AI农业规模巨大的同时存在什么问题

被华尔街时报，福布斯和财富杂志称为“AI（人工智能）元年”的2017年，人工智能成果颇丰。尤其是，在农业中的运用。

最新情报显示，2018年农业市场的AI价值为6亿美元，预计到2025年将达到26亿美元，预测期间的复合年均增长率为22.5%。

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。

众所周知，人工智能运用农业领域，有一个关键因素就是“粮食短缺”。

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。

根据报道发现，农业中AI的一些流行用例包括预测分析，机器人技术，无人驾驶飞机和自动农用车。根据农业应用，作物保护，天气预报，农业机械自动化和牲畜生长监测是成功实施人工智能的领域。

虽然人工智能改变世界，更低的成本，更高的效率，但是人工智能的研发成本相当高。

曾有报道称：某新三板挂牌科技公司一年亏损超过1.2亿元，主要原因是公司人工智能项目投入过大。人工智能类创新型项目中，人工智能相关专业性人才成本居高不下，投入较多；优势产品加入人工智能等新技术提升性能，研发成本较高。

我们发现人工智能公司切入农业有2大路径：

路径一、巨头互联网公司抱团农业巨头

互联网公司抱团农业巨头，通过强强联合，从而实现人工智能快速落地与验证，如果可以减少互联网公司研发成本和推广成本。

比如，京东AI养猪与精气神公司合作，阿里ET大脑与四川特驱集团、德康集团宣布合作、海升集团合作。

路径二、农业创业型公司销售硬件或服务

科技服务农业有2个方面：1）提供系统解决方案；2）销售产品。

中投顾问在《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》中提到，以应用（硬件和网络平台以及服务）为基础的智慧农业市场，有望从2016年的90.2亿美元（约为613亿人民币）达到2022年的184.5亿美元（约为1254亿人民币）的规模，年均复合增长率13.8%。

就人工智能运用农业来说，尽管农业领域也已经开始讨论ABCD（A是人工智能：Artificial Intelligence；B是区块链：BlockChain；C是云计算：Cloud；D是大数据：BigData），但在实际的布局过程中，依然面临种种挑战。比如数据链的打通、基础设施建设、新型农业AI人才的培养、市场教育等等，不是可以一蹴而就的事。

业内人士指出，不同于工业标准化，农业生产面临众多不同模式，每一种作物、动物的生活环境、生长习性都不尽相同，而且体量庞大、结构混乱，形成规模化运作是一大难题。只有当农业进入标准化阶段时，才能充分运用现代化的机械设备、生产技术和管理手段等等，形成有效数据采集和积累机制。

但长久以来，中国国情下的小农经济模式导致土地分化严重，几乎难以规模化生产和规范化管理。

比如，中国农业存在6大问题：1）农业的分散性；2）农业高科技人才缺乏；3）小农户在我国占据80%以上的；4）农业领域的数据获取比其他行业要难;5）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;6）缺乏既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才。等等这些原因都制约着人工智能在农业中的发展速度。

因此，想要推动AI农业，背后的技术要求和成本投入非常高。所以，人工智能存在理想丰满、现实骨感的境况，其看似与农业很近，其实，人工智能离农业很远。

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