人工智慧在農業保險中的應用

1. 淺談AI在農業領域的應用

牛臉識別，智能穿戴

2. 農業人工智慧在農業上有哪些應用

通過在農業生產現場搭建「物聯網」 監控網路，實現對農業生產現場氣候環境，土壤狀況，作物長勢，病蟲害情況的實時監測；並根據預設規則，對現場各種農業設施設備進行遠程自動化控制，實現農業生產環節的海量數據採集與精準控制執行。
農產品安全追溯：通過採集農產品在生產、加工、倉儲、物流等環節的相關數據，為農產品建立可視化產品檔案，向消費者充分展示產品安全與品質相關信息，實現從農田到餐桌的雙向可追溯。同時，通過一物一碼技術，幫助農業生產和流通企業實現產品防偽鑒真，並精準獲取客戶分布數據。這方面慧雲比較不錯。

3. 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎

人工智慧應用的領域非常廣泛，隨著人工智慧的不斷發展，這些都會一一實現。

1、智能製造領域。 標准化工業製造中信息感知，自主控制，系統協調，個性化定製，檢查和維護以及過程優化的技術要求。
2.智能農業領域。在具有復雜應用環境和多樣應用場景的農業環境中，標准化技術要求，例如特殊感測器，網路和預測數據模型，以協助農產品的生產和加工並提高農作物的產量。3.智能交通領域。 標准化交通信息數據平台和集成管理系統，從而可以對行人，車輛和道路狀況等動態復雜信息進行智能處理，從而帶動了智能信號燈等技術的推廣。
4.智能醫療領域。 專注。療數據，醫療診斷，醫療服務，醫療監督等方面，著重規范人工智慧醫療在數據採集，數據隱身管理等方面的應用，包括醫療數據特徵表示，人表達能醫療質量評估等標准。

5.智能教育領域。 規范新教學體系中與教學管理全過程有關的人工智慧應用，建立以學習者為中心的教學服務，實現日常教育和終身教育的個性化。
6.智能業務領域。 主要通過復雜的應用場景來標准化商業智能領域，包括服務模型的分類和管理，業務數據的智能分析以及相應推薦引擎系統架構的設計要求
7.智能能源領域。 在能源開發利用，生產和消費的全過程中，對集成智能應用進行標准化，包括能源系統的自組織，自檢，自平衡和自優化。
8.智能物流領域。 規范從計劃，采購，加工，倉儲和運輸到物流全過程的技術和管理要求，引入智能識別，倉儲，調度，跟蹤，配置等方式，以提高物流效率，增強物流信息的可視性， 並優化物流配置。
9.智能金融領域。 標准化在線支付，融資信貸，投資咨詢，風險管理，大數據分析和預測，數據安全性和其他應用技術，以幫助改善信貸調查，產品定價，金融資產投資研究，客戶付款方式，投資咨詢，客戶 服務和其他服務能力。
10.智能家居領域。 標准化產品，服務和應用程序，例如智能家居硬體，智能網路，服務平台，智能軟體，促進智能家居產品的互聯，並有效改善智能家居在照明，監控，娛樂，健康，教育，信息，安全， 等。用戶體驗。

4. 人工智慧在農業上有哪些應用

農業機械，生態農業，以及畜牧業疾病防控，只要是涉及變數之間的相互關系，基本都可以用，方法是最根本的。

5. 人工智慧在農業領域的應用，農民要失業了嗎

人工智慧在農業領域的運用，是能夠幫助農民更加規范的實施農業生產，使農業生產技術含量更高，避免盲目的種植及損失，讓農業工作者從繁重的勞動中解放出來，增加土地產值，減少環境污染，幫助農民實現增收，我們的理解是人工智慧在農業上的應用不是農業要失業，而是讓農民能更好的創業。

例如智能人工大棚，可以根據用戶的實際需求建設專業的農業生產大棚，並將智能化控制系統應用到大棚中，結合作物生產環境模型，採用空氣溫濕度、光照度、二氧化碳濃度等感測器實時監測各項環境指標，並通過智能系統進行數據分析，由系統自動對棚內的水簾、風機、遮陽板等設施進行調控，從而保障作物生長的最佳環境條件。幫助農業生產提高生產效率，提高產品品質，增加土地產值，實現農業增收。

6. 人工智慧在現在農業領域中有哪些作用和應用呢

「機器換人」是人工智慧技術的一大特點，智能調教過的機器可代替人工完成許多工作，而在數據採集方面，人工智慧同樣是一把好手！例如車牌識別、紅外測溫、人臉識別等等，都是人類無法與之匹敵的工作。在現代農業領域，托普雲農利用人工智慧在數字農業上的應用核心在於圖像識別，比如一台智能蟲情測報燈，通過測報燈24小時值守田間，對田間害蟲進行誘捕、滅殺、拍照、識別，形成連續的可視化數據圖表，彌補了傳統測報在時間寬度與數據精度上的不足，是未來蟲情測報的新趨勢。在科研育種領域，托普雲農利用檢測儀器或手機APP實現對不同作物、不同生長時期的表型分析，快速測量記錄數據，代替了傳統用手測，用尺子量的方式，能夠大大提升實驗數據獲取與管理的效率。可以說，人工智慧將幫助專業人員消除繁瑣麻煩的工作內容，從而將精力投入於更多高價值的研究工作，促進整體行業由「量的替換」到「質的提升」。

7. 人工智慧 大數據 如何作用在農業發展

原標題：2019年中國農業產業市場分析：傳統三大發展痛點，三大技術助力向數字農業轉型升級

數字農業應運而生 前景如何?

在數字經濟快速發展的背景下，「數字農業」應運而生。我們應該怎樣理解 「數字農業」?我國數字農業前景如何?數字農業又能如何助推傳統農業轉型升級?

2019年3月中國農產品進出口金額統計分析

在進口金額方面，數據顯示，2018年2-4季度中國農產品進口金額逐漸下降，2019年3月中國農產品進口金額為10595.8百萬美元，同比下降0.1%。

在出口金額方面，2018年1-4季度中國農產品出口金額呈增長趨勢，其中，2018年2季度中國農產品出口金額增幅最大，相比1季度增長11.45%。2019年3月中國農產品出口金額為16482.3百萬美元，同比增長12.3%。

我國傳統農業發展痛點分析

1、需求側——日益增長的農產品需求與國內傳統的農業生產矛盾凸顯，對外依存度高。隨著收入增加，消費者將從滿足基本的生存需求向品質更高的生活方式進行轉換，進而攝入更多的肉類、蛋奶類製品以滿足能量需要，對糧食等農產品的需求量逐步提高。不僅如此，隨著我國居民收入的持續提升，居民對於高品質的農產品的需求也在持續提升，我國農產品生產的矛盾也逐漸將由總量的供給不足轉變為產品結構不匹配。

2、供給側——小規模分散經營，生產成本高，盈利能力弱。我國農業總產值雖常年居於世界首位，但由於長期存在的家庭聯產承包責任制下的分散經營以及高度分散的種植、養殖現狀，導致農業技術水平低，無論是機械化水平還是在生化技術水平，均落後於發達國家。同時，我國農業產業化程度較低，價值鏈短，附加值低，導致農業盈利薄弱，人均農業增加值遠低於發達國家。

3、服務側——融資困難、非標准化、信息不對稱。融資環節復雜，成本高，時效性差。「三農」貸款難問題突出，民間借貸現象加大農村金融風險。農業的標准化生產和銷售體系尚未建立。農產品生產技術和流程標准不完善，農產品標准化的銷售體系不健全，品牌意識普遍不高。鏈條冗餘、信息不對稱導致銷售難度加大、生產端附加值低。農產品從生產到消費交易鏈條過長，交易成本、運輸成本較高，交易的不確定性增大、損耗也較高。

數字技術如何助力傳統農業轉型升級?

針對傳統農業面臨的以上問題，物聯網、大數據、人工智慧將會有效助力傳統農業向數字農業轉型升級。

1、物聯網——農業數據實時獲取，奠定農業數字化基礎。物聯網在農業領域應用范圍廣泛，基於物聯網的農業解決方案，通過實時收集並分析現場數據及部署指揮機制的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準農業、智能灌溉、智能溫室等多種基於物聯網的應用將推動農業流程改進。物聯網科技可用於解決農業領域特有問題，打造基於物聯網的智慧農場，實現作物質量和產量雙豐收。

2、大數據——決策「數字化」，全面提升生產效率。萬物互聯在推動海量設備接入的同時，也將在雲端生成海量數據。而挖掘這些由物聯網產生的大數據中隱藏信息的方法就是利用人工智慧。物聯網最核心的商業價值就是將這些海量的數據進行智能化的分析、處理，從而生成基於不同商業模式的各類應用。

3、人工智慧——潛力巨大，激活農業高效發展。在種植領域，人工智慧有望提高糧食產量、減少資源浪費。在養殖領域中，利用人工智慧可以有效降低疾病造成的損失。人工智慧縮短農業研發進程。在實驗室和研究中心，機器學習演算法能夠幫助培育更好的植物基因，創造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，並且開發更多的農產品。

說到數字技術助推農業發展，就不得不提到以色列。以色列天然水資源短缺、降水稀少，有三分之二的地區被定義為半乾旱或乾旱地區。資源匱乏迫使國家聚力提高農業效率，為挖掘大數據潛力刺激數字農業發展。

近年來，以色列越來越多的農業領域正通過熱像儀、感測器、無人機、衛星圖像等技術監測使得實時數據及時傳達給農民，大幅提高了農民相應速度，最大限度地減少了極端天氣條件下的農業損害、最大限度地提高農業產量。經過農業現代化進程，截至2016年，以色列實現了從新中國成立初期80%糧食靠進口到可以生產滿足自身95%需求的轉變。

更多數據請參考於前瞻產業研究院發布的《中國農業產業化市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

8. 人工智慧成熱門，在農業應用有哪些

遠程智能農業監控：通過在農業生產現場搭建「物聯網」 監控網路，實現對農業生產現場氣候環境，土壤狀況，作物長勢，病蟲害情況的實時監測；並根據預設規則，對現場各種農業設施設備進行遠程自動化控制，實現農業生產環節的海量數據採集與精準控制執行。
農產品標准化生產：通過自主研發或與第三方合作導入，為農作物品類逐步建立起「氣候，土壤，農事，生理」四位一體的農業生產與評估模型，將農業生產從以人為中心的傳統模式，變革為以數據為中心的現代模式，通過數據驅動農業生產標准化的真正落地，進而實現農產品定製化生產。