AI農業發展獲科技巨頭追捧 但有些問題必須重視
如今，雖然一些國家的人口開始呈現低增長甚至是負增長態勢，但是從全球層面來看，人類人口總數依然在快速提升。然而，一些人口增長趨勢積極的國家，大多位於非洲等地，經濟、農業發展水平較低，很多貧困人群都面臨著飢餓威脅。因此，這些國家對於糧食的需求以及對農業發展的渴望必然愈發凸顯。
實際上，西方國家的農業現代化已經基本完成，部分新興經濟體也正在大力促進農業自動化、機械化、集約化發展。而現在，人工智慧等新一代信息技術加快崛起，農業領域的發展、糧食危機的解決都迎來了新的機遇。
AI農業逐步走向落地
「民以食為天」，在任何國家，農業都是十分重要的基礎產業。而現在，面對世界人口規模持續擴張、貧困國家糧食壓力增大、發達國家與部分發展中國家農業人口持續下降等現狀，推動農業科技發展、促進農業新變革成為主流趨勢。
在一些西方國家，農業現代化發展水平較高，早已實現自動化作業。例如在美國、荷蘭等國，農作物單位面積產量相比於一般國家要高很多。但是，這些國家在人工智慧浪潮影響下，已經開始大力促進農業領域向智能化、數字化進一步升級，物聯網、大數據等前沿技術以及機器人、無人機的應用愈發廣泛。
在我國，農業科技發展也在不斷加快。雖然許多地方農業發展水平仍然比較滯後，但是在新疆、東北地區等主要產量區，我國的農業自動化、機械化水平已然過關。不僅如此，今年來，阿里、京東、網易等科技企業開始入局農業領域，大力推動人工智慧技術在農業生產、管理中的應用。
這些科技巨頭將目光看向了養殖業。據相關數據顯示，我國豬肉產量超過全球其他國家，但是仍然顯得非常低效。相對於國外的規模化養殖，我國養豬業仍然以家庭式、小作坊等新式為主，養殖規模都比較小，工業化生產水平有待繼續提升。為此，阿里、京東等紛紛將人工智慧視為解決養殖業弊病的關鍵，積極推進AI農業的快速落地。
據悉，僅在「養豬」這一方面，就應用了人工智慧領域中的面部識別、機器演算法等技術，同時還在加快建立「養豬大數據」體系，以此為深度學習技術的應用提供充足「燃料」。當然，就目前來看，人工智慧與養殖業的融合還處於初步階段。不過，人工智慧對農業發展的影響可不僅限於養殖業，而是正逐步覆蓋農業領域的種植、植保、監測、收穫、銷售等諸多環節。
AI農業發展需重視哪些方面？
AI農業的發展，從直接影響來說，可以提升作業效率、農作物產量，從更高角度而言，則是能夠緩解一些國家的糧食危機，解決更多人的溫飽難題。因此，AI農業在落地過程中，需要重視多方面的問題。
一是杜絕盲目跟從。人工智慧在農業領域的應用並非全部適應和具有必要性，目前階段，人工智慧技術發展還不夠成熟，AI農業也才開啟落地步伐，一切還需要慢慢摸索，逐步推進。並且，一些農業細分領域或場景對於人工智慧技術的需求不高，應該在自動化的基礎上，逐漸推進智能化升級，切不可操之過急。
二是避免束之高閣。人工智慧在農業領域的應用應該用來造福全人類，而不是局限於部分國家或是部分群體。相對而言，那些人口規模龐大，但是農業發展水平落後的國家，更需要依賴人工智慧等技術的應用來促進農業加快發展。而這些國家卻面臨科技滯後、資金不足等情況，因此人工智慧技術應用於農業需要格外重視成本問題，這樣才能使得AI農業走向普及，惠及更多人類。
三是保障數據安全。人工智慧在農業的應用對數據十分依賴、導致農業數據的安全隱患也需要格外重視。無論是一個國家、一個行業還是一個企業的農業大數據出現泄漏、被竊取等情況，都將造成不利影響，甚至是巨大的危機。所以，在發展AI農業的同時，既要促進農業大數據的有效利用，也要重視農業大數據的安全保障。
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