摘要:人工智能发展已进入新时代，正逐渐渗透到现代农业领域中，为现代农业发展注入新活力和新动力。文章分析了物联网及人工智能技术在设施农业领域中的优势和应用，包括物联网技术可对农作物种植的进行实时监控，人工智能在设施农业中的应用。本文将以物联网技术和人工智能在设施 农业领域应用为视角，分析物联网和人工智能对设施农业的潜在发展优势。

关键词：人工智能；物联网；设施农业；计算机

1.引言

近年来，物联网及人工智能技术在不断创新与广泛应用。我国也正在大力发展设施农业，设施农业的优化与创新离不开与现代信息技术的有机结合，将物联网与人工智能技术应用到农业发展中，可以大大提高农业生产效率以及优化农业设施装备的使用效率，是改善农业信息化发展水平不可或缺的选择[1]。

在国内农业长期发展的过程中，一直沿用传统农业方式，农业整体生产效率比较低。随着物联网及人工智能等新兴信息技术的不断开发，在设施农业装备及设施农业园区中取得了显著成效，使得我国设施农业得到大幅度优化[2]。文本对物联网以及人工智能技术在设施农业中的优势和问题进行了分析，提出了基于信息技术的设施农业优化解决方案，以期对设施农业的发展提供参考。

2.物联网技术和人工智能

2.1 物联网技术

物联网技术是互联网的延伸和拓展，通过电子信息技术和互联网交流传递物品之间的信息，可以通过FID 或二维码等获得信息，对物品进行区分、定位、管理和监控。物联网技术在农业中主要应用于农作物生产、农产品经营、设施管理和信息服务等方面，可通过网络监控农作物生产的全过程，有利于种植者进行科学的管理。物联网从技术结构上可分为信息感知层、网络传输层、应用服务层[3]。信息感知层通过各种传感器感知作物生长所需的环境数据，如环境温度、相对湿度、土壤养分等物理量参数；网络传输层的作用是把现场局域网和互联网相融合，将现场信息实时准确地传递到数据中心；应用服务层通过个人计算机或移动终端的应用程序实现对系统信息的监视和管理。

2.2 人工智能

人工智能是研究解释和模拟人类智能、行为及其规律的一门学科，通过建立智能信息处理理论、研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能[4]。人工智能使机器模拟人的思维、智慧，具有与人类一样的智能和行为，以人类智能的方式进行学习、思考、分析、判断、推理、规划，甚至能够超过人类智慧来胜任完成人类的复杂工作。涵盖哲学、数学、心理学、神经生理学、计算机科学、信息论、控制论等多种学科，远远超出了计算机科学的范畴，形成独立的学科体系。《新一代人工智能发展规划》提出了我国人工智能发展战略目标、任务和措施[5]，将引领、指导和推动现代农业步入新的智能农业时代，对我国农业现代化发展具有重要里程碑的意义。

3.物联网技术和人工智能的优势

3.1 物联网技术的优势

我国各地的农业生产环境差异较大，但多数设施农业配套设施较少，在整地、种植、收获等环节基本可实现机械化或半机械化，但在除草、施肥、打药等环节还需要人工进行，如今进行农业种植的农户年纪较大，节省人力和物力、高效产出是农业发展的趋势。物联网技术的应用可以简化农作物种植流程。设施农业通常可通过传感器收集农作物生存的土壤温度、湿度、CO2 浓度、酸碱度和光照等数据信息，根据农作物生长的不同阶段和环境，设置环境条件参数上下限，传感器实时监控，在条件不适合农作物生长时进行报警，可自动或人工操控卷帘机、喷滴灌系统、换气扇和暖风等设备改变这些条件，使其适应农作物生长，可有效减少人工作业量，降低农户工作强度，提升工作效率。设施农业能够提高对农作物管理的精细度，促进农作物健康成长，降低化肥和农药的施用量，精确根据农作物对光、水、肥、药的需求适量使用，减少化肥农药残留，提升农作物品质，降低环境污染。

3.2 人工智能的优势

在现代农业流水线生产作业中，人工智能技术的应用颠覆了传统农业生产方式，发挥着显著作用和效果。如在农业田间耕地耕作、大田种植、畜禽养殖喂料、农作物采收采摘等持续高强度劳动上，采用农业机械装置、农业机器人等自动化装置代替手工作业，减轻农民劳动强度、大幅提高生产效率，降低人工成本，提高经济效益。在农产品加工生产线上，智能化生产装备的流水线作业方式取代了传统人工作业。在农产品品质检测中，智能识别技术的出现代替了人工检测检验方法，大大提高检测的效率和准确性，保证了产品的品质、外观，同时保障了农产品的质量安全，满足消费者“放心消费、健康消费”的诉求，维护消费者的利益。这都反映出人工智能技术在现代农业生产应用中具有巨大的潜力[6]。

4.物联网技术在设施农业中的应用

物联网技术可对农作物种植的环境信息进行实时监控，经农作物种植专家系统分析后，能够实现针对性地自动控制农作物的水、肥和病虫害问题，但需要有完善的智慧农业系统作为技术支持，因此需要加强系统设计，以及在感知、传输和应用等层面的干预和管理，保障数据及应用的准确性。

4.1 系统设计要求

智慧农业系统需要利用物联网技术对农作物生长的温湿度、光照、土壤条件、大气环境、生长状态和工作流程进行实时监控，通过网络传输技术进行数据传输，管理人员可在远程进行管理。加强对感知层、应用层、传输层三个维度的设计。感知层依托于传感器的检测物联网技术在设施农业中的应用和系统设计需要，可以对农作物生长环境进行实时动态监测，及时掌握农作物生长中的问题；传输层要利用网络传输技术，将采集到的监控数据分类后稳定地传输给数据处理中心；应用层需要对采集到的信息进行储存和处理，经系统分析后，根据设定信息上下限发出警告，并发出调整操作，保障农业生产顺利进行。

4.2 视频监控子系统

视频监控系统主要包括可全方位监控的无线摄像头和数据处理系统。传统的农业种植管理工作，需要人工监控较多的摄像头并全面覆盖农作物，工作量较大，还会出现疏漏，在监控期间会产生许多没有应用价值的数据，会占据过多空间，后期查询数据时也较为繁琐，应用物联网技术可以提升监控视频的可靠性，并减少人工作业，提升工作效率。因为农业生产环境中水分和灰尘较多，监控系统需要有较好的质量，确保其可以适用各种环境，保障监控长期稳定地运行，提升农业管理的效果，促进设施农业的发展。

4.3 数据处理子系统

数据处理系统可以处理信息，对智慧农业系统有着关键作用，主要由视频应用服务器、数据库服务器等硬件和软件构成，可以接收、存储和处理感知数据。在实际应用中可以根据用户的实际需要设置不同的管理权限，用户可运用智能设备向各个执行端子系统发出开关指 ，调节水分、温湿度和病虫害预警等，能够实现远程操控，提升农业生产管理效率，还可以根据数据处理系统存储的数据建立数据库，便于查询和调取数据。

4.4 无线传感网络子系统

将无线传感网络子系统中的环境感知模块应用于设施农业中可有效监控农业种植环境。物联网技术会应用很多的传感器监测土壤和环境条件，因此应合理设置传感器的类型。传感器网络具有较多的感知节点，可以更好地传输感知的数据至协调器，协调器再将数据传输至上层系统，对农作物的生长进行监控。

4.5 无线宽带网络传输子系统

我国无线宽带网络技术已经获得了广泛应用，包括Wi-Fi、自组网等，可以保证农业种植区域的网络覆盖，不需要大规模基站支持，降低了网络信号传输的距离，适用于大部分偏远复杂的地域，能够提升网络的穿透能力和抗干扰能力，提高传输效率，保障网络数据的高速传输，还可以实现图像、视频的传输，提升农作物管理效果。无线宽带网络传输包括系统Mesh 设备、太阳能供电设备和蓄电池等。传感器收集到信息传输至协调器，协调器与Mesh 网络节点连接通信后，图像和数据信息被传输至数据中心，数据中心处理后再给各个控制节点发出调节指令。

5.人工智能技术在设施农业中的应用

5.1 灌溉控制

人工智能在农业生产过程中可以实时监测生产环境，并且依据作物生长需要进行调控，如作物智能灌溉，具体指通过对作物需水量的分析将灌溉用水量控制在最佳状态，既能满足农作物在某一时期的生长需要，又能有效降低灌溉水量，在节约水资源的同时保证农作物的高产高收。该技术主要依靠智能灌溉控制系统通过人工神经网络等人工智能技术，使系统具备强大的学习能力［7］。

5.2 土壤成分检测与分析

在农业生产过程中，土壤情况是影响农作物产量的一个重要因素，因此在农业生产前期以及农作物种植、培育生长过程中需要对土壤成分进行检测分析，并根据分析结果确定适宜种植的农作物品种，之后在农作物生长过程中根据土壤成分检测结果进行施肥，将土壤结构始终控制在最适宜作物生长的状态，从而达到提升农作物产量的目的。LI 等[8]基于ASP.NET 平台，成功开发出一套甜橙施肥专家系统，该系统可以依据地理位置和气候条件对年幼和成熟的甜橙拟定年度施肥计划。通过对土壤相关数据的分析处理，人工智能可以制定出最合理的施肥方案，使作物在生长过程中始终处于最佳土壤环境，从而有效保证作物产量和质量。

5.3 专家系统

专家系统是一种常见的人工智能系统，在农业及其它领域有非常广泛的应用。它可代替农业专家走向地头、走进农家，在全国各地具体指导农民科学种植农作物，这是科技普及的一项重大突破[10]。专家系统指利用人工智能技术使相应系统具备某个领域专家的经验、知识，并且可以利用这些经验、知识为使用者解决问题。在农业生产过程中，农业专家系统起着非常重要的作用，不仅在种植业应用广泛，在养殖业、渔业等行业也应用普遍。专家系统由知识库、推理机以及大数据处理引擎等核心部分构成。1978 年，美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统是世界上应用最早的专家系统[11]。随着大数据技术的快速发展，大数据在农业领域的应用也逐渐增多，专家系统将大数据技术、人工智能技术结合起来，通过大数据处理引擎对各种农业大数据进行分析、处理，并且利用推理机挖掘出最有价值的信息，再结合专家知识库中的专家经验、专业知识等，为农业生产各项决策提供帮助，实现农户对农业生产监管、生产操作及生产成本的管理与控制，并提供专家咨询辅导功能，为智慧农业的发展提供思路以及解决方案[12]。工作人员还可以将农业生产过程中收集到的土壤环境、作物生长状况等数据，利用专家系统进行分析，从而推测出农作物未来生长过程中可能出现的问题，并利用专家系统寻找到合适的解决方法。

5.4 设施农业生产智能控制

设施农业是近年来发展迅速的具有较高集约化程度的新型农业产业，是现代农业的重要组成部分[13]，指在相对封闭的环境下，对农作物、畜禽等生长环境进行控制，使其能够顺利生长，如温室种植就是一种常见的设施农业类型。随着现代生活水平的不断提高，设施农业发展速度不断加快，人工智能在设施农业中的应用进一步促进了设施农业的快速发展。将人工智能应用到设施农业当中的典型示范是温室智能控制系统，该系统结合物联网技术，对温室温度、湿度、水分、土壤等环境因素进行自动监测，并且将监测所得数据进行分析、处理之后再利用人工智能技术进行调控，结合相应数据分析结果实现对温度控制设备、灌溉设备等环境控制设备的自动操控，从而创造出最适合农作物生长的温室环境，在降低温室环境控制成本的同时，还能有效提升作物产量、质量与温室生产效益。

5.6 农产品检验

农产品检验工作通常在农产品加工完成但尚未入库之前进行，根据检验结果可以依据品质差别进行农产品分类、包装，而智能化的农产品检验方式可以有效提升检验效率，让农产品尽快进入仓储、销售阶段。智能化农产品检验工作由具备机器视觉功能的机械手臂完成，通过机器视觉功能对农产品进行扫描观察，并且通过图像处理、参数对比等方式判定农产品品质，再依此进行分类、包装[14]。

5.7 农产品智慧物流

农产品物流配送涉及仓储、运输装备、运输管理等环节，利用人工智能技术的农产品智慧物流利用互联网、物联网等技术，可实现农产品物流配送智能化管理，通过物流配送路径优化缩短配送时间，尽量保证农产品生鲜度，这一点对于一些保存期短、易变质的农产品尤其重要。常

见方法为通过建立多目标路径优化数学模型，以农产品生鲜度、用户满意度、配送费作为约束条件进行仿真计算，并根据计算结果给出最佳路径选择方案

6.人工智能发展前景

近年来，人工智能技术已经取得了长足的进步，语音识别、自然语言识别、计算机视觉、自动推理、数据挖掘、机器学习以及机器人学都在蓬勃发展。物联网技术在设施农业中已经得到普及，在温室大棚中的大量智能传感器是机器感知的基础，而感知则是智能实现的前提之一，通过感知，农业数据源源不断地汇集在一起。云计算的发展为大数据存储和大规模并行计算提供了可能。设施农业是物联网、云计算、人工智能三大技术结合应用的领域之一，它们的结合颠覆了传统农业生产方式。面对众多的新技术、新成果，把它们投入到生产中去才是关键。如何让技术能够适应中国复杂的农业生产环境，同时还要面对不同知识水平的用户，这些都是人工智能技术、云计算技术等高新技术在农业生产中所面临的问题。在人工智能的引领下，农业已迈入数字和信息化的崭新时代，借助其技术优势来提高农业生产的经济效益，是全面实现农业生产现代化、智能化、信息化的必由之路。

参考文献:

[1]彭元堃,杨艳,杨玮,等.基于物联网技术的智能农业管理系统设计[J].现代农业科技

[2]李小梅,秦建平,史欣,等.智慧农业发展中物联网技术在设施农业中的应用[J].农业工程技术

[3]周洪波.物联网：技术、应用、标准和商业模式[M].北京：电子工业出版社

[4]史忠植.高级人工智能(第三版)[M].北京：科学出版社

[5]国务院.新一代人工智能发展规划[EB/OL].

[6]张阳.物联网技术在设施农业中的应用[J].新农业[7］陈桂芬，李静，陈航，等.大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展[J].吉林农业大学学报[8］LI Y S，HONG L F.Development of a non-pollution orange fruit ex⁃ pert system software based on ASP.NET[J].Agricultural Sciences inChina

[9]毛林，王坤，成维莉.人工智能技术在现代农业生产中的应用[J].农业网络信息

[10]刘现，郑回勇，施能强，等.人工智能在农业生产中的应用进展[J].福建农业学报

[11]降惠，李杰.农业专家系统应用现状与前景展望[J].山西农业科学

[12]黄超琼，王天宝，陈超，等.基于安卓的智慧农业APP 设计与实现[J]

[13]于合龙，于佳琪，陈程程，等.基于物联网的设施农业监控预警技术及应用[J].吉林农业大学学报

[14]徐立鸿.用人工智能补齐农业生物技术短板[J].中国农村科技