Die Landwirtschaft bildet das Fundament der Volkswirtschaft und hat höchste Priorität für die wirtschaftliche und soziale Entwicklung. Seit der Reform- und Öffnungspolitik hat sich Chinas Agrarwirtschaft zwar deutlich verbessert, steht aber gleichzeitig vor Problemen wie Landknappheit, einem niedrigen Industrialisierungsgrad, gravierenden Problemen hinsichtlich der Qualität und Sicherheit landwirtschaftlicher Produkte sowie der Zerstörung landwirtschaftlicher Ökosysteme. Die Frage, wie die Agrarwirtschaft kontinuierlich weiterentwickelt und nachhaltig gefördert werden kann, ist daher zu einer zentralen Herausforderung für Chinas wirtschaftliche und soziale Entwicklung geworden.
In dieser Situation sind umfassende Innovationen und technologischer Wandel ein effektiver Weg, um landwirtschaftliche Probleme zu lösen und die Modernisierung der Landwirtschaft voranzutreiben. Die Frage, wie die Produktivität durch künstliche Intelligenz gesteigert werden kann, ist derzeit ein Forschungs- und Anwendungsschwerpunkt in der Landwirtschaft.
Traditionelle Agrartechnologien führen zu Wasserverschwendung, übermäßigem Pestizideinsatz und weiteren Problemen. Sie sind nicht nur kostenintensiv und wenig effizient, die Produktqualität kann nicht ausreichend gewährleistet werden, sondern es kommt auch zu Boden- und Umweltverschmutzung. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Landwirte präzise aussäen, Wasser und Dünger bedarfsgerecht einsetzen und so eine ressourcenschonende und hocheffiziente Landwirtschaft mit hohen Erträgen und hoher Produktqualität ermöglichen.
Bereitstellung wissenschaftlicher Beratung. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Analyse und Bewertung ermöglicht es Landwirten, wissenschaftliche Beratung bei der Vorbereitung der Produktionsphase zu erhalten. So können Funktionen wie die Analyse der Bodenbeschaffenheit und -fruchtbarkeit, die Analyse von Bewässerungsangebot und -bedarf sowie die Saatgutqualitätsbestimmung realisiert werden. Dies ermöglicht eine wissenschaftlich fundierte und bedarfsgerechte Zuteilung von Boden, Wasserquellen, Saatgut und anderen Produktionsfaktoren und gewährleistet effektiv die reibungslose Entwicklung der nachfolgenden landwirtschaftlichen Produktion.
Die Produktionseffizienz lässt sich steigern. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der landwirtschaftlichen Produktion unterstützt Landwirte beim wissenschaftlicheren Anbau von Nutzpflanzen und der effizienteren Bewirtschaftung ihrer Flächen. Dadurch werden Ernteerträge und die landwirtschaftliche Produktionseffizienz effektiv verbessert. Die Umstellung der landwirtschaftlichen Produktion auf Mechanisierung, Automatisierung und Standardisierung wird gefördert und der Modernisierungsprozess der Landwirtschaft beschleunigt.
Realisieren Sie die intelligente Sortierung von Agrarprodukten. Der Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie in Sortiermaschinen ermöglicht die automatische Identifizierung, Prüfung und Klassifizierung der Produkte hinsichtlich ihrer optischen Qualität. Die Erkennungsrate ist deutlich höher als die des menschlichen Sehvermögens. Die Maschine zeichnet sich durch hohe Geschwindigkeit, große Datenmengen und vielfältige Funktionen aus und kann mehrere Prüfparameter gleichzeitig erfassen.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich derzeit zu einer treibenden Kraft für den Wandel in der landwirtschaftlichen Produktion und die Reform der Angebotsseite. Sie findet bereits breite Anwendung in verschiedenen Bereichen der Landwirtschaft, beispielsweise bei intelligenten Robotern für Aussaat und Ernte, intelligenten Erkennungssystemen für Boden-, Saatgut- und PEST-Analysen sowie intelligenten Wearables für die Tierhaltung. Der umfassende Einsatz dieser Anwendungen kann die landwirtschaftliche Produktion und Effizienz deutlich steigern und gleichzeitig den Einsatz von Pestiziden und Düngemitteln reduzieren.
Bodenbeschaffenheit und Fruchtbarkeitsanalyse. Die Analyse der Bodenbeschaffenheit und -fruchtbarkeit ist eine der wichtigsten Aufgaben in der Vorproduktionsphase der Landwirtschaft. Sie ist zudem eine wichtige Voraussetzung für die bedarfsgerechte Düngung, die Auswahl geeigneter Nutzpflanzen und die Wirtschaftlichkeitsanalyse. Mithilfe der nicht-invasiven Bodenradar-Technologie (GPR) zur Bodenerfassung und anschließender Analyse der Bodenbeschaffenheit mittels künstlicher Intelligenz lässt sich ein Korrelationsmodell zwischen Bodeneigenschaften und geeigneten Nutzpflanzensorten erstellen.
Veröffentlichungsdatum: 18. Januar 2021