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中國是有五千多年耕種歷史的農(nóng)業(yè)大國，但并非農(nóng)業(yè)強國。近年來，智慧農(nóng)業(yè)成為了國家在推動 5G、云計算、人工智能等技術落地應用的重要產(chǎn)業(yè)。

智慧農(nóng)業(yè)區(qū)別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的一個顯著特點，就是產(chǎn)業(yè)鏈大大延長，形成了農(nóng)業(yè)產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后緊密結合的產(chǎn)業(yè)體系，目的是將智慧思維和信息技術、計算機技術以及其他先進科學技術相結合以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)量更高、質(zhì)量更好、成本更低、環(huán)境污染更少。

人工智能（AI）是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅動力量。AI在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用主要是集成應用計算機與網(wǎng)絡技術、物聯(lián)網(wǎng)技術、3S技術、無線通信技術、音視頻技術及專家智慧，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可視化遠程診斷、遠程預警和遠程控制等智能管理，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和效率的同時，提升操作者的體驗感和舒適度。

百度飛槳以百度多年的深度學習技術研究和業(yè)務應用為基礎，是中國首個自主研發(fā)、功能完備、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學習平臺，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件和豐富的工具組件于一體。飛槳已凝聚超230萬開發(fā)者，服務9萬家企業(yè)，基于飛槳平臺創(chuàng)建了超過31萬個模型，在城市、工業(yè)、電力、通信等很多關乎國計民生的領域都有飛槳在發(fā)揮作用，幫助越來越多的行業(yè)完成AI賦能，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化升級。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全流程中，從產(chǎn)前、產(chǎn)中到產(chǎn)后，在各個細分場景中，都有AI的用武之地。例如，在產(chǎn)前環(huán)節(jié)，PaddleDetection是百度飛槳推出的物體檢測統(tǒng)一框架。支持現(xiàn)有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干網(wǎng)絡。針對農(nóng)業(yè)領域不同的業(yè)務場景，農(nóng)作物識別、蟲情檢測（性能、目標大小、準確率等）可以選擇框架中的不同模塊組合得到最適合的模型，實現(xiàn)任務。

以YOLOv3模型為例，該模型在之前的版本上與同期最優(yōu)同類產(chǎn)品相比，基于COCO數(shù)據(jù)集的訓練速度超出了40，驗證集精度mAP（mean Average Precision）為38.9，超出了1。在本次升級中，飛槳工程師本著精益求精的工匠精神，使該模型得到了進一步強化，COCO數(shù)據(jù)集mAP高達43.2，訓練速度也提升了40，并基于YOLOv3開源了多種模型壓縮完整方案，使YOLOv3更上一層樓！

在產(chǎn)中環(huán)節(jié)，由于農(nóng)業(yè)也在尋求轉型，水培作為一項環(huán)保新技術正在逐步推廣。在引入AI能力前，采用水配方式需要依賴農(nóng)業(yè)領域的專業(yè)人才及經(jīng)驗，在生產(chǎn)過程進行品質(zhì)判斷，一旦人員有疏忽，會造成15~20的生產(chǎn)浪費。在引入EasyDL進行模型開發(fā)后，實現(xiàn)了機器自動識別，完成對蔬菜生長情況的實時管理，幫助降低不良品產(chǎn)出，提高產(chǎn)品品質(zhì)，產(chǎn)量提高10~15，同時也促成生產(chǎn)物資如種子、基質(zhì)、營養(yǎng)液的成本降低10~15，農(nóng)學學家的工作效率也因此提升了3倍。

除此之外，在其他環(huán)節(jié)，AI能力是如何賦能農(nóng)業(yè)場景，提升生產(chǎn)效率，降低成本呢？

10月29日，中國農(nóng)業(yè)機械工業(yè)協(xié)會聯(lián)合百度飛槳，特別邀請百度杰出架構師、飛槳產(chǎn)品負責人直播分析AI在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的實踐經(jīng)驗，案例覆蓋耕地識別、蟲情檢測、農(nóng)作物自動分揀、進貨量檢測等全產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)，干貨多多，掃碼觀看，不見不散！