前天，区税务局首南税务所“送政策、送服务”小分队来到宁波智哲信息 科技 有限公司，总经理吴正管向税务干部们介绍了这项新技术。
“智哲”成立两年多来，专注于软硬件解决方案与服务领域。目前，该公司已成功研发了一套基于AI图像识别技术的生物盘点系统。该系统依托机器视觉和物联网平台技术，率先应用于规模化鱼类养殖的数量统计中，属水产养殖行业首创。
据吴正管介绍，该系统主要由高速摄像机、拍摄摇臂、图像处理以及计算系统组成，“设备布局完毕后，利用全局曝光的高速摄像机对鱼池进行全景拍摄，通过以太网方式传输至计算机处理，图像经预处理后，进行特征提取并分析，进而得出结论。”
为了验证这一技术的可靠性，不久前，以浙江省淡水水产研究所为首的专家组在衢州市的一个鱼塘进行了实测。应用该公司基于AI图像识别技术的生物盘点系统，单个鱼池盘点时间仅耗时5秒钟。随后进行了人工盘点，4名工人花费25分钟才完成。清点结果表明，AI图像识别技术的准确率高达99%。
浙江省淡水水产研究所所长顾志敏对这项技术的开发应用给予高度评价：“这项技术的突破在水产养殖和人工增殖放流、农业生物资产的确认计量及披露，对农业资源的合理配置等相关领域具有深远的意义。”
吴正管表示，企业除了基于AI图像识别技术在鲟鱼养殖方面应用外，正在扩展使用范围，如通过图像识别技术检测鱼子的尺寸规格，通过物联网技术进行远程水质监测系统。（ 本文转自 鄞州日报 。如有版权问题，敬请联系 wx@fishfirstcn 。 ）
为了能扩张鱼类养殖量达到国人的鱼种消费市场，中国完工亚洲较大渔塘，总投资7000万，尺寸大大超过平常人想像，一次可饲养1000吨鱼，它就是经海001号，特性在同行业中占有主导地位，可以满足中国鱼种的供货市场需求，让这一销售市场解决日本进口的，不会再被国外卡脖子，圈个有效，经海001号总包围着7万立方海面，是亚洲最大的深海工业物联网箱。
纯粹借助打捞显而易见不太可能达到那么庞大的销售市场，因而近几年来，我国一直在推进远洋国际鱼类养殖技术性的研发，而经济海001号就是其中的一项重要成效，这一巨大的海上养殖服务平台被设定于渤海水域。
和一般的水上养殖网箱不同的英文，经海1号具有极强的智能化系统优点，在这里套设备上配置了大量的智能制造系统和智能管理系统，工作员只需要坐到 *** 纵房间内就能够全自动开展包含环保监测，投喂、数据收集传送及其测算在内的多种多样实际 *** 作，同时对鱼种存活和生长发育最为重要的含盐量及其环境温度等数据，也能够传送到 *** 纵室内的电脑，工作员只需要坐在这里就可了解到全部系统软件的工作状态，并做出相对应调节。
一整套系统软件能够自动执行各种工作。例如饲料的投喂，各种各样水的温度数据的监管、甚至连每一条鱼的大小都可以统计到。由于网笼的水中双眼监控摄像头能跟踪拍照，为此分辨哪一条鱼突破了能够打捞规范。此外，又高又大坚固的服务平台还不害怕强台风。近海养殖最怕的就是碰到台风天气，风大加大海，很容易让渔夫倾家荡产。但经海001号充足极大，能够扛得住12-14级的强台风。
最终，智能化系统养殖网箱，能减少种植周期时间。由于经海001号能驻守在深海地区，黑鮶鱼在融入的环境里，生长发育速度相当快，就可更早地打捞。减少种植周期时间，在一定程度上相当于立即提高效益，创造更多盈利。这类智能养殖的平台，不太可能只修建一座。等将来修建地更多，那样我国的深海饲养，可能更上一层楼。
现在你知道答案了吗？对此，你们有什么看法呢？
第一部分：智慧农场的定义
智慧农场是一种以物联网为基础，通过物联化、互联化、智能化的方式，综合无线传感技术、自动控制技术、网络技术和数据库技术实现现代化、智能化管理的农场。
第二部分：方案介绍
随着新一代信息技术飞速融入传统产业，农业数字化、网络化、智能化逐步成为农业现代化发展的基石。依托云计算、5G、物联网等技术，部署于农业生产现场的各种传感节点和通信网络，实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析等功能。结合当前乡村振兴战略、大规模农村土地流转等契机，为农业生产提供精准化保障、高质量运营水平、智能化决策支撑。
运用 Hightopo 自主研发的 HT 产品，全程零代码搭建 3D 轻量化 Low Poly 风格的智慧农场可视化解决方案，无缝融合 2D、3D 技术，1：1 还原农场的区域规划，展开对农作物间的网格化管理。业务囊括远程诊断、安全追溯、信息监测、安全预警等全方位需求。可实时感知现场的光、水、温、肥、热等实时生产环境、作业对象及设备状态，远程监测农业园区的生产过程、作业监督、生态环境，实现科学种植和安全生产。
第三部分：方案功能
气象可视化
支持融合天气雷达或气象管理业务系统，场景内可模拟和复现晴天、雷雨、多云等气象，针对气温、风力、降水、相对湿度等多个关键指标进行综合性监控分析。当面临气象灾害时能提前预警告警，及时输出应急措施，实现对气象数据的全面掌握和及时响应。
2伐木场监控可视化
目前森林盗砍盗伐、森林火灾事故及非法建设占用等现象愈加猖狂，单纯依靠林业人员巡逻监管成本巨大，也无法起到对有效区域的巡查目的。
借助无人机的航空影像或视频数据，对设定作业区域进行实时巡视，再由北斗系统高精度定位功能将数据实时回传到监控平台上。针对非法偷盗情况及时告警，精确定位偷盗位置，追踪偷盗踪迹。日伐木量，日栽种量、日运载量多重指标，通过 HT 丰富的可视化图表呈现于界面 2D 面板两侧。实现全方位监管动态感知和信息反演，构造一体化感知体系。
3灌溉/施肥/撒药可视化
根据农田中水稻、玉米、南瓜、西红柿等多种农作物的不同生长方式，可选择自动喷洒器灌溉或无人机灌溉形式，针对特定农作物或旱地作物，进行时长和灌溉量的智能设定。
无人机灌溉可为管理者提供大量田间时空变化信息，全程自主飞行，任何地形都能对农田灌溉、施肥、撒药提供精准作业路径。可根据侦测到的土壤墒情、生长阶段、植被指数，自主预测其种植面积、作物长势、产值预估，同时输出化肥与农药的用量数值预设建议，结合水肥一体化技术提高肥料利用率，达到变量施肥精量播撒，提高农作物生长速度及生长质量。实现时间计划型、模型驱动型、环境驱动型等多种智能管理模式。
通过场景交互调取相应农作物的监控视频，同步获取植被长势状态/成熟周期、病虫害百分比、往年收成比对等关键数据，点击场景中的农作物可显示其属性信息。针对关键数值的变化情况，系统将启动自检诊断功能，对预警地块进行迅速定位诊断，输出防治措施，避免延误病情，造成损失。
4农机管理可视化
搭载北斗导航定位系统、5G 通信系统、机具状态检测传感技术，可对“无人收割机”、“无人拖拉机”、“无人采摘机”等多类型农机，进行高精准地理定位、路径自动规划、故障自动检测。结合 HT 引擎强大的渲染技术，精准复现农机在各地块的作业动态。远程 *** 作农机的启停，根据事先规划好的路径，进行瓜果粮蔬自动采摘收割工程。设有车辆抓拍、移动侦测、入侵报警等智能分析功能，对作业现场、农机轨迹动态监控预警。2D 面板图表则呈现各农机的重要运行参数、收割数据详情、历史数据曲线对比等信息。
5蔬菜大棚可视化
模拟温室大棚场景，通过远程控制系统遥控大棚中喷灌机、电磁阀、排风扇、卷帘机等设备的启停。系统可根据大棚内定义的种植预设条件，自动控制增温、降温、通风、灌溉、施肥等设备的运行，当超出设定阈值时立即触发告警，通知管理者及时发现及时处理。不仅满足严苛的农作物种植条件，还能节约用电降低生产成本。整合各地块农事 *** 作详情、生产环境数据、全生长周期高清，实现数据共享，让生产环节可追溯，资源配置得以优化。
6农畜管理可视化
匹配智能传感器，即可满足鱼塘、奶牛场、养鸡场、养猪场等水产养殖场景进行线上查看。联动自动饲养、环境感知、综合诊断、溯源等功能，对获取养殖场环境信息（氨气、二氧化碳、硫化氢、空气温湿度等）进行设备自主调控。点击养殖品种，可显示相应畜禽的规模、产量、存活率等多层面信息。随时随地掌控畜禽养殖投入品和产出品数量、实时诊断动物疫病疫情、预警和防控。加强养殖场舍内环境的数据闭环，对潜在危机急速响应及时止损，减少补救成本，达到养殖场高效分析预警与宏观管理的目的。
7有机化肥厂生产可视化
为减少动畜禽粪污对环境的影响，国家大力推进畜禽养殖废弃物资源化利用，通过建设有机肥厂、大小型沼气池、固液分离机、储粪房等粪污资源化利用处理设施，粪污经堆沤发酵处理后变成有机肥，用于农田林地果园，不仅节约肥料成本，还有助于推进生态环境保护。
HT 3D 可视化监测畜禽粪污资源化利用情况，可规模化的避免发酵堆肥时氧气浓度、温度以及生物菌群种类之间产生的差异，对化肥生产设备进行集中运行管理、数据查询、化肥转化量统计等支撑服务，缩短发酵周期，节省人工成本，从根本上解决了生产上的短板。可广泛应用于规模养殖场、养殖小区、有机肥厂、粪污处理中心，形成畜禽粪污收集、贮存、运输、处理的综合性利用全产业链。
8仓储可视化
集成仓储系统应用物联网、输送和分拣技术、RFID 托盘等技术，可对仓库产品进行数据采集整理，及时反馈出仓内饲料量、化肥量以及瓜果蔬菜的存量和出入库时间。设有智能搜索功能，即使面对海量数据也能迅速检索出相应的物品信息。3D 可视化仓储管高度提升仓库现场的运转秩序和管理效率，让数据共通联动。
筒单地回答吧:我小时侯那年七八岁，我家自留地，和我四姨叔邻畔种地，同时都种的谷孑，人家的谷苗比我家的谷苗明显区别，人家谷苗黑绿翠，我家的谷苗黄没有长势，我回家问父亲，父亲说:人家耕地比我们深，种孑一样。密度合理，精耕细作，我们工夫不如人家，人工智能机器人不适应，循序渐近的过程，有些农作物需要大量的人工才能丰收，农村改革应地区制宜。人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。
1气象预报
未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。
2农产品市场需求分析
基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3农业灾害预测、减灾抗灾
分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4农作物生长检测
检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5农业育种
用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6农业辅助
智能播种，施肥，喷药，收获等
随着我们进入机器学习的新技术时代，人工智能和农业正变得密不可分。它带来了令人兴奋的无限可能性：从种子发芽，到保持作物的完整性，再到实际的收获过程。
联合国估计，到2050年，全球人口将增加到97亿人以上，那时很多饥饿的人口需要养活。相比于人口的大量增长，耕地面积只会增加4%。因此，解决办法不是扩大农田来种植庄稼和饲养牲畜，而是更有效地利用现有的土地。
目前，全球20%的人口受雇于农业综合企业，这是一个价值3万亿美元的产业。但是我们如何进行这个变换呢？答案可以在人工智能和农业的交汇处找到。
1人工智能选种
如果我们想要有最好的作物，那么这一切都取决于我们种植的种子的基因。Monsanto公司现在正在使用人工智能扫描具有最理想特性的种子的DNA序列。
农民将不再需要投入时间和精力来进行种子的交叉变异实验，因为现在有计算机程序可以为他们进行这种分析。
种子本身有发芽率，或“种子休眠”，这意味着它们只有在特定条件下才会发芽和开始生长。研究人员可以利用人工智能找出种子发芽的最佳条件，如温度和湿度水平，使作物能够比预期的更早开始生长。这减少了等待时间，并可以使作物全年种植。
机器学习支持的图像分析的新应用，加上移动成像的自动化控制，可以测试种子的表型，以确定使用哪种种子最好。
这方面的实例可以在种子发芽技术中找到，该技术已经用于测试番茄和玉米等作物。
2通过人工智能反馈进行土壤管理
在世界各地种植农作物时，土壤营养也会发挥作用。通过特殊的算法，深度学习被带到这里的最前沿，这些算法可以帮助监测种植前和生长过程中土壤的 健康 状况
土壤退化和侵蚀也是影响农作物生长的重要因素，但这两个问题都可以用人工智能解决，就像PEAT公司在德国做过的实验那样。他们开发了一种能分析土壤缺陷的Plantix。加上无人机的视觉感知能力，它们可以探测到作物的生长区域，这些作物可能生长在有缺陷的土壤中，或会遭受区域里疾病和害虫的侵袭。
它通过对叶子成像，然后通过一个软件运行，这个软件可以区分正常和不 健康 的生长模式。更重要的是，软件会向农民提出解决问题的方法。
CropDiagnosis是另一个类似的应用程序，它可以用无人机扫描整个领域，并且评估土壤中灌溉和氮含量水平。
在美国，Trace Genomics也在追随他们的脚步，采用基于人工智能的技术来研究土壤弱点和作物缺陷。
3人工智能管理灌溉和用水
植物要想正常生长，就需要持续不断的水供应。在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地区，种植作物尤其困难。就像你的花园洒水器可以设置定时器一样，现代的人工智能灌溉方法比这更进一步。
他们可以通过农业环境中的机器学习技术实时跟踪土壤中的水分含量，从而准确地知道何时向作物提供水，以及如何合理节约水的消耗。这意味着农民有更多时间来做其他的重要工作，而不必费心亲自灌溉作物。
据估计，地球上约70%的淡水供应用于农业生产，因此更有效地管理淡水供应将对如何利用这一宝贵资源产生连锁反应。
4基于图像的养分和肥料使用解决方案
土壤本身并不总是为作物提供最好的营养，农民必须定期轮作。在过去，肥料是植物的主要肥料，但农业现代化带来了大量新的和创新的施肥方案。
农民花大量时间在地里以氮肥的形式为作物提供必要的营养，然而人工智能现在已经成为这个领域的主要参与者。
现代人工智能解决方案不仅可以检测出需要多少肥料才能减少浪费，而且还有可用的硬件来辅助运输过程。其中一个解决方案就是Rowbot。
这是一台基于图像的机器，它在作物生长期间收集植物数据，只向最需要化肥的作物提供肥料，从而提高原本收成较低的作物的产量。
由Bosch开发的Plantect是另一个智能的人工智能套件，它可以帮助农场从确定正确的阳光和湿度水平到无缝监控一切，并与物联网协同工作。
5人工智能可以预测天气状况
从潮湿的英格兰到太阳炙烤下的加利福尼亚，再到干旱肆虐的索马里，天气状况极大地影响了农作物的生长。
一季不下雨意味着成千上万的人在几个月内都会挨饿。然而，人工智能现在可以与机器学习相关的特殊算法结合使用——再加上卫星信息——以确保无论天气如何，农作物都不会歉收。
美国一家名为aWhere的公司正在利用这种人工智能技术来预测天气模式，使农民能够提前采取正确的措施。
它能测量一切：从太阳辐射到降水、温度推测和风速，以提供有关潜在作物生长和产量的准确数据。
例如，如果你知道两天后会有大量降雨，就不需要用昂贵的灌溉用水。或者，如果你知道接下来的几天会带来高温，那么你可以确保作物在早晨早些时候浇水，为温度上升做好准备，减少土壤蒸发。
这两者都可以被编程到AI机器解决方案中，当软件和硬件结合在一起时，农业技术可以提前为农户采取行动。
6创新的机器视觉来识别作物问题
一旦作物生长，就有必要保护它们的生长不受疾病和虫害的侵蚀。在这方面，人工智能也可以提供帮助。
你不仅可以在人工智能控制机器和条件的温室里种植作物，而且户外作物也可以从技术投入中受益。
跨国农业企业John Deere现在收购了Blue River Technology，作为其人工智能武器库的一部分。他们共同开发了一种“看和喷”的方法，利用人工智能机器学习和计算机视觉相结合，找出影响作物生长的杂草，然后将它们清除。
该公司发言人John May表示：“机器学习是Deere未来的一项重要能力，并且它认识到技术对我们客户的重要性。”
“看和喷”方法意味着，他们现在可以针对特定的杂草，提高作物产量，而不是以高昂的成本喷洒整株作物，而且还会伴随着对的 健康 影响。
7用人工智能技术监测杂草和害虫问题
人工智能传感器也正在开发中，利用图像传感技术来检测植物叶片的病害特征。这与通过人工智能机器进行的彩色成像有关。人工智能机器能够区分 健康 和患病的叶子，然后通过与机器人集成来去除它们。
微软开发人员也在使用同样的技术，他们合作开发了一个害虫预测界面，可以识别破坏农作物的昆虫。在很短的时间内，这将包括诊断和消灭害虫的实际远程机器视觉。
这项技术最多可以减少80%的化学物质的使用，而花在除草剂上的钱会减少90%。
杂草控制对农民来说非常重要，因为目前约有250个品种对现代除草剂具有抗药性，仅大豆和玉米作物上的杂草生长每年就造成400多亿美元的损失。
8预测正确的收获时间
几个世纪以来，农民们一直在考虑天气状况和作物的总体状况等因素，决定最佳收割时间
由于成像技术反馈给远程学习软件，人工智能现在带来了一个决定作物是否可以采摘的新元素。
该技术可以用白色和UVA型灯分析水果的成熟度，这意味着农民可以选择只采摘最成熟的水果或蔬菜，而把其他未成熟的水果留一段时间。
这可以在温室里小规模地进行，也可以在更大的规模上进行，使用直升机和无人机可以构建一个整体的田间管理地图。
9机械收割方法
现在让我们看看食物是如何挑选的。越来越多的农场工人不愿意日复一日地做重复性的、季节性的采摘水果和蔬菜的工作，预计在2014年至2024年间，这一比例将降至6%。
我们面临着这样的事实上：由于工人短缺，熟透的水果往往无法采摘，这意味着利润的损失。
根据农业综合企业的性质，一个农场大约40%的利润用于体力劳动和工资。
人工智能可以大幅减少这一数字，因为一旦购买了机器，它们就会随着时间的推移为自己买单。
有两个机器收割的例子来自Harvest CROO Robotics，它创造了采摘成熟草莓的硬件，以及拥有可以收割苹果园的机器的丰富技术。这种类型的人工智能将感知和动作结合在一起，因此自主机器可以看到需要收获什么，然后继续执行收获的动作。
10农场机器接受人工智能升级
现代农业往往使用各种各样的机器来保持生产效率。
从拖拉机和收割机到四轴脚踏车和运货卡车，机器是农业的重要组成部分，但是机器故障和持续的维护是一个严重但经常被忽视的影响利润的问题。像 汽车 这样的普通道路交通工具，现在正在用一组非同寻常的电子产品进行制造，从轮胎压力到油位，这些电子产品可以提供各种反馈。
未来的农业机械也将采用同样先进的监测系统。与其等着拖拉机在田里抛锚，还不如提前警告农民任何故障。与物联网相结合，这些物品甚至可以在问题出现之前就预先提醒和维修。
11人工智能无人机的崛起
展望未来，无人机已经在许多方面得到了应用，要使现有的无人机适应农业生产，所需要的只是硬件和软件的集成，这为这些飞行器提供了额外的用途。
到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。无人驾驶拖拉机也将成为现实，在没有真人指导的情况下，通过编程使其以一定的速度行驶，同时以有效的方式执行特定任务。
12来自数据库的云共享信息可以帮助农民
由于“Alexa”类型的系统为农民的所有问题提供了解决方案，人工智能可以成为农民最好的朋友。
建立农业的知识数据库，并能向其询问从动物疾病到土壤质量的一切问题。这样的基础可以学习正确的解决方案和回答问题，然后可以有效地与业务中的其他人共享。
当农业在很大程度上实现自动化时，数据共享无疑将具有重要性。训练系统需要数据，特别是人工智能算法的数据非常有价值。
近年来，农业数据联盟(Agricultural Data Coalition)已成立，旨在帮助农民掌握信息和数据处理技术，以便从研究人员到农场主、农作物买家和保险公司等所有人都能共同努力，提高产量，从而提高所有人的利润。
得益于人工智能技术，总体产量得以提高，将人工智能应用于农业的最终目标是提高每平方英尺的作物产量。
产量的提高主要是通过模仿人类认知的算法实现的，在分析大数据时，将农业中的机器学习技术带到最前沿，并利用它做出有效的决策。这些数学人工智能公式可以通过决定作物从播种到收获的最佳 *** 作过程来帮助提高作物产量。
人工智能解决方案在农业领域的技术有很多，而且具有几乎无限的潜力。农业传感器可以看到外形，识别语音命令和 *** 作视觉感知能力来收集所需的数据。
信息管理系统控制收集的数据，并允许人工智能软件基于深度学习技术和机器学习通过预测分析做出决策。这些数据可以用于专门为农业综合企业制造的硬件，比如自动无人机和自动驾驶 汽车 。
充分利用收集到的数据，能为农民提供最好的服务。农业领域的人工智能解决方案要想在这一领域起飞，就需要在农业实践中集成人工智能的多方优势。
人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。
1气象预报
未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。
2农产品市场需求分析
基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3农业灾害预测、减灾抗灾
分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4农作物生长检测
检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5农业育种
用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6农业辅助
智能播种，施肥，喷药，收获等
农业智能势不可挡！
人工智能应用于农业是大势所趋，是方向，当然全面应用也许比较有个比较漫长的过程。养猪行业是农业大产业中最具标准化最具规模的行业，我认为人工智能应用于农业最先应该从养猪行业获得突破，事实现在京东、 科技 影子、猪场管家等都在这方面已经 探索 并有着应用
人工智能已经实现，比如无人机喷洒农药，自动售米机等。未来人工智能会广泛应用！从生产到销售。
人工智能在农业该如何发展，我来讲几点我的想法。
1种植户用人工智能可以通过网络、感应器掌握田地土壤信息，配合无人机播种、喷水、喷农药和撒肥料等。
2养殖户用人工智能可以通过监控、其他设备，监控鱼塘、养猪场等。
3人工智能在农村还可以陪伴老人和小孩，照顾他们，有意外可以随时报警，在外打工的年轻人可以通过人工智能掌控家里一切。
希望以上的回答可以帮上你。
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