一、人工智能对分销渠道影响

1、人工智能比专家更有效地连接不同数据点之间的点。在许多情况下，它找到复杂问题答案的能力超过了熟练专业人员。AI擅长识别复杂数据集中的模式，这意味着它可以快速找到专业人士遗漏的模式。因此，人工智能被用于农业和农业投入等行业。传统上，几乎独立于高科技软件的行业。

2、AI在农业投入品行业的应用如下。

3、实践证明，利用人工智能、机器学习和分析来管理分销系统可以优化农业投资者的投资回报率。考虑到农业行业的供应链非常庞大，供应商准确了解跨不同供应链的需求是繁琐、昂贵且耗时的。

4、没有人工智能的支持，供应商必须从一个农民旅行到另一个农民，以了解他们的需求。这带来了极大的后勤障碍。每个农民都必须花相当多的时间来充分了解自己的需求。因此，农业投入品行业的参与者最终会使用大量资源来了解对其产品的需求。

5、通过使用人工智能，我们可以超越庞大的农业供应链。人工智能系统收集某一地区各农场供应多少肥料、饲料、农药等产品的数据。一旦这些数据被输入到系统中，系统就可以高精度地预测未来将使用、储存和使用多少农业投入。人工智能的预测能力使农业投入行业的参与者能够鸟瞰他们的产品是如何使用的。通过掌握多少产品被耗尽的全貌，农业供应商可以优化供应链。

6、人工智能考虑的数据比人类专家多。它可以预测整个供应链需要多少额外的产品。通过考虑测量数据等来实现。此外，如果某个地区遭受干旱，人工智能系统可以准确优化受影响地区的供应链，从而最大限度地减少缺水的影响。

7、人工智能系统从每个供应链接收连续的数据，并可以在考虑几十个数据点后重新校准装运。因此，使用人工智能的农业投入行业的企业发现，他们需要减少前往农村供应链的行程。专家很难考虑一些指标来得出有效的结论。一个AI系统可以考虑几十个指标，得出合理的结论。

8、像每个行业一样，农业部门也在不断创新。创新对于为快速增长的人口增加产量和种植粮食至关重要。为了给农业创造有用的产品，农业投入产业需要人工智能能力。人工智能可以帮助发现新农药或肥料对作物的影响。提供此类输入的公司将受益于人工智能的智能见解。

9、人工智能在农业中的应用甚至令人惊叹。它可以分析一个区域可能消耗多少特定输入。此外，在考虑产品需求后，产量可以增加或减少。与人工智能共享的实时数据使其能够持续监控广阔的区域。并且它可以改变其计算，以考虑由季节变化引起的需求变化。专家使用静态信息来评估需求AI。然而，使用实时数据可以做到这一点。因此，与具有农业行业经验的专业人员相比，人工智能可以更准确地评估和预测市场状况。

二、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。

三、人工智能在农业中的使用数据

人工智能技术是推动智慧农业发展的核心力量之一，在农业领域的应用潜力巨大。农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业方面的实践，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化的具体展示。人工智能与大数据技术的应用将推进农业智能化发展，促进农业精细化管理，提高农业工作者的生产效率。

四、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。

五、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

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