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人工智能在农业领域的发展前景

AI专家建立了一套模拟气候环境和作物生长的仿真器，并开创性地搭建出农业人工智能系统，将农业专家的知识和经验自然地嵌入仿真器中。

这个农业AI系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，同时大幅降低了传感器成本，展现出“AI+农业”的应用潜力。

未来腾讯AI Lab还将在农业、能源等领域进行持续的技术探索。

智慧农业专业课程内容

智慧农业专业学习的课程主要有作物生产学、作物育种学、植物保护学、神经网络与深度学习、大数据框架与模式、Python语言程序设计、生物统计学、机器学习、生物信息学、模式识别、单片机原理与应用、农业遥感、农业生产机械化、物联网工程、电气控制基础与可编程控制器、农业推广学。

本专业以教育部“新农科”建设理念为指导，为国家乡村振兴战略和长三角区域经济发展，培养具有正确的人生观和价值观，理想信念坚定，具有三农情怀、人文素养和生态文明意识的，掌握农学、生命科学、生物信息学、农业机械与智能装备、数据科学与大数据技术、现代农业管理等学科基本知识的，能够胜任现代智慧农业产业及相关领域的教学科研、产业规划、经营管理、技术服务等工作的复合交叉型农业科技人才。

主要课程：作物生产学、作物育种学、种子学、植物保护学、农业传感器原理与应用、数据库原理与技术、农业机器人技术基础、生物信息学、农业大数据分析与实践、农业物联网技术、农业地理信息系统、农学综合实习、智慧农业综合实习

专业优势：1.教育部“新农科”建设专业，面向农业4.0时代开设；2.拥有跨院系、跨学科的专业师资力量，教师100%博士学位，教授100% 授课；3.行业发展驱动知识融合，学科竞赛培养创新能力，产学合作强化实践技能。

包括但不限于下方面：农业信息化技术、物联网技术、大数据分析、农业机械与自动化、植物生长调控、土壤保育与肥料利用、农产品品质与安全检测、农业无人机应用、农业气象学、农业生态学、精准施肥与灌溉、粮食加工与储藏、农产品市场营销、农药与农残检测、农业环境保护、农业政策与管理等。通过这些课程的学习，学生可掌握智慧农业的基本理论和技术，了解农业生产的全过程管理和决策，提高农业生产效益和产品质量，推进农业可持续发展。

智慧农业是中国普通高等学校本科专业。

主要课程：

作物生产学、作物育种学、作物保护学、机器学习、农业大数据处理技术、遥感基础与应用、Python 语言及应用、数据挖掘、人工智能、作物生长模拟与应用、精准作物表型组、生物信息学、智慧农场规划与设计等课程。

智能农业一般是指什么

智能农业的基础是什么：基础投资、大数据、远程监控。

传统农业生产活动中的浇水灌溉、施肥、打药，农民依靠人工估摸，全凭经验和感觉来完成。而应用物联网，诸如瓜果蔬菜的浇水时间，施肥、打药，怎样保持精确的浓度，如何实行按需供给等一系列作物在不同生长周期曾被“模糊”处理的问题，都有信息化智能监控系统实时定量“精确”把关，农民只需按个开关，作个选择，或是完全听“指令”， 就能种好菜、养好花。 从传统农业到现代农业转变的过程中，农业信息化的发展大致经历了计算机农业、 数字农业、精准农业和智慧农业 4 个过程。

基于物联网的智能农业可用于大中型农业种植基地、设施园艺、畜禽水产养殖和农产 品物流，布设的 6 种类型的无线传感节点，包括空气温度、空气湿度、土壤温 度、土壤湿度、光照强度、二氧化碳浓度等，并通过低功耗自组织网络的无线通信技术实现传感器数据的无线传输。所有数据汇集到中心节点，通过无线网关与互联网或移动网络相连，实现农业信息的多尺度（个域、视域、区域、地域）传输；用户通过手机或计算机可以实时掌握农作物现场的环境信息，系统根据环境参数诊断农作物生长状况和病虫害状况。

同时，在环境参数超标的情况下，系统可远程对灌溉等农业装备进行控制，实现农业生产的产前、产中、产后的过程监控，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态、 安全等可持续发展的目标。

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