遠距離傳輸wifi模塊智慧農(nóng)業(yè)新模式人工智能+機械自動化新應用數據，案例：一個黃瓜農(nóng)小池誠效率和安，原本是汽車廠的工程師，但他辭掉了工作邁出了重要的一步，回到家鄉(xiāng)幫父母經(jīng)營黃瓜農(nóng)場產能提升。農(nóng)場不大，但日本農(nóng)場對黃瓜有不同的分類標準品牌，小池家庭也是如此適應能力。只有同一品種的黃瓜分類才能達到9種，這讓他遭受了很多痛苦節點。

于是他把腦筋放在人工智能上快速增長，開始研究Google的TensorFlow該平臺以覆盆子派3為主控制器，并配有相機拍照。這些照片傳到了這里結構。TensorFlow該平臺在一個小的神經(jīng)網(wǎng)絡上運行，以確定它是否是小黃瓜的特性。之后競爭力所在，被判定為小黃瓜的照片被傳輸?shù)礁蟮幕A上Linux服務器的神經(jīng)網(wǎng)絡，根據(jù)不同的特點對小黃瓜進行分類高效。

突破初期失敗后先進的解決方案，小池創(chuàng)建了一臺成本不到10萬元的自動分裝機，任何人都可以快速啟動實力增強。它還釋放了該系統(tǒng)的程序代碼開源GitHub上...

以前自然條件，我們已經(jīng)介紹了物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)智能農(nóng)業(yè)進行擴大公共數據；但事實上，農(nóng)業(yè)科技就像主流科技領域一樣，即將被采用“大數(shù)據(jù)的下一步”，即以機器學習為首的人工智能技術(shù)席卷深度。

與其他行業(yè)相比助力各行，農(nóng)業(yè)、漁業(yè)和畜牧業(yè)面臨著更嚴峻的挑戰(zhàn)帶來全新智能。如今互動互補，世界人口約為72億，其中7.8億人生活水平較低自主研發，面臨結(jié)構(gòu)性饑餓威脅力度。然而，到2050年意向，全球人口將高達90億持續發展，這意味著人類生產(chǎn)的糧食總熱量需要增加60%；如果計算肉類來源牲畜消耗的糧食系統性，這些糧食的總熱量將達到103%合作；但相比之下，在過去的33年里損耗，農(nóng)業(yè)可用面積多只增加了4%勇探新路。

因此，許多人認為人工智能是在耕地資源有限的情況下增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出形式，保證可持續(xù)發(fā)展的有力答案之一擴大；隨著人工智能的發(fā)展，也有“農(nóng)機全自動化”趨勢傳遞。本文將介紹幾個實際案例機遇與挑戰，帶您了解人工智能在農(nóng)業(yè)中的無限潛力。

AI成熟的視覺識別已經(jīng)開始在農(nóng)業(yè)中發(fā)展

市值約40億美元的蘋果每年在美國收獲和銷售相關，因此蘋果在美國農(nóng)業(yè)中占有一席之地取得明顯成效；與此同時，AI與遠距離傳輸wifi模塊全自動機器人正在猛烈沖擊蘋果農(nóng)業(yè)影響力範圍，美國農(nóng)機新創(chuàng)公司Abundant就發(fā)明了“采摘蘋果機器人“大力發展，它有機器學習的視覺算法，可以準確判斷每個蘋果雙向互動，從提取到輕放在收集箱中集成技術。整個過程的準確性基本上和人類一樣，甚至可以以幾十人的速度工作生產效率。
另一間NatureSweet新農(nóng)業(yè)公司更嘗試使用AI監(jiān)測番茄的生長過程創新的技術。通過安裝在溫室里的相機，他們獨特的算法可以識別番茄是否有病蟲害和枯萎的視覺線索更合理，并實時通知農(nóng)民病害已經(jīng)開始發(fā)生有序推進。這種方法顯然比以前每周花時間進行人工檢查要有效得多。甚至，他們現(xiàn)在也開始寫一個視覺識別番茄是否成熟的算法深入開展。

快速改變農(nóng)業(yè)面貌的自動機械

有鑒于微型MEMS傳感器（包括加速度計更優美、陀螺儀、磁力計和壓力傳感器）GPS模塊和加工芯片越來越成熟，遠距離傳輸wifi模塊農(nóng)業(yè)無人機的價格也越來越便宜更為一致，這對農(nóng)民來說是一個巨大的好消息，也有深刻的潛力徹底改造整個行業(yè)堅定不移。在臺灣落地生根，使用無人機噴灑農(nóng)業(yè)、肥料和藥物并不是什么新鮮事技術的開發。根據(jù)上下游報告合作關系，遠距離傳輸wifi模塊無人直升機噴灑10分鐘可噴灑15畝農(nóng)藥，每天多可噴灑225畝研學體驗，是傳統(tǒng)人力的三到四倍結構不合理，可有效節(jié)省藥物，甚至注意葉片背面的絲瓜也可以通過氣流擾動順利施用深刻內涵。

但無人機不僅可以施用藥物和肥料競爭力。美國許多酒莊現(xiàn)在使用帶有高光譜相機的無人機，從紅外線和可見光譜中收集數(shù)據(jù)推進一步，拍攝健康植物和病害植物范圍的空拍掃描圖探索創新，即使是眼睛不明顯的害蟲、真菌感染和其他病變植物也可以識別帶動擴大。我相信敏感的讀者也猜到前來體驗，這種紅外識別植物健康的視覺識別系統(tǒng)是機器學習與無人機相結(jié)合的另一個好案例。

而在熱門的“自動駕駛”部分實現了超越，在2017年各國政府和廠商仍致力于實現(xiàn)遠距離傳輸wifi模塊無人駕駛上路駕駛之前發揮重要帶動作用，Kinze早在2012年，這家大型農(nóng)機企業(yè)就參考了Google自動駕駛系統(tǒng)創(chuàng)建了自動農(nóng)業(yè)和收割機確定性。只要在耕作過程中將遇到的情況與田間信息一起輸入明確了方向，GPS系統(tǒng)，拖拉機根據(jù)GPS系統(tǒng)記錄指示行駛意料之外，按前方進行紅外線掃射必然趨勢，避免撞到障礙物；大型農(nóng)機企業(yè)久寶田也宣布橋梁作用，于2020年推出“一鍵完全自動”農(nóng)業(yè)機械有助于解決日本農(nóng)村勞動老齡化問題日益嚴重文化價值。

雖然人工智能已經(jīng)成為科技領域的支柱，但我們也介紹了人工智能和自動機械在農(nóng)業(yè)中的應用講故事。但事實上單產提升，大多數(shù)主要農(nóng)業(yè)企業(yè)求索、設備制造商和服務提供商都沒有在農(nóng)業(yè)中大力推廣人工智能。

技術(shù)上大的挑戰(zhàn)之一是收集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)并不容易的方法。我們知道積極影響，遠距離傳輸wifi模塊AI是大數(shù)據(jù)“下一步”方法，需要大量的數(shù)據(jù)來正確地訓練算法生產創效。雖然地理、天氣等數(shù)據(jù)相對完善進行探討，但作物本身的大部分數(shù)據(jù)只能在每年的生長季節(jié)獲得一到兩次緊密協作，顯然比其他領域需要更多的時間；與技術(shù)管理、工業(yè)或網(wǎng)絡圈不同，所有權(quán)的透明度和共享更加困難。