隨著人口的快速增長、耕地面積的逐步縮減和城鎮化速度的推進，農業發展面臨的挑戰日益嚴峻。通過探索信息技術促進農業提質增效，成為國內外農業發展研究的深刻話題。

日本研究人員通過人工智能圖像識別來預測柑橘糖度，這次用人工智能圖像識別來診斷果園病蟲害，隨著農藥的普及，許多人認為病蟲害對農業的影響不大。農業生產和服務領域存在的痛點由來已久，生產方式粗放、農業服務不完善、病蟲害問題解決不及時等等，而人工智能融合農業生產服務創新應用，恰是解決農業問題的新突破點。事實上，病蟲害仍然是威脅農業發展的主要罪魁禍首。

人工智能是人工智能，是計算機科學的一個分支。它試圖了解智能的本質，并生產一種新的智能機器，可以以類似的方式反映人類智能。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統。據估計，全球農業中有害生物的潛在損失每年達到5400億美元，因此迫切需要遏制病蟲害。

AI診斷原理

病蟲害對植物的影響大致不同。例如，一些昆蟲吸收樹汁，一些昆蟲吃果實，并根據特殊痕跡判斷罪魁禍首。日本研究人員開發了一種以視覺圖像特征為判斷基礎的人工智能，通過積累相關痕跡數據來豐富人工智能的數據模型，然后將現有圖像與人工智能存儲數據進行比較，以判斷植物不適的原因。數據越多，對病蟲害的判斷就越準確!

AI診斷操作

植物葉片分為三個區域，即健康區、疾病區和常見特征。在本研究中心，RGB圖像的輸入尺寸為256*256像素，特征區域為4096維。根據不同的特點定義不同的區域，準確找出病房!然后將病區圖像與現有數據進行比較，反復確認最終診斷原因。

　未來AI診斷

人工智能疾病診斷的困難在于數據的積累。為了提高疾病診斷的準確性，我們應該支持足夠的數據。如果人工智能疾病診斷數據積累足夠，它將面向更多的領域，如比較現有的葉片圖像，判斷植物的生長，是否缺乏微量元素，并實時控制植物的健康!

當然，人工智能技術的應用不僅限于此。未來，通過對人工智能圖像識別算法的調教，機器就能識別更多更全的害蟲;通過對蟲情測報算法模型的構建，將蟲情測報數據與氣象等影響蟲害生長的環境數據結合，就能根據現有數據對未來蟲情趨勢作出測報預報;通過處理好空間、時間上的數據關聯，建立相應的算法模型，就能在區域測報防治上提供像手機助手一樣的決策建議。

21世紀是屬于人工智能的時代，隨著應用領域的不斷拓展，人工智能正悄然改變我們的世界。近些年，人工智能技術在產業當中的應用正由淺至深，由點至面的拓寬，在植保領域也出現了不少人工智能應用，推動植保方式向著多元化、高效化、智能化的方向發展。從播種到發芽、開花、結果，現代科技力量在其中發揮著越來越重要的作用，讓農業種植越來越智能高效，不斷書寫著科技惠農的現代農業故事。