网上有关“智慧农业发展前景”话题很是火热，小编也是针对智慧农业发展前景寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

研究智慧农业大有可为。

农业中的智慧通过生产领域的智能化、管理领域的差异化、服务领域的全方位信息服务，推动农业产业链的转型升级；实现农业精细化、高效化、绿色化，保障农产品安全、农业竞争力提升和农业可持续发展。

因此，智慧农业是中国农业现代化的必然趋势。要培育社会共识，突破关键技术，做好规划引导，推动智慧农业发展。智慧农业可以说是中国农业现代化的必然趋势。未来政府和企业都需要大量的相关人才来帮助他们实现智慧农业。

智慧农业专业就业前景较好。随着农业集中化、规模化、专业化的发展，对智慧农业的需求也在不断深化。智能农业的高效特征逐渐显现，因此智能农业专业在社会上的就业前景非常看好。

智慧农业是中国农业现代化的必然趋势。要培育社会共识，突破关键技术，做好规划引导，推动智慧农业发展。农学专业就业岗位有:区域经理、农技销售见习、销售代表、销售经理、农艺师、区域经理、化肥销售经理、区域销售经理、销售代表、浙苏皖销售代表、业务员、销售工程师、化工销售代表营销专员等。

人工神经网络与智慧农业的关系

人工智能在农业中的应用目前难以实现的是大规模的自动化农业生产来源:https://dbssx.com/cshi/202412-62.html。

1、人工智能在农业中的应用目前难以实现的是大规模的自动化农业生产，这需要大量的技术和设备投入，以及相应的农业知识和技能。目前，人工智能在农业中的应用主要集中在精准农业、智能农机、智能灌溉、智能温室、智能监测等方面，这些应用虽然可以提高农业生产效率和质量，但仍然需要人类的监督和控制。来源:https://488wan.com/zhishi/202412-117.html

来源:https://www.488wan.com/cshi/202412-11.html

2、农业领域资金成本较高：人工智能系统的工作需要大量的精准数据，而高精度田间信息的获取成本（包括多端传感器设备成本等）较高，小农户无力承担这一成本去训练人工智能系统。人员学习成本较高：现阶段农业劳动者以老年人居多，让他们花费大量时间学习AI系统的运作方式显然是一个长期的过程来源:https://488wan.com/zhishi/202412-121.html。来源:https://488wan.com/zhishi/202412-40.html

3、农业生产规模不利于运用人工智能：国内农业在生产时，家庭联产承包责任制依旧是主体模式，这种模式对于提升自身经济效果的作用不能准确体会到，甚至存在认为发展智慧农业可能会导致自身失去原有的经济收入。

4、收集农业生产的信息资源较为困难：现阶段，国内能够有效查询农业信息的网站较多，但这些网站的背后管理者均为政府，作用都是提供出各种类型的农业信息，网站版块的内容都是依照上级的要求开设的，大部分都是政策性和重复的内容。

人工智能在哪些领域有应用

人工智能在很多领域都有应用，例如语音识别、自然语言处理、机器翻译、图像识别、智能推荐、自动驾驶、机器人、虚拟现实、增强现实、虚拟助手、智能家居等来源:https://aiyou168.com/cshi/202501-226.html。

人工智能作为当今科技的前沿技术已经深入到各行各业之中，当下我们关注最多的还是人工智能为医疗、金融、工业带来怎样的变化，却忽视了人工智能在农业领域中的应用。事实上，从20世纪70年代开始，人工智能技术，特别是专家系统技术就开始应用于现代农业领域。

根据联合国粮农组织预测，到2050年，全球人口将超过90亿，尽管人口较目前只增长25%，但是由于人类生活水平的提高以及膳食结构的改善，对粮食需求量将增长70%。与此同时，全球又面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的环境破坏等问题。如何在有限的耕地增加农业的产出，同时保持可持续发展?人工智能作为解决方式之一，展示出了其强大的实力。

人工智能在智慧农业中将发挥哪些作用?

1、种子检测

种子是农业生产中最重要的生产资料之一，种子质量直接关系到作物产量。种子的纯度和安全性检测，是提升农产品质量的重要手段。因此，利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对种子进行准确的评估，对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用来源:https://www.488wan.com/bkjj/202412-6.html。

2、智能种植

在传统农业中，需要耗费大量的人力、物力。搭载人工智能技术的机器人将有助于缓解农民的负担，大大降低土地对劳动力的需求量来源:https://488wan.com/xwzx/202412-126.html。例如在种植、管理、采摘、分拣等环节都可以通过智能机器人来完成，实现农业种植的智能化与自动化。

3、作物监控

在农业生产的很多方面，大部分的工作是通过对农作物外观的判断进行的，例如农作物的生长状态、病虫害监测以及杂草辨别等等。在过去，这些工作是通过人的肉眼去观察，但是这存在两个问题：1、农民并不能保证根据经验做出的判断是完全正确的;2、由于没有专业人士及时到现场诊断，可能会使农作物病情延误或加重。人工智能技术可在农作物检测中提供强大的技术的支持，通过机器人视觉技术，模拟人类的视觉功能，从客观事物的图像中获取信息并处理和分析。来源:https://488wan.com/xwzx/202412-23.html

4、土壤灌溉

人工神经网络具备机器学习能力，能够根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，选择最佳灌溉规划策略。通过对土壤湿度的实时监控，利用周期灌溉、自动灌溉等多种方式，提高灌溉精准度和水的利用率。这样既能节省用水，又能保证农作物良好的生长环境。

人工智能技术在农业领域面临的困难与挑战

不过，虽然人工智能技术已经开始应用于农业领域，但是与其在金融、医疗、交通等领域上的成功应用相比，人工智能在农业上的运用略显初级，大多农场、农业设备制造商还没有深入推进人工智能的引入。原因包括：1、农业领域的数据获取比其他行业要难;2、农业生产统计和量化应用困难，农业环境变化对人工智能技术在农业上的测试、验证和推广更加困难;3、缺乏既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才。

政策支持破解人工智能农业困局

2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，加快推进产业智能化升级。在智能农业方面，要研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善的天、空、地一体化的智能农业信息遥感监测网络及农业大数据智能决策分析系统。除去国家层面的政策之外，各地政府也开始密集出台相关政策，以解决人工智能技术在农业领域的应用中面临的实际问题。来源:https://488wan.com/cshi/202501-245.html

2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才;到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才的培养力度。截至2017年12月，国内共有七十余所高校围绕人工智能领域设置86个二级学科或交叉学科。2018年国内高校首批612个“新工科”研究与实践项目中，已布局建设将近60个人工智能类项目。

写在最后：

随着人工智能技术的不断发展，其在智慧农业领域的大规模应用将最终实现。相信在不久的将来，人工智能能够更好的为人类服务，改善人类的生活，带来巨大的经济效益。在人工智能的引领下，农业将迈入智能化的崭新时代来源:https://488wan.com/bkjj/202412-43.html。来源:https://488wan.com/bkjj/202412-88.html

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