最近，位于科珀斯克里斯蒂的德州农工大学农业生命中心主任胡安-兰迪瓦尔（Juan Landivar）在第 36 届德州植物保护协会年会开幕式上展望了农业的未来。

“人工智能是未来的趋势，而德州农工大学农业生命中心在利用人工智能方面具有得天独厚的优势，"Landivar 说。

Landivar 在德克萨斯州布莱恩举行的为期两天的会议上说，人工智能的可能性在过去十年中大大增加。

他列举了创新提高人工智能可靠性和有效性的三个领域。

他说，收集数据的能力是关键。“卫星、无人机和改进的传感器增强了我们收集数据供人工智能使用的能力"。

先进的计算机技术也发挥了作用。Landivar 援引一份报告称，在过去八年中，计算机容量增加了 1000 倍。

第三是数据分析技术的进步。“他说："我们可以从数百万个数据点中寻找趋势和模式。“我们分析数据的能力增强了。未来是光明的。

他说，据预测，人工智能市场在未来十年将增长 30%，到 2033 年将突破 3 万亿美元。

他说，虽然农业已做好准备利用这一不断增长的市场，但目前可供种植者使用的应用还很少。“但我们开始看到农业公司为农业开发特定的模型。

将人工智能融入农业的挑战在于综合，利用数据做出明智的决策。“他指出："我们需要有想法的人来获取这些数据，为种植者造福。

技术的协同整合旨在降低生产风险。Landivar 认为研究生们解释了如何实现这一点。“他们使用人工智能工具，在几秒钟内就想出了'智能农业技术可以收集和分析数据'： '智能农业技术可以收集和分析大量数据，为农民提供有关其运营的宝贵见解。有关耕作方法、绘图和作物洞察力的实时更新让农民能够更好地管理他们的业务和财务。

“Landivar说："德州农工大学在利用人工智能技术方面具有得天独厚的优势，可以将其应用到田间地头和农场办公室。

他说，这项工作将超越农业学院的范围，包括计算机和数据科学以及行业合作伙伴。

Landivar 解释了靠谱中心正在研究的一个预测模型。

“他说："农业数字孪生模型可以预测结果。田地是物理方面；通过无人机、卫星或其他手段收集的数据构成数字等价物。

“数字孪生提供了准确预测产量的能力。Landivar说："深度学习模型可以在收获前10至6周内预测出非常准确的产量估计，其准确率不超过真实数据的5%。

该模型可以预测田间的多种因素，包括生物量、碳固存水平、灌溉需求、植物生长调节剂的使用时间以及作物终止。“这令人兴奋"。

德州农工大学创新中心将继续开发各种手段，将计算机技术的力量融入其中。“我们希望利用人工智能，通过分析成本和收益来降低生产成本，通过技术整合来降低风险，"Landivar 说。“我们有能力收集和分析海量技术"。

他说，美国国家科学院2017年的一份声明强调了现有的机遇。

“数据的可用性越来越高，为提高粮食和农业生产的弹性和效率提供了机会，其规模甚至在十年前都是不可想象的。”

“兰迪瓦补充说，而且这种能力还在继续呈指数增长。

当下AI技术正以前所未有的速度和烈度冲击着各个行业，农业作为发展的基础，自然也在这一轮AI浪潮的冲击之下，如何将AI更好的嵌入到整个农业发展过程中，是整个行业都需要谨慎对待的问题。