作為國內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)的探索者與領(lǐng)銜者，托普云農(nóng)用到了“1+1+N”的解題思路，即：一個農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心，一個農(nóng)業(yè)大腦和N個系統(tǒng)應(yīng)用。在這套體系里，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是核心，而人工智能技術(shù)則發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，從微觀到宏觀，人工智能技術(shù)的身影隨處可見。
    微觀應(yīng)用：人工智能=高效、精準(zhǔn)
    “機(jī)器換人”是人工智能技術(shù)的一大特點(diǎn)，智能調(diào)教過的機(jī)器可代替人工完成許多工作，而在數(shù)據(jù)采集方面，人工智能同樣是一把好手！例如在交通上的車牌識別、在醫(yī)療上的紅外測溫、在金融上的人臉識別等等，都是人類無法與之匹敵的工作。在本屆展會上，托普云農(nóng)也帶來了人工智能在數(shù)字農(nóng)業(yè)上的兩個應(yīng)用。
    這二者的核心都在于圖像識別，一者主要應(yīng)用于蟲情測報，通過測報燈24小時值守田間，對田間害蟲進(jìn)行誘捕、滅殺、拍照、識別，形成連續(xù)的可視化數(shù)據(jù)圖表，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)測報在時間寬度與數(shù)據(jù)精度上的不足，是未來蟲情測報的新趨勢。一者主要應(yīng)用于科研育種，利用檢測儀器或手機(jī)APP實(shí)現(xiàn)對不同作物、不同生長時期的表型分析，快速測量記錄數(shù)據(jù)，代替了傳統(tǒng)用手測，用尺子量的方式，能夠大大提升實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取與管理的效率。
    可以說，人工智能在微觀上的場景應(yīng)用，將幫助專業(yè)人員消除繁瑣麻煩的工作內(nèi)容，從而將精力投入于更多高價值的研究工作，促進(jìn)整體行業(yè)由“量的替換”到“質(zhì)的提升”。

    宏觀應(yīng)用：人工智能=參謀專家
    人工智能的優(yōu)勢不僅在于替人作業(yè)，還在于它能替人思考。這點(diǎn)你可在“城市大腦”的概念里窺見一斑，例如城市交通早晚高峰時部分道路擁擠，智能算法則會給你規(guī)劃出一條暢行的路線。當(dāng)然，這是建立在對交通網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時監(jiān)控的基礎(chǔ)上！因此可以說，只要有龐大的數(shù)據(jù)和算法模型作為支撐，人工智能就能創(chuàng)造出無限的可能！
    談及農(nóng)業(yè)大腦，托普云農(nóng)也在本屆智博會上展示了自身的理解與相關(guān)應(yīng)用。大腦的工作思路是通過感知獲取信息，再對信息進(jìn)行處理，進(jìn)而針對場景需求進(jìn)行決策，最后由不同的身體器官去達(dá)成指令。農(nóng)業(yè)大腦也是如此，基于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的采集與處理，利用智能算法模型，它能為不同的產(chǎn)業(yè)需求提供服務(wù)。
    例如，利用前文提到的蟲情測報信息，農(nóng)業(yè)大腦就可以根據(jù)蟲情的趨勢及相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合算法模型，對未來的蟲情發(fā)生進(jìn)行預(yù)測預(yù)報，為植保部門的蟲情防治方案提供依據(jù)，甚至可根據(jù)植保部門的資源配置，直接輸出一份防治方案；展位上同期展示的“植物語言翻譯器”也是同樣的邏輯，基于對作物生長環(huán)境信息的采集與處理，農(nóng)業(yè)大腦可根據(jù)算法模型對作物生長狀態(tài)進(jìn)行評估，進(jìn)而調(diào)動物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施采取農(nóng)事操作，保證作物生長一直處于在最佳環(huán)境。