企业案例集：AI技术如何助力农业效率

日期:03-21-2024

世界农化网中文网报道： 在这个AI飞速发展的时代，我们目睹技术如何重塑我们的世界。2024年，AI的应用已经渗透到各行各业，从医疗健康到金融服务，再到日常生活中的方方面面。随着大数据和机器学习技术的不断进步，AI已经成为企业决策的重要辅助工具。本文将通过一系列企业案例，深入探讨AI如何在不同领域中发挥其独特的价值，展示AI技术的多样性，并反映企业如何巧妙地将这些技术融入业务流程，以提高效率、降低成本，并最终实现创新。

Syngenta与Enko的合作

Syngenta与Enko的合作加速创新作物保护解决方案的发现。他们利用Enko的DNA编码库筛选数十亿化学分子，并结合AI和机器学习模型，成功发现一种新的化学物质，用于控制对谷物作物有害的真菌疾病。这一突破显著缩短研发时间，并确保分子符合特定的安全标准。

Moa Technology的创新

Moa Technology的专有尖端生物技术平台使用植物引导的表型Galaxy平台，在微型整体植物上筛选大量自然和合成化学物质，快速识别出新的、未商业化的除草剂作用模式（MOAs）。Moa的平台已经筛选超过750,000种化合物，仅在两年内就识别60多个新的MOA领域，并在温室设施中对杂草和作物的表现进行表征。

Syngenta Vegetable Seeds的AI应用

Syngenta Vegetable Seeds的番茄研究现已采用AI技术，以更准确、更全面地收集数据。AI在研究中的作用主要体现在数据收集和组织上，这有助于提高效率和准确性。通过AI数据收集，先正达能够在不同地点和不同条件下测试各种产品，同时提供一致且准确的数据。

Neatleaf的栽培管理平台

Neatleaf™，一家创新的栽培管理平台，利用数据、AI和机器人技术帮助栽培行业管理作物并提高产量。Neatleaf的旗舰产品Neatleaf Spyder是一款完全自主的机器人平台，能够扫描室内栽培作物，生成数百万关于植物健康和生长指标的数据点。这些数据经过分析后转化为可操作的洞察，供栽培团队评估、监控和纠正。

SpaceCrop与METOS Magyarország的合作

SpaceCrop在AI和地球观测方面的创新解决方案与METOS Magyarország在智能灌溉领域的行业专长结合起来。双方的共同目标是为农民提供先进的工具和数据分析，确保可持续和高效的农业实践。这种合作伙伴关系将开启农业的新时代，其中AI数据驱动的决策、卫星图像和精准农业技术相结合，以应对挑战并优化产量。

印度农业与农民福利部的AI应用

印度农业与农民福利部正在利用尖端的AI技术，以造福农民并提高整体生产力。作为AI整合的先驱力量，该部正在为印度农民面临的挑战提供解决方案，并推动印度数字生态系统架构（InDEA）2.0的网络方法。开发″Kisan e-Mitra″，这是一个AI驱动的聊天机器人，用于解答农民关于PM Kisan Samman Nidhi计划的疑问。这个全面的解决方案支持多种语言，并在两个月内已被超过210万农民使用。

DeepAgro的SprAI技术

阿根廷初创公司DeepAgro在美国拉斯维加斯举行的全球消费电子展（CES）上推出其选择性除草剂应用技术SprAI。DeepAgro致力于将自己定位为全球″农业应用AI领域的领先公司″。SprAI能够减少70%的农用化学品使用量和45%的环境影响，因为它能够在不浪费农药的情况下，仅对杂草进行选择性除草。

AI在农业中的共性和特点

通过分析这些案例，我们可以看到AI在农业中的应用展现出其在数据驱动决策、提高生产效率、促进环境可持续性、加速研发、自动化操作、跨学科合作以及全球与本地化结合等方面的共性和特点。随着技术的不断进步和市场的扩大，AI将继续在农业领域发挥重要作用，推动农业生产方式的革新。

 

数据驱动的决策制定。在瑞士先正达与Enko公司的合作中，通过结合DNA编码库和AI模型，成功发现新的化学模式来控制真菌疾病。这种基于数据的方法显著缩短研发时间，并确保产品的安全性。同样，Moa Technology利用其大规模除草剂发现引擎，快速识别出新的MOAs，这同样依赖于数据的高效处理和分析。

 

提高效率和生产力。Neatleaf™的栽培管理平台通过AI和机器人技术，帮助种植者管理作物并提高产量。其旗舰产品Neatleaf Spyder能够生成大量关于植物健康和生长的数据点，这些数据转化为可操作的洞察，帮助种植者优化作物管理。此外，先正达蔬菜种子公司采用AI技术，提高番茄研究的效率，使得新品种能够更快地推向市场。

 

环境友好和可持续性。DeepAgro的SprAI技术通过选择性除草，减少农用化学品的使用量，降低对环境的影响。这种技术不仅有助于保护环境，还能为农民节省成本。同时，印度农业与农民福利部利用AI技术，开发国家害虫监测系统，这有助于农民及时采取行动，减少作物损失，提高产量。

 

创新和加速研发。在先正达与Enko的合作中，AI和机器学习模型的应用加速新化学物质的发现。同样，Moa Technology的Galaxy平台在两年内识别60多个新的MOA领域，这种速度是传统方法无法比拟的。这些案例表明，AI技术能够显著加快农业科技的研发进程。

 

自动化和机器人技术的应用。Neatleaf的Spyder机器人平台就是一个典型例子，它能够自主扫描室内栽培作物，收集大量数据。这种自动化的数据收集不仅提高效率，还减少人工劳动的需求，使得农业工作更加轻松。

 

综上所述，AI技术在农业中的应用展现出其在数据驱动决策、提高生产效率、促进环境可持续性、加速研发、自动化操作、跨学科合作以及全球与本地化结合等方面的共性和特点。随着技术的不断进步和市场的扩大，AI将继续在农业领域发挥重要作用，推动农业生产方式的革新。随着这些技术的不断发展，我们有理由相信，AI将在未来的农业生产中扮演更加关键的角色，为全球食品安全和农业可持续发展做出更大的贡献。

AgroPages世界农化网 独家稿件，转载请注明版权!