本文来自微信公众号“电子发烧友网”，【作者】梁浩斌。
电子发烧友网报道（文/梁浩斌）AI+种田有没有搞头？
在上周日，国务院发布了《中共中央国务院关于进一步深化农村改革扎实推进乡村全面振兴的意见》，作为今年的一号文件，《意见》中主要强调实现中国式现代化，必须加快推进乡村全面振兴。与此同时，文件也首次提到了“农业新质生产力”。
“农业新质生产力”又该怎么理解？根据农业农村部相关人士的解读，这包括了生物育种技术、无人机技术、AI技术和数字技术等，而这些技术的应用，将有效改变农业生产发展状况。
AI跟农业有什么关系？
相信很多读者在看到这都会产生疑问：AI和农业，看似牛头不对马嘴的两个领域，他们之间有什么关系？
那就要先了解一个概念：精准农业。
过去农业领域实际上早已意识到农田土壤的肥力、水分分布不均等问题，但由于技术原因，缺乏手段对这些问题进行有效管理。自19世纪开始，化学肥料开始流行后，土壤采样和分析技术就已经开始发展。
到20世纪中叶，拖拉机等农业机器开始逐渐普及，这也为未来的农业智能化提供了基础硬件。
而精准农业概念的正式出现，一定程度上得益于美国在1990年开放民用GPS定位信号。同年，明尼苏达大学就提出了“精准农业”的概念，这个概念的核心是通过数据科学优化资源分配。
如今，精准农业已经成为一种主流的农业管理模式，通过集成传感器、遥感、地理信息系统、全球定位系统、IoT、大数据分析等技术，对农田环境和作物生长进行精细化、差异化的管理。目的是提高农业生产效率、减少资源浪费、降低成本并实现可持续发展。
实际上，自1980年开始，就开始有公司开发用于农田监测的传感器，比如1982年传感器大厂Richardson就推出了第一台商用谷物产量监测器，通过流量传感器、温湿度传感器等，实时测量收割机工作时的作物产量，并且可以监测谷物的含水量，从总质量中扣除水分重量，计算出干重产量。
而后续这种谷物产量检测器，同步了GPS的位置记录，绘制出农田的产量热力图，可以显示出同一块田内产量高低的区域，从而可以对不同区域农田的肥料或水分进行调整，来年增加农作物产量。1994年，美国农机公司John Deere推出搭载GPS的“GreenStar”精准农业系统，实现农机自动导航。
随着传感器等技术的进一步发展，除了农机上的改进之外，开始出现一些直接收集农田实时数据的产品，比如土壤电导率传感器、多光谱相机等。比如村田推出的土壤传感器中，集成了温度传感器、湿度传感器以及电导率传感器，可以对土壤的含水量、肥料量、温度等数据进行精准监测，并通过无线传感网络，甚至是卫星通信来将数据传输至云端进行计算、管理。
2017年，IBM推出农业AI平台Watson Decision Platform，利用AI对农田进行产量预测、病害虫害识别等。
近十年来无人机的发展，也让精准农业不只是平原大面积耕地的专属。农业无人机的出现，比如大疆推出的农用无人机，完成包括扬肥、精准施药、多光谱采集等任务，大幅降低了遥感的成本（过去需要用到卫星遥感），同时不受地形的影响，让精准农业惠及到更多小型农户。
除了传统的农田环境，温室、养殖等都能够利用到AI技术。比如在智能温室中，可以利用传感器和AI技术实时监控温室内的环境条件，自动调节温度、湿度和光照，确保作物的最佳生长环境。
在养殖环境中，同样可以利用传感器和AI技术监测牲畜的健康状况和行为，早期发现疾病并提供适当护理。例如，AI可以通过安装在牲畜身上的传感器监测其健康和行为，帮助养殖户早期发现疾病或压力迹象。
在生物育种方面，以往为了改良农作物品种，需要耗费大量的时间和人力。如今的生物育种平台，已经开始采用基因组数据分析，抗逆性模拟系统、表型组学AI筛选工具等，利用AI技术加速品种改良的周期。
甚至在供应链端，农作物产品还会应用到区块链溯源系统、冷链物流路径优化算法、库存动态预测模型等，通过AI算法优化物流路径和配送计划，减少库存积压和运输成本，提高供应链效率。
AI农业相关产业链
所以，AI、传感器、无人机等与现代农业实际上已经密不可分，从直接的农田环境管理到供应链优化，都有着AI的身影。
而农业新质生产力的提出，也反映出国家从政策上推动AI等先进技术在农业中的普及，提高农业整体的生产力和效率。
那么要实现AI农业的普及，最关键的是传感器。前面也提到，在农田中用到的土壤监测传感器，里面一般包含温湿度传感器、电导率（EC）传感器、pH值传感器、氮磷钾传感器（用于检测养分，采用光谱或电化学法）。主要的供应商包括霍尼韦尔、艾默生电气、Decagon、西克、TRUEBNER、村田、赛通科技等。
用于作物管理和产量预测、病虫害识别等的多光谱传感器，目前一般可以与无人机进行搭配，比如大疆的P4 Multispectral。无人机上除了多光谱传感器外，还需要高精度的RTK定位模块，以及ToF、激光雷达等避障系统。在目前一些农机产品上，为实现自动化运作，也需要高精度定位模块以及多种避障传感器。
在畜牧养殖领域，则需要给牲畜安装可穿戴式的生物传感器，比如在牛、羊等牲畜上打上耳标传感器，对体温、活动量等进行监测。
同时，二氧化碳传感器在温室大棚等场景也已经被广泛应用。
小结
根据BergInter的研究报告，全球精密农业解决方案市场预计将从2023年的55亿欧元增长到2028年的11.6%，达到95亿欧元。随着近年AI大模型的技术爆发，AI技术毫无疑问将会进一步渗透至农业领域，通过AI技术对各种传感器获得的数据进行分析，将会大大提高农业的产量和效率。
