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近年来，伴随着互联网等新技术的加速涌现，物联网、云计算、大数据等技术运用到农业生产各环节，数字农业、智慧农业应运而生。我国智慧农业呈现良好发展势头，但普及程度仍然较低，其中一个原因便是缺少让大多数农民能够直观理解、使用的可视化数据交互方式。
数字孪生是指通过各种传感器，如温度、湿度传感器等集成物理反馈数据，并辅以人工智能、机器学习和软件分析，在信息化平台内创建一个数字化模拟，这个模拟会根据反馈做出相应的变化。
山海鲸可视化通过数字孪生技术， 将物联网设备获取到的数据和3D空间渲染相结合，不仅可以直观的观察大棚种植中的常见的指标信息， 而且可以通过大屏管理中的开关对物联网设备进行直接控制，实现一站式的智慧大棚管理。
整个智慧蔬菜大棚系统分为四个模块，分别是园区概览，环境监测、设备服运维和安防管理，各个模块的数据可以通过山海鲸内置数据源接口和IOT协议与大棚系统进行对接。数据源支持实时刷新，模块内容支持自定义修改和定制化开发。
园区概览通过鸟瞰的形式整体呈现了多个大棚的位置和状态，同时周边图表展现了蔬菜种植的种类，种植的分布，产量分析和产值占比。
昼夜切换
通过点击昼夜切换按钮实现了白天和夜晚效果的切换，通过白天的动态光影和夜晚的灯光展现了蔬菜大棚在不同时间的外观。
区域联动
在3D模型中可以动态配置多个兴趣点位，并且可以对点位进行具体详情的设置。展现中通过点击标记点来展示不同蔬菜种植的具体位置和信息。
由于农业系统中对于大棚种植最重要的信息是大棚的整体环境和天气环境，因此环境信息通过对热力传感器和天气数据的整合，实时向管理人员呈现了当前大棚的环境状态，以便决定是否需要通过控制补光灯和风机对环境进行调节。
管理人员通过观察环境模块中的信息后，可以通过设备管理模块，直接对风机和补光灯进行操作。不同大棚的风机和补光灯通过各自按钮可以实现独立的开关控制。
对于整个园区的安防摄像头进行统一的实时状态监测，通过ONVIF标准实时接入监控信息，并且在3D模型中展现了不同监控点具体的位置。对于管理人员更好的掌握园区当前的真实状况有着很好的辅助作用。
现今，科技已经成为农业不可分割的一部分，在农业智能化已成为我国现代农业发展新方向的背景下，智慧农业正在成为乡村振兴发展的重要路径。在这条路径之中数字孪生技术作为让智慧农业走近群众的关键技术环节，在未来还会有更加光明的发展前景。
人工神经网络与智慧农业的关系
如何让农业搭上信息化专车？这可不是一件容易解决的事，不过，还是有聪明的人，甚至还提出了叠加效应，让智慧农业更显威力，大家肯定很好奇?叠加效应?的含义和具体效果，请听我慢慢道来。
一、叠加效应含义很多人都很好奇这个所谓的?叠加效应?，其实就是利用大数据先进技术和现代农业相结合的方式，以前的农业就是?种在人，收在天?，将信息手段融入到农业里就不一样了，大数据技术可以有效预测天气状况，给农业提供了更全面的分析，这就是智慧农业。农民不再依靠天吃饭，在一定程度上减少农民损失。
二、具体效果 叠加效应?下的智慧农业可是为农民带来好消息，不光是可以精准预测天气，还可以精准施肥，甚至连田里有害虫都有一套灭虫的方案。这下可彻底给农民放了假。不仅如此，它还可以将每亩地的成本核算出来，进一步减轻了农民的损失，还可以用大数据测算出蔬菜的卖价，真是省时又省力。?叠加效应?下的智慧农业将农产品的品质提高到一个新的阶段，真是实打实的惠农。三、大力推广因此，国家也在大力推广这个?叠加效应?，让更多的人体会到智慧农业的好处，不要被传统农业束缚，有了它，连销售农产品都不用担心，因为在销售端，利用数据信息技术，彻底发挥?互联网+?的威力，形成一个产业链，农民也不用担心自己的产品卖不出去了，这也是大力推广的主要原因。
结语
希望现代的农业可以早一点实现自动化，这样才可以进一步节省人力物力，将有限的资源无限利用，这才是发展的最终目的。大家觉得呢？
人工智能作为当今科技的前沿技术已经深入到各行各业之中，当下我们关注最多的还是人工智能为医疗、金融、工业带来怎样的变化，却忽视了人工智能在农业领域中的应用。事实上，从20世纪70年代开始，人工智能技术，特别是专家系统技术就开始应用于现代农业领域。
根据联合国粮农组织预测，到2050年，全球人口将超过90亿，尽管人口较目前只增长25%，但是由于人类生活水平的提高以及膳食结构的改善，对粮食需求量将增长70%。与此同时，全球又面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的环境破坏等问题。如何在有限的耕地增加农业的产出，同时保持可持续发展?人工智能作为解决方式之一，展示出了其强大的实力。
人工智能在智慧农业中将发挥哪些作用?
1、种子检测
种子是农业生产中最重要的生产资料之一，种子质量直接关系到作物产量。种子的纯度和安全性检测，是提升农产品质量的重要手段。因此，利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对种子进行准确的评估，对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用。
2、智能种植
在传统农业中，需要耗费大量的人力、物力。搭载人工智能技术的机器人将有助于缓解农民的负担，大大降低土地对劳动力的需求量。例如在种植、管理、采摘、分拣等环节都可以通过智能机器人来完成，实现农业种植的智能化与自动化。
3、作物监控
在农业生产的很多方面，大部分的工作是通过对农作物外观的判断进行的，例如农作物的生长状态、病虫害监测以及杂草辨别等等。在过去，这些工作是通过人的肉眼去观察，但是这存在两个问题：1、农民并不能保证根据经验做出的判断是完全正确的;2、由于没有专业人士及时到现场诊断，可能会使农作物病情延误或加重。人工智能技术可在农作物检测中提供强大的技术的支持，通过机器人视觉技术，模拟人类的视觉功能，从客观事物的图像中获取信息并处理和分析。
4、土壤灌溉
人工神经网络具备机器学习能力，能够根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，选择最佳灌溉规划策略。通过对土壤湿度的实时监控，利用周期灌溉、自动灌溉等多种方式，提高灌溉精准度和水的利用率。这样既能节省用水，又能保证农作物良好的生长环境。
人工智能技术在农业领域面临的困难与挑战
不过，虽然人工智能技术已经开始应用于农业领域，但是与其在金融、医疗、交通等领域上的成功应用相比，人工智能在农业上的运用略显初级，大多农场、农业设备制造商还没有深入推进人工智能的引入。原因包括：1、农业领域的数据获取比其他行业要难;2、农业生产统计和量化应用困难，农业环境变化对人工智能技术在农业上的测试、验证和推广更加困难;3、缺乏既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才。
政策支持破解人工智能农业困局
2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，加快推进产业智能化升级。在智能农业方面，要研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善的天、空、地一体化的智能农业信息遥感监测网络及农业大数据智能决策分析系统。除去国家层面的政策之外，各地政府也开始密集出台相关政策，以解决人工智能技术在农业领域的应用中面临的实际问题。
2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才;到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才的培养力度。截至2017年12月，国内共有七十余所高校围绕人工智能领域设置86个二级学科或交叉学科。2018年国内高校首批612个“新工科”研究与实践项目中，已布局建设将近60个人工智能类项目。
写在最后：
随着人工智能技术的不断发展，其在智慧农业领域的大规模应用将最终实现。相信在不久的将来，人工智能能够更好的为人类服务，改善人类的生活，带来巨大的经济效益。在人工智能的引领下，农业将迈入智能化的崭新时代。
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