Landbouw is het fundament van de nationale economie en de topprioriteit in de economische en sociale ontwikkeling.Sinds de hervorming en de openstelling is het ontwikkelingsniveau van de Chinese landbouw sterk verbeterd, maar tegelijkertijd wordt het land ook geconfronteerd met problemen als het tekort aan landvoorraden, de lage mate van industrialisatie van de landbouw, de ernstige situatie van de kwaliteit van landbouwproducten en veiligheid en de vernietiging van het ecologische landbouwmilieu.Hoe het niveau van de landbouwontwikkeling gestaag kan worden verbeterd en de duurzame ontwikkeling van de landbouw kan worden gerealiseerd, is een belangrijk voorstel geworden in de economische en sociale ontwikkeling van China.
In deze situatie zullen grootschalige innovatie en technologische veranderingen een effectieve manier zijn om landbouwproblemen op te lossen en de modernisering van de landbouw te bevorderen.Op dit moment is de manier waarop de productiviteit kan worden verbeterd door middel van kunstmatige intelligentietechnologie een onderzoeks- en toepassingshotspot op het gebied van de landbouw geworden.
Traditionele landbouwtechnologie zal verspilling van waterbronnen, overmatig gebruik van pesticiden en andere problemen veroorzaken, niet alleen hoge kosten, lage efficiëntie, productkwaliteit kan niet effectief worden gegarandeerd, maar ook bodem- en milieuvervuiling veroorzaken.Met de steun van kunstmatige intelligentietechnologie zullen boeren in staat zijn om nauwkeurig te zaaien, redelijke water- en kunstmestirrigatie te realiseren, en vervolgens een laag verbruik en een hoge efficiëntie van de landbouwproductie, hoge kwaliteit en hoge opbrengst van landbouwproducten te bereiken.
Zorg voor wetenschappelijke begeleiding.Het gebruik van kunstmatige intelligentietechnologie voor analyse en evaluatie kan boeren wetenschappelijke begeleiding bieden bij het uitvoeren van voorbereidende werkzaamheden vóór de productie, het realiseren van de functies van analyse van de bodemsamenstelling en vruchtbaarheid, analyse van het aanbod en de vraag van irrigatiewater, identificatie van de zaadkwaliteit, enz., om wetenschappelijk en redelijk te maken toewijzing van grond, waterbron, zaad en andere productiefactoren, en effectief de soepele ontwikkeling van de daaropvolgende landbouwproductie garanderen.
Verbeter de productie-efficiëntie.Het gebruik van kunstmatige intelligentietechnologie in de landbouwproductiefase kan boeren helpen gewassen wetenschappelijker te planten en landbouwgrond redelijker te beheren, en de gewasopbrengst en de efficiëntie van de landbouwproductie effectief te verbeteren.Bevorder de transformatie van de landbouwproductie naar mechanisatie, automatisering en standaardisatie, en versnel het proces van landbouwmodernisering.
Realiseer het intelligent sorteren van landbouwproducten.De toepassing van machine vision-herkenningstechnologie op sorteermachines voor landbouwproducten kan de uiterlijke kwaliteit van landbouwproducten automatisch identificeren, inspecteren en beoordelen.Het herkenningspercentage van inspectie is veel hoger dan dat van het menselijk zicht.Het heeft de kenmerken van hoge snelheid, grote hoeveelheid informatie en meerdere functies, en kan meerdere indexdetectie tegelijk voltooien.
Momenteel wordt de kunstmatige intelligentietechnologie een sterke drijvende kracht achter het veranderen van de wijze van landbouwproductie en het bevorderen van hervormingen aan de aanbodzijde van de landbouw, die op grote schaal in een verscheidenheid aan landbouwscenario's zijn toegepast.Denk bijvoorbeeld aan intelligente robots voor de landbouw, het zaaien en plukken, intelligente herkenningssystemen voor bodemanalyse, zaadanalyse, PEST-analyse en intelligente draagbare producten voor de veehouderij.Het uitgebreide gebruik van deze toepassingen kan de landbouwproductie en -efficiëntie effectief verbeteren, terwijl het gebruik van pesticiden en kunstmest wordt verminderd.
Bodemsamenstelling en vruchtbaarheidsanalyse.De analyse van de bodemsamenstelling en vruchtbaarheid is een van de belangrijkste taken in de preproductiefase van de landbouw.Het is ook een belangrijke voorwaarde voor kwantitatieve bemesting, geschikte gewasselectie en analyse van de economische voordelen.Met behulp van niet-invasieve GPR-beeldvormingstechnologie om de bodem te detecteren, en vervolgens met behulp van kunstmatige intelligentietechnologie om de bodemsituatie te analyseren, kan het correlatiemodel tussen bodemkenmerken en geschikte gewasvariëteiten worden vastgesteld.
Posttijd: 18 januari 2021