当前，人工智能已经开始影响生活和行业的方方面面，农业领域也不例外。
不过，有证据表明，农业领域的人工智能仍然表现不佳。在CropLife杂志于2024年秋季进行的农业技术调查中，计划在2025年为购买基于人工智能的运营系统的农业零售商比例仅为28%，落后于无人机和软件系统等农业技术领域（分别为30%和29%）。根据最近的第11届CropLife Ag零售商购买意向调查收集的数据，30%的受访者预计2025年在AI系统上的支出会增加，比2024年的支出增长1%至11%以上；22%的受访者预计2025年在AI产品上的支出会减少；其余48%的受访者则表示其支出将与2024年持平。
但是，市场人士认为，人工智能有效推动农业生产和科技创新，在农业领域发展将更加迅速。“我一生中的大部分时间都在致力于推动农业和农村发展，并见证了许多变化，但我从未见过像我们现在和将来看到的人工智能带来的变化。”密西西比州立大学校长Mark E.Keenum近日表示，“毫无疑问，我们永远需要农场和农民，但我们也需要更多的人工智能等新工具来支持我们这个人口不断增长的世界的粮食安全。”GenAI将在农业领域大放异彩人工智能的概念可以追溯到60多年前，该术语最早于1956年提出。在整个20世纪80年代和90年代，人工智能迅速成为科幻电视节目和电影的主角。与此同时，人工智能的进步也从那时延伸到现实生活中，比如1997年击败卫冕国际象棋冠军的IBM Deep Blue计算机，以及2022年ChatGPT的发布。市场人士认为，从本质上讲，人工智能是通过一套规则或算法将人类智能融入机器的机制。
在农业领域，人工智能首次亮相是在美国农业设备巨头约翰迪尔2017年推出的一款名为See&Spray的人工智能喷洒系统。它可以将化学品的空中飘散量减少高达87%，化学径流减少高达93%。根据约翰迪尔的报告，该系统在伊利诺伊州、爱荷华州、密西西比州和得克萨斯州对玉米、大豆和棉花进行的试验中将农药的使用量减少了近2/3。
据了解，See&Spray是机械学习这一AI系统算法的一种示例。机械学习这一术语最早于1959年引入，用于描述AI系统能够自动学习、预测并从经验中改进，而无需明确编程。
除了机械学习之外，还有另外两种类型的人工智能系统方法。一种是深度学习，即使用神经网络（类似于人类大脑中的神经元）来模仿人类行为。而市场人士预计，最后一类人工智能——生成式人工智能（GenAI）将在2025年及以后在农业领域大放异彩。据悉，GenAI专注于创建类似给定训练集的新内容或数据。市场人士表示，这些系统正在迅速发展，今天的GenAI模型比十年前的深度学习模型大100亿倍！市场预测，GenAI建模的重要性将在2025年继续增长，有望进一步加快农业科技领域的创新速度。
农业领域人工智能设备层出不穷其实，随着AI的快速发展，目前已经有许多面向农业市场的AI系统推出。例如，今年1月，农业机械设备公司凯斯纽荷兰工业集团（CNH Industrial NV）推出了一款由AI系统驱动的聊天机器人，名为CNH AI Tech Assistant。该系统通过模拟对话来为CNH品牌的机器提供诊断和维修计划，使经销商技术人员能够快速准确地回答技术问题，从而简化维修流程，节省维修时间。
据了解，CNH AI Tech Assistant工具是根据经销商的反馈而开发的首创工具，目前已在北美、澳大利亚和新西兰的300多个授权农业和建筑经销商集团投入使用，并且正在进行全球扩张。
CNH农业零部件与服务主管Rosella Risso表示，AI技术助手具有变革性，并为未来的工具开发设定了一条路线，这可以帮助解决经销商需求。
先正达集团首席执行官洛文杰（Jeff Rowe）谈到了在运营过程中人工智能的使用。“人工智能和数字工具正在彻底改变农业生产。”Jeff Rowe在最近一次关于该主题的讨论中说道，“先进的监测系统集成了卫星图像、无人机和土壤图像，可以帮助农户实现精确的作物管理。由人工智能驱动的预测分析为农民提供了可操作的意见，将被动实践转变为主动策略。”
他补充说，先正达正在与人工智能企业TraitSeq合作，开发创新型高效生物刺激素，并利用其专有的人工智能方法识别植物细胞状态的高度特异性指标——生物标志物。当这些生物标志物被激活时，它们能够清晰地显示出植物在促进健康或抵御外部非生物胁迫方面所采取的响应措施及其效果。利用TraitSeq的专有平台，两家公司希望利用人工智能来分析复杂的生物大数据，揭示影响作物利用土壤中可用养分能力的复杂分子相互作用。
“在先正达，我们正在加快创新步伐，为农民提供急需的解决方案。”先正达作物保护研究主管卡米拉·科西（Camilla Corsi）表示。“TraitSeq的人工智能驱动平台等技术帮助我们革新研究方法，获得重要的数据驱动，从而更快地开发新一代可持续解决方案，进一步增强创新农业技术的研发管线。”
此外，科迪华（Corteva）公司也在使用人工智能系统来协助植保产品和种子的开发。“科迪华在不到一天的时间内生成的序列数据比2009年之前全球的序列数据还要多。”市场人士介绍，“第一个基因组序列的实现花费了3亿美元，耗时数年。而今天，我们可以在几天内以几百美元的成本对一个基因组进行测序。”
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