Die Landwirtschaft ist die Grundlage der Volkswirtschaft und hat für die wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung höchste Priorität. Seit der Reform und Öffnung hat sich Chinas landwirtschaftliche Entwicklung deutlich verbessert, gleichzeitig ist das Land jedoch auch mit Problemen wie Landknappheit, geringer Industrialisierung der Landwirtschaft, schlechter Qualität und Sicherheit landwirtschaftlicher Produkte und der Zerstörung der landwirtschaftlichen Umwelt konfrontiert. Die kontinuierliche Verbesserung der landwirtschaftlichen Entwicklung und die Verwirklichung einer nachhaltigen Entwicklung sind zu einem zentralen Anliegen der wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Entwicklung Chinas geworden.
In dieser Situation werden groß angelegte Innovationen und technologischer Wandel ein wirksames Mittel sein, um landwirtschaftliche Probleme zu lösen und die Modernisierung der Landwirtschaft voranzutreiben. Die Frage, wie sich die Produktivität durch künstliche Intelligenz steigern lässt, ist derzeit zu einem Hotspot für Forschung und Anwendung in der Landwirtschaft geworden.
Herkömmliche Agrartechnologien führen zu Wasserverschwendung, übermäßigem Pestizideinsatz und anderen Problemen. Sie verursachen nicht nur hohe Kosten, geringe Effizienz und eine unzureichend garantierte Produktqualität, sondern führen auch zu Boden- und Umweltverschmutzung. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Landwirte präzise säen und eine angemessene Bewässerung mit Wasser und Dünger erreichen. So können sie einen geringen Verbrauch und eine hohe Effizienz der landwirtschaftlichen Produktion sowie eine hohe Qualität und einen hohen Ertrag an landwirtschaftlichen Produkten erzielen.
Bereitstellung wissenschaftlicher Anleitung. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenztechnologie für Analyse und Bewertung können Landwirte wissenschaftliche Anleitungen für die Vorbereitung der Produktion erhalten, die Analyse der Bodenzusammensetzung und -fruchtbarkeit, die Analyse von Angebot und Nachfrage nach Bewässerungswasser, die Identifizierung der Saatgutqualität usw. durchführen, eine wissenschaftliche und vernünftige Zuteilung von Boden, Wasserquellen, Saatgut und anderen Produktionsfaktoren vornehmen und so die reibungslose Entwicklung der nachfolgenden landwirtschaftlichen Produktion effektiv gewährleisten.
Verbessern Sie die Produktionseffizienz. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der landwirtschaftlichen Produktion kann Landwirten helfen, Pflanzen wissenschaftlicher anzubauen und Ackerland sinnvoller zu bewirtschaften. So können Ernteerträge und die Effizienz der landwirtschaftlichen Produktion effektiv gesteigert werden. Fördern Sie die Umstellung der landwirtschaftlichen Produktion auf Mechanisierung, Automatisierung und Standardisierung und beschleunigen Sie den Prozess der landwirtschaftlichen Modernisierung.
Intelligente Sortierung landwirtschaftlicher Produkte. Durch den Einsatz von Bilderkennungstechnologie in Sortiermaschinen für landwirtschaftliche Produkte kann die optische Qualität landwirtschaftlicher Produkte automatisch erkannt, geprüft und bewertet werden. Die Erkennungsrate ist deutlich höher als die des menschlichen Auges. Die Technologie zeichnet sich durch hohe Geschwindigkeit, große Informationsmengen und vielfältige Funktionen aus und ermöglicht die gleichzeitige Erkennung mehrerer Indizes.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich derzeit zu einer treibenden Kraft für die Veränderung der landwirtschaftlichen Produktionsweise und die Förderung der Angebotsreform in der Landwirtschaft. Sie wird in zahlreichen landwirtschaftlichen Szenarien eingesetzt. Beispiele hierfür sind intelligente Roboter für die Landwirtschaft, Aussaat und Ernte, intelligente Erkennungssysteme für die Bodenanalyse, Saatgutanalyse und Schädlingsbekämpfung sowie intelligente tragbare Produkte für die Viehzucht. Der umfassende Einsatz dieser Anwendungen kann die landwirtschaftliche Produktion und Effizienz effektiv steigern und gleichzeitig den Einsatz von Pestiziden und Düngemitteln reduzieren.
Analyse der Bodenzusammensetzung und -fruchtbarkeit. Die Analyse der Bodenzusammensetzung und -fruchtbarkeit ist eine der wichtigsten Aufgaben in der Vorproduktionsphase der Landwirtschaft. Sie ist zudem eine wichtige Voraussetzung für die quantitative Düngung, die Auswahl geeigneter Nutzpflanzen und die Analyse des wirtschaftlichen Nutzens. Mithilfe nichtinvasiver GPR-Bildgebungstechnologie zur Bodenerkennung und anschließender Analyse der Bodensituation mittels künstlicher Intelligenz kann ein Korrelationsmodell zwischen Bodeneigenschaften und geeigneten Nutzpflanzensorten erstellt werden.
Beitragszeit: 18. Januar 2021