人工智能在农业应用解决方案课件.pptx

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1、人工智能在农业应用解决方案,2,前言,“面朝黄土背朝天”，这是自古以来人们对农民的基本印象。中国是一个农业大国，也是一个农业弱国。农业人工智能作为现代 农业发展的高级阶段，是我国农村经济社会发展转型的必由之路，也是增加农民收入的重要方式。伴随着物联网、大数据、 人工智能等新技术的快速发展，农业人工智能有望改变现有农业生产方式，驱动农业变革。国家通过研究行业现状，着重探讨新技术如何驱动农业发展、提高农业生产效率、提升农产品质量，同时探讨如何解决水资源短缺、化肥农药使用过量以及农村劳动力不断减少等问题，改善农业“看天吃饭”的现状。农业人工智能涉及农业的生产、流通和销售三个环节。目前，农业人工智能多

2、应用于生产环节，即利用新技术实现农业生产环节的精 细化、智能化和现代化发展。国家从中国实际现状出发，详细列举说明了农业人工智能四大典型应用，根据目前行业内存在 的问题，提出了几点关于农业人工智能未来发展的建议。,目录CONTENTS,Part1. 农业人工智能发展背景综述,1.1中国农业发展面临的问题 051.2新技术助力中国农业发展.091.3农业人工智能概念的解读及应用.14,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景,2.1农业人工智能四大应用场景.212.2数据平台服务.252.3无人机植保.322.4农机自动驾驶.372.5精细化养殖.41,Part3. 农业人工智能未来发展趋势与挑

3、战,3.1农业人工智能未来发展趋势.493.2农业人工智能面临的挑战. 52,Part1.农业人工智能发展背景,4,1.1 中国农业发展面临的问题,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.1 中国农业发展面临的问题,中国耕地面积不断减少，人均耕地面积远远小于世界平均水平，优等耕地质量占比较少, 根据世界银行以及国家统计局统计的数据，中国人均耕地面积（总耕地面积/总人口）逐年减少，远小于世界平均水平，同时由于 建设占用、自然灾害、生态退耕以及农业结构调整等多种原因导致中国耕地面积不断减少。2016年，中国耕地面积20.24亿亩，占 世界总耕地面积的8%；总人口为13.8亿，占世界总人口的19%

4、；中国需要用占世界8%的耕地面积养活占世界19%的人口。 不仅如此，根据国土资源局2018年统计，将耕地质量按照不同级别进行分类，其中优质土地面积只占总面积的2.9%，将近53%的 土地质量属于中等级别。由于随意使用化肥、农药以及大气污染、不科学轮作耕地等原因，耕地质量问题严重，影响粮食产量以及 农产品质量。国家：中国耕地面积及中国与世界人均耕地面积国家：截至2018年末，中国四个级别耕地质量占比,20.29,20.27,20.27,20.26,20.25,20.24,1.506,1.497,1.490,1.482,1.473,1.463,2.985,2.970,2.940,2.925,2.9

5、10,2.900,20,20.1,20.2,20.3,20.4,20.5,20.6,2011,20122013,2014,20182016中国人均耕地面积(亩/人),中国现有耕地面积（亿亩）,世界人均耕地面积(亩/人),中等地面积占比52.9%,高等地面积占比26.5%,低等地面积占比17.7%,优等地面积占比2.9%,中国农业生产服务价格逐年增高，农业经营人员受教育程度较低, 农业生产服务价格指的是服务农业生产所花费的价格，可通过农业生产服务价格指数来体现，农业生产服务价格指数表示的是一定 时期内农业生产服务价格变动的趋势。以2007年生产服务价格指数=100为基准，当超过100时，说明生产

6、服务价格上涨；反之， 则说明生产服务价格下跌。从图中可以看出，中国农业生产服务价格逐年增高。 根据2017年12月统计的全国农业普查数据，全国农业生产经营人员总共31422万人，且受教育程度在初中及以下占比为91.8%， 远高于76.1%，即全国受初中及以下教育人数占比，可见农业经营人员受教育程度偏低。,100.0,110.3,119.0,124.1,134.4,145.6,155.1,161.3,164.8,167.3,80,100,120,140,160,180,20072008,2009,2010,2011,2012,2013,201420182016,国家：农业生产服务价格指数(以20

7、07年为基准),国家：全国农业经营人员与中国整体受教育程度在初中及以下对比,注：中国整体受教 育程度在初中及以 下数据是根据国家统计局 2010 年人 口普查每十万人中 受高中及以上教育人口数为23962人,国家：截至2017年，全国农业经 营人员受教育程度占比受教育程度占比大专及以上1.2%高中或中专7.1%初中48.4%小学37.0%未上过学6.4%,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.1 中国农业发展面临的问题,化肥、农药过度使用，粮食产量受天气影响严重,5107.8,5239.1,5404.4,5561.6,5704.2,5838.8,5911.8,5995.9 6022.6,1

8、62.3,167.2,170.9,175.8,178.7,178.3,2007,200820092010农用化肥施用量（万吨）,2011,2012201320142018农药使用量（万吨）,4600,5100,5600,6100,6600,1.3,1.6,0.9,1.1,1.2,1.0,1.0,232.1,116.1,206.3 200.7,144.4,190.6,0.0,0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,2010,2011,2012,2013 2014 2018 2016,干旱作物受灾面积(万公顷) 干旱粮食减产(亿公斤),1.8,0.7,1.1,1.2,0.6,0.6,0.9,113

9、.3,240.5,82.1,125.0,247.9,0.0,0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,2010,2011, 2018年，农业部出台政策到2020年化肥使用量零增长行动方案和到2020年农药使用量零增长行动方案，方案中指出， 2013年，我国农作物化肥用量21.9公斤/亩，远高于世界平均水平8公斤/亩，化肥农药的过度使用严重影响了耕地的质量以及农产 品的品质。根据国家统计局的数据，农药和化肥的使用量几乎逐年增长，直到2018年农药的使用量才出现略微下跌趋势。 中国农作物自然灾害有四大类：水灾、旱灾、风雹和冰冻。其中，水灾和旱灾最为严重，每年作物受灾面积将近2万公顷，粮食减 产总量在

10、300-400亿公斤。从图中可以看出，粮食产量与当年自然灾害受灾面积高度正相关。国家：2007-2018年，化肥和农药使用量对比国家：洪涝和干旱受灾面积及粮食减产对比,180.6,180.2,180.7,7100,3.0,282.1,3.0,2012 2013 2014 2018洪涝作物受灾面积(万公顷) 洪涝粮食减产(亿公斤),2016,使用卫星遥感企业：借助农业大数据解决“看天吃饭”问题, 我国应用在农业方面的空间卫星主要有风云气象卫星、北斗卫星和高分卫星，三者搭配地面监测站使用，能够获取实时以及高分辨 率的数据，利用深度学习等人工智能技术实现种植面积规划、确定地块位置、地块边界划分等，根

11、据历史数据，包括历史地形、坡 度、土壤综合情况以及气候等，预估农作物产量和估算生长周期等。目前，多应用于大田种植。,风云气象卫星,北斗卫星,高分卫星,气象数据,导航数据,光谱数据,作物长势监 测,多源数据,气候预测,深度学习,产量预估,29,未使用卫星遥感企业：传感器为主要数据收集方式, 通过传感器收集土壤温湿度、空气温湿度、光照强度、以及降水量等数据，通过小基站将数据集成，运用无线网络传输将集成后的 数据传输到大基站中，后将数据存储到云上。通过对云上的数据进行分析以及模型构建等操作后，在终端实时显示，对作物生长进 行精准管理。,土壤温、湿 度传感器空气温、湿 度传感器光照度传感 器降雨量风速

12、、风向 传感器,基站,云存储,定量施肥精准灌溉气候预警病虫害监控,控制终端,小基站：数据集成 监测范围：1-3km,大基站：数据传输监测范围：4500亩,数据采集,数据传输数据应用,30,数据平台服务：数据质量不高、收集周期长是当前行业内主要存在的问题,数据混杂、质量不高农作物产量与作物生长数据、气象 数据、土壤数据以及病虫害数据关1 系密切，获取到的数据混杂，且目 前实时获取的数据质量不高。,数据获取难、收集周期长,环境不同，数据多样,氮磷钾传感器缺失,中国是一个地大物博的国家，耕地 面积众多，分散严重，南北地区温 差大，使得作物生长种类多样，作 物数据多样。,农业数据收集是一个长周期过程，

13、 不同作物生长周期不同，一年一季 或者一年多季，获取农业大数据需 要多年的数据收集积累，短期内获 得大量的数据较困难。,目前，已经能够收集到的有气候 气象数据，土壤、空气温湿度、 水分等数据，然而土壤有机物含 量、氮磷钾等营养成分难获取， 相应传感器缺失，技术不成熟。,2,3,4,精细化养殖：以新技术、新理念降低畜禽死亡率、提升产品质量与品质, 当前，养殖行业存在很多问题，抗生素使用过多、畜禽产品药物残留严重，产品质量较差；畜禽每天的排泄物造成当地的环境污染 问题；同时，畜禽产品死亡率过高，成本大大提升。大型上市养殖企业主要是利用环境控制系统、饲料饲喂系统以及信息化管理系 统等进行规模化养殖，

14、而精细化养殖指代的是利用新的技术、新的理念改变养殖行业普遍存在的问题：抗生素使用过多以及养殖死 亡率较高等。 养殖行业主要分为四个核心环节：育种、繁育、饲养和疾病防疫。精细化养殖利用新技术（物联网、人工智能等）、新理念降低畜 禽死亡率、提升产品质量，主要应用在繁育、饲养以及疾病防疫等三个阶段。,传统养殖模式,精细化养殖,人工饲喂传统养殖户需要定时饲喂， 劳动 力繁重,经验管理通常靠养殖户的 经验来预估 发情 期、繁育管理等,药物防病通过在 饲料中加入抗生素 以及通 过打针、 吃兽药 等方式治疗疾病,环境污染一般以人工清粪、 打扫养殖舍 ， 多出现处理不及时等问题， 对环境 造成污染,精准饲喂根

15、据自动化喂养装置，按需喂养， 达到营养均衡的 作用,实时监控通过摄像头等装 置 实时监测 养殖 舍情况， 预测发 情期 ， 提升产仔 率，降低死亡率技术管理通过耳标、 摄像 头等设备， 用技 术分析畜禽的行为状况 ， 实现精 准管理,健康防病通过传感器 监测 猪舍内温湿度 ， 控制光照强度， 实现好环境替代药物的作用,精细化养殖：新技术、新理念多用于猪、鸡、牛等中国食用肉类较多的畜禽产品, 精细化养殖主要应用于养猪、养牛和养鸡上，利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数 据进行分析，运用深度学习算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其

16、进行精准管理。,耳标,可穿戴设别,耳标颈圈,摄像头,计算机 视觉深度学 习图像识 别,数据收集,模型构建,进食情况体温 体重疾病监测,行为特 征,活动量,发情期 预测,模型应用,繁育,饲养,疾病防疫,精细化养殖：猪肉需求量最大，占比超过60%，规模化养殖不断加强，以养猪为例阐述如何精细化养殖, 根据国家统计局资料，中国主要食用肉类包括四种：猪肉、牛肉、羊肉和禽肉，禽肉主要以鸡肉为主。其中，猪肉和禽肉每年产量占比之和超过80%；猪肉始终是肉类供应的主体，占比超过总产量的60%，中国是世界上最大的猪肉生产国。 根据全国生猪发展规划（2016-2020年）中了解到，年出栏500头以上可以算作规模化养

17、殖。中国从2007年小规模养殖占比 为78%，降到2016年占比为45%，中国规模化养殖不断加强。,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%,2012,2013,201420182016牛肉产量（万吨）羊肉产量（万吨）,猪肉产量（万吨）,禽肉产量（万吨）,国家：2012-2016年中国主要肉类产量占比,78%,73%,68%,65%,63%,61%,59%,55%,50%

18、,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%,2007,20082009年出栏500头以下,201020112012年出栏500-10000头,2013,201420182016年出栏10000头以上 国家（,国家：2007-2016年中国生猪出栏结构占比,精细化养殖：网易以养销一体化来提升猪肉品质；阿里与传统企业结合运用新技术提高母猪生产率和降低猪仔死亡率, 中国是第一大猪肉生产国，也是第一大猪肉消费国，一年大约出栏7亿头猪，消耗猪肉大

19、约5000万吨，养猪是一个巨大的产业。而 该产业仍然存在生产效率低以及抗生素使用严重等问题。网易和阿里分别用不同的方式改变着养殖产业目前存在的两大问题。 网易味央用RFID耳标为主要监控设备，通过严格监管，引进新技术提高猪肉品质。而阿里云与特驱集团合作利用机器视觉、语音 识别等新技术，来提高母猪的生产率以及降低猪仔的死亡率。,目的,网易味央,阿里云&特驱 集团,方式,优点,不足,提升猪肉品质和质量,RFID耳标、自运营,整合产业链、品质保证,成本高、耳标收集数据维度 低、监测指标少、猪对耳标 不友好,目的,方式,优点,不足,提高母猪生产效率、降低猪仔死亡率,RFID耳标、摄像头、与传统 养殖厂

20、商合作,新技术提高生产效率,猪生长周期短、外貌变化 快，数据采集较耳标难、语 音、猪脸等识别技术不成熟,以品质与安全为主的养殖理念的创新,听音乐,来往车辆消毒 人员穿防护服 屋顶双层结构,耳标监测,按需喂养,液态猪粮,放松心情,监测猪温,营养均衡,健康成长,采光板,隔热杀菌,猪舍排污系统,粪便回收系统,尿液处理系统,有机肥料,纯净水质,定时清洗, 网易味央以品质和安全为核心要求，通过创新养殖理念，从选址、到建猪舍、再到猪仔培育，经过防护系统、管理系统、环保系统 等三层保证，以养殖理念创新了养殖产业。 从防护系统来说，进出车辆消毒、进入人员穿防护服等隔离了外界病源；对于管理系统，通过听音乐放松心

21、情，自由行动保证运动量，自主研发液态猪粮并按需喂养来达到营养均衡；最后对猪舍、粪便、尿液进行定点收集、定点清理以及定点处理等，实现了零污染零排放的效果。,以技术的创新改变整个养殖产业,为结合点，结合传统产业，通过摄像头监控、耳标监测收集猪的数据，利用图像识别、声音识别等新技术分析猪的行为特征、体重、进食情况、运动情况等，提高猪仔存活率、保证料肉比等。,图像识别与分析通过摄像头等实时采集图 像、视频等数据，对其进 行智能分析，得到仔猪的 出生数量、进食情况、运 动强度、频率和轨迹等。,声音识别通过分析猪在不同时期的 叫声来判断猪是否患病并 做出疫情预警，同时识别 小猪的尖叫声来及时解救 被母猪压

22、住的小猪。,红外测温通过红外探测装置实时收 集猪的体温等数据，根据 对数据的分析，来判断猪 的病情等。,02,03,01,1.2 新技术助力中国农业发展,Part1. 农业人工智能发展背景综述,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.2 新技术助力中国农业发展,以物联网、人工智能等为主的新技术助力中国农业发展, 传统农业涉及到的新技术很多，如3S技术（遥感技术RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS）、物联网技术、无线通信技术 以及以数据分析和数据挖掘为主的大数据技术和以机器视觉和深度学习为主的人工智能技术等，通过这些新技术与传统农业的结 合，助力农业快速发展。,人工智能以计算机视觉 、

23、 图像识别以及深度学 习等人工智能技术,实现 作物产量预测、,土地规划及病虫害 防治等。,物联网通过传感器、摄像头等监测设备， 使用无线传感技术，实现动植物 的远程监控、管理等。,大数据以天气、土壤、农 作物、病虫害以及 动物身体特征数据,等作为大数据基础，,对动植物生长情况,进行分析、预测等。,3S技术 使用卫星遥感技术 实现作物勘测、生 长情况以及病虫害 预测、预防，运用GPS进行精准定位、 跟踪等。,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.2 新技术助力中国农业发展,新技术着重体现在农业的生产环节中，当前主要应用于农业种植和畜牧养殖上, 广义的农业分为种植业、林业、畜牧业、渔业以及副业

24、等五种产业形式；农业产业链包括生产环节和流通环节，以及与之搭配的物 流系统和金融系统等四个部分。 目前，新技术主要体现在农业的生产环节中，应用在农业种植和畜牧养殖上，本报告将着重探讨农业生产环节的农业种植和畜禽养 殖方向。流通环节,物流系统,金融系统,电 商 微 商,批 发 市 场,餐 饮 零 售,深加工,销售,加冷包配工藏装送,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.2 新技术助力中国农业发展,当前，新技术主要应用于产中环节, 传统农业种植在产前环节主要需要作物种子、化肥、农药、农机、农具和温室大棚需要用的农膜；在产中环节，需要对作物进行播 种、施肥、除草、灌溉以及病虫害防治等；在产后环节

25、，需要对农产品进行采摘和分拣。 传统的畜牧养殖需要选址、建设养殖舍、选种以及准备饲料和兽药；在产中环节，需要进行繁育、饲养以及疾病防疫和环境清理等 管理；产后环节，需要对畜禽进行称重和屠宰。 目前，以物联网、人工智能为主的新技术，主要应用于农业和畜牧业的产中环节。,种子,化肥,农药,农机,农具,农膜,选种,饲料,兽药,选址 孵化,建造,农 业 种 植,畜 牧 养 殖,播种,施肥,灌溉,病虫害防治,繁育,饲养,疾病防疫,环境清理,采摘,分拣,称重,屠宰,产前环节,产中环节,产后环节,除草,新技术可应用在农业生产环节两种不同的种植模式中,农业 种植 生产 环节, 农业生产环节种植方式主要分为设施种

26、植和大田种植。大田种植主要以粮食作物为主，其中包括世界三大口粮：水稻、小麦和玉米； 而设施种植由于成本的问题，主要以经济作物为主，包括蔬菜、水果、花卉等。 设施种植分为温室大棚种植、集装箱种植两种，目前多采用无土栽培技术，利用LED灯代替自然光，自动控制植物光合作用，增加植物营养；由于设施种植不受天气气候及病虫害等因素的影响，可以提高作物产量，增加效益。 目前，大田种植主要运用3S技术、人工智能技术监测室外的天气气候、病虫害以及农作物生长等数据；而设施种植主要通过物联网 技术实施监测空气温湿度、二氧化碳浓度以及作物生长情况等。,设施种植,大田种植,温室大棚,集装箱,粮食作物,蔬菜、水果、 花卉

27、等,水稻、小麦、 玉米等,经济类作物,1.3 农业人工智能概念的解读及应用,Part1. 农业人工智能发展背景综述,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.3 农业人工智能概念的解读及应用,中国历年一号政策文件大力支持农业发展，农业人工智能相关概念多次被提出,2018,201220132014,“加快推动农业科技创新” 突出农业科技创新重点，加快推 进前沿技术研究，在信息技术、 先进制造技术、精准农业技术等 方面取得重大突破,2016,2017,“加快发展现代农业” 确保国家粮食安全，加强科技 创新，继续实施种业发展，以 及农机装备、高效安全肥料农 药兽药的研发,“全面深化农村改革”推进农业

28、科技创新，建设以农 业物联网和精准装备为重点的 农业全程信息化和机械化技术 体系，组织重大农业科技攻关,“加快农业现代化、实现全面小康目标”大力推进“互联网+”现代农业，应用物联网、云计算、大数据、移动互联等现代信息技术。同时， 大力发展智慧气象和农业遥感技 术应用,“加大改革创新力度” 加快农业科技创新，在生物育种、 智能农业、农机装备、生态环保 等领域取得重大突破，支持农机、 农药、化肥等企业技术创新,加快科技研发，实施农业人工智能工 程，推进农业物联网试验示范和农业装备智能化，发展智慧气象， 提高气象灾害监测预报预警水平“深入推进农业供给侧 结构性改革”,“实施乡村振兴战略”发展高端农机

29、装备制造、大力 发展数字农业，实施农业人工智能 林业水利工程，推进物联网实 验示范和遥感技术应用,15,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.3 农业人工智能概念的解读及应用,农业人工智能包括精准农业、农业物联网、数字农业等多个方面，发展的基础在于数字农业,数字农业, 一般认为，农业人工智能指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。 另外，农业人工智能是数字农业、精准农业、农业物联网、智能农业等技术的统称。农业人工智能发展的基础在于数字农业，

30、数字农业是 实现农业物联网发展的前提。,农业人工智能,精准农业,农业物联网,智能农业,精准农业又称精细农 业、 精确农业， 关键 在于定位、 定量、 定 时， 即精准灌溉、 施 肥和杀虫等。,数字农业指的是利用传感 器、摄像头、智能穿戴设 备等，将农业对象、环境 以及全过程进行可视化表 达、数字化展现和信息化管理的一种现代农业技术。,智能农业多指的是农业机 械智能化，通过农机联网 以及智能机器人等实现智 能农业。,农业物联网指的是将各 种设备收集到的数据， 进行系统化集成管理， 从而实现自动化、 智能 化和远程控制等。,16,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.3 农业人工智能概念的解读

31、及应用,农业人工智能的发展经历三个阶段：从萌芽，到快速发展，再到规模应用,快速发展期 20世纪90年代，计算机视觉技术在农业中取得了 较大发展，农业机器人成为农业发展新方向，“中 国863电脑农业”在世界信息首脑峰会上获得了峰 会大奖，标志着我国利用智能化农业信息技术改造传统农业做出的巨大贡献得到了世界范围内的认可。,规模应用期 进入21世纪，农业劳动力不断向其他产业转移， 结构性短缺和老龄化趋势已成为全球问题，精准 农业、新技术的快速发展为农业机器人的发展提 供了新的动力和可能。 采摘机器人以及利用计算机视觉等技术实现水果 的自动分拣系统得到了广泛应用。同时，农业无 人机植保行业不断发展。

32、新技术的不断发展，加速了农业人工智能的快速实现，形成了现代农业发展的新业态。,萌芽期 20世纪70年代末，美国为代表的欧美国家率先开 始农业信息化的应用研究，以农业专家系统（运用 新技术，汇集农业知识和专家经验等，为农业生产 经营者提供咨询服务）为代表的应用开始在农业领 域萌芽。 20世纪80年代，我国开始研制农业专家系统，涉 及作物栽培、病虫害防治、生产管理、节水灌溉等 多个方面。,17,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.3 农业人工智能概念的解读及应用,农业人工智能能够解决的6大问题：以提高生产经营效率、降低生产成本为首,改变农业生产者、消费者观念改变了过去生产者单纯依靠经验进 行

33、农业生产经营的模式，转变了农业生产者、消费者对传统农业落后、科技含量低的观念。,降低生产成本农业人工智能实现了投入少、产量高的 特点，通过农业生产高度规模化、 集约化、工厂化特点，降低生产成 本，提高市场竞争力。,4 提升农产品质量安全利用新技术实现“无人化”精准控 制，达到水、肥、光、热的最佳利 用，不过度施肥、喷洒农药，杜绝 污染，确保农产品绝对安全。,提高农业生产经营效率农业人工智能通过运用物联网、大数据、 人工智能等技术实时采集、分析数 据，为农民提供生产、管理等方案， 提高农业生产经营效率。,3 解决农村劳动力日益短缺问题通过新技术可以利用一个人或者几个人实现农业耕种管收全过程操作，

34、 解决劳动力短缺问题。,改善生态环境通过精准施肥、精准喷洒农药等操 作，改善传统农业生产中，过多的 使用农药、化肥问题，保护耕地结 构，提升生态环境质量。,1,2,6,5,以卫星导航系 统为根本， 实时检测、 控制 播种距离等,Part1. 农业人工智能发展背景综述1.3 农业人工智能概念的解读及应用,根据当前农业应用方式以及类型的不同，将农业人工智能分为四大典型应用场景, 农业种植分为设施种植（温室大棚）和大田种植，主要包括播种、施肥、灌溉、除草以及病虫害防治等五个部分，以传感器、摄像 头和卫星等收集数据，实现数字化和智能机械化发展。当前，数字化的实现多以数据平台服务来呈现，而智能机械化主要

35、分为两个 部分：新型机械的研制创新无人机植保，以及传统农机的改良升级农机自动驾驶。 目前，农业养殖主要是将新技术、新理念应用在生产中，包括繁育、饲养以及疾病防疫等，并且应用类型较少，因此用“精细化养 殖”定义整体农业养殖环节。,农 业 种 植,设施种植,大田种植,播种,施肥,灌溉除草病虫害防治,以软件为主要 服务手段， 多为了实现农业 的精准管理,数据平 台服务,可用于喷洒除 草剂和农药，目前多以喷洒 农药为主,传感器,摄像头,卫星,数字化,智能机 械化,无人机植保,农机自 动驾驶,畜 牧 养 植,繁育,饲养,疾病防疫,环境清理,精细化养殖,四大典型应 用场景,通过新技术、新理念提高养 殖效率

36、、 改善 农产品品质,Part2.中国农业人工智能应用场景,20,2.1 农业人工智能四大应用场景,21,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.1 农业人工智能四大应用场景,农业人工智能生产环节四大应用,40%,22,35%,10%,15%,以卫星遥感技术、无人机航拍以及传 感器等收集气候气象、农作物、土地 土壤以及病虫害等数据，建立数据服 务平台，通过对数据进行分析，为农 场、合作社以及大型农业企业提供可 视化管理服务等。,数据平台服务,农机自动驾驶以计算机和传感器技术为基础，根据 GPS卫星定位系统和机器视觉技术实 现农机的精准定位，通过

37、智能终端实 时监测农机信息、作业状态及作业速 度等。,搭载先进的传感器设备，根据地形、地 貌搭配专用药剂对农作物实施精准、高 效的喷药作业，通过人机药三位一体达 到节水节药的作用。,无人机植保,精细化养殖通过耳标、摄像头等监控畜牧动物生长 情况，实时跟踪，且对收集到的图形等 数据进行处理、分析，实现养殖的精细 化管理。,*,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.1 农业人工智能四大应用场景,农业人工智能生产环节四大应用：相关企业图谱（部分）,农机自动驾驶,精细化养殖,数据平台服务,无人机植保,23,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.1 农业人工智能四大应用场景,24,农业人

38、工智能生产环节四大应用：无人机植保企业融资最多, 表中列出了Pre-A轮及以上初创企业的成立时间、所在城市、应用领域、最新融资轮次及融资时间、金额等。从表中可以看出，融资类型较多的企业多是应用在无人机植保领域，其次是农业数据平台服务领域，这两个领域也是农业新科技发展最快的方向。,2.2 数据平台服务,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.2 数据平台服务,数据平台服务：以平台为基础，进行作物的精准管理,输入,天气气候数据通过卫星遥感技术、实施监测天气变化，自然灾害提前预测。,通过卫星、摄像头、传感器实 施监测作物生长情况，根据历 史数据进行产

39、量预测等。,农作物生长数据,病虫害数据根据作物类型收集病虫害数据，提前预防，精准喷洒农药等。,作物产量预测依据天气、作物生长情况以及 历史数据分析预测作物产量。,作物长势监测、管理以无人机、传感器为主要方式， 实时监测作物长势，并进行灌 溉、施肥建议。,病虫害防治根据病虫害及作物类型，提前 预防，精准施药，确保作物少 受损失。,输出,通过传感器收集土壤温湿度、 水分、PH值等。,土地土壤数据,种植适宜区规划根据卫星遥感影像数据，分析 土地质量，进行适宜作物的耕 种指导。,数据平台服务系统, 数据平台服务指的是利用传感器、无线通信、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术进行数据收集并分析，通过可

40、视化展示， 对农作物的生长情况进行实时跟踪、病虫害监测，对农作物的产量进行预测等。,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.2 数据平台服务,数据平台服务：主要通过“空天地”三种方式进行数据收集,利用卫星可以获取农作物数据、天气数 据及病虫害数据。农作物数据是利用遥 感技术，根据不同作物呈现的不同颜色、 纹理以及形状等遥感影像信息，划分农 作物种植面积，监测农作物长势、估算 农作物产量等；通过卫星获取天气数据， 监测病虫害以及自然灾害等。,无人机航拍,传感器采集,无人机获取农业数据，主要分为两种方 式获取：一种为利用无人机搭载摄像头 进行航拍获取数据，另一种为利用无人 机搭载遥感传感器，

41、依据不同作物的光 谱特性，识别作物生长情况。监测病虫 害情况，更好的进行田间管理。,传感器是农业物联网的基础，利用传 感器可以收集空气、土壤温湿度、二 氧化碳浓度、光照强度、土壤水分、 农作物生长情况等数据，多用于以温 室大棚为代表的设施农业中，提高作 物产量与农产品品质。,卫星遥感技术, 农业数据收集主要有卫星、无人机和传感器等“空天地”三种方式，通过卫星遥感技术收集土地、农作物以及天气气候等数据、无 人机航拍实时监测农作物长势、病虫害等数据以及传感器采集空气、土壤的温湿度、土壤水分、光照强度和农作物生长数据等，通 过对收集到的数据进行分析、处理，并建立可视化模型，实现对作物的精准管理。,P

42、art2. 农业人工智能四大典型应用场景2.2 数据平台服务,数据平台服务：用无人机航拍收集数据的企业较少，根据实际应用情况，以是否使用卫星遥感技术来区分企业不同服务,未使用卫星遥感技术多指的是利用传感器收集作物生长数据，病虫害数据，空气数据等，通过实时分析， 可视化显示，达到实时监控功能，多用于温室大棚或者集装箱等设施农业中。而传 感器损坏、测量的数据不准、精度不够仍 是行业内存在的问题。, 数据主要有三种收集方式，由于专注于用无人机航拍收集数据的企业较少，且使用航拍收集数据在各个企业中占比不高，因此以是 否使用卫星遥感技术来区分企业不同的服务。使用卫星遥感技术通过卫星遥感获取气象、病虫害、

43、农作物生长等数据。由于中国土地分散严重，小规模监测成本高，行业内企业多以规 模化种植(200亩以上)企业、合作社等 为首要服务对象。目前农业卫星遥感技 术最高精确度仅为几米，仍需要技术提 高监测精确度。,28,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.2 数据平台服务,使用卫星遥感企业：借助农业大数据解决“看天吃饭”问题, 我国应用在农业方面的空间卫星主要有风云气象卫星、北斗卫星和高分卫星，三者搭配地面监测站使用，能够获取实时以及高分辨 率的数据，利用深度学习等人工智能技术实现种植面积规划、确定地块位置、地块边界划分等，根据历史数据，包括历史地形、坡 度、土壤综合情况以及气候等，预估农作物

44、产量和估算生长周期等。目前，多应用于大田种植。,风云气象卫星,北斗卫星,高分卫星,气象数据,导航数据,光谱数据,作物长势监 测,多源数据,气候预测,深度学习,产量预估,29,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.2 数据平台服务,未使用卫星遥感企业：传感器为主要数据收集方式, 通过传感器收集土壤温湿度、空气温湿度、光照强度、以及降水量等数据，通过小基站将数据集成，运用无线网络传输将集成后的 数据传输到大基站中，后将数据存储到云上。通过对云上的数据进行分析以及模型构建等操作后，在终端实时显示，对作物生长进 行精准管理。,土壤温、湿 度传感器空气温、湿 度传感器光照度传感 器降雨量风速、风

45、向 传感器,基站,云存储,定量施肥精准灌溉气候预警病虫害监控,控制终端,小基站：数据集成 监测范围：1-3km,大基站：数据传输监测范围：4500亩,数据采集,数据传输数据应用,30,数据平台服务：数据质量不高、收集周期长是当前行业内主要存在的问题,数据混杂、质量不高农作物产量与作物生长数据、气象 数据、土壤数据以及病虫害数据关1 系密切，获取到的数据混杂，且目 前实时获取的数据质量不高。,数据获取难、收集周期长,环境不同，数据多样,氮磷钾传感器缺失,中国是一个地大物博的国家，耕地 面积众多，分散严重，南北地区温 差大，使得作物生长种类多样，作 物数据多样。,农业数据收集是一个长周期过程， 不

46、同作物生长周期不同，一年一季 或者一年多季，获取农业大数据需 要多年的数据收集积累，短期内获 得大量的数据较困难。,目前，已经能够收集到的有气候 气象数据，土壤、空气温湿度、 水分等数据，然而土壤有机物含 量、氮磷钾等营养成分难获取， 相应传感器缺失，技术不成熟。,2,3,4,2.3 无人机植保,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.3 无人机植保,无人机植保产业链构成, 无人机植保能够解决农村劳动力短缺、劳动力成本高、农民效率低、农药使用严重等问题。无人机植保产业链包括三个部分：原 药研发、无人植保机制造以及飞防队进行植保服务。原药分为固态

47、和液态两种药剂，目前多以液态药剂为主，植保无人机制造企 业或者飞防组织根据实际情况进行原药加工以及兑水稀释后，对农作物进行植保作业。 植保平台将植保农户和植保飞防队连接起来，农户通过平台下单，平台为植保队分单后，植保队为农户进行植保作业，作业完成 后农户通过平台对植保飞防队进行评价。,原药加工,固态药剂,液态药 剂,原药研发,飞手培训,植保农户化学原料供应,植保无人机制造,硬件设 计,农村合作 社,植保飞防 队,植保平台,政府统防 统治,软件开 发,无人机 租赁,无人机 售卖,33,注：图中虚线表示不以该方式为主,无人机植保产业三个关键因素：农药、无人机、植保队,使用无人机专用药剂，一般为雾状

48、，通过专用喷头将药液雾化成细小的颗粒状， 由于存在飘逸现象，可根据不同药液调 节雾滴粒径来减少农药飘逸现象。,无人机,无人机分为固定翼、单旋翼和多旋翼，目 前以多旋翼为主，飞行系统多为电动系统， 续航时间大约在20min左右，各家无人机 标准不一，操作没有规范性。,植保队一般由多名飞手联合组成，每年 农忙仅为3-9月份，需全国性流动，且 需携带多块电池。一分钟可喷洒1-2亩 地，经验对飞防作业至关重要。,农药,植保队, 农药一般分为固态药剂和液态药剂，固态药剂由于颗粒大小不同，会出现堵塞喷头行为；而液态药剂喷洒过程中使用雾状形式，会 出现药液漂移问题，需要研发设计专用喷头。 目前无人机植保领域

49、大多数公司运用自家的无人机进行植保作业，而大部分的无人机植保公司没有太多的核心技术，经过各个零件简单组装后，为农户进行植保作业，作业效果不尽理想。 植保队通常由多人组成（也可能是家庭式作业夫妻、兄弟），为当地农户进行植保作业，经验对于植保队员尤其重要。,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.3 无人机植保,34,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.3 无人机植保,当前，无人机植保产业主要存在以大疆、极飞和农田管家为代表的三种不同的运营模式,研发+销售专注于植保无人机技术研发，通过研发+销 售的方式不断提高植保队作业效率，主要以 大疆创新为代表的企业。无人机系统主要分 为三个层

50、次：最底层是飞控系统、中间层是 感知系统，最上层是任务规划系统，飞控系 统是无人机研发企业最关键的技术。,研发+销售+植保服务这个方式指的是一边进行无人机技术研发， 一边是植保服务，通过无人机研发+植保的 方式贯穿农业植保核心产业链，主要以极飞 科技为代表的企业。,第三方平台不专注于无人机技术研发，而以植保平台建 设为主，一边连接飞手，一边连接农户，为飞手提供飞防订单，解决飞防队作业周期短、 跨省作业成本高等问题，主要是以农田管家为代表的企业。,无人机,35,Part2. 农业人工智能四大典型应用场景2.3 无人机植保,无人机植保产业的发展需要进一步提升无人机和植保队的作业效率, 无人机植保行