无人机与机械手,无人机与机械手的区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于无人机与机械手的问题，于是小编就整理了1个相关介绍无人机与机械手的解答，让我们一起看看吧。

人工智能在农业上有什么应用？

人工智能技术可贯穿于农业生产的产前，产中，产后直至销售的阶段。

将这个人工智能技术应用于农业系统中，在目前取得了不错的应用效果。

就像这个农业专家系统，农民可以通过它及时的查询在生产中遇到的一些难题，问题。机器人，就可以代替农民去完成一些脏活累活。还可以在一些恶劣的天气下，进行作业。大大的节省了劳动力，还有这个计算机视觉识别技术能检验这个农产品的品质及外观。提高了检验的速度，所以就可以代替人工去检验。给我们的健康提供了保障。

人工智能在农业生产前的应用

1.土壤分析，土地景观规划。

2.土地灌溉用水的需求分析。

3.种子的品种鉴定。

人工智能在农业生产中的应用

1.作物种植及畜牧业管理专家系统

2.插秧系统

3.田间的杂草管理

4.作物的采收

人工智能在农业生产后期的应用

1.农产品的搬运

2.农产品的检验

3.品种的分类

综上所述，在农业的生产产后使用ANN(人工神经网络)技术可以对农产品进行合适的分类。机器视觉技术可以对农产品有效的进行检验，保证食品的安全。而且使用机器人手，还能有效搬运农产品，保证了卫生，提高了搬运速率。

但目前人工智能的研究才起步，离我们的目标还是有些距离的，随着研究的不断深入，很多的不足慢慢的暴露出来。人工智能技术还是不够完善，所以还不能广泛的应用于农业生产中。

这是一个很好的问题。农业的话，现阶段从业的年轻人越来越少，如果AI的时代，在农业的人工智能方面有所突破的话，可以较好的解决农业里面的一些。复杂但又需要大量繁琐的人工分析。在此想讲一个点，就例如农业的数据分析，我认为通过机器的深度学习是可以较好的将大量跨界专家的经验积累出来，形成服务农业里面的人工智能技术。结合现在的卫星，遥感，气象，贸易，量子计算机机等跨领域的知识，训练出最新的农业人工智能。不管他是在地头或天空的人工智能数据采集站，还是农民手机中安装的人工智能软件都会大大的帮助到农业这个古老而传统的行业解决大量问题。新农小哥非常乐见未来出现农业领域的人工智能，让农业变成一个人人羡慕的行业。

创业公司SeeTree承诺使用配有AI和传感器的无人机将大数据带到农业领域。SeeTree承诺为农业和种植业建立一个新的“情报网络”，以此来提高粮食生产的效率。使用无人机监测农业并不新鲜。谷歌母公司Alphabet的X部门去年证实它正在探索这种可能性，而像DJI这样的无人机制造商已经有了商业用途的版本。

获得所有数据后，您需要了解它。与工厂设备不同，工厂设备可以相对容易地连接到物联网以进行性能记录等，而农作物与WiFi和蓝牙不兼容。这就是是Seetree可以发挥作用的地方，它将无人机的多维传感器数据与地面传感器和人类手工测量相结合，测量诸如土壤酸度、光照水平和其他增长的相关指标。这些数据被输入到人工智能驱动的农业智能服务中，该服务从宏观和微观两个层面计算出农场的健康状况。

有了这些见解，农场可以做更有针对性的工作，以获得最大化回报。这可能意味着调整农场的灌溉平衡方式，或针对不同的土壤条件进行不同的肥料和其他处理。例如，人工智能可以计算每棵树的产量图，种植者可以从中计算出替换树木或选择性地砍去树木种类的价值，也可以根据水果大小的变化以及它们的生长发育程度来计算不同的收获时间表。 SeeTree表示，该技术还可以为作物健康问题提供有用的早期见解。

加快农业人工智能研发应用，已我成我国在强化关键技术装备创新方面的重要方式。开展核心关键技术和产品攻关，重点攻克运动控制、位置感知、机械手控制等关键技术。适应不同作物、不同作业环境，开发嫁接、扦插、移栽、耕地等普适性机器人及专用机器人。以畜牧生产高效自动化为目的，研制放牧、饲喂、挤奶、分级、诊断、搬运等自动作业辅助机器人。

此外，还需要研制鱼群跟踪和投喂、疾病诊断等水下养殖机器人，加强无人机智能化集成与应用示范，重点攻克无人机视觉关键技术，推动单机智能化向集群智能化发展，研发人工智能搭载终端，实现实时农林植保、航拍、巡检、测产等功能。

《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》中，从加强组织领导、加大政策支持、强化数据采集管理、强化科技人才支撑等方面提出了保障措施。其中明确，将数字农业农村科技攻关作为国家重大专项和重点研发计划的支持重点。协同发挥科研机构、高校、企业等各方作用，培养造就一批数字农业农村领域科技领军人才、工程师和高水平管理团队。

总之，在信息化、人工智能迅速发展的今天，农业人工智能的发展在未来农业领域的研发应用将会十分广泛，把握好这一方向，我国农业农村领域的建设步伐也会加速迈进。

介绍一个在巴西的案例。

在巴西，农户在需要测试土壤及水的质量时通常会将样品送实验室，这个过程不仅可能非常耗时 ，而且在收到测试结果时得到的参数可能已经过时。所以这样一个过程对于小农户来说的成本非常大。

鉴于此，巴西的IBM研究人员开发了一个基于人工智能的程序原型AgroPad，以帮助农民靠自己就能轻松进行实时化学分析。 IBM的Mathias Steiner在博客文章（http://www.fao.org/news/story/en/item/260535/icode/）称，该程序原型“或可在数字农业和环境测试领域引起一场革命”。

资料显示，全世界粮食的80%是由家庭农场生产的，因此能让小农场用上低成本人工智能工具极有可能确实有着重大影响。

AgroPad背面的一组圆圈提供样本的色度测试结果；每个圆圈的颜色代表样品里特定的化学品含量。用户可以使用智能手机和专用移动应用程序扫描AgroPad。（图片来源：IBM研究院）

AgroPad是一个大约名片大小的纸质设备，内置一个微流体芯片。它可以在不到10秒的时间内对水或土壤样品进行化学分析。农民只需将样品放在卡的一侧，卡另一侧的一组圆圈就会显示色度测试结果。

农民进而可使用专用的智能手机应用程序立即获得精确的结果。与此同时，IBM的应用程序用了机器视觉技术将颜色组成和强度转换为化学浓度，所得到的结果比人类目测结果更为可靠。

据了解，IBM目前的原型可以测量pH、二氧化氮、铝、镁和氯，但IBM研究团队正在努力扩大程序的化学指标库。AgroPads还可以根据个别农民的需求进行个性化。

测试结果出来后，相应的数据可以以流式方法传到云上，并标上数字标签，记录分析的时间和位置。其中，数百万个的个别测试结果可以存起来备用。Steiner在博文里提到： “这是非常重要的功能，例如，比如可以把它用于监测特定地区全年肥料浓度的变化。”

如今，人工智能已经越来越多地成了农产业的一部分。 John Deere最近收购了名为Blue River的硅谷人工智能初创公司，目的是将机器学习、深度学习和机器人技术融入旗下的农场设备。人工智能技术在农产业领域里除了用于作物分析外，还可以有许多其他的应用。例如，机器人技术可以帮助改善作物收获，预测分析可以帮助农民预测影响作物生长的天气条件。

到此，以上就是小编对于无人机与机械手的问题就介绍到这了，希望介绍关于无人机与机械手的1点解答对大家有用。