A mezőgazdaság a nemzetgazdaság alapja, a gazdasági és társadalmi fejlődés első számú prioritása. A reform és a nyitás óta Kína mezőgazdasági fejlettségi szintje jelentősen javult, ugyanakkor olyan problémákkal is szembesül, mint a földforrások hiánya, a mezőgazdasági iparosítás alacsony foka, a mezőgazdasági termékek minőségének és biztonságának súlyos helyzete, valamint a mezőgazdasági ökológiai környezet pusztulása. Kína gazdasági és társadalmi fejlődésének egyik fő javaslata lett, hogyan lehet folyamatosan javítani a mezőgazdasági fejlettség szintjét és megvalósítani a mezőgazdaság fenntartható fejlődését.
Ebben a helyzetben a nagyszabású innováció és technológiai változás hatékony módja a mezőgazdasági problémák megoldásának és a mezőgazdasági modernizáció elősegítésének. Jelenleg a mezőgazdaság területén kutatási és alkalmazási hotspottá vált a termelékenység mesterséges intelligencia technológiával történő javítása.
A hagyományos mezőgazdasági technológia a vízkészletek pazarlását, a peszticidek túlzott használatát és egyéb problémákat okoz, nemcsak a magas költségeket, az alacsony hatékonyságot, a termékminőséget nem lehet hatékonyan garantálni, hanem talaj- és környezetszennyezést is okoz. A mesterséges intelligencia technológia támogatásával a gazdálkodók képesek lesznek pontos vetést, ésszerű víz- és műtrágyaöntözést elérni, majd a mezőgazdasági termelés alacsony fogyasztását és nagy hatékonyságát, a mezőgazdasági termékek magas minőségét és magas hozamát elérni.
Tudományos útmutatást nyújtani. A mesterséges intelligencia technológiájának elemzése és értékelése tudományos útmutatást nyújthat a gazdálkodók számára a termelést megelőző előkészítő munkák elvégzéséhez, a talajösszetétel és termékenységelemzés funkcióinak megvalósításához, az öntözővíz-ellátás és -kereslet elemzés, a vetőmag minőségi azonosítás stb. funkcióinak megvalósításához, a talaj, a vízforrás, a vetőmag és egyéb termelési tényezők tudományos és ésszerű elosztásához, valamint hatékonyan garantálja a nyomon követett mezőgazdasági termelés zavartalan fejlődését.
A termelés hatékonyságának javítása. A mesterséges intelligencia technológia használata a mezőgazdasági termelési szakaszban segítheti a gazdálkodókat tudományosabban ültetni és ésszerűbben kezelni a termőföldet, valamint hatékonyan javítani a terméshozamot és a mezőgazdasági termelés hatékonyságát. A mezőgazdasági termelés gépesítésre, automatizálásra és szabványosításra való átállásának elősegítése, a mezőgazdasági modernizáció folyamatának felgyorsítása.
Ismerje meg a mezőgazdasági termékek intelligens válogatását. A gépi látásfelismerő technológia alkalmazása a mezőgazdasági termékek válogatógépére automatikusan azonosítja, ellenőrizheti és osztályozza a mezőgazdasági termékek megjelenési minőségét. Az ellenőrzés felismerési aránya sokkal magasabb, mint az emberi látásé. Nagy sebességgel, nagy mennyiségű információval és több funkcióval rendelkezik, és egyszerre több indexérzékelést is végrehajthat.
Jelenleg a mesterséges intelligencia technológiája erős hajtóerővé válik a mezőgazdasági termelési mód megváltoztatásához és a mezőgazdasági kínálati oldal reformjának előmozdításához, amelyet széles körben alkalmaznak számos mezőgazdasági forgatókönyvben. Például intelligens robotok gazdálkodáshoz, vetéshez és szedéshez, intelligens felismerő rendszerek talajelemzéshez, vetőmag-elemzéshez, Kártevő-elemzéshez és intelligens viselhető termékek állatállomány számára. Ezeknek az alkalmazásoknak a kiterjedt használata hatékonyan javíthatja a mezőgazdasági teljesítményt és hatékonyságot, miközben csökkenti a peszticidek és műtrágyák használatát.
Talajösszetétel és termékenység elemzése. A talaj összetételének és termőképességének vizsgálata a mezőgazdaság termelés előtti szakaszának egyik legfontosabb feladata. Fontos előfeltétele a mennyiségi műtrágyázásnak, a megfelelő növényválasztásnak és a gazdasági haszon elemzésének is. A talaj detektálására szolgáló non-invazív GPR képalkotó technológia segítségével, majd a talajhelyzet elemzésére mesterséges intelligencia technológiával a talajjellemzők és a megfelelő növényfajták közötti korrelációs modell megállapítható.
Feladás időpontja: 2021. január 18