yè)完成后農(nóng)戶通過平臺對植保飛防隊進行評價。原藥加工固態(tài)藥劑液態(tài)藥劑原藥研發(fā)飛手培訓植保農(nóng)戶 化學原料供應(yīng)植保無人機制造硬件設(shè)計農(nóng)村合作社植保飛防隊植保平臺政府統(tǒng)防統(tǒng)治軟件開發(fā)無人機租賃無人機售賣33注：圖中虛線表示不以該方式為主Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景無人機植保產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)42無人機植保產(chǎn)業(yè)三個關(guān)鍵因素：農(nóng)藥、無人機、植保隊使用無人機專用藥劑，一般為霧狀，通過專用噴頭將藥液霧化成細小的顆粒狀，由于存在飄逸現(xiàn)象，可根據(jù)不同藥液調(diào)節(jié)霧滴粒徑來減少農(nóng)藥飄逸現(xiàn)象。無人機無人機分為固定翼、單旋翼和多旋翼，目前以多旋翼為主，飛行系統(tǒng)多為電動系統(tǒng)，續(xù)航時間大約在20min左右，各家無人機標準不一，操作沒有規(guī)范性。植保隊一般由多名飛手聯(lián)合組成，每年農(nóng)忙僅為3-9月份，需全國性流動，且需攜帶多塊電池。一分鐘可噴灑1-2畝地，經(jīng)驗對飛防作業(yè)至關(guān)重要。農(nóng)藥植保隊◆

農(nóng)藥一般分為固態(tài)藥劑和液態(tài)藥劑，固態(tài)藥劑由于顆粒大小不同，會出現(xiàn)堵塞噴頭行為；而液態(tài)藥劑噴灑過程中使用霧狀形式，會出現(xiàn)藥液漂移問題，需要研發(fā)設(shè)計專用噴頭。◆

目前無人機植保領(lǐng)域大多數(shù)公司運用自家的無人機進行植保作業(yè)，而大部分的無人機植保公司沒有太多的核心技術(shù)，經(jīng)過各個零件簡單組裝后，為農(nóng)戶進行植保作業(yè)，作業(yè)效果不盡理想?！?/p>

植保隊通常由多人組成（也可能是家庭式作業(yè)—夫妻、兄弟），為當?shù)剞r(nóng)戶進行植保作業(yè)，經(jīng)驗對于植保隊員尤其重要。Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.3

無人機植保34無人機植保產(chǎn)業(yè)三個關(guān)鍵因素：農(nóng)藥、無人機、植保隊使用無人機專43Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.3

無人機植保當前，無人機植保產(chǎn)業(yè)主要存在以大疆、極飛和農(nóng)田管家為代表的三種不同的運營模式研發(fā)+銷售專注于植保無人機技術(shù)研發(fā)，通過研發(fā)+銷售的方式不斷提高植保隊作業(yè)效率，主要以大疆創(chuàng)新為代表的企業(yè)。無人機系統(tǒng)主要分為三個層次：最底層是飛控系統(tǒng)、中間層是感知系統(tǒng)，最上層是任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，飛控系統(tǒng)是無人機研發(fā)企業(yè)最關(guān)鍵的技術(shù)。研發(fā)+銷售+植保服務(wù)這個方式指的是一邊進行無人機技術(shù)研發(fā)，一邊是植保服務(wù)，通過無人機研發(fā)+植保的方式貫穿農(nóng)業(yè)植保核心產(chǎn)業(yè)鏈，主要以極飛科技為代表的企業(yè)。第三方平臺不專注于無人機技術(shù)研發(fā)，而以植保平臺建設(shè)為主，一邊連接飛手，一邊連接農(nóng)戶，為飛手提供飛防訂單，解決飛防隊作業(yè)周期短、跨省作業(yè)成本高等問題，主要是以農(nóng)田管家為代表的企業(yè)。無人機35Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景當前，無人機植保產(chǎn)44Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.3

無人機植保無人機植保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要進一步提升無人機和植保隊的作業(yè)效率◆

無人機植保行業(yè)存在很多的問題，通常航空噴灑的農(nóng)藥濃度比較高，需要兌水稀釋，而農(nóng)藥中的溶劑密度小于水，當摻入水時，比重小的藥劑會發(fā)生漂移現(xiàn)象；同時，無人機續(xù)航時間在20分鐘左右，一分鐘作業(yè)1-2畝，作業(yè)面積將近40畝后，就要進行電池的更換，續(xù)航時間短問題需要解決；另外，飛防植保隊需要攜帶電池或者無人機零部件等設(shè)備進行全國各地作業(yè)，作業(yè)距離遠、時間長，這些問題都直接或者間接地影響了植保無人機行業(yè)的發(fā)展?！?/p>

國家認為，植保無人機行業(yè)的發(fā)展需要提升兩個方面的效率：無人機作業(yè)效率和飛防植保隊作業(yè)效率。飛防植保隊作業(yè)效率的提升無人機作業(yè)效率的提升無人機作業(yè)效率的提高關(guān)鍵在于各個無人機廠家及其上游設(shè)備供應(yīng)商的研發(fā)創(chuàng)新，包括提高電池的續(xù)航時間、設(shè)計性能更加優(yōu)越的飛控系統(tǒng)等。但行業(yè)混亂、亟須出臺配套的國家標準和行業(yè)標準植保隊作業(yè)一分鐘大約可以噴灑1-2畝，根據(jù)極飛的數(shù)據(jù)，經(jīng)驗豐富的植保隊（10名隊員、20架飛機）一年作業(yè)最多面積為21萬畝，以每畝10元計算，一臺無人機大約收入為11萬元，除去無人機成本以及電池等零部件損耗，年收入大約為7-10萬元，而經(jīng)驗差的飛手可能會賺的更少或者不賺錢。36Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景無人機植保產(chǎn)業(yè)的發(fā)452.4農(nóng)機自動駕駛Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.4農(nóng)機自動駕駛Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場46農(nóng)機自動駕駛：通過衛(wèi)星、傳感器和攝像頭等采集數(shù)據(jù)，實時控制，實現(xiàn)農(nóng)機自動化沿直線作業(yè)攝像頭角度傳感器導航衛(wèi)星車載計算機顯示器自動駕駛控制器◆

農(nóng)機自動駕駛指的是利用導航衛(wèi)星實現(xiàn)農(nóng)機沿直線作業(yè)功能，主要利用角度傳感器獲取農(nóng)機偏移數(shù)據(jù)、攝像頭獲取周圍作物生長數(shù)據(jù)以及導航衛(wèi)星實時定位跟蹤車輛信息數(shù)據(jù)，將三者獲取的數(shù)據(jù)經(jīng)過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇刂贫?，對?shù)據(jù)進行分析后，利用車載計算機顯示器實時顯示作業(yè)情況以及作業(yè)進度等。實時監(jiān)測作業(yè)路徑是否有偏移，快速響應(yīng)，控制農(nóng)機轉(zhuǎn)向?qū)崟r監(jiān)測作業(yè)情況，查看周圍作業(yè)環(huán)境，根據(jù)實際情況實時規(guī)劃決策實時定位出農(nóng)機的位置以及顯示其作業(yè)狀態(tài)，計算與規(guī)劃路徑之間的偏差農(nóng)機自動駕駛：通過衛(wèi)星、傳感器和攝像頭等采集數(shù)據(jù)，實時控攝像47Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.4

農(nóng)機自動駕駛農(nóng)機自動駕駛根本：農(nóng)機車輛導航系統(tǒng)1234衛(wèi)星定位衛(wèi)星定位是利用地理信息系統(tǒng)與數(shù)字地圖聯(lián)合使用，來確定機器自身位置和方向。目前，應(yīng)用最廣的兩項定位導航技術(shù)為GPS和機器視覺。農(nóng)機作業(yè)監(jiān)測路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃，全局路徑規(guī)劃是在地圖已知的情況下，進行最優(yōu)的行駛軌跡規(guī)劃，而局部路徑規(guī)劃只需要由傳感器實時采集環(huán)境信息。決策控制主要作用是利用感知系統(tǒng)獲取實時監(jiān)測農(nóng)機車輛位置信息、作業(yè)狀態(tài)、運行參數(shù)、運行位置，實現(xiàn)實時故障診斷和故障預(yù)警。的信息來進行分析判斷，并對下一步的行為進行決策，這是農(nóng)機自動駕駛的大腦。農(nóng)機車輛導航系統(tǒng)◆

車聯(lián)網(wǎng)是實現(xiàn)農(nóng)機自動駕駛技術(shù)的前提。車聯(lián)網(wǎng)指的是通過衛(wèi)星導航系統(tǒng)、無線通信、傳感器等技術(shù)，對車輛進行數(shù)字化管理，包括實時跟蹤、監(jiān)管車輛運行狀況等，并根據(jù)不同的功能需求對所有車輛的運行狀態(tài)進行有效的監(jiān)管?！?/p>

農(nóng)機自動駕駛的根本為農(nóng)機車輛導航系統(tǒng)，通過車輛導航系統(tǒng)實現(xiàn)農(nóng)機的作業(yè)監(jiān)測、路徑規(guī)劃等操作。目前主要應(yīng)用于拖拉機、收割機、小麥機和青貯機等農(nóng)用機械上。Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景農(nóng)機自動駕駛根本：48農(nóng)機自動駕駛企業(yè)：以平臺服務(wù)方式對車聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)機進行實時控制、管理◆

農(nóng)機自動駕駛的目的是為了提高作業(yè)效率以及作業(yè)質(zhì)量。傳統(tǒng)的農(nóng)機企業(yè)需要一堆操縱桿，同時需要進行各種組合動作控制，才能實現(xiàn)農(nóng)機的作業(yè)任務(wù)?！?/p>

而當前階段的自動駕駛技術(shù)指的是在作業(yè)過程中，根據(jù)機手的簡單按鈕操作，利用衛(wèi)星導航系統(tǒng)，實現(xiàn)農(nóng)機的自動化沿直線作業(yè)，解決了以往農(nóng)機作業(yè)時完全依賴機手的經(jīng)驗以及熟練程度的問題?！?/p>

國內(nèi)只有少數(shù)幾家企業(yè)在做農(nóng)機自動駕駛方向且核心部件多采用國外的設(shè)備，發(fā)展較緩慢，我國農(nóng)機衛(wèi)星導航系統(tǒng)仍處于追趕階段。制造商經(jīng)銷商服務(wù)商定位服務(wù)故障管理統(tǒng)計分析風險控制越界管理地塊管理報警管理運營管理信息管理日志管理設(shè)備管理參數(shù)管理用戶層業(yè)務(wù)應(yīng)用層應(yīng)用支撐層40Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.4

農(nóng)機自動駕駛農(nóng)機自動駕駛企業(yè)：以平臺服務(wù)方式對車聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)機進行實時控◆492.5精細化養(yǎng)殖Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.5精細化養(yǎng)殖Part2.農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景50精細化養(yǎng)殖：以新技術(shù)、新理念降低畜禽死亡率、提升產(chǎn)品質(zhì)量與品質(zhì)◆

當前，養(yǎng)殖行業(yè)存在很多問題，抗生素使用過多、畜禽產(chǎn)品藥物殘留嚴重，產(chǎn)品質(zhì)量較差；畜禽每天的排泄物造成當?shù)氐沫h(huán)境污染問題；同時，畜禽產(chǎn)品死亡率過高，成本大大提升。大型上市養(yǎng)殖企業(yè)主要是利用環(huán)境控制系統(tǒng)、飼料飼喂系統(tǒng)以及信息化管理系統(tǒng)等進行規(guī)?；B(yǎng)殖，而精細化養(yǎng)殖指代的是利用新的技術(shù)、新的理念改變養(yǎng)殖行業(yè)普遍存在的問題：抗生素使用過多以及養(yǎng)殖死

亡率較高等?！?/p>

養(yǎng)殖行業(yè)主要分為四個核心環(huán)節(jié)：育種、繁育、飼養(yǎng)和疾病防疫。精細化養(yǎng)殖利用新技術(shù)（物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等）、新理念降低畜禽死亡率、提升產(chǎn)品質(zhì)量，主要應(yīng)用在繁育、飼養(yǎng)以及疾病防疫等三個階段。傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式精細化養(yǎng)殖人工飼喂傳統(tǒng)養(yǎng)殖戶需要定時飼喂，

勞動

力繁重經(jīng)驗管理通?？筐B(yǎng)殖戶的經(jīng)驗來預(yù)估

發(fā)情

期、繁育管理等藥物防病通過在

飼料中加入抗生素

以及通

過打針、

吃獸藥

等方式治療疾病環(huán)境污染一般以人工清糞、打掃養(yǎng)殖舍

，

多出現(xiàn)處理不及時等問題，

對環(huán)境

造成污染精準飼喂根據(jù)自動化喂養(yǎng)裝置，按需喂養(yǎng)，達到營養(yǎng)均衡的作用實時監(jiān)控通過攝像頭等裝置

實時監(jiān)測

養(yǎng)殖

舍情況，

預(yù)測發(fā)

情期

，

提升產(chǎn)仔率，降低死亡率技術(shù)管理通過耳標、

攝像

頭等設(shè)備，

用技

術(shù)分析畜禽的行為狀況

，

實現(xiàn)精

準管理健康防病通過傳感器

監(jiān)測

豬舍內(nèi)溫濕度

，控制光照強度，實現(xiàn)好環(huán)境替代藥物的作用精細化養(yǎng)殖：以新技術(shù)、新理念降低畜禽死亡率、提升產(chǎn)品質(zhì)量◆51精細化養(yǎng)殖：新技術(shù)、新理念多用于豬、雞、牛等中國食用肉類較多的畜禽產(chǎn)品◆

精細化養(yǎng)殖主要應(yīng)用于養(yǎng)豬、養(yǎng)牛和養(yǎng)雞上，利用傳統(tǒng)的耳標、可穿戴設(shè)備以及攝像頭等收集畜禽產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，通過對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，運用深度學習算法判斷畜禽產(chǎn)品健康狀況、喂養(yǎng)情況、位置信息以及發(fā)情期預(yù)測等，對其進行精準管理。耳標可穿戴設(shè)別耳標頸圈攝像頭＋＋＋計算機視覺深度學習圖像識別數(shù)據(jù)收集模型構(gòu)建進食情況體溫體重疾病監(jiān)測行為特征活動量發(fā)情期預(yù)測模型應(yīng)用繁育飼養(yǎng)疾病防疫Part2.

農(nóng)業(yè)人工智能四大典型應(yīng)用場景2.5

精細化養(yǎng)殖精細化養(yǎng)殖：新技術(shù)、新理念多用于豬、雞、牛等中國食用肉類◆52精細化養(yǎng)殖：豬肉需求量最大，占比超過60%，規(guī)?；B(yǎng)殖不斷加強，以養(yǎng)豬為例闡述如何精細化養(yǎng)殖◆

根據(jù)國家統(tǒng)計局資料，中國主要食用肉類包括四種：豬肉、牛肉、羊肉和禽肉，禽肉主要以雞肉為主。其中，豬肉和禽肉每年產(chǎn)量占比之和超過80%；豬肉始終是肉類供應(yīng)的主體，占比超過總產(chǎn)量的60%，中國是世界上最大的豬肉生產(chǎn)國?！?/p>

根據(jù)《全國生豬發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》中了解到，年出欄500頭以上可以算作規(guī)?；B(yǎng)殖。中國從2007年小規(guī)模養(yǎng)殖占比為78%，降到2016年占比為45%，中國規(guī)?；B(yǎng)殖不斷