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人工智能技术在农业产业转型升级中的作用探究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，其在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
在农业产业这一传统领域中，人工智能技术也逐渐得到应用，促进农业产业的转型升级。
本文将深入探讨人工智能技术在农业产业中的作用，并展望未来的发展趋势。
一、智慧农业的崛起随着科技的不断发展，智慧农业概念逐渐兴起并得到广泛关注。
智慧农业通过数据采集、分析和处理，使农业生产更具智能化、高效化和精准化。
在这一背景下，人工智能技术成为实现智慧农业的关键。
二、农作物识别与监测人工智能技术的图像识别、机器学习等功能，为农业领域的农作物识别和监测提供了新的解决方案。
传统的农业生产中，农民需要花费大量时间和精力来观察和监测作物生长情况，而有了人工智能技术的应用，无人机、传感器等设备可以自动监测农田的情况，及时发现病虫害、缺水缺肥等问题，提前做出干预措施，提高农作物产量和质量。
三、农业机械的智能化升级随着人口增长和劳动力不足的问题日益突出，农业机械的智能化升级势在必行。
人工智能技术的应用使得农业机械成为“智能助手”，可以实现自主作业、智能决策。
例如，植保无人机可以根据作物生长情况自动喷洒农药，不仅提高了喷洒效率，还减少了对环境的污染。
四、农产品溯源系统建设随着消费者对食品安全和质量的日益关注，农产品溯源系统建设成为当前必不可少的环节。
人工智能技术的应用可以实现对农产品生产全过程的监测和记录，保障农产品的质量和安全。
消费者可以通过扫描包装上的二维码或条形码，了解产品的生产地点、生产日期等信息，增强消费者对产品的信任感。
五、未来展望随着人工智能技术的不断创新和应用，农业产业的转型升级将迎来更大的机遇和挑战。
未来，人工智能技术将在农业领域发挥更加重要的作用，推动农业生产向数字化、智能化、绿色化发展。
同时，政府、企业和农民也应加强合作，共同推动智慧农业的发展，实现农业产业转型升级的目标。
总的来看，人工智能技术的应用为农业产业的转型升级提供了新的路径和可能性。
人工智能技术在农业智能化中的应用近年来，随着人工智能技术的不断发展和进步，其应用范围已经涵盖了各个领域，其中农业智能化也成为了广泛研究和应用的热点之一。
人工智能技术的引入，为农业生产带来了很多巨大的变革和前景。
本文将重点探讨人工智能技术在农业智能化中的应用。
首先，人工智能技术在农业生产中的应用可以大大提高农作物种植和养殖的效率。
通过数据分析、深度学习等技术手段，人工智能可以对土壤、气象、植物生长情况等进行全面监测和预测。
例如，利用人工智能技术可以实时监测农田中的土壤湿度、温度以及养分含量等指标，并据此智能决策进行灌溉和施肥，提高作物的产量和质量。
同时，人工智能技术还可以利用图像识别技术判断作物病虫害情况，及时给出防治建议，降低病虫害对作物造成的损失。
此外，人工智能技术还可以通过智能机器人对农作物进行定期巡检和采摘，进一步提高农作物生产效率。
其次，人工智能技术在农业领域的应用还可以改变传统农业生产的方式，促进农业产业的转型升级。
比如，人工智能技术在农业机械自动化控制方面的应用，可以使得农业机械的操作更加智能化和自动化，减轻人工劳动强度。
这对于解决农村劳动力短缺问题具有重要意义。
另外，人工智能在农业领域还可以应用于农产品追溯系统的建设，通过利用物联网和大数据技术，可以对农产品的生产、加工、流通等环节进行全程监控和追踪，确保农产品的质量安全和溯源可追溯。
此外，人工智能技术在农业智能化中还可以促进农业资源的合理高效利用。
通过人工智能技术的应用，既可以减少农药、化肥等农业投入品的使用，降低对环境的污染，又可以精准施肥、减少土地浪费。
例如，利用人工智能技术进行农田光谱分析，可以准确掌握土地肥力情况，避免不必要的施肥，从而节约资源并减少土壤负荷。
同时，借助人工智能技术进行农田空中遥感监测，可以及时掌握土地利用情况，预测作物生长趋势，指导农业生产决策。
最后，人工智能技术还可以在农业领域中促进科技创新和知识传播。
大数据与人工智能在农业领域的应用与发展随着科技的不断进步和信息化的发展，大数据和人工智能已经成为农业领域关注的热点。
它们在农业生产和管理中的应用，不仅提高了农业生产效率，还推动了农业行业的转型升级。
本文将探讨大数据和人工智能在农业领域的应用与发展，以及对农业发展的影响。
一、大数据在农业领域的应用1. 生产数据的采集和处理随着农业现代化的推进，农业生产过程中产生的数据量不断增加，如土壤温度、湿度、光照强度、降雨量等。
利用大数据采集技术，可以实时监测并记录这些数据，帮助农民了解农田的状态，为科学决策提供依据。
同时，通过数据的处理分析，可以为种植管理、施肥浇水等工作提供精细化的指导。
2. 农产品质量追溯大数据技术在农产品质量追溯方面也发挥了重要作用。
通过建立农产品的信息码库，并结合传感器、物联网等技术，可以对农产品进行全程跟踪，追溯其种植、生产、加工、运输等环节，确保农产品的质量安全，提高消费者的信任度和满意度。
3. 农业灾害监测与预警大数据技术可以结合卫星遥感、气象数据等信息源，实时监测农田的变化情况，提前发现并预警农业灾害，如干旱、虫害等。
这为农民提供了准确的灾害信息，可以及时采取相应的措施，减少农业生产的风险和损失。
二、人工智能在农业领域的应用1. 智能农机的应用人工智能技术被广泛应用于农业机械设备中，实现农机的自主导航、智能控制和作业判别。
通过激光雷达、相机等设备的感知，智能农机可以实时感知周围环境，自主规划行进路径，并进行农作物的智能化种植和收割。
这不仅提高了农作业的效率，还减轻了劳动强度，降低了生产成本。
2. 农产品品质评估人工智能技术可以通过图像识别、语音识别等技术，对农产品的品质进行评估。
利用人工智能的算法，可以对农产品的大小、形状、颜色等进行分析和判别，为农民提供精确的农产品分级和定价建议，提高农产品的市场竞争力。
3. 农业病虫害防治人工智能技术可以通过图像识别、深度学习等方法，实现对农业病虫害的自动识别和预警。
人工智能在农业领域的应用研究摘要：人工智能在农业领域的应用促进了我国农业转型和发展，有利于推动农业现代化目标的实现。
阐述了人工智能在农业生产不同阶段应用的重要性，分析了人工智能技术在农业领域的应用情况，最后对人工智能在农业领域的应用发展趋势进行了展望。
关键词：人工智能;农业领域;应用研究0 引言我国是农业大国，农业是我国经济基础产业。
为了满足大众衣食住行，2005 年国家提出了建设新农村的宏伟战略[1]。
随着我国科技发展速度的不断加快，众多先进科学技术被应用到农业生产中，极大推动了我国农业生产转型和发展。
当前，我国农业生产形式已由粗放型向集约型转变，农业生产结构不断调整升级。
尽管我国农业生产水平不断提升，但在生产过程中仍存在一些问题有待解决，包括农业产业化发展速度慢、农业生产成本较高、农产品质量安全缺乏保障等，这些问题影响了我国农业生产快速发展，不利于农民经济收入增加和生活水平提升。
随着农业现代化程度的不断提高，在农业生产过程中产生了大量数据，数据涵盖面广、数据源复杂，一般为非结构化数据[2]。
人工智能技术的出现及在农业领域的推广应用解决了农业生产发展中的许多问题。
人工智能在农业领域的应用方式多样，包括可以进行作物耕种、采摘等工作的智能机器人，以及可以对土壤进行探测分析、对病虫害进行监测、对气候灾害进行预警的智能识别系统等。
人工智能在农业领域的应用有利于减少农业生产资源浪费、提高农产品产出率、提升生产效率、减少污染等，因此对农业可持续发展起到非常重要的作用。
1 人工智能在农业领域的应用意义人工智能在农业领域的应用具有非常重要的意义。
在农业领域引用人工智能技术的想法在20 世纪初已被提出[3]。
人工智能AI(Aritificial Intelligence)指基于计算机技术模拟或实现的智能[4]。
随着人工智能在多个领域的推广应用，该技术已逐渐走向成熟，农业生产也将更加智能化[5]。
当前，人工智能在农业领域的应用贯穿于农业生产整个过程，为农业生产在产前、产中、产后各环节的工作提供帮助，逐步实现农业生产自动化、智能化管理，并且有效提升了农业生产质量和效率[6]，其典型表现是人工智能极大改变了农业生产方式，促进了农业生产水平快速提升。
AI技术在智慧农业中的应用前景随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术在各个行业得到了广泛应用，并在农业领域展现了巨大的潜力。
AI技术的引入使得传统农业生产方式得以转型，提高了农业生产的效率和质量。
本文将探讨AI技术在智慧农业中的应用前景，并分析它对农业发展的影响。
一、种植管理AI技术在智慧农业中的应用首先体现在种植管理方面。
通过搜集和分析大量的农业数据，AI可以为农民提供种植指导和决策支持。
例如，AI可以利用农田土壤和气象数据，预测农作物生长的适宜环境条件，并根据这些条件调整灌溉和施肥方案。
此外，AI还能够通过图像识别技术，监测农作物的生长状态和病虫害情况，及时提供预警和防治建议。
二、智能化农机AI技术的应用还可以使传统农机实现智能化。
传感器和智能控制系统的组合可以实现农机的自动导航、智能植保等功能。
例如，AI可以通过机器学习算法，分析农田的地形和行进路径，实现农机的自动导航，提高作业效率。
此外，AI还可以通过图像识别技术，实现智能植保，精准喷洒农药和施肥，减少资源浪费和环境污染。
三、农产品质量检测AI技术在智慧农业中的应用还可以提高农产品的质量检测水平。
传统的质检过程需要大量的人力和时间，而AI技术可以实现对农产品的自动化检测和分类。
例如，通过图像和声音识别技术，AI可以判断农产品的大小、形状、颜色等特征，并自动分类和分级。
此外，AI还可以通过分析农产品的化学成分和营养价值，为消费者提供更准确的产品信息，提高产品的市场竞争力。
四、智能农业管理AI技术在智慧农业中的应用还可以实现农业生产的智能化管理。
通过搜集和分析大量的农业数据，AI可以提供精准的农业生产计划和管理建议。
例如，AI可以根据历史数据和市场需求预测农产品的供需情况，为农民提供合理的播种和销售建议。
此外，AI还可以通过机器学习算法，分析农业生产过程中的异常情况，及时发现和解决问题，提高农业生产的安全性和效益。
总结起来，AI技术在智慧农业中的应用前景广阔。
农业现代化发展中的人工智能智慧农业建设在当今社会，随着科技的飞速发展，农业领域也迎来了新的变革和发展机遇。
人们开始意识到，利用人工智能技术来推动农业现代化发展，打造智慧农业系统，已经成为不可避免的趋势。
下面将从技术创新、产业升级、信息化管理等多个角度来探讨农业现代化发展中的人工智能智慧农业建设。
一、技术创新人工智能技术在农业领域的应用，可以极大地提高农业生产效率和质量。
比如，利用无人机、智能传感器等装置，收集农田土壤和气象信息，对作物生长环境进行实时监测和数据分析，帮助农民科学制定种植方案，提高农作物产量和品质。
同时，利用人工智能技术，可以实现智能化的灌溉、施肥、病虫害监测等农业管理措施，从而减少人力资源的浪费，提高农业生产的精准性和效益。
二、产业升级人工智能技术的应用，可以推动农业产业链的升级和转型。
通过将人工智能技术与农业生产、加工、销售等环节相结合，可以形成一个完整的智慧农业产业链。
比如，利用大数据分析和智能物联网技术，对农产品的生产、仓储、运输等环节进行管理和监控，提高农产品的品质和安全性。
同时，通过建立智能农业示范园区和农业合作社等新型组织模式，可以促进现代农业产业的集约化和规模化发展，提高农业产业的整体竞争力。
三、信息化管理人工智能技术的运用，可以帮助农业管理部门实现信息化管理。
通过建立智慧农业管理系统，可以将各个生产环节的数据进行集成和分析，实现对农作物生长过程、病虫害预警、市场需求等信息的实时监测和响应。
同时，利用人工智能技术，可以对农业生产和市场情况进行智能预测和决策，帮助政府部门和企业制定科学合理的政策和经营策略，保障农业生产的稳定和可持续发展。
总结起来，农业现代化发展中的人工智能智慧农业建设，不仅可以提高农业生产的效率和质量，推动产业升级和转型，还可以实现信息化管理，提升整个农业产业的竞争力和可持续发展能力。
因此，政府部门、科研机构、企业以及农民都应积极探索人工智能在农业中的应用，共同致力于推动农业现代化进程，为我国农业发展注入新的动力和活力。
人工智能在智慧农业中的应用和发展趋势智慧农业作为一种新兴的农业生产方式，其中的技术手段不断得到更新。
目前，人工智能技术成为了智慧农业领域中的热门话题。
本文旨在探讨人工智能在智慧农业中的应用以及未来的发展趋势。
一、人工智能在智慧农业中的应用1. 农业机器人随着现代技术的不断革新，农业机器人逐渐成为智慧农业的一种重要工具。
农业机器人搭载有视觉识别、操作控制等各种先进的技术，可以准确识别、采摘、检测农作物和草地上的虫害、病害并进行处理。
农业机器人对智慧农业的发展具有巨大的推动作用，可提高农业生产效率、削减人力成本、降低环境危害等多种作用，未来将持续加强其智能化和自主化程度，让其在农业生产中更加广泛应用。
2. 保障作物养护人工智能技术实现了对环境条件、植物生长需求和较实时的监测等信息的获取、处理、分析和传输，从而可以针对不同作物种类、生长情况等自动生成适宜的养护方案，从而提高农业生产的效率和质量，同时降低了偏差和生产成本。
另外，智慧农业还可以实现对大面积土地的快速分析、调研和监控，判断土地质量和生长状况，从而调整土地养护方案，最大限度的提高农作物产量。
3. 大数据随着大数据技术的发展，智慧农业中运用大量的采集数据、传输、分析、处理和应用，形成了信息的闭环，为农业生产提供了物质和智力支持。
利用大数据分析，可以准确预测市场需求，从而实现种植的精细化；对土壤、种植的环境以及天气状况的数据分析，也可以有效提高农业生产效率。
二、人工智能在智慧农业的未来发展趋势1. 智能化农业系统的发展未来，随着新一代智能技术的发展，智能化农业系统将会得到推广和实施，从种植到收获，农业每一个环节的生产数据、成本状况等都将通过人工智能实现实时监控，从而提高农业生产自动化和智能化程度，同时可大幅降低生产成本、提升生产效率和农业的可持续性发展。
2. 农业机器人的智能化和自主化程度持续加强随着机器视觉识别和操作控制、机电一体化等领域技术不断发展，未来在机器人控制的过程中更多地使用人工智能技术，实现更加智能化和自主化的控制模式。
人工智能知识：人工智能在农业领域的应用随着科技的不断发展，人工智能（AI）逐渐成为社会各个领域的热门话题。
在农业领域，人工智能的应用已经为农民带来了极大的便利和效益。
本文将介绍人工智能在农业领域的应用现状及未来前景。
1.智能农业：农业的未来方向人工智能技术在农业中的应用被称作智能农业，它是一项利用新一代先进技术来优化农业生产、实现精细化管理的高科技农业方式。
智能农业通常涵盖了传感器网络、云计算、机器学习和大数据等多个技术，可以实现高效智能的农业生产和管理。
智能农业的一个重要特点就是精准化管理，它可以通过对于农田进行实时监测和管理来实现高效提高生产力，从而降低成本和提高农产品质量。
同时，智能农业也可以减少人力投入和降低环境污染，节约资源开支，为农民提供更好的生产环境和经济效益。
2.智能农机：农业的新力量传统的农业生产中，人工劳动力在农作物种植、施肥、灌溉、病虫害防治等环节起着关键作用。
而随着科技的发展，智能农机的出现为农业种植提供了全新的选择。
智能农机包括了多种类型，其中智能浇水系统、智能施肥系统和现代花园管理系统等都是比较常见的智能农机。
在这些机器的核心技术中，机器视觉与自然语言处理等AI技术的应用被看作是最为关键的。
通过自然语言处理技术，用户可以通过语音与设备进行交互，实现快速、智能的操作。
同时，机器视觉可以用来帮助智能浇水系统对植物进行识别、浇水自动化等等。
智能农机的出现，让农民节约了很多的人力，同时也可以提高工作效率、降低成本和资源浪费，这些都是“传统农业”所无法比拟的。
3.智能监测：提升农业生产过程人工智能应用于农业领域的另一种方式就是使用传感器等技术进行数据采集和分析。
通常情况下，这些传感器会收集各种有关农业生产的数据，包括土壤湿度、空气湿度、气温、降雨量等等，在数据采集之后，再通过机器学习和其他算法对数据进行分析并预测，帮助农民更好地种植、管理和销售其产品。
智能监测技术还可以用于检测和监测农作物的生长、病虫害的发生、采收量等相关信息，这有助于农民及时、全面地了解农作物的生长情况，并为他们制定出更加详细和科学的栽培计划，从而提高农作物的种植效率。
人工智能如何促进农村产业的结构升级随着科技的发展和人工智能技术的不断突破，人工智能在各个领域的应用也愈发广泛。
其中，人工智能在农村产业方面的应用，对于推动农村产业结构升级起到了至关重要的作用。
本文将从多个方面探讨人工智能如何促进农村产业的结构升级。
一、智能农业带动农村经济发展人工智能技术在农业领域的应用，使得农业实现了生产方式的变革。
在农村地区，通过智能农业技术的应用，农业生产过程更加智能化、规范化、精准化。
例如，农业机器人的应用，可以大大提高农田作业效率，减少人力成本，提高农产品产量和质量。
智能化的农业生产方式不仅提高了农民的生产效率，还拓展了农村产业链，推动了农村经济的快速发展。
二、大数据助力农村产业智能升级随着大数据技术的发展，大数据在农村产业中也发挥着越来越重要的作用。
通过大数据分析，可以更加准确地了解土壤、气候、植物生长等数据，为农业生产提供科学依据。
同时，大数据技术还可以帮助农村产业实现产销对接，提高农产品的销售渠道，拓宽农民的收入来源。
大数据的应用，为农村产业的智能化升级提供了有力支持。
三、物联网助推农村产业转型升级物联网技术的不断进步，为农村产业的转型升级提供了新的契机。
通过物联网技术，可以实现设备之间的智能互联，实现农业生产全过程的监控和管理。
例如，农户可以通过手机App远程监控农田灌溉情况、温湿度等参数，及时调整生产措施。
此外，物联网技术还可以实现农产品的溯源管理和品质监控，增强产品的安全性和可追溯性，提高消费者的信赖度。
物联网技术的应用，为农村产业提供了更广阔的发展空间。
四、智能化仓储物流推动农产品销售在农村产业结构升级过程中，智能化仓储物流系统的建设尤为重要。
通过智能化仓储物流系统，可以实现农产品的集中存储、精准配送，提高运输效率和安全性。
与此同时，智能化物流系统还可以通过大数据分析预测市场需求，优化供应链管理，降低运营成本，提高市场竞争力。
智能化仓储物流系统的建设，不仅为农产品销售提供了有力支持，还推动了农村产业的发展与升级。
人工智能与农业智慧农业的新时代随着科技的不断发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中农业领域也不例外。
人工智能的引入为农业带来了新的机遇和挑战，推动了农业向智慧农业的转变。
本文将探讨人工智能在农业中的应用和智慧农业的新时代。
1. 人工智能在农业中的应用人工智能技术的快速发展为农业注入了新的活力。
在农业生产过程中，人工智能可以用于智能灌溉系统、无人机农业、农作物病虫害预测等方面。
首先，智能灌溉系统利用传感器和数据分析技术，能够实现对土壤湿度、气温等环境参数的实时监测和分析，从而科学调控灌溉水量和频率，提高水资源的利用效率，并降低浪费。
其次，无人机农业通过搭载摄像机和传感器，可以对农田的生长情况、水分状况等进行全方位监测和采集数据。
这些数据经过人工智能算法处理后，可以为农民提供高效的农田管理方案，指导其决策，提高农作物的产量和品质。
还有，利用人工智能技术进行农作物病虫害预测。
通过对农田的图像分析和数据挖掘，可以实现对病虫害的早期检测和预测，及时采取相应的防治措施，降低农作物产量损失。
2. 智慧农业的新时代随着人工智能与农业的深度融合，智慧农业进入了一个新的时代。
传统农业的粗放式管理逐渐向信息化、精细化管理转变。
智慧农业通过整合各种技术手段，建立起高效的管理体系，提高农业生产效益和资源利用效率。
首先，智慧农业借助人工智能技术实现病虫害的无损检测。
利用图像识别和数据分析技术，可以对农作物的生长状态进行全面监测，及时发现和预测病虫害的发生，从而减少农药的使用量，保障农产品的安全与质量。
其次，智慧农业在农产品销售环节也起到了重要的作用。
通过利用大数据技术和智能算法，可以对市场需求进行精准预测，帮助农民进行有效的市场定位和产品推广，提高农产品的附加值和市场竞争力。
此外，智慧农业的推广还带动了农业生态环境的改善。
通过科学合理的农业生产方式，可以减少农化物的排放，降低对环境的污染，促进农业可持续发展。
3. 智慧农业面临的挑战与前景尽管智慧农业在农业生产中发挥了重要作用，但也面临着一些挑战。
人工智能在农业领域的应用促进了我国农业转型和发展导读：本文人工智能在农业领域的应用促进了我国农业转型和发展，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。
引言我国是农业大国，农业是我国经济基础产业。
为了满足大众衣食住行，2005年国家提出了建设新农村的宏伟战略［1］。
随着我国科技发展速度的不断加快，众多先进科学技术被应用到农业生产中，极大推动了我国农业生产转型和发展。
当前，我国农业生产形式已由粗放型向集约型转变，农业生产结构不断调整升级。
尽管我国农业生产水平不断提升，但在生产过程中仍存在一些问题有待解决，包括农业产业化发展速度慢、农业生产成本较高、农产品质量安全缺乏保障等，这些问题影响了我国农业生产快速发展，不利于农民经济收入增加和生活水平提升。
随着农业现代化程度的不断提高，在农业生产过程中产生了大量数据，数据涵盖面广、数据源复杂，一般为非结构化数据［2］。
人工智能技术的出现及在农业领域的推广应用解决了农业生产发展中的许多问题。
人工智能在农业领域的应用方式多样，包括可以进行作物耕种、采摘等工作的智能机器人，以及可以对土壤进行探测分析、对病虫害进行监测、对气候灾害进行预警的智能识别系统等。
人工智能在农业领域的应用有利于减少农业生产资源浪费、提高农产品产出率、提升生产效率、减少污染等，因此对农业可持续发展起到非常重要的作用。
1人工智能在农业领域的应用意义人工智能在农业领域的应用具有非常重要的意义。
在农业领域引用人工智能技术的想法在20世纪初已被提出［3］。
人工智能AI （AritificialIntelligence）指基于计算机技术模拟或实现的智能［4］。
随着人工智能在多个领域的推广应用，该技术已逐渐走向成熟，农业生产也将更加智能化［5］。
当前，人工智能在农业领域的应用贯穿于农业生产整个过程，为农业生产在产前、产中、产后各环节的工作提供帮助，逐步实现农业生产自动化、智能化管理，并且有效提升了农业生产质量和效率［6］，其典型表现是人工智能极大改变了农业生产方式，促进了农业生产水平快速提升。
农业生产需投入高强度的劳动，但随着农村人口的不断减少，以及我国人口老龄化程度不断加深，农业生产中可用壮劳力数量不断减少，严重影响了我国农业生产可持续发展。
人工智能技术的出现，使得作物耕种、畜禽喂养、农作物采集收割等许多劳动强度较高的农业生产活动能够借助各种农业机械、农业机器人等自动化、智能化设备代替农民工作，从而大幅降低农业生产人员的劳动强度、人工成本，在一定程度上提升了农业生产经济效益。
另外，在农产品加工、农产品质量检测等工作中，应用人工智能技术可有效提升相关工作效率与工作质量，使我国农业生产能够为社会大众提供更加优质、安全的农产品，这也是人工智能在农业领域的应用意义所在。
2人工智能在农业领域的应用情况当前，人工智能应用贯穿于农业生产的整个过程，因此本文将其划分为产前、产中、产后3个阶段进行具体介绍。
2.1产前阶段2.1.1灌溉控制人工智能在农业生产过程中可以对生产环境实时监测，并且依据作物生长需要进行调控，如作物智能灌溉，具体指通过对作物需水量的分析可以将灌溉用水量控制在最佳情况，既能满足农作物在某一时期的生长需要，又能有效降低灌溉水量，在节约水资源的同时保证农作物的高产高收。
该技术主要依靠智能灌溉控制系统通过人工神经网络等人工智能技术，使系统具备强大的学习能力［7］。
智能灌溉控制系统除了能够对农作物灌溉用水情况进行分析和控制外，还可以利用大数据技术对所在地区的水文气象指数、气候数据等进行分析处理，从而制定出最佳灌溉计划。
另外，将智能灌溉系统与传感器、灌溉设备等连接后，可以对土壤含水量进行实时监测，并据此计算出灌溉需水量，选择最合适的灌溉模式进行作物灌溉。
2.1.2土壤成分检测与分析在农业生产过程中，土壤情况是影响农作物产量的一个重要因素，因此在农业生产前期以及农作物种植、培育生长过程中需要对土壤成分进行检测分析，并根据分析结果确定适宜种植的农作物品种，之后在农作物生长过程中根据土壤成分检测结果进行施肥，将土壤结构始终控制在最适宜作物生长的状态，从而达到提升农作物产量的目的。
LI等［8］基于平台，成功开发出一套甜橙施肥专家系统，该系统可以依据地理位置和气候条件对年幼的和成熟的甜橙拟定年度施肥计划。
研究表明，在国外农业生产过程中，将近80%的作物增收率通过土壤结构控制实现，但在我国该概率尚不足50%，由此可见，我国在土壤成分检测分析和控制方面的工作还有待进一步增强。
人工智能的应用可以实现简便快速的土壤成分检测与分析，具体作法是应用探地雷达获得土壤检测图像，之后将其转换为相应数字信号，利用人工智能技术对其进行处理和分析，从而分析出表层载土含量，同时利用专业检测设备可以检测出土壤具体成分，并且结合软件进行成分分析。
通过对土壤相关数据的分析处理，人工智能可以制定出最合理的施肥方案，使作物在生长过程中始终处于最佳土壤环境，从而有效保证作物产量和质量。
2.1.3种子质量鉴定在农业生产过程中，农作物种子的质量直接关系到最终产量、质量，因此种子质量鉴定是农作物生产过程中非常重要的一个环节。
人工智能技术可以有效提升种子质量鉴定速度，并且进一步保证鉴定效果。
其中，最关键技术为图像探测分析技术，该技术可以利用机器视觉对种子质量进行鉴定，整个鉴定过程不会对种子造成任何损害，因此不会对其质量造成影响，同时鉴定速度更快、准确率更高。
另外，还可以应用人工智能对种植环境、种植需求等进行分析，帮助种植者选择最合适的种子类型，这也是提升农业生产收益的一种重要方式［9］。
2.2产中阶段2.2.1专家系统专家系统是一种常见的人工智能系统，在农业及其它领域有非常广泛的应用。
它可代替农业专家走向地头、走进农家，在全国各地具体指导农民科学种植农作物，这是科技普及的一项重大突破［10］。
专家系统指利用人工智能技术使相应系统具备某个领域专家的经验、知识，并且可以利用这些经验、知识为使用者解决问题。
在农业生产过程中，农业专家系统起着非常重要的作用，不仅在种植业应用广泛，在养殖业、渔业等行业也应用普遍。
专家系统由知识库、推理机以及大数据处理引擎等核心部分构成。
1978年，美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统（CPLANT/ds）是世界上应用最早的专家系统［11］。
随着大数据技术的快速发展，大数据在农业领域的应用也逐渐增多，专家系统将大数据技术、人工智能技术结合起来，通过大数据处理引擎对各种农业大数据进行分析、处理，并且利用推理机挖掘出最有价值的信息，再结合专家知识库中的专家经验、专业知识等，为农业生产各项决策提供帮助，实现农户对农业生产监管、生产操作与生产成本的管理与控制，并提供专家咨询辅导功能，为智慧农业的发展提供思路以及解决方案［12］。
工作人员还可以将农业生产过程中收集到的土壤环境、作物生长状况等数据，利用专家系统进行分析，从而推测出农作物未来生长过程中可能出现的问题，并利用专家系统寻找到合适的解决方法。
2.2.2设施农业生产智能控制设施农业是近年来发展迅速的具有较高集约化程度的新型农业产业，是现代农业的重要组成部分［13］，指在相对封闭的环境下，对农作物、畜禽等生长环境进行控制，使其能够顺利生长，如温室种植就是一种常见的设施农业类型。
随着现代生活水平的不断提高，设施农业发展速度不断加快，人工智能在设施农业中的应用进一步促进了设施农业的快速发展。
将人工智能应用到设施农业当中的典型示范是温室智能控制系统，该系统结合物联网技术，对温室温度、湿度、水分、土壤等环境因素进行自动监测，并且将监测所得数据进行分析、处理之后再利用人工智能技术进行调控，结合相应数据分析结果实现对温度控制设备、灌溉设备等环境控制设备的自动操控，从而创造出最适合农作物生长的温室环境，在降低温室环境控制成本的同时，还能有效提升作物产量、质量与温室生产效益。
2.2.3病虫害识别农作物生长过程中经常会遇到一些病虫害，影响农作物正常生长，如果病虫害情况严重，甚至会严重降低农作物品质和产量，从而降低农业生产经济效益，因此应当对其进行识别、预防和控制。
利用人工智能可以实现对病虫害的识别、分析，具体作法是利用机器视觉技术、人工智能学习方法实现，通过对具体病虫害情况的分析，制定出合适的预防控制策略［14］。
为准确进行病虫害的识别，需要建立专业的病虫害特征知识库，即采集常见农作物病虫害图像，并进行专业化处理，分割出病斑区域，之后采用专门的特征提取方法提取病斑颜色、纹理、形状等参数，并且依据不同病虫害参数差别对其进行分类，之后再建立分类数据库，这样才能在实际操作过程中准确识别病虫害的种类。
农作物病虫害识别主要通过计算机视觉图像技术实现，利用该技术还可以准确区分出杂草和农作物，从而有利于物理除草工作的开展，物理除草可以有效减少除草剂的使用，从而提升农产品质量，为社会大众生产出更多绿色无公害的农产品。
2.2.4农作物采收农作物采收是农业生产当中的一个重要环节，其劳动强度较大，人工智能技术的应用可以实现农作物智能化采收，在提升采收效率和采收质量的同时，有效减少工作人员劳动强度。
当前，农作物智能化采收大多通过具备机器视觉、感知、操作等多项功能的采收机器人实现。
Wolfgang&Heinemann等［15］研发出了具有两层结构的自动机器人用于白芦笋采收。
Pettersson等［16］设计了一种搬运不同形状食品的磁机器人手爪，可用于搬运苹果、胡萝卜、草莓、西兰花和葡萄，并且不会在表面留下手爪造成的淤痕和凹陷。
在采收过程中，采收机器人利用机器视觉识别技术对需要采收的农产品果实进行定位，并且能够判断果实成熟度，确定果实处于成熟可采摘状态后，再利用相应采收工具进行采收，采收过程中还能够根据果实情况控制采收时的力度，从而保证农作物果实不会在采收过程中被破坏，因此智能采收对于果实比较柔软的农作物也能做到无损采收，比如图1中的西红柿采摘机器人。
虽然，采收机器人采收速度并不快，但是可以24h不间断进行采收工作，综合而言采收机器人仍比人工采收的优势大，而且一些具备学习能力的采收机器人在持续采收练习过程中还能逐渐提升采收速度。
2.3产后阶段2.3.1农产品检验在农产品生产完成之后，需要进行品质检验，之后才能进行农产品销售工作。
农产品检验工作通常在农产品加工完成但尚未入库之前进行，根据检验结果可以依据品质差别进行农产品分类、包装，而智能化的农产品检验方式可以有效提升检验效率，让农产品尽快进入仓储、销售阶段。
智能化农产品检验工作是由具备机器视觉功能的机械手臂完成，通过机器视觉功能对农产品进行扫描观察，并且通过图像处理、参数对比等方式判定农产品品质，再依此进行分类、包装［17］。
