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AI种植赋能智慧农业Contents中国人工智能科技产业01人工智能在农业中的应用02创新企业盘点03巨头抢先布局04中国人工智能企业的创建时间•中国人工智能企业的创建时间集中分布在2010年至2016年之间，占比达到67.3%。企业创建的峰值出现在2015年，占比为16.8%。中国人工智能企业数量•中国人工智能企业约745家，大约占世界人工智能企业总数3438家的21.67%，仅次于排名第一的美国（1446家,占比42.06%）。中国人工智能企业01中国人工智能科技产业01中国人工智能科技产业15.70%10.50%9.80%9.40%7.70%6.70%6.70%6.40%5.80%4.40%4.40%3.20%2.80%2.70%1.70%0.80%0.80%0.40%0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%14.00%16.00%18.00%企业技术集成与方案关键技术研究和应用平台智能机器人新媒体和数字内容智能医疗智能商业和零售智能制造智能硬件科技金融智能网联汽车智能教育智能安防智能家居智能交通智能物流智能农业智能政务智慧城市中国智能企业的应用领域分布01中国人工智能科技产业中国智能企业的核心技术分布21.30%17.20%9.40%8.60%8.30%8.10%6.40%5.80%5.10%4.00%3.40%2.00%0.40%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%大数据/云计算机器学习和推荐语音识别和自然语言处理人脸、步态、表情识别其他硬件服务机器人工业机器人图形图像识别无人机其他视觉识别智能芯片区块链01中国人工智能科技产业人工智能领域中中国国际论文发表的学科标签分类46.03%17.36%13.56%3.04%2.57%2.36%2.04%1.99%1.50%1.42%1.34%1.00%0.96%0.87%0.86%0.73%0.61%0.51%0.46%0.20%0.16%0.15%0.13%0.08%0.06%0.01%0.01%0.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%计算机科学工程数学商业、管理和会计物理与天文学经济学、计量经济学和金融学决策科学材料科学医学生物化学、遗传学和分子生物学社会科学地球与行星科学能源化学神经科学环境科学农业和生物科学多学科化学工程卫生专业药理学、毒理学和药剂学艺术与人文免疫学和微生物学其他心理学兽医看护牙科02人工智能在农业中的应用农业既是主要产业也是经济支柱之一，由于气候变化、人口增长和粮食安全等因素，农业需要更多创新方法来提高作物产量。近年来，人工智能技术稳步崛起，相关应用逐渐渗入农业生产全过程。其中，机器学习、计算机视觉、大数据分析和云计算等技术应用最为广泛。132农业机器人利用自动化机器人处理基本的农业任务，比人工作业产量更高、速度更快。作物和土壤检测利用计算机视觉和深度学习算法处理无人机采集的数据，用于监测作物和土壤健康。预测分析利用机器学习模型追踪和预测环境对作物产量的影响，如天气变化。02人工智能在农业中的应用02人工智能在农业中的应用产前阶段人工智能可通过物联网获取的数据指导灌溉用水；通过土壤成分分析进行合理施肥；通过对农作物市场周期需求的预测，选择适宜种植的作物品种，避免产销脱节引发价格剧烈波动，造成经济损失和农产品浪费。此外，云计算、大数据分析和机器学习等技术，还可以帮助筛选和改良农作物基因，达到提升口味、增强抗虫性、增加产量的目的。产中阶段计算机视觉技术可识别作物品种、病害程度和杂草生长情况，实现智能预防和病虫害管理，减少经济损失和环境影响，提升农产品安全性。而机器学习技术可以处理卫星图像数据，预测天气等环境变化对作物的影响，解决传统农业“看天吃饭”的问题。采收环节计算机视觉技术与机械臂或机器人结合，可实现24小时自动化采收，节省人力、降低成本。此外，大数据处理和语音识别等技术可运用于农业智能专家系统中，为农业从业者提供专业咨询服务和指导。产后阶段具有计算机视觉的机械臂可进行农产品售前品质检测、分类和包装等工作；用大数据分析市场行情，帮助农产品电商运营，引导企业制定更灵活准确的销售策略；通过人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型，对物流配送路径进行智能优化，完善生鲜农产品供应链。03创新企业盘点BlueRiverTechnology•BlueRiverTechnology开发的机器人See&Spray，可利用计算机视觉监控棉花，使其免受杂草的侵害，精准喷洒能够防止对除草剂产生抗药性。HarvestCROORobotics•HarvestCROORobotics研发的机器人，单日收割面积达到8亩，可替代30位农业工人。PEAT•开发了一款名为Plantix的深度学习应用程序，能利用软件算法分析特定的叶型与土壤缺陷、植物病虫害之间的关系，识别土壤的潜在缺陷和营养不良。aWhere•利用机器学习算法与卫星预测天气、分析作物的可持续性，并评估农场是否存在病虫害。SkySquirrelTechnologies•将无人机技术和计算机视觉应用于葡萄园，并使用算法集成和分析捕捉图像和数据，提供葡萄园健康状况的详细报告，特别是葡萄叶的状况，帮助用户提高农作物产量、降低成本。TraceGenomics•TraceGenomics利用机器学习为农户提供土壤分析服务，用户在向TraceGenomics提交土壤样本后，会收到关于土壤成分的深度分析。该服务以产品包形式供用户挑选，包括以细菌及真菌为重点的病原体筛选，以及复合微生物评估和土壤DNA分析。FarmShots•专注于分析卫星和无人机拍摄的农业图像，以检测作物的病虫害和营养不良。其软件可以准确告知用户哪一区域需要施肥，并减少近40%的化肥使用量。04巨头抢先布局123腾讯于2018年进军“AI+农业”领域在荷兰瓦赫宁根大学举办的首届“国际智慧温室种植大赛”中，腾讯AILab和农科院等机构组成的iGrow队挑战AI温室种黄瓜，获得了AI策略第一名、总分第二名的优秀成绩。腾讯集团也相继与中粮集团、广东粤旺农业集团、深圳壹家仓、仲恺农业工程学院等签订战略合作协议，开展智慧农业深度合作，还投资了Phytech、Snapchat、Tile和Essential等农业初创公司。2019年5月，腾讯宣布与中国农科院农业信息研究所共同成立智慧农业联合实验室，推动“AI+农业”发展。同时与瓦赫宁根大学联办第二届“国际智慧温室种植大赛”，在六个月内利用AI和IoT物联网等技术远程控制温室种植番茄04巨头抢先布局•2017年12月，微软投资5000万美元成立“AIforEarth”项目，支持将人工智能应用于农业、生物多样性、资源保护、气候变化和水资源五个领域。•2018年12月，在微软公布的11项人工智能地球创新奖中，包括利用机器学习和卫星支持乌干达灌溉发展和提高作物水效率、利用在线网络地图和地理空间分析工具改善农业土地变化估计和地下水利用等项目。•2018年6月，阿里云正式宣布推出阿里云ET农业大脑，希望将人工智能与农业深入结合。在经过一年的研究试验后，农业大脑先后在生菜、苹果及甜瓜种植上完成了合作案例，已具备数字档案生成、全生命周期管理、智能农事分析、全链路溯源等功能。•比如，陕西10000亩海升苹果的生产资料已经汇聚到ET农业大脑，可以对每棵果树进行个性化管理，大大提高果园的管理效率，预计农业大脑能帮助果农每亩地节省200元以上成本。THISISMYREPORTTHANKYOU