从智能检测到智能游戏，再到智能机器人和无人驾驶领域，AI已经无孔不入了。现阶段，它已经渗透到农业领域了。
什么是AI？
所谓AI，即人工智能。它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式，做出反应的智能机器。这其中，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
目前，AI在农业生产方面上的应用主要是专家系统。该系统是运用AI知识工程的知识表示、推理、知识获取等技术，总结和汇集农业领域的知识和技术、农业专家的经验以及通过试验获得的各种资料和数据模型，建造的各种农业“电脑专家”计算机软件系统。
为什么农业需要AI？
当前，我国农业正从传统农业向现代农业转型升级。这就意味着，要改变传统“靠天吃饭”的局面，现代农业需要更高效、更精准，才能实现科学化种植以及信息化田间管理。
但农业涉及诸多方面，同时受多个因素影响，要进行统一的田间管理，并且是精确的田间管理，单靠人的判断是不可能实现的。就农业生产方面来说，这其中包含土壤、气候、种子等多个因素，只要其中一环出现问题，就很有可能影响收成。而透过AI,则可以规避很多问题。
以以色列的Prospera机器学习公司为例，该公司采用实时监控和温度传感器，通过AI专家系统对农作物生长状况进行数据分析：即从每一片叶子到每一亩土地，害虫、作物疾病、灌溉、施肥等环节，都有明晰的数据分析。而农民透过这些数据，就能够得到相对应的解决办法，并及时有效地预防和解决农作物在生长和收获过程中可能遇到的问题。这在传统的做法中，是根本不可能实现的。因此，农业需要AI的海量数据分析，以此作为决策依据。
AI在农业中的应用
AI中有一项是深度学习，这其实也是属于专家系统中的一种。即通过深度学习算法，计算机可以计算出相关的数据或者识别一定的标的。
比如，人们可以在计算机中输入患病作物叶子以及健康作物叶子的相关照片，通过深度学习算法，计算机就可以识别出哪些叶子是健康的。
一般来说，妨碍作物生长的因素都是生理性的，譬如土壤养分中缺钙元素或缺镁元素，或者是钠含量过多、环境温度过高等，而农民往往认为是细菌或是真菌导致的。因此，通过人工智能算法的应用，不仅可以对农作物的影响因素进行深度挖掘，还可以给出相对应的解决办法。
据了解，生物学家戴维·休斯（David Hughes）和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯（Marcel Salathé）曾将5万多张图片导入计算机，并运用相应的深度学习算法，检测出了14种作物的26种疾病，最终程序正确识别作物的准确率高达99.35%。有专家预测，在理想的情况下，未来人类可以通过AI完全控制农作物生长。
目前，AI技术已经在农业多个方面应用了。比如，针对作物不同时期出现的各种症状和不同环境条件，诊断可能出现的病虫草灾害，提出有效的防治方法；在各个作物的不同生育期，根据不同的生态条件，进行科学的农事安排，其中包括栽培、施肥、灌水、植物保护等。同时，在农业经济效益分析、市场销售管理等方面，AI也可以“大显身手”。
可以说，AI技术已经贯穿了农业生产的产前、产中、产后以及销售等多个环节了。未来，随着科技的不断进步，我国实现精准化的田间动态管理指日可待。
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