农业中的人工智能可以分为五类：

许多公司开拓自主机器人并对其进行编程，以处理主要的农业任务，比如用比人类更高的产能和更快的速率收割庄稼。
自动化的涌现有助于办理劳动力短缺的问题。

二．作物和土壤监测

许多公司利用打算机视觉和深度学习算法来处理无人机捕捉到的数据，以及采取软件技能来监测作物和土壤康健状况。
由于砍伐森林使土壤变得贫瘠，并造成涝渍和盐碱化，土壤剖析机器的发展在未来几年内可能变得至关主要。
我们须要开拓一种利用机器学习的系统，让客户理解土壤的上风和劣势。
这种做事的重点应放在防止作物毛病和优化康健作物生产的潜力上。

如今，估计有250种杂草已经对除草剂产生了抗性。
美国杂草科学学会对玉米和大豆作物的杂草失落控影响的研究中，每年农人会因这一问题丢失约430亿美元。
利用自动化和机器人技能帮助农人找到更有效的方法来使庄稼不受杂草侵害尤为主要。

四．无人机的利用

到2027年，农业领域的无人机市场估量将达到4.8亿美元，而无人机的利用旨在帮助用户提高作物产量和降落本钱。
首先编程无人机的路线，一旦支配该设备将利用打算机视觉记录图像，并将捕获的数据上传到云，通过算法来整合和剖析捕获的图像和数据，以供应详细的剖析报告。

五．化肥的精确利用

与卫星相结合的机器学习算法可以用于预测景象、剖析作物的可持续性以及评估农场是否存在病虫害。
许多农人确实抱怨说不须要在田地里到处利用化肥，但农药已经成为必需品。
以是，可以通过开拓软件见告用户哪里须要化肥，这样可以减少近40%的化肥利用量。

人工智能驱动的农业技能涌现，不但可以帮助提高农业效率，还能办理行业面临的寻衅，包括作物产量、土壤康健和除草剂抗性。
农业机器人将成为人工智能在农业领域的主要运用，通过可行的机制来办理上述问题，减少农人的投诉，为他们供应更好的环境。
主要的是让农人接管最新的培训，以确保这些技能得到利用并连续改进。
从长远来看，这也有助于证明新技能的工具代价。
估量农业将连续稳步采取人工智能，并将持续这一趋势。

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