人工智能在农业保险中的应用

1. 浅谈AI在农业领域的应用

牛脸识别，智能穿戴

2. 农业人工智能在农业上有哪些应用

通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。
农产品安全追溯：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。这方面慧云比较不错。

3. 人工智能应用在哪些方面呢能举几个典型的例子吗

人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。

1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。3.智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。
4.智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。

5.智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求
7.智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。
8.智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。
9.智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。
10.智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。

4. 人工智能在农业上有哪些应用

农业机械，生态农业，以及畜牧业疾病防控，只要是涉及变量之间的相互关系，基本都可以用，方法是最根本的。

5. 人工智能在农业领域的应用，农民要失业了吗

人工智能在农业领域的运用，是能够帮助农民更加规范的实施农业生产，使农业生产技术含量更高，避免盲目的种植及损失，让农业工作者从繁重的劳动中解放出来，增加土地产值，减少环境污染，帮助农民实现增收，我们的理解是人工智能在农业上的应用不是农业要失业，而是让农民能更好的创业。

例如智能人工大棚，可以根据用户的实际需求建设专业的农业生产大棚，并将智能化控制系统应用到大棚中，结合作物生产环境模型，采用空气温湿度、光照度、二氧化碳浓度等传感器实时监测各项环境指标，并通过智能系统进行数据分析，由系统自动对棚内的水帘、风机、遮阳板等设施进行调控，从而保障作物生长的最佳环境条件。帮助农业生产提高生产效率，提高产品品质，增加土地产值，实现农业增收。

6. 人工智能在现在农业领域中有哪些作用和应用呢

“机器换人”是人工智能技术的一大特点，智能调教过的机器可代替人工完成许多工作，而在数据采集方面，人工智能同样是一把好手！例如车牌识别、红外测温、人脸识别等等，都是人类无法与之匹敌的工作。在现代农业领域，托普云农利用人工智能在数字农业上的应用核心在于图像识别，比如一台智能虫情测报灯，通过测报灯24小时值守田间，对田间害虫进行诱捕、灭杀、拍照、识别，形成连续的可视化数据图表，弥补了传统测报在时间宽度与数据精度上的不足，是未来虫情测报的新趋势。在科研育种领域，托普云农利用检测仪器或手机APP实现对不同作物、不同生长时期的表型分析，快速测量记录数据，代替了传统用手测，用尺子量的方式，能够大大提升实验数据获取与管理的效率。可以说，人工智能将帮助专业人员消除繁琐麻烦的工作内容，从而将精力投入于更多高价值的研究工作，促进整体行业由“量的替换”到“质的提升”。

7. 人工智能 大数据 如何作用在农业发展

原标题：2019年中国农业产业市场分析：传统三大发展痛点，三大技术助力向数字农业转型升级

数字农业应运而生 前景如何?

在数字经济快速发展的背景下，“数字农业”应运而生。我们应该怎样理解 “数字农业”?我国数字农业前景如何?数字农业又能如何助推传统农业转型升级?

2019年3月中国农产品进出口金额统计分析

在进口金额方面，数据显示，2018年2-4季度中国农产品进口金额逐渐下降，2019年3月中国农产品进口金额为10595.8百万美元，同比下降0.1%。

在出口金额方面，2018年1-4季度中国农产品出口金额呈增长趋势，其中，2018年2季度中国农产品出口金额增幅最大，相比1季度增长11.45%。2019年3月中国农产品出口金额为16482.3百万美元，同比增长12.3%。

我国传统农业发展痛点分析

1、需求侧——日益增长的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显，对外依存度高。随着收入增加，消费者将从满足基本的生存需求向品质更高的生活方式进行转换，进而摄入更多的肉类、蛋奶类制品以满足能量需要，对粮食等农产品的需求量逐步提高。不仅如此，随着我国居民收入的持续提升，居民对于高品质的农产品的需求也在持续提升，我国农产品生产的矛盾也逐渐将由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。

2、供给侧——小规模分散经营，生产成本高，盈利能力弱。我国农业总产值虽常年居于世界首位，但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种植、养殖现状，导致农业技术水平低，无论是机械化水平还是在生化技术水平，均落后于发达国家。同时，我国农业产业化程度较低，价值链短，附加值低，导致农业盈利薄弱，人均农业增加值远低于发达国家。

3、服务侧——融资困难、非标准化、信息不对称。融资环节复杂，成本高，时效性差。“三农”贷款难问题突出，民间借贷现象加大农村金融风险。农业的标准化生产和销售体系尚未建立。农产品生产技术和流程标准不完善，农产品标准化的销售体系不健全，品牌意识普遍不高。链条冗余、信息不对称导致销售难度加大、生产端附加值低。农产品从生产到消费交易链条过长，交易成本、运输成本较高，交易的不确定性增大、损耗也较高。

数字技术如何助力传统农业转型升级?

针对传统农业面临的以上问题，物联网、大数据、人工智能将会有效助力传统农业向数字农业转型升级。

1、物联网——农业数据实时获取，奠定农业数字化基础。物联网在农业领域应用范围广泛，基于物联网的农业解决方案，通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式，达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题，打造基于物联网的智慧农场，实现作物质量和产量双丰收。

2、大数据——决策“数字化”，全面提升生产效率。万物互联在推动海量设备接入的同时，也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理，从而生成基于不同商业模式的各类应用。

3、人工智能——潜力巨大，激活农业高效发展。在种植领域，人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。在养殖领域中，利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。人工智能缩短农业研发进程。在实验室和研究中心，机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因，创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥，并且开发更多的农产品。

说到数字技术助推农业发展，就不得不提到以色列。以色列天然水资源短缺、降水稀少，有三分之二的地区被定义为半干旱或干旱地区。资源匮乏迫使国家聚力提高农业效率，为挖掘大数据潜力刺激数字农业发展。

近年来，以色列越来越多的农业领域正通过热像仪、传感器、无人机、卫星图像等技术监测使得实时数据及时传达给农民，大幅提高了农民相应速度，最大限度地减少了极端天气条件下的农业损害、最大限度地提高农业产量。经过农业现代化进程，截至2016年，以色列实现了从新中国成立初期80%粮食靠进口到可以生产满足自身95%需求的转变。

更多数据请参考于前瞻产业研究院发布的《中国农业产业化市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

8. 人工智能成热门，在农业应用有哪些

远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。
农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。