如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可持续发展？AI是解决办法之一，其展示出巨大的应用潜力。

　　2016年世界人口总数达到72亿，其中有7.8亿人面临着饥饿威胁。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%，但由于生活水平的提高和膳食结构的改善，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土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可持续发展？AI是解决办法之一，其展示出巨大的应用潜力。

　　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。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。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App Plant Village（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。目前，该款App可检测出14种作物的26种疾病，识别准确率高达99.35%。此外，该款App上还有用户和专家交流的社区，农户可咨询专家有关作物所患病虫害的解决方案。在产量预测领域，美国Descartes Labs公司通过AI和深度学习技术，利用大量与农业相关的卫星图像数据，分析其与农作物生长之间的关系，从而对农作物的产量做出精准预测。据测算，此公司预测的玉米产量比传统预测方法准确率高出99%。在畜牧业领域，加拿大Cainthus机器视觉公司通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体健康情况的照片，进而对牛的情绪、健康情况、是否到了发情期等进行智能分析判断，并将结果及时告知农场主。

　　将人工智能识别技术与智能机器人技术相结合，可大范围的应用于农业中的播种、耕作、采摘等场景，极大提升农业生产效率，同时降低农药和化肥消耗。在播种环节，美国David Dorhout研发了一款智能播种机器人Prospero，其能够最终靠探测装置获取土壤信息，然后通过算法得出最优化的播种密度并且自动播种。在耕作环节，美国Blue RiverTechnologies生产的Lettuce Bot农业智能机器人能在耕作过程中为沿途经过的植株拍摄照片，利用电脑图像识别和机器学习技术判断是不是为杂草，或长势不好/间距不合适的作物，从而精准喷洒农药杀死杂草，或拔除长势不好或间距不合适的作物。据测算，LettuceBot能够在一定程度上帮助农民减少90%的农药化肥使用。在采摘环节，美国Aboundant Robotics公司开发了一款苹果采摘机器人，其通过摄像装置获取果树的照片，用图片识别技术识别适合采摘的苹果，结合机器人的精确操控技术，可以在不破坏果树和苹果的前提下实现一秒一个的采摘速度，极大的提升工作效率，降低人力成本。

　　智能穿戴产品主要使用在在畜牧业，其可以实时搜集所养殖畜禽的个体信息，通过机器学习技术识别畜禽的健康情况、发情期探测和预测、喂养状况等，从而及时获得相应处置。以日本Farmnote开发的一款用于奶牛身上的可穿戴设备“Farmnote Color”为例，它可以实时收集每头奶牛的个体信息。这一些数据信息会通过配套的软件做多元化的分析，采用人工智能技术分析出奶牛出没出现生病、排卵或是生产的情况，并将相应信息自动推送给农户，以得到及时的处理。