一、人工智能与农业结合的例子有

1、人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。

2、在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。

3、在病虫害防护领域，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机AppPlantVillage（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，App能智能识别作物所患虫害。

二、人工智能在农业上有哪些应用

1、人工智能在农业上的应用主要包括以下几个方面：

2、病虫害检测：利用机器学习、计算机视觉等技术，采用特定的计算机算法和模型，对农业病虫害发生的光谱或图像信号进行挖掘，获得有效的数据特征，实现对病虫害情况的实时识别和鉴定。这样的技术有助于提早发现病虫害问题，减少农作物损失。

3、精准农业：通过无人机、智能喷涂等技术，检查作物和土壤状况，评估作物健康状况，并就何时浇水、施肥和收割提供指导。这可以帮助农民节省时间，降低成本，并改善种植和收割方面的决策。此外，人工智能还可以优化水、肥料和能源等资源的利用，从而提高可持续性。

4、数据驱动的决策：人工智能可以采集农作物的环境数据，比如空气湿度、温度、土壤质量，根部的水分含量等，并将数据上传大数据平台进行人工智能分析，基于分析结果，调整农作物生长需要的环境参数，控制施肥，浇水的频度等。通过这种方式，可以积累历年的数据，通过AI去学习农作物需要的最优的生产环境，从而提高农作物的产量与质量。

5、预测模型：人工智能预测模型可以分析天气预报和历史作物产量的数据，以预测未来的作物产量，并确定成功收获的最佳策略。这可以帮助农民提前做好收获准备，提高效率。

6、综上所述，人工智能在农业领域的应用能够提高生产效率，降低生产成本，有助于改善农作物的质量和产量。

三、ai+农业的发展趋势

1、AI+农业的发展趋势包括以下几个方面：

2、智能化农业：借助AI技术，可以实现农业生产的智能化，包括精准种植、精准施肥、精准喷药、精准灌溉等，从而提高农业生产效率，减少资源浪费，降低环境污染。

3、无人化农业：通过AI技术，可以实现农业机械的自动驾驶、无人机植保、智能温室控制等，从而大大减少人力投入，提高农业生产效益。

4、数据化农业：AI技术可以收集农业生产全过程的数据，包括气候、土壤、水质、病虫害等，通过大数据分析，为农业生产提供科学依据，提高产量和品质。

5、定制化农业：利用AI技术，可以根据消费者的需求，生产定制化的农产品，满足不同人群的需求，提高农业生产的附加值。

6、区域化农业：通过AI技术，可以根据不同地区的自然条件和市场需求，进行区域化的农业生产规划和管理，提高农业生产的适应性和效益。

7、总之，AI+农业的发展趋势是以智能化、无人化、数据化、定制化和区域化为特征的，这些趋势将为农业生产带来革命性的变化，促进农业现代化发展。

四、ai与农业有什么区别

人工智能（AI）和农业是两个不同领域，它们之间有一些显著的区别。以下是一些关于AI和农业之间的区别：

1.领域范畴：AI是关于计算机科学和机器学习的领域，涉及开发和应用智能系统来模拟和执行人类智能任务。而农业是涉及种植、养殖、农产品生产、农业技术和管理等活动的领域。

2.目标和应用：AI的目标是开发智能系统，使其能够执行各种任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等。农业的目标是提高农作物和动物生产的效率、质量和可持续性，通过应用科学和技术手段改进农业生产和管理。

3.技术和方法：AI依赖于计算机科学、机器学习、深度学习、自然语言处理等技术和方法，以开发智能系统和算法。农业则涉及植物学、畜牧学、土壤科学、气象学等领域的科学知识，并结合农业工程、农业技术等方法来改进农业生产。

4.应用领域：AI的应用范围广泛，包括医疗保健、金融、交通、制造业等各个领域。农业的应用主要集中在农作物种植、动物饲养、农产品加工和供应链管理等农业相关的活动。

尽管AI和农业是不同的领域，但它们也可以结合在一起，以利用人工智能技术来改进农业生产和管理。例如，AI可以应用于农业图像分析，进行作物病虫害的检测和预测；智能传感器和物联网技术可以用于农业数据收集和监测；机器学习算法可以用于农产品质量控制和供应链优化等方面。这些应用可以提高农业的效率、可持续性和农产品的质量。

五、农业人工智能的特征

1.在农业生产中，人工智能助力农业生产精细化，从而促进农业提质增效。在种植领域，企业利用人工智能对农作物生长情况及环境数据进行建模分析，为农业生产提供精准指导。

2.在农业服务中，人工智能可缓解信息不对称导致的农产品供需失衡及农业融资难等问题。运用人工智能建立农产品价格走势预测模型，指导农业生产主体动态调整产能，既可减少由于盲目生产导致的成本浪费，也能提升消费者满意度。

3.人工智能在农业生产和服务环节为促进农业智能化转型升级提供了新思路。但这些融合应用目前主要处于探索和试点阶段，融合模式仍需优化完善，应用范围也有待逐步扩大。

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