人工智能识别虫害源码（病虫害智能测报）

本文目录一览：

• 1、人工智能时代，如何利用AI图像识别技术辅助病虫害测报？
• 2、都说人工智能是农业数字化转型的关键，想知道现在农业AI领域都有哪些可以应用的技术了？
• 3、人工智能未来的发展前景怎么样？
• 4、慧植农当家提供病害识别接口吗
• 5、人工智能如今发展得怎么样了？
• 6、不认识的虫子怎么查？

人工智能时代，如何利用AI图像识别技术辅助病虫害测报？

随着植保领域人功能技术的日益成熟，未来只要通过对人工智能图像识别算法的调教，机器就能识别更多更全的害虫;通过对虫情测报算法模型的构建，将虫情测报数据与气象等影响虫害生长的环境数据结合，就能根据现有数据对未来虫情趋势作出测报预报;通过处理好空间、时间上的数据关联，建立相应的算法模型，就能在区域测报防治上提供像手机助手一样的决策建议。托普云农认为，人工智能对病虫害领域的测报只是人工智能技术赋能植保事业的一个缩影，未来还有更广阔的应用前景。托普云农将深度结合植保全产业链的痛点需求，在人工智能图像识别、算法模型构建、决策系统等方向展开深度研究，推动技术的转化与落地应用，为行业发展贡献更大的价值，为植保工作将带来多元化的改变与提升!

都说人工智能是农业数字化转型的关键，想知道现在农业AI领域都有哪些可以应用的技术了？

近几年一直很热的AI技术其实都已经很普遍了，例如我们平时接触到的人脸识别就是这一技术，而这些技术是相辅相成的，没有大数据的累计人工智能也无法“智能”起来，在农业领域，农业大数据的协同应用是未来农业发展的趋势，大数据的应用前景广阔，例如托普云农提出的“农业大脑”概念，是基于农业大数据的采集与处理，利用智能算法模型，它能为不同的产业需求提供服务。例如在农业领域，利用植物生长数据，农业大脑可智能调控物联网设施，实现精准调控温室环境；利用虫情测报与气象数据，农业大脑可智能预测未来虫情趋势；利用市场价格数据，农业大脑可为市场监管、种植规划、产业布局等内容提供决策建议。

人工智能未来的发展前景怎么样？

当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。

“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。

人工智能技术迈入深度学习阶段

机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的关键技术之一。深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。

与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。

主要经济体加快人工智能战略布局

人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。

人工智能领域新基建扩容趋势明显

人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。

人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。

根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个国家已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。

根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。

近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。

全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。

根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。

人工智能商业化加速 应用场景愈发丰富

人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富

值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。

人工智能市场规模快速增长

基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。

普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。

北美地区人工智能产业发展领先

近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。

注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业

科技巨头纷纷布局人工智能行业

近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。

人工智能新一轮资本热潮方兴未艾

从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。

根据CB Insights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到265.80亿美元，融资次数超过2000次。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

慧植农当家提供病害识别接口吗

提供。

慧植农当家app是一款功能强大的ai鉴虫识病软件。使用本应用可以通过扫描病毒害虫智能诊断出农作物当前病状！并且可根据农作物生成情况给出合理的病虫除害方案。同时还提供了虫害预警功能，帮助用户轻松经营农作物！

慧植农当家是中国植物保护学会依托专家优势，携手杭州睿坤科技有限公司合作研发的人工智能识别农作物病虫害的手机应用APP，是基于人工智能与大数据的中国先进植保科技服务者及精准解决方案提供者！使用本软件手机拍照片后3秒查看识别结果并了解相应的防治方法，不确定的时候可在线咨询专家，获得进一步诊断建议。此外，通过实时查看附近预警信息，可以及时了解周边的虫害发生情况，提早部署防控措施。为农业生产者提供农业病虫草害交互式图像识别、即时诊断及专家咨询服务，携手顶级农业专家团队定制植保全域、全程解决方案！

人工智能如今发展得怎么样了？

人工智能现在已经能实现很多功能了，比如语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。这里忍不住说一下，Siri本身的技术并没有特别大的亮点，真正nb的是它的模式（语音识别直接与搜索引擎结合在一起，产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据，使得系统的精度越来越高）

自然语言理解——目前看到的最强的结果应该是IBM Watson。但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译（虽然其实还不怎么work）都和自然语言理解相关。这块儿不是我的专业。

数据挖掘——随着近年数据量的疯狂增长，数据挖掘也有了长足进步。最具有代表性的是前几年著名的Netflix

challenge（Netflix公司公开了自己的用户评分数据，让研究者根据这些数据对用户没看过的电影预测评分，谁先比现有系统好10%，谁就能赢100万美元）最后这一比赛成绩较好的队伍，并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果，而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起，进行最终的预测。

计算机视觉——目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车，

但实际上现在无论是商业上，还是技术整合上最成功的算法是Mobile Eye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computer

vision领域最挣钱的公司。

从实现新功能方面说，视觉的发展的趋势主要有两方面，A)

集成更多的模块，从问题的各种不同方面，解决同一个问题（比如Mobile Eye，就同时使用了数十种方法，放到一起最终作出决策） B)

使用新的信息，解决一个原来很难的问题。这方面最好的例子是M$的Kinect，这个产品最让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。

不认识的虫子怎么查？

可以用百度app拍照片搜图试一试，一般都能找到答案，他会给出类似的一些答案，你可以对比看看是什么虫子。