中國是有五千多年耕種歷史的農(nóng)業(yè)大國，但并非農(nóng)業(yè)強(qiáng)國。近年來，智慧農(nóng)業(yè)成為了國家在推動 5G、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)落地應(yīng)用的重要產(chǎn)業(yè)。

　　智慧農(nóng)業(yè)區(qū)別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的一個(gè)顯著特點(diǎn)，就是產(chǎn)業(yè)鏈大大延長，形成了農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后緊密結(jié)合的產(chǎn)業(yè)體系，目的是將智慧思維和信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及其他先進(jìn)科學(xué)技術(shù)相結(jié)合以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)量更高、質(zhì)量更好、成本更低、環(huán)境污染更少。

　　人工智能(AI)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。AI在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用主要是集成應(yīng)用計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、3S技術(shù)、無線通信技術(shù)、音視頻技術(shù)及專家智慧，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可視化遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程預(yù)警和遠(yuǎn)程控制等智能管理，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和效率的同時(shí)，提升操作者的體驗(yàn)感和舒適度。

　　百度飛槳以百度多年的深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用為基礎(chǔ)，是中國首個(gè)自主研發(fā)、功能完備、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺，集深度學(xué)習(xí)核心訓(xùn)練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件和豐富的工具組件于一體。飛槳已凝聚超230萬開發(fā)者，服務(wù)9萬家企業(yè)，基于飛槳平臺創(chuàng)建了超過31萬個(gè)模型，在城市、工業(yè)、電力、通信等很多關(guān)乎國計(jì)民生的領(lǐng)域都有飛槳在發(fā)揮作用，幫助越來越多的行業(yè)完成AI賦能，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化升級。

　　在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全流程中，從產(chǎn)前、產(chǎn)中到產(chǎn)后，在各個(gè)細(xì)分場景中，都有AI的用武之地。例如，在產(chǎn)前環(huán)節(jié)，PaddleDetection 是百度飛槳推出的物體檢測統(tǒng)一框架。支持現(xiàn)有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干網(wǎng)絡(luò)。針對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域不同的業(yè)務(wù)場景，農(nóng)作物識別、蟲情檢測(性能、目標(biāo)大小、準(zhǔn)確率等)可以選擇框架中的不同模塊組合得到最適合的模型，實(shí)現(xiàn)任務(wù)。

　　以YOLOv3模型為例，該模型在之前的版本上與同期最優(yōu)同類產(chǎn)品相比，基于COCO數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練速度超出了40%，驗(yàn)證集精度mAP(mean Average Precision)為38.9%，超出了1%。在本次升級中，飛槳工程師本著精益求精的工匠精神，使該模型得到了進(jìn)一步強(qiáng)化，COCO數(shù)據(jù)集mAP高達(dá)43.2%，訓(xùn)練速度也提升了40%，并基于YOLOv3開源了多種模型壓縮完整方案，使YOLOv3更上一層樓!

　　在產(chǎn)中環(huán)節(jié)，由于農(nóng)業(yè)也在尋求轉(zhuǎn)型，水培作為一項(xiàng)環(huán)保新技術(shù)正在逐步推廣。在引入AI能力前，采用水配方式需要依賴農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)人才及經(jīng)驗(yàn)，在生產(chǎn)過程進(jìn)行品質(zhì)判斷，一旦人員有疏忽，會造成15%~20%的生產(chǎn)浪費(fèi)。在引入EasyDL進(jìn)行模型開發(fā)后，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器自動識別，完成對蔬菜生長情況的實(shí)時(shí)管理，幫助降低不良品產(chǎn)出，提高產(chǎn)品品質(zhì)，產(chǎn)量提高10%~15%，同時(shí)也促成生產(chǎn)物資如種子、基質(zhì)、營養(yǎng)液的成本降低10%~15%，農(nóng)學(xué)學(xué)家的工作效率也因此提升了3倍。

　　除此之外，在其他環(huán)節(jié)，AI能力是如何賦能農(nóng)業(yè)場景，提升生產(chǎn)效率，降低成本呢?

　　10月29日，中國農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)協(xié)會聯(lián)合百度飛槳，特別邀請百度杰出架構(gòu)師、飛槳產(chǎn)品負(fù)責(zé)人直播分析AI在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，案例覆蓋耕地識別、蟲情檢測、農(nóng)作物自動分揀、進(jìn)貨量檢測等全產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)，干貨多多，掃碼觀看，不見不散!

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