未来5～10年，对农业发展有影响的AI技术有以下五个方面。
（1）跨媒体感知计算：围绕“大规模、全自动、全生育期”的农业动植物信息智能感知、精准解析和高效利用的需求，构建典型农业动植物表型知识图谱，突破基于深度学习的动植物特征智能识别技术，发现农业知识与生产规律，帮助人们深入认知动植物生命系统和农业生产系统的本质。
（2）农业智能作业机器人：随着农村劳动力向其他产业的转移，人工结构性短缺和日趋老龄化已成为突出问题，设施农业、精准农业和智能农业的快速发展，为农业机器人的发展提供新的动力和可能。通过感知识别、智能分析、安全控制、柔性作业等技术集成，开发除草、植保、嫁接、套袋、采摘、收割、捕捞、清扫、分级等专用机器人，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能，利用智能作业机器人大幅度提高劳动效率，减轻劳动强度。
（3）农村智能语音服务：农村信息服务最大的困难是广大农民不习惯使用键盘和鼠标，方便快捷的语音服务实现农村知识问答有效方式。因此，在人机交互语义词典、民族语言 / 方言语料库构建与云进化训练、全序列卷积神经网络语音识别、智能问答专家系统等方面具有广阔的研究前景与应用潜力。
（4）智能植物工厂：人工智能技术给农业带来新的绿色革命，利用智能技术建立植物工厂，可以取代耕地、阳光和杀虫剂， 30 多天就可以生产出绿色新鲜的蔬菜，可以调控种植环境和营养来满足蔬菜功能性生产需要。因此，智能植物工厂实现了作物生长不受外界自然气候影响的技术突破，单位面积产量可达露地的几十倍甚至上百倍，因此又被认为是21世纪解决荒漠、戈壁、海岛、楼房等非可耕地上作物生产，以及未来航天工程、其他星球探索过程中实现食物自给的重要手段。
（5）农业大数据智能平台：智能农业发展的未来，势必会将“人 - 机 - 物”与人类生存环境连接在一起，如何将它们实现灵活开放和平台化统一管控服务，是目前软件定义计算与大数据分析技术的核心内容。将硬件资源、数据资源、动植物本体进行软件定义和虚拟化，构建用户行为画像为中心的高度自适应农业大数据智能平台，让平台具备智能决策与智慧管理的功能。
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