桂泽春， 赵思健

（中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081）

择要：农业是关系国计民生的根本家当，但同时又是弱质家当，传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息挖掘不敷、精确度不高和鲁棒性差等问题。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）拥有基于大数据的强非线性拟合、端到端建模和特色自学习等强大功能可很好地办理上述问题。
本文首先剖析了AI在农业薄弱性评估、农业风险预测，以及农业危害评估三大方面的研究进展，得出如下结论：1. AI在农业薄弱性评估中的特色主要性评估缺少科学有效的验证指标，且运用办法导致无法比较多个模型之间的利害，建议采取主客不雅观法进行评价；2. 在风险预测中，创造随着预测韶光的增加，机器学习模型的预测能力每每会低落，过拟合问题是风险预测中的常见问题，且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少；3. 农业生产环境繁芜，运用处景多变是影响危害评估准确性的主要成分，提升深度学习模型的特色提取能力和鲁棒性是未来技能发展须要战胜的重点和难点问题。
然后，针对AI运用过程中存在的性能提升问题和小样本问题提出了相应的办理方案。
对付性能提升问题，根据利用者对人工智能的熟习程度，可分别采取多种模型比较法、模型组合法和神经网络构造优化法以提升模型的性能表现；对付小样本的问题，每每可以将数据增强、天生对抗网络和迁移学习相结合，以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准确性。
末了，对AI在农业风险管理中的运用进行了展望。
未来可以考虑将人工智能引入农业薄弱性曲线的构建；针对农业家当链的高下游关系和与农业干系的行业关系，更多地运用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入研究；危害评估建模过程中可以更多地引入评估目标干系领域的专业知识以增强对目标的特色学习，对小样本数据进行增广也是未来研究的重点内容。

关键词： 农业风险管理；人工智能；薄弱性评估；风险预测；危害评估

赵思健 研究员

赵思健，男，博士，研究员，喷鼻香港理工大学访问学者，中心财经大学客座副教授，中国农业风险管理研究会农业保险分会副理事长、秘书长，中国磨难防御协会风险剖析专业委员会常务理事，现任中国农业科学院农业信息研究所农业风险管理研究中央副主任。
长期从事农业风险管理与农业保险研究，先后主持和参加国家自然科学基金青年基金项目、国际互助项目和面上项目，教诲部基地重点项目，国家科技部十一五、十二五科技支撑项目，北京市科技操持项目、中国农科院科技创新工程、中国农科院基本科研业务费项目等40余项课题，主持和参加财政部、农业屯子部和银保监会等国家部委和太平洋财险公司、安然财险公司、中煤财险公司、中国再保险公司、中银保信、中国农业再保险公司等保险机构委托的20余项课题，领头研发中国农业生产风险评估与区划舆图系统、北京市农业风险管理与保险信息管理平台、农业景象指数保险互联网做事平台等多个农业保险行业运用系统与平台，先后揭橥学术论文60余篇，个中SCI收录8篇、EI收录20篇、CPCI-S收录15篇；以第一申请人获批2项专利和14项软件著作权；主编1部专著、3部会议论文集、参编1部专著、1部教材，在农业风险管理和农业保险科技方面积累了丰富的履历。

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