主要农业国家在“AI+ 农业”领域的探索与实践

AI 是最近几年来最热的科技关键词，甚至没有“之一”。随着 AI 技术的大爆发，以 ChatGPT 为代表的一众 AI 工具，展现出了超乎想象的生产力，极大地提高了人们的工作效率。当然，在许多行业，AI 替代人工成为从业者们尤其是基础岗位从业者们所担心的一种趋势、一个现象，许多人担心 AI 工具会抢走人类的工作机会，制造更多的失业现象。而实际也的确如此，在一些特别容易被AI“攻克”的行业里，因 AI 的出现导致的失业现象已经开始出现。

但是，在农业领域，大多数从业者似乎不存在这样的担心，一来是AI 技术在农业领域的应用大都还处在试验阶段；二来则是由于许多国家的农业行业本身就存在从业人数逐渐减少、有地无人耕的实际现象。

多年前，中国农业人曾经提出过一个超级现实的问题——后来谁来种地？当时，这个问题几乎是无解的，由于越来越多的年轻人开始走出农村、脱离农业，谁来种地的确 可能会成为一个影响农业发展的症结。不过，目前这个问题或许有了一个新的答案——后来，AI 来种地！

AI 种地，是不是一种可行的选择？ AI 在农业领域是否有施展拳脚的空间？想要回答这个问题，不妨把目光放远一些，看看外国同行们在这一领域的探索与实践。

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高盛集团 ：到 2025 年，AI 在农业的应用将达到 200 亿美元的市场总额

早在 2019 年，美国高盛集团就看到了 AI 在农业领域的巨大前景。他们发布的《人工智能 AI 与精准农业》一文中指出：到 2025 年，AI 农业将占据农业产值的 1/4，达到 200美元。

高盛集团认为，AI 在农业领域可以发挥以下几个方面的重大作用：一是提高农作物产量；二是有助于早期发现作物 / 牲畜疾病；三是降低与收获后分拣相关的劳动力成本；四是提高市场上的产品和蛋白质的质量。

高盛集团指出，AI 在农业领域的具体功用，主要通过以下方法实现——收集土壤、天气、航空 / 卫星图像等与农业相关的数据，然后通过深度学习算法，协助农民洞察 ( 或者是制定 ) 种植时间、灌溉、施肥以及畜牧相关的决策，最终增加农业中土地、设备和人的生产效率。

的确，将机器学习应用到农业中，会显著地减少产量损失与劳动力成本。高盛通过分析 AI 在美国玉米生产过程中的实际运用案例，得出了一个结论——如果不断提高 AI 技术在该领域的应用水平，到 2050 年，可以将玉米产量提高 70%。

在高盛集团看来，AI 技术主要可以解决农业领域中存在的三个问题：第一，人力成本的不断增加。高盛集团在报告中说：“我们认为，农业已经历史性地转向用技术创新抵消劳动力成本（的阶段）。”报告中提到，根据美国劳工统计局的统计，在美国有 5.3 万人从事“分级分拣农产品”这一基础工作，每年产生大约 13亿美元的劳动力成本。另外，农业中的“农药处理，喷雾器和施药器使用者”也会产生 13 亿美元的劳动力成本。而这些工作，是完全可以被 AI替代的。用 AI 机器去分拣农产品，用 AI 机器喷洒农业，这些技术目前已经不再是空中楼阁，许多相关企业都推出了可以实现上述功能的产品。

未来农业，机器人取代人类完成种植、收割农活，农业将变得更加自动化、智能化、无人化。高效、高产，安全

高盛预测，仅在美国境内，通过 AI 技术的应用，每年就能减少约30 亿美元的劳动力成本。在全球范围内，这个数据极有可能超过美国所节约成本的两倍。

第二，降低由动物疾病造成的损失。由于乳牛跛足这一种疾病，全球乳品业的年损失就超过了110亿美元，而这种疾病是可以通过 AI技术提前预防的。同样，随着 AI 技术在畜牧业的深度应用，还有许多动物疾病可以被提前“预知”“预防”，进而大大降低由动物疾病造成的损失。高盛预测，通过 AI 技术的应用，能在奶牛养殖领域创造出大约110 亿美元的价值 ( 即对失去的潜在收益的补偿和节约的绝对成本 )。

第三，造福小规模的生产者。根据联合国粮食及农业组织报告，全球 72% 的农场面积小于 1 公顷，而所有农场中只有 1% 的农场大于 50公顷。另外，超过 10 公顷的农场绝大多数存在于像美洲和欧洲这样更发达的地区 ( 这两个区域占总数的73%)，而亚洲占小于 10 公顷的农场的 85%。小规模生产者的抗风险能力比较差，数据收集手段薄弱，而通过 AI技术的应用，可以极大提高小规模生产者对于生产数据、市场数据的掌控力，提高他们的生产效率。

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各国的农业 AI 机器人

欧洲和日本在“AI+ 农业”这一领域也走得很远，许多欧洲公司研发出了令人惊奇的“农业 AI 机器人”，这些机器人可在诸多方面促进现代农业园艺行业发展，取代人工劳动，完成复杂、繁重或单调的工作，有助于鼓励农业园艺行业迈向可持续发展道路。

荷兰的普瑞瓦公司，推出了一款可独立在大棚里移动行进的摘叶机器人。这款机器人可全天候对番茄植株进行摘叶操作。在智慧算法和末端执行器支持下，这款机器人每周作业面积达 1 公顷，准确率超过 85%。

荷兰的另一家企业 VDL 集团，则推出了专门给黄瓜摘叶的机器人，专注于解决黄瓜植株的自动化摘叶工作。在荷兰，黄瓜有两种不同种植方式：传统种植（伞形栽培）和单杆整枝高空吊蔓栽培。相较于传统种植方式，后者的优点是产量更高（最多可增长 50%）以及产品质量更佳；缺点是易感染病毒且人工成本更高。这款机器人作业范围是在高空吊蔓栽培的黄瓜植株中进行摘叶。

日本农业科技公司 Inaho 则研发出了一款番茄采摘机器人。这款机器人的主要特点有：全自动化采摘零食番茄，AI 算法根据果实颜色和大小识别成熟度，一次充电可使用 12 小时，可昼夜工作。据称，这款机器人可以昼夜劳动，节约了 16% 的人力劳动。

美国公司 Appharvest 研发出了一款名为“RootAI”的采收机器人。该机器人既可以在室内工作，也可以在室外运行。为了研发该机器人，Appharvest 公司在过去 3 年里收集了大量番茄图像的数据，使这款机器人可以在不同种植环境下识别 50 余种番茄品种的成熟阶段，借助红外摄像头生成特定区域的 3D 彩色扫描图像并进行评估，判断番茄理想采收时间。

荷兰、比利时、瑞典和以色列4 个国家科研人员组成的研究团队，研发出了一款名为 Sweeper 的甜椒采收机器人。这款机器人可以借助计算机视觉技术判断甜椒成熟度，可实现较为精准的采摘操作。采摘一枚甜椒仅需 24 秒，每日工作时长可达 20 小时，准确率超过 60%。

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中国 AI 农业成为投资热门

在中国，“AI+ 农业”也引起了许多人的关注，当然，我国的“AI+农业”产业实际上属于“智慧农业”的范畴，在《“十四五”农业农村科技发展规划（2021—2035 年）》中，明确提出要加快互联网 +、物联网 +、大数据、人工智能、区块链等与农业结合技术研发与应用。

在我国农村，重复性劳动还占据着比较大的比例，而 AI 是有机会取代这些重复性工作的，所以有人说：“农村是 AI 机器人落地的最好场景。”IT 桔子数据显示，到 2023 年 3月，我国智慧农业领域的投融资事件有 241 起，这意味着这一产业得到了资本市场的高度重点关注。2023 年，包括腾讯、IDG 资本、高瓴创投、顺为资本、源码资本等头部企业在内的企业都曾经投资过“AI+ 农业”相关领域。

目前，许多“AI+ 农业”的技术和项目也纷纷落地。总体而言，我国的“AI+ 农业”主要应用于以下几个领域。

产前阶段：AI 可通过物联网获取的数据指导灌溉用水；通过土壤成分分析进行合理施肥；通过对农作物市场周期需求的预测，选择适宜种植的作物品种，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。此外，云计算、大数据分析和机器学习等技术，还可以协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。

智能机器人农业在未来主义的概念中，机器人农民（自动化）必须被编程来工作，以喷洒化肥或增加效率

产中阶段：计算机视觉技术可识别作物品种、病害程度和杂草生长情况，实现智能预防和病虫害管理，减少经济损失和环境影响，提升农产品安全性。而机器学习技术可以处理卫星图像数据，预测天气等环境变化对作物的影响，解决传统农业“看天吃饭”的问题。

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。

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，协助农产品电商运营，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，对物流配送路径进行智能优化，完善生鲜农产品供应链。

可以看到，AI 技术已经开始在农业生产的各个阶段发挥作用，但目前仅仅还是“小试牛刀”，随着技术的不断成熟，未来“AI+ 农业”必然会有更加广阔的发展前景，值得期待。

作者：李伟娜

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