人工智能技术在现代农业机械中的实施探讨

2023-11-19夏学丽

农业开发与装备 2023年8期

夏学丽

（沂水县院东头镇农业综合服务中心，山东沂水 276419）

0 引言

传统农业机械只能简单地完成一些重复性工作，难以适应现代农业生产的需求。而智能化农业机械可以通过各种传感器和算法对作物、土壤、气象等数据进行实时分析和处理，进一步优化农业生产流程，实现高效、精准、可持续的农业生产。这种新型的农业生产方式不仅可以提高生产效率，减少人力投入，同时还能降低成本，提高产品质量，更加符合现代人们对健康、环保、绿色农业的要求。未来农业机械发展必须继续深入研究和探索、加强技术创新和应用实践，共同推动智能化农业机械的发展以实现农业生产的转型升级。

1 现阶段农业机械的发展状况

1.1 农业机械的工作效率

在现代农业生产中，农业机械的工作效率是评价其价值的重要指标之一。目前，许多先进国家已经实现了大规模农业机械化生产，并且这些机械的工作效率越来越高。以美国为例，其农业机械化程度高达98%，在农业生产中发挥着至关重要的作用[1]。在我国，随着农业机械化的快速发展，机械化率不断提高，但与发达国家相比还存在一定差距。根据国家统计局数据显示，截至2020年底，我国农业机械化率为71.2%。其中，东部沿海地区的农业机械化率较高，而中西部地区的农业机械化程度相对较低[2]。

1.2 农业机械与现代生产体系的适配性

在现代农业生产中，机械的适配性和协同作用是机械化生产的重要内容。在传统的农业生产中，机械化生产主要是以耕作和收获为主，缺乏整个生产流程的协调和统一规划。然而，在现代农业生产中，农业机械需要更多地考虑与整个生产体系的适配性和协同作用，如与作物管理系统的配合、与智能灌溉系统的协同等[3]。在我国，目前已经有一些地方开始探索农业机械与现代农业生产体系的协同发展，如在农机服务站建设中加入了现代化信息技术，可以提供智能化服务；一些地方农民合作社也在农业机械化中发挥着重要的作用。然而，仍需要进一步完善农机服务体系、提高农民的机械化水平和服务能力，以推动农业机械与现代农业生产体系的更好适配[4]。

1.3 农业机械结构智能化的可行性

随着人工智能技术的不断发展，智能化农业机械的应用范围和领域不断扩大。在现代农业生产中，智能化农业机械的应用可以提高农业生产效率、降低生产成本、改善劳动条件等，具有广阔的应用前景。然而，农业机械结构智能化的可行性也需要考虑到以下几个方面：一是技术成熟度：智能化农业机械需要应用多种技术，如机器视觉、语音识别、传感器等。当前这些技术还处于发展阶段，应用在农业机械中还需要进一步的研究和实践。二是适应性：不同地区和作物种类的生产环境各异，智能化农业机械需要针对不同环境进行相应的适应性设计，才能更好地发挥其作用[5]。三是经济性：智能化农业机械的研发和应用需要投入大量的资金，同时在使用过程中还需要考虑维护、保养等成本，因此需要进行经济性评估。

目前，我国已经出现了一些应用智能化技术的农业机械产品，如智能化喷雾机、智能化种植机等。这些产品在一定程度上提高了农业生产效率和质量，但在智能化农业机械的推广应用方面，仍需要进一步研究和完善。

2 人工智能在现代农业机械中的挑战

2.1 技术挑战

人工智能在农业机械中的应用需要面临技术挑战。首先，人工智能需要与机械工程相结合，以确保农业机械能够正常运行。其次，人工智能需要应用多种技术，如机器视觉、语音识别、语言处理、深度学习等，以实现自主决策、自主操作和自主学习。此外，为了确保智能化农业机械的稳定性和安全性，还需要应用大数据技术和云计算技术[6]。

例如，在农业机械中应用人工智能技术的机器人自动化喷雾系统面临着技术挑战。因为喷雾系统需要实时感知作物的生长状况、农田的地形和环境信息，并能够快速做出喷雾决策，从而实现精准喷雾，提高作物的生产效益。这个过程中需要集成多种技术，如传感器、计算机视觉、深度学习等，同时还需要满足机械的操作稳定性和安全性。

2.2 法律挑战

人工智能在农业机械中的应用，也会带来一些法律方面的挑战。随着智能化技术的发展，机器和软件系统将逐渐具有自主决策的能力，这将涉及法律责任和安全问题，具体如下：一是农业机械的智能化将涉及专利和知识产权等法律问题。在农业机械的研发和生产过程中，涉及许多知识产权的问题，例如机器人技术、传感器技术、云计算技术等等[7]。这些技术的研发和应用需要保护知识产权，避免知识产权的侵权行为。二是智能化农业机械的自主决策能力也会引发法律责任问题。例如，当一台智能拖拉机因为程序错误导致伤人事故时，应该由谁来承担责任？是机械制造商、机器人开发者还是机器的最终用户？如何确定责任的承担范围和界限，需要在法律方面进行明确和规范。三是数据隐私和安全也是智能化农业机械面临的重要法律挑战之一。农业机械的智能化需要涉及大量的数据收集和处理工作，例如农作物的种植、生长和收割等等[8]。这些数据的隐私和安全需要得到严格的保护，避免被非法获取和滥用。

2.3 数据挑战

在人工智能的应用中，数据是智能决策的关键因素。然而，现代农业机械在数据处理方面仍然面临许多挑战。首先，农业生产中的数据具有复杂性和异构性。例如，不同类型的农业机械所获取的数据类型和结构可能存在巨大的差异。其次，农业机械所产生的大数据需要经过有效的处理和分析，才能为农业生产提供有价值的信息。但是，数据的收集、存储、传输和处理都需要大量的计算资源和存储资源，这也带来了技术和成本上的挑战。

此外，农业机械的智能化应用也受到数据隐私和安全问题的制约。随着数据的不断积累，数据隐私和安全越来越成为人们关注的焦点。在现代农业生产中，农业数据的隐私和安全需要得到充分保护，以避免数据被不当使用或泄露[9]。同时，对数据的安全性和完整性的要求也越来越高，这也给数据处理和传输带来了一定的挑战。

最后，农业机械智能化应用中的数据挑战还包括数据质量问题。数据质量的好坏直接影响农业机械智能化应用的效果和结果。因此，数据采集和处理的准确性和可靠性是非常重要的。在现代农业机械中，数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可重复性等方面，需要得到充分的关注和解决。

2.4 人力资源管理挑战

随着人工智能技术在农业机械中的应用，对农业生产的人力资源管理也会带来影响和挑战。一方面，部分农业从业人员可能会因为农业机械自动化的普及而失去工作。这些人员需要接受专业培训，学习新的技能以适应新的农业生产方式，以确保他们能够重新就业。另一方面，新型农业机械的运用需要具备更高的技术素养，对从业人员的专业能力提出了更高的要求。

例如，无人驾驶拖拉机的操作需要农业工人熟悉地形、熟悉各种操作指令和操作规程，能够在紧急情况下进行适时干预。此外，农业机械的维护和保养也需要专业人员进行定期检修和维护。农业生产的技术水平与机械化设备的技术水平的不平衡，也将导致培训师资力量短缺的问题。

3 人工智能技术在现代农业机械中的实施探讨

3.1 优化农业机械中的人工智能算法

农业机械中的人工智能算法是近年来农业智能化发展的重要组成部分。从机器学习、深度学习、图像识别、数据挖掘等角度来探讨，可以更好地了解现代农业机械中人工智能算法的应用。

3.1.1机器学习。机器学习是一种数据驱动的算法，它能够通过训练集来学习数据中的模式，进而实现对新数据的预测和分类。在农业机械中，机器学习算法可以用于土壤、气象和农作物数据的分析，实现智能决策和预测。例如，在农业生产中，机器学习可以用于判断农田的土壤质量、农作物的生长状况等，从而实现对农田进行精准管理[10]。

3.1.2深度学习。深度学习是一种基于神经网络的算法，它可以实现对数据的深度分析和学习。在农业机械中，深度学习算法可以用于图像识别、视频分析等方面。例如，通过使用深度学习算法，可以实现对农业机械拍摄的作物图像进行分析，从而识别出作物的种类、成熟度、病虫害情况等。

3.1.3图像识别。图像识别是一种视觉感知的算法，它能够对图像进行分类、识别和检测等操作。在农业机械中，图像识别算法可以用于农业机械视觉系统的设计和优化。例如，在果树采摘机器人的设计中，可以使用图像识别算法，对果树上的果实进行识别和定位，从而实现自动化采摘。

3.1.4数据挖掘。数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的算法，它能够发现隐藏在数据中的规律和趋势。在农业机械中，数据挖掘算法可以用于数据分析、智能决策等方面。例如，在农业机械的故障检测和维修中，可以使用数据挖掘算法对机器数据进行分析，从而实现对机器的预测性维护和优化。

3.2 对相关法律法规进行完善

在农业机械中应用人工智能算法涉及一些法律挑战，其中包括数据隐私和安全、农业机械的智能化将涉及专利保护、自主决策能力限制三个方面。

3.2.1数据隐私和安全是人工智能在农业机械中应用中面临的一个关键问题。农业机械中使用的传感器和监控设备收集大量数据，包括土壤、气象、作物和畜禽等信息。这些数据包含敏感信息，如个人身份、财务记录和医疗记录等，需要得到有效的保护。同时，数据泄露和滥用可能会带来不可估量的损失，包括财产损失和声誉损失。因此，需要制定严格的数据隐私和安全法规，确保农业机械中的数据得到安全保护。

3.2.2农业机械的智能化将涉及专利保护。人工智能算法的应用使得农业机械具有更高的智能化和自主决策能力，但这也意味着这些技术可能会涉及专利保护问题。在这方面，制定相应的法律规定是必要的，以确保人工智能算法的知识产权得到保护。同时，法律还需要注重农业机械智能化过程中的信息产出，并区分专利内容与正常产出内容，并做好对应的保护。

3.2.3自主决策能力限制。自主决策算法可能导致无人驾驶农业机械自主决策，从而可能造成危害，这需要严格的法规限制。为了确保人工智能算法在农业机械中的应用不会带来安全隐患，需要建立合适的法规，规范自主决策算法的使用。

3.3 针对智能农机进行人力资源调整

3.3.1基础农业人力劳动力量在农业机械智能化中需要被保护。一方面，随着农村劳动力外出打工、年龄结构老化等因素的影响，农村劳动力逐渐减少，人力成本逐渐增加。另一方面，农业机械智能化的应用将会减少一些劳动力需求，从而导致部分农民失去工作机会。为了避免这些问题，需要加强对基础农业人力劳动力量的保护。

3.3.2主动限制智能农机应用范围。随着智能农机在农业生产中的应用范围不断扩大，智能农机研发中可以适当放弃全自动化，从尝试为农民提供额外的“工作岗位”。但由于智能农机技术本身的复杂性和农民普及教育程度的不同，农民可能无法适应这些变化。因此，需要采取措施，提高农民的科技知识和技能水平，并为他们提供适当的培训和教育。