一、人工智能农业的利与弊
1、利：目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。
2、节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
3、弊：霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者!如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。
4、当人工智能处于一个低级阶段的时候，人类可以让人工智能来代替人类进行一些需要基本思考的工作，比如记账，审计，阅读，还有风险更低的体力劳动，毕竟现在由纯机器操作的工厂还是有一定事故发生率的，而人工智能是可以通过自己分析预判来减少风险的。
5、虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是社会前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。
二、2023年农业十大引领技术
1、人工智能加持下农产品定制种植和销售
随着近几年我国推进"农业供给侧结构性"改革的不断进步，凭借大量供需数据以及农作物生长周期数据积累，用人工智能可实现农产品的定制种植和生产。居民消费者在APP上将需要消费的粮食、农产品下单交给农民，农民按单种植和加工，交给居民客户，提高农业生产资料利用率以及农产品流通率。
2、人工智能深度学习搭建智能温室管理系统
运用传感器、互联网、大数据等技术，人工智能可以更好的模拟光照、温度、湿度等基本生态环境因素，可用手动与自动两种执行方式运行，不间断地记录各种传感器信息以及控制设备的动作选择。通过手动控制帮助人工智能更好建立温室管理数据模型，实现温室种植轻松化，取得生态效益、社会效益、经济效益三统一。
AI芯片现已可以提供强大的边缘计算能力，利用智能控制与AI结合，系统可智能分析物联网采集的作物处于的各种环境参数，进行滴灌、喷灌、微灌等，也可控制水肥一体化，灵活地控制灌溉。精准灌溉还可以自由设置灌溉设备的开启和关闭，从而控制循环周期。不仅有效降低了水、电和人力成本，达到增收、增产的目的，还显著提高了各方面效益。
通过大数据数据支撑以及AI农业模型的搭建，现在AI种植试点区已经实现农民通过操控手机APP播种插秧，远程控制无人机授粉，为大面积耕种提供了极大的便利，这种趋势将现代智慧农业服务于农业园区技术企业，将保护生态和发展生产两种模式相结合，从而推动农业实体企业可持续发展。
经过过去十年的迅速发展，人工智能在感知能力上已经实现了非常大的提升，农业人工智能领域将开展心关键技术和产品攻关，重点攻克运动控制、位置感知、机械手控制等关键技术。适应不同作物、不同作业环境，开发嫁接、扦插、移栽、耕地等普适性机器人及专用机器人。以畜牧生产高效自动化为目的，研制放牧、饲喂、挤奶、分级、诊断、搬运等自动作业辅助机器人。
通过田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等等将这些海量实时数据，结合云计算进行机器学习与深度学习，不同类型的农业服务公司将根据自己设置的算法模型，将这些数据变成对农户有意义的技术支持。
地理位置、周围环境、气候水土、病虫害、生物多样性、复杂的微生
三、人工智能在农业农作物采摘方面的应用论文
1、人工智能协作型采摘机器人将机器人的导航、目标探测和定位等需要高智能的任务剥离出来,由人完成。而机器人控制系统只负责计算并优化采摘路径、控制关节运动、实施采摘任务。
2、人工智能机器需要人的参与,同自主型智能机器人相比,其优势表现在系统可靠性高、采摘成功率和采摘效率高。
四、人工智能在作物育种中的应用
1、应用分子生物学基础，预测基因的时空表达特异性、转录因子结合位点、开放染色质、各种表观遗传印记、染色体重组位点等。
2、克服传统线性模型的弱点，精确预测低频/罕见变异的分子表型和田间表型效应。
3、未来可以在计算机中对基因组DNA序列进行虚拟诱变，并利用神经网络模型预测变异的后果，从中挑选符合预期目标的变异序列进行实验验证，从而实现低成本定点定向设计育种。
五、人工智能的主要发展领域
以下是人工智能的主要发展领域之一：
1.机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，涉及让计算机通过数据和模型训练来自主学习和改进。机器学习应用广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
2.计算机视觉：计算机视觉涉及让计算机通过图像和视频理解和解释视觉信息。它在图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等领域有广泛的应用。
3.自然语言处理：自然语言处理涉及让计算机理解和处理人类自然语言的能力，包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本生成等。它在智能助理、机器翻译、信息检索等方面有应用。
4.专家系统：专家系统是模拟专家知识和经验的计算机系统，能够解决复杂的问题和提供决策支持。它在医疗诊断、金融分析、工业控制等领域有应用。
5.自动驾驶：自动驾驶技术利用人工智能和传感器技术使汽车实现自主导航和驾驶。它涉及计算机视觉、机器学习、路径规划等技术，目前在汽车行业和交通领域得到广泛研究和应用。
6.智能机器人：智能机器人结合了感知、决策和执行的能力，能够与人类进行交互，并执行各种任务。它在生产制造、医疗护理、家庭服务等领域有应用。
除了以上领域，人工智能还在金融、教育、农业、游戏等许多领域有广泛的应用。随着技术的不断发展和创新，人工智能的应用领域还将继续扩展和深化。
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